Vers une culture Data-Driven

Neovision

CONSEIL ET INGÉNIERIE EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE


Mathieu Poissard est responsable marketing de Neovision, société de conseil et d'ingénierie en intelligence artificielle.

neovision.fr

  • Pourriez-vous nous présenter Neovision et comment vous utilisez l’Intelligence Artificielle ?

    Neovision est une société de conseil et d’ingénierie en IA spécialisée dans la création sur-mesure. Nous accompagnons la plupart du temps nos clients sur des défis d’optimisation de processus à faible valeur ajoutée par le biais de l’IA. La technologie va en quelque sorte permettre de numériser une expertise existante au sein de l’entreprise afin de la rendre accessible à plus de personnes.

    Neovision est constituée d’une équipe de 22 personnes, équipe qui a développé une expertise en deep learning et machine learning. Les technologies de « computer vision » (traitement et de l’analyse d’images), NLP (traitement de texte) ainsi celles permettant de réaliser de l’analyses prédictive sont également maîtrisées. Il nous arrive de concevoir une application IA ex-nihilo ou bien en s’intégrant à des applications existantes ou développées par les clients lorsque le cas se présente. Nous menons également de nombreuses recherches en interne sur des sujets IA que nous estimons porteurs. De plus, nous coréalisons aussi parfois un ou plusieurs projets de R&D directement avec nos clients : c’est le cas en ce moment avec une société spécialisée dans l’infrarouge sur un projet de véhicule autonome.

    Notre société se diffère enfin de par son attachement à démocratiser l’IA qui est une des missions d’entreprise, et ce par un effort de vulgarisation mené par les collaborateurs dont certains sont ingénieurs et docteurs en IA. Nous sommes allés plus loin : Neovision est l’une des sociétés qui a cofondé MIAI, l’institut 3IA de Grenoble dont notre dirigeant siège au comité de pilotage.

    Pourriez-vous illustrer par des cas clients ?

    Nous avons développé la technologie de l’appli mobile Wine Advisor qui propose de prendre en photo une bouteille de vin pour une reconnaissance automatique. L’expérience client sur l’appli a été transformée étant donné qu’avant il fallait taper avec le clavier sur l’appli ce qui se trouve sur l’étiquette de la bouteille afin d’identifier la provenance.

    Nous avons aussi travaillé sur une des problématiques rencontrées par Michelin : parvenir à réaliser un diagnostic des dommages sur les pneus d’avions. Lorsqu’un pneu défectueux est détecté, le technicien l'enlève pour le remplacer par un en bon état. La pièce endommagée est ensuite envoyée au centre de manutention afin de la réparer : en effet, un pneu d’avion peut être réparé en moyenne à 3 reprises. Toutefois, comment s’assurer que le dommage soit diagnostiqué ? Que le technicien ait eu recours à la bonne procédure ?

  • Ou que le pneu soit réparé comme il le faut ? C’est pour répondre à ces problématiques de l’industriel que nous avons développé une application de prise de photo qui embarque de l’IA à destination des techniciens : le technicien prend en photo le dommage, l’IA le reconnaît automatiquement, le classifie et l’identifie afin de proposer la bonne procédure à suivre.

    SELON MOI, L’IA VA PROGRESSIVEMENT OBLIGER DE NOMBREUX SECTEURS A SE RÉINVENTER – VOIRE TOUS ! JE VOIS L’IA TELLE UNE BOITE A OUTILS A ADAPTER A TOUS LES PANS DE L’ÉCONOMIE.

    Pour chaque projet IA, nous menons une première étape longue pour comprendre ce que fait le client, quelles sont ses contraintes, ses objectifs et également les spécificités liées au marché sur lequel il se positionne. Par exemple lorsque nous développons une IA dédiée au secteur de la santé, il est primordial de s’assurer que les algorithmes soient certifiés afin d’être mis en production. Lorsque nous abordons un nouveau marché, une phase d’apprentissage est lancée en parallèle afin de cerner les spécificités et contraintes de chaque secteur. Toutefois, à chaque fois que nous développons un projet pour un client, nous repartons de zéro car nous réalisons du sur-mesure. En effet, nous estimons que pour obtenir des IA performantes, elles doivent être calibrées sur des données spécifiques. Par exemple, s’il est question de détection de défaut dans des lignes de production au sein d’une industrie et que nous avons deux clients dont les pièces métalliques produites n’ont pas la même forme alors les données seront complètement différentes. La première IA que nous aurons développée sera moins efficace sur la deuxième ligne de production. Il faudra la recalibrer sur des données précises qui sont celles du client.

    Comment l’IA va évoluer selon vous ?

    L’IA permet de remplacer des tâches redondantes qui présentent peu de valeur ajoutée tel que le contrôle qualité. Je peux vous citer un autre cas client dont le métier est le ramassage scolaire qui avait une problématique de kilométrage à vide sur de nombreux secteurs. Chaque km à vide coûte 1 euro de prise en charge. Nous avons donc développé un logiciel qui permet aux managers des lignes d’être assisté pour savoir quel chauffeur mettre sur quel secteur pour limiter le transport à vide. Avant l’intervention, ils utilisaient Google Maps pour

  • identifier à la main les trajets à effectuer… Un travail de fourmi ! Par la suite, la société nous a informé avoir économisé 500 000€ la première année ! Avec un coût logiciel entre 70 000 et 80 000€.

    Autre tâche redondante dans un autre secteur : celui du livre ! Une startup a créé un réseau social autour du livre et chaque mois une personne de l’équipe choisissait et faisait parvenir aux abonnés un livre mystère adapté à leurs goûts. Or avec le nombre croissant d’abonnés, l’opération devenait ingérable. Nous avons par la suite développé un algorithme de recommandation personnalisée afin d’automatiser la recherche. Pour cela, on définit des clusters de clients selon leurs goûts littéraires.

    Selon moi, l’IA va progressivement obliger de nombreux secteurs à se réinventer – voire tous ! Je vois l’IA telle une boîte à outils à adapter à tous les pans de l’économie. On le voit : les marchés commencent à se digitaliser et cela va s’accélérer dans les années à venir – notamment au regard de ce que la crise sanitaire a mis en lumière. En matière d’IA, la recherche demeure un des piliers et beaucoup d’acteurs du marché participe à cet effort. La communauté scientifique de l’IA fait preuve aussi d’ouverture en partageant régulièrement sur ses avancées. C’est dans cette logique que Neovision a donné naissance aux instituts 3IA.

    Vous êtes acteur dans votre région (Grenoble), quels types d’actions menez-vous et pourquoi ?

    Nous participons aux événements professionnels de la région et intervenons régulièrement pour parler de l’IA. J’interviens à titre de responsable marketing au sein de l’IAE de Grenoble par exemple. Il n’est bien sûr pas question de contenus techniques étant donné le cursus des étudiants (formation marketing) mais de donner les grandes lignes sur ce qu'est l’IA, comment elle s’applique au marketing avec un volet éthique.

    Il est clair que l’IA a connu un gros boom ces dernières années et c’est l’un des objectifs de MIAI, l’institut 3IA de Grenoble : doubler le nombre d’étudiants formés à l’IA. Nous sommes aussi à l’initiative d’une bourse appelée « Bourse Excellence IA ». Nous finançons des stages de recherches en laboratoire. Les étudiants doivent trouver un chercheur afin de soumettre leur candidature, qui sera ensuite envoyée à un jury de sélection composé d’académiques, directeurs de laboratoire et d’industriels de la région grenobloise. Les 4 meilleurs sont financés sur un stage de 3 à 4 mois.

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