Entraîner l'IA, être payé.
Testé pour de vrai, depuis la France.

Je m'inscris réellement sur les plateformes d'AI training (Outlier, Mercor, DataAnnotation…), je passe leurs tests, je publie mes gains mois par mois, et je réponds aux questions fiscales françaises que personne ne traite. Sans hype, échecs inclus.

Peut-on vraiment être payé pour entraîner l'IA depuis la France ?

Oui, mais l'accès depuis la France est plus étroit que ce qu'annoncent les plateformes. Sur les 6 suivies ici, aucune n'est fermée aux Français, mais trois ne sont ouvertes que partiellement : sur Outlier beaucoup de projets sont géo-bloqués, et chez Mercor la série de rôles « W2 » est réservée aux États-Unis. DataAnnotation laisse passer l'inscription et le test, puis fait attendre une validation au délai opaque. Les taux affichés vont de 20-60 $/h (DataAnnotation) à 40-190 $/h selon les rôles chez Mercor. Ce sont des taux annoncés, pas encore constatés. L'entrée passe partout par un test d'admission éliminatoire, et le paiement arrive en dollars depuis l'étranger : il faut un statut (micro-entreprise le plus souvent) et un formulaire W-8BEN, jamais un W-9, qui est réservé aux résidents fiscaux américains. TrainPaid teste chaque plateforme en son nom propre et publie les montants exacts perçus, zéros compris. Lecomparatif dit « pas encore testé » quand c'est le cas.

Derniers tests publiés

14 articles en ligne

Le détail plateforme par plateforme est dans lecomparatif, et la méthode complète dans les guides.

Ce que ça m'a rapporté, à ce jour

0,00 €net perçu, toutes plateformes

Juillet 2026 : Mois zéro : inscriptions, tests d'admission (DataAnnotation passé, entretien Mercor passé), premiers pas documentés. Aucun gain encore, je publie quand même, c'est le principe.

Un mois à zéro reste publié : c'est le seul moyen de savoir si le chiffre affiché ailleurs veut dire quelque chose. Le détail mois par mois est surmes gains, le modèle économique du site est expliqué danscomment ce site est financé, et qui teste ces plateformesest écrit noir sur blanc.