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[CES 2021] Cartesiam, de l’IA dans les microcontrôleurs pour détecter et classer les pannes sans utiliser le cloud

Martin Clavey
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[CES 2021] Cartesiam, de l’IA dans les microcontrôleurs pour détecter et classer les pannes sans utiliser le cloud

© Eolane-Cartesiam

Cartesiam, la startup toulonnaise qui propose d’équiper les microcontrôleurs d’algorithmes capables de détecter les pannes sans passer par le cloud, est présente au Consumer Electronics Show (CES) 2021 et lance la version 2 de sa solution « NanoEdge AI Studio ».

Moins d’un an après le lancement de la version 1 de « NanoEdge AI Studio », la startup toulonnaise ajoute déjà une fonctionnalité de classification des pannes pour ses clients utilisateurs de microcontrôleurs comme Crouzet, Schneider Electric ou encore récemment Bosch qui lui font déjà confiance.

De la maintenance prédictive pour tous les objets possédant un microcontrôleur

L’entreprise s’est lancée en 2016 dans « l’idée de développer une Intelligence artificielle (IA) qui sache apprendre un signal, par exemple la vibration d’une machine, à l’intérieur d’un microcontrôleur sans connexion à un cloud, et qui soit ensuite capable de repérer les anomalies » explique Joel Rubino, CEO de la startup.

Si, jusqu’en 2019, Cartesiam était concentré sur Bob Assistant, le dispositif de détection de vibration de NKE Watt Eco (Ex Eolane),  l’idée de la startup avec « NanoEdge AI Studio » est de pouvoir généraliser l’utilisation de ses algorithmes et de s’adapter à tous les objets embarquant le microcontrôleur ARM Cortex M.

« Ce microcontrôleur coûte entre 10 cents et 10 dollars. Il y en a partout, dans les machines à café, dans les imprimantes, entre 300 et 500 dans une voiture, dans toutes les machines de fabrication électronique, dans les perceuses, partout ! », s’enflamme Joel Rubino.

« NanoEdge AI Studio » permet, grâce à un logiciel disponible sous Windows et Ubuntu, de piocher dans une bibliothèque d’algorithmes de machine learning de détection créés par l’entreprise et adaptés aux différents objets à contrôler puis de déployer l'algorithme sélectionné sur un microcontrôleur ARM Cortex M. Une fois mis en place, l’algorithme écoute les différents capteurs relié à la puce pour détecter d’éventuelles anomalies signes de pannes à venir.

Classer les pannes pour une maintenance plus efficace

Tout ceci était déjà possible avec la première version disponible l’année dernière. Mais la deuxième version, issue de l’écoute des différents clients industriels de la startup, permet de classer les pannes en différentes catégories.

« On nous disait, si vous êtes capables de nous dire quelle est l’anomalie, par exemple le roulement à billes qui déconne sur une pompe qui va tomber en panne, nous serons  capables d’envoyer un technicien car on connait la pompe, le modèle de roulement à billes et donc on va mettre en place toute la chaine de réparation pour qu’elle soit quasi-immédiate », raconte Joel Rubino.

La première version a mis du temps à être développée car les algorithmes d’IA embarquée sont très complexes, mais cette deuxième version a été plus facile à mettre en place pour la startup car ce sont de simples réseaux de neurones adaptés au monde du microcontrôleur.

Les utilisateurs de « NanoEdge AI Studio » peuvent désormais aussi s'appuyer sur des jeux de données sur une plateforme mise en place par la startup. On peut y trouver, pour l’instant, des données d’entrainement pour la détection d’obstruction de ventilateur, la détection du cancer du sein, la détection du volume des sacs à vide, par exemple.

Un positionnement à l’antipode des GAFAM qui séduit de gros industriels

Avec son idée de se passer du Cloud, Cartesiam se situe aux antipodes des solutions proposées par les GAFAM comme Monitron, le nouveau service lancé par Amazon dédié à la détection d'anomalies du comportement de machines. Ce positionnement a séduit dès la phase de développement du logiciel le constructeur Naval Group qui voit d’un bon œil que les données sur son matériel ne soient pas stockées dans le cloud.

En cette année très particulière, la startup a aussi vu son porte-feuille de clients s’étoffer très rapidement. Par exemple, le fabricant de composants mécatronique Crouzet utilise la solution de Cartesiam pour anticiper des problèmes de fermeture de portes des trains, Schneider Electric l’utilise pour analyser le vieillissement des contacteurs des disjoncteurs électriques et Bosch Connected Devices & Solutions vient d’annoncer son intégration dans un de leurs capteurs utilisé sur leur chaine de production et dans leurs produits.

Ces succès ont été remarqués. Cartesiam peut se targuer d'avoir été identifiée par le cabinet Gartner qui l'a classé dans l'édition 2020 de son célèbre Hype Cycle For Emergint Technologies, parmi les « early leaders » de la catégorie IA embarquée. Et ce à côté de géants tels que ST Microelectronics, Arm et le japonais Renesas Electronics.

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