Google ne s’intéresse pas à l’automobile. Vous n’avez rien à craindre.

Il y aura toujours besoin des constructeurs pour fabriquer des voitures. Tout le monde sait que c’est compliqué, très technique et complexe. Les GAFA resteraient donc aux portes de l’automobile, peut être autorisés à venir sur le tableau de bord. Tout le monde sait aussi que la construction automobile n’est pas un bon moyen de gagner de l’argent, les pièces détachées et services financiers sont largement plus profitables. Donc aucun des GAFA n’a intérêt à plier de la tôle et produire des moteurs (électriques). En restant centré sur le même objet, en utilisant les mêmes mots comme « voiture autonome », nous perdons le fil d’un changement plus large qui est déjà en train d’opérer.

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Le temps passé à téléphoner devient négligeable et pourtant nous continuons à appeler cet objet « un téléphone, un smartphone ». Cet objet et l’écosystème industriel autour de lui n’a absolument rien en commun avec la téléphonie seule, d’autant plus quand cela est analysé sous l’angle de la valeur.

De même Google ne s’intéresse pas à l’automobile, ni même à la robotisation de l’automobile. Google poursuit son travail : l’enveloppement de la multitude par des services en évolution permanente focalisé sur la résolution de vos problèmes et questions, au quotidien. Il s’agit de conserver cette relation proche et très spécifique qu’ont les GAFA avec chacun d’entre nous. Cette relation est radicalement nouvelle d’un point de vue industriel car elle transcende la notion de marque telle que nous la connaissions.

En détaillant en quelques points, Google cherche à :

  1. Répondre à vos problèmes et questions au quotidien,
  2. En temps réel, c’est-à-dire quand vous êtes « en situation »,
  3. Avec le minimum de données venant de la personne, avec le moins de temps passé par renseigner le problème ou la question. Ceci pour ne pas vous charger encore plus,
  4. En proposant des réponses contextualisées, hyperconfigurées selon votre besoin, Google maintient un lien riche avec vous. En « récompense », vous consentez à lui donner accès à vos traces numériques de façon consciente ou pas. Se faisant, vous lui permettez de mettre à jour en continu ces liens et ces services. La boucle est bouclée et elle est stratégique (lire l’article sur la transition numérique au coeur des territoires).

Pour garder ces boucles actives et en progrès, Google développe une stratégie opérationnelle en 4 phases.

  • Indexer les mondes

Il s’agit d’intégrer les réalités multiples et complexes des mondes physiques (les cartes, les routes, …) et numériques (les internets). Ces indexations procèdent toujours vers la numérisation. Le monde physique est appréhendé par des photographies, capteurs et autres, puis transformé en réalité numérique pour être stocké et manipulé. Ces indexations sont à la source de Google en tant que moteur de recherche au début, et elles se sont poursuivies sans cesse. Street View ou Google Earth, dans le domaine des mobilités, est essentiel pour indexer les routes, les numéros, les points d’intérêts… Pour les mondes numériques, des robots (les crawlers) indexent depuis longtemps les pages web. Pour le monde physique, c’est un peu plus compliqué et implique des véhicules (voitures, vélos, marcheurs…) qui silonnent le monde avec des caméras et capteurs.

  • Comprendre et appréhender automatiquement les environnements physiques

Puisque le monde physique évolue, Google mène une quête continue pour mettre à jour les indexations précédentes et développer des solutions pour simplifier la numérisation des mondes physiques. Ces actions passent par l’industrialisation massive de traceurs distribués : Android dans tous les objets mobiles. Cette stratégie réussie a conduit à un quasi-monopole pour placer des capteurs d’ambiance dans plus de 80% des objets mobiles. Le fait que Waze soit maintenant intégré à Android est révélateur du besoin de produire des connaissances de mobilités. Les données produites par la multitude sont donc analysées pour construire des environnements simulés. Les « voitures autonomes » seront à la fois utilisatrices des cartes numériques et productrices de mises à jour.  Notons qu’Amazon et Google développent tous les 2 des robots d’ambiance : Echo et Home.

  • Apprendre l’humain et modéliser des emplois

Utilisant les connaissances indexées et les environnements simulés, Google a poursuivi ses développements en fournissant une suite « d’assistance » gratuite. Cette secrétaire numérique réalise ou assiste plusieurs tâches. A ce niveau, il y a également une hybridation des services proposés : agenda et carte et fichier de contact et email et … Le numérique se manipule facilement pour offrir des services et les faire évoluer en fonction des pratiques qui se révèlent elle-même à travers ces nouveaux outils. En étant dans la boucle, Google n’a de cesse de faire progresser ces services pour garder le contact avec la multitude. Waze s’intègre à Google Map par exemple.

Deep Mind et les travaux sur l’Intelligence Artificielle trouvent ici toutes leurs places. La robotisation des tâches, de certains emplois réalisés par des humains devient un processus stratégique pour beaucoup d’acteurs. Encore faut-il pouvoir nourrir les cerveaux artificiels avec suffisamment de données fraîches, riches et variées. La position unique des GAFA au cœur de nos vies numériques laisse peu de place aux autres. Leurs IA affichent déjà des résultats impressionnants et les flux de données pour les nourrir sont grandissants. Le fameux « Winner takes all » risque ici de se vérifier.

Sur nos sujets, Google ne robotise pas l’automobile, Google cherche à robotiser le conducteur, l’humain en situation de conduite. Pour le concentrer dans un Autopilot numérique en amélioration continue, laissant aux constructeurs le soin de finaliser la robotisation de la voiture. L’IA de Google (ou les IA ?) développée dans plusieurs domaines vont se nourrir les unes les autres.

Cette phase permet à Google de passer à des problèmes plus complexes, moins bien détaillés par l’usager, pour fournir des réponses plus sophistiquées. Des données initiales d’indexation, Google les comprend, les traite pour proposer des actions ou réponses, qui génèreront à leur tour de nouvelles données d’usage captées par les traceurs. Google s’engage maintenant dans la dernière phase.

  • Implanter les moteurs d’apprentissage au cœur des industries

Après le succès d’Android dans les objets nomades, Google (comme Andy Rubin) cherche à placer son IA dans tous les objets industriels, dont l’automobile. Tous les moyens seront bons : des partenariats, des fondations mondiales comme Android Auto. L’Autopilot sera proposé à très bas prix, peut être gratuitement car ce sera son utilisation à grande échelle qui lui donnera une valeur en produisant les données d’usage. Ces données d’usage alimenteront les moteurs d’apprentissage, renforçant la fiabilité de l’IA. Déjà 3 millions de kilomètres parcourus physiquement, combien numériquement ?

En robotisant le conducteur, Google met à disposition des prototypes visant à révéler de nouvelles mobilités pour les enfants, les personnes en situation de handicap, dans des territoires. Ce sont ici des versions provisoires permettant de tester des hypothèses de services et non de valider des technologies.

La voiture, devenue autonome avec un chauffeur algorithmique, n’est plus une voiture car ses usages potentiels en sont radicalement bouleversés. Les positionnements des acteurs industriels dans les futures nouvelles chaînes de valeur le seront tout autant. SideWalk Labs de son coté, cherche à appréhender la ville dans sa globalité alimenté également via les capteurs nomades et d’autres données, pour industrialiser des outils d’aide à la gestion des systèmes urbains complexes. Google ne s’intéresse donc pas à l’automobile, car la valeur, une fois celle-ci robotisée, se déplacera dans les données et le système d’exploitation permettant d’optimiser une cohorte de robot sur un territoire.cercle-googleCes 4 mécanismes s’enchainent et se renforcent avec au début et à la fin des données, nouveau combustible de la transformation des industries. Une alternative crédible apparaît : développer un autopilot Open Source au niveau européen ou mondial à l’initiative de l’Europe avec Udacity par exemple. C’est donc toute la chaîne numérique sur laquelle il faut désormais travailler en mutualisant massivement les ressources : Open Street Map, Base de données ouvertes issues des robots, Autopilot Open Source.

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