Huit millions de livreurs, une caméra sur la poitrine, et des vidéos de vaisselle. DoorDash, le géant américain de la livraison de repas, vient de lancer une application qui paie ses coursiers pour filmer leur quotidien au profit de l’intelligence artificielle. Le principe est simple : au lieu de livrer un burger, vous filmez vos mains en train de laver cinq assiettes. Bienvenue dans l’économie où votre vie de tous les jours devient un jeu de données.
Une appli dédiée pour capturer le monde réel
Le programme s’appelle DoorDash Tasks. Lancé ce jeudi 19 mars, il se décline en deux volets. Le premier s’intègre directement dans l’application existante des livreurs (les « Dashers ») : entre deux courses, le coursier peut accepter des missions ponctuelles comme photographier le menu d’un restaurant, capturer l’entrée d’un hôtel pour faciliter les livraisons futures, ou encore aider un véhicule autonome Waymo en panne à reprendre la route.
Le second volet est plus ambitieux. Il prend la forme d’une application autonome, séparée de l’outil de livraison, où les missions changent radicalement de nature. DoorDash y demande à ses coursiers de filmer des gestes du quotidien avec une caméra corporelle, de se filmer en train de parler dans une langue étrangère, ou de capturer des scènes ordinaires sous des angles précis. Selon Bloomberg, l’une des missions demande explicitement de laver au moins cinq assiettes devant la caméra, en présentant chaque assiette propre pendant quelques secondes avant de passer à la suivante. Le paiement, affiché à l’avance, varie en fonction de la complexité et du temps estimé de chaque tâche.
Les livreurs, nouvelle main-d’œuvre de l’IA
DoorDash ne cache pas l’objectif : « Ces données aident les systèmes d’IA et de robotique à comprendre le monde physique », écrit l’entreprise dans son communiqué officiel. Ethan Beatty, directeur général de DoorDash Tasks, insiste sur la force de frappe du réseau : plus de huit millions de livreurs capables d’atteindre « presque n’importe quel endroit aux États-Unis » et disponibles pour « numériser le monde physique ».
Les vidéos et enregistrements audio ne servent pas uniquement aux modèles internes de DoorDash. D’après les informations rapportées par Bloomberg, les données brutes seront aussi exploitées par des partenaires dans le commerce de détail, l’assurance, l’hôtellerie et le secteur technologique. En clair, un livreur DoorDash qui filme ses mains en train de faire la vaisselle pourrait, sans le savoir, entraîner le robot ménager d’un constructeur tiers ou le système de vision par ordinateur d’un assureur.
Uber avait ouvert la voie
DoorDash n’invente pas le concept. En octobre 2025, Uber avait annoncé un programme similaire lors de sa conférence « Only on Uber » à Washington, comme l’avait rapporté CNBC. Le principe était quasi identique : proposer aux chauffeurs de télécharger des photos pour entraîner des modèles d’IA, ou de s’enregistrer en parlant dans différentes langues et accents. Un test avait déjà été mené en Inde avant le déploiement américain. Uber précisait à l’époque que ces tâches n’avaient « aucun lien avec ses partenariats dans la conduite autonome », une précision qui en disait long sur les craintes des chauffeurs de contribuer à leur propre remplacement.
La différence avec DoorDash tient à l’échelle. L’entreprise revendique plus de deux millions de tâches déjà réalisées depuis 2024, bien avant le lancement officiel de l’application autonome. Et avec huit millions de livreurs actifs contre environ 1,5 million de chauffeurs actifs pour Uber aux États-Unis, le volume potentiel de données collectées est considérablement plus important.
Le Mechanical Turk version trottoir
Ce modèle rappelle inévitablement Amazon Mechanical Turk, la plateforme lancée en 2005 qui permettait de payer des internautes quelques centimes pour étiqueter des images ou transcrire du texte. Vingt ans plus tard, la logique est la même, mais le terrain a changé : au lieu de cliquer sur des images depuis un ordinateur, les travailleurs de la gig economy sortent dans la rue avec une caméra pour capturer des données tridimensionnelles, sonores et visuelles que les webcams ne peuvent pas fournir.
C’est précisément ce qui rend ces données précieuses. Les modèles d’IA actuels, qu’il s’agisse de systèmes de robotique, de vision par ordinateur ou de compréhension du langage naturel, ont épuisé une grande partie des données disponibles en ligne. Pour progresser, ils ont besoin de données ancrées dans le monde physique : des gestes humains filmés sous plusieurs angles, des environnements réels avec leurs imperfections, des voix naturelles avec leurs accents et hésitations. TechCrunch souligne que les entreprises d’IA sont de plus en plus nombreuses à recruter des humains pour produire ces données « incarnées » que le web ne fournit plus.
Zones d’ombre et questions ouvertes
Plusieurs détails du programme soulèvent des interrogations. DoorDash Tasks est pour l’instant exclu de Californie, de New York, de Seattle et du Colorado, quatre États ou villes connus pour leur législation stricte sur le travail des plateformes et la protection des données. L’entreprise n’explique pas cette exclusion, mais le choix n’a rien d’anodin : ce sont précisément les juridictions où le statut des travailleurs indépendants et la collecte de données personnelles font l’objet de batailles juridiques intenses.
La question de la transparence se pose également. Quand un livreur filme l’intérieur d’un restaurant ou l’entrée d’un hôtel, les personnes présentes dans le champ de la caméra sont-elles informées ? Et lorsque ces données sont transmises à des « partenaires » dans l’assurance ou le commerce de détail, quel contrôle le livreur conserve-t-il sur l’utilisation de ses propres images et de sa voix ? DoorDash indique que la rémunération est transparente et affichée à l’avance, mais reste muet sur le devenir précis des données après leur collecte.
La course à la numérisation du réel
Ce lancement s’inscrit dans une tendance plus large. Les géants technologiques cherchent tous à transformer le monde physique en données exploitables par l’IA. Tesla utilise les caméras de ses véhicules pour entraîner son système de conduite autonome. Google envoie des voitures Street View cartographier les routes. Mais DoorDash et Uber disposent d’un avantage que ces entreprises n’ont pas : une armée de travailleurs déjà présents dans chaque rue, chaque restaurant, chaque hall d’hôtel, prêts à capter ce que les satellites et les voitures ne voient pas.
DoorDash prévoit d’étendre le programme à d’autres types de missions et à d’autres pays dans les mois qui viennent. Si le modèle fonctionne, il pourrait redéfinir ce que signifie « être livreur » : moins transporter des repas, plus nourrir des machines. Reste à voir si les coursiers y trouveront une source de revenus viable, ou s’ils deviendront les ouvriers invisibles d’une industrie qui n’a pas encore décidé combien valaient leurs gestes filmés.
