Le géant américain de la livraison DoorDash a lancé aujourd’hui une nouvelle application appelée Tasks, permettant aux livreurs de prendre des photos de leurs activités quotidiennes ou d’enregistrer des contenus vocaux afin d’aider les modèles d’IA et les robots à comprendre le fonctionnement du monde réel. Cette initiative ouvre une nouvelle source de revenus pour l’économie des petits boulots et reflète la tendance croissante de nombreuses industries à collecter des données dans le monde réel pour entraîner leurs propres modèles ou les vendre à l’extérieur.
(Des joueurs de Pokémon entraînent la « modélisation du monde IA » avec 30 milliards de photos pour soutenir l’industrie des robots de livraison)
DoorDash lance Tasks : les livreurs peuvent gagner un revenu supplémentaire grâce à des tâches quotidiennes
DoorDash a annoncé le lancement d’une application indépendante appelée Tasks, permettant à des millions de ses livreurs d’accepter des missions supplémentaires en échange d’une rémunération. Ces tâches couvrent diverses activités quotidiennes, telles que plier des vêtements, faire la vaisselle, faire le lit, ou encore tailler des plantes, avec une rémunération variable en fonction de la complexité et du temps requis, généralement de quelques dizaines de dollars.
De plus, la plateforme propose également des missions d’enregistrement vocal, par exemple demander aux utilisateurs de converser naturellement dans une langue spécifique, afin d’aider à l’entraînement des modèles de reconnaissance vocale.
DoorDash indique que ces données seront utilisées pour améliorer la compréhension du monde physique par l’IA et les robots, et seront appliquées dans le développement de systèmes automatisés et intelligents. La société précise également que Tasks est actuellement un projet de test à petite échelle, avec une expansion progressive des types de missions et des scénarios d’application à venir.
De la texte et des images aux données concrètes : la formation de l’IA vers des comportements réels
Ces dernières années, les sources de données pour l’entraînement de l’IA sont passées du texte et des images à des données plus complexes sur les comportements physiques. La nouvelle initiative de DoorDash illustre cette tendance. En collectant les mouvements, les processus opérationnels et les interactions linguistiques des humains dans leur environnement réel, les modèles d’IA peuvent mieux simuler le comportement humain, par exemple apprendre à placer correctement la vaisselle dans le lave-vaisselle ou comprendre la disposition des objets dans un foyer.
Selon Techcrunch, les vidéos et enregistrements audio recueillis par DoorDash seront utilisés non seulement pour ses propres modèles d’IA, mais pourraient aussi être fournis à des partenaires dans les secteurs du commerce de détail, de l’assurance, de l’hôtellerie et de la technologie pour des applications et des tests, augmentant ainsi la valeur des données collectées.
L’économie des petits boulots, un terrain idéal pour la collecte de données IA : Uber et d’autres plateformes suivent le mouvement
DoorDash n’est pas la seule entreprise à intégrer la main-d’œuvre en gig pour l’entraînement de l’IA. Uber a déjà expérimenté un projet similaire, permettant à ses conducteurs de gagner un revenu supplémentaire en téléchargeant des photos et des enregistrements audio. InstaWork a également recruté des travailleurs portant des dispositifs de capture de mouvement pour enregistrer le processus de nettoyage domestique. Plus récemment, la société de robots Sunday Robotics utilise des « gants de capture de mouvement » pour collecter des données sur les manipulations humaines, dans le but d’entraîner des robots domestiques.
Cette tendance montre que les plateformes de gig economy deviennent progressivement des « réseaux de collecte de données », exploitant leur vaste base d’utilisateurs pour obtenir rapidement une grande diversité de données du monde réel dans différentes régions.
Débat en ligne : l’entraînement de l’IA entre dans l’ère de la « marchandisation du comportement humain »
Avec la révélation du projet Tasks, des discussions ont émergé sur les réseaux sociaux. Un créateur de Bankless estime que la collecte de données sur les comportements quotidiens en échange de rémunérations pourrait transformer le travail en gig en une production de données, qui revêt une importance cruciale pour le développement de technologies automatisées et d’applications robotiques.
Alors que DoorDash continue de collaborer avec des entreprises de technologies de conduite autonome pour déployer des services de livraison sans personnel, la question de trouver un équilibre entre l’amélioration de l’efficacité, la transformation des modes de travail et l’utilisation des données devient un enjeu majeur pour l’industrie et la société.
Cet article, « Filmer des vidéos de pliage de vêtements pour gagner de l’argent ? DoorDash Tasks permet aux livreurs de faire du travail à temps partiel pour entraîner l’IA », a été initialement publié sur Chain News ABMedia.
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