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Parmi les points soulevés par les Turkers, on trouve le fait qu’Amazon ne fixe pas de salaire minimum en ligne, ou qu’il se réserve une commission de 10% sur chaque transaction. Car les Turkers ne travaillent pas forcément pour le libraire en ligne, Amazon jouant aussi l’intermédiaire entre les travailleurs et les besoins d’entreprises tierces, telle une agence d’interim numérique. Les plaintes concernent donc surtout les commanditaires de ce micro-travail, certains refusant de valider le travail effectué parce qu'il ne leur convient pas, sans que les internautes aient de recours ou de possibilité de défendre la qualité de leur travail.

Les premiers témoignages des travailleurs sont poignants, et reflètent la diversité des profils et des motivations. On trouve par exemple une veuve retraitée qui explique que le revenu de Mechanical Turk complète sa pension de retraite, et que certaines tâches proposées, ardues, l’aident à conserver une vivacité mentale. 

Now several startups, including CrowdFlower and CrowdSource, have written software that works on top of Mechanical Turk, adding ways to test and rank workers, match them up to tasks, and organize work so it gets double- or triple-checked. “In the past [crowdsourcing] has been more experimental than a real enterprise solution,” says Stephanie Leffler, the founder of CrowdSource. “The reality is that it’s tough to do at any kind of scale.”

Two years ago, researchers at New York University estimated that 41 percent of all jobs posted to Mechanical Turk were for generating spam, generating clicks on ads, or influencing search engine results (see “How Mechanical Turk Is Broken”).

“[On Mechanical Turk], there’s no way to take coordinated action, because there’s no core,” Bernstein told The Daily Beast. “The set of employees on Mechanical Turk changes day to day,” he explained, and so strikes and protests—which may work for other crowd labor platforms like Uber—fail.

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.”

Even if new jobs and wonderful products emerge, in the short term income gaps will widen, causing huge social dislocation and perhaps even changing politics. Technology’s impact will feel like a tornado, hitting the rich world first, but eventually sweeping through poorer countries too. No government is prepared for it.

Worse, it seems likely that this wave of technological disruption to the job market has only just started. From driverless cars to clever household gadgets (see article), innovations that already exist could destroy swathes of jobs that have hitherto been untouched. The public sector is one obvious target: it has proved singularly resistant to tech-driven reinvention. But the step change in what computers can do will have a powerful effect on middle-class jobs in the private sector too.

One recent study by academics at Oxford University suggests that 47% of today’s jobs could be automated in the next two decades.

Author Louis Hyman, a Cornell professor and economic historian, notes that in America traditional organizations began moving away from offers of full-time employment and toward more-flexible short-term staffing jobs as a result of both new management ideas (such as the Lean Revolution) and changing values (such as prioritizing short-term profits). This restructuring of the workforce was facilitated, he emphasizes, by management consultants, who believed that “the long hours, the tensions, the uncertainty were all a perfectly reasonable way to work,” and by temp agencies, which created pools of standby, on-demand labor. By the 1980s temps were providing not emergency help but cyclical replacement.

Hyman’s stats are striking: By 1988 about nine-tenths of businesses were using temp labor; since 1991 every economic downturn has meant a permanent loss of jobs; by 1995, 85% of companies were “outsourcing all or part of at least one business function

Au-delà des avancées technologiques qui permettront l'automatisation d'un certain nombre de tâches, d'emplois ou de métiers, les critères d'une "uberisation" sont clairement posés dans cette interview d'Olivier Ezratty. En 1ère ligne des "uberisables" on trouve : "ceux qui génèrent de l'insatisfaction client" (des médecins aux plombiers pour - par exemple - raccourcir les délais d'attente et favoriser la mise en contact directe) "ceux susceptibles d'être désintermédiés par des plateformes d'évaluation", c'est à dire ceux qui nécessitent une forte évaluation client distribuée en pair à pair (ici les plateformes sont déjà en place pour l'hôtellerie et la restauration par exemple, mais pourraient s'étendre à d'autres "métiers) "ceux qui sont dans une situation de quasi-monopole" (les taxis donc, mais aussi, dans un tout autre registre ... l'éducation) "les métiers de service dans l'aide à la personne" (de la livraison à domicile en passant par la recherche de nounous ou de cours particuliers)

A l'aube du 21ème siècle, c'est la même question qu'il faut poser une fois acté le remplacement d'un certain nombre de tâches et de fonctions par des automates / algorithmes / robots, etc. Ces nouvelles formes de "travail journalier à la tâche", ce "salariat algorithmique" sera-t-il un privilège ou un droit ?  S'il doit devenir un privilège (c'est pour l'instant ce vers quoi nous nous dirigeons), alors il ne permettra qu'à quelques-uns d'accentuer leurs rentes en déployant une idéologie libérale devant laquelle notre actuel capitalisme dérégulé fera office de gentillet kolkhoze ; le modèle du Mechanical Turk d'Amazon deviendra la norme, on cotisera tous à la sécurité sociale de Google, nos points retraites seront chez Amazon, notre banque s'appellera Apple et Facebook fera office de mairie et d'état-civil. Fucking Brave New World. Pour qu'il puisse exister comme un droit, alors, plutôt que de lâcher 200 képis à la poursuite de pauvres auto-entrepreneurs ou d'interdire une application, c'est aujourd'hui que notre classe politique doit lire du Michel Bauwens (cf supra), c'est son rôle de faire en sorte que LE Droit puise offrir à chaque citoyen la possibilité de réinstaller au coeur d'un système outrancièrement individualiste l'horizon d'une représentation et d'une négociation collective possible. C'est aujourd'hui également que la question de savoir ce qui relève du bien commun inaliénable, dans nos usages sociaux comme dans nos ressources naturelles, doit être posée.  Bref, Candide avait raison : il nous faut cultiver notre jardin. Mais le cultiver en commun. Le cultiver comme un bien commun. Sinon on va tous se faire uberiser. A sec.

Ainsi, la SNCF ambitionne à monétiser les données de ses utilisateurs pour optimiser son réseau et pour faire évoluer son modèle d’affaires. Cet effort se manifeste par exemple par la création de TGVpop[5], un mix d’Uber, de Facebook et de la SNCF : certains trains ne circulent que s’ils affichent suffisamment de « likes ». Comme Laurent Gille l’évoque dans l’ouvrage Aux sources de la valeur –Des biens et des liens[6], ce sont ainsi les relations qui deviennent sources de valeur, et non plus des biens.

Dans ce contexte, les plateformes opèrent encore un autre changement, plus important pour notre propos : celui du ratio entre emploi formel – rémunéré par un salaire établi par contrat de travail – et travail implicite. Ce dernier apparaît lorsque les utilisateurs transmettent leurs données personnelles ou laissent connaître des comportements monétisables. La plateformisation transforme les entreprises en mécanismes de coordination d’acteurs sociaux qui opèrent une marginalisation – ou crowding out, c’est-à-dire éviction – de la force de travail. Un nombre de plus en plus réduit de personnes travaillent au sein de entreprises-plateformes (salariés formels) tandis que l’essentiel de l’activité est réalisé à ses alentours via des mécanismes d’externalisation (sous-traitance, offshoring, essaimage, etc.), où travaillent les communautés d’usagers.

Le service TxtEagle permet ainsi à des personnes vivant dans des zones rurales d’Afrique de réaliser des micro-tâches pour des micro-paies.