Lior Ron, fondateur et PDG d'Uber Freight, expérimente l'intelligence artificielle depuis ses "âges sombres"
Grandissant en Israël dans les années 80, il a passé son enfance à apprendre la programmation alors que les ordinateurs personnels commençaient tout juste à se développer. Ses parents lui ont acheté un Atari à l'âge de neuf ans. Adolescent, il a suivi des cours au Technion—l'Institut de Technologie d'Israël—où lui et ses camarades de classe intégraient des modèles d'IA dans des jeux comme les dames et le backgammon.
"J'ai été captivé dès mon plus jeune âge," dit-il, "juste un enfant qui voulait explorer et jouer à des jeux."
Et en effet, l'innovation par l'IA est une caractéristique déterminante de la carrière de Lior—depuis ses études au Technion et à Stanford, jusqu'à son travail comme responsable produit pour Google Maps, et en tant que cofondateur d'Otto, une entreprise de camions autonomes (qui a été acquise par Uber). Maintenant, à la tête de notre équipe chez Uber Freight, il relève peut-être son plus grand défi lié à l'IA : intégrer l'IA dans la chaîne d'approvisionnement, à travers l'industrie logistique.
Ci-dessous, Lior partage certaines de ses expériences formatrices avec l'IA et comment elles influencent sa façon d'innover dans l'industrie du fret.
Avant la session, Lior a partagé certaines de ses expériences formatrices avec l'IA et comment elles influencent sa façon d'innover dans l'industrie du fret.
Pouvez-vous nous dire ce qui a suscité votre intérêt pour l'IA ?
Je pense que comme beaucoup de nos activités, j'ai simplement commencé comme un enfant qui cherchait des choses amusantes à faire. En grandissant en Israël, à proximité du Technion, j'ai pu apprendre la programmation et découvrir toutes les choses passionnantes que les ordinateurs peuvent faire et laisser mon imagination vagabonder à mesure que ces capacités se développaient. J'ai programmé des jeux et des logiciels de comptabilité pour le bureau de ma mère et bien d'autres choses.
Vos parents soutenaient-ils votre intérêt pour l'IA ? Vous avez mentionné avoir programmé des logiciels pour votre mère—étaient-ils aussi férus de technologie, ou étiez-vous le pionnier de l'adoption technologique dans votre foyer ?
J'étais le pionnier. Mes parents sont tous deux autodidactes. Ma mère est entrepreneure, et l'une des premières à mettre en œuvre un système informatique dans son bureau en Israël. Mon père était ingénieur industriel, et l'un des premiers à adopter un système informatisé pour gérer une chaîne de production en logistique, d'ailleurs. Ils étaient donc toujours prêts à explorer et à garder un esprit curieux, ce qui est selon moi la clé pour toute nouvelle technologie. Simplement garder un esprit curieux et expérimenter—c'est ce qui les a poussés à m'encourager à explorer et m'a donné certaines de ces premières opportunités.
Quand vous êtes entré à l'université, vous avez décidé d'étudier les réseaux neuronaux. Quelle était la force motrice derrière votre intérêt à ce stade, puisque l'IA était, comme vous l'avez dit, encore dans ses "âges sombres" ?
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 guider des robots sur la lune. J'ai toujours cherché à trouver des applications pratiques au niveau du consommateur, revenant aux jeux et au plaisir de la découverte que j'avais enfant. J'ai commencé à écrire des articles sur les réseaux neuronaux et comment les mettre à l'échelle. L'application pratique a fini par être la construction d'un réseau neuronal qui imite un peu la façon dont le cerveau traite l'information visuelle, qui a été utilisé pour aider les patients atteints de Parkinson à mieux marcher. C'était ma thèse de Master, et c'est aussi devenu ma première startup après qu'Andy Grove, le défunt président et fondateur d'Intel, lui-même atteint de Parkinson, m'ait fait promettre sur-le-champ que j'allais faire tout mon possible pour commercialiser cette invention.
J'ai eu beaucoup de chance car je n'avais pas l'idée initiale—c'était mon professeur au Technion—et cela n'aurait pas été une startup sans Andy Grove qui était mon professeur. Mais j'étais accroché. Nous avons pris une recherche théorique sur l'IA et l'avons transformée en une invention qui aide les gens.
Votre prochaine incursion dans l'IA a été chez Google—comment y êtes-vous arrivé ? Qu'avez-vous appris sur le développement de l'IA pendant que vous y étiez ?
Pour ma deuxième startup, je prévoyais de construire un moteur de recherche pour les informations géographiques et j'ai discuté de l'idée avec un autre professeur à Stanford, Eric Schmidt. Eric m'a présenté à l'équipe de Google, qui m'a convaincu que nous ferions mieux de construire le moteur de recherche chez Google plutôt qu'à l'extérieur, c'est ainsi que j'ai eu la chance de rejoindre Google Maps à un stade très précoce, quand Google Maps comptait environ deux millions d'utilisateurs uniquement aux États-Unis et au Royaume-Uni. J'ai fini par diriger Google Maps et, au cours de cinq ans, nous avons atteint plus d'un milliard d'utilisateurs.
Outre un parcours incroyable avec des talents exceptionnels, c'était aussi un exemple parfait de l'application de l'IA à une multitude de défis de pointe. Un exemple de notre mission était de créer une version numérique du monde physique. Pour ce faire, vous avez besoin d'utiliser beaucoup de données et de capteurs, puis vous devez donner un sens à tout cela. Chez Google Maps, nous avons utilisé l'IA pour explorer les informations, pour faire de la fusion de données afin de comprendre quels sont les lieux et tous les détails sur ces lieux, et les combiner pour avoir tous les résultats que vous aimez lorsque vous recherchez dans Google Maps. Vous pouvez voir les analogies avec la logistique chez Uber Freight, qui crée un miroir numérique d'une chaîne d'approvisionnement physique.
Quand avez-vous commencé à vous tourner vers la logistique et à réfléchir aux moyens d'appliquer l'IA à cette industrie ?
Il y a sept ans, je cherchais où j'allais passer les prochaines décennies 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 une industrie qui n'avait pas encore été transformée par la technologie. L'autre chose qui nous motive tous, je pense, c'est d'avoir un impact. Je me suis donc demandé : "Quelle est l'industrie qui a un impact sur la société, un point douloureux ou un cas d'utilisation qui a une large valeur sociétale ?" Et cela m'a conduit à la logistique.
Je ne connaissais rien à la logistique, à part un peu ce que mon père faisait quand j'étais enfant. J'ai découvert, ce que nous tenons maintenant pour acquis, cette industrie incroyable qui fait tourner l'économie mais qui fonctionne encore avec le fax, le téléphone et le papier.
Comment avez-vous abordé l'intégration de l'IA dans l'activité d'Uber Freight ?
Nous y pensons 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 ce que j'appellerais Uber Freight 1.0. Nous sommes encore au début de cette époque, c'est une tâche énorme.
La phase deux consiste à commencer à renforcer la prise de décision maintenant que tout est connecté. Nous aidons, avec les informations que nous avons collectées, à prendre de meilleures et meilleures décisions, que ce soit nos propres opérateurs ou les expéditeurs ou les clients. Nous faisons cela depuis quelques années. L'IA vous permet d'accélérer cela. Ce que nous avons lancé, la première étape d'Insights AI, en fait partie.
La troisième étape consiste à faire des recommandations proactives basées sur les données. L'humain reste aux commandes, mais il s'agit de l'augmenter et de faire en sorte que les modèles suggèrent de manière proactive de nouvelles directions, 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 exploitez l'IA et développez les modèles pour l'industrie logistique ?
Pour que l'IA générative, et toutes les choses incroyables que nous voyons de ChatGPT et d'autres, fonctionne, vous avez besoin de données et vous avez besoin du web. Nous avons créé, au cours des sept dernières années, le web logistique. Nous avons maintenant 18 milliards de dollars de fret sous gestion, l'un des plus grands réseaux aux États-Unis. Nous avons des dizaines de milliers d'expéditeurs et environ cent mille transporteurs. Nous sommes connectés à tous numériquement. Nous alimentons certaines des plus grandes chaînes d'approvisionnement aux États-Unis et dans le monde, nous pouvons donc former ces modèles sur notre web logistique et ensuite appliquer ces insights pour aider à optimiser l'ensemble de l'équation.
Je pense que ce qui rend Uber Freight spécial, c'est la capacité, dès le premier jour, de combiner ce talent technologique incroyable et ces ingénieurs et ces développeurs de modèles avec les fantastiques experts en logistique et de les faire interagir. Je pense que c'est ce qui donne les meilleurs résultats.
Comment votre expérience avec l'IA influence-t-elle votre approche du rôle de PDG, par rapport à quelqu'un sans formation technique ?
Tout d'abord, cela me donne simplement plus de confiance pour me pencher vers l'avenir, dans le potentiel de l'IA. Sur le plan organisationnel, nous nous appuyons plus rapidement sur l'IA et établissons la bonne culture, tant au sein de l'équipe de direction que dans l'ensemble de l'entreprise, pour pouvoir tirer parti des opportunités de l'IA. Nous devons fournir une certaine direction descendante, mais nous donnons la permission à l'organisation d'embrasser cette nouvelle ère et d'expérimenter avec tous ces outils et de donner le temps et l'espace pour le faire.
Vous avez mentionné avoir confiance en l'avenir. À Deliver, par exemple, vous avez parlé du potentiel de mise à l'échelle des camions autonomes en seulement quelques années. À quoi ressemble l'avenir de la technologie logistique à plus long terme—disons, dans 10 ou 20 ans ?
Au final, c'est un problème d'optimisation. Je pense que nous aurons de plus en plus un pilote automatique logistique où les professionnels de la logistique peuvent définir les contraintes et définir ce qu'ils essaient de résoudre, et la machine peut prendre en charge tout le reste : résultat de l'approvisionnement, planification de la chaîne d'approvisionnement et planification du réseau, atténuation des risques, économies de coûts, sélection des transporteurs, horaires, gestion des quais, tout cela. Si nous construisons la bonne infrastructure numérique, alors beaucoup de cela peut se produire de manière automatisée avec la bonne interface, les bons points de contrôle, et permettre à ces professionnels de la chaîne d'approvisionnement d'élever leur jeu et d'être encore plus stratégiques et encore plus concentrés sur la tâche à accomplir.
Encore une fois, avoir un impact est vraiment important pour moi et je vois l'opportunité que cela génère un impact pour toutes les parties prenantes de la chaîne d'approvisionnement : cela permettra aux transporteurs d'optimiser mieux leur emploi du temps ; donnera aux professionnels de la logistique les moyens de prendre de meilleures décisions ; permettra aux petites entreprises de bénéficier de l'expertise logistique d'une grande entreprise ; et même réduira le coût des marchandises pour le consommateur final.
Lior et Uber Freight utilisent l'IA pour transformer la logistique. En savoir plus sur notreproduit Insights AI, ou lisez les dernières nouvelles de notreéquipe d'ingénieriesur la création d'algorithmes de haute qualité pour alimenter un avenir basé sur l'IA.