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Pourquoi le capteur d’images neuromorphique de Chronocam intéresse autant Intel, Renault et Bosch

Aurélie Barbaux
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Pourquoi le capteur d’images neuromorphique de Chronocam intéresse autant Intel, Renault et Bosch

Le capteur d'images de Chronocam ne s’intéresse qu'aux pixels et à leur dynamic pour analyses les images en temps réel.

© Chronocam

La start-up parisienne Chronocam vient de lever 15 millions de dollars. Son capteur d’images bioinspiré, qui vient concurrencer les CMOS, intéresse fortement l’industrie automobile pour équiper ses véhicules autonomes.

La start-up parisienne Chronocam, spin-off de l’Institut de la vision, vient de lever 15 millions de dollars auprès d’Intel Capital, iBionext, Robolution Capital, CEA Investissement, Renault, and Robert Bosch Venture Capital Investment. Belle performance pour un second tour de table (la start-up avait levé 745 000 euros d’investisseurs privés en janvier 2015) qui s’explique par la rupture technologique dans le domaine de la reconnaissance d’images que propose la start-up, co-fondée et dirigée par Luca Verre (Insead, Schenider Electric, Imperil College London). Elle a en effet développé un capteur neuromorphique qui ne se contente pas de capter les images comme les CMOS pour les analyser ensuite une par une avec des algorithmes de reconnaissance d’image, comme les systèmes actuels.

Analyse d'images en temps réel

Créée en 2014, Chronocam s’est inspirée du fonctionnement de la rétine et du cerveau humain. Au lieu de prendre une série de photos comme une caméra traditionnelle, les capteurs Chronocam enregistrent le mouvement des pixels, indépendamment les uns des autres. Seules les données non statiques sont enregistrées pour être traitées. Les capteurs CCAM peuvent ainsi capter les images à très haute vitesse (100 000 images/s) même dans des conditions lumineuses difficiles (WDR ou plage dynamique étendue de 120 à 140 dB) avec de faibles pertes d’information dues à la compression

Rupture technologique

Des caractéristiques qui permettent une vision informatique en temps réel, idéale pour le véhicule autonome qui a besoin de percevoir et d’analyser son environnement aussi bien, voire mieux, que ne le font l’œil et le cerveau humain. Mais cette technologie peut intéresser toutes les industries : robotique, sécurité, défense, santé, objets connectés… « Le monde est de plus en plus connecté et intelligent. Et la vision par ordinateur est un facteur clé de cette tendance, en particulier pour l’industrie automobile et l'internet des objets », explique Wendell Brooks, vice-président senior chez Intel et président d’Intel Capital.

  1. INSEAD
  2. Schneider Electric
  3. Imperial College London

 

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