Uber envisage de transformer son réseau de millions de chauffeurs en une grille de capteurs mondiale pour alimenter les entreprises de véhicules autonomes. Cette stratégie ambitieuse, présentée par le directeur de la technologie de l'entreprise, Praveen Neppalli Naga, lors de l'événement StrictlyVC à San Francisco, vise à équiper progressivement les véhicules de chauffeurs humains de systèmes de collecte de données réelles. Cette initiative constitue une extension naturelle du programme initial AV Labs, lancé début janvier, qui reposait jusqu'alors sur une flotte dédiée limitée exploitée par Uber. Le constat sous-jacent à ce projet est que le goulot d'étranglement actuel du développement des véhicules autonomes ne réside plus dans la technologie elle-même, mais dans l'accès aux données. Selon Naga, les constructeurs comme Waymo peinent à déployer suffisamment de véhicules pour collecter des scénarios variés dans des lieux spécifiques et à des moments précis, en raison des coûts d'investissement prohibitifs. Uber propose donc une solution en mettant à disposition son infrastructure massive, permettant de transformer une fraction de son parc de chauffeurs en une capacité de collecte de données sans équivalent dans l'industrie. Actuellement, le programme AV Labs fonctionne avec une flotte réduite de voitures équipées, mais l'objectif est d'élargir l'échelle à tout le réseau de chauffeurs d'Uber. Avant de généraliser cette pratique, l'entreprise doit d'abord clarifier le fonctionnement des kits de capteurs et s'assurer de la conformité réglementaire dans tous les États concernés, notamment en ce qui concerne la définition des données et leur partage. Uber collabore déjà avec 25 entreprises de véhicules autonomes, dont Wayve au Royaume-Uni, et développe ce qu'il appelle un « nuage AV ». Cette plateforme fonctionne comme une bibliothèque de données étiquetées que les partenaires peuvent interroger pour entraîner leurs modèles. Cette initiative revêt une importance stratégique cruciale, d'autant plus qu'Uber a précédemment abandonné son propre projet de construction de véhicules autonomes, une décision que son cofondateur Travis Kalanick a depuis qualifiée d'erreur. En devenant la couche de données principale pour l'écosystème des véhicules autonomes, Uber sécurise son rôle dans un futur où ces véhicules pourraient remplacer les chauffeurs humains. L'entreprise cherche à démocratiser l'accès à ces données plutôt qu'à générer des profits directs à leur vente, bien que la valeur commerciale intrinsèque de ces informations risque d'inverser cette position à terme. Uber a déjà réalisé des investissements en capital auprès de nombreux acteurs du secteur, ce qui renforce sa position. Sa capacité à fournir des données d'entraînement à grande échelle pourrait lui conférer un levier significatif sur une industrie qui dépend encore largement de sa plateforme de mise en relation pour accéder aux clients. Parallèlement, les partenaires technologiques utilisent le système pour exécuter leurs modèles en mode « ombre », simulant le comportement d'un véhicule autonome sur les trajets réels d'Uber sans jamais déployer de véhicule physique, permettant ainsi d'affiner les algorithmes en toute sécurité.