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Naturellement, la majorité du peuple de la Silicon Valley ne voit rien de mal à ce contrat numérique implicite. Hal Varian, chef économiste chez Google, affirme que les consommateurs reçoivent en retour des services très populaires et très pratiques, et ce gratuitement. Les annonceurs bénéficient d’un moyen bon marché et efficace pour mieux cibler leur audience. Si les utilisateurs n’aiment pas l’offre de Google, ils peuvent facilement le quitter pour d’autres services. Les concurrents peuvent générer ou acheter leurs propres données, libres de droits. La concurrence est à portée de clic.

Mais une équipe de chercheurs universitaires et technologues, sous la direction de M. Lanier, a récemment publié une étude qui remet en cause ce point de vue. Ils affirment que les données devraient être vues comme le produit du travail, et non le sous-produit des loisirs.

L'économie des données s’est développée par accident, plus que volontairement. Elle est inefficace, injuste et contre-productive, et devrait être totalement repensée, soutiennent-ils. Ils font la différence entre d’un côté, le modèle existant de Data as Capital, ou “données comme capital” (DaC en anglais), qui traite les données comme les produits de combustion de notre mode de consommation, la matière première d’un capitalisme de surveillance ; et de l’autre, un modèle théorique de Data as Labour, (DaL) ou “données comme travail”, qui traite les données comme une propriété générée par les utilisateurs et qui devrait profiter en priorité à ces derniers. Ils lancent un appel aux économistes du travail et aux entrepreneurs pour créer un véritable marché des données des utilisateurs. Un tel marché rémunérerait les données, créant ainsi de nouveaux emplois, tout en nourrissant une culture de “dignité numérique” et en donnant un coup de pouce à la productivité de l’économie. Cette idée est développée dans ‘Radical Markets’ (Les marchés radicaux), un livre d’Eric Posner et Glen Weyl, à paraître prochainement, et qui présente à la fois une critique féroce du “techno-féodalisme” et un appel idéaliste au partage plus équitable des fruits de notre intelligence collective. Pour M. Weyl, “le modèle actuel de propriété des données n’est pas économiquement viable”.

The line between automation and humans blurs more often than Silicon Valley might like to admit. Facebook hired thousands of people this year to moderate content on its social network, after algorithms repeatedly failed to do the job. Uber depends on more than 2 million drivers worldwide to provide rides every day, as well as employees at headquarters to make sure enough of those drivers are on the road. Behind much of Google’s digitization of books and maps is random people on the internet, conscripted using reCaptcha. Expensify is just another example.

The receipts on Mechanical Turk belonged to “less than 0.00004% of users—none of whom are paying customers,” Barrett said, adding that, at any rate, there is nothing important on a receipt, “that’s why receipts are so commonly thrown out—because they are literally garbage.” Also: “anybody concerned by the real-world risks of a vetted, tested transcriptionist reading their Uber receipt should probably consider the vastly more immediate and life-threatening consequences of getting into that stranger’s car in the first place.”