Collaboration massive

La modularité permet de réaliser un grand nombre d'expériences en parallèle, avec plusieurs équipes par module, arrivant généralement à des solutions distinctes. Là où un individu ne serait pas forcément tenté de produire un contenu complet, la modularité lui permet de réaliser une partie, parfois infime de l'effort total nécessaire, de son plein gré. Ce processus décentralisé peut favoriser l'innovation[3].

Dans le cadre de ReCaptcha par exemple, un individu effectue une tâche d'intelligence artificielle qu'il n'aurait probablement jamais effectuée s'il n'y trouvait pas son intérêt, ici s'authentifier comme un véritable humain (et non pas un bot) auprès d'un site web. Cela permet au développeur de l'intelligence artificielle d’entraîner son algorithme de manière complète en demandant à de nombreux humains d'accomplir de petites tâches au lieu de demander à un seul humain de passer une grande partie de son temps à faire des tâches pénibles et répétitives.

De plus la modularité présente un autre avantage : là où un individu pourrait être biaisé, elle permet de corriger les erreurs en procédant à un vote automatisé parmi tous les utilisateurs potentiels. Par exemple, Google Traduction propose à tous les utilisateurs de son service de proposer une traduction pour toute séquence de mots. Ainsi cette plateforme s'apparente à de la collaboration massive dès lors que des individus sont intéressés par cette collaboration. La tâche est modulaire puisque chaque utilisateur ne traduit potentiellement que quelques phrases éparses au cours de sa vie. Elle est néanmoins potentiellement plus précise qu'une traduction d'expert d'un long document, puisque chaque phrase est traduite par plusieurs milliers d'utilisateurs, de sorte que l'algorithme d'intelligence artificielle puisse rattacher chaque traduction à un contexte particulier. C'est la propriété qu'à le machine learning de devenir plus efficace que les humains à force d’entraînements[4] - [5].

La collaboration de masse diffère de la coopération de masse en cela que les actes créatifs associés à la coopération nécessitent le développement de connaissances partagées. Inversement, la collaboration de masse ne nécessite pas forcément la mise en place d'une communication entre les différents membres du groupe [6].

Une autre distinction importante concerne les limites de la définition de la collaboration massive. Internet, une ville, voire l'économie tout entière peuvent éventuellement être considérés comme des exemples d'objectifs communs auxquels tout le monde contribue, dans une mesure variable, sans bien envisager le mouvement d'ensemble –i.e de collaboration de masse.

Dans la perspective de certains sites web, la collaboration massive peut ressembler dans certains cas à de la coédition. En réalité, la collaboration massive n'implique pas forcément qu'une trace des différents participants soit conservée.

Certains exemples de collaboration massive, comme les forums en ligne, sont normalement le fruit d'une concertation massive, et d'échanges divers, dans lesquels tout participant est identifiable, et où tout ajout est le fruit d'une réflexion issue du contenu précédemment présent.

D'autres formes de collaboration massive sont complètement opaques. On peut citer l'exemple du Mechanical Turk d'Amazon dans ce dernier cas, de nombreuses tâches de machine learning sont résolues par de nombreux utilisateurs, sans qu'on puisse remonter aux utilisateurs, et sans qu'une communication ait lieu entre eux.

Cette forme de collaboration suscite bien des interrogations lorsqu'elle interfère avec le travail classique, dans le même ordre d'idées que l'économie collaborative. En effet, à cause de la nature modulaire du travail demandé, chaque tâche ne demande que très peu de temps et ne peut prétendre une rémunération élevée. Si cela convient à une partie de la population du tiers monde[7], d'autres s'offusquent de ce que l'effort demandé soit néfaste pour les travailleurs, une sorte de zone de non-droit. Jonhattan Zittrain de l'université Harvard Law a par exemple critiqué le service Mechanical Turk d'Amazon[8]. Dans son analyse, les problèmes affleurants sont entre autres :

• surveillance : les travailleurs sont potentiellement espionnés dans leur comportement web tout au long de leur travail ;
• aliénation : à force d'accomplir des taches banales sans envisager le projet dans l'ensemble, ils ne peuvent pas développer leur expertise ;
• ambiguïté morale : parce que les travailleurs ne comprennent pas nécessairement le projet dans son ensemble, ils pourraient participer à des projets moralement discutables. Par exemple des sociétés de spam pourraient distribuer le travail consistant à résoudre des CAPTCHA, ou bien un gouvernement autoritaire pourrait demander aux citoyens d'identifier des gens dans des photos d'un rassemblement populaire afin d'identifier puis réprimer les dissidents ;
• Aucun encadrement juridique pour ce travail, pas de syndicats, difficilement imposable ;
• Potentielle baisse de l'engagement pour les collaborations massives publiques comme Wikipédia.

• (en) A. Désilets, L. Gonzalez, S. Paquet et M. Stojanovic, « Translation the Wiki Way », Proceedings of the WIKISym,‎ 2006, p. 19 (ISBN 1595934138, DOI 10.1145/1149453.1149464, lire en ligne)
• (en) A. Désilets, « Translation Wikified: How will Massive Online Collaboration Impact the World of Translation? », Proceedings of Translating and the Computer,‎ 2007 (lire en ligne)
• (en) Charles Leadbeater, We-Think – Mass innovation not mass production, Profile Books, 2008, 290 p. (ISBN 978-1-86197-892-9)
• (en) Leimeister, J. M., Huber, M., Bretschneider, U. et Krcmar, H., « Leveraging Crowdsourcing: Activation-Supporting Components for IT-Based Ideas Competition », Journal of Management Information Systems (JMIS), 26 (1), vol. 26,‎ 2009, p. 197–224 (DOI 10.2753/MIS0742-1222260108, lire en ligne)
• Thinking Allowed [Radio], Laurie Taylor, Charles Leadbeater (5 mars 2008) Londres, UK : BBC Radio 4. Consulté le 12 mars 2008. La scène se produit à start.
• Cress, Ulrike, Johannes Moskaliuk, et Heisawn Jeong, (2016) Mass collaboration and education. Springer, 2016.
• (en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Mass_collaboration » (voir la liste des auteurs).