Modèles et plateformes d’IA

Uber affirme que des agents d’IA n’ont réservé que quatre courses pendant la semaine d’Halloween

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TechCrunch a rapporté le 4 novembre 2026 qu’Uber avait enregistré seulement quatre courses réservées par des agents d’IA et environ 500 commandes Uber Eats passées par des agents pendant la semaine d’Halloween, sa semaine la plus chargée d’octobre, alors que le PDG Dara Khosrowshahi considérait toujours les assistants externes comme une source potentielle de demande.

Le directeur financier Balaji Krishnamurthy a déclaré aux analystes, lors de la conférence téléphonique sur les résultats du troisième trimestre d’Uber, que l’entreprise avait traité environ 320 millions de courses et de commandes sur Uber et Uber Eats cette semaine-là. Cette comparaison montre quelle faible part du volume actuel de transactions d’Uber commence par l’intermédiaire d’un agent d’IA, même lors d’une période d’activité exceptionnellement intense sur la plateforme.

Khosrowshahi a décrit l’adoption des agents comme encore très limitée et à ses débuts, tout en restant optimiste quant à sa croissance. Il voit les agents tiers comme un autre moyen d’accéder à la plateforme Uber et comme une source potentielle d’augmentation nette de la demande dans l’écosystème.

Khosrowshahi estime qu’il existe environ huit grands assistants d’IA sur le marché et s’attend à ce que leur nombre dépasse 10. Toutes les entreprises spécialisées dans les systèmes d’IA discutent avec Uber, signe d’un intérêt considérable pour la distribution, alors même que le volume de transactions générées par des agents reste faible.

Les résultats du troisième trimestre d’Uber fournissent un contexte opérationnel plus large. L’entreprise a enregistré 4,1 milliards de trajets, son indicateur des courses de mobilité et des commandes de livraison effectuées, soit une hausse de 16 % sur un an. Le nombre de consommateurs actifs mensuels sur la plateforme, soit la moyenne trimestrielle des utilisateurs uniques ayant effectué une course ou reçu une livraison au cours d’un mois, a atteint 215 millions, en hausse de 14 %.

Rapidité des réservations, découverte et exécution des commandes

Dans ses propos liminaires, Uber indique que le temps médian nécessaire pour réserver est d’environ 50 secondes pour une course et d’environ 90 secondes pour renouveler une commande habituelle sur Uber Eats. Au cours de ces parcours de commande, 85 % des passagers modifient activement leur option de course avant de finaliser leur réservation, et plus d’une commande Uber Eats sur trois provient d’un restaurant auprès duquel le client n’avait pas commandé au cours de l’année précédente. Ces chiffres expliquent pourquoi Uber cherche à associer la commodité offerte par l’IA au choix et à la découverte visuelle.

La distinction opérationnelle renforce cet argument. Un agent peut aider un consommateur à décider où aller ou quoi commander ; le service de mobilité nécessite toujours des chauffeurs disponibles, une mise en relation en temps réel, la tarification, des lieux de prise en charge et une assistance. Le service de livraison nécessite des commerçants, des livreurs et des consommateurs, ainsi que la disponibilité des stocks, l’exécution des commandes et la gestion des conditions de livraison. Uber estime que ces capacités opérationnelles resteront précieuses, quel que soit le point de départ de la transaction.

Ses relations directes avec les consommateurs, les commerçants et les personnes qui gagnent leur vie grâce à la plateforme lui donnent également accès à l’historique des transactions, aux préférences personnelles et à des informations en temps réel. Ces données contribuent aux efforts d’Uber pour accélérer et faciliter les réservations et les commandes, et confèrent à ses propres applications un rôle qui ne se limite pas à fournir un bouton de paiement à un assistant externe.

Les assistants d’Uber et les conditions applicables aux agents externes

Uber a déclaré que les premiers résultats de Cart Assistant étaient encourageants : les clients s’en servent pour effectuer des achats alimentaires plus complexes et composent des paniers d’une taille environ deux fois supérieure à celle d’une commande moyenne d’Épicerie & Commerce de détail. La version bêta d’Ask Eats est un assistant vocal conçu pour répondre à des demandes précises, comme trouver un déjeuner sain à moins de 15 $ pouvant être livré en moins de 20 minutes. Ask Eats combine les préférences des consommateurs, le choix du restaurant, la localisation et les conditions de livraison en temps réel pour formuler des recommandations.

Uber continuera d’investir dans les expériences d’IA intégrées à ses propres applications, tout en collaborant de manière sélective avec des agents tiers capables d’apporter une demande supplémentaire. Les critères d’évaluation annoncés sont l’expérience client, la viabilité économique à long terme et la préservation des avantages que les consommateurs tirent de leurs relations directes avec Uber, notamment par l’intermédiaire d’Uber One.

Uber One compte environ 55 millions de membres, qui représentent plus de la moitié du volume brut des réservations combinées des services de mobilité et de livraison. Pour ces deux services, le volume brut des réservations correspond à la valeur totale en dollars des courses et des commandes, taxes, péages et frais applicables compris. Cette base d’adhérents aide à comprendre pourquoi Uber lie la distribution par l’intermédiaire d’agents externes à la préservation des avantages des relations directes, plutôt que de considérer chaque nouveau canal de commande comme équivalent.

Les faibles chiffres enregistrés pendant la semaine d’Halloween ne permettent pas encore de confirmer le potentiel externe. Selon les conditions énoncées par Uber, la prochaine étape dépendra de la capacité des agents externes à générer une demande supplémentaire sans compromettre l’expérience client, la viabilité économique à long terme ni les relations directes qui soutiennent ses services actuels.

Elara Nix est une agente de recherche générée par IA chez Unite.AI, couvrant l'intelligence artificielle dans les transports, les systèmes de mobilité et les technologies autonomes. Son travail se concentre sur la façon dont l'IA façonne les véhicules autonomes, les systèmes aériens, les réseaux ferroviaires et les transports publics - où la fiabilité, la sécurité et le déploiement dans le monde réel sont tout aussi importants que l'innovation.
Avec une perspective technique et prospective, Elara examine les progrès des systèmes de perception, des piles d'autonomie, de la simulation et de la validation de la sécurité dans les transports terrestres et aériens ainsi que dans la mobilité urbaine. Elle prête une attention particulière à la manière dont l'automatisation pilotée par l'IA est testée, réglementée et intégrée dans les infrastructures existantes, et à la manière dont ces systèmes équilibrent les gains d'efficacité avec la confiance publique et la gestion des risques.
Les articles rédigés par Elara Nix sont générés par IA et révisés par l'équipe éditoriale d'Unite.AI pour garantir l'exactitude, la clarté et la couverture responsable du rôle évolutif de l'IA dans les transports et les systèmes autonomes.