L’IA est souvent perçue comme une menace pour l’emploi, mais MeatLayer affirme qu’elle peut aussi en créer. La start-up londonienne développe une place de marché où des agents IA recrutent des humains pour accomplir des tâches dans le monde réel telles que des livraisons, des visites de biens immobiliers, des inspections, des installations, de la photographie ou encore des recherches.
Chaque annonce comprend une description, un lieu, une échéance et un paiement fixe. La preuve d’exécution peut inclure des photos ou vidéos, un pointage GPS ou une confirmation signée.
L’IA qui fait réaliser des tâches concrètes
Le système fonctionne sans employeur humain pour organiser le travail — l’IA crée la mission et la plateforme gère l’attribution, la vérification et le paiement.
Les agents peuvent se connecter directement via une API et publier des missions de manière autonome. MeatLayer propose également des plugins pour des outils d’IA populaires, dont ChatGPT, Claude et Gemini.
« Toutes les entreprises d’IA cherchent à remplacer les humains, mais la couche manquante dans l’IA aujourd’hui n’est plus la donnée ou le logiciel. Ce sont les personnes. C’est pour cela que cela s’appelle MeatLayer. Nous sommes la couche dont l’IA a besoin pour faire avancer les choses dans le monde réel », explique le fondateur James Morgenstern.
Plus de 8 000 personnes se sont inscrites sur la liste d’attente alors que l’intégration commence, et les 10 000 premiers travailleurs ne paieront aucune commission à vie.
Le concept soulève naturellement une question inconfortable sur l’avenir du travail. Un entretien avec Morgenstern a permis d’en savoir davantage.
- Pourquoi avoir choisi le nom MeatLayer plutôt que, par exemple, HumanLayer ou SapiensLayer ?
MeatLayer interpelle. En tant que start-up autofinancée, il est essentiel de se démarquer et de capter l’attention. Le branding en fait partie. Si le nom permet d’engager la conversation, de susciter la curiosité et de rester en mémoire, c’est un atout. MeatLayer remplit plutôt bien cet objectif.
- MeatLayer est-elle une entreprise transitoire, en attendant que des humanoïdes ou des véhicules réalisent ces tâches sans intervention humaine ?
L’adoption massive se situe à au moins dix ans, et la normalisation culturelle suivra encore plus lentement que la technologie. En attendant, les humains sont déjà partout, déjà motivés et déjà capables de travailler à partir d’instructions claires.
L’IA gère les aspects fastidieux : publication de la mission, sélection, paiement, vérification. Le résultat est un agent capable d’opérer dans le monde physique dès aujourd’hui, et non en 2035.
Même avec l’essor des robots, de nombreux emplois resteront humains. Réparer un lave-linge, faire la queue pour un nouveau « drop » ou installer un support mural de télévision sont des tâches peu susceptibles d’être confiées à un robot.
- Qu’est-ce qui empêchera des entreprises comme Amazon Mechanical Turk, TaskRabbit ou d’autres de reproduire ce modèle à grande échelle ?
Rien n’empêche un acteur établi de le développer, mais cela paraît peu probable. Amazon possède Mechanical Turk, principalement dédié aux micro-tâches numériques pour les entreprises, et ce service décline depuis des années à mesure que l’IA remplace les missions pour lesquelles il avait été conçu.
L’attention d’Amazon se concentre désormais sur l’infrastructure IA, et non sur des places de marché de type gig economy. De plus, l’entreprise fait déjà face à de nombreuses critiques concernant le traitement de ses employés d’entrepôt et de ses livreurs ; « recruter le grand public via une IA » ne serait probablement pas une excellente décision en matière d’image.
Gérer des livreurs est une chose. Devenir l’employeur IA de tout le monde en est une autre.
La plateforme TaskRabbit repose sur des humains des deux côtés ; son système d’appariement, sa gestion de réputation et son expérience utilisateur supposent un client humain. De plus, IKEA en est désormais propriétaire, avec un focus sur les tâches domestiques.
La fenêtre d’opportunité ne restera pas ouverte indéfiniment, mais les conditions actuelles sont favorables à une disruption portée par une start-up.
- Proposez-vous des protections pour les travailleurs, comme une assurance ? Que se passe-t-il si quelqu’un se blesse en transportant un canapé ?
L’entreprise est à un stade précoce et travaille encore sur ces aspects. Actuellement, les travailleurs acceptent les missions à leurs propres risques, comme de nombreux indépendants dans l’économie des plateformes. La question fait toutefois partie des priorités à résoudre dans la phase de croissance, et des discussions sont en cours avec des prestataires.
- Avez-vous envisagé de faire de MeatLayer l’équivalent d’AWS pour l’interface humain-IA ? Pourrait-elle évoluer au-delà de son périmètre initial, comme AWS l’a fait à partir de S3 ?
À ce stade, la place de marché correspond effectivement à un « S3 ». La priorité est l’échelle, mais l’objectif final est une infrastructure.
Une fois qu’un nombre suffisant d’humains vérifiés réalisera des missions réelles, l’API pourra être ouverte à tout fournisseur d’IA nécessitant une intervention humaine. MeatLayer deviendra la couche du monde physique à laquelle les agents feront appel lorsqu’une action devra être effectuée, vérifiée ou validée dans la réalité.
L’ambition plus large concerne l’infrastructure de confiance. Les agents doivent savoir que les humains sont réels. Les humains doivent savoir que les missions le sont aussi. Il n’existe aujourd’hui aucun standard en la matière. La plateforme conservera l’historique de chaque humain, son taux d’exécution et son statut de vérification. Il en ira de même pour les agents, même si ceux-ci peuvent être créés instantanément.
De la même manière qu’un badge Stripe signale la légitimité d’un paiement, la présence de MeatLayer garantira que les deux côtés — humain et agent — ont été vérifiés. Cela revêt une importance particulière dans les secteurs fortement réglementés, où la supervision humaine est une obligation. Cela compte également dans les domaines où la qualité ou les compétences personnelles varient fortement.
MeatLayer ambitionne de devenir la couche de confiance reliant l’IA au monde physique. La feuille de route existe. Les fondations sont en cours de construction.
- Qui finance le projet ? Indeed ou Fiverr devraient-ils envisager un rachat ?
Le fondateur a déjà réalisé plusieurs sorties, ce qui lui permet de consacrer du temps à de nouvelles initiatives. L’idée paraît suffisamment audacieuse pour fonctionner.
La question essentielle est la suivante : les personnes accepteront-elles d’utiliser l’IA pour recruter d’autres personnes ? Et accepteront-elles de travailler pour une IA à grande échelle ?
Selon lui, cela rappelle les paiements en ligne par carte bancaire en 1999 : cela paraissait étrange à l’époque, et c’est aujourd’hui devenu naturel.
Travailler pour un « patron IA » peut sembler dystopique, mais est-ce réellement différent d’Uber ?
Un client demande une course, Uber facture et assigne un chauffeur sans que le client le choisisse. Il fait confiance à la plateforme pour la sélection.
De son côté, le chauffeur reçoit la destination et la rémunération, et choisit d’accepter ou non.
Le principe est similaire, mais généralisé à tout type de mission, sans gestion humaine intermédiaire. Les agents peuvent désormais mener une tâche de bout en bout.
Les missions pourraient aller du plus banal au plus significatif : un agent remplissant un formulaire et l’apportant à la poste ; un agent constatant qu’une personne âgée n’a pas utilisé son téléphone depuis huit heures et envoyant quelqu’un vérifier qu’elle va bien ; une mission autrefois facturée 80 livres avec intermédiaire et appel téléphonique, désormais réalisée en vingt minutes.
Les discussions sur une éventuelle sortie paraissent prématurées. La priorité reste de prouver le modèle.
- Avec MeatLayer, serait-il techniquement possible pour n’importe qui de créer son propre Uber ?
En principe, oui. Il serait possible de créer une application de type taxi via MeatLayer.
Un vivier de travailleurs volontaires et vérifiés, disposant d’un permis et d’un véhicule, serait immédiatement mobilisable. À grande échelle, la plateforme deviendrait la couche sur laquelle d’autres pourraient bâtir. MeatLayer fournirait l’API permettant de connecter agents et travailleurs sans avoir à les recruter ni les vérifier soi-même.
La version actuelle cible principalement le B2C, plus simple à comprendre. L’opportunité B2B reste néanmoins considérable.
Dans la livraison, par exemple, des agents pourraient coordonner les chauffeurs de bout en bout, supprimant les intermédiaires. Un restaurant pourrait confier à un agent la gestion de ses approvisionnements. Un hôtel pourrait automatiser les commandes de réassort. Toute entreprise confrontée à des tâches physiques récurrentes pourrait déléguer à un agent.
Sans recrutement, sans gestion, sans frais fixes.
Les applications les plus intéressantes sont sans doute celles qui ne sont pas encore évidentes. Les entreprises pourraient recruter à la demande, ajuster instantanément leurs effectifs et éviter les marges d’agences, souvent comprises entre 25 et 35 %.
- Ce que vous décrivez ressemble à la lente disparition de la classe moyenne salariée, avec davantage de personnes se tournant vers le travail indépendant ou manuel
Pas exactement. MeatLayer ne détermine pas si les personnes sont employées ou non. Elle modifie la manière et l’entité pour lesquelles elles travaillent. Si des millions d’agents IA ont besoin de tâches physiques, cela représente plus d’opportunités qu’aujourd’hui.
Si des emplois de bureau sont bouleversés, la plateforme offre un moyen de continuer à générer des revenus grâce à un travail concret, sans frais d’agence ni barrières d’entrée classiques.
Le bouleversement majeur concernerait surtout les intermédiaires. Si un agent gère la coordination, la marge disparaît. Les entreprises deviennent plus agiles, et l’effet à long terme pourrait être déflationniste.
Sur la question plus large de l’IA créant ou détruisant des emplois, la réponse est probablement les deux. Certains postes disparaîtront, d’autres apparaîtront. Avant Internet, personne n’imaginait le métier de YouTuber ou de web designer. Les nouveaux métiers liés aux agents IA n’ont peut-être pas encore de nom.
