Zeus est étudiant en médecine au Nigeria. Chaque semaine, il enfile un harnais, fixe son iPhone sur son front et se filme en train de faire la vaisselle, plier du linge ou balayer son salon. Pour deux heures de vidéo, il touche jusqu’à 80 dollars. Ses images servent à apprendre aux robots humanoïdes de Tesla, Google et Figure AI comment se débrouiller dans une cuisine.
Un casting dans 50 pays, piloté par une IA
L’entreprise derrière ce recrutement s’appelle Micro1, une startup basée à Palo Alto. Elle a embauché plus de 25 000 travailleurs indépendants dans plus de 50 pays, dont l’Inde, le Nigeria et l’Argentine, rapporte MIT Technology Review. Le processus de sélection est lui-même automatisé : une IA baptisée Zara mène les entretiens, évalue les candidats et passe au crible les échantillons vidéo avant de valider un profil.
Les consignes sont précises. Les mains doivent rester visibles en permanence, les gestes doivent être lents et naturels, la caméra ne doit pas trembler. Chaque vidéo est ensuite vérifiée par une combinaison d’algorithmes et de réviseurs humains. Celles qui ne passent pas le contrôle qualité sont rejetées, parfois sans rémunération malgré le temps investi.
6 milliards de dollars injectés dans les humanoïdes
Pour comprendre pourquoi des milliers de personnes se retrouvent à filmer leurs corvées domestiques, il faut suivre l’argent. En 2025, les investisseurs ont injecté plus de 6 milliards de dollars dans les robots humanoïdes, selon les données compilées par MIT Technology Review. Tesla développe Optimus, Google poursuit son programme de robotique domestique, Figure AI peaufine le Figure 02, et des acteurs comme 1X Technologies et Agility Robotics (avec son robot Digit) se disputent le marché.
Le problème : les simulations virtuelles permettent d’apprendre à un robot à danser ou à faire un salto, mais pas à saisir un verre sans le casser ni à retourner une omelette sans l’envoyer au plafond. La physique du monde réel reste trop complexe à modéliser avec précision. Seules des vidéos captées dans de vrais environnements, avec de vrais objets, comblent ce fossé. Scale AI affirme avoir collecté plus de 100 000 heures de ce type de données. Micro1 revendique des dizaines de milliers d’heures supplémentaires.
DoorDash entre dans la danse, sauf là où les lois protègent les travailleurs
Le phénomène a pris une ampleur suffisante pour attirer les géants de la gig economy. Mi-mars 2026, DoorDash a lancé une application baptisée Tasks, conçue pour rémunérer des particuliers qui filment leurs activités quotidiennes, rapporte CNN. Détail révélateur : la plateforme a exclu la Californie et les États dotés de lois plus strictes sur la protection des travailleurs, comme New York et Washington. Une stratégie qui en dit long sur le statut juridique flou de ces « contributeurs ».
Car la rémunération, aussi attractive qu’elle paraisse (jusqu’à 40 dollars de l’heure), ne s’accompagne d’aucune couverture sociale. Pas d’assurance maladie, pas de congés payés, pas d’indemnisation en cas de blessure. Les 25 000 travailleurs de Micro1 sont classés comme indépendants, un statut qui permet aux entreprises de contourner les obligations sociales tout en bénéficiant d’un flux constant de données.
Des caméras qui filment bien plus que la vaisselle
Le dispositif soulève un problème que personne n’avait anticipé à cette échelle. Les caméras fixées sur la tête des travailleurs ne capturent pas seulement des gestes techniques. Elles enregistrent l’intérieur de leur domicile, les membres de leur famille qui passent dans le champ, leurs objets personnels, parfois des moments intimes. Micro1 assure utiliser des technologies de floutage, mais la durée de conservation des données et les conditions de partage avec des tiers restent floues.
Pour des travailleurs au Nigeria ou en Argentine, où les législations sur la vie privée sont moins protectrices qu’en Europe, les recours en cas d’abus sont limités. Leurs images alimentent des modèles d’IA valorisés à plusieurs milliards de dollars, sans qu’ils aient la moindre visibilité sur l’usage final de leurs données.
Former la machine qui vous remplacera
L’ironie de la situation n’échappe à personne dans le secteur. Ces travailleurs précaires entraînent les robots domestiques qui, une fois opérationnels, auront vocation à effectuer les mêmes tâches qu’eux. Plier le linge, nettoyer les surfaces, ranger la cuisine. Le marché de la robotique domestique est estimé à 17 milliards de dollars d’ici 2030, porté par la promesse de remplacer les aides ménagères et les auxiliaires de vie.
L’histoire rappelle celle des annotateurs de données qui, dans les années 2020, ont entraîné les modèles de langage à rédiger des textes. Beaucoup travaillaient au Kenya ou aux Philippines pour quelques centimes par tâche. Aujourd’hui, ces mêmes modèles menacent les emplois de rédaction qu’ils ont contribué à rendre possibles.
Un marché de la donnée physique en pleine explosion
Les grands noms de la tech ne cachent plus leur appétit. Outre Tesla et Google, des entreprises comme Boston Dynamics et plusieurs constructeurs automobiles chinois prospectent activement pour obtenir des données de gestes humains dans des environnements variés. Les principales plaques tournantes du recrutement se trouvent à Los Angeles, Atlanta, Chicago, New York, Londres, Tokyo et Singapour.
La course aux données physiques suit la trajectoire qu’a connue la course aux données textuelles quelques années plus tôt. D’abord, on aspire tout ce qui est disponible. Ensuite, on recrute des humains pour combler les trous. Enfin, les humains deviennent dispensables. Le cycle est connu. Les premiers robots capables de plier du linge de manière autonome sont attendus d’ici 2028. Reste à savoir si les 25 000 travailleurs de Micro1, iPhone au front, recevront autre chose qu’un remerciement automatique le jour où leurs vidéos auront rendu leur propre travail obsolète.
