Les startups parient sur le fait que la main-d’œuvre de l’économie des petits boulots en Inde peut former des robots à l’échelle mondiale

Le secteur indien de la livraison de repas en ligne s'est considérablement développé ces dernières années, marqué par les introductions en bourse de Zomato et Swiggy ainsi que par l'essor des cuisines virtuelles. Parallèlement, les startups de services à domicile à la demande telles qu'Urban Company, Snabbit et Pronto ont connu une popularité croissante.

La startup Human Archive, basée à San Francisco, capitalise sur cette croissance en partenariat avec ces entreprises pour équiper les travailleurs de casques équipés de caméras. Cette configuration permet de capturer des données vidéo egocentriques (à la première personne) de tâches quotidiennes, qui peuvent être utilisées pour entraîner des robots.

Bien qu'elle refuse de citer des partenaires spécifiques, la startup a confirmé qu'elle collabore avec des entreprises des services à domicile, des auberges de jeunesse et des restaurants pour recueillir des données egocentriques. Elle indique disposer de plus de 1 000 casques actifs déployés dans divers lieux.

S'appuyant sur cet élan, Human Archive a annoncé mardi avoir levé 8,2 millions de dollars de financement auprès de Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator, ainsi que d'investisseurs angels provenant d'OpenAI, Nvidia, Google, Mercor, AfterQuery, BAIR, SAIL, Brad Boa et Meta.

L'entreprise a été fondée par quatre étudiants de Berkeley et Stanford : Samay Mani, Rushil Agarwal, Shloke Patel et Raj Patel (ces deux derniers étant cousins). Les quatre possèdent une expérience de la recherche en robotique, en matériel et en données tactiles.

Le lancement de l'entreprise reflète un pari stratégique sur la trajectoire de l'industrie de l'intelligence artificielle. Alors que les laboratoires de robotique et les grandes entreprises d'IA s'affrontent pour créer des machines capables d'effectuer des tâches physiques, elles font face à un obstacle majeur : le manque de données d'entraînement de haute qualité et issues du monde réel montrant des humains effectuant un travail quotidien. La stratégie de Human Archive repose sur le postulat que les travailleurs de l'économie des petits boulots en plein essor en Inde offrent une source inexploitée et évolutive de ces données critiques.

Bien que Human Archive collabore avec plusieurs partenaires, la startup a divulgué avoir été rejetée par les grandes entreprises indiennes de services à domicile, notamment Pronto et Urban Company, pour des collaborations potentielles.

Ce rejet est devenu public le week-end dernier lorsque le média indien Entrackr a rapporté que Pronto recherchait activement des partenariats pour collecter des données sur les travailleurs en vue de l'entraînement des robots, et que Snabbit avait eu des discussions préliminaires avec Human Archive avant l'abandon du projet.

Le PDG d'Urban Company, Abhiraj Singh Bhal, a répondu sur X, affirmant que l'entreprise ne participerait pas à de tels arrangements. Patel a rétorqué qu'Urban Company pourrait bientôt devoir reconsidérer sa position ou risquer de perdre sa pertinence en raison du taux d'attrition des clients. Le cofondateur Rushil Agarwal a été plus direct, publiant que la fondatrice de Pronto, Anjali Sardana, avait rejeté sa proposition comme étant « stupide ». Pronto a reconnu les discussions mais a déclaré qu'il avait décidé de ne pas poursuivre.

D'autres startups à travers le pays recueillent également des données egocentriques provenant de divers environnements de travail, y compris des usines. Pour se démarquer, Human Archive utilise et développe des dispositifs supplémentaires, tels que des gants tactiles, un costume de capture de mouvement corporel complet et des caméras de poignet. Ces outils capturent des données de mouvement et de force tactile, alignés de manière synchrone avec des images RGB-D (images couleur associées à des informations de profondeur), qui sont vendues aux laboratoires d'IA. La startup soutient que les données vidéo seules sont insuffisantes, mais que leur combinaison avec d'autres données de capteurs augmente considérablement leur valeur.

Raj Patel a déclaré à TechCrunch que lors de la présentation du projet à d'autres chercheurs, ils ont rencontré des données egocentriques et cherchaient à combiner la vidéo avec des données de force tactile. Les fondateurs ont interagi avec divers laboratoires et ont réalisé que le marché des données egocentriques et basées sur des capteurs était en croissance, ce qui les a amenés à créer une entreprise autour de cette opportunité.

Initialement, Human Archive utilisait des installations improvisées ou des équipements prêts à l'emploi pour capturer des données. À présent, elle développe du matériel personnalisé qui fonctionne ensemble pour capturer divers types de données. Elle dispose actuellement de plus de 50 dispositifs différents déployés pour collecter des points de données diversifiés.

« Pour capturer des données, nous avons commencé par des iPhones, puis nous avons construit nos propres installations et casques personnalisés. Nous disposons désormais de plus de sept produits matériels différents que nous utilisons de manière interchangeable pour différentes modalités. Après la collecte de données à partir de différents appareils, nous avons travaillé sur la synchronisation des données provenant de toutes ces sources différentes », a-t-il déclaré lors d'un appel.

L'entreprise développe des méthodes pour affiner les modèles d'IA à l'aide de ses données et les teste sur des robots pour évaluer l'efficacité des tâches. Cette approche permet à la startup de démontrer la qualité des données à ses clients potentiels et d'entraîner des modèles internes.

Zach DeWitt, associé chez Wing VC, a déclaré que la startup avait un avantage unique dans la collecte de données provenant de plusieurs capteurs.

« Personne d'autre au monde n'a été capable de synchroniser et de collecter des données RGB-D de casque, un retour de force, une capture de mouvement corporel complet et des données synchronisées de caméras thoraciques et de poignet à grande échelle. Ils effectuent un entraînement de modèles internes sur ces données, et chaque laboratoire et université majeur est intéressé par la réalisation d'expériences sur celles-ci en raison de l'originalité des capteurs et de l'échelle du nouveau jeu de données qu'ils publieront bientôt », a-t-il déclaré à TechCrunch.

Collecte de données en Inde et plans d'expansion

Malgré les rejets des principaux acteurs des services à domicile, Human Archive a conclu des partenariats avec de petites startups pour offrir des services à prix réduit. Lorsqu'un travailleur se rend au domicile d'un client, celui-ci peut choisir via l'application : payer un prix réduit en échange de son consentement à la collecte de données, ou payer le prix intégral pour une visite non enregistrée.

L'entreprise verse aux travailleurs un taux de base de 1 dollar par heure pour leur participation à la collecte de données egocentriques. Un rapport du Economic Times suggère que d'autres entreprises paient entre 250 et 400 roupies par heure (environ 2,63 à 4,20 dollars). Patel a déclaré que les concurrents paient plus que Human Archive, mais que sa présence sur le terrain en Inde lui permet de maintenir une rémunération plus faible.

« Le réseau de Human Archive offre des opportunités de gain immédiates et flexibles à l'échelle mondiale, abaissant la barrière à la participation à l'économie de l'IA. Nous considérons cela comme un pont critique qui finance les moyens de subsistance immédiats tout en construisant les infrastructures d'un avenir plus sûr et plus productif », a déclaré DeWitt.

Au-delà des paiements de salaires, il existe des préoccupations en matière de vie privée concernant la collecte de données par enregistrement vidéo. On ignore encore quelles informations Human Archive fournit aux travailleurs sur l'utilisation de leurs images. L'entreprise a déclaré que ses contrats commerciaux sont conformes à la loi indienne sur la protection des données personnelles numériques (DPDP), affichant un avis de politique de confidentialité ainsi que des informations sur le consentement détaillant l'objectif de la collecte et du traitement des données. L'entreprise affirme que toutes les données sont anonymisées, avec les visages floutés dans les enregistrements. La semaine dernière, Moneycontrol a rapporté que le ministère indien de l'Électronique et des Technologies de l'Information enquêtait sur les mécanismes de consentement et les pratiques de collecte de données des startups collectant des données egocentriques par l'intermédiaire de travailleurs des services à domicile.

Bien que Human Archive collecte principalement des données en Inde, elle a commencé à s'étendre en Asie du Sud-Est et aux États-Unis. L'entreprise développe également une plateforme permettant à quiconque de participer à la collecte de données et de gagner de l'argent. Elle vise à offrir aux clients américains des services tels que le nettoyage ou la cuisine en échange de la collecte de données par les travailleurs participants, bien que ces programmes soient à des stades pilotes précoces.

Plusieurs startups bien financées s'affrontent pour développer l'IA physique. Cela nécessite d'énormes quantités de données d'entraînement montrant des humains au travail, et Human Archive est l'un des acteurs en compétition pour répondre à cette demande. L'évolutivité de son approche dépendra des partenariats qu'elle forme et de l'unicité et du volume des données qu'elle peut collecter pour satisfaire les besoins des laboratoires d'IA physique.