Robovision analyse les images sur base de l’apprentissage profond

Vous disposez de suffisamment d’images, mais comment allez-vous en puiser toutes les informations nécessaires? Au moyen de l’apprentissage profond, répond la startup anversoise Robovision et ce, sur trois marchés différents. Le fait que sur l’un d’eux, l’agriculture, elle soit déjà le numéro un, démontre en suffisance la valeur de l’idée.

“Certes, nous les humains pouvons aussi visionner des images”, déclare le CEO Jonathan Berte. “Mais si l’une d’elles contient beaucoup de données, il y en a qui peuvent nous échapper. Voilà pourquoi j’ai vite eu conscience que la solution passait par l’apprentissage profond (‘deep learning’). Nous avons réussi à mettre au point un produit facilement utilisable dans la pratique.”

“On l’alimente par des exemples, de sorte qu’il apprenne par lui-même ce qu’il doit identifier, et on obtient ainsi un système capable par exemple d’effectuer des contrôles de qualité. On l’installe alors chez un client contre paiement d’un forfait annuel pour la licence. On procède à une analyse pour savoir si l’entreprise est prête pour l’introduction de l’AI, on configure la plate-forme AI Robovision pour en faire un système opérationnel susceptible d’être intégré au flux d’exploitation de la firme.”

Créée il y a cinq ans, Robovision est aujourd’hui active sur trois marchés: l’agriculture, où elle contrôle les semis, la fabrication, où elle contrôle la production, et la sécurité et les médias, là où la reconnaissance faciale prime. De grandes sociétés comme Volkswagen Audi, Pepsico ou ASM Pacific ont déjà fait appel à la startup, tout comme les pouvoirs publics, la police et les chemins de fer néerlandais.

Dans la niche des semis agricoles, l’entreprise est même devenue le numéro un, selon un CEO particulièrement fier. Et ce n’est pas peu dire, “car les semis font partie de l’imagerie la plus malaisée qui soit”.

“Il existe tant de variétés de fruits et de fleurs, chacun sans véritable forme ou taille standard, qu’on ne peut en la matière tout simplement rien programmer. En utilisant des réseaux neuraux profonds, on apprend à un robot à reconnaître de nouvelles plantes de manière aléatoire. Pour créer un modèle, il ne faut pas soumettre plus de deux exemples à la fois à notre portail AI.”

“C’est ce que nous apprécions vraiment”, ajoute le CEO. “Nous recherchons sciemment les marchés aux défis les plus difficiles à relever, car c’est ainsi que nous pouvons en conquérir de nouveaux plus rapidement. C’est précisément ce que Robovision est en train de faire. “Nous explorons actuellement le marché médical et avons déjà effectué des tests dans l’industrie de transformation.”

Robovision, ce fut le genre d’oeuf de Colomb qui n’a pas eu besoin de plus qu’un capital de départ propre. “30.000 euros”, réagit Berte. “Et depuis lors, nous avons pu nous-mêmes tout financer avec le bénéfice que nous avons engrangé. Cette année, nous tablons même sur un chiffre d’affaires d’1,7 million d’euros. Cela marche si bien que nous ne devons même plus rechercher activement des clients, car ce sont eux qui se présentent à nous. Nous avons à présent déjà 21 collaborateurs et nous en engageons deux nouveaux quasiment chaque mois.”