La startup du mois : Outsight

Son capteur, qu'elle dénomme caméra 3D sémantique se positionne en tant que technologie disruptive par le fait qu'elle permet notamment l'identification à distance de la composition des matériaux ou qu'elle peut faire la différence entre une personne réelle et la photo de cette personne, qu'une caméra identifierait comme la personne, et un mannequin, qu'un laser assimilerait à un humain.

Selon Raul Bravo, son président, cette appellation de caméra sémantique est censée expliquer que " le capteur, qui est une sorte de caméra laser, perçoit les couleurs comme une caméra mais comprend aussi ce qu'il voit comme un laser ". La solution hardware qui combine les fonctionnalités de différents capteurs (radar, caméra, lidar), associée au software de traitement de données 3D développé par Dibotics, se différencie des recherches actuelles qui utilisent l'intelligence artificielle.

La société, très récente sous cette forme, est en fait issue de la fusion de deux autres entreprises. La première est la française Dibotics, spécialisée dans le traitement de données pour la localisation et la cartographie 3D et la seconde, Lasersec, est finlandaise et a conçu une caméra laser. C'est donc l'association fructueuse de ces deux entités qui a permis la mise au point d'une solution complète intégrant électronique et logiciel.

Actuellement, la grande majorité des recherches susceptibles de répondre aux besoins de détection de l'environnement des véhicules autonomes et les systèmes d'aide à la conduite, est basée sur l'intelligence artificielle et notamment sur le " machine learning ". Pour rappel, le machine learning est une technologie qui se fonde sur l'analyse statistique d'un très grand nombre de données pour déterminer la probabilité d'un danger, par exemple. Plus les données sont nombreuses, moins l'erreur sera donc probable. Mais les statistiques ne font pas bon ménage avec le risque d'accident corporel qui pourrait être engendré par une mauvaise prise de décision de conduite.

Autre caractéristique intéressante du capteur, l'entreprise indique que la caméra sémantique est capable de reconnaître certains éléments ou matières tels que la neige, la glace, le polyester, le coton, le plastique et même la peau humaine. Données qui peuvent s'avérer essentielles dans un environnement naturel dans lequel évolue un véhicule autonome. L'entreprise a donc sa légitimité sur ce marché, promis à une croissance importante puisque, si l'on se réfère à une étude du cabinet de conseil A.T. Kearney, il pourrait atteindre plus de 500 milliards d'euros en 2035, environ 17 % du marché automobile mondial.

Un tour de table mené par Demeter Partners, SPDG (famille Périer-D'Ieteren) et BNP Paribas, auxquels se sont associés les fonds d'investissement de Faurecia et de Safran, ainsi que Eric Carreel, le fondateur de Withings et de Scupteo notamment, a permis d'apporter à la toute jeune entreprise une première levée de fonds de 18 millions d'euros. Ce montant exceptionnel pour un financement d'amorçage montre bien l'intérêt que porte à la fois les investisseurs mais aussi les industriels sur les technologies qu'elle développe. Elle a également noué des partenariats avec Renesas, fabricant de composants électroniques, Velodyne, fabricant de lidar, AGC, fabricant de pare-brises, ainsi qu'avec Faurecia et Safran, évidement.

Elle vient de recevoir le prix " Best of Innovation Award " au dernier CES de Las Vegas en novembre 2019. Elle compte déjà une trentaine de salariés et, grâce à la fusion des deux sociétés dont elle est issue, dispose de bureaux à Paris, Helsinki et San Francisco.