© CC Flickr Kevin Spencer

Trois doctorants en IA ont développé une technologie d’optimisation de pricing pour les industriels. Leur outil, baptisé PRiZ, puise dans l’historique de données clients collectées par l’entreprise pour modéliser des comportements d’achat et offre un processus automatique qui se met à jour à chaque nouvelle donnée. La solution est destinée aux chargés de clientèle, aux responsables pricing et aux directeurs commerciaux qui ont chacun une interface différente. Fondée en 2015, la start-up de huit salariés est en phase de test avec un client pilote, « un industriel de renommée internationale ». Basée à Paris et Toulouse, Brennus Analytics prépare une première levée de fonds pour pouvoir adresser de nouveaux clients et peaufiner sa technologie. 

© Chatfuel

Fondée à l’été 2015, Chatfuel est une plateforme qui permet de créer un bot en 10 minutes sans savoir coder. Gratuite jusqu’à 500 000 utilisateurs actifs par mois, elle propose des schémas d’interaction type, des blocs pour répondre aux questions et remarques des utilisateurs. Basée en Californie, elle a déjà permis la création de plus de 360 000 bots pour des grands comptes comme Adidas, British Airways, Uber et plus récemment pour Direct Energie. Fin 2016, le fournisseur d’électricité et de gaz a pu sortir en 48 heures un bot Messenger de relève des compteurs destinés aux clients en cours de souscription. Les résultats sont satisfaisants puisque 90 à 95 % des données envoyées par les nouveaux clients sont traitées, sans avoir à les rappeler. 

© craft ai

Spin-off de Masa group, une PME spécialisée dans le développement de simulations comportementales pour les marchés de la défense et de la sécurité civile, craft ai développe une plateforme d’intelligence artificielle « as-a-service » destinée aux développeurs d’applications d’objets connectés. Mais à la différence de ses concurrents américains (Amazon, Google, Microsoft), elle s’adresse aux individus qui n’ont pas de compétence en intelligence artificielle. Fondée en juin 2015, elle s’adresse notamment au secteur de la maison connectée. Par exemple, si vous avez un volet roulant connecté, craft ai permet de savoir à quelle heure il a été ouvert et fermé, grâce à des capteurs de luminosité. Au fil du temps, il sera possible d’automatiser l’ouverture et la fermeture du volet voire d’anticiper les besoins de l’utilisateur. En 2016, la jeune pousse a remporté le prix de l’innovation technologique de Futur en Seine. 

Caroline Chopinaud, responsable du développement business :

« Chez Craft ai, nous développons une API de machine learning "whitebox", fondée sur une approche de classification. Notre technologie permet aux développeurs de concevoir des projets d’intelligence artificielle axés sur l'apprentissage en continu de comportements à l'échelle individuel. Pour répondre à leurs besoins, nous travaillons chaque jour sur de nouvelles fonctionnalités de notre algorithme d'apprentissage automatique et de notre API. Craft ai suit une approche horizontale et travaille sur des sujets aussi variés que la personnalisation de l'expérience utilisateur, le coaching, la gestion énergétique, l'automatisation de process industriels, les chatbots... Un de nos projets actuels se déroule dans le cadre du Challenge Datacity avec la ville de Paris, Suez et le Numa. Nous réalisons un service qui informe les citoyens et les entreprises de l'heure de relève des poubelles par analyse prédictive des heures de passage des camions. »

© SimonQ錫濛譙

Après s’être installé aux Etats-Unis, Cypheme a posé ses valises à Schenzen, « la Silicon Valley du hardware » en Chine. La start-up propose une application mobile de détection de produits contrefaits, qui s’appuie sur un algorithme de machine learning. Concrètement, elle analyse au moment de la fabrication l’image de l’empreinte des fibres du papier d’un emballage ou d’une étiquette et lui attribue une signature unique. Lors d’un contrôle, la caméra du smartphone du client analyse la microstructure des fibres de l’emballage. Les deux signatures doivent concorder pour authentifier le produit. Créée en 2015 par deux ingénieurs français, Hugo Garcia-Cotte et Pierre Guinaudeau, diplômés de l'université de Tsinghua à Pékin et de Centrale Supélec en France, Cypheme a un marché immense : la contrefaçon touche jusqu’à 30 % de certains produits « made in Chine » tels que les jouets, les parfums, l’alcool, l’électronique grand public…

Emmanuel Meriot, directeur France et Espagne Darktrace ©Darktrace

Darktrace détecte en temps réel des modes d’attaques qui n’ont pas encore été cartographiés. Concrètement, la start-up britannique utilise des algorithmes d’IA qui défendent les réseaux d’entreprise de toute taille, à l’image du système immunitaire humain. Fondée en 2013, Darktrace a déjà identifié plus de 30 000 menaces auparavant inconnues dans plus de 2000 réseaux. Le groupe SFA (24 filiales, 80 millions d’euros de chiffre d’affaires), spécialiste des sanibroyeurs et pompes de relevage, a choisi Darktrace pour protéger ses informations critiques et sa réputation sur le marché. « Je ne crois pas qu’il soit possible de trouver la même technologie ailleurs, » explique Frédéric Carricaburu, DSI du groupe SFA, dans un communiqué. « L’approche mathématique de Darktrace, son analyse normale/anormale et son interface de gestion exceptionnelle - qui permet une utilisation simple du produit - y sont pour beaucoup. »

© Datexim

Fondée en 2011 par deux doctorants en informatique et IA, Jean-Hugues Pruvot et Arnaud Renouf, Datexim commercialise CytoProcessor, un système de dépistage automatisé du cancer du col de l’utérus. Grâce à une analyse visuelle d’échantillons cellulaires précise, la solution permet d’effectuer jusqu’à 40 analyses par heure (contre 50 à 80 par jour pour un diagnostic traditionnel) et de réduire le coût par analyse jusqu’à 33 %. Compatible avec les scanners et infrastructures informatiques existants, elle fournit des résultats fiables à 99 %  (versus 70 % pour un technicien moyen). La jeune pousse normande de onze salariés a récemment annoncé une levée de fonds de 800 000 euros.

© CC pixabay

Cette solution d’IA, dédiée aux problématiques d’exploitation des réseaux (électricité, gaz,…), permet aux distributeurs d’analyser les différents flux à livrer à leurs clients pour éviter les surcharges et les coupures. Les données récupérées par des capteurs (température, niveau de pression, rapports d’incidents…) sont analysées et transformées en carte. Fondée fin 2014, DCBrain a déjà convaincu des grands comptes comme Total, la RATP, Enedis. Avec ce succès, la jeune pousse prévoit de grandir en Europe (Allemagne, Benelux, Espagne...). La start-up de quatre salariés prépare aussi une levée de fonds d’un million d’euros pour 2017.

Arnaud de Moissac, CEO chez DCBrain :

« DCbrain aide les gestionnaires de réseaux physiques (électricité, chaleur, logistique …) à mieux gérer la complexité croissante de leurs flux. Notre IA permet d’apprendre le réseau et son comportement à partir des données afin d’assister les opérationnels par de la visualisation et des recommandations. La finalité : un meilleur delivery pour leurs clients, une maîtrise des coûts et davantage de résilience pour les réseaux. Nous associons théorie des graphs, deep learning et traitement du signal pour appréhender la complexité local et global de ces réseaux. Par exemple, un nœud de production de flux sera modélisé comme une fonction de transfert non linéaire (deep learning) puis propagé dans l’ensemble du réseau (Graph). DeepMind a la même approche locale avec les datacenters de Google, l’aspect global lié au transfert et à l’équilibrage de flux entre unités modélisées en moins. La visualisation au travers d’interfaces web métier permet de rendre simple, utile et accessible cette technologie à nos clients qui ne sont pas des mathématiciens, mais des opérationnels (électriciens, thermiciens, logisticiens...). Nous sommes en train de boucler une levée de fond. »

© Drive.ai

Fondée en 2015 par 7 chercheurs de l’Université de Stanford, Drive.ai a créé un logiciel d’IA dédié aux véhicules autonomes. Basé sur le deep learning, il permet à une voiture d’apprendre en continu lors de ses trajets et d’améliorer ses réactions face à l’environnement pour aboutir à une prise de décision de la machine. La jeune pousse a aussi conçu un terminal, à poser sur le toit de la voiture, doté de caméras, radars et lidars (télédétection par laser). A terme, il permettra de communiquer avec les piétons, via des signaux « vous pouvez traverser » mais aussi des emojis. Le premier produit sera un kit pour les véhicules existants qui incluent le système de conduite autonome, la plateforme de communication et le device. Elle travaille déjà avec un fabricant de pièces détachées et a obtenu l’autorisation de tester ses voitures sur les routes californiennes.

© Echobox

Larry est une intelligence artificielle développée par la start-up Echobox. Destinée aux médias, elle assiste les rédactions dans la curation de leur contenu web et accroit leur audience sur Facevook et Twitter. Larry surveille les tendances sur les réseaux sociaux, les sujets consultés par vos followers et les articles qui « buzzent » sur votre site pour adapter votre stratégie en temps réel. Il détermine le chapô le plus accrocheur pour un post et y intègre les hashtags les plus pertinents. Selon son créateur, Antoine Ammann, Echobox augmente les pages vues de Facebook, en moyenne de 31 %. La jeune pousse de 21 salariés, ne communique pas sur son nombre exact de clients mais indique que Libération, Le Figaro et Le Monde l’utilisent. Ce dernier assure avoir augmenté son audience Facebook de 25 % et de 116 % pour Twitter.

Jean-François Gagné, cofondateur d'Element AI. © Element AI

Transformer l'IA en un business qui marche en s'appuyant sur les chercheurs. Voilà en résumé, l'ambition de la start-up montréalaise Element AI et son co-fondateur Jean-François Gagné. Serial entrepreneur du numérique, celui-ci a créé la société à l'été 2016 avec un mot d'ordre « AI first », à savoir trouver les bons algorithmes pour rendre intelligente la masse gigantesque de données des grandes entreprises et déboucher, par exemple, sur de meilleures analyses prédictives. Ayant sans peine réuni un premier tour de capital avec notamment un des plus gros fonds d'amorçage canadien, Real Ventures et aussi Microsoft, la (très) jeune pousse emploie déjà 80 personnes, dont la moitié de « PhD». « Ma philosophie, c'est que ces 101chercheurs doivent jouir d'une grande liberté. Nos ingénieurs sont là pour faire l'interface entre ceux-ci et l’identification des besoins de nos clients. Côté applications, Element AI cible quatre domaines : la cybersécurité, les Fintech, la logistique et la robotique (voiture autonome, industrie, drones). Nous travaillons déjà pour une dizaine de clients, mais une centaine de prospects sont identifiés », lance Jean-François Gagné. Celui-ci ne conçoit pas son expansion uniquement sur le sur-mesure, mais voudrait développer des briques logicielles peu ou prou standardisées. En attendant, il vient d'ouvrir une antenne à Toronto et se prépare à sa deuxième levée de fonds. Objectif : passer à 200 personnes d'ici un an !

Texte : Pierre-Olivier Rouaud

Arnaud Legrand, fondateur d'Energiency © Energiency

Cette start-up rennaise de 14 salariés édite un logiciel de machine learning qui réduit la consommation énergétique des industries. Il analyse en continu les données issues de capteurs intelligents et identifie de nouveaux gisements d’économies d’énergie. Disponible en mode SaaS, le logiciel propose de renseigner l’ensemble des données d’un contrat énergétique, ce qui permet non seulement d’avoir une vision en euros – et non en kilowattheures – de sa consommation mais aussi de visualiser les périodes creuses et pleines. Grâce à la prise en compte de l’historique de consommation et des données du contrat, Energiency peut également prédire la consommation future. Fondée en 2013 par Arnaud Legrand, la jeune pousse a levé 2,7 millions d’euros en début d’année pour notamment recruter 15 collaborateurs en 2017.

© Hease Robotics

Hease est un robot doté d’une intelligence artificielle, capable de renseigner et répondre aux nombreuses questions qui lui sont posées. Interactif, il intervient notamment comme soutien du personnel d’accueil existant pour le soulager de certaines tâches et peut apporter un service d’accueil dans des endroits où ce service n’existe pas (aéroports, gares de nuit, zones reculées des centres commerciaux…). Le prototype a été présenté au CES2017 de Las Vegas et devrait être commercialisé en fin d’année par cette start-up lyonnaise fondée par Max Vallet et Jade Le Maître.

© Hexachords

Créée par Richard Portelli en juin 2015, Hexachords propose un logiciel basé sur l’intelligence artificielle qui compose des morceaux de musique. Le compositeur doit simplement rentrer les paramètres de bas niveau (humeur, noirceur…) et de haut niveau (tonalité, accords, instruments…) et le logiciel, Orb Composer, donne naissance à un morceau. Dans le logiciel, il peut changer un instrument, changer un peu, le modifier. Il peut ainsi se concentrer uniquement sur son empreinte artistique. Des compositeurs nous contactent pour être bêta testeur. On crée une communauté pour tester l’ergonomie. La jeune pousse de trois salariés est aussi en contact avec des jeux vidéo car la musique change en fonction de la situation du joueur. Une campagne de crowdfunding prévue pour la fin avril sur Orb Composer. Cherche 200 000 euros pour lancer la commercialisation du logiciel. Il existe trois versions : une  complète avec la possibilité de contrôler très finement les paramètres (800 euros), une intermédiaire à 400 euros et une basique à 200 euros. Si la campagne, recrutement fin 2017 dépendra de la campagne.

Une partie de l'équipe Heuritech © Ursine Schmitt

Cette start-up a développé une solution de reconnaissance automatique et en temps réel d’objets, formes, personnes, à l’intérieur d’une image ou d’une photo postée sur le web. Basée sur le deep learning, elle est destinée au secteur du luxe, de la mode et de la beauté pour permettre de détecter les tendances pour la conception de collections, la gestion des achats/réassorts, l’optimisation du merchandising sur les plateformes d’e-commerce… Fondée en 2013 par Tony Pinville et Charles Ollion, Heuritech prévoit de recruter une dizaine de personnes (marketing, commerce, R&D). La jeune pousse de 15 salariés a levé 1,1 million d’euros en janvier 2017, notamment auprès de Serena Capital, qui a créé un nouveau fonds dédié à l’intelligence artificielle et le big data en début d’année.

© Julie Desk

Fondée en 2014 par trois ingénieurs polytechniciens, Julien Hobeika, Nicolas Marlier et Guillaume Michiels, Julie Desk est une assistante virtuelle qui planifie, organise et annule des rendez-vous internes et externes. Dotée d’une intelligence artificielle, elle s’adapte aux habitudes et aux préférences de chacun. Pour lui déléguer une tâche, il suffit de la mettre en copie ou de lui adresser directement un mail. Ensuite, Julie échange avec les interlocuteurs et traite directement avec eux tout en gardant l’utilisateur en copie pour qu’il soit tenu au courant automatiquement des éventuels changements. La jeune entreprise a dépassé les 200 références clients, qui correspondent à 10 000 rendez-vous pris par mois. De grands comptes, dont les noms ne peuvent pas être communiqués, font déjà partis du portefeuille de la start-up. Une nouvelle fonctionnalité qui permet aux utilisateurs de créer des « cercles de confiance » au sein de leur réseau, pour permettre par exemple à Julie d'organiser des rdv avec ces personnes sans avoir l'accord préalable de l'utilisateur. La seconde concerne une levée de fonds que la start-up va réaliser dans les prochains mois. 

Greg Tanaka, fondateur de Percolata. © Percolata

Basée à Palo Alto (Californie), Percolata permet aux retailers de former la meilleure équipe de vendeurs en prédisant le trafic en magasin. La start-up, fondée en 2012 par Greg Tanaka, a conçu des capteurs qui permettent de mieux connaître les profils des clients. Les données sont ensuite envoyées sur une plateforme prédictive disponible en mode SaaS qui sont croisées avec d’autres informations (planning des équipes, calendrier,…). Selon Percolata, les magasins enregistrent une augmentation de 20 % de leur chiffre d’affaires par an avec la même masse salariale. Depuis sa création, la jeune pousse a convaincu de nombreuses enseignes comme Uniqlo, Samsung, Nike ou encore Catimini, une marque française de prêt-à-porter haut de gamme pour enfants. La société californienne intensifie ses efforts en Europe et en Asie ; elle a d’ailleurs déjà ouvert un bureau en Chine.

© Qopius

Roy Moussa, Antonin Bertin et Nicolas Bertin ont lancé en 2016 Qopius, une plateforme, basée sur le deep learning, qui permet aux marques, distributeurs et prestataires de services (Nielsen, Ipsos…) de mieux comprendre leur merchandising et mieux gérer leur stock. Pour ce faire, il suffit de prendre un rayon en photo et la solution reconnait quels produits sont présents, où est placée la marque dans un rayon, le prix exact… Au lieu de procéder à un audit qui dure environ trente minutes, le commercial n’en a que pour quelques secondes. La start-up de cinq salariés compte une douzaine de clients et prépare une première levée de fonds pour 2017 de « plusieurs centaines de milliers d’euros », selon Roy Moussa. Ce financement lui permettra d’embaucher des profils techniques et des commerciaux, créer un budget marketing et se développer aux Etats-Unis et au Moyen-Orient.

© CC pixabay

Shift Technology a développé une technologie reposant sur la data science et le machine learning qui aide les assureurs à automatiser la détection des fraudes opportunistes et en bande organisée. Des alertes en temps réel sont envoyées aux gestionnaires de fraude si un sinistre est considéré comme suspect. La jeune pousse de 55 salariés, qui compte une vingtaine de clients, assure travailler avec la plupart des grands assureurs français et quelques sociétés étrangères (Chine, Mexique, Etats-Unis…). Shift Technology a récemment ouvert des bureaux à Singapour et Hong-Kong et prévoit une installation prochaine en Espagne. Fondée fin 2013 par Eric Sibony, David Durrleman, Jeremy Jawish, elle compte recruter 15 personnes avant la fin de l’été, des data scientists, des commerciaux et des chercheurs.

© CC Negative Space

TinyClues propose de détecter les signaux faibles émis par les consommateurs sur tous les canaux pour en extraire des prédictions et des recommandations. Destiné aux équipes marketing de sites d’e-commerce, l’outil permet augmenter de 30% en moyenne le revenu de leurs campagnes CRM, d’après la start-up. Fondée en 2010 à Paris par David Bessy, un normalien, et Jakob Haesler, un ancien de McKinsey, la start-up a choisi de peaufiner pendant trois ans sa R&D pour proposer sa technologie à base d’algorithmes de « machine learning ». Elle compte aujourd’hui 14 salariés. Français tels que 3 Suisses, Cdiscount, la Fnac, France Billet, La Redoute, Priceminister, Rueducommerce, Vente-privee.com…

20 © Vekia

Fondée en 2008 à Lille par Manuel Davy, un ancien chercheur du CNRS, Vekia aide les distributeurs à optimiser la gestion de leurs stocks grâce au machine learning. La start-up effectue des prévisions de vente qui peuvent être utilisées pour calculer des propositions de commandes en magasin ou en entrepôt en tenant compte des conditionnements, des prix d’achat et de vente, des délais réels de livraison, des contraintes de transport… Aujourd’hui, la jeune société d’une cinquantaine de salariés revendique 10 clients dont Leroy Merlin, les Galeries Lafayette, But ou encore Mr. Bricolage. Elle compte créer une filiale aux Etats-Unis à la rentrée 2017. En mars dernier, elle a annoncé l’ouverture d’un bureau en Angleterre.