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L’intelligence artificielle au service d’UBER

Après être devenu un acteur incontournable et une référence de l’autopartage, UBER veut voir plus grand et s’attaque maintenant à la mobilité de demain. Pour cela en septembre 2018, UBER sort les grands moyens et a décidé de débourser plus de 130 millions d’euros sur 5 ans, dans l’agrandissement de son centre de recherche et de développement Advanced Technologies Group mais aussi dans la création d’un pôle d’ingénierie, orienté sur la construction, l’exploitation et la mise à jour continue de l’infrastructure SI et du système de gestion électronique de ses produits.

Basées à Toronto, ville réputée pour son dynamisme dans l’innovation et son écosystème technologique, cet établissement a pour objectifs :

  • D’optimiser les services d’UBER avec le déploiement rapide de nouvelles fonctionnalités à travers le monde.
  • De développer l’offre du groupe autour des véhicules autonomes.

Pour y répondre, UBER élargi son portefeuille de services en se positionnant sur des nouveaux marchés tels que la micro mobilité robotique et les véhicules autonomes.

Déploiement sur le marché de la micro mobilité robotique

Pour rentrer dans le marché des courtes distances et diversifier ses services en incluant de nouveaux modes de transport, UBER se lance dans la « micro mobilité robotique ». En 2008, tout d’abord, il acquiert deux starts up : Jump (location de vélos électriques) et Lime (location de trottinettes électriques). D’autre part, il investit plus de 900 millions d’euros dans la création d’une filiale « MicroMobility Robotics » dédiée à la R&D et à la conception de cette offre sur ce nouveau marché.

La stratégie d’Uber consiste à allier croissance externe et R&D interne, dans le but de développer des trottinettes et vélos autonomes en free floating. Spécialisées dans le domaine de la robotique, son équipe d’ingénieurs et de chercheurs a pour mission de créer ce type de véhicule dont l’autonomie doit s’activer uniquement quand personne n’est en train de les utiliser, pour être capable de regagner les bornes de stationnement et de se recharger sans assistance humaine. A court terme, ces experts ont développé un logiciel qui permet de détecter et d’orienter ces véhicules là où la demande est la plus forte, grâce à une application. Dans une version cible, ce moyen de transport se devra d’être au plus proche des usagers toujours très mobiles au cours de la journée, pour optimiser le temps d’attente.

A noter que depuis avril dernier, le groupe a déployé dans la capitale française un parc de 500 trottinettes et 500 vélos électriques qui fonctionnent uniquement par l’intermédiaire de l’application mobile UBER. Paris a été choisi comme marché test pour sa diversité d’offres et moyens de transports publics et sa politique visant à réduire voire supprimer les voitures individuelles.

A ce jour, UBER continue d’investir en R&D pour étoffer son offre de micro mobilité en renforçant notamment les aspects autour de la sécurité, de l’expérience utilisateur et de l’efficacité opérationnelle grâce au développement de technologies de détection et de robotique.

Avec un service multi transport et un besoin en mobilité urbaine, vient naturellement l’idée de développer une plateforme multimodale pour augmenter le nombre d’utilisateur UBER et les fidéliser. Pour aller d’un point A à un point B, les usagers pourront se déplacer et cumuler différents moyens de transports mis à disposition par UBER. A court terme, le groupe établi des partenariats avec plusieurs applications spécialistes des plateformes MaaS (Mobility as a Service), dont Moovit, Transloc ou Masabi. En phase de test depuis janvier 2019 à Denver, les utilisateurs de l’application Uber ont pu découvrir la nouvelle fonctionnalité Transit, où ils retrouvent un planificateur d’itinéraire détaillé de transports en commun. Les itinéraires sont calculés en fonction des horaires en temps réel, ce qui permet d’optimiser leur temps de trajet et prix. Si ces tests s’avèrent concluants, UBER passera à la vitesse supérieure, avec un déploiement progressif aux Etats-Unis dans le courant de l’année.

Outre le marché de la micro mobilité robotique, UBER cherche à renforcer son offre sur le marché des voitures autonomes.

Déploiement sur le marché « Autono MaaS »

Les voitures autonomes incarnent l’avenir de la mobilité, et UBER, acteur majeur de l’autopartage souhaite saisir cette opportunité pour diversifier encore plus son offre. Pour gagner des parts sur ce nouveau marché, il créé des partenariats avec des constructeurs automobiles reconnus et y intègre sa technologie de conduite autonome.

A titre d’exemple, en 2018, Toyota, a décidé d’investir plus de 500 millions d’euros chez UBER, pour déployer une flotte d’une centaine de véhicules autonomes d’ici 2021. Chaque partie cherche à servir ses intérêts. Toyota souhaite rattraper son retard sur ce type de marché et s’adapter rapidement à la transformation du modèle de consommation en offrant plus de services. UBER quant à lui, cherche à bénéficier de l’image de Toyota reconnu pour ses technologies en matière de sécurité pour faire oublier ses déboires judiciaires qui ralentissent son entrée sur le marché.

En parallèle, UBER s’est également associé au constructeur automobile Volvo en lui rachetant 24 000 véhicules pour les transformer en taxis autonomes. Les modèles premium de la gamme 90 et le SUV XC60 nouvelle génération, reposent sur la plate-forme SPA (Scalable Product Architecture), développée en interne, qui est l’une des architectures automobiles les plus sophistiquées au monde. Ce système d’information de pointe, intégré dans le tableau de bord, vise à renforcer la sécurité du conducteur et de ses passagers grâce à une perception de l’environnement extérieur à 360°C et à la surveillance du conducteur.

Cependant, UBER n’est pas le seul opérateur VTC à vouloir s’imposer comme le roi du MaaS. De nouveaux acteurs se lancent sur ce marché porteur, en investissant dans la R&D autour de de l’IA et de la big data, pour mettre au point une offre de mobilité toujours plus innovante et réactive au service des utilisateurs qui n’attendent pas.

Big data et technologie : les solutions d’un MaaS performant et efficace

Leader sur le marché du VTC en Chine, Didi Chuxing n’a fait qu’une bouchée de son concurrent direct UBER, sur le marché chinois. A titre de comparaison, le géant chinois comptabilise 400 millions de clients répartis dans plus de 400 villes chinoises et propose 25 millions de trajets par jour : deux fois plus qu’Uber et toutes les autres applications de partage globales combinées.

Sa vision : « Prédire l’avenir » grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle et de grandes quantités de données récoltées en étudiant ses 25 millions de trajets quotidiens conduits par environ 4 millions de conducteur. Surnommés Didi Brain, les algorithmes d’apprentissages automatiques qu’ont développés les chercheurs et ingénieurs du groupe, prédisent 15 minutes à l’avance où le client fera sa demande. En version cible, Didi Chuxing souhaite étendre sesprédictions à une heure, voire une journée, grâce à l’apprentissage par renforcement : une technique puissante d’IA dans laquelle les ordinateurs apprennent par l’expérimentation.

Au-delà de l’intelligence artificielle appliquée à son service de VTC, Didi Chuxing se sert de son expertise pour conquérir de nouveaux marchés. Sa nouvelle offre phare, vise à mettre en application ses capacités de prédiction de trafic routier au service de la smart city. L’objectif étant de fluidifier le trafic pour que les personnes puissent atteindre leur destination rapidement. Pour cela, Didi Brain analyse les données de caméras vidéo, de capteurs et de signaux GPS provenant des voitures du groupe. A Jinan, Didi Chuxing a même développé une IA pour aider les feux de circulation à ajuster automatiquement la synchronisation de leurs signaux en fonction du mouvement en temps réel des voitures sur sa plateforme, réduisant ainsi la congestion de 10%.

 

En conclusion, pour se positionner comme un acteur majeur du MaaS, le groupe UBER adopte la stratégie de diversification. Pour la mettre en œuvre, il investit dans l’acquisition de starts up spécialisées mais aussi dans des infrastructures dédiées à la R&D. Il s’entoure alors d’experts en robotique qui vont utiliser l’IA pour développer des nouvelles offres. En parallèle, pour un déploiement rapide et performant, il n’hésite pas à créer des partenariats avec d’une part les applications de plateforme de MaaS, et d’autre part des pointures du secteur automobile qui disposent de technologies avancées et d’une image de marque reconnue en terme de sécurité. Pour répondre aux enjeux complexes que pose la mobilité du futur autour de la création de nouveaux moyens de transports et d’optimisation de trafic, l’exploitation de l’IA et de la big data seront des atouts clés. Reste à déterminer dans les années à venir, qui du géant UBER et des nouveaux entrants saura s’imposer comme un acteur incontournable de la smart city ?

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