Uber lance Scaled Solutions, une réponse innovante aux besoins en IA
Uber lance Scaled Solutions, une réponse innovante aux besoins en IA


Après le succès des VTC et de la livraison de repas, Uber se lance dans une nouvelle aventure avec le développement à la demande. Profitant de la montée en puissance de l’IA générative et de la pénurie de talents dans le secteur tech, la société s’engage avec sa récente division : Scaled Solutions.
Scaled Solutions : Une nouvelle division pour l’outsourcing intelligent
Scaled Solutions fonctionne comme une entreprise de services numériques (ESN), permettant aux entreprises de déléguer le développement de solutions d’intelligence artificielle. Contrairement à une simple initiative, elle s’appuie sur une équipe interne d’Uber, qui a initialement été créée pour gérer l’annotation de ses applications de VTC et de services de livraison.
- Validation de cartes routières
- Traduction d’applications pour divers marchés
- Numérisation des menus de restaurants pour Uber Eats
Cette approche n’est pas sans rappeler la création d’Amazon Web Services, qui a su tirer parti de ressources internes pour développer de nouvelles solutions. Selon Bloomberg, l’équipe de Scaled Solutions est notamment implantée aux États-Unis et en Inde, offrant une assistance adaptée aux besoins spécifiques des clients.
Des partenaires stratégiques pour Scaled Solutions
Scaled Solutions attire déjà des clients de renom. Parmi eux, la start-up Aurora Innovation, spécialisée dans la conduite autonome pour poids lourds, et Niantic, le créateur de Pokémon Go, qui cherche à développer des modèles de compréhension 3D via les données utilisateurs.
Uber collabore avec Aurora pour classifier des éléments rencontrés sur la route, tel que :
- Piétons
- Véhicules
- Obstacles divers
Pour Niantic, Uber s’occupe de vérifier la qualité des données de géolocalisation, un processus essentiel pour améliorer leur service et la précision des informations fournies aux utilisateurs.
Une stratégie axée sur l’adaptabilité de l’IA
La stratégie d’Uber repose sur l’adaptation de services d’IA à des marchés locaux, ce qui implique une démarche active de recrutement. Des annonces de postes seraient en cours en Inde, aux États-Unis, au Canada, en Pologne et au Nicaragua, selon des sources.
Cet effort montre bien que la demande pour des compétences spécifiques dans le domaine de l’IA générative ne cesse de croître. Au-delà de la simple fourniture de services, Scaled Solutions s’intéresse également à l’évaluation des modèles de langages (LLMs), par exemple en comparant le code généré automatiquement.
Un marché en plein essor pour les services d’IA
Le besoin croissant de services d’annotation et de développement en intelligence artificielle ouvre la voie à de nouveaux acteurs. Des entreprises comme Scale AI, fondée en 2016, s’épanouissent dans cette niche, affichant une valorisation dépassant les 14 milliards de dollars.
Dans le passé, des leaders technologiques comme Google et Microsoft ont utilisé des travailleurs indépendants pour évaluer leurs résultats de recherche, mais l’arrivée de l’IA générative nécessite désormais des compétences plus pointues. De grandes entreprises tech telles que Meta, Apple et Amazon adoptent également cette approche pour intégrer des solutions d’IA dans leurs services.
Un avenir prometteur pour Scaled Solutions
En lançant Scaled Solutions, Uber se positionne comme un acteur clé dans le domaine de l’intelligence artificielle. Avec une stratégie orientée vers l’innovation et l’adaptation des solutions aux besoins des clients, cette initiative pourrait transformer le paysage technologique. L’avenir semble prometteur pour les entreprises cherchant à tirer parti de l’IA, et Uber est en bonne position pour les accompagner dans cette transition.

Franck Ribiere
Basé en France entre Aix-en-Provence et Marseille, Franck est un informaticien passionné par l'intelligence artificielle, avec une expertise en développement logiciel web. Toujours à l'affût des dernières avancées, il s'efforce de proposer les infos les + pertinentes.






