Fondée en 2016 par trois jeunes ingénieurs, la startup Bilberry a développé un système basé sur des algorithmes de deep learning, permettant de réduire l'utilisation d'herbicides sur les terrains agricoles. Grâce à des caméras embarquées directement sur le matériel de désherbage et d'un ordinateur de bord, la solution de Bilberry scanne le terrain, identifie en temps réel les mauvaises herbes, et contrôle automatiquement la pulvérisation. Ainsi, les désherbants ne sont pulvérisés que là où c'est nécessaire. Ce dispositif permet en moyenne aux exploitants de réaliser 80% d'économie, tant sur les quantités d'herbicides utilisés que sur les coûts associés.
En seulement deux ans, la jeune startup a connu une croissance exceptionnelle, et continue son développement à l'international, notamment en Australie. Une innovation et une réussite qui ont valu à Bilberry de recevoir, en octobre 2018, le Trophée CAP'TRONIC dans la catégorie Jeune Entreprise.
C'est en 2014 que Guillaume Jourdain, Hugo Serrat et Jules Bequerie, tout juste sortis d'école d'ingénieur, ont eu l'idée de développer une solution à base d'intelligence artificielle appliquée au secteur agricole. Après un an de recherches, d'études sur le terrain et de rencontres avec des exploitants et des coopératives, il est apparu que le traitement des mauvaises herbes constituait un problème majeur, tant en termes de coûts que d'impact écologique.
Les trois ingénieurs décident alors de développer un système permettant de localiser la pulvérisation des herbicides uniquement sur les mauvaises herbes. La startup Bilberry est créée et dépose ses premiers brevets dès 2017.
« Notre solution permet de réaliser en moyenne 80%, explique Guillaume Jourdain. Par exemple, une pulvérisation initiale de 100 litres d'herbicides par hectare, peut être réduite à 20 litres par hectare. Sur de grandes surfaces agricoles, on peut rapidement réaliser des économies de dizaines de milliers de litres de glyphosate, et de millions de litres d'eau. »
Depuis sa création en 2016, Bilberry a dépassé le million d'euros de chiffre d'affaires, a multiplié ses effectifs par six et a déposé cinq brevets européens. Présent en France, en Allemagne, aux Pays-Bas et en Bulgarie, la jeune startup a commencé l'année dernière à commercialiser sa solution en Australie, où elle est à l'œuvre en ce moment-même pour le désherbage d'été.
Depuis décembre 2018, près de 7 000 hectares de terrains ont d'ores et déjà été scannés en Australie. D'ici la fin de la saison de désherbage, au mois de mars prochain, plus de 20 000 hectares devraient avoir été couverts. A l'heure actuelle, les économies réalisées par les clients australiens sont de l'ordre de 90%.
« Notre objectif aujourd'hui, en termes de surfaces, se situe entre 5 000 et 30 000 hectares scannés sur deux mois, précise Guillaume Jourdain. Plus les surfaces sont grandes, plus la solution s'avère rentable pour l'exploitant. »
La startup a récemment reçu une subvention de 500 000 euros de la région Ile-de-France pour continuer à développer ses produits qui sont conçus à 100% en interne.
En octobre 2018, Bilberry s'est vue décerner le Trophée CAP'TRONIC dans la catégorie Jeune Entreprise, lors de la journée « Cap sur l'Innovation », l'un des évènements incontournables de l'année dans l'écosystème de l'innovation en électronique et logiciels embarqués.
CAP'TRONIC a permis à Bilberry, au moment de la création de l'entreprise, de finaliser son cahier des charges et de réaliser une étude technico-économique de son système. Cet accompagnement avait permis de créer les premières architectures systèmes.
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La Danske Bank et Teradata implémentent un moteur d'intelligence artificielle (IA) qui surveille la fraude en temps réel. S'appuyant sur le service de conseil Think Big Analytics de Teradata, la Danske Bank utilise maintenant un outil de machine learning avancé pour détecter des fraudes sophistiquées dans les paiements bancaires et mobiles.
Teradata annonce la création d'une plate-forme de détection des fraudes basée sur l'intelligence artificielle qui devrait atteindre 100 % de ROI dès la première année. Cette plate-forme a été réalisée par Think Big Analytics, société du groupe Teradata, pour la Danske Bank, leader des services financiers dans les pays nordiques. Le moteur d'intelligence artificielle utilise l'apprentissage machine (Machine Learning) pour analyser des dizaines de milliers de caractéristiques latentes, évaluer des millions de transactions bancaires en ligne, en temps réel, afin de fournir des informations exploitables sur les activités frauduleuses. En réduisant sensiblement le coût d'investigation des faux positifs, la Danske Bank augmente son efficacité globale et est maintenant en mesure de réaliser des économies substantielles.
«La fraude liée aux applications est un problème critique et une priorité pour les banques. Les criminels sont chaque jour plus perspicaces et utilisent des techniques d'apprentissage machine sophistiquées. Il est essentiel d'utiliser des techniques de pointe, telles que l'apprentissage machine (Machine learning) pour les arrête», explique Nadeem Gulzar, Directeur de la division Advanced Analytics de la Danske Bank. «La banque s'attend à ce que la fraude s'aggrave, à court et à long terme, en raison de la digitalisation croissante des services bancaires et de la prédominance des applications bancaires mobiles. Nous sommes conscients de la nécessité d'utiliser des techniques de pointe pour confondre les fraudeurs, non pas là où ils en sont aujourd'hui, mais là où ils en seront demain. Avec l'IA, nous avons déjà réduit le nombre de faux positifs de 50 % ce qui nous a permis de réduire de moitié les effectifs de détection des fraudes et de les réaffecter à des rôles de plus grande valeur.»
L'ancien système de détection des fraudes de la Danske Bank était largement fondé sur des règles artisanales, appliquées de manière proactive par l'entreprise, au fil du temps. Avec un nombre record de faux positifs - allant parfois jusqu'à 99,5 % du total des transactions - les coûts et le temps associés aux investigations étaient devenu énormes. L'équipe était surchargée de travail sans pour autant être efficace.
Think Big Analytics a commencé à travailler avec la Danske Bank à l'automne 2016. Ils ont apporté à leur équipe d'analyse avancée des connaissances spécialisées sur la façon d'utiliser les données pour apporter de plus grands avantages à l'ensemble de l'entreprise. Les deux équipes ont commencé à construire un cadre à l'intérieur de l'infrastructure de la banque puis ont créé des modèles d'apprentissage machine avancés pour détecter les fraudes au sein de millions de transactions par an et, aux heures de pointe, au sein de centaines de milliers de transactions par minute. Pour assurer la transparence et favoriser la confiance, le moteur comprend une couche d'interprétation au-dessus des modèles d'apprentissage machine, qui fournit des explications et une interprétation de l'activité de blocage.
En termes de modélisation, les cas de fraude restent très rares, avec environ un cas de fraude pour 100 000 transactions. L'équipe a réussi à réduire de 50 % les faux positifs des modèles. En même temps, ils sont capables de capturer davantage de fraudes. Le programme anti-fraude de la Danske Bank est le premier à utiliser des techniques d'apprentissage machine tout en développant des modèles d'apprentissage profonds pour tester les techniques.
«Toutes les banques ont besoin d'une plate-forme d'analyse avancée et évolutive et d'une feuille de route et d'une stratégie pour la digitalisation afin de faire entrer la science des données dans l'organisation», estime Mads Ingwar, Directeur des Services Clients de Think Big Analytics. «Pour les transactions en ligne, les cartes de crédit et les paiements mobiles, les banques ont besoin d'une solution temps réel. La plate-forme anti-fraude basée sur l'IA que nous avons développée en collaboration avec la Danske Bank évalue les transactions entrantes en moins de 300 millisecondes. Lorsque les clients sont à la caisse du supermarché, le système peut évaluer la transaction en temps réel et fournir des informations immédiatement utilisables. Nous allons commencer à voir ce type de solution dans toutes les organisations du secteur des services financiers.»
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