À écouter les discours des géants de la tech, l’intelligence artificielle serait une épopée de serveurs, d’algorithmes et d’ingénieurs surpayés en Californie. Mais derrière les modèles de langage, les systèmes de reconnaissance d’images ou les algos qui recommandent des produits, il y a une main-d’œuvre très humaine, très jeune… et très peu visible. À Madagascar, cette « armée de l’ombre » compte désormais des dizaines de milliers de personnes, dont une majorité de jeunes diplômés, payés au clic pour entraîner les IA du monde entier. 

Depuis quelques années, l’île de l’océan Indien est devenue un véritable back-office francophone de l’intelligence artificielle : de grandes entreprises françaises, dont des groupes du CAC 40 comme L’Oréal, des banques et des cabinets de conseil, externalisent une partie de leurs tâches d’annotation et de contrôle de qualité des IA à Antananarivo et dans d’autres villes du pays.    C’est là que se jouent, loin des projecteurs, des journées de travail faites de milliers de clics, de boîtes à tracer autour de visages, de contenus violents à modérer et de réponses d’IA à corriger.

Madagascar, nouveau hub francophone de la sous-traitance numérique

Madagascar s’est d’abord imposée comme plateforme d’offshoring classique : centres d’appels, back-office, traitement de données, services multilingues. Sa population jeune, largement francophone, et des coûts salariaux très bas en font une destination privilégiée pour les entreprises européennes à la recherche de main-d’œuvre qualifiée à moindre coût. 

Sur cette base, une nouvelle branche s’est greffée : l’annotation de données pour l’IA. Des sociétés spécialisées se sont installées ou structurées sur place, proposant des services de labellisation d’images, de transcription audio, de classification de textes ou encore d’évaluation de contenus générés par l’IA.    Certaines parlent d’emplois « stables et bien rémunérés » et revendiquent un impact positif sur l’économie locale, en créant des postes pour des jeunes diplômés confrontés à un chômage de masse. 

Pour les donneurs d’ordre européens, Madagascar offre un triptyque attractif :

• Langue française et bonne compréhension des référentiels européens ;
• Coûts compressés, largement inférieurs à ceux de la France ou même d’autres hubs africains ;
• Flexibilité extrême, avec une main-d’œuvre facilement mobilisable en horaires étendus et sur des tâches répétitives. 

Visages d’une nouvelle génération de « data workers »

Derrière les plateaux d’open space et les noms un peu obscurs des sociétés d’outsourcing, ce sont surtout de jeunes Malgaches, formés et connectés, qui tiennent la souris. Une enquête récente estime qu’environ 75 % des annotateurs de données à Madagascar ont suivi des études universitaires.    Beaucoup rêvaient d’ingénierie, de finance, de communication ; ils se retrouvent à découper des images ou à classer des contenus pour entraîner des modèles d’IA qu’ils ne verront jamais. Leur quotidien, tel que l’ont documenté plusieurs recherches et reportages, est fait de micro-  tâches très précises : repérer des feux rouges sur des images pour la voiture autonome, transcrire des conversations téléphoniques pour améliorer la reconnaissance vocale, signaler des propos haineux dans des flux de commentaires, comparer deux réponses d’IA et choisir la plus pertinente. 

Une journée type ? Un écran, un casque, un logiciel d’annotation. Des objectifs de productivité à atteindre, mesurés en nombre d’images labellisées ou de phrases corrigées. Des consignes strictes pour respecter les guidelines du client – souvent une plateforme américaine ou une grande entreprise européenne – et des contrôles de qualité permanents, avec des pénalités si le taux d’erreur dépasse un certain seuil. 

Entre opportunité d’emploi et précarité organisée

Sur le papier, ces emplois offrent une planche de salut. Dans un pays où une majorité de jeunes peinent à trouver un travail formel, l’annotation de données apporte un salaire régulier, l’accès à un ordinateur, une certaine familiarité avec les outils numériques. Des entreprises d’outsourcing mettent en avant la création de « milliers d’emplois » et se posent en moteur d’inclusion digitale. 

Mais les études de terrain nuancent fortement ce récit optimiste. Les rémunérations restent modestes, parfois au niveau ou à peine au-dessus du salaire minimum local, alors même qu’il s’agit d’un travail hautement stratégique pour des IA qui génèrent des milliards de dollars de valeur. Des enquêtes montrent que beaucoup de data workers sont payés à la tâche, soumis à de fortes variations de revenu, et déclarent des conditions de travail fatigantes : longues heures devant l’écran, exposition répétée à des contenus choquants, pression constante sur les indicateurs de performance.  Dans certains cas extrêmes, documentés par des ONG et des chercheurs, des travailleurs vivent entassés dans des logements collectifs pour assurer une présence 24h/24 sur des systèmes présentés comme entièrement « automatisés ». Un exemple souvent cité concerne une équipe en charge de la surveillance vidéo de magasins en Europe : officiellement, l’algorithme repère les vols à l’étalage ; en réalité, des opérateurs humains à Madagascar surveillent en continu les écrans et déclenchent l’alerte. 

Une chaîne de sous-traitance aussi opaque que sophistiquée

L’une des caractéristiques les plus troublantes de cette économie est sa structure en cascade. Entre le géant de la tech ou le groupe du CAC 40 qui a besoin de données annotées et le jeune Malgache qui clique huit heures par jour, il y a souvent plusieurs intermédiaires : plateformes de micro-travail globales, sociétés d’outsourcing, sous-traitants locaux, parfois même des freelances qui organisent des « teams ». Les projets de recherche internationaux, comme HUSH (« The Human Supply Chain Behind Smart Technologies »), ont montré que la valeur produite par ces micro-travailleurs est captée très loin de là où le travail s’effectue. Madagascar apparaît régulièrement dans ces études comme un nœud stratégique de la chaîne de valeur de l’IA francophone : certains chercheurs citent même des responsables de la tech française affirmant que « Madagascar est le leader de l’IA française » – non pas parce qu’on y conçoit les modèles, mais parce qu’on y produit la masse de données qui les alimente. Pour les jeunes Malgaches, cette organisation très éclatée rend difficile toute revendication : ils n’ont quasiment jamais accès au client final, ne connaissent que la couche immédiatement supérieure, et se retrouvent dans une zone grise en termes de droits, de protection sociale ou de représentation collective. 

Promesse de montée en compétences ou nouveau « colonialisme numérique » ?

La présence de ces activités d’IA à Madagascar pose une question centrale : s’agit-il d’un tremplin vers une économie numérique plus sophistiquée, ou bien d’une nouvelle forme de dépendance, où le pays reste cantonné aux tâches répétitives à faible valeur ajoutée ? D’un côté, l’implantation de sociétés spécialisées crée un écosystème : infrastructures, accès à des outils avancés, transfert minimal de compétences, opportunités de carrière pour certains profils (chefs d’équipe, référents qualité, formateurs). Des acteurs économiques locaux défendent l’idée qu’à terme, Madagascar pourrait devenir un hub technologique francophone, capable non seulement d’annoter, mais aussi de développer des solutions d’IA à façon. De l’autre, la structuration actuelle du marché ressemble fortement à un « colonialisme numérique » : les décisions stratégiques, les technologies clés et l’essentiel de la valeur ajoutée restent au Nord, tandis que le Sud fournit une main-d’œuvre abondante et peu coûteuse pour exécuter les tâches les plus ingrates. Les enquêtes sur les inégalités globales liées à l’IA montrent que ce schéma se répète entre différents pays du Sud (Venezuela, Brésil, Madagascar) et les économies riches qui pilotent les plateformes. 

Vers des droits pour les « petites mains » de l’IA ?

La question n’est plus seulement morale, elle devient politique. Des syndicats, ONG et instituts de recherche européens ont commencé à documenter les conditions de travail des data workers et à réclamer davantage de transparence sur les chaînes de sous-traitance de l’IA : qui entraîne quoi, où, pour quel salaire, sous quel statut ? 

Plusieurs pistes émergent :

• Intégrer explicitement les travailleurs de la donnée dans les discussions sur une IA « responsable » et « éthique » ;
• Imposer aux grandes entreprises des obligations de diligence raisonnable sur leur chaîne de valeur numérique, au même titre que sur leurs chaînes d’approvisionnement industrielles ;
• Soutenir, à Madagascar, la formation, la montée en compétences et l’émergence de structures locales capables de négocier davantage de valeur. 

Pour l’instant, la plupart des jeunes Malgaches qui « entraînent » les IA n’apparaissent ni dans les rapports annuels des groupes, ni dans les discours enflammés sur l’innovation. Ils sont la face cachée d’une révolution technologique qui se nourrit de leurs clics. Reconnaître leur rôle, rendre visibles leurs conditions de travail et leur permettre de peser dans la négociation, c’est une condition pour que l’IA ne soit pas seulement une histoire de gain de productivité, mais aussi un levier de justice sociale – à Madagascar comme ailleurs.