Le PDG Lior Ron parle de l’évolution de l’IA et des possibilités futures

Le fondateur et PDG d’Uber Freight, Lior Ron, expérimente l’intelligence artificielle depuis l’âge des ténèbres.

Ayant grandi en Israël dans les années 80, il a passé son enfance à apprendre à programmer, alors que les ordinateurs personnels commençaient tout juste à décoller. Ses parents lui ont acheté un Atari à l’âge de neuf ans. Adolescent, il a suivi des cours au Technion, l’Institut israélien de technologie, où lui et ses camarades de classe ont inséré des modèles d’intelligence artificielle dans des jeux comme le jeu de dames et le backgammon.

« J’ai été accroché très jeune », dit-il, « juste un enfant qui voulait explorer et jouer à des jeux ».

En effet, l’innovation grâce à l’IA est une caractéristique déterminante de la carrière de Lior, depuis ses études au Technion et à Stanford, jusqu’à son travail en tant que chef de produit pour Google Maps, et en tant que cofondateur de la société de camions autonomes Otto (qui a été rachetée par Uber). Aujourd’hui, à la tête de notre équipe chez Uber Freight, il s’attaque à ce qui est peut-être son plus grand défi en matière d’IA : intégrer l’IA dans la chaîne d’approvisionnement, dans l’ensemble du secteur de la logistique.

Ci-dessous, Lior a partagé certaines de ses expériences formatrices avec l’IA et la façon dont elles influencent la manière dont il l’utilise pour innover dans le secteur du fret.

En amont de la session, Lior a partagé certaines de ses expériences formatrices avec l’IA et la manière dont elles influencent la façon dont il l’utilise pour innover dans le secteur du fret.

Pouvez-vous nous dire ce qui a suscité votre intérêt pour l’IA ?

I Comme beaucoup de nos activités, j’ai commencé par être un enfant qui cherchait à s’amuser. Ayant grandi en Israël, à proximité du Technion, j’ai pu m’initier à la programmation et faire l’expérience de toutes les choses passionnantes que les ordinateurs peuvent faire et laisser mon imagination vagabonder au fur et à mesure que ces capacités se développent. J’ai programmé des jeux et des programmes de comptabilité pour le bureau de ma mère et bien d’autres choses encore.

Vos parents vous ont-ils encouragé à vous intéresser à l’IA ? Vous avez mentionné que vous aviez programmé des logiciels pour votre mère. Étaient-ils eux aussi férus de technologie ou étiez-vous le premier à adopter la technologie dans votre foyer ?

Je menais la charge. Mes parents sont tous deux des autodidactes. Ma mère est une entrepreneuse et l’une des premières à avoir mis en place un système informatique dans son bureau en Israël. Mon père était ingénieur industriel et l’un des premiers à avoir adopté un système informatisé pour gérer une chaîne de production dans le domaine de la logistique. Ils étaient donc toujours prêts à explorer et à garder un esprit curieux, ce qui, je pense, est la clé de toute nouvelle technologie. Il suffit de garder l’esprit curieux et d’expérimenter – c’est ce qui m’a encouragé à explorer ce domaine et m’a donné quelques-unes de ces premières opportunités.

Lorsque vous êtes entré à l’université, vous avez décidé d’étudier les réseaux neuronaux. Quel était le moteur de votre intérêt à ce moment-là, puisque l’IA était, comme vous l’avez dit, encore à l’âge des ténèbres ?

Les réseaux neuronaux étaient un outil très puissant à l’époque, mais ils étaient utilisés pour des applications très haut de gamme et intensives – lancer des navettes et faire naviguer des robots sur la lune. Je me suis toujours efforcé de trouver des applications pratiques, au niveau du consommateur, en revenant aux jeux et à l’amusement, et en découvrant cela quand j’étais enfant. J’ai commencé à écrire des articles sur les réseaux neuronaux et sur la manière de les faire évoluer. L’application pratique a consisté à construire un réseau neuronal qui imite un peu la façon dont le cerveau traite les informations visuelles, et qui a été utilisé pour aider les patients atteints de la maladie de Parkinson à mieux marcher. C’était mon mémoire de maîtrise, et c’est aussi devenu ma première startup après qu’Andy Grove, feu le président et fondateur d’Intel, lui-même atteint de la maladie de Parkinson, m’a fait promettre sur-le-champ de faire tout ce qui était en mon pouvoir pour commercialiser cette invention.

J’ai eu beaucoup de chance parce que je n’ai pas eu l’idée initiale – c’est mon professeur au Technion qui l’a eue – et qu’il n’y aurait pas eu de startup si Andy Grove n’avait pas été mon professeur. Mais j’étais accro. Nous avons transformé la recherche théorique sur l’IA en une invention qui aide les gens.

Votre prochaine incursion dans le domaine de l’IA s’est faite chez Google, comment avez-vous atterri là ? Qu’avez-vous appris sur le développement de l’IA pendant votre séjour ?

Pour ma deuxième startup, je prévoyais de créer un moteur de recherche pour les informations géographiques et j’ai discuté de l’idée avec un autre professeur de Stanford, Eric Schmidt. Eric m’a présenté à l’équipe de Google, qui m’a convaincu qu’il valait mieux construire le moteur de recherche dans Google plutôt qu’à l’extérieur, et c’est ainsi que j’ai eu la chance de rejoindre Google Maps à un stade très précoce, alors que Google Maps comptait environ deux millions d’utilisateurs rien qu’aux États-Unis et au Royaume-Uni. J’ai fini par diriger Google Maps et, en cinq ans, nous sommes passés à plus d’un milliard d’utilisateurs.

En plus d’un voyage extraordinaire avec un talent extraordinaire, c’était aussi un excellent exemple de la possibilité d’appliquer l’IA à un grand nombre de défis de pointe. Notre mission consistait par exemple à créer une version numérique du monde physique. Pour ce faire, il faut utiliser de nombreuses données et de nombreux capteurs, puis donner un sens à tout cela. Ainsi, chez Google Maps, nous avons utilisé l’intelligence artificielle pour extraire des informations, faire de la fusion de données pour comprendre quels sont les lieux et tous les détails sur ces lieux et les combiner pour obtenir tous les résultats que vous souhaitez lorsque vous effectuez une recherche dans Google Maps. Les analogies avec la logistique sont visibles chez Uber Freight, qui crée un miroir numérique d’une chaîne d’approvisionnement physique.

Quand avez-vous commencé à vous intéresser à la logistique et à réfléchir aux moyens d’appliquer l’IA à ce secteur ?

Il y a sept ans, je cherchais où j’allais passer les dix ou quelques décennies suivantes de ma vie, et j’avais des critères très simples. Je voulais aller dans un endroit où je pourrais avoir un impact en tant que technologue, donc dans un secteur qui n’a pas encore été transformé par la technologie. L’autre chose qui, je pense, nous motive tous, c’est d’avoir un impact. Je me suis donc demandé quel était le secteur qui avait un impact sur la société, quel était le point faible ou le cas d’utilisation qui avait une grande valeur sociétale. Et cela m’a conduit à la logistique.

Je ne connaissais rien à la logistique, si ce n’est un peu de ce que mon père avait fait dans sa jeunesse. J’ai découvert que ce que nous tenons pour acquis, c’est que cette formidable industrie est le moteur de l’économie, mais qu’elle fonctionne encore avec des télécopies, des téléphones et du papier.

Comment avez-vous abordé l’intégration de l’IA dans les activités d’Uber Freight ?

Nous y réfléchissons en trois phases – et j’ai vu ces phases chez Google. La première phase consiste à prendre un univers physique et à le cartographier numériquement. Vous numérisez, vous connectez les pièces, vous créez l’infrastructure, ce qui est essentiellement, je dirais, Uber Freight 1.0. Nous n’en sommes qu’au début, c’est une tâche énorme.

La deuxième phase est celle de l’autonomisation de la prise de décision, maintenant que tout est connecté. Grâce aux informations que nous avons collectées, nous aidons à prendre des décisions de plus en plus judicieuses, qu’il s’agisse de nos propres opérateurs, de nos chargeurs ou de nos clients. C’est ce que nous faisons depuis quelques années. L’IA permet d’accélérer ce processus. Ce que nous avons lancé,
la première étape d’Insights AI
c’est un peu de cela qu’il s’agit.

La troisième étape consiste à formuler des recommandations proactives sur la base des données. L’homme garde le contrôle, mais il s’agit de le renforcer et de faire en sorte que les modèles suggèrent de manière proactive de nouvelles orientations, de nouvelles recommandations, de nouvelles décisions, de nouvelles optimisations. Nous commençons à explorer cette frontière pour Uber Freight.

Qu’est-ce qui définit la façon dont vous et votre équipe tirez parti de l’IA et développez les modèles pour le secteur de la logistique ?

Pour que l’IA générative, et toutes les choses étonnantes que nous voyons chez ChatGPT et d’autres, fonctionnent, il faut des données et il faut le web. Nous avons créé, au cours des sept dernières années, le web logistique. Nous gérons aujourd’hui 18 milliards de dollars de fret, ce qui en fait l’un des plus grands réseaux des États-Unis. Nous avons des dizaines de milliers de chargeurs et une centaine de milliers de transporteurs. Nous sommes connectés à tous ces éléments par voie numérique. Nous alimentons certaines des plus grandes chaînes d’approvisionnement aux États-Unis et dans le monde entier, de sorte que nous pouvons former ces modèles sur notre réseau logistique et nous pouvons ensuite appliquer ces connaissances pour aider à optimiser l’ensemble de l’équation.

Je pense que ce qui fait la spécificité d’Uber Freight, c’est la capacité, dès le premier jour, de combiner ces incroyables talents technologiques, ces ingénieurs et ces développeurs de modèles avec les fantastiques experts en logistique, et de les faire interagir les uns avec les autres. Je pense que c’est ce qui permet d’obtenir les meilleurs résultats.

En quoi votre expérience de l’IA influe-t-elle sur votre façon d’aborder le rôle de PDG, par rapport à quelqu’un qui n’a pas de formation technique ?

Tout d’abord, cela me donne plus de confiance dans l’avenir, dans le potentiel de l’IA. Sur le plan organisationnel, nous nous penchons plus rapidement sur l’IA et instaurons la bonne culture, tant au sein de l’équipe de direction que dans l’ensemble de l’entreprise, afin de pouvoir tirer parti des possibilités offertes par l’IA. Nous devons fournir une orientation descendante, mais nous autorisons l’organisation à entrer dans cette nouvelle ère et à expérimenter tous ces outils, en lui donnant le temps et l’espace nécessaires pour le faire.

Vous avez parlé de confiance en l’avenir. Lors de la conférence Deliver, par exemple, vous avez parlé de la possibilité d’adapter les camions à la conduite autonome dans quelques années seulement. À quoi ressemble l’avenir de la technologie logistique à plus long terme, disons dans 10 ou 20 ans ?

En fin de compte, il s’agit d’un problème d’optimisation. Je pense que nous aurons de plus en plus un pilote automatique de la logistique où les professionnels de la logistique pourront définir les contraintes et définir ce qu’ils essaient de résoudre, et la machine pourra prendre en charge tout le reste : le résultat des achats, la planification de la chaîne d’approvisionnement et la planification du réseau, l’atténuation des risques, les économies de coûts, la sélection des transporteurs, les calendriers, la gestion des quais, tout cela. Si nous mettons en place la bonne infrastructure numérique, une grande partie de ce processus peut se dérouler de manière automatisée avec la bonne interface, les bons points de contrôle, et permettre aux professionnels de la chaîne d’approvisionnement d’élever leur niveau de jeu, d’être encore plus stratégiques et de se concentrer encore plus sur la tâche à accomplir.

Encore une fois, il est très important pour moi d’avoir un impact et je vois l’opportunité d’avoir un impact pour toutes les parties prenantes de la chaîne d’approvisionnement : Il permettra aux transporteurs de mieux optimiser leur calendrier, aux professionnels de la logistique de prendre de meilleures décisions, aux petites entreprises de bénéficier de l’expertise logistique d’une grande et même de réduire le coût des marchandises pour le consommateur final.

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