Bilan

Predictive Layer atténue l’incertitude du futur

Née en 2015, la start-up vaudoise a su séduire de grands acteurs européens et mondiaux avec ses solutions d’analyse prédictive des données combinant big data et machine learning.
  • Olivier Cognet est CEO et cofondateur de Predictive Layer, start-up basée à Rolle et en partenariat avec la HEIG-VD.

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  • Grâce aux données issues de différents environnements, il est possible pour un commerce de prévoir avec fiabilité le nombre de clients et de déployer suffisamment de personnel pour y répondre au mieux.

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  • Pour une industrie, anticiper les besoins en énergie est vital: grâce aux données, les prévisions sont de plus en plus fiables.

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Prévoir à l’avance la consommation d’énergie d’un grand groupe industriel sur un week-end chargé, ou anticiper pour un supermarché les rayons à approvisionner ou le personnel de caisses exige de maîtriser des facteurs aussi divers que l’historique interne des entreprises, la conjoncture économique récente, la météorologie, l’état de la demande, … « Une tâche possible pour un humain mais qui requiert une expertise de longue date et un temps de travail faramineux. De notre côté, nous avons développé une solution basée sur des algorithmes sophistiqués et du machine learning qui eut soit assimiler les données du client, soit s’implémenter directement chez lui, et fournir en temps réel des estimations avec une fiabilité extrême », explique Olivier Cognet, CEO de Predictive Layer, et cofondateur avec Serge Rigori et Mohamed Bibimoune.

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Au cœur de leur business figurent la mise en place d'une plateforme logicielle d'intelligence artificielle qui peut être implémentée dans les différents environnements des secteurs d'entreprises. La souplesse et l’adaptabilité de la solution, qui s’appuie notamment sur un cloud maison ou sur le cloud des clients, permet d’opérationnaliser un système, en prenant en compte les contextes locaux et en garantissant la confidentialité et la sécurité des données. «Imaginons un supermarché qui doit prévoir quels rayons garnir en priorité et comment gérer son personnel: grâce à notre outil, les dirigeants sauront à l'avance qu'il s'agit d'un week-end de fêtes, avec une météo froide et des embouteillages sur les axes routiers. En tenant compte de l'historique des achats, il sauront aussi quels ont été les produits les plus achetés les années précédentes à la même date, les heures d'affluence maximale et le mode de paiement préférentiel ce jour-là. Ils pourront donc passer commande auprès de leurs fournisseurs en fonction de ces éléments, prévoir du personnel en caisse et aux rayons pour que le passage du client soit le plus fluide possible», détaille Olivier Cognet.

Une croissance très rapide

Pour un aéroport par exemple, la solution Predictive Layer s’appuie sur les chiffres de trafic historiques, mais aussi des millions de données externes comme le trafic des autres aéroports, le profil des passagers, le taux d’occupation des parkings, le panier moyen dans les boutiques duty-free de l’aérogare,… « Des centaines de variables qui permettront à un aéroport de prévoir combien de portiques de sécurité ouvrir, quelle main-d’œuvre prévoir dans les cafés et boutiques, quels produits mettre en avant dans les espaces de vente,… », détaille Olivier Cognet. Dans un tout autre domaine, celui du trading des commodities, Predictive Layer a su convaincre Arcelor Mittal de l’intérêt de sa solution pour affiner sa gestion des moyens de production.

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Car la force de la solution Predictive Layer, c'est de combiner les données extérieures (prévisions météo, éléments macro-économiques, facteurs tiers comme la circulation, les tendances consommateurs,...) avec les données industrielles (historique des ventes, évolution récente du catalogue, main-d'oeuvre disponible,...). Plus le phénomène pourra s'appuyer sur un grand nombre de données, plus les prédictions de la start-up seront affinées et précises. Cependant, contrairement aux GAFA (Google Amazon Facebook Apple), Predictive Layer ne récupère pas les données mais opère directement dans l'environnement concerné, sans faire remontées les éléments à des tiers.

Une masse critique d'acteurs dans la région lémanique

Née en 2015, Predictive Layer a su grandir très vite: la start-up, basée à Rolle et liée à la HEIG-VD par un partenariat, est déjà implantée en France, en Allemagne, en Espagne, en Belgique et aux Etats-Unis. Le vécu et l’expertise des cofondateurs ont séduit des géants mondiaux : Olivier Cognet a travaillé pour Cisco, Nokia et Proximus, Serge Rigori pour Sun Microsystems, tandis que Mohamed Bibimoune a suivi les formations les plus poussées dans le domaine de l’ingénierie et des mathématiques.

Mais c’est surtout leur discours et leur conviction qui ont permis cette croissance très rapide: «Le traitement des données et l’analyse prédictive vont constituer une révolution dans les prochaines années, dans des domaines aussi divers que la santé, l’industrie, le commerce, les médias,… Et il y a une masse critique d’acteurs impliqués dans ce domaine et intéressés par ces solutions dans la région lémanique », assure Olivier Cognet. Et la recherche de nouveaux clients et de partenaires est l'objectif primordial de l'équipe de Predictive Layer: «Pour le moment, nous avons pu nous développer en nous appuyant sur les fonds privés des cofondateurs. Pour aller plus loin, nous ne cherchons pas de venture capitalists mais des investisseurs stratégiques prêts à nous accompagner sur le moyen et long terme avec une réelle expertise du secteur», précise Olivier Cognet.

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Matthieu Hoffstetter
Matthieu Hoffstetter

JOURNALISTE À BILAN

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Titulaire d'une maîtrise en histoire et d'un Master de journalisme, Matthieu Hoffstetter débute sa carrière en 2004 au sein des Dernières Nouvelles d'Alsace. Pendant plus de huit ans, il va ensuite couvrir l'actualité suisse et transfrontalière à Bâle pour le compte de ce quotidien régional français. En 2013, il rejoint Bilan et se spécialise dans les sujets liés à l'innovation, aux startups, et passe avec plaisir du web au print et inversement. Il contribue également aux suppléments, dont Bilan Luxe. Et réalise des sujets vidéo sur des sujets très variés (tourisme, startups, technologie, luxe).

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