Gaurav Bubna, Co-Fondateur de NextBillion.ai – Série d’entretiens

Gaurav Bubna, est le Co-Fondateur de NextBillion.ai une plateforme de cartographie conçue pour les entreprises. Il a précédemment travaillé pour des entreprises telles que Grab, Ola et ZLemma (acquise par Hired.com)

Qu’est-ce qui vous a initialement attiré vers l’informatique et l’apprentissage automatique ?

Même lorsque j’étais à l’école, j’étais toujours attiré par les mathématiques et les petits morceaux de programmation que je pouvais faire à l’époque. Lorsque je suis allé à l’université, étudier l’informatique semblait une extension naturelle. L’apprentissage automatique a été plus d’un « goût acquis » au fil des ans. J’aimais la combinaison d’aspects pratiques et du monde réel tels que les grandes données et la capacité de les appliquer à une variété d’applications du monde réel, ainsi que les aspects théoriques tels que la théorie des probabilités, que j’ai toujours trouvés fascinants.

Auparavant, avant de fonder nextbillion.ai, vous étiez un membre fondateur de l’équipe de produits de cartographie de Grab, où vous avez aidé à développer l’équipe d’une équipe transversale de 10 membres à 300+ en environ 2,5 ans. Quelles étaient certaines des leçons clés que vous avez tirées de cette expérience ?

Une leçon clé que j’ai apprise est que même si chaque pays dans lequel Grab opérait faisait partie de l’« Asie du Sud-Est », dans la pratique, ils étaient tous très différents. Les solutions qui ont réellement fonctionné étaient conçues de manière à pouvoir être adaptées à chaque entreprise, à chaque pays et parfois même à différentes villes au sein du même pays. La plupart des produits ne sont pas conçus de cette manière, et il est très difficile de trouver un équilibre entre la capacité de développer rapidement et la construction de produits adaptés à chaque cas d’utilisation. Je pense que cet équilibre est une leçon clé que j’ai apprise pendant mon séjour.

Pouvez-vous partager l’histoire de la genèse de NextBillion.ai ?

Nous avons investi dans des solutions de cartographie spécifiquement nécessaires à Grab, mais qui n’étaient pas quelque chose que les cartes centrées sur le consommateur comme Google étaient conçues pour supporter. Au fil du temps, nous avons pu avoir un impact massif pour Grab, à la fois en termes d’économie d’unités pour Grab et en termes de forte différenciation concurrentielle. Et même si Grab était dans une position favorable pour investir autant dans ses cartes, la plupart des autres entreprises ne pourront pas le faire (parce qu’elles n’ont pas levé autant de capital). Nous avons donc vu une opportunité de prendre certaines de nos connaissances et de construire une plateforme pour les entreprises à l’échelle mondiale.

NextBillion.ai est la première plateforme de cartographie décentralisée et personnalisable au monde pour les entreprises. Quels sont certains des avantages pour les entreprises d’utiliser une plateforme décentralisée par rapport à des options populaires telles que Google Maps ?

Pour les sociétés de transport, de logistique et de commerce électronique, nous permettons une meilleure économie d’unités, un coût par livraison plus faible et une meilleure utilisation des actifs. Étant donné la nature « taille unique » des options telles que Google Maps, ces gains commerciaux ne sont simplement pas possibles. Pour d’autres sociétés de logiciels B2B, elles ne sont souvent pas en mesure de répondre à de nombreux besoins des clients en raison de ces limitations de taille unique. Nous débloquons davantage de cas d’utilisation, permettant ainsi plus de revenus et de possibilités de croissance.

Google Maps a des limites sur le nombre d’API qui peuvent être utilisées, quels sont les limites avec NextBillion.ai en comparaison ?

C’est un excellent exemple de l’un de nos différenciateurs. Nous offrons des modèles commerciaux extrêmement flexibles à nos clients, notamment des packages d’appels d’API ILLIMITÉS, un support pour jusqu’à 20 fois plus de débit et une latence 5 fois inférieure aux meilleures alternatives disponibles.

Comment le système utilise-t-il l’IA pour surveiller la prédiction de l’offre et de la demande à un niveau local ?

Nos API sont utilisées pour permettre un dispatch plus efficace, des changements de tarification plus précis, y compris la tarification de pointe, ce qui a un impact direct sur le déséquilibre entre l’offre et la demande à des niveaux très micro tels que les localités.

Pour les services de transport en voiture, pouvez-vous discuter de la façon dont l’IA peut prédire le trafic pour fournir une meilleure cohérence des tarifs et des gains ?

Les conducteurs sur ces plateformes considèrent le temps comme de l’argent. Chaque heure qu’ils passent au volant, ils veulent une certaine assurance qu’ils gagneront X dollars à la fin. Dans la pratique, en raison de prévisions de distance-temps inexactes provenant des API de cartographie, il y a une fluctuation massive du montant d’argent qu’un conducteur gagne par unité de temps passée, sur différentes routes, heures de la journée et jours de la semaine. Notre IA prend en compte le comportement de conduite passé, les modèles de trafic dans la ville et suggère des itinéraires et des conditions de trafic extrêmement précis. Cela permet une tarification extrêmement précise pour nos clients et, à son tour, des gains beaucoup plus prévisibles pour leurs conducteurs.

Quels sont certains autres cas d’utilisation quotidiens que NextBillion.ai permet aux entreprises ?

Nous permettons un large éventail de scénarios de livraison et de commerce électronique tels que la livraison de nourriture, les courses et les livraisons de commerce électronique. Nous permettons également des services d’intervention d’urgence tels que les ambulances d’arriver plus rapidement, les forces de police d’assurer des patrouilles efficaces pour réduire les taux de criminalité et des ramassages de déchets efficaces. Nous alimentons également d’autres cas d’utilisation en arrière-plan qui rendent possibles certains de ces cas d’utilisation quotidiens – par exemple, les itinéraires de camions qui amènent vos commandes de commerce électronique à votre hub de livraison le plus proche.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur NextBillion.ai ?

Nous croyons que la plupart des entreprises ne reconnaissent pas encore que les cartes ne sont pas seulement une chose technologique cool, mais qu’elles peuvent avoir un impact commercial de plusieurs centaines de millions de dollars à partir de la même base d’actifs. Une partie de ce que nous espérons accomplir en tant qu’entreprise est de faire progresser l’état de l’industrie elle-même. Si, dans les prochaines années, nous pouvons aider davantage d’entreprises à reconnaître la valeur des données spatiales, même si elles ne travaillent pas directement avec nous, nous considérerons notre mission partiellement remplie.

Je vous remercie pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter NextBillion.ai.