Scale AI est une entreprise fondée en 2016 par Alexandr Wang et Lucy Guo, initialement axée sur la fourniture de données étiquetées pour les systèmes de perception des voitures autonomes, avant de s'étendre aux services d'annotation de données pour l'ensemble de l'industrie du apprentissage automatique, y compris l'étiquetage en vision par ordinateur, le traitement de documents et, de plus en plus à la fin des années 2010 et dans les années 2020, les données de retour humain utilisées pour entraîner les systèmes de grands modèles de langage.
Rôle dans la chaîne d'approvisionnement du RLHF
Alors que des laboratoires comme OpenAI, Anthropic, Google DeepMind et Meta AI ont intensifié le RLHF et d'autres méthodes d'entraînement basées sur les préférences humaines, Scale AI s'est positionné comme un sous-traitant principal fournissant les vastes effectifs soigneusement gérés d'annotateurs humains et d'experts de domaine nécessaires pour produire des données de comparaison, des évaluations de tests d'intrusion et des signaux de renforcement au volume exigé par les laboratoires de pointe. Cela a fait de l'entreprise un maillon important, bien que largement invisible pour les utilisateurs finaux, de la chaîne derrière ChatGPT, Claude et des assistants comparables, et elle a également fourni des données d'évaluation étiquetées et synthétiques utilisées dans les travaux de référence et d'évaluation des LLM, ainsi que des contrats gouvernementaux et de défense pour les systèmes d'IA.
Investissement de Meta et changement de direction
En juin 2025, Meta a annoncé un investissement rapporté à environ 14 milliards de dollars pour une participation d'environ 49 % dans Scale AI, une transaction inhabituellement importante pour une entreprise de services de données et largement interprétée comme un effort de Mark Zuckerberg pour sécuriser des talents et des infrastructures d'entraînement dans le cadre d'une course à l'échelle industrielle pour les chercheurs en IA. Dans le cadre de cet accord, Alexandr Wang a quitté son poste de directeur général chez Scale pour diriger une nouvelle unité Meta Superintelligence Labs, tandis que Scale a continué à fonctionner avec une nouvelle direction. L'accord a suscité des interrogations parmi certains autres clients de Scale, notamment des laboratoires qui avaient auparavant compté sur Scale pour les travaux d'annotation et d'évaluation, mais qui sont devenus méfiants à l'idée de partager des pipelines de données sensibles avec un proche affilié de Meta, et plusieurs ont réduit ou suspendu leur utilisation des services de Scale après l'annonce.
Débats sur la qualité des données
L'activité de Scale AI a également suscité des interrogations sur les pratiques de travail au sein de son effectif mondial d'annotateurs, souvent réparti dans des pays à bas salaires et travaillant via la plateforme Remotasks de l'entreprise, soulevant des questions similaires à celles rencontrées par d'autres entreprises de la chaîne d'approvisionnement en données d'entraînement et en données synthétiques concernant la rémunération, les conditions de travail et l'exposition psychologique à des contenus dérangeants lors des tâches de modération et d'étiquetage de sécurité. La position centrale de l'entreprise dans l'industrie en a néanmoins fait, aux côtés des entreprises fournissant la puissance de calcul GPU, l'une des infrastructures les plus conséquentes mais les moins visibles publiquement du boom de l'IA générative.