Avec une conviction et une idée forte : traiter les donnée précisément à l’endroit où le signal devient une donnée.” Cartesiam met l’intelligence dans les capteurs plutôt que dans le Cloud et étend aujourd’hui cette possibilité à l’ensemble des machines industrielles. Cartesiam est une startup de logiciel d’ AI qui traite la data directement au niveau du signal via des micro-controlleurs.
La startup a levé 2 millions d’Euros en décembre 2018 auprès de la BPI, de banques et d’investisseurs privés. Cartesiam compte à ce jour 20 personnes composée de PHD en mathématiques avancées, machine learning et signal processing. Elle effectue actuellement une deuxième levée et annonce la lancement de NanoEdgeTM AI Studio ouvrant à tout type de machine des capacités d’auto-diagnostic.
Michel Rubino,, président et co-fondateur de Cartesiam a accepté de répondre aux questions de Umanz :
Umanz- En quoi Cartesiam est une technologie d’impact ?
Le Nano Edge est une technologie frugale et son premier impact est l’économie d’énergie. L’ensemble du processus est fait en local dans les contrôleurs et rendu possible par la brique d’IA que nous avons conçue.
L’ apprentissage et l’inférence sont contenus dans la technologie de machine learning présente dans le microcontrôleur ST Microelectronics doté d’une batterie qui dure trois ans. Bob, le boîtier conçu par Eolane ne consomme que 0.0003 Watt par heure quand un data center en consomme 1000.
Ce qu’il faut comprendre, c’est que tout ce qui s’éloigne de la norme de traitement local n’est pas la norme dans l’industrie notamment pour des raisons de sécurité. L’intelligence est dans l’objet et la data peut y rester. En réalité, les entreprises utilisent uniquement 1% des données qu’ils envoient dans le cloud. Parallèlement, 74% des projets d’IOT capotent car les industriels n’arrivent pas à capter la donnée….
Umanz- Quelles sont les applications industrielles de Cartesiam ?
Notre première application commerciale Bob assistant avec Eolane fournit un capteur prédictif utilisé dans les domaines de l’industrie par les géants du CAC 40 dans le cadre du passage à l’industrie 4.0 dans les domaine de la détection de défaillances, de maintenance prédictive et de sécurité.
Bob Assistant a ainsi permis à la SNCF de détecter sur leur groupe froid une panne 24h avant qu’elle n’arrive. Plastic Omnium, a pu également détecter une panne dans l’une de ses centrales de traitement d’air une panne sur des roulements avant que la l’incident ne survienne.
Umanz- Que représente le lancement de Nano AI Studio ?
Nous voulons devenir le leader de l’intelligence embarquée sur contrôleurs et nous sommes fiers d’annoncer aujourd’hui le lancement de NanoEdgeTM AI Studio, un environnement de développement embarqué pour rendre les objets du quotidien et les machines industrielles “conscients de leur état” en d’autres mots “AI smart” grâce à une IA frugale (des algorithmes de faibles encombrement entre 4 et 32k) et auto-apprenante.
Grâce à une librairie autorisant 500 millions de combinaisons possibles d’algorithmes, NanoEdge AI permet ainsi d’analyser, diagnostiquer et prédire les anomalies dans un environnement industriel. Nano Edge Studio est commercialisé sous forme de licence mensuelle et royalties.
Chez Lacroix Electronics, leader de l’IOT industrielle et de la smart data, Nano AI Studio est par exemple utilisé dans l’optimisation de détection de défaillances et des besoins de nettoyage de fours à fusion produisant des centaines de milliers de composants électroniques par heure. Il permet le passage d’une maintenance préventive à une maintenance prédictive.