Bilan

Quand les robots se mettent à voir

La start-up fribourgeoise ViDi Systems a développé des algorithmes qui donnent une vue surhumaine aux robots. Le potentiel est immense, particulièrement dans le contrôle qualité.

Reto Wyss, CTO de ViDi Systems, et Nicolas Corsi, CEO.

 

Crédits: Dr

Après Google, Apple. Les géants de la technologie sont engagés dans une course aux milliards de dollars pour racheter les start-up développant la technologie la plus sophistiquée du moment: le deep learning. Apple vient ainsi de s’offrir Perceptio et VocalIQ dans le but de rendre son logiciel de reconnaissance vocale Siri bien plus performant.

Un achat qui intervient après une razzia de Google en 2014 (DNN Research, JetPac, Dark Blue Labs, Vision Factory et DeepMind pour 650 millions de dollars) suivie par Facebook, Microsoft, IBM, Tesla, Baidu, Samsung… Il ne reste presque plus de start-up indépendantes dans ce secteur. Sauf une.

La Glâne fribourgeoise est le dernier endroit où l’on s’attendrait à trouver une entreprise dans ce secteur que la Silicon Valley considère comme la pointe de la R&D. C’est pourtant là que la holding industrielle CPA Group incube dans son «vivier» ViDi Systems et ses algorithmes de deep learning. Le lien avec ce groupe spécialisé dans l’automatisation des usines explique l’histoire.

En 2011, les ingénieurs de CPA sont à la recherche d’une technologie capable de doter leurs robots d’une vision intelligente. Il s’agit d’ajouter la fonction contrôle de qualité pour inspecter les pièces qui défilent sur les lignes de production de leurs clients. Ils travaillent depuis un an sur le sujet dans le cadre d’un projet CTI. Sans succès probant, jusqu’au jour où ils découvrent Reto Wyss, chercheur en microrobotique à l’antenne d’Alpnach du CSEM (Centre suisse d’électronique et de microtechnique). «Il va résoudre notre problème en vingt-quatre heures», explique Nicolas Corsi, CEO de ViDi Systems. 

Dessine-moi une maison

Formé à la physique expérimentale puis à la neuro-informatique à l’EPFL, l’EPFZ et Caltech, Reto Wyss fait alors partie de la poignée d’experts qui connaissent les travaux fondateurs de Geoffrey Hinton, à l’origine en 2006 du deep learning. Il en explique la substance: «Un enfant de 6 ans sait dessiner une maison sur la base des nombreuses maisons qu’il a vues. On ne lui donne pas les caractéristiques d’une maison: toit, fenêtres, etc. Mais avec l’informatique, c’est ce que l’on faisait. Pour reconnaître un objet, les machines avaient besoin de règles. Dans le monde hétérogène des images, c’était infiniment complexe.»

Si l’on poursuit cette métaphore de l’enfant, c’était comme lui expliquer qu’il y a aussi des toits plats, des fenêtres rondes, etc. Ça n’en finissait pas. Avec le deep learning, on se contente de montrer des images de maisons et le système apprend à générer ses propres représentations. Des couches de réseaux de neurones artificiels successives filtrent les informations. Grâce aux nouvelles puces graphiques, cela va très vite.

Nicolas Corsi en donne quelques exemples. «Depuis sa création fin 2012, l’entreprise a réalisé 150 essais avec des clients industriels pour atteindre un taux de réussite de 94%. Quelques minutes après son installation sur une machine, notre suite logicielle est capable, via les images d’une caméra, non seulement de reconnaître les objets pour les classer mais de détecter les anomalies d’une pièce.» Breitling, ABB, Migros font partie de la vingtaine d’early adopters de la technologie.

Derrière, le potentiel est immense: plus de 600 millions de dollars rien que dans le contrôle qualité dans l’industrie. Et il y a d’autres applications: interprétation d’images médicales, reconnaissance de visages dans une foule pour la sécurité, surveillance des récoltes, sans parler des drones autonomes et autres voitures sans pilote.

Demeurée sous le radar jusqu’à ce que son chiffre d’affaires décolle, ViDi Systems ressemble bien à un gagnant. Surtout au moment où la Suisse industrielle a plus que jamais besoin de gains en compétitivité pour tempérer l’effet du franc fort.

Fabrice Delaye
Fabrice Delaye

JOURNALISTE

Lui écrire

Fabrice Delaye a découvert Internet le 18 juillet 1994 sur les écrans des inventeurs du Web au CERN. La NASA diffusait ce jour-là les images prises quasi en direct par Hubble de la collision de la comète Shoemaker-Levy sur la planète Jupiter…Fasciné, il suit depuis ses intuitions sur les autoroutes de l’information, les sentiers de traverse de la biologie et étend ses explorations de la microélectronique aux infrastructures géantes de l’énergie.

L’idée ? Montrer aux lecteurs de Bilan les labos qui fabriquent notre futur immédiat; éclairer les bases créatives de notre économie. Responsable de la rubrique techno de Bilan depuis 2006 après avoir été correspondant de L’Agefi aux Etats-Unis en association avec la Technology Review du MIT, Fabrice Delaye est diplômé de l’Institut d’Etudes Politiques de Paris et de l’EPFL.

Membre du jury des SwissICT Awards, du comité éditorial de la conférence Lift et expert auprès de TA-Swiss à l’Académie Suisse des Arts et des Sciences, Fabrice Delaye est l’auteur de la première biographie du président de l’EPFL, Patrick Aebischer.

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