Uber ne se contente plus de proposer des courses en VTC et des livraisons de repas : l'entreprise a créé une nouvelle division qui embauche des travailleurs occasionnels pour aider les entreprises à développer des modèles d'IA.

Scaled Solutions est né des besoins de l'entreprise en matière d'annotation, de test et de localisation des données, et est désormais prêt à offrir ces services aux entreprises dans les domaines de la vente au détail, de l'automobile et des véhicules autonomes, des médias sociaux, des applications grand public, de l'IA générative, du manufacturing et de l'assistance à la clientèle. Parmi ses premiers clients figurent Aurora Innovation, qui fabrique des logiciels de conduite autonome pour les camions, et le développeur de jeux Niantic, qui est en train de construire une carte du monde en 3D.

Chris Brummitt, directeur principal de la communication d'Uber pour l'Asie-Pacifique, explique dans un e-mail que les compétences exigées par Uber pour ces nouveaux travailleurs occasionnels varient. « Cela dépend de la tâche, mais certains peuvent avoir besoin de compétences linguistiques, d'autres de compétences en programmation, d'autres encore n'ont pas de compétences spécifiques ».

Pas de garantie de rémunération

L'entreprise a commencé à recruter des indépendants en Inde, aux États-Unis, au Canada, en Pologne et au Nicaragua. Les travailleurs sont payés mensuellement en fonction des tâches accomplies. Uber n'a pas révélé les niveaux de rémunération, se contentant d'indiquer dans le contrat qu'ils varient en fonction de la tâche et que les contractants n'ont pas la garantie d'être payés au salaire horaire minimum légal de leur région (sic).

Ce type d'externalisation des processus d'entreprise (BPO) n'est pas nouveau. L'étiquetage des données, en particulier, est un marché en pleine expansion, car les entreprises ont besoin d'un oeil humain pour vérifier les données utilisées pour former les modèles d'IA. L'un des fournisseurs de ces services, Scale AI, affirme être valorisé plus de 13 Md$, bien qu'il ait été critiqué pour la manière dont il traitait les travailleurs externalisés chargés de l'annotation des données.

Encadrer l'externalisation avec soin

Pour Irina Sedenko, directrice de recherche chez Info-Tech Research Group, « cette initiative permet à Uber de tirer parti de la demande croissante de services en développement de l'IA et d'accéder à un nouveau marché. C'est aussi un exemple d'une entreprise qui lance une nouvelle activité axée sur les données et qui voit la data comme un produit en tant que tel ».

Mais elle invite aussi les DSI à réfléchir aux conditions de cette externalisation à Uber ou à tout autre sous-traitant spécialisé dans l'étiquetage des données. « Si une organisation apporte ses données sur la plateforme d'Uber afin d'utiliser la main-d'oeuvre et la technologie d'Uber pour étiqueter ses données, elle doit s'assurer de comprendre comment les données seront stockées et utilisées, préciser qui aura accès aux données, etc. », dit-elle. Ces exigences varieront selon que les données à étiqueter sont confidentielles ou publiques, et selon qu'il existe des considérations particulières en matière de protection de la vie privée ou de sécurité.