Uber a lancé une initiative stratégique pour implanter l'intelligence artificielle au sein de l'ensemble de son organisation. Le directeur technologique de l'entreprise, Praveen Neppalli Naga, a créé les Agentic Pods, des équipes itinérantes de deux semaines composées de ses ingénieurs IA les plus qualifiés. Ces experts sont envoyés directement dans des services internes tels que la finance, le juridique, le marketing, le service client, les ressources humaines et la gestion des achats. Leur mission consiste à observer les collaborateurs en situation, à cartographier les méthodes de travail existantes, puis à concevoir et déployer rapidement des solutions numériques adaptées. Les premiers bilans sont significatifs. Un processus de planification financière, initialement long de quinze heures, est désormais terminé en trente minutes. La production des rapports financiers est passée de deux jours à dix minutes, tandis que les contrôles qualité marketing ont été réduits de deux semaines à moins d'une heure. Selon le CTO d'Uber, ces gains découlent rarement d'une simple accélération de tâches isolées. Ils proviennent principalement d'une refonte systémique des processus : élimination des validations inutiles, remplacement des applications obsolètes et intégration de l'IA pour accélérer la prise de décision. Cette stratégie d'immersion interne résonne avec l'émergence du rôle des ingénieurs déployés en amont dans la Silicon Valley, où des techniciens sont traditionnellement placés chez les clients pour adapter les produits. Uber inverse le paradigme en envoyant ses talents au cœur de ses propres opérations pour y réorganiser le travail autour de l'automatisation. Certains observateurs du secteur qualifient cette pratique d'ingénierie déployée en arrière. En privilégiant la transformation globale des flux de travail plutôt que l'optimisation ponctuelle, l'entreprise vise à capter la prochaine vague de productivité générée par l'intelligence artificielle, tout en renforçant son efficacité opérationnelle interne.