L'IA « Just Walk Out » d'Amazon cache en réalité un millier d'Indiens œuvrant à distance pour simuler des magasins sans caissiers,

Amazon retire cette « technologie » de ses magasins Fresh aux USA

Lors de l’ouverture de l’Amazon Go Grocery, le premier supermarché automatisé et sans caissiers à Seattle, « Just Walk Out » avait fait l’objet de présentation en tant que « technologie d’achat la plus avancée au monde. » Bien que le service dans ces supermarchés semble entièrement automatisé, il s'appuie sur plus de 1000 personnes en Inde qui regardent et étiquettent des vidéos pour assurer la facturation « automatique ». En d’autres termes, les caissiers sont en réalité hors du site, et ils observent les clients pendant qu’ils font leurs achats. L’entreprise va conserver sa « technologie » dans un petit nombre de magasins Fresh au Royaume-Uni et la retirer de ces derniers aux USA. Grosso modo, le tableau suggère qu’il pourrait y avoir plus de pseudo-IA en production que ne laisse penser le battage médiatique autour de cette technologie.

Just Walk Out a été introduit pour la première fois en 2016. Cette technologie avait fait l'objet de présentation comme la plus importante et la plus audacieuse d'Amazon en matière d'achats de produits d'épicerie. La technologie semblait incroyable jusqu'à ce qu'on en découvre les dessous. En effet, les clients mettaient souvent des heures à recevoir leurs reçus après avoir quitté le magasin, en grande partie parce que les caissiers délocalisés visionnaient à nouveau les vidéos et attribuaient les articles à différents clients. Le système de scanners et de caméras vidéo dans chaque magasin est en sus très coûteux. D’où la décision d’Amazon d’abandonner cette « technologie » en commençant par ses magasins Fresh aux USA.

Amazon’s ‘Just Walk Out’ stores and its ‘magical’ technology based on AI was hailed as the shopping experience of the future. However, a new report reveals that the artificial intelligence used was not that artificial pic.twitter.com/gNKTx1c1Q0

— RT (@RT_com) April 5, 2024

Amazon s'oriente vers les Dash Carts, un scanner et un écran intégrés au panier d'achat du client. La nouvelle approche permet de gérer automatiquement les aspects en lien avec la facturation au fur et à mesure que le client effectue ses achats. Les magasins Amazon Fresh seront en sus dotés de caisses automatiques pour les personnes qui ne sont pas membres d'Amazon.


Just Walk Out d’Amazon n’est pas sans faire penser au canular du Turc mécanique

Le Turc mécanique ou l’automate joueur d'échecs est un célèbre canular construit à la fin du XVIIIe siècle : il s’agissait d'un prétendu automate doté de la faculté de jouer aux échecs. L’automate était prétendument capable de jouer une partie d’échecs contre un adversaire humain. Mais en réalité, il possédait un compartiment secret dans lequel un joueur humain pouvait se glisser. Pendant 84 ans, et grâce au talent des joueurs cachés, le Turc mécanique put remporter la plupart des parties d'échecs auxquelles il participa en Europe et en Amérique, y compris contre certains hommes d'État tels que Napoléon Bonaparte, Catherine II de Russie et Benjamin Franklin.

Plus de deux siècles plus tard, il apparaît que ce même leurre fonctionne toujours. Et pour cause, il est difficile de concevoir un service propulsé par une intelligence artificielle. Une tâche si difficile que certaines startups se sont résolues de se tourner vers des humains et les faire passer pour des robots plutôt que le contraire.

« Utiliser un humain pour faire le travail vous permet d’outrepasser une panoplie d’enjeux de développement d’ordre technique et commercial. Il n’y a pas de scalabilité, bien évidemment, mais cela vous permet de créer quelque chose et sauter très tôt la partie difficile, » a dit Gregory Koberger, PDG de ReadMe, qui dit avoir tombé sur beaucoup de “pseudo-IA”. « Il s’agit essentiellement d’un prototypage de l’IA avec des êtres humains, » dit-il.

Cette pratique a été mise à la lumière du jour après la publication d’un article du Wall Street Journal informant que des centaines de développeurs tiers bénéficient de l’accès aux emails avec l’autorisation de Google.

Dans le cas de la société Edison Software, des ingénieurs d’IA ont scanné les emails personnels de centaines d’utilisateurs (avec leurs identités éditées) pour améliorer une fonctionnalité de « réponses intelligentes ». L’entreprise n’a pas indiqué dans sa politique de confidentialité que des employés humains ont accès aux emails des utilisateurs.

Ce n’est pas la première fois qu’une telle chose arrive. En 2008, Spinvox, une entreprise qui convertissait les messages vocaux en messages textes, a été accusée de recourir à des employés humains étrangers dans des centres d’appel au lieu de machines pour faire le travail.

En 2016, une autre entreprise relevée par Bloomberg cette fois a obligé des employés à passer 12 heures par jour à prétendre qu’ils sont des chatbots pour des services d’agenda comme X.ai et Clara. Ce travail a été si contraignant que les employés ont dit qu’ils avaient hâte de voir une IA venir les remplacer.

En 2017, l’application de gestion de dépenses Expensify a admis avoir employé des humains pour transcrire au moins quelques-uns des reçus supposés être analysés par sa “technologie smartscreen”. L’entreprise a utilisé le service de travail collaboratif Mechanical Turk d’Amazon, où des travailleurs faiblement rémunérés ont dû lire et transcrire les reçus.

« Je me demande si les utilisateurs de SmartScan d’Expensify savent que des travailleurs dans MTurk entrent leurs reçus, » a dit Rochelle LaPlante, une “Turker” et une partisane des travailleurs de la “gig economy” sur Twitter. « Je suis en train de voir le reçu Uber de quelqu’un avec son nom complet, et les adresses de départ et d’arrivée. »

Même Facebook, qui a investi massivement dans l’IA, a eu recours à des employés humains pour son assistant virtuel sur Messenger.

Dans certains cas, certaines entreprises font appel à des humains pour entraîner le système IA et améliorer sa précision. Une entreprise appelée Scale offre une banque de travailleurs humains pour fournir des données d’entrainement aux voitures autonomes et les autres systèmes propulsés par l’IA. Ces employés vont, par exemple, jeter un coup d’œil sur un flux d’une caméra ou un capteur et les marques de voiture, les piétons et les cyclistes dans une image. Avec assez de calibrage humain, l’IA apprend à reconnaître ces objets, seule.

Dans d’autres cas, les entreprises vont juste faire semblant d’avoir une IA prête, en informant les investisseurs et les utilisateurs qu’ils ont réussi à développer une technologie scalable alors que le travail est réalisé secrètement par des humains.


Alison Darcy, une psychologue et fondatrice de Woebot, un chatbot de support pour la santé mentale, décrit ceci comme « la technique de design du magicien d’Oz ».

« Vous simulez ce que va être l’expérience ultime. Et beaucoup de temps, lorsqu’il s’agit d’IA, il y a une personne derrière les rideaux au lieu d’un algorithme, » dit-elle. Créer un bon système IA requiert « beaucoup de données » et des fois, les développeurs ont besoin de savoir s’il y a une demande suffisante pour un service avant de se lancer dans un investissement.

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