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Mifengpai, la plateforme qui rémunère des gestes destinés à entraîner des robots
Maniformer rémunère les participants pour des enregistrements de tâches du quotidien ou du travail, lorsque les données sont jugées utilisables après vérification. La plateforme associe des appareils de capture MEgo, une application et le traitement par MEgo Engine à un réseau de participants et de lieux de travail...
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Points clés à retenir
- Maniformer rémunère les participants pour des enregistrements de tâches du quotidien ou du travail, lorsque les données sont jugées utilisables après vérification.
- La plateforme associe des appareils de capture MEgo, une application et le traitement par MEgo Engine à un réseau de participants et de lieux de travail réels.
- Les chiffres annoncés au lancement témoignent d’une première participation, mais ne démontrent pas que les données améliorent déjà les performances des robots.
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openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does Shanghai-based physical AI training-data company Maniformer’s crowdsourcing platform, launched in Shanghai on September 23, 2026, u. Article summary: Maniformer’s platform, Mifengpai (觅蜂派), aims to turn ordinary people’s real-world work into paid robot-training demonstrations, addressing CEO Yao Maoqing’s argument that the missing ingredient is abundant human-motion d. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Lancée à Shanghai le 23 septembre 2026, Mifengpai repose sur une idée simple : équiper des personnes pour enregistrer des gestes effectués dans des situations réelles, puis transformer ces enregistrements en données destinées à la robotique. Le PDG de Maniformer, Yao Maoqing, estime que les robots manquent surtout de données abondantes sur les mouvements humains. La plateforme entend contribuer à combler ce manque. 30
Des tâches réelles, enregistrées par des participants
Mifengpai met en relation des fournisseurs de tâches, des lieux où elles peuvent être réalisées et des participants. Dans le parcours décrit au lancement, l’utilisateur choisit une tâche dans l’application, l’enregistre avec un appareil MEgo, puis soumet les données à vérification. La rémunération dépend de la durée des données jugées utilisables après contrôle. 19
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Parmi les gestes cités figurent le pliage du linge, la préparation du thé ou le rangement de produits. L’ambition est de capter des actions dans les environnements où elles se déroulent habituellement, plutôt que de s’appuyer uniquement sur des démonstrations réalisées en laboratoire de robotique. 30
Des appareils de capture au traitement des données
Le dispositif associe les appareils MEgo à une application mobile et à MEgo Engine, le logiciel de traitement des données. Selon les articles consacrés au lancement, MEgo View est un appareil porté sur la tête dont les caméras couvrent plus de 300 degrés. MEgo Gripper, lui, est présenté comme capable de reconstruire des mouvements de manipulation à l’échelle du millimètre. 2
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L’objectif n’est pas de produire une simple vidéo. Les descriptions du produit évoquent la collecte d’informations visuelles ainsi que de données liées aux mouvements et aux interactions. MEgo Engine doit ensuite traiter, annoter et évaluer les enregistrements afin de les préparer à l’entraînement ou à l’évaluation de modèles. 25
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Le modèle de la plateforme repose donc sur deux étapes : des personnes réalisent des gestes dans des contextes réels, puis des appareils et des logiciels transforment ces démonstrations en données structurées. Maniformer présente Mifengpai comme un lien entre les participants, les lieux de travail et les besoins des acteurs de la robotique. 30
Des premiers chiffres, encore à interpréter
Les articles publiés au lancement font état de 20 000 utilisateurs inscrits et de 13 000 soumissions de tâches pendant le mois de bêta-test. Ces chiffres témoignent d’une première participation, mais ne précisent ni combien de soumissions ont été acceptées, ni le volume de données finalement jugées utilisables, ni si celles-ci ont amélioré les performances de robots. 19
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D’autres publications avancent que la plateforme couvre 22 catégories, plus de 5 000 types de tâches et plus de 50 000 environnements réels. Il s’agit de chiffres rapportés sur la plateforme, et non d’évaluations indépendantes de la qualité des données ou des capacités des robots. 7
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Ce que le lancement ne permet pas encore d’établir
Mifengpai propose une méthode pour recueillir des démonstrations humaines et rémunérer les enregistrements qui passent le contrôle qualité. Mais les informations publiées au lancement décrivent surtout le fonctionnement prévu et une activité initiale déclarée. Elles ne démontrent pas, de manière indépendante, que ces données rendent les robots plus performants, ni ne vérifient des résultats à long terme comme les revenus des participants ou la qualité des soumissions acceptées.
La nuance est importante : collecter des données constitue une réponse envisagée à un obstacle de la robotique, pas la preuve que cet obstacle a été résolu.
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Les gens demandent aussi
Quelle est la réponse courte à « Mifengpai, la plateforme qui rémunère des gestes destinés à entraîner des robots » ?
Maniformer rémunère les participants pour des enregistrements de tâches du quotidien ou du travail, lorsque les données sont jugées utilisables après vérification.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Maniformer rémunère les participants pour des enregistrements de tâches du quotidien ou du travail, lorsque les données sont jugées utilisables après vérification. La plateforme associe des appareils de capture MEgo, une application et le traitement par MEgo Engine à un réseau de participants et de lieux de travail réels.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Les chiffres annoncés au lancement témoignent d’une première participation, mais ne démontrent pas que les données améliorent déjà les performances des robots.