Micro1 collecte des vidéos domestiques dans le monde entier pour entraîner des robots humanoïdes

L'entraînement des robots humanoïdes se heurte non seulement à la mécanique et aux puces, mais aussi au manque de données réelles sur la façon dont les humains bougent et manipulent des objets chez eux. Un nouveau marché se développe donc rapidement autour du secteur : des milliers de travailleurs gig filment à domicile leur repassage, leur ménage et leur cuisine, et ces vidéos deviennent des données d'entraînement pour robots.

Comment fonctionne ce marché

L'un de ces travailleurs est Zeus, étudiant en médecine au Nigeria. Après son service à l'hôpital, il allume un anneau lumineux, fixe un iPhone sur son front et filme des gestes du quotidien à la première personne. Micro1, basée à Palo Alto, collecte ces vidéos auprès de prestataires dans plus de 50 pays, dont l'Inde, le Nigeria et l'Argentine, puis les revend à des entreprises de robotique. Un assistant IA sélectionne d'abord les candidats, et les vidéos passent par une vérification automatique et manuelle avant l'annotation.

• plier le linge et repasser les vêtements
• laver la vaisselle et nettoyer la cuisine
• cuisiner et manier des ustensiles
• déplacer des objets dans une pièce
• navigation simple dans un espace domestique exigu

Vu de l'extérieur, cela ressemble à un petit boulot très simple : il faut se déplacer naturellement, garder les mains dans le champ et répéter des gestes domestiques familiers. Mais c'est précisément dans ces vidéos que les modèles apprennent à comprendre la saisie d'un objet, les changements de position du corps et les scénarios de base d'interaction avec les choses. Pour certains prestataires, le revenu est correct : Zeus touche environ 15 $ de l'heure. Le travail devient pourtant vite monotone, et dans un petit appartement, il est difficile d'imaginer assez de scènes et de variations nouvelles.

Pourquoi les robots en ont besoin

Le dernier boom de la robotique vient en grande partie du succès des grands modèles de langage. La logique du secteur est simple : si les chatbots ont appris sur d'énormes volumes de texte, les humanoïdes peuvent aussi s'entraîner sur de grands volumes de données de mouvement. Le problème, c'est que le monde physique est bien plus complexe qu'internet. Les simulations conviennent assez bien à la marche ou aux démonstrations, mais restituent moins bien la force d'appui, la friction, les gestes imprécis et le chaos d'une vraie cuisine, d'une chambre ou d'un entrepôt.

Selon Ali Ansari, patron de Micro1, les entreprises de robotique dépensent déjà plus de 100 millions de dollars par an pour acheter des données réelles. En 2025, les investisseurs ont injecté plus de 6 milliards de dollars dans les robots humanoïdes, et Micro1 n'est pas la seule à chasser ces données : Scale AI et Encord mènent des programmes similaires, DoorDash rémunère ses livreurs pour filmer des tâches domestiques et, en Chine, des travailleurs apprennent des gestes avec des casques VR et des exosquelettes dans des centres spécialisés. Même à cette échelle, le marché ne fait encore que bâtir l'infrastructure de collecte de données.

« Cela prendra plus de temps que beaucoup ne le pensent. »

Cette évaluation, que partagent aussi, selon l'article, des experts en robotique, décrit bien l'état actuel du marché et les attentes du secteur. Même des dizaines ou des centaines de milliers d'heures de vidéo ne semblent pas encore suffisantes pour des robots réellement universels. Le secteur doit encore déterminer quelles données sont vraiment utiles, combien de variations un entraînement fiable exige, et s'il est possible de réunir un tel corpus sans flambée des coûts ni baisse de qualité.

Où commencent les risques

Le problème le plus évident est la vie privée. Les entreprises demandent de ne pas montrer les visages, les noms, les numéros de téléphone et d'autres identifiants явных...