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Doctorant.e en sociologie économique H/F, La division du travail de la donnée : Comment les réseaux multi-niveaux de micro-travail éclairent les enjeux socio-économiques de l'intelligence artificielle

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Informations générales

Référence : UMR8623-PAOTUB-001
Lieu de travail : ORSAY
Date de publication : lundi 11 mai 2020
Nom du responsable scientifique : Paola Tubaro
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Cette thèse explore l'apport du travail humain à la production de l'intelligence artificielle (IA) basée sur le machine learning, en mobilisant des méthodes de pointe en network science et en statistique, notamment la modélisation de graphes sociaux multi-niveaux. Il s'agira de cartographier les systèmes mondialisés de production de l'IA, en collectant des données sur les relations entre les clients (entreprises qui automatisent des processus métiers), les vendeurs de données (plateformes et autres intermédiaires), et en bout de chaîne, les « micro-travailleurs » précaires recrutés pour la génération et l'annotation des données). La passation de questionnaires lors de salons commerciaux et congrès internationaux dédiés à l'IA permettra d'enquêter sur les deux premiers groupes, alors qu'une enquête spécifique intégrant un « générateur de noms » sera menée auprès des micro-travailleurs via les plateformes sur lesquelles ils opèrent. Cette thèse est rattachée à un programme de recherche de plus grande ampleur sur les travailleurs de l'intelligence artificielle, impliquant plusieurs équipes françaises en sociologie, économie, linguistique et informatique.

Contexte de travail

Le/la doctorant.e sera encadré.e par Paola Tubaro, Chargée de Recherche CNRS habilitée à diriger des recherches, et co-encadré.e par Antonio A. Casilli, Professeur à Télécom Paris. Paola Tubaro et Antonio Casilli mènent depuis plusieurs années des recherches sur les travailleurs des plateformes numériques et l'économie de l'intelligence artificielle. Avec leurs doctorants et stagiaires, ils ont constitué une petite équipe informelle qui partage des questions de recherche et des outils, et qui se rencontre régulièrement pour des séminaires, ateliers et formations. Ils ont aussi co-fondé le réseau européen ENDL (European Network on Digital Labour) qui organise deux fois par an des journées d'étude internationales sur ces sujets, incluant un mini-colloque pour les doctorant.e.s. La personne recrutée sera amenée à intégrer ces groupes et à participer à ces activités collectives.

Contraintes et risques

Le/la doctorant.e sera inscrit.e à l'Ecole Doctorale Sciences Sociales et Humanités (SSH) à l'Université Paris-Saclay. Il/elle sera affilié.e au laboratoire IDHES (Institutions et Dynamiques Historiques de l'Economie et de la Société), et secondairement, au LRI (Laboratoire de Recherche en Informatique), pouvant ainsi bénéficier d'un double accueil en sciences sociales et en informatique. Des missions de courte durée en France et dans d'autres pays européens sont à prévoir pour la collecte des données.

Informations complémentaires

Compétences attendues :
- Formation Master (bac+5) en sociologie, économie, science politique ou discipline voisine
- Bonnes compétences statistiques (méthodes de sondage, réalisation de questionnaires, constitution de bases de données, visualisation et analyse des données)
- Bonne connaissance de l'analyse des réseaux sociaux
- Familiarité avec les problématiques et la littérature sur l'économie et/ou le travail des plateformes numériques
- Maitrise de l'anglais et du français
- Qualité rédactionnelle, capacité à formuler et conduire un projet scientifique
- Autonomie, capacité organisationnelle et capacité à rendre compte
- Aptitude à travailler en équipe
- Capacité à voyager à l'étranger

Documents à fournir
Les candidatures devront inclure un CV détaillé ; au moins deux références (personnes susceptibles d'être contactées) ; une lettre de motivation ; le mémoire de Master 2 ; une copie du dernier diplôme obtenu.

Date limite de réception des candidatures : 15/06/2020

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