BitRobot organise la collecte de données destinées à l'IA dite incarnée, celle des machines qui se déplacent et manipulent des objets. Le réseau rémunère ses contributeurs en jetons et utilise Solana pour tenir le compte du travail fourni. Son président, Jonathan Victor, en a exposé le fonctionnement dans un entretien publié par Solana.
D'où vient le projet ?
BitRobot est né de FrodoBots, de petits robots de trottoir pilotés à distance depuis un navigateur. Le service fonctionnait comme un jeu : les participants prenaient la main sur le robot d'un inconnu et parcouraient une ville réelle pour ramasser des objets virtuels superposés à la rue. Des milliers de personnes ont joué, dans des dizaines de villes. Les enregistrements de ces parties ont été publiés en accès libre sous le nom de FrodoBots-2K, soit environ 2 000 heures de navigation urbaine. Avant cette publication, le plus grand jeu de données public du même type atteignait une soixantaine d'heures, affirme Victor. Des équipes de DeepMind, Meta et de l'université de Berkeley l'ont utilisé, cette dernière pour entraîner un modèle de navigation généraliste.
Pourquoi ces données physiques manquent-elles ?
Les modèles de langage ont été entraînés sur trente ans de web, une matière première déjà écrite et gratuite. Rien sur internet n'apprend à une machine à refermer la main sur une tasse sans l'écraser, ni à rattraper son équilibre quand un pied glisse. Ce type de données se fabrique geste par geste. La méthode courante consiste à embaucher des opérateurs, à les installer dans des postes de téléopération et à enregistrer leurs manipulations. Le procédé est propre mais lent : un opérateur entraîné produit quelques dizaines de démonstrations exploitables par jour. Ce que cherchent les laboratoires, selon Victor, ce sont des situations représentatives du monde réel plutôt que d'un atelier calibré.
Comment le réseau est-il organisé ?
BitRobot se découpe en sous-réseaux, chacun consacré à un type de données et à une méthode de captation :
- la navigation urbaine
- la manipulation mobile
- la dextérité
Les méthodes vont de la téléopération à la simulation et à la vidéo à la première personne. Le dispositif mis en avant aujourd'hui est le RoboCap, un appareil porté doté de six caméras qui filme à la fois le champ de vision et les mains. Il est affiché autour de 1 000 dollars pour les chercheurs, soit environ un septième du prix d'équipements comparables selon Victor, et moins cher encore pour les contributeurs du réseau. L'objectif annoncé est d'en placer des milliers sur des personnes exerçant des métiers ordinaires, dans des boulangeries, des hôtels ou des usines.
Comment les contributeurs sont-ils payés ?
Le porteur téléverse ses enregistrements. Les fichiers sont notés, annotés, anonymisés et les visages floutés avant d'être vendus à un laboratoire, le paiement intervenant après coup. La rémunération de particuliers en jetons contre une contribution depuis un appareil personnel n'est pas nouvelle, et le minage sur mobile de Pi Network en offre un précédent connu. La notation repose sur l'entropie, c'est-à-dire la quantité d'information nouvelle qu'apporte une séquence. BitRobot appelle cela du travail robotique vérifiable. Le principe : le millionième pliage de linge rapporte moins qu'une situation rare. Victor décrit le modèle centralisé comme un système où les heures utiles financent toutes les heures inutiles. Solana remplit deux fonctions dans ce montage, la comptabilisation du travail de chacun et son paiement. Victor cite le coût des transactions et les outils disponibles pour justifier ce choix. Rien de ce dispositif n'est vérifiable en dehors de cet entretien, publié par Solana : aucun contrat de vente à un laboratoire n'est nommé, aucun barème de rémunération n'est rendu public, et le nombre d'appareils réellement déployés n'est pas communiqué. Victor précise lui-même que les jetons ne suffisent pas à faire fonctionner un réseau, et que BitRobot cherche à sécuriser des contrats commerciaux avec des laboratoires avant d'élargir le nombre de contributeurs.
