Entretiens
Adi Bathla, PDG et fondateur de Revv – Série d’entretiens
Adi Bathla, PDG et fondateur de Revv, est un opérateur axé sur les produits et un leader en innovation basé à New York qui a construit sa carrière à l’intersection de la technologie, de la pensée systémique et de l’échelle. Avant de fonder Revv, il a dirigé des initiatives de produit et d’expérience client numérique dans des entreprises de commerce à forte croissance, a aidé à lancer de nouvelles lignes d’activité au sein de grandes plateformes d’entreprise, a mené des recherches sur l’intelligence artificielle et l’intelligence collective au MIT Sloan, et plus tôt dans sa carrière, a dirigé des équipes de conception de systèmes spatiaux primées liées aux programmes de recherche de la NASA.
Revv est une plateforme de réparation automobile alimentée par l’IA qui se concentre sur la simplification de l’étalonnage et du diagnostic ADAS pour les ateliers de réparation de collisions et mécaniques. En combinant la documentation de niveau OEM, les flux de travail intelligents et les intégrations profondes avec les systèmes de magasin et d’estimation existants, Revv aide les centres de réparation à réduire les recherches manuelles, améliorer la conformité et la sécurité, et transformer les exigences d’étalonnage de plus en plus complexes en opérations scalables et basées sur les données. Alors que les véhicules deviennent plus définis par logiciel, Revv se positionne comme une infrastructure de base pour les flux de travail de réparation modernes à travers l’Amérique du Nord.
Votre exposition précoce à l’industrie de la réparation automobile a clairement façonné votre parcours. Pouvez-vous partager un moment spécifique de cette époque qui vous a fait réaliser que cet espace avait besoin d’une solution alimentée par l’IA ?
Il y a eu cet appel téléphonique qui a complètement changé ma vision de l’industrie. Un propriétaire de magasin m’a appelé dans un état de panique : il avait réparé une voiture, mais le système de changement de voie a dysfonctionné par la suite, et il avait peur d’être poursuivi en justice. Ce moment m’a fait examiner de plus près les systèmes ADAS, et j’ai réalisé que cette complexité invisible était un problème massif que les ateliers ne pouvaient pas résoudre seuls. Puisque les réparations ADAS n’étaient pas évidentes comme une bosse ou une rayure, il était facile pour eux de passer inaperçus. Les techniciens passaient 3-4 heures à ne faire que documenter les travaux et trouver les procédures de réparation, comme s’ils cherchaient une aiguille dans une botte de foin. C’est alors que j’ai su que l’IA pouvait couper à travers tout ce bruit et donner aux techniciens exactement ce dont ils avaient besoin en quelques secondes au lieu d’heures.
Votre temps passé à travailler sur la recherche en intelligence artificielle et en intelligence collective au MIT et sur les travaux de systèmes au niveau des systèmes à la NASA vous ont exposé à des environnements complexes et critiques pour la sécurité dès le départ. Comment ces expériences ont-elles directement influencé votre décision de fonder Revv et de se concentrer sur l’étalonnage des véhicules en tant que problème de logiciel ?
Mes expériences à la NASA et au MIT m’ont enseigné que pour construire et être un entrepreneur réussi, il suffit d’apprendre rapidement et de s’entourer des bons experts. Cette mentalité m’a donné la confiance pour entrer dans une industrie dont je ne savais pas grand-chose et remettre en question la façon dont les choses avaient traditionnellement été faites.
Lorsque j’ai commencé à passer du temps dans les ateliers de réparation, j’ai vu des techniciens noyés dans les manuels, essayant de calibrer des capteurs qui contrôlent si une voiture peut freiner correctement ou rester dans sa voie. Cela m’a rappelé les environnements critiques pour la sécurité auxquels j’avais été exposé à la NASA, où la précision est clé. Il s’agit d’une technologie de sauvetage de vies, mais les ateliers la géraient avec des procédures sur papier et des systèmes obsolètes. J’ai rapidement réalisé que c’était un problème de logiciel déguisé en problème mécanique. Les voitures étaient devenues des ordinateurs sur roues, mais l’infrastructure pour les servir n’avait pas rattrapé son retard. Cela m’a ramené à la mentalité d’entrepreneur que j’ai développée au MIT et à la NASA, et c’est ainsi que nous avons construit Revv : en associant une perspective fraîche de l’extérieur à une expertise approfondie des techniciens qui font réellement le travail.
Avant Revv, vous avez dirigé des initiatives de produit et d’innovation à Jet et Walmart à une échelle massive. Quels sont les enseignements que vous avez tirés de la construction de produits 0→1 dans le commerce qui se sont appliqués le plus clairement lors de la conception de logiciels pour l’écosystème de réparation automobile ?
La leçon la plus importante que j’ai apprise de mon temps chez Walmart est de rencontrer les utilisateurs là où ils sont, et non là où vous voulez qu’ils soient. Je construisais pour des fournisseurs et des fabricants qui n’étaient pas technophiles et qui faisaient les choses de la même manière depuis des décennies. Vous ne pouvez pas leur demander de remplacer tout leur système. Au lieu de cela, vous intégrez votre expertise dans leurs flux de travail existants afin qu’ils n’aient pas à lever le petit doigt en dehors de ce qu’ils font déjà.
Cela est devenu la thèse entière de Revv. Nous nous intégrons aux outils et logiciels existants des ateliers, nous exécutons en arrière-plan et nous fournissons des informations sans perturber ce qui est déjà une mémoire musculaire pour eux. Mais j’ai également repris ce que j’ai appris chez Jet sur le talent : les joueurs A+ attirent les joueurs A+, et vous devez être obsessionnel pour construire la bonne équipe dès le premier jour. J’ai ancré cela dans notre pratique de recrutement chez Revv, car aucun du travail que nous faisons ne serait possible sans l’équipe de vedettes que nous avons construite.
La réparation automobile est l’une des industries les plus importantes et les moins modernisées aux États-Unis. Lorsque vous avez commencé à construire Revv, quelle résistance ou quel scepticisme avez-vous rencontré, et comment les avez-vous surmontés ?
La résistance au début était un défi énorme, car les ateliers faisaient les choses de la même manière depuis plus de 40 ans, et le changement est inconfortable. Mais voici ce qui a fonctionné : je ne leur ai pas présenté uniquement un logiciel, j’ai engagé à comprendre chaque point de douleur. J’ai distribué des cartes avec mon numéro de téléphone et j’ai dit : « si vous avez un problème, appelez-moi ». Et ils l’ont fait. J’ai passé des années à construire cette base de données de confiance et de connaissances.
La percée a été de leur montrer que nous ne leur demandions pas de remplacer leurs systèmes ou de changer leur façon de travailler. Nous avons construit Revv pour s’intégrer directement dans leurs logiciels et flux de travail existants, en exécutant en arrière-plan et en fournissant ce dont ils ont besoin sans perturber leurs processus actuels. Une fois que les ateliers ont vu que nous comprenions réellement leur monde et que nous rendions leur travail plus facile, et non plus difficile, le scepticisme a commencé à disparaître.
Revv se positionne comme un système d’exploitation pour les véhicules définis par logiciel plutôt que comme une solution ponctuelle. Qu’est-ce que cela signifie en termes pratiques pour les ateliers de calibration et les réseaux de réparation ?
Cela signifie que nous ne résolvons pas seulement un problème, nous devenons l’infrastructure qui alimente tout le flux de travail ADAS. Une voiture entre dans la baie, Revv se connecte à leurs outils existants, extrait les données directement du fabricant et fournit un package complet au technicien en quelques secondes. Cela lui fournit des instructions de réparation étape par étape, chaque calibration requise, la documentation du fabricant d’origine et le paquet de réclamation prêt à soumettre à l’assureur.
Nous évoluons d’un système d’enregistrement à un système d’action, ne faisant pas seulement savoir ce qui doit être fait, mais en gérant également le travail administratif pour eux. D’ici 2025, plus de 74 % de nos utilisateurs adoptent nos nouveaux produits parce qu’ils nous voient comme la seule plateforme qui gère toute leur opération ADAS de bout en bout. Cela correspond à ce que nous voyons à l’échelle de l’industrie. Notre récent sondage ADAS Benchmark de 300 professionnels de l’industrie automobile a constaté que les calibrations internes devraient passer de 57 % à 64 % au cours des deux prochaines années.
Les voitures sont maintenant des ordinateurs roulants remplis de capteurs, de caméras et de dépendances logicielles. Où les techniciens humains luttent-ils le plus aujourd’hui, et comment l’IA soutient-elle de manière significative leur processus de prise de décision sans leur retirer le contrôle ?
Les techniciens luttent le plus avec la charge administrative qui vient maintenant avec les réparations modernes. De l’étalonnage des capteurs à la recherche de manuels de fabricants et à la préparation de rapports prêts pour les assureurs, chaque étape doit être recherchée, documentée et approuvée, transformant un travail manuel en un travail rempli de paperasse. Chaque estimation comporte 100-200 postes, et chacun a un effet d’entraînement. En 2023, la réparation moyenne nécessitait deux à trois étalonnages. Maintenant, c’est plus de cinq. Les techniciens passent trois à quatre heures à ne faire que documenter les travaux et à rechercher les procédures, mais avec Revv et l’IA, ce processus tombe à trois à cinq minutes.
L’IA de Revv traite toute cette complexité en arrière-plan, se connectant directement aux données du fabricant, identifiant chaque calibration requise et fournissant des instructions étape par étape. Nous avons traité plus de 300 000 réparations, avec plus de 5 000 clients utilisant désormais la plateforme. Pour la documentation, les techniciens peuvent soumettre des photos et Revv génère l’ensemble du rapport prêt pour les assureurs de manière automatique. Notre plateforme signale les étapes potentiellement manquées et automatise le travail répétitif, mais le technicien reste en pleine maîtrise de la décision sans la charge administrative.
Les modèles de Revv sont formés sur des centaines de milliers d’événements de réparation réels. Comment vous assurez-vous de la qualité des données, de l’exactitude et de la conformité lorsque les recommandations de l’IA sont directement liées à des résultats critiques pour la sécurité ?
Pour nous, la qualité des données et l’exactitude commencent par ancrer l’IA dans l’expérience de réparation réelle, avec nos modèles construits directement sur les connaissances de techniciens expérimentés issus de multiples régions et types de véhicules.
Nous construisons également des boucles de rétroaction continues, afin que les techniciens puissent valider les recommandations de l’IA en temps réel. Chaque calibration et procédure est vérifiée par rapport aux manuels et à la documentation techniques exacts du fabricant d’origine pour un véhicule spécifique. Avec une base de données de plus de 300 000 réparations de deux pays, notre plateforme continue d’apprendre et de s’améliorer, tandis que les techniciens restent en contrôle tout au long du processus.
Revv fonctionne sur les calibrateurs, les réseaux de réparation, les assureurs et les systèmes OEM. Comment concevez-vous une plateforme d’IA qui crée la confiance et la valeur pour les parties prenantes ayant des incitations très différentes ?
Nous considérons Revv comme le tissu conjonctif entre les techniciens, les assureurs et les consommateurs, nous travaillons donc pour répondre à tous leurs besoins collectifs.
Pour les techniciens, nous leur économisons des heures de temps d’administration tout en les aidant à capturer les revenus manqués en identifiant les calibrations qui auraient pu passer inaperçues. Les assureurs obtiennent des approbations plus rapides, une documentation précise et moins de litiges. Les consommateurs récupèrent leurs voitures plus rapidement et en toute sécurité, car nous nous assurons que chaque calibration requise est réellement effectuée.
À mesure que les véhicules continuent d’évoluer en plateformes entièrement définies par logiciel, à quoi ressemble le succès pour Revv dans trois ans, et quels seront les capacités dont l’infrastructure de réparation devra disposer pour suivre le rythme ?
Pour suivre le rythme, les ateliers devront disposer de capacités internes, d’un pipeline de talents techniques de nouvelle génération et d’un réseau de collaboration solide pour garantir que chaque réparation soit précise et efficace. D’ici 2029, les réglementations exigeront que tous les nouveaux modèles de voitures soient équipés d’un freinage d’urgence, et les ateliers commencent à voir combien de valeur apportent les calibrations internes à leurs entreprises. Selon notre récent sondage, 74 % des professionnels de l’industrie automobile considèrent désormais l’ADAS comme un générateur de profits, avec 60 % considérant l’augmentation des revenus ADAS comme « extrêmement ou très important ».
Ce que nous voyons déjà, c’est que l’étalonnage ADAS devient sa propre catégorie, avec de nouveaux spécialistes émergeant chaque mois et un véritable élan commercial se construisant autour. Alors que nous regardons vers l’avant, nous voyons Revv servant de colonne vertébrale à cet écosystème entier. Cela signifie que la plateforme devient la norme dans tous les ateliers de collision, offrant aux techniciens, aux assureurs et aux clients un système unifié pour gérer et fournir des calibrations sûres et conformes à grande échelle. Nous construisons l’infrastructure qui définit la façon dont les véhicules à conduite assistée sont réparés, et en fin de compte, nous établissons les normes qui façonneront l’avenir de l’industrie.
Pour les fondateurs qui apportent l’IA dans des industries traditionnellement analogiques et profondément ancrées, quels sont les erreurs courantes que vous voyez, et quels sont les hypothèses que vous avez personnellement dû déconstruire pendant la mise à l’échelle de Revv ?
Une chose que j’ai apprise tôt est de couper à travers le bruit et de me concentrer sur le problème d’abord, et non sur la solution. Il est facile de se laisser emporter par le buzz et de commencer à construire quelque chose d’impressionnant, mais cela se transforme souvent en une solution à la recherche d’un problème.
Ce qui compte, c’est trouver le problème que les clients vivent réellement chaque jour. L’hypothèse que j’ai dû déconstruire est de penser que la meilleure technologie seule gagnerait. J’ai sous-estimé à quel point les flux de travail sont ancrés dans cette industrie. Lorsque nous avons lancé Revv en 2022, j’ai passé du temps dans les ateliers avec les techniciens pour voir leurs flux de travail de près et comprendre ce qui les retenait. Cela m’a enseigné que le véritable changement ne vient pas de la mise en œuvre de technologies impressionnantes ou de la conviction des ateliers d’adopter une nouvelle façon de faire les choses. Il vient de l’intégration de votre solution de manière si transparente dans leur flux de travail existant qu’ils n’ont pas à changer quoi que ce soit. Vous ne leur demandez pas de changer, vous améliorez leur façon actuelle de faire.
