Uber fait appel à des travailleurs indépendants pour se lancer dans l’étiquetage de l’IA, rapporte Bloomberg. C’est un signe que l’entreprise de transport et de livraison souhaite étendre son modèle d’entreprise basé sur des entrepreneurs indépendants pour répondre aux demandes du monde en pleine croissance de l’apprentissage automatique et des modèles de grands langages.

L’étiquetage des données consiste à annoter des données telles que des images, du texte, des vidéos ou des fichiers audio dans le but d’aider un modèle d’apprentissage automatique à effectuer des annotations similaires. Les étiquettes peuvent inclure des cadres de délimitation et des masques de segmentation pour les données d’image et de texte, par exemple.

La nouvelle division « Scaled Solutions » de la société affirme qu’elle peut mettre en relation les entreprises avec des « analystes nuancés, des testeurs et des opérateurs de données indépendants » à l’aide de sa plateforme. Il s’agit d’une extension d’une équipe interne dont les membres, basés aux États-Unis et en Inde, testent de nouvelles fonctionnalités et effectuent d’autres tâches telles que la conversion de menus de restaurants en sélections Uber Eats.

Uber utilisait déjà l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans le cadre de ses propres activités et met désormais ces outils à la disposition d’autres entreprises, moyennant paiement. L’entreprise embauche des gig workers pour l’étiquetage des données, les tests et la localisation pour d’autres entreprises, notamment Aurora, Luma AI et Niantic.

L’entraînement des modèles d’IA requiert de nombreux travailleurs humains pour effectuer des tâches fastidieuses

L’une des grandes réalités en coulisses de la formation des modèles d’IA est qu’elle nécessite de nombreux travailleurs humains pour effectuer des tâches fastidieuses telles que la sélection des résultats de chatbot à la sonorité la plus humaine ou l’étiquetage des obstacles tels que les piétons dans les séquences de voitures auto-conduites, image par image.

Les entreprises qui construisent des modèles d’IA embauchent souvent des travailleurs dans les pays en développement pour effectuer ces tâches et leur versent de petites sommes par exercice. Un ingénieur indien a expliqué à Bloomberg qu’il était chargé de comparer et d’évaluer l’exactitude des réponses générées par l’IA à des problèmes de codage complexes, et qu’il était payé 200 roupies par jeu, soit environ 2,37 dollars.

Uber recrute actuellement des personnes originaires du Canada, de l’Inde, de la Pologne, du Nicaragua et des États-Unis, en leur versant différents montants par tâche accomplie, les gains étant versés aux travailleurs tous les mois. L’entreprise recherche également des personnes ayant des antécédents culturels différents afin d’améliorer l’adaptabilité de l’IA sur les différents marchés.

Uber n’en est pas à son premier coup d’essai en matière d’IA. L’entreprise a dépensé des milliards pour développer ses propres voitures auto-conduites, avant de mettre fin à toute l’opération après qu’un de ses véhicules a tué un piéton. En 2016, Uber a également acquis son propre laboratoire de recherche sur l’IA, fondé par les scientifiques cognitifs Gary Marcus et plusieurs autres professeurs d’informatique.

https://www.theverge.com/2024/11/27/24307360/uber-scaled-solutions-ai-labeling-workforce