DoorDash collecte la data de ses utilisateurs pour l’IA

Des plateformes proposent déjà à leurs utilisateurs de se filmer en train de faire des choses toutes simples, cuisiner, ranger, discuter, rien d’exceptionnel… Sauf que cette fois, chaque geste compte !

DoorDash fait partie de ceux qui testent ce genre de missions, avec à la clé quelques dollars pour plusieurs heures. Ça peut paraître anecdotique, presque gadget… sauf que ce n’est pas ça qui est acheté. Ce qui a de la valeur, ce n’est pas l’action, c’est la manière dont tu la fais. Ton comportement devient la data ! 

L’IA apprend directement à partir du travail des experts

Et derrière, il y a une mécanique économique qui tourne déjà à plein régime. La collecte et l’annotation de données humaines, c’est devenu un pilier de l’IA. On parle d’un marché qui pourrait dépasser les 17 milliards de dollars d’ici 2030, porté par une demande énorme en données “propres”, précises, humaines. Des boîtes comme Scale AI ou Mercor sont en train d’organiser tout ça à l’échelle mondiale, en connectant des entreprises tech avec des gens chargés de produire, corriger, annoter, améliorer ces données. C’est discret, mais déjà très massif !

Aujourd’hui, ce sont des profils très qualifiés qui sont sollicités, commes des Avocats, des financiers, des journalistes, des chercheurs… on ne leur demande plus juste de faire leur métier, on leur demande de l’expliquer. De détailler leur raisonnement, de corriger ce que l’IA produit, de lui apprendre à penser comme eux. 

Les tarifs montent vite, jusqu’à 250$ de l’heure pour les expertises pointues, autour de 150$ pour des profils créatifs comme les auteurs. Plus ton intelligence est claire et structurée, plus elle a de valeur… mais en même temps, plus elle est transférable.

La cession des données : un nouveau modèle de travail invisible

Et c’est là que ça devient vraiment intéressant car dans la plupart des cas, tu signes une cession de droits. Ce que tu produis ne t’appartient plus ! Ta façon de réfléchir, d’écrire, d’analyser devient une data exploitable. Ce n’est plus juste du travail, c’est une forme de transfert de savoir à grande vitesse. Là où avant il fallait du temps, de la transmission, presque une relation, aujourd’hui quelques heures suffisent pour capter une partie de ce que tu sais faire.

Un journaliste racontait qu’il passait maintenant 20 à 30 heures par semaine à corriger des textes générés par une IA… qu’il aide lui-même à améliorer. Mais en même temps, il voit bien que le mouvement est lancé, partout et que s’arrêter ne changerait rien, alors il continue… comme beaucoup !

Former l’IA est devenu le nouveau rôle des travailleurs : sommes-nous en train d’entraîner notre propre remplacement ?

Au fond, ce qui change, ce n’est pas juste le travail., c’est la place qu’on occupe dans la chaîne. On ne nous demande plus seulement de faire, mais de montrer comment on fait. De rendre explicite ce qui faisait justement notre valeur. Et une fois que c’est capté, structuré, intégré… ça peut être reproduit, optimisé, déployé à grande échelle, sans nous.

La vraie question, elle est là… ce n’est plus seulement “est-ce que la machine va nous remplacer”, mais “à quel moment on est en train de lui apprendre à le faire”. Et surtout… jusqu’où sommes nous prêts à aller !