Uber veut transformer ses millions de chauffeurs en un réseau de capteurs pour les entreprises autonomes

Uber a une ambition à long terme qui va bien au-delà de la navette de passagers : l’entreprise souhaite à terme équiper les voitures de ses conducteurs humains de capteurs pour absorber les données du monde réel pour les entreprises de véhicules autonomes (AV) – et potentiellement d’autres entreprises formant des modèles d’IA sur des scénarios du monde physique.

Praveen Neppalli Naga, directeur de la technologie d’Uber, a révélé le plan dans une interview lors de l’événement StrictlyVC de TechCrunch à San Francisco jeudi soir, le décrivant comme une extension naturelle d’un programme naissant annoncé par la société fin janvier appelé AV Labs.

« C’est la direction que nous voulons prendre à terme », a déclaré Naga à propos de l’équipement des véhicules des conducteurs humains. « Mais nous devons d’abord comprendre les kits de capteurs et leur fonctionnement. Il existe certaines réglementations : nous devons nous assurer que chaque État sait clairement ce que signifient les capteurs et ce que signifie leur partage. »

Pour l’instant, AV Labs s’appuie sur une petite flotte dédiée de voitures équipées de capteurs qu’Uber exploite lui-même, indépendamment de son réseau de chauffeurs. Mais l’ambition est évidemment bien plus grande. Uber compte des millions de chauffeurs dans le monde, et si ne serait-ce qu’une fraction de ces voitures pouvait être transformée en plates-formes mobiles de collecte de données, l’ampleur de ce qu’Uber pourrait offrir à l’industrie audiovisuelle éclipserait ce qu’une entreprise audiovisuelle individuelle pourrait assembler seule.

Selon Naga, l’idée qui sous-tend le programme est que le facteur limitant du développement audiovisuel n’est plus la technologie sous-jacente. « Le goulot d’étranglement, ce sont les données », a-t-il déclaré. « (Des entreprises comme Waymo) doivent faire le tour et collecter des données, collecter différents scénarios. Vous pourrez peut-être dire : à San Francisco : « À ce carrefour scolaire, je veux des données à cette heure de la journée pour pouvoir entraîner mes modèles ». Le problème pour toutes ces entreprises est l’accès à ces données, car elles n’ont pas les capitaux nécessaires pour déployer les voitures et collecter toutes ces informations.»

Devenir la couche de données pour l’ensemble de l’écosystème audiovisuel est une décision assez intelligente, d’autant plus qu’Uber a abandonné il y a des années ses propres ambitions de construire des voitures autonomes (une décision que le co-fondateur Travis Kalanick a publiquement déplorée comme une grave erreur). En effet, de nombreux observateurs du secteur se demandent si, sans ses propres voitures autonomes, Uber pourrait un jour perdre toute pertinence à mesure que les véhicules utilitaires autonomes se multiplient dans le monde entier.

La société a actuellement des partenariats avec 25 sociétés audiovisuelles – dont Wayve, qui opère à Londres – et construit ce que Naga a décrit comme un « cloud AV » : une bibliothèque de données de capteurs étiquetées que les entreprises partenaires peuvent interroger et utiliser pour former leurs modèles. Les partenaires, dans lesquels Uber prévoit d’investir directement de manière plus agressive, peuvent également utiliser le système pour exécuter leurs modèles formés en « mode ombre » sur de vrais trajets Uber, simulant ainsi les performances d’un AV sans en mettre un sur la route.

« Notre objectif n’est pas de gagner de l’argent avec ces données », a déclaré Naga. « Nous voulons le démocratiser. »

Compte tenu de la valeur commerciale évidente de ce qu’Uber construit, ce positionnement pourrait ne pas durer longtemps. La société a déjà investi en actions dans de nombreux acteurs audiovisuels, et sa capacité à proposer des données de formation exclusives à grande échelle pourrait lui donner un effet de levier significatif sur un secteur qui dépend actuellement du marché des courses d’Uber pour atteindre ses clients.