10 millions de dollars par personne ! La valeur moyenne de l'acquisition d'une compétence en voiture autonome
10 millions de dollars par personne ! La valeur moyenne de l'acquisition d'une compétence en entreprise dans le domaine de la voiture autonome,
selon l'ancien Googler Sebastian Thrun
En 2007, le chercheur en informatique Sebastian Thrun et directeur du Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) a commencé à travailler sur les voitures autonomes de Google. « Je peux vous certifier que plusieurs PDG seniors d’entreprises américaines de renom dans l’industrie de l’automobile m’auraient serré la main et se seraient détournés parce que je n’en valais pas le détour », a déclaré Sebastian lors d’un entretien avec Recode.
Si l’industrie ne considérait pas que ce domaine pouvait avoir des débouchés (financiers et autres) suffisamment intéressants pour justifier un investissement massif à cette période, moins d’une décennie plus tard les entreprises voulant être les pionnières dans la voiture autonome se multiplient, sans doute pour pouvoir se faire très vite une bonne place dans un marché à venir. Cela demande des compétences très prisées par les entreprises.
Thrun rappelle que « Uber vient d'acheter une startup qui n’a même pas encore un an [Otto] et qui a 70 employés pour près de 700 millions de dollars ». Et de continuer en disant que « GM a dépensé un milliard de dollars pour l’acquisition de Cruise. Il s’agit là surtout d’acquisitions de talents. De nos jours, le taux en vigueur pour l’acquisition de talents est de 10 millions de dollars ». Thrun définit ce taux d’acquisition par personne, un taux qui est susceptible de croître avec le temps, mais également la demande.
À présent, Thrun qui est surnommé par certains comme étant le « père des voitures autonomes » (notamment après avoir dirigé le développement du véhicule robotisé « Stanley » qui a remporté le DARPA Grand Challenge 2005, et qui est exposé au musée national d'histoire américaine) et qui est désormais fondateur et PDG de la startup Udacity, veut voir se réaliser ce qu’il a commencé avec Google. « Je suis entouré d’entreprises qui recherchent désespérément des talents », a-t-il indiqué. « Les acteurs non traditionnels rejoignent le terrain et ils sont tous en train de constituer des équipes importantes. Mais l’éventail de compétences nécessaires pour concevoir une voiture autonome est un ensemble multidisciplinaire [et] ce large ensemble de compétences n’est tout simplement pas là ».
Pour répondre à cette demande, Udacity propose le programme « nanodegree » qui vise à enseigner aux ingénieurs la conception et la programmation d’une voiture autonome sur une période de neuf mois. En collaboration avec ses quatre partenaires, Udacity a conçu le programme autour d’une seule question : que faudrait-il pour que ces diplômés trouvent un emploi dans l'une des entreprises partenaires ? Les « professeurs », qui font partie du personnel de Udacity ou alors des experts de sociétés partenaires (notamment Didi Chuxing, Mercedes-Benz, Nvidia et Otto), collaborent pour créer des projets sur lesquels les étudiants Udacity vont travailler. L’un des projets sur lesquels les étudiants vont travailler requiert de concevoir des technologies automatisées sur une voiture Udacity.
Udacity compte ne prendre que 250 étudiants à ce programme et a déjà reçu plus de 4000 candidatures en ligne depuis sa disponibilité il y a quelques jours. Udacity compte cependant étendre son programme dans le futur. Il faut dire que, dans un sens, il s’agit là d’une nouvelle problématique pour l’industrie automobile.
Axel Gern, le responsable de l’équipe Mercedes Benz dédiée aux voitures autonomes, a travaillé sur les procédés automatiques pendant 18 ans. Il a confié qu’il n’a pas vu autant de demandes en talents dans les voitures automatiques depuis ces deux dernières années. « Il y a beaucoup de compétition dans le domaine », a souligné Gern, « mais le nombre de personnes que vous pouvez employer à la sortie de l’université dans ce domaine est limité. Vous recherchez des experts en vision informatique, robotique, systèmes intelligents, intelligence artificielle, etc. ».
Source : Recode
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