La fin des tâches domestiques non rémunérées ? Ainsi, les humains entraînent les robots.

L'irruption de l'IA dans la vie quotidienne transforme non seulement l'industrie technologique, mais aussi les opportunités d'emploi pour des millions de personnes. Alors que les craintes concernant l'automatisation et la perte d'emplois augmentent, une tendance émerge : des travailleurs temporaires et des travailleurs indépendants aux États-Unis sont rémunérés pour enregistrer des vidéos de leurs tâches quotidiennes, contribuant ainsi à la formation de robots domestiques.

Travailleurs temporaires et nouvelle économie des vidéos pour robots

L'essor de l'intelligence artificielle a poussé les entreprises technologiques à chercher des moyens innovants pour alimenter et améliorer les algorithmes qui donnent vie aux robots.

Une solution qui a gagné en popularité consiste à embaucher des personnes pour qu'elles enregistrent des vidéos alors qu'elles effectuent des activités quotidiennes dans leurs foyers, comme nettoyer, cuisiner ou effectuer des tâches d'entretien. Cela a été rapporté par El Chapuzas Informático.

Ces vidéos, enregistrées de manière simple avec des smartphones et des supports fournis par des entreprises comme Instawork, sont utilisées pour entraîner des systèmes d'IA qui cherchent à reproduire des comportements et des compétences humaines dans des robots de nouvelle génération.

Les travailleurs reçoivent une compensation de 80 dollars pour deux heures d'enregistrement, ce qui représente une alternative économique attractive et accessible pour ceux qui souhaitent générer des revenus supplémentaires sans avoir besoin d'expérience préalable en technologie.

Formation de robots domestiques : tâches quotidiennes

Le processus de formation de robots domestiques nécessite un grand volume de données visuelles qui reflètent la variété de situations du quotidien. Pour cette raison, les entreprises préfèrent des vidéos enregistrées par différentes personnes dans leurs propres foyers, ce qui augmente la naturalité et la diversité des mouvements et des scénarios enregistrés.

Le type de caméra, la distance focale et l'emplacement de l'appareil influencent la qualité et l'utilité des vidéos. Bien que les entreprises ne standardisent pas complètement ces aspects, elles fournissent des matériaux de base pour faciliter l'enregistrement et optimiser le processus de collecte de données.

Ainsi, les tâches habituelles de la vie domestique deviennent la matière première pour l'apprentissage automatique de robots de plus en plus sophistiqués et adaptés aux besoins réels des utilisateurs.

Les avancées de l'intelligence artificielle et de la robotique redéfinissent la nature du travail. Alors que la peur de l'automatisation et du remplacement des emplois persiste, de nouveaux rôles émergent qui tirent parti du besoin de données pour former des systèmes intelligents.

L'expérience des travailleurs qui enregistrent des vidéos domestiques pour des robots démontre que la collaboration entre humains et technologie peut donner lieu à des sources de revenus innovantes et accessibles.

De la main humaine au robot : ainsi se forme l'IA dans les usines en Inde

L'intelligence artificielle subit une transformation en commençant à apprendre des comportements directement à partir d'actions humaines. Dans certaines usines du sud de l'Inde, comme le rapporte le Los Angeles Times, les ouvriers portent des caméras sur la tête qui enregistrent tous les mouvements de leurs mains pendant qu'ils effectuent des routines répétitives, comme plier des serviettes.

Ces enregistrements génèrent d'énormes volumes de données qui sont ensuite utilisées pour former des robots et des systèmes d'intelligence artificielle, permettant aux machines de reproduire des tâches manuelles complexes dans un environnement physique. L'objectif est que les algorithmes apprennent à manipuler, plier, aligner et organiser des objets avec la même dextérité qu'une personne.

Selon la documentation du média cité, cette méthodologie représente un changement dans la manière dont l'IA est formée. L'apprentissage ne se limite plus à l'analyse de textes ou d'images, mais se concentre sur le transfert de compétences physiques humaines à des systèmes automatisés.

Ce progrès, connu sous le nom de "IA physique", vise à permettre aux robots d'interagir avec le monde réel de manière similaire aux humains, élargissant ainsi la portée et l'application pratique de l'intelligence artificielle.