00:01Tech & Co, la quotidienne, l'invité.
00:30C'est Raoul Bravo qui est là.
00:31Bonsoir Raoul.
00:32Bonsoir.
00:32Vous êtes le président et le fondateur de OutSight.
00:36Et vous développez une IA qui arrive à comprendre le monde physique, c'est ça ?
00:41Avec évidemment des capteurs, des lidars, etc.
00:44Expliquez-nous ce que vous faites chez OutSight et quelle est votre mission ?
00:47Exactement, c'est le monde physique, mais le monde physique compris dans le sens où tout ce qui se déplace,
00:53tout ce qui bouge dans le monde physique et évidemment aussi ce qui ne se déplace pas.
00:59Concrètement, utilisons un exemple, c'est qui nos clients ?
01:02Nos clients aujourd'hui, c'est par exemple des gros aéroports partout dans le monde,
01:06depuis l'Australie jusqu'à l'Amérique du Sud, l'Amérique du Nord, évidemment en France,
01:10qui gèrent des flux de passagers en dizaines de millions.
01:15Aujourd'hui, on suit le mouvement de plus de 280 millions de personnes chaque année.
01:20Et c'est quoi l'enjeu ?
01:21L'enjeu, c'est de comprendre de façon très précise où chaque passager se trouve,
01:26qu'est-ce qu'il fait, comment il interagit avec les autres, comment il interagit avec le monde.
01:32Autrement dit, numériser les flux physiques, le mouvement.
01:37Numériser les mouvements, ça veut dire comprendre le monde en 3D.
01:41Mais après, quel rôle a l'IA là-dedans ?
01:43C'est de pouvoir prédire tout ça ?
01:46Parce que finalement, aujourd'hui, on arrive à analyser des foules, à comptabiliser des gens, etc.
01:52Vous, quelle est votre valeur ajoutée ?
01:55Aujourd'hui, avant le CTI physique, ce qu'on fait plutôt, c'est de la statistique.
01:59C'est-à-dire, grosso modo, parce que je sens le téléphone de X milliers de personnes,
02:05je peux à peu près prédire comment ils vont se déplacer.
02:08Là, on parle d'une toute autre question, ce qui est plutôt de comprendre pour chaque individu,
02:14physiquement, vraiment sa position dans l'espace et son comportement.
02:18Cela n'était pas possible jusqu'à là.
02:21Ce n'est pas possible avec des caméras, avec l'image.
02:23C'est possible avec la 3D.
02:26En réalité, il s'agit d'une discipline nouvelle de l'IA.
02:29Voilà. Comprendre le monde en 3D, ça n'a pas grand-chose à voir avec comprendre des images
02:36et encore moins, comprendre du texte.
02:39Parce que, d'après ce que j'ai compris, vous utilisez beaucoup les lidars
02:43pour avoir cette projection 3D.
02:47Si on reprend l'exemple d'un aéroport, je crois que vous faites une expérimentation à l'aéroport de Bordeaux
02:53pour anticiper les files d'attente, c'est ça ?
02:56Oui. En fait, si vous voulez, le lidar est un moyen de capturer cette donnée 3D,
03:02ce monde 3D. Ce qui nous intéresse, c'est surtout la donnée 3D.
03:05Et il s'avère qu'aujourd'hui, le lidar, c'est l'appareil qui le permet.
03:08Une fois qu'on a capturé cette donnée en 3D, un des usages, c'est celui qui fait l'aéroport
03:15de Bordeaux,
03:16qui est de comprendre les temps d'attente.
03:18Mais une fois que vous avez numérisé la réalité, les usages, ils sont extrêmement divers.
03:24Une fois que vous savez où se trouve tout le monde, tout le temps, partout, tout ce qu'ils font,
03:29vous pouvez comprendre leur comportement à la distance, vous pouvez comprendre où est-ce qu'il se pose des problèmes,
03:34vous pouvez comprendre en tant qu'opérateur où il y a un besoin de ressources additionnelles pour traiter ces flux,
03:40où se trouve le problème et aussi les situations de sécurité qui pourraient...
03:45D'accord. Parce qu'on évoque les aéroports, mais ça peut marcher aussi dans les usines,
03:50les entrepros, les infrastructures aussi, j'imagine, non ?
03:53Exactement. En fait, c'est n'importe quel endroit dans lequel il y a un flux physique.
03:59Pas seulement des personnes, mais des véhicules, des voitures, autres, et des robots.
04:04Parce qu'une fois, vous avez compris le monde en 3D, en temps réel, un robot peut évoluer dans ce
04:12monde
04:12en interaction avec des personnes, en toute sécurité, surtout de façon efficace,
04:16parce qu'on donne au robot une compréhension immédiate de tout ce qui se passe dans le site,
04:22bien au-delà de ce que les capteurs du robot lui permettent.
04:26D'autant que la précision est assez folle quand même.
04:29Vous arrivez à repérer des individus ou des mouvements.
04:34C'est quoi l'échelle ? C'est le centimètre ? C'est quoi ?
04:37Il y a deux échelles importantes.
04:39La première, c'est effectivement la précision de détection, c'est quelques centimètres de position.
04:44Mais je trouve un peu plus impressionnant la capacité à, dans un terminal
04:50avec des dizaines de milliers de personnes, être capable de suivre le mouvement individuel,
04:56pendant des heures.
04:57Alors qu'ils sont dans des foules incroyables.
04:58Alors qu'ils sont dans des foules, avec des bagages, avec des chariots, avec des...
05:02Et ils sont tous plus ou moins pareils, finalement.
05:05Et donc, comment on arrive à faire ça ?
05:07En utilisant un paradigme qui est très différent que les caméras,
05:11on n'identifie pas la personne, on n'a pas l'image, on ne sait pas qui c'est.
05:15Ce qui nous intéresse, c'est seulement sa position, sa forme,
05:18pour savoir que c'est la même personne qu'on va suivre à travers le tour.
05:22Et vous détectez quoi ?
05:23Donc sa forme, mais aussi sa manière dont elle marche.
05:27Quels sont les paramètres, là, que vous repérez ?
05:30En fait, le point est que quand vous êtes capable de traiter la donnée en 3D,
05:37qui est très compliqué, parce que ce sont des données massives,
05:39vous n'avez pas besoin...
05:41C'est un peu comme une empreinte biométrique, finalement.
05:43C'est une empreinte, mais qui est éphémère aussi.
05:48La notion, ça n'identifie pas la personne,
05:50ça nous donne juste une trace, en fait, qu'on peut suivre à travers le site.
05:54Alors, toute cette data que vous engrangez, elle a de la valeur,
05:57parce qu'on parle de plus en plus, aujourd'hui, de robotique,
06:01alors que ce soit de la robotique industrielle,
06:03mais aussi des humanoïdes qui gagnent à être intelligents.
06:06Est-ce que vous allez pouvoir partager tout ce savoir
06:10pour justement créer, demain, peut-être une intelligence pour ces robots ?
06:14Est-ce que ça a un rapport ou pas ?
06:16On le fait déjà.
06:18Aujourd'hui, on équipe déjà des sites pour déplacer des robots.
06:22On a déplacé plus d'un million de mouvements de façon autonome,
06:25en production, dans différentes usines, notamment automobiles.
06:29Ah, voilà, d'accord.
06:30Ce que nous faisons, comme vous avez remarqué,
06:33ce n'est pas limité aux aéroports.
06:35Les aéroports, c'est des gros consommateurs de nos solutions,
06:38mais n'importe quel endroit dans lequel il y a des besoins
06:42et des mouvements physiques est un candidat.
06:44Mais un point important, si on prend juste 30 secondes de recul,
06:50numériser le monde physique, c'est équivalent au moment
06:53où on a digitalisé nos processus Internet.
06:57Quand on a découvert Internet, c'est vrai qu'envoyer un e-mail
07:02a un certain avantage par rapport à envoyer une lettre par la poste.
07:06Mais c'est très limitant de dire qu'Internet permet tout simplement
07:10d'économiser le papier.
07:12En réalité, Internet ou la digitalisation a ouvert un monde
07:17des possibilités qu'on n'était même pas capable d'imaginer.
07:19Mais quand on numérise le monde physique, pour la première fois,
07:24personne au monde ne peut dire qu'aujourd'hui,
07:28je suis le mouvement des centaines de millions de mouvements par an,
07:31ce que nous faisons.
07:32Ça ouvre des opportunités et des valeurs, des cadousages
07:37qu'on ne pourrait même pas imaginer au début,
07:38qu'on découvre tous les jours.
07:39Qui fait ça par vous ?
07:41Il y a d'autres boîtes qui sont spécialisées dans ce que vous faites ?
07:44Très peu, très peu. On est pionniers, on a créé une catégorie nouvelle.
07:50Avant nous, il n'y avait pas d'autres personnes qui proposaient ça.
07:53Évidemment, quand nous avons montré la voie,
07:56il y a des acteurs qui étaient présents dans différents marchés,
08:00qui n'étaient pas spécialistes de ce qu'on fait,
08:01mais qui ont commencé à travailler sur le sujet.
08:05Donc on peut aujourd'hui vraiment être fiers
08:06qu'on est vraiment le leader mondial en France.
08:09On a équipé quand même des aéroports comme Dallas, aux Etats-Unis.
08:12Ces sites critiques, on parle de souveraineté,
08:14les Etats-Unis nous permettent d'équiper un site critique.
08:18Singapour, on vient de l'annoncer, on l'annonce aujourd'hui.
08:20Singapour, l'aéroport qui est un peu la Ferrari des aéroports,
08:23on va dire la référence, et notre client.
08:26Mais la même chose pour Rome, Milan, Paris, Bordeaux, vous l'avez nommé,
08:30mais même Hawaï et d'autres partout dans le monde.
08:33C'est génial.
08:34Et alors, si vous vous projetez,
08:36parce qu'on parle beaucoup de futur ici dans ce rendez-vous BIG,
08:39comment vous vous imaginez dans 5 ou 10 ans,
08:41vers quelle direction aimeriez-vous aller chez OutSite ?
08:44En fait, ce que nous faisons aujourd'hui,
08:47sauf pour nos clients,
08:48ça ressemble à la science-fiction.
08:50Quand on montre à un client, un prospect,
08:53parce qu'un client il comprend déjà,
08:54mais un prospect ce qu'il pourrait faire avec notre solution,
08:57il n'y revient pas, il ne l'imagine pas.
09:00Dans 5 ans, ça sera banal.
09:02Dans 5 ans, comprendre les mouvements des millions de personnes,
09:05de façon précise, de façon anonyme,
09:08ça sera aussi banal qu'encore une fois,
09:10il y a un e-mail.
09:11Et ce qui va être intéressant,
09:12c'est qu'on va pouvoir extraire comme information,
09:15comme valeur,
09:16notamment pour un meilleur usage des sites
09:19que nous déployons.
09:21Parce que l'enjeu pour nos clients,
09:23c'est aussi comment mieux utiliser
09:26les mêmes sites, les mêmes ressources,
09:29de façon plus efficace
09:30et aussi accessoirement,
09:32de façon plus agréable
09:33pour les passagers ou les sous-sagers.
09:36En fait, grâce à votre technologie,
09:38on arrive à faire carrément,
09:40quasiment un jumeau numérique
09:41d'un aéroport, d'une usine,
09:44c'est ça en fait ?
09:45C'est un peu plus que ça,
09:46nous appelons ça un jumeau numérique dynamique.
09:49Dynamique, oui.
09:50Parce que par jumeau numérique,
09:52souvent on comprend les murs,
09:54les équipements.
09:55C'est la manière dont il est fréquenté.
09:57Voilà, de la même façon que World Models,
09:59qui est un peu à la mode sur l'IA,
10:01avant tout, parle du monde physique
10:02pour que les robots apprennent
10:05le monde physique.
10:06Nous, on va plus loin,
10:08on est dans Dynamic World Models.
10:10Dynamic World Models,
10:11c'est qu'évidemment,
10:12on s'intéresse au monde physique,
10:13mais avant tout,
10:14à comment les déplacements des personnes
10:16et des véhicules, des robots
10:18s'intéressent avec le monde physique.
10:20Merci beaucoup, Raoul.
10:21C'était passionnant.
10:23Vous êtes le fondateur et le président
10:24de OutSight, ici présent.
10:26Donc, à Big.
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