Outsight lève 22 millions d'euros pour multiplier les usages des Lidars

Outsight séduit avec son logiciel d'analyse des données Lidars. La start-up française a annoncé le 20 octobre 2022 avoir levé 22 millions d'euros auprès d'Energy Innovation Capital (EIC), du Fonds Innovation Défense géré par Bpifrance, de BNP Paribas, SPDG, le Groupe ADP, Demeter, Safran et Faurecia.

Une participation du Fonds Innovation Défense qui souligne l'intérêt du ministère de la Défense pour une telle technologie. La start-up affirme avoir mené des projets en partenariats avec, mais ne pas pouvoir communiquer dessus.

Transformer les données issues des capteurs

"Le principal problème de la technologie 3D est que le matériel est inutilisable par des ingénieurs qui ne sont experts en 3D", glisse à L'Usine Digitale Raul Bravo, cofondateur et président d'Outsight. C'est à ce niveau qu'intervient Outsight. "Notre rôle en tant qu'éditeur de logiciel est de transformer les données issues des capteurs 3D en informations utilisables dans tout un tas d'applications", explique-t-il.

Une des forces mises en avant par la start-up fondée en 2019 est qu'elle n'utilise pas de technologies de machine learning. Cela évite de passer par un long processus d'apprentissage du modèle avec de larges quantités de données et demande beaucoup moins de puissance de calcul. Toutefois, il est possible d'utiliser des briques d'intelligence artificielle si cela fait sens pour répondre à des problèmes précis. De même, les données mises à disposition des clients peuvent être traitées ensuite par des modèles de machine learning.

De nombreuses utilisations

Outsight évoque trois marchés pour son logiciel : l'infrastructure (le suivi des personnes dans les aéroports ou les centres commerciaux, les villes intelligentes pour la compréhension du trafic et des interactions entre les usagers) ; les véhicules mais pas forcément autonomes puisque cela comprend les équipements de construction et de manutention afin de renforcer la sécurité ; l'industrie pour renforcer la sécurité des personnes et éviter les collisions ou même des applications dans la mesure de volumes pour évaluer la valeur des stocks dans les entrepôts ou les mines.

Comment expliquer ce succès ? "Le prix des capteurs Lidar a baissé de façon importante et ses performances ont augmenté de façon exponentielle", affirme Raul Bravo. Plusieurs milliards ont été investis dans la technologie ces dernières années et de nombreux concurrents se sont lancés. "Tout cet argent a été investi car à l'époque l'ensemble du marché était centralisé sur le véhicule autonome qui était le rêve ultime, analyse-t-il. Mais aujourd'hui toutes les industries s'emparent de cette technologie." "L'industrie et les clients sont matures, on est plus dans la R&D de la voiture autonome", ajoute-t-il.

Une nouvelle offre cloud

"Chaque capteur a des particularités qui le rendent adapté à certaines situations", glisse le président d'Outsight. Avec son logiciel agnostique, la start-up permet à ses clients de combiner les meilleurs capteurs. La jeune pousse a mis au point un outil de simulation afin de déterminer le meilleur Lidar pour un usage précis dans un environnement donné mais aussi trouver le meilleur emplacement et l'inclinaison nécessaire. Outsight précise être partenaire de 80% des entreprises du secteur du Lidar. "Les fabricants ont bien compris le rôle d'accélérateur d'Outsight dans l'adoption du Lidar", souligne Raul Bravo.

Outsight a un peu plus de 80 collaborateurs répartis entre Paris, Sofia Antipolis et San Francisco. La start-up revendique des dizaines de clients comme ADP, Stellantis, ECA Robotics ou encore Dunakontroll. Elle lève ces fonds pour continuer ses développements et séduire un nombre croissant de clients.

Allant dans ce sens, elle développe une offre cloud. Deux grands besoins sont rattachés aux Lidars : capter l'information en temps réel et le traitement postérieur de grandes quantités de données. Les informations générées par le Lidar et traitées par Outsight peuvent être stockées dans le cloud afin d'être analysées par la suite, mises en perspectives avec d'autres données, etc. Par exemple, dans un aéroport il est utile d'avoir une information en temps réel disant que la file d'attente est actuellement trop longue. Mais, cette donnée peut être mise en perspective pour anticiper par avance les jours et les horaires où il y a des pics. L'industrie du Lidar semble avoir un avenir bien au-delà du véhicule autonome.

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