Uber a une ambition à long terme qui va bien au-delà du transport de passagers : l'entreprise veut éventuellement équiper les voitures de ses conducteurs humains de capteurs pour absorber des données du monde réel destinées aux entreprises de véhicules autonomes (VA) - et potentiellement à d'autres entreprises entraînant des modèles d'IA sur des scénarios physiques.

Praveen Neppalli Naga, directeur technique d'Uber, a dévoilé le plan lors d'une interview à l'événement StrictlyVC de TechCrunch à San Francisco jeudi soir, le décrivant comme une extension naturelle d'un programme naissant annoncé 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 d'abord, nous devons comprendre les kits de capteurs et comment ils fonctionnent. Il y a des réglementations - nous devons nous assurer que chaque État a [une clarté sur] ce que les capteurs signifient, et ce que le partage signifie. »

Pour l'instant, AV Labs s'appuie sur une petite flotte dédiée de voitures équipées de capteurs qu'Uber exploite elle-même, séparée de son réseau de conducteurs. Mais l'ambition est clairement beaucoup plus grande. Uber a des millions de conducteurs dans le monde, et si même une fraction de ces voitures pouvait être transformée en plateformes mobiles de collecte de données, l'échelle de ce qu'Uber pourrait offrir à l'industrie des VA éclipserait ce que n'importe quelle entreprise de VA pourrait assembler seule.

L'idée motrice du programme, a déclaré Naga, est que le facteur limitant pour le développement des VA n'est plus la technologie sous-jacente. « Le goulot d'étranglement, ce sont les données », a-t-il dit. « [Des entreprises comme Waymo] doivent parcourir le monde pour collecter des données, collecter différents scénarios. Vous pourriez dire : à San Francisco, 'À cette intersection d'école, je veux des données à cette heure de la journée pour entraîner mes modèles.' Le problème pour toutes ces entreprises est l'accès à ces données, car elles n'ont pas le capital pour déployer les voitures et aller collecter toutes ces informations. »

Devenir la couche de données pour tout l'écosystème des VA est un coup assez intelligent, surtout si l'on considère 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 grosse erreur). En effet, de nombreux observateurs de l'industrie se sont demandé si, sans ses propres voitures autonomes, Uber pourrait un jour devenir obsolète alors que les VA émergent de plus en plus dans le monde.

L'entreprise a actuellement des partenariats avec 25 sociétés de VA - dont Wayve, qui opère à Londres - et construit ce que Naga a décrit comme un « cloud VA » : une bibliothèque de données de capteurs étiquetées que les partenaires peuvent interroger et utiliser pour entraîner leurs modèles. Les partenaires, dans lesquels Uber prévoit d'investir plus agressivement directement, peuvent également utiliser le système pour exécuter leurs modèles entraînés en « mode fantôme » sur de vrais trajets Uber, simulant comment un VA aurait performé 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 les démocratiser. » Compte tenu de la valeur commerciale évidente de ce qu'Uber construit, ce positionnement pourrait ne pas durer longtemps. L'entreprise a déjà réalisé des investissements en actions dans de nombreux acteurs des VA, et sa capacité à offrir des données d'entraînement propriétaires à grande échelle pourrait lui donner un levier significatif sur un secteur qui dépend actuellement du marché de courses d'Uber pour atteindre les clients.