Alibaba et ByteDance payent 15-74 $ la tâche aux experts chinois

Rest of World documente une main-d'œuvre parallèle en Chine: architectes, ingénieurs logiciels, avocats et thérapeutes qui, après leur journée, se connectent à des plateformes d'annotation pour apprendre leur métier à des modèles d'IA, contre 100 à 500 yuans (15 à 74 $) la tâche, chacune demandant plusieurs heures.

La plateforme Xpert de ByteDance, lancée en 2025, «has recruited more than 50,000 experts, from writers to therapists», rapporte le magazine. Alibaba a ouvert Siriser en janvier 2026, à côté d'indépendants comme TalentsAI et MeetChances. Dans un rapport d'août, IDC projette le marché chinois des données d'entraînement à 7,8 milliards de yuans (1,1 milliard $) en 2026, en hausse de 25 % sur 2025.

Le vivier vient d'une classe moyenne fragilisée. Cuicui, architecte à Shenzhen dans la quarantaine, a vu son revenu divisé par deux après le repli des dépenses publiques d'infrastructure, et annote désormais des propositions de bâtiment sur TalentsAI pour couvrir son crédit immobilier et les frais scolaires de son enfant. Jessica, ingénieure logicielle à Shanghai avec vingt ans d'expérience, a démarré en juillet après avoir interrogé Claude, qui lui aurait répondu que c'était «the fastest way for ordinary people to get their hands on AI». Une avocate identifiée sous son seul nom, Liu, cumule un poste dans une entreprise de legal AI le jour et des missions chez Moonshot AI, Tencent et TalentsAI le soir.

Le taux de chômage des jeunes atteignait 17,9 % en juillet, proche de son plus haut sur trois ans. En juin, l'Administration nationale des données a soutenu la constitution de «high quality data sets» et appelé à faire entrer davantage d'experts sectoriels dans l'annotation, pour élever la «knowledge density» des jeux d'entraînement. Julie Yujie Chen, professeure associée à l'Université de Toronto qui étudie le travail des données en Chine, résume: «The middle class in China with ordinary white-collar jobs are living in a state where they face this urgency to find a supplementary income.»

Pour Tiezhen Wang, ex-responsable de l'écosystème Asie-Pacifique chez Hugging Face aujourd'hui basé à Sydney, l'enjeu est stratégique: «Making models perform better at work will be a very strong differentiator in the future AI competition.»