Uber mise sur les puces personnalisées d’Amazon pour maintenir la rapidité des trajets

Résumé

• Uber étend son partenariat cloud avec AWS, en utilisant les puces personnalisées Graviton4 et Trainium3 d’Amazon.
• Les puces Graviton4 alimentent les Trip Serving Zones d’Uber, aidant à mettre plus rapidement en relation les passagers et les chauffeurs pendant les pics de demande.
• Trainium3 est mis à l’essai pour entraîner des modèles d’IA qui gèrent la mise en relation des chauffeurs, les heures d’arrivée et les recommandations de livraison.
• L’accord vise à réduire les coûts énergétiques et à diminuer la latence sur des millions de trajets et livraisons quotidiens.
• Amazon utilise cet accord pour mettre en avant sa gamme de puces personnalisées auprès des clients entreprises, alors que la demande en IA s’intensifie.

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Uber approfondit sa relation cloud avec Amazon Web Services, en plaçant le silicium personnalisé d’AWS au cœur de son infrastructure temps réel et de ses ambitions en matière d’IA.

$UBER étend son partenariat AWS $AMZN pour alimenter davantage de son infrastructure de trajet, de livraison et d’IA.

Cette démarche approfondit une relation Uber-Amazon déjà vaste, couvrant l’informatique cloud, les véhicules autonomes et l’infrastructure d’IA.

Uber et la relation d’Amazon, c’est… pic.twitter.com/hvbjj6V9F1

— Yeboah Walee (@YeboahWalee) 7 avril 2026

Le partenariat élargi fait travailler deux des puces personnalisées d’Amazon au sein des opérations mondiales d’Uber. Graviton4 gère l’essentiel du calcul derrière les Trip Serving Zones — le système qui, en quelques millisecondes, décide quel chauffeur obtient quelle course. Trainium3 est mis à l’essai pour l’entraînement de modèles d’IA, alimenté par des données issues de milliards de trajets et de livraisons passés.

Uber Technologies, Inc., UBER

Uber traite un volume stupéfiant de décisions chaque seconde. Quel chauffeur est le plus proche ? Quel est l’itinéraire le plus rapide ? Combien de temps faudra-t-il ? Réussir ces appels à grande échelle — pendant les heures de pointe, les tempêtes de pluie et les événements au stade — est le problème d’ingénierie central que Uber cherche à résoudre et pour lequel elle paie.

« Uber fonctionne à une échelle où les millisecondes comptent », a déclaré Kamran Zargahi, vice-président ingénierie chez Uber. « En déplaçant davantage des Trip Serving workloads vers AWS, nous gagnons la flexibilité nécessaire pour mettre plus rapidement en relation les passagers et les chauffeurs, et gérer les pics de demande de livraison sans perturbation. »

En faisant tourner les Trip Serving Zones sur Graviton4, Uber affirme pouvoir accélérer sa mise à l’échelle pendant les pics de demande tout en réduisant la consommation d’énergie et les coûts. C’est une combinaison rare — en général, on n’en choisit que deux sur trois.

Modèles d’IA construits sur des milliards de trajets

Le pilote Trainium3, c’est là que les choses deviennent encore plus orientées vers l’avenir. Les modèles d’IA d’Uber exploitent des données issues de milliards de trajets pour calculer les heures d’arrivée, classer les coursiers et personnaliser l’expérience dans l’application. Entraîner ces modèles à grande échelle coûte cher. Trainium est la réponse d’Amazon à ce problème de coût.

« En commençant à mettre à l’essai certains de nos modèles d’IA sur Trainium, nous construisons une base technologique qui rendra chaque expérience Uber plus intelligente », a déclaré Zargahi.

Les modèles entraînés sur Trainium sont conçus pour améliorer la vitesse de mise en relation, la précision des heures d’arrivée et les recommandations de livraison — des indicateurs qui influencent directement le fait qu’un passager re-réserve ou qu’un restaurant reste sur la plateforme.

Pour Amazon, l’accord concerne autant le marketing que l’infrastructure. AWS intensifie sa démarche visant à gagner des charges de travail IA en entreprise face à ses rivaux, et décrocher Uber — l’une des plateformes temps réel les plus exigeantes au monde — constitue un argument de preuve utile.

« Nous aidons Uber à offrir la fiabilité dont des centaines de millions de personnes ont besoin aujourd’hui — et les expériences propulsées par l’IA qui définiront le covoiturage et la livraison à la demande de demain », a déclaré Rich Geraffo, vice-président et directeur général de l’Amérique du Nord chez AWS.

Pourquoi des puces sur mesure ?

Les processeurs du commerce d’Intel ou d’AMD ne sont pas optimisés pour le mélange spécifique de charges de travail qu’Uber exécute. Amazon a conçu Graviton pour l’efficacité du calcul à usage général et Trainium spécifiquement pour l’entraînement en IA — ce qui en fait un ajustement sur mesure pour ce dont Uber a besoin.

Uber travaille aussi à personnaliser les expériences utilisateurs et à accélérer la mise en relation des trajets pour rester compétitif dans un marché où les marges sont faibles et où les coûts de changement sont bas.

L’annonce du partenariat intervient alors que les deux entreprises font face à une pression plus large sur le marché, avec UBER en baisse de 0,48 % et AMZN en baisse de 1,18 % mardi.

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