Les chauffeurs Uber aux États-Unis pourraient bientôt voir leur temps d’attente se transformer en opportunités de revenus. La plateforme de VTC lance un programme pilote d’envergure visant à leur proposer des tâches numériques rémunérées, exploitant ainsi les moments d’inactivité typiques de leur activité.
Cette initiative, prévue pour l’automne, permettra aux chauffeurs et coursiers d’arrondir leurs fins de mois en contribuant à l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle. Ces missions, proposées directement via l’application Driver, incluront des actions variées : téléchargement de documents tels que des menus de restaurant ou des reçus, fourniture d’images quotidiennes, ou encore enregistrement d’échantillons audio.
« Les conducteurs demandent davantage de moyens de gagner de l’argent, même lorsqu’ils ne sont pas sur la route », a souligné Dara Khosrowshahi, PDG d’Uber, dans un communiqué. Cette nouvelle offre répond directement à cette attente, offrant une flexibilité accrue pour générer des revenus supplémentaires.
Le projet pilote est porté par le groupe AI Solutions d’Uber, une division créée en novembre dernier dans le but de proposer des services d’étiquetage de données à des entreprises clientes. Parmi celles-ci figurent Aurora, développeur de logiciels pour la conduite autonome, Niantic, la société derrière le jeu phénomène Pokémon Go, et Luma AI, spécialisé dans la génération de contenu vidéo à partir de texte. Jusqu’à présent, AI Solutions s’appuyait sur des travailleurs indépendants externes pour ces tâches. Le nouveau programme vise à internaliser ces missions en les confiant au vaste réseau de chauffeurs et coursiers d’Uber.
Avant d’accepter une tâche, les chauffeurs auront accès à une estimation de la rémunération attendue et du temps nécessaire pour l’accomplir. Il est précisé qu’ils ne pourront effectuer ces missions numériques que lorsqu’ils ne sont pas activement connectés pour proposer des courses ou des livraisons.
L’Inde a déjà servi de terrain d’expérimentation pour cette initiative, avec des tests menés dans plus de 12 villes. Megha Yethadka, responsable mondiale d’Uber AI Solutions, a qualifié le bilan de ce pilote indien de « très prometteur » dans un article publié sur LinkedIn en septembre, soulignant que ces tâches étaient auparavant externalisées.
Bien que l’étiquetage de données représente un domaine relativement nouveau pour Uber, il constitue une composante fondamentale du développement de l’intelligence artificielle. Des entreprises comme Scale AI, valorisée à 29 milliards de dollars après un investissement de 14 milliards de dollars de Meta, ou Surge AI, qui compte Anthropic et Microsoft parmi ses clients, dominent déjà ce secteur. Des acteurs comme xAI mènent également des initiatives internes pour l’étiquetage de données.
Dara Khosrowshahi avait évoqué pour la première fois cette stratégie d’élargissement des opportunités de revenus pour les chauffeurs et coursiers lors du Bloomberg Tech Summit en juin. Il avait alors présenté ce travail d’étiquetage de données comme une forme de « travail de connaissance » émergent de l’ère de l’IA, offrant de nouvelles perspectives d’emploi à une époque où l’automatisation et les véhicules autonomes pourraient menacer les emplois traditionnels de conducteur.
L’annonce de ces tâches numériques a été faite le 16 octobre lors de l’événement annuel « Only on Uber », dédié à la présentation de nouvelles fonctionnalités inspirées par les retours des chauffeurs et coursiers. D’autres nouveautés dévoilées comprenaient un outil de carte thermique indiquant les zones à forte demande, un filtre permettant aux chauffeurs de sélectionner les demandes de trajet en fonction de la note des passagers, et une garantie de rémunération supplémentaire pour les trajets prolongés.
La plateforme a également annoncé l’extension de sa fonction « préférence conductrices », qui permet aux femmes conductrices de n’accepter que les courses proposées par des passagères. Ce paramètre, déjà utilisé pour plus de 150 millions de trajets, est activé chaque semaine par une conductrice sur quatre.