- il y a 3 jours
Damien Mulhem, cofondateur de XXII, était l'invité de François Sorel dans Tech & Co, la quotidienne, ce jeudi 4 décembre. Il s'est penché sur le produit IA phare de son entreprise, baptisé Core, sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au jeudi et réécoutez-la en podcast.
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00:00Tech & Co, la quotidienne, l'invité.
00:04Tech & Co, la quotidienne, toujours ici à Station F, à l'occasion de ce EA Pulse.
00:11Encore une start-up à découvrir, quoique une boîte qui a 10 ans, est-ce que c'est encore une start-up ?
00:15On va poser la question à Damien Mulem qui est avec nous. Bonsoir Damien.
00:18Bonsoir.
00:19Vous êtes cofondateur de 22.
00:21Oui.
00:21Alors, start-up ou pas start-up ?
00:23C'est une bonne question. On se pose aussi la question, même nous, tous les jours.
00:27On reste une start-up parce qu'on a l'agilité et on aime ça, avoir de l'agilité.
00:31Mais effectivement, au bout de 10 ans, on peut être considéré comme une scale-up puisqu'on est dans cette tendance-là.
00:37Exactement. Vous êtes une entreprise française de deep tech qui est spécialisée dans la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle.
00:46Expliquez-nous un petit peu le cheminement de 22, tout ce que vous faisiez il y a 10 ans et comment vous avez embrassé l'IA générative et tout ça.
00:56Expliquez-nous.
00:58Écoutez, au tout début, 22, on était une société de recherche appliquée.
01:03Donc, on n'avait que de l'expérience dans le monde de la vision par ordinateur, donc avec nos ingénieurs ou nos docteurs.
01:08Et notre objectif était de résoudre des problèmes.
01:10Donc, si je prends un aéroport, prédire le départ des avions, par exemple.
01:13On en a fait beaucoup des projets de cette manière-là.
01:16Et fort de cette expérience, on s'est retrouvé souvent au même problème.
01:20Le problème, c'est qu'on sait faire de l'IA, on sait faire de la vision par ordinateur, on sait l'appliquer.
01:25Mais quand il faut déployer, c'est-à-dire ne pas être sur un seul cas d'usage, mais se déployer sur des centaines de caméras ou dans un certain...
01:31Quand vous avez un client qui vous dit, voilà, j'aimerais que vous fassiez ça, ça et ça et là, ah, ça se complique.
01:36C'est ça.
01:36Et on ne veut pas réinventer la roue à chaque fois.
01:38Donc, du coup, en 2019, donc il y a quelques années maintenant, on a décidé de mettre à profit tout notre savoir et notre connaissance qu'on avait pu appliquer avec tous nos clients à date
01:48pour en faire un produit qu'on a appelé Core, donc qui est le cœur même de toute notre intelligence, tous nos pipelines d'IA.
01:55Parce qu'il n'y a pas que les modèles de détection, il y a tous les pipelines, le conditionnel, l'IA génératif qui est arrivé par la suite
02:01pour justement être capable d'offrir à, pas seulement dans des cas complexes, mais dans le monde du retail, par exemple,
02:07pouvoir apporter aussi nos solutions et pouvoir répondre à leurs problématiques.
02:11Vous allez nous donner quelques exemples, justement, parce que c'est assez abstrait, mais j'imagine qu'avec l'exemple, on aura, on pourra imager.
02:19Simplement pour un peu dresser votre pédigré, vous êtes lauréat du programme France 2030.
02:24Oui.
02:24Vous êtes soutenu par BPI France et de grands groupes stratégiques.
02:29Donc, enfin, voilà, c'est durant ces dix ans, vous avez grandi.
02:34Finalement, vous êtes pris au sérieux maintenant.
02:37Et alors, les exemples, donnez-nous quelques exemples de ce que vous faites.
02:40Un exemple concret de ce qu'on apporte aujourd'hui, tout le monde connaît dans le monde du digital les sites web,
02:46où on est capable pour une marque, sans citer de marque directement, mais pour une marque de comprendre le parcours d'un utilisateur.
02:52Vous pouvez citer des marques, il n'y a aucun problème.
02:54Je le ferai peut-être dans mon explication.
02:56Oui, bien sûr.
02:57Et du coup, c'est de leur apporter la connaissance quand c'est un site web, typiquement.
03:01Nous, on ne fait pas de site web, on est dans le monde physique.
03:03On utilise des caméras qui sont en place dans des magasins, typiquement.
03:06Et en fait, on va reprojeter la même chose de manière complètement anonymisée et RGPD Compliance,
03:11parce qu'il faut l'être aujourd'hui.
03:12C'est important pour le respect de tout le monde, d'être capable du coup de comprendre le parcours client,
03:18un temps d'attente ou dans le monde de la logistique, parce que c'est aussi un des secteurs dans lesquels on travaille,
03:23avoir des actions opérationnelles.
03:24On ne fait que du traitement en temps réel, c'est-à-dire qu'on ne stocke jamais d'informations, d'images,
03:29puisque pour être compliance, il faut respecter cette partie-là.
03:33Aucune donnée personnelle.
03:33Elle guette et on a souvent échangé avec eux, d'ailleurs, et je pense que c'est important,
03:39quand il y a des législations en cours ou des régulations, d'en avoir conscience et de savoir les appliquer,
03:43parce que ça rassure aussi tout le monde, nous en tant qu'individus, et aussi les entreprises avec lesquelles on travaille.
03:49Donc vous arrivez à gérer les foules, en quelque sorte, ou en tout cas le trafic d'un magasin.
03:54Mais pourquoi faire, en fait ?
03:57Quelles sont les problématiques des magasins qui font appel à vos services ?
04:01La problématique, elle peut être en termes de ressources.
04:04Ça nous est tous arrivé d'aller dans un magasin, d'avoir une rupture de stock qu'on ne voit pas,
04:08ou pas assez de personnes pour nous accueillir ou nous répondre.
04:11Donc l'objectif de toutes les marques avec qui on travaille, c'est vraiment d'optimiser leur flux,
04:15de comprendre déjà quand viennent les gens, combien de temps ils peuvent passer en magasin,
04:19est-ce qu'ils ont plus d'intérêt dans certaines zones de magasin,
04:21ou s'ils ont changé leur merchandising, de voir si ça a eu un impact.
04:24Et grâce à ça, ils ont des données opérationnelles temps réel,
04:27et ils peuvent du coup appliquer assez rapidement,
04:30à savoir à quel moment ils ont besoin soit de plus de ressources,
04:32moins de ressources, ou en tout cas de les localiser aux meilleurs endroits.
04:35C'est-à-dire que vous pouvez détecter par exemple qu'il y a trop de monde à la caisse,
04:37et que là...
04:39C'est ça.
04:40Enfin voilà, je veux dire, il faudra après essayer de régler ce problème à des moments bien précis.
04:44Oui, et un cas comme la caisse, aujourd'hui,
04:47à part si un humain regarde qu'il y a du monde à la caisse,
04:50c'est compliqué.
04:50Quelqu'un qui a la caisse, qui a la tête dans son travail,
04:53il ne voit pas qu'il y a 12 personnes.
04:54Donc nous, on va automatiser cette partie-là,
04:56donner l'information à un opérationnel,
04:58ça peut être un manager,
04:59qui lui, prend la décision en fin.
05:00Attention, il y a 50 personnes qui attendent,
05:02il faut que tout se décaisse.
05:04C'est exactement ça.
05:05Donc partout où on peut avoir un impact,
05:07les aider dans leur quotidien,
05:09déjà à comprendre,
05:10de pouvoir extraire,
05:11parce que la plupart des systèmes aujourd'hui en place dans des magasins,
05:14donc des capteurs standards, on va dire,
05:16qui vont compter,
05:17ne vont pas faire la distinction des vendeurs,
05:19ne vont pas enlever les enfants dans ces conditions-là.
05:22Donc on va être capable, nous, d'avoir une finesse de données
05:25qui est aussi très encourageante pour eux et utilisable.
05:29J'imagine que, enfin, pour les magasins,
05:32il y a aussi un problème de sécurité,
05:34le vol, des choses comme ça.
05:36Vous êtes sur ce marché-là ou vous n'y touchez pas ?
05:39Alors, on n'y touche pas.
05:41Ça ne veut pas dire qu'on ne le fera pas demain.
05:43Après, il y a d'autres boîtes qui s'en chargent.
05:45C'est ça.
05:45Il y a d'autres entreprises qui le font
05:47et nous, on ne veut pas avoir un impact
05:49ou cibler un individu.
05:50Nous, on essaie d'avoir de l'information, je vais dire, de masse.
05:53On se rapproche presque du big data à un certain moment
05:55puisqu'on n'utilise pas les images, nous.
05:57On utilise les données extraites de toutes ces images
06:00qu'on analyse pour en donner des informations.
06:02Et on ne veut pas aujourd'hui, en tant que 22,
06:04cibler un individu et dire,
06:06regardez, c'est lui qui a une action.
06:08On préfère analyser des comportements
06:10et voir ce qu'ils peuvent mettre en place
06:12pour minimiser cette approche-là
06:13plutôt que d'essayer de faire de la réprimander les personnes.
06:17OK. C'est intéressant, votre vision.
06:21Il y a une éthique aussi dans ce que vous faites.
06:23Complètement.
06:23J'ai l'impression.
06:24Complètement.
06:25On se pose toujours la question.
06:28Notre plateforme, elle est privacy by design.
06:30C'est un beau terme dans le monde du logiciel.
06:33Mais elle a du sens parce qu'effectivement,
06:35dans l'utilisation de notre plateforme,
06:37il y a des choses qu'on s'interdit par éthique
06:40et qu'on recommande à nos clients.
06:42C'est pour ça qu'il y a certaines fonctionnalités
06:43de notre plateforme
06:44où on accompagne toujours nos clients
06:45pour être sûr que c'est utilisé de la bonne manière.
06:48Et alors, vous récupérez quoi ?
06:49Des données, des caméras ?
06:50On parle aussi beaucoup de LIDAR aujourd'hui
06:52qui pourraient être un petit peu le bon produit
06:56parce que finalement, ça ne filme pas,
06:57mais ça détecte les mouvements,
07:00les choses comme ça.
07:02Vous vous intéressez à tout ça ?
07:03Alors, on est concentré, nous,
07:06sur la vision par ordinateur,
07:07donc les caméras principalement, l'image.
07:09Qui sont déjà installées en plus.
07:11Qui sont déjà installées.
07:11Et ça a été un de nos constats
07:13quand on a fait notre entreprise il y a 10 ans,
07:14c'est qu'il y a des milliards de capteurs dans le monde
07:16qui sont utilisés principalement que pour la sécurité.
07:18Donc, il n'y a pas de rentabilité sur ces systèmes-là.
07:21Donc, comment on pouvait optimiser
07:22ces capteurs déjà en place ?
07:24Les LIDAR sont des très bons systèmes
07:26et parfois même,
07:27et on travaille avec certaines entreprises
07:29qui ont des LIDAR
07:30pour justement être capable
07:31de confronter des informations.
07:33Parce qu'un LIDAR,
07:34il y a des informations qu'il ne va pas avoir
07:35et à l'inverse,
07:36il y a peut-être des informations
07:37que le LIDAR va avoir.
07:38Oui, c'est un double check en fait.
07:39Exactement.
07:39J'aime beaucoup l'analogie de l'être humain.
07:42Quand on a la vision,
07:44je veux dire, tiens,
07:45cette table, elle est en verre,
07:46ça doit être un beau système.
07:48Et quand je touche,
07:48ah non, c'est du plastique typiquement.
07:50Donc, le fait d'avoir des consensus...
07:51Je ne sais pas pour autant qu'elle n'est pas belle,
07:52attention.
07:53Elle est très belle.
07:53Ne vous moquez pas de notre table.
07:54Le fait d'avoir des consensus de validation
07:56en IA de manière générale
07:58ou même en tant qu'humain
07:59ou sur nos capteurs,
08:00je veux dire,
08:01sensoriels humains,
08:02ça a toujours un impact.
08:03Donc, on aime confronter ces données-là.
08:06Et même dans le monde du retail,
08:07typiquement,
08:08on croise des données toujours avec eux.
08:10C'est-à-dire que s'ils ont des données estimées
08:11de nombre de transactions par jour,
08:13on va les confronter au calcul qu'on a fait
08:15pour justement se rapprocher
08:16des chiffres les plus pertinents.
08:18On a pris l'exemple des magasins.
08:20Est-ce qu'il y a d'autres scénarios
08:22où vous êtes pertinent ?
08:23Vous parliez tout à l'heure des aéroports,
08:25mais le fait de checker comme ça les foules,
08:28ça a du sens, non ?
08:29Alors, ça a du sens,
08:31sachant que,
08:32je veux dire,
08:33en termes de sûreté,
08:34pas de sécurité,
08:34de sûreté,
08:35c'est un peu mélangé.
08:37Comprendre le flou de mouvement,
08:39le flux de mouvement, pardon,
08:41et comprendre combien de personnes
08:42à un instant T dans un endroit
08:43a des très forts enjeux.
08:45Parce que parfois,
08:46il y a des seuils de sécurité
08:47où une zone
08:48ne peut pas dépasser 1 000 personnes.
08:50Dans certains cas,
08:51ils devraient faire évacuer les lieux.
08:53Bien sûr.
08:53Donc, avoir ces informations.
08:53Et ça, il n'y a pas quelqu'un
08:54qui est en train de compter les gens
08:55un par un ?
08:56C'est difficile.
08:57C'est difficile.
08:57Ce serait possible,
08:58mais je pense que ce serait difficile
08:59à maintenir en tout cas.
09:01Donc, effectivement,
09:02on a ces enjeux-là
09:02de compréhension des flux
09:04pour permettre justement
09:06à savoir
09:06est-ce qu'on doit optimiser,
09:08est-ce qu'on doit gérer
09:09d'autres flux
09:09et ainsi de suite
09:10pour les aéroports typiquement
09:12puisqu'on travaille
09:12avec certains aéroports.
09:14Mais des endroits
09:15de type des salles de concert
09:16ou des salles d'événements,
09:18on a aussi des clients
09:19dans ces domaines-là
09:20et les problématiques
09:21se ressemblent souvent.
09:22On a à la fois
09:23entre le retail
09:23et comprendre un passage.
09:25Ici, typiquement,
09:26on aurait pu comprendre
09:27où les gens stationnent le plus.
09:29Quand je dis stationner,
09:30c'est plus dans une certaine zone.
09:32Ou sur quel stand,
09:33par exemple.
09:33Exactement.
09:34Ça, ça peut avoir
09:35de la valeur, en fait.
09:37Ça a de la valeur.
09:38Et on travaille aussi
09:39avec des centres commerciaux,
09:41typiquement.
09:42Et eux,
09:42ça va être comprendre
09:43justement le flux de mouvements.
09:44Est-ce qu'ils vont garantir
09:45à un magasin
09:46le nombre de passages
09:47qu'ils avaient estimés
09:48à cet endroit ?
09:49S'ils ouvrent un pop-up store
09:50au milieu,
09:51est-ce qu'il y a un intérêt ?
09:52Oui.
09:52Quel est l'impact
09:53de cette nouvelle animation ?
09:55Parce que tout a un rapport
09:56avec le ROI.
09:56Mais même dans les parcs d'attractions,
09:58il faudrait que vous alliez voir
09:58les Astérix,
09:59que les Disney,
10:01ça a du sens, en fait.
10:02Ça a du sens.
10:03La complexité,
10:05quand on faisait
10:06de la recherche appliquée,
10:07on s'est rendu compte
10:08qu'il y avait un problème
10:09de déploiement.
10:10On a fait notre produit.
10:11Et après,
10:11c'est l'intégration.
10:12Parce qu'on est encore
10:13dans un monde
10:14où l'IA,
10:15même si ça existe
10:16depuis plusieurs décennies,
10:18l'acceptation de tout le monde
10:19et le mettre
10:19dans les processus
10:20de grandes entreprises
10:21est toujours un peu long.
10:23Compliqué, long
10:24plus que compliqué.
10:25Parce que quand on s'entend tous,
10:26techniquement,
10:27il n'y a pas de problème.
10:27Ça s'appelle 22.
10:30Merci beaucoup,
10:31Damien Mulem,
10:31d'être passé par le plateau
10:32de Tech & Co
10:33ici à Station F.
10:34Vous en êtes le cofondateur.
10:35Merci.
10:36Merci.
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