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Prophesee, l’espoir du renouveau grâce à l’industrie et à la défense

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Lu il y a 7 minutes



Placée en redressement judiciaire, la deeptech Prophesee, conceptrice de capteurs de vision évènementielle, compte sortir de l’impasse en misant sur des applications à haute valeur ajoutée dans l’industrie et la défense. Un plan détaillé par son nouveau dirigeant, Jean Ferré, que la rédaction d’Industrie et Technologie a rencontré le 13 janvier dernier.

À l’origine de capteurs de vision évènementielle inspirés de la vision humaine, aussi frugaux que rapides, la deeptech parisienne Prophesee a été emblématique de la réussite française dans le domaine de la tech. Financée par une centaine de millions d’euros, sa technologie novatrice lui a valu un partenariat industriel signé en 2021 avec Sony, leader mondial du capteur d’images. Mais en octobre 2024, on apprenait la mise en redressement judiciaire de cette pépite, née dix ans plus tôt de l’Institut de la vision. « Prophesee s’est peut-être concentrée un peu trop sur l’innovation, avec excellence certes, mais a cru que le marché serait là à patienter. On était prêt pour la voiture autonome, mais elle n’était pas prête pour nous ! », fait remarquer Jean Ferré, à la tête de l’entreprise depuis novembre dernier et le départ de Luca Verre, le dirigeant historique.

Ce polytechnicien de formation, qui a roulé sa bosse chez Microsoft, Thales ou encore au Boston Consulting Group, fait allusion à l’orientation stratégique de Prophesee ces dernières années : le volume à destination du grand public, susceptible d’accroître un chiffre d’affaires encore maigrelet et de drainer les investisseurs. Comme un symbole, la deeptech s’était approchée de Qualcomm et des fabricants de smartphones, dont Xiaomi en Chine. Couplé à un capteur d’image classique, son capteur évènementiel, objet d’une première démonstration au Mobile World Congress (MWC) en 2023, était en mesure d’annuler un flou de bougé même en cas de mouvement très rapide.

La technologie est probante et validée, mais l’affaire tarde. « Prophesee comptait sur cette grosse commande, souligne Jean Ferré, et, dans l’attente, a commencé à travailler sur une nouvelle levée de fonds en 2023. » Celle-ci n’aboutit pas. Les retombées commerciales espérées en provenance de Chine ne se concrétisent pas non plus. Et la voiture autonome ou le casque de réalité augmentée (le capteur de Prophesee peut s’appliquer au suivi oculaire) demeurent trop marginaux pour être des planches de salut.

S’ensuit le choix du redressement judiciaire, avec ses conséquences : coupe dans les effectifs (de 120 à 55 personnes), déménagement dans des locaux moins onéreux… Appelé par le fonds Critical Path Ventures, Jean Ferré, pour s’extraire dans les « deux à trois mois » de la procédure de redressement judiciaire, établit un plan de développement qui reçoit l’assentiment des actionnaires et des investisseurs, nouveaux comme anciens. « Le mot d’ordre est de se focaliser sur la valeur », précise-t-il. Et de lister en premier lieu le marché du drone, qu’il s’agisse de détecter ces engins robotisés, de les aider à naviguer ou d’éviter les collisions.

Vidéos à l’appui, Jean Ferré et Christoph Posch, cofondateur et directeur technique, exposent les avantages d’un capteur évènementiel pour la fonction de détection. Même si l’image fourmille de détails, même si le drone est éloigné, même à contrejour, le capteur de Prophesee, qui ne perçoit que les informations dynamiques, décèle le mouvement là où un capteur standard échoue. Il peut même déterminer un changement dans la fréquence de rotation des rotors, signe d’un changement de direction ou d’un transport de charge. Ces qualités semblent plaire au secteur de la défense, dont Thales, Safran, MBDA et la direction générale de l’armement, mentionnés sur le site web de Prophesee.

Une collaboration plus étroite avec l’utilisateur final

L’analyse vibratoire des machines sur les lignes de production, un moyen d’observer les anomalies et d’anticiper les pannes, est la deuxième application évoquée. La vision industrielle fait du reste partie de la culture de l’entreprise : le spécialiste Imago Technologies commercialise depuis plusieurs années une caméra intégrant un capteur Prophesee. Cependant, la méthode, quelle que soit l’application visée, va changer, la deeptech ne voulant plus se résumer à un fournisseur de capteur et de logiciel. « Notre idée est de travailler avec les utilisateurs finaux, leur écosystème, de participer à la résolution de leurs problèmes, d’être plus proche de l’usage, détaille Jean Ferré. On ferait du conseil au début, puis un produit minimum viable, payés par le client. S’il est convaincu, on passe au déploiement avec un modèle par abonnement, pour que nous puissions générer des revenus récurrents. »

Le recentrage sur des verticaux B2B à haute valeur ajoutée dans l’industrie et la sécurité n’exclut pas de nouvelles tentatives sur les marchés de plus gros volume, mais sans prise de risque. « Si un client vient nous voir pour la voiture ou le casque de réalité augmentée, c’est à lui de savoir si le marché existe, complète-t-il. Soit il choisit un de nos capteurs sur étagère, soit il veut du nouveau et met l’argent sur la table. Avant, c’était notre actionnaire qui avançait cet argent. »

Un projet de R&D avec le CEA

Outre des évolutions incrémentales classiques (miniaturisation, montée en définition…), les équipes de Prophesee considèrent l’élargissement de la gamme avec un capteur événementiel sensible à l’infrarouge, répondant aux besoins de détection nocturne pour la sécurité. Par ailleurs, et ce n’est pas une surprise, la nouvelle génération de capteurs va intégrer davantage d’IA. Sur le sujet, un projet de R&D est en cours avec le CEA depuis trois ans.

« Ce capteur triple stack (triple couche, ndlr) fera le prétraitement et le traitement cointégrés des données évènementielles, décrit Christoph Posch. Du fait de l’absence d’accès à une mémoire externe, la consommation totale serait très basse, de l’ordre du milliwatt. Nous optons pour des réseaux de neurones de graphes (GNN) adaptées aux données évènementielles, le meilleur choix pour encoder et traiter la nature tridimensionnelle de ces données, en 2D dans l’espace et dans le temps. »



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