Quand une voiture doit-elle commencer à freiner à un stop lorsqu'il neige dehors ? Quand doit-elle allumer son clignotant ? Comment faire la différence entre un feu de circulation et une pleine lune ?
Ce ne sont là que quelques-unes des questions auxquelles l’équipe Autopilot de Tesla est confrontée au quotidien.
Le logiciel d'assistance à la conduite de Tesla s'appuie sur une petite armée d'annotateurs de données qui examinent des milliers d'heures de séquences vidéo des propriétaires de Tesla et des conducteurs d'essai internes de l'entreprise. Les annotateurs apprennent progressivement à l'IA de l'entreprise comment se comporter comme un conducteur humain, un clip de 30 secondes à la fois.
Tesla emploie des dizaines d'annotateurs qui gagnent environ 20 dollars de l'heure à temps plein dans l'entreprise.
Business Insider s'est entretenu avec 17 employés actuels et anciens de l'équipe d'annotation de données de Tesla pour comprendre à quoi ressemble le pilotage automatique et le logiciel de conduite entièrement autonome de l'entreprise. L'équipe est répartie sur trois sites Tesla différents à Buffalo, New York, Palo Alto, Californie, et Draper, Utah.
Les projets au sein des équipes peuvent durer de quelques mois à quelques jours et peuvent varier des flux de travail qui nécessitent que le personnel étiquette de courts clips pour tracer des images fixes ou superposer des données satellite.
« Parfois, cela peut devenir monotone », a déclaré un ancien employé. « On peut passer huit heures par jour pendant des mois à marquer les voies et les bordures de trottoir dans des milliers de vidéos.
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« Un aperçu intime de la vie de quelqu'un »
Les vidéos peuvent offrir une fenêtre unique sur la vie quotidienne des conducteurs de Tesla. À un moment donné, un projet a nécessité que les travailleurs étiquettent les données prises dans les garages de certains propriétaires via la fonction Sentry Mode de Tesla, ont déclaré cinq travailleurs.
Un autre projet, baptisé « Selfie », a nécessité que des annotateurs étiquettent les données prises par les caméras embarquées de Tesla, selon deux travailleurs qui ont vu des employés travailler sur le projet.
Quatre autres travailleurs ont déclaré qu'ils étaient au courant du programme. Le programme Selfie a été conçu pour apprendre au système de Tesla à identifier quand un conducteur ne faisait pas attention à la route pendant que le pilote automatique était utilisé, ont-ils déclaré.
Tesla a déclaré que la caméra embarquée des véhicules « partage de courts clips vidéo de la caméra de l'habitacle avec Tesla pour nous aider à développer de futures améliorations de sécurité et à améliorer en permanence l'intelligence des fonctionnalités qui reposent sur la caméra de l'habitacle », selon les manuels du propriétaire.
Les propriétaires de Tesla doivent d'abord accepter de partager leurs données pour que les étiqueteurs de Tesla puissent accéder aux vidéos, précise l'entreprise.
Dans d'autres cas, les travailleurs se sont retrouvés à étiqueter des itinéraires associés à des YouTubeurs et même à Elon Musk lui-même, a rapporté BI précédemment.
« Il y a quelque chose de très étrange à avoir un aperçu aussi intime de la vie de quelqu'un », a déclaré un employé actuel.
« C'est étrange de voir la vie quotidienne de quelqu'un, mais c'est aussi un élément important pour corriger et affiner le programme. »
Les vidéos ont été tournées dans tous les États-Unis, ainsi que dans certaines régions d'Europe et d'Amérique du Sud, ont déclaré 15 employés. Deux d'entre eux se sont rappelés avoir étiqueté des vidéos qui, selon eux, avaient été prises dans des voitures de clients en Ukraine pendant l'invasion russe.
Business Insider a contacté Tesla, Musk et son équipe juridique pour obtenir des commentaires, mais n'a pas reçu de réponse avant la publication.
Les employés peuvent traiter des données provenant de n'importe quel nombre de pays dans un seul flux de travail, ce qui signifie qu'ils doivent constamment être conscients des différentes règles de circulation de chaque région. À certains moments, Tesla semblait adopter une position plus souple sur ces règles, ont déclaré sept anciens et actuels employés.
Par exemple, certains employés ont déclaré qu'on leur avait demandé d'ignorer les panneaux « Interdiction de tourner au feu rouge » ou « Interdiction de faire demi-tour », ce qui signifie qu'ils n'ont pas entraîné le système à respecter ces panneaux.
« C'est une mentalité qui donne la priorité au conducteur », a déclaré un ancien employé. « Je pense que l'idée est de lui apprendre à conduire comme un humain, et non comme un robot qui se contente de suivre les règles.
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Parfois, le rôle des employés consiste à annoter des vidéos d’accidents ou de quasi-accidents. Sept employés se rappellent avoir annoté des vidéos qui comprenaient des accidents de Tesla ou des accidents impliquant des véhicules à proximité. À un moment donné, un employé a même distribué entre employés une vidéo d’un incident impliquant un jeune garçon à vélo heurté par une Tesla, ont déclaré quatre employés.
C’était l’une des nombreuses vidéos et mèmes que les employés avaient l’habitude d’échanger, ont-ils déclaré.
L'année dernière, Reuters a été la première à signaler l'existence de cette vidéo de vélo et les problèmes potentiels de confidentialité sur les sites d'annotation. Peu après la publication de l'article, Tesla a commencé à restreindre l'accès aux vidéos en dehors des projets désignés par les employés et a ajouté des filigranes à certaines vidéos et images afin de pouvoir facilement retrouver les employés qui partageaient des images, ont déclaré 9 employés à BI.
Systèmes de surveillance des employés de Tesla
Tesla dispose de systèmes de surveillance des employés assez stricts sur son site de Buffalo. Le site dispose d'une série de caméras de surveillance sur le site qui surplombent l'espace de travail, ont déclaré 11 travailleurs à Business Insider.
Les employés sont également surveillés de très près à l’aide de deux systèmes logiciels différents.
Un système, appelé HuMans, évalue le temps qu'ils doivent consacrer à chaque clip, ont déclaré quatre employés. Les annotateurs qui prennent systématiquement plus de temps que prévu sont susceptibles de recevoir de mauvaises évaluations de performance ou d'être soumis à un plan d'amélioration des performances, ou PIP, ont-ils déclaré. Le logiciel a été conçu à l'origine pour aider les pilotes de l'US Air Force et a également la capacité de suivre les mouvements des yeux des employés et de prendre des enregistrements audio, selon son site Web.
Mais on ne sait pas si Tesla utilise le logiciel pour suivre les mouvements des yeux du personnel.
L'entreprise utilise également une mesure appelée « Flide Time » pour suivre le temps d'activité des annotateurs sur le logiciel d'étiquetage, ont déclaré 17 employés. Elle peut suivre les frappes au clavier et le temps passé par les employés avec le logiciel d'étiquetage ouvert, mais elle ne permet pas de suivre le temps passé par les employés à utiliser d'autres outils sur leur ordinateur, ont-ils déclaré.
Selon leur niveau, les employés peuvent être amenés à enregistrer entre cinq et sept heures et demie de Flide Time, ce qui signifie qu'ils doivent être actifs sur le logiciel pendant au moins cette durée.
Si les travailleurs manquent ne serait-ce que cinq minutes pour atteindre leur heure de vol prévue, ils s'exposent à des mesures disciplinaires, ont déclaré six travailleurs. S'ils manquent leur heure de vol trois fois en six mois, ils peuvent être licenciés, ont ajouté les travailleurs.
Certains employés de Tesla ont tenté de s'opposer aux mesures de l'entreprise concernant le personnel, sans grand succès.
En février 2023, certains travailleurs de l'usine Tesla de Buffalo ont tenté de se syndiquer. Les responsables syndicaux de l'usine de Buffalo ont déclaré à Bloomberg que l'entreprise surveillait leurs frappes au clavier et que certains travailleurs en avaient assez d'être « traités comme des robots ».
Le même mois, Tesla a licencié des dizaines de travailleurs de l'usine de Buffalo. À l'époque, le National Labor Relations Board (NLRB) avait déposé une plainte alléguant que Tesla avait illégalement licencié certains employés « en représailles à l'activité syndicale et pour décourager l'activité syndicale ». Mais Tesla a nié l'accusation, affirmant que les employés avaient été licenciés en raison de mauvaises performances.
Le NLRB n'a pas répondu à une demande d'information sur l'état actuel de la plainte.
Lorsque Tesla a commencé à développer son programme d'assistance à la conduite en 2016, la société a sous-traité l'étiquetage des données à une société basée en Californie qui avait des bureaux au Kenya, mais Tesla a intégré le programme en interne en 2019, a rapporté Reuters.
Plus récemment, l'équipe Autopilot de Tesla a été touchée par des licenciements à l'échelle de l'entreprise en avril.
Tesla a licencié près de 300 de ses employés à Buffalo, selon un avis de WARN.
Tesla a déclaré que son réseau neuronal serait un jour capable de s'auto-entraîner, mais pour l'instant, il s'appuie sur sa main-d'œuvre humaine.
Ce travail est essentiel à la vision de Musk pour l’entreprise automobile.
Au fil des ans, le PDG de Tesla a souligné à plusieurs reprises l'importance des efforts de Tesla pour parvenir à la conduite autonome. En 2022, Musk a déclaré que la technologie de conduite autonome de Tesla était la « différence entre une Tesla valant beaucoup d'argent ou une Tesla valant pratiquement zéro ».
Tesla prévoit de dévoiler son service autonome Robotaxi plus tard cette année, qui devrait être construit sur ce même logiciel de conduite autonome – et, bien sûr, sur l'analyse fastidieuse, clip par clip, de ses étiqueteurs.
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- L'équipe Autopilot de Tesla doit répondre à des questions complexes sur le comportement des voitures autonomes.
- Les annotateurs de données aident à former l'IA de Tesla en examinant des milliers d'heures de séquences vidéo.
- Ces annotateurs travaillent sur des projets variés et doivent parfois annoter des vidéos d'accidents ou quasi-accidents.
- Tesla surveille étroitement ses employés, notamment en utilisant des logiciels pour évaluer leur performance et leur productivité.
