A propos de l’intéressant billet de Mohsen Kazempour, avocat à Téhéran, A Website Puts Human Labor Up for Rent, and the Law Isn’t Ready, 24 juillet 2026 (https://www.jurist.org/commentary/2026/07/a-website-puts-human-labor-up-for-rent-and-the-law-isnt-ready/):

La plateforme RentAHuman permet désormais à des agents d’intelligence artificielle de publier des tâches, de sélectionner les personnes qui les exécuteront et de déclencher leur paiement. Autrement dit, ce n’est plus seulement l’être humain qui utilise une machine pour accomplir un travail : la machine « engage » un être humain afin qu’il accomplisse, dans le monde physique, ce qu’elle ne peut pas faire elle-même. Or les systèmes juridiques actuels n’ont pas été construits pour cette configuration, puisque l’agent d’IA qui semble donner le travail n’est pas une personne juridique susceptible de conclure un contrat, d’assumer des obligations ou d’être poursuivie.

L’auteur rapproche cette évolution d’une intuition formulée dès 1986 par le juriste Meir Dan-Cohen dans Rights, Persons, and Organizations. Celui-ci imaginait une société qui remplacerait progressivement ses salariés par des machines, confierait ses décisions à des ordinateurs, rachèterait son propre capital et finirait par fonctionner sans véritable propriétaire humain. Pour les tiers, presque rien ne changerait : les produits, les contrats et l’apparence juridique de l’entreprise resteraient les mêmes. La thèse de Dan-Cohen était précisément que le droit des sociétés n’exigeait pas nécessairement la présence effective d’êtres humains au cœur de l’organisation. RentAHuman matérialise cette intuition, mais dans l’autre sens : ce n’est pas une entreprise qui élimine les humains de son fonctionnement, c’est une machine qui se procure ponctuellement le concours matériel d’humains.

La plateforme n’est, selon l’auteur, ni une plaisanterie ni une expérience théorique. Peu après son lancement, elle indiquait compter plus de 776 000 personnes inscrites. Un agent d’IA, généralement mis en œuvre pour le compte d’une entreprise ou d’un développeur, peut rechercher des profils selon leurs compétences, leur localisation ou leur prix, leur confier une mission et payer lorsque celle-ci est achevée. Les tâches restent souvent modestes : vérifier qu’une adresse commerciale existe, photographier un panneau dans la rue, filmer un moment de sa vie quotidienne ou arroser un arbre. Leur point commun est qu’elles nécessitent une présence physique. La plateforme fournit donc, en quelque sorte, un corps temporaire à une machine incapable d’agir elle-même dans le monde matériel.

Cette situation pose d’abord un problème élémentaire de droit des contrats : qui est réellement partie au contrat ? L’agent d’IA n’ayant pas de personnalité juridique, il faut nécessairement rattacher l’engagement à une personne ou à une entité existante : le développeur de l’agent, l’entreprise qui contrôle le compte ou, éventuellement, la plateforme. Le vocabulaire utilisé par RentAHuman, selon lequel les agents « engagent » et « gèrent » des travailleurs, masque donc une question décisive : qui a juridiquement manifesté la volonté d’être lié et contre qui le travailleur peut-il agir s’il n’est pas payé ? L’agent autonome ne peut pas être la réponse puisqu’il ne possède aucun statut juridique propre.

La deuxième difficulté concerne la qualification de la relation de travail. L’auteur rappelle les longues controverses sur le statut des travailleurs des plateformes numériques. Dans Uber BV v Aslam, la Cour suprême britannique avait reconnu en 2021 aux chauffeurs Uber la qualité de « workers », notamment en raison du degré de contrôle exercé par la plateforme sur les tarifs, les prestations et l’accès à l’application. D’autres juridictions européennes ont toutefois abouti à des solutions différentes. RentAHuman pousse ce problème plus loin : plus l’algorithme détermine précisément ce qui doit être fait et plus l’exécutant dispose d’une marge d’autonomie réduite, plus l’argument en faveur d’une véritable relation de travail devient fort. Or un agent automatisé peut imposer des consignes extrêmement détaillées et rigides.

Cette automatisation soulève parallèlement un risque de discrimination. Kazempour rappelle l’expérience de l’outil de recrutement développé autrefois par Amazon à partir de données historiques de candidatures : le système avait appris à défavoriser certains CV comportant notamment le terme « women’s », ce qui avait conduit Amazon à abandonner le projet. Selon l’auteur, une plateforme qui attribue automatiquement des tâches à des personnes en fonction de scores algorithmiques pourrait reproduire ce type de biais, mais à une échelle considérablement plus grande.

La troisième interrogation concerne la responsabilité lorsque la mission poursuivie est illicite ou criminelle. L’auteur imagine une personne demandant à un agent d’IA de reconstituer les habitudes quotidiennes d’un tiers. L’agent pourrait décomposer cet objectif en dizaines de tâches apparemment anodines confiées à des travailleurs différents : relever l’heure à laquelle une personne quitte un immeuble, photographier une adresse qu’elle fréquente ou identifier une voiture stationnée devant un autre lieu. Aucun exécutant ne disposerait de la vue d’ensemble et chacun pourrait croire accomplir une mission inoffensive. L’agent, en revanche, réunirait les informations permettant de reconstruire les déplacements et la vie privée de la cible. La puissance du système vient précisément de sa capacité à fractionner très rapidement un objectif en centaines de micro-tâches distribuées entre des personnes anonymes.

La chaîne de responsabilité devient alors difficile à reconstruire. L’agent d’IA n’a pas de personnalité juridique ; les travailleurs peuvent ignorer la finalité réelle de leurs actes ; la plateforme pourrait tenter d’exclure sa responsabilité par ses conditions générales. Une difficulté supplémentaire apparaît lorsque l’agent repose sur un modèle génératif. La responsabilité pénale suppose généralement un élément subjectif tel que l’intention, la connaissance ou l’imprudence, tandis que la responsabilité civile peut dépendre de la prévisibilité du dommage. Or un agent auquel on confie un objectif général peut générer de sa propre initiative une instruction concrète illicite que son utilisateur n’a jamais formulée, examinée ni même prévue. Pour l’auteur, il ne s’agit donc pas simplement d’un problème ancien de responsabilité appliqué à un nouvel outil : les modèles génératifs peuvent produire des instructions qui n’étaient pas anticipées par celui qui les a déployés.

L’auteur aborde ensuite une limite beaucoup plus matérielle : le paiement. Malgré l’apparence d’un marché mondial et décentralisé du travail, les paiements reposent toujours sur les infrastructures classiques de cartes et de virements bancaires. Les personnes qui pourraient le plus bénéficier d’un marché international de micro-tâches — notamment dans les pays soumis à sanctions, disposant d’infrastructures bancaires faibles ou de monnaies jugées risquées — sont précisément celles qui risquent de ne pas pouvoir recevoir leur rémunération. Kazempour relate son propre cas : lors de son inscription depuis l’Iran, la plateforme lui a indiqué que les « bounties » n’étaient pas disponibles dans son pays. Il y voit l’illustration d’un phénomène plus général d’« over-compliance » automatisée : plutôt que d’analyser si une transaction particulière est effectivement interdite, les systèmes de conformité peuvent transformer une nationalité entière en indicateur de risque et exclure indistinctement les personnes concernées.

Le nom même de RentAHuman conduit enfin l’auteur à replacer la plateforme dans une histoire plus longue du droit du travail. La notion de « location » du travail humain n’est pas nouvelle. Dans la jurisprudence islamique classique, l’ijara pouvait englober aussi bien la location d’une chose que l’engagement du travail d’une personne. Certains auteurs ont critiqué cette construction comme difficilement compatible avec la dignité humaine, puisqu’elle tend à traiter le travail d’une personne comme une chose susceptible d’être louée. Le droit moderne du travail aurait précisément contribué à dépasser cette conception purement patrimoniale. Une critique comparable s’est développée, dans un contexte totalement différent, parmi les mouvements ouvriers américains du XIXe siècle : vendre son travail revenait, selon eux, dans une certaine mesure, à se vendre soi-même. Deux traditions juridiques et intellectuelles très éloignées ont ainsi exprimé une même réticence à assimiler la mise à disposition du travail humain à la location d’un bien.

Kazempour ne conclut pourtant pas qu’il faudrait interdire ce type de plateforme. Il reconnaît qu’un marché permettant à des machines de recourir à des humains pour accomplir des tâches matériellement hors de leur portée peut présenter une réelle utilité économique. Son propos est plutôt que l’utilité technique ne dispense pas de déterminer où se situe effectivement le pouvoir. Reprenant l’intuition de Dan-Cohen, il invite le droit à regarder moins les apparences contractuelles que la réalité du contrôle exercé. Avant de reconnaître un marché du travail piloté par des agents d’IA comme il a progressivement intégré l’économie des plateformes, il faudra donc répondre à trois questions centrales : qui est juridiquement le cocontractant du travailleur, quelles obligations pèsent sur lui et qui répond d’une instruction qui n’aurait jamais dû être donnée ? RentAHuman ne crée pas entièrement ces questions, mais rend leur résolution beaucoup plus urgente.

Me Philippe Ehrenström, avocat, LLM, CAS en Droit et intelligence artificielle, CAS en Protection des données – Entreprise et administration