Mopsos, projet d'IA embarquée porté par SAVOYE et HawAI.tech, lauréat du programme "FRANCE 2030"

C’est à l’issue du discours du Président de la République, Emmanuel Macron, à l’événement VivaTech que les 8 lauréats de l’appel à projets « IA embarquée » du programme France 2030 ont été dévoilés. Parmi les sélectionnés, le projet Mopsos conduit par SAVOYE et HawAI.tech. Mopsos permettra à SAVOYE et HawAI.tech de développer des cas d’usage communs autour de la maintenance prédictive en entrepôt portée par l’IA probabiliste. 

Mopsos, du nom d’un devin de la mythologie grecque auteur de diverses prédictions ; tel est le nom du projet réunissant SAVOYE et la deeptech grenobloise HawAI.tech. Sélectionné parmi une centaine de projets dans le cadre du plan d’investissement « France 2030 », Mopsos entend associer l’intelligence artificielle probabiliste et l’industrie en donnant naissance à un démonstrateur d’applications autour de la maintenance prédictive en entrepôt.

Spin-off du CNRS et de l’INRIA, HawAI.tech est une startup spécialisée dans la conception et la vente de solutions hardware et logicielles pour l’intelligence artificielle probabiliste depuis sa naissance en 2019. Lorsque la deeptech croise le chemin du spécialiste de la supply chain en mars 2022, l’évidence est là. Le monde technologique rencontre celui de l’applicatif et de l’industrie. Trois mois plus tard, les deux partenaires soumettent leur projet commun au programme « France 2030 » : « HawAI.tech est le porteur du projet mais le cas applicatif sélectionné pour concourir à ce projet émane de SAVOYE. Nous cherchions un industriel français à l’écoute de notre technologie, motivé pour l’aventure France 2030. Ensemble, nous avons répondu à l’appel à projets autour de l’IA embarquée. Une dizaine seulement, dont le nôtre, ont été sélectionnés », introduit Raphael Frisch, CEO d’HawAI.tech.

De son côté, SAVOYE travaille depuis plusieurs années autour de l’intelligence artificielle et du machine learning. Convaincu que l’intelligence des systèmes fera la différence sur ses marchés, le concepteur et intégrateur de solutions logistiques globales a été conquis par la vision d’HawAI.tech : « Nous déployons des systèmes complexes en entrepôt, générant une certaine quantité de données selon les installations. Pour offrir un service client efficient, nous devons structurer l’industrialisation de cette remontée d’information : l’analyser automatiquement, remonter des alertes et détecter où se situent de potentiels problèmes. Pour ce faire, nous devons assurer une structuration de la data et un développement de briques spécifiques autour de la maintenance prédictive. HawAI.tech va nous y aider », poursuit Aurélien Leguy, Responsable Innovation chez SAVOYE.

Miser sur la frugalité de l’intelligence artificielle

Engagé sur la performance de ses installations, SAVOYE entend s’appuyer sur différents algorithmes pour analyser la donnée, et permettre à ses clients de bénéficier d’un taux de disponibilité optimal de ses équipements. Et si l’IA classique se nourrit d’une très grande quantité de données pour y parvenir, il arrive parfois que certaines datas manquent sur, par exemple, les vibrations, la température et l’acoustique. Une problématique à laquelle répond la startup grenobloise.

« Très peu de données sont nécessaires dans une approche d’IA probabiliste. Notre solution se base avant tout sur l’expertise métier. La donnée vient en complément si elle est disponible. Nous sommes sur la frugalité de l’IA. SAVOYE dispose d’un important savoir-faire sur les machines qu’elle conçoit. Notre approche permet de capitaliser sur cette expertise métier et le fonctionnement physique que nous allons monitorer. Tout ce savoir est ensuite intégré dans le modèle d’IA probabiliste », précise Raphael Frisch.

Un entrepôt logistique intelligent, prédictif et sur mesure

Démarré fin 2023, le projet fera dans un premier temps l’objet d’un inventaire de différents cas d’usages. Par la suite, des modèles d’IA y seront associés : « Nous testerons la performance des modèles probabilistes et les comparerons à ceux du machine learning pour construire la meilleure offre de services en fonction des besoins. L’analyse sera multicritère : elle intègrera la performance, le niveau de données nécessaires mais également la frugalité des solutions. Un doctorant, supervisé par l’université de Grenoble Alpes, travaillera sur le sujet chez SAVOYE », explique Aurélien Leguy.

Ce projet, d’une durée de trois ans, permettra également à Savoye d’aller plus loin dans ses innovations en se projetant sur l’entrepôt du futur. Un espace capable de prédire des situations et de s’adapter à ces dernières de façon anticipée : « L’entrepôt de demain sera de plus en plus intelligent et spécifique. Sa performance ne sera plus seulement mesurée en flux par euro investi, mais aussi sur sa capacité à réduire les coûts énergétiques et de CO2 émis. Au-delà de Mopsos, nous avons d’autres projets en cours dans lesquels la data sera mise à profit pour permettre aux entrepôts d’anticiper les évolutions d’activité et de moduler leur pilotage en fonction du contexte et des contraintes futures », conclut Aurélien Leguy.