La collecte de données pour robots gagne le grand public

À Suqian, les habitants peuvent porter une JoyEgoCam pour enregistrer leurs gestes pendant qu’ils plient des couvertures, essuient la table ou préparent des légumes ; la communauté de collecte de données pour l’intelligence incarnée construite conjointement par JD.com et Suqian est opérationnelle depuis mai de cette année. Parallèlement, l’application « Mifeng Pai », développée par Mifeng Technology, est déjà disponible. Après son ouverture officielle au public, les utilisateurs pourront louer des équipements de collecte, accepter des missions et percevoir une rémunération en espèces après avoir téléversé des vidéos et des données jugées valides après examen.

La question de l’échelle est incontournable. Lors d’un entretien collectif le 31 août, Yao Maoqing a estimé que les besoins en données de la prochaine étape de l’intelligence incarnée atteindraient « des dizaines, voire des centaines de millions d’heures », reconnaissant qu’il serait « très difficile » de reproduire linéairement le modèle actuel. Les usines traditionnelles de collecte réunissent robots, équipements de téléopération, opérateurs et environnements simulés pour répéter des tâches de préhension, de transport et de rangement ; si la demande augmente soudainement, il ne suffira pas d’ajouter au même rythme des bâtiments, des robots et des téléopérateurs.

L’américaine Figure teste une autre organisation. Son projet de données pour robots humanoïdes, Index, avait auparavant fonctionné secrètement pendant 4 mois. Des particuliers pouvaient accomplir des tâches comme cuisiner, nettoyer, faire la lessive ou ranger des rayons à leur domicile ou sur leur lieu de travail, puis téléverser les données. Au 25 août, Index couvrait 108 pays ; plus de 44 000 participants actifs chaque semaine avaient téléversé plus de 16 millions de vidéos. Figure avait versé 15 millions de dollars aux contributeurs et prévoit d’investir plus de 1 milliard de dollars dans les données et la puissance de calcul au cours des 12 prochains mois.

En Chine, plusieurs voies se dessinent : Mifeng se rapproche d’un modèle de crowdsourcing via une plateforme, JD.com privilégie l’association de situations d’entreprise et de mobilisation communautaire, tandis que Huishui, dans le Guizhou, ajoute la coordination des pouvoirs publics et des ressources locales. JD.com prévoit de mobiliser à Suqian plus de 100 000 habitants, dans plus de 100 catégories de situations, notamment au domicile, au bureau, dans les usines, la logistique, les commerces et les services de propreté urbaine. Son objectif plus large est de mobiliser plus de 100 000 salariés en interne et 500 000 personnes issues de différents secteurs à l’extérieur, afin d’accumuler en 2 ans plus de 10 millions d’heures de données issues de situations réelles. Selon les informations communiquées localement, la collecte actuelle couvre déjà 8 grandes catégories industrielles et plus de 50 situations réelles, avec une livraison annuelle de plus de 10 000 heures de données de haute qualité.

Pour les particuliers, le gain immédiat consiste à recevoir une rémunération en espèces en fonction des données validées, et non un salaire stable dans le cadre d’un système établi. Des projets ont affiché des tarifs de « 15 yuans de l’heure » ou de « 120 yuans par jour », mais Yao Maoqing souligne qu’il n’existe encore aucun barème standard selon les situations : la rareté, la difficulté d’accès et les délais de livraison peuvent tous modifier le prix. Pour les entreprises, l’intérêt de sortir des usines est d’introduire les équipements dans les activités réelles et la vie quotidienne, plutôt que d’augmenter simplement le nombre de collecteurs ; la société elle-même pourrait ainsi devenir un espace de production de données bien plus vaste.

Le véritable obstacle se déplace donc du recrutement vers l’obtention d’un droit d’accès au monde réel. Les foyers impliquent la vie privée, les entreprises leurs secrets commerciaux, tandis que les hôpitaux, les usines, les entrepôts et les établissements pour personnes âgées soulèvent aussi la question des droits des tiers. Un ouvrier qui sait réparer des voitures ne peut pas pour autant entrer dans un atelier avec un équipement sur lui et téléverser l’intégralité du processus. Lorsque le consentement individuel constitue la base du traitement des informations personnelles, la loi chinoise sur la protection des informations personnelles exige un consentement volontaire et explicite, donné en toute connaissance de cause ; la loi sur la sécurité des données impose que la collecte soit réalisée de manière légale et légitime. La chaîne dans laquelle les compétences appartiennent à l’ouvrier, le lieu à l’entreprise, l’équipement à la société de données, le traitement à la plateforme et les données achetées par l’entreprise de robotique doit encore répondre à deux questions : qui possède les données et comment les personnes qui fournissent les gestes doivent-elles se partager la valeur ? « Travailler pour les robots » ressemble donc davantage à un mode de production en train de se former qu’à un métier arrivé à maturité.