Un laboratoire d'IA spécialisé dans la collecte de données du monde réel a trouvé une nouvelle façon de nourrir la soif de données d'entraînement des robots : payer les réparations de la maison. HUMXN offre gratuitement le nettoyage des installations de plomberie, d'électricité, de CVC, de conduits d'air et de tapis aux résidents de trois villes américaines, en échange de la possibilité pour un technicien portant une "technologie de capture portable" d'enregistrer comment le travail est effectué, selon un rapport de Tom's Hardware publié vendredi.
Le programme est lancé à Minneapolis, Chicago et Miami – des villes choisies, selon l'entreprise, parce que leurs climats très différents produisent des conditions de service à domicile très différentes, allant des tuyaux gelés aux contraintes CVC par temps humide. Les propriétaires peuvent vérifier s’ils sont admissibles sur la page Web du service à domicile gratuit HUMXN.
Pourquoi les robots doivent surveiller un plombier
Le principe est simple et de plus en plus urgent pour l’industrie robotique. Les grands modèles linguistiques actuels ont été formés à partir de textes et d'images récupérés sur Internet, mais il n'existe pas de données équivalentes montrant comment les personnes compétentes interagissent physiquement avec le monde. Selon HUMXN, les démonstrations en laboratoire ont du mal à capturer les mouvements naturels de techniciens expérimentés travaillant dans des environnements réels exigus et imprévisibles.
"La prochaine génération d'IA aura besoin de plus que du texte et des images provenant d'Internet", a déclaré le fondateur de HUMXN, Thomas Unise, selon Tom's Hardware. "Les robots doivent comprendre comment les personnes compétentes interagissent avec le monde physique. Les techniciens d'entretien à domicile effectuent chaque jour des millions de tâches hautement techniques. Nous créons un moyen pour les propriétaires et les entreprises de services de bénéficier financièrement de la valeur de cette expertise."
Pour les résidents, l’échange est simple : une réparation gratuite qui coûterait normalement des centaines de dollars, en échange d’une visite enregistrée. Pour les techniciens et les sociétés de services, HUMXN présente le programme comme une source de revenus – un moyen d’être payé pour une expertise que les laboratoires d’IA n’avaient auparavant que peu de moyens légitimes d’obtenir.
Pour suivre les derniers développements de l'IA en matière de robotique, de modèles et des pipelines de données qui les sous-tendent, AI Buzz Wire couvre l'intégralité du pipeline, de la collecte au déploiement.
Payer pour les données à l'ère des scandales du scraping
Le timing est remarquable. Les grandes entreprises d’IA – dont Meta, Nvidia et OpenAI – ont été accusées à plusieurs reprises d’utiliser des données protégées par le droit d’auteur ou des données personnelles sans autorisation pour entraîner leurs modèles, et les tribunaux des deux côtés de l’Atlantique sont toujours en train de déterminer où s’arrête l’utilisation équitable. Dans ce contexte, un laboratoire qui subventionne littéralement les réparations à domicile pour obtenir des enregistrements autorisés parie que les données sous licence du monde réel valent la peine.
Cette approche reflète également un changement plus large dans ce que les entreprises d’IA considèrent comme précieux. Alors que les modèles linguistiques gourmands en texte saturent l’Internet disponible, la frontière se dirige vers l’IA incarnée – des robots capables de cuisiner, nettoyer, réparer et naviguer dans les maisons. Ce marché a besoin de vidéos montrant des humains effectuant exactement ces tâches, dans de vraies maisons plutôt que dans des démonstrations mises en scène, et les appareils portables qui enregistrent passivement les mains, les outils et le point de vue d'un technicien sont actuellement le moyen le moins cher de l'obtenir.
Les cinq services proposés ne sont pas non plus aléatoires. Les travaux de plomberie, d'électricité et de CVC comptent systématiquement parmi les tâches les plus physiquement complexes qu'un robot mobile puisse entreprendre : ils nécessitent une manipulation fine dans des espaces restreints et mal éclairés, une improvisation constante autour de configurations inconnues et des jugements faciles pour un humain expérimenté et brutaux pour une machine. Le nettoyage des tapis et les travaux sur les conduits d'air ajoutent des mouvements répétitifs sur de grandes surfaces qui correspondent plus clairement à ce que les robots d'aujourd'hui peuvent déjà approximer. Capturer les deux extrémités de ce spectre de difficultés dans un seul ensemble de données est précisément le but.
Questions ouvertes : consentement, confidentialité et échelle
Le programme soulève des questions auxquelles l’industrie n’a pas pleinement répondu. Les propriétaires consentent à l'enregistrement, mais les images capturent les techniciens – et les maisons – dans les moindres détails, et les politiques de l'entreprise sur la durée de conservation des enregistrements, qui peut y accéder et comment ils sont anonymisés détermineront si le modèle est considéré comme une compensation équitable ou une nouvelle forme de surveillance déguisée en rabais.
Il y a aussi la question du travail. Les métiers spécialisés font partie des emplois que les analystes considèrent depuis longtemps comme les plus à l’abri de l’automatisation, précisément parce qu’ils exigent de la dextérité dans des espaces imprévisibles. Si des laboratoires comme HUMXN parviennent à capturer suffisamment de cette expertise sur vidéo, les travaux de réparation bien rémunérés d'aujourd'hui deviendront le corpus de formation de demain – les techniciens aidant en fait à construire les systèmes qui pourraient un jour rivaliser avec eux.
Pour l'instant, l'offre de HUMXN est disponible dans trois villes, et le pari de l'entreprise est que le nettoyage gratuit des tapis est un petit prix pour les données qui apprennent à un robot à le faire pour toujours. Que les propriétaires soient d’accord – et que les techniciens le fassent – sera le premier véritable test du modèle de paiement pour les données physiques à l’échelle des ménages.
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