00:00Ces robots dernière génération ne fonctionneraient pas sans des personnes comme Nadji Reddy.
00:07Chaque matin, Nadji Reddy fixe son téléphone sur son front, puis commence sa journée.
00:12Elle nettoie sa maison, fait la vaisselle, plie du linge.
00:15Pendant des heures, cette caméra embarquée improvisée suit et enregistre chacun de ses gestes
00:20avant d'envoyer les vidéos à une entreprise de collecte de données IA.
00:23On va vous donner du money pour 1 à 2,50 rupes, juste pour faire votre travail.
00:27Si Nadji Reddy est payé quelques euros par heure, pour son employeur, ce geste banal vaut de l'or.
00:36Il servira à entraîner des futurs robots dopés à l'intelligence artificielle.
00:43On a besoin d'avantage de données qui ne servent pas uniquement à entraîner des services comme ChatGPT.
00:48On a besoin de données qui permettent de reproduire les gestes des travailleurs.
00:55Vendeurs de vêtements, coiffeurs, garagistes, ouvriers, à l'image d'un Nadji Reddy,
01:00de plus en plus de salariés enregistrent des images qui serviront à entraîner des robots conçus pour automatiser leurs tâches.
01:09Le rôle de ces nouveaux travailleurs de l'IA, produire des données égocentriques.
01:14Les données égocentriques, ce sont ces vidéos filmées à la première personne qui sont essentielles au développement efficace des robots.
01:21Elles permettent de voir le monde du point de vue de la personne, quel est son champ visuel, qu'est
01:27-ce qu'on arrive à voir.
01:28Une caméra placée au-dessus d'un ouvrier permet de montrer son geste et ce qu'il voit au moment
01:33où il le réalise.
01:34Elle peut enregistrer la façon précise dont il saisit une pièce, ajuste la pression de ses doigts ou modifie son
01:40mouvement lorsqu'un objet bouge.
01:42Ces gestes, les robots ont encore du mal à les reproduire.
01:55Mais lorsqu'il faut réaliser une action extrêmement précise, une erreur de quelques millimètres ou d'une fraction de seconde
02:02peut suffire à faire échouer le mouvement.
02:10Si les robots industriels effectuent depuis longtemps des tâches répétitives dans des environnements contrôlés,
02:16les nouveaux systèmes pilotés par l'IA sont conçus pour travailler dans des environnements changeants.
02:20Dans une maison, une usine ou un hôpital, le robot devra constamment faire face à des situations imprévisibles
02:26où il devra faire preuve d'un sens de l'adaptation digne d'un être humain.
02:37L'ambition des développeurs de robots n'est donc plus seulement d'automatiser une tâche,
02:41mais de créer des machines capables d'acquérir elles-mêmes une forme d'intelligence physique.
02:54Pour réussir à former efficacement le robot, les entreprises ont donc besoin de millions d'exemples de gestes humains.
03:01Plus le geste qu'on essaye de faire faire à la machine est précis, plus il va être difficile à
03:06reproduire.
03:07La qualité en termes de comportement du modèle va être très largement liée à la disponibilité des données.
03:14Si pour des IA comme Chajipiti ou Gemini, les livres et Internet fournissent une source quasi inépuisable de connaissances,
03:20pour les robots humanoïdes, ces bases de données n'existent pas encore.
03:24Parce qu'il n'y a pas un Wikipédia de gestes ouvriers. On n'a pas accès à ces données
03:27à la base.
03:28Depuis quelques années, les entreprises de collecte de données redoublent donc d'efforts pour créer ces bases de vidéos.
03:33GoPro, smartphone, lunettes, plusieurs outils existent.
03:52Des consignes précis sont données aux employés pour assurer la qualité des vidéos.
03:56Pour que les images soient exploitables par l'IA, les deux mains doivent rester dans le champ.
04:00La lumière ne doit pas créer d'ombre et il faut éviter que d'autres personnes apparaissent dans le cadre.
04:04Le camp dit que les mains ne sont pas détectées, les mains ne sont pas détectées, tout le temps.
04:10Si elles ne détectent pas les mains, c'est un peu irritant parfois.
04:15Ces contraintes techniques, elles ont un impact sur le ressenti et la cadence des employés.
04:20Si une étape prendra 30 minutes, ça prendra évidemment 35 à 40 minutes pour compléter.
04:25Donc vous avez besoin de patience et tout.
04:27Après chaque heure de travail, ces vidéos sont traitées par un intermédiaire.
04:31Dans le cas de Nadjiredi, elles sont destinées à l'entreprise Object Waze,
04:35une société américaine spécialisée dans les données destinées à l'IA.
04:38Les vidéos sont d'abord vérifiées, puis annotées.
04:40C'est donc à ce stade que les données vont être nettoyées,
04:45corriger des erreurs si besoin,
04:48ou il peut y avoir des phases d'annotation.
04:51L'annotation, dans ce contexte, ça veut dire décomposer ces gestes,
04:55en langage utilisable par les concepteurs IA.
04:57Ce qui veut dire en fait indiquer à la machine
05:02où se trouvent dans une vidéo les différents éléments qu'elle doit prendre en compte.
05:08On indique à la machine ce qu'elle doit reconnaître dans la vidéo,
05:11un objet, une main ou un mouvement par exemple.
05:13Une fois que tout cela est fait, que les données sont prêtes,
05:16elles vont être utilisées pour entraîner l'algorithme
05:21qui est celui qui va en fait créer notre modèle.
05:26Une fois annotées, ces bases de données sont revendues à des entreprises de robotique
05:30qui se trouvent généralement en Chine, aux Etats-Unis, en Europe ou encore en Corée du Sud.
05:35Selon un rapport publié en avril par le fonds d'investissement Stellaris Venture Partners,
05:40les laboratoires de robotique pourraient avoir besoin de 100 millions à 1 milliard d'heures
05:44de données égocentriques au cours des 2 à 3 prochaines années.
05:59Pour les entreprises qui collectent ces images, le marché est donc immense.
06:04Vietnam, Malaisie, Philippines, Inde, plusieurs pays participent à cette course à la donnée,
06:09mais l'Inde caracole en tête.
06:10Elle s'est positionnée comme le principal fournisseur mondial de données égocentriques
06:14et a annoncé plus de 200 milliards de dollars d'investissement sur son sol,
06:18des centres de données géants aux usines de puces.
06:27Le pays a plusieurs atouts dans sa poche pour attirer les investisseurs
06:30à la recherche de vidéos égocentriques.
06:32Il dispose d'une immense main-d'œuvre, de nombreuses usines non automatisées
06:36et d'une industrie de sous-traitance numérique déjà ancienne.
06:39Avant l'IA, vous aviez besoin de numériser des livres anciens,
06:42vous aviez besoin d'avoir des salariés dans des centres d'appel.
06:46Tout ça, en fait, c'est depuis longtemps délocalisé dans des pays
06:49pour la partie anglophone comme l'Inde, les Philippines,
06:52et pour la partie francophone comme Madagascar.
06:54Pour conquérir ce nouveau marché, un autre avantage compte.
06:57Filmer un geste ne nécessite pas forcément de parler la même langue.
07:01Le tout, c'est de trouver des endroits où il y a des usines.
07:03Si les clients finaux sont en majorité des pays développés,
07:06une grande partie du travail de fourmis consistant à récolter des données
07:09est réalisé dans des pays du sud global.
07:12Cette forme de travail est très souvent délocalisée
07:15dans des pays où le coût de la main-d'œuvre est plus faible
07:20et les protections juridiques sont soit plus faibles ou moins connues.
07:27Dans ce type d'environnement professionnel,
07:28les salariés sont rarement en position de refuser véritablement de participer,
07:32particulièrement dans des secteurs où les emplois sont précaires.
07:40Si l'on prend l'exemple d'Object Waze,
07:42les personnes qui filment chez elles sont payées entre 250 et 350 roupies de l'heure,
07:47selon la tâche et la qualité de la vidéo.
07:49Cela représente moins de 3 euros.
07:51Si cet argent peut leur être utile à court terme,
07:54ces travailleurs ne savent pas toujours précisément
07:56quelle entreprise récupérera leurs données,
07:58ni comment elles pourraient être réutilisées.
08:00Beaucoup d'entre eux et d'entre elles n'ont pas le luxe de pouvoir se poser cette question
08:05qui en fait implique de raisonner un peu à long terme.
08:08Dans le futur, les vidéos produites par ces travailleurs souvent précaires
08:11pourraient paradoxalement contribuer à fragiliser davantage leur emploi.
08:17Les systèmes d'IA qui vont essayer de remplacer des actions spécifiques d'un métier
08:24et à terme remplacer des segments spécifiques du marché du travail.
08:32Cela ne signifie pas que tous ces emplois vont disparaître,
08:34mais plus les robots deviennent capables de reproduire des gestes humains,
08:38plus certaines tâches deviennent potentiellement automatisables.
08:40Donc là, il y a une question de comment s'assure d'un partage plus équitable
08:44de la valeur qui est produite par l'automatisation
08:46jusqu'en bas de l'échelle auprès de ces travailleurs des données.
08:49Alors que la collecte de ces données est appelée à se développer,
08:52la protection de celles et ceux qui les produisent devient elle aussi un enjeu.
08:57Au Danemark, une législation est notamment envisagée
08:59pour créer une forme de copyright personnel
09:01donnant à chacun des droits sur son visage, sa voix et son corps.
09:05En Inde, Nadiré dit, elle, ce vœu optimiste.
09:08Je vois une future fulle de robotique et de l'AA,
09:12mais toujours, la existence humaine doit être là,
09:15parce que sans les données humaines, elles ne peuvent pas marcher.
