Outsight veut mettre toute la voiture autonome dans un capteur

Outsight veut mettre toute la voiture autonome dans un capteur Cette start-up française développe son propre capteur censé remplacer les lidars, radars et caméras actuels, mais aussi une couche logicielle pour en tirer des données.

La start-up française Outsight, qui évoluait sous les radars depuis avril 2019, officialise sa création auprès du marché de la voiture autonome. Pour cela, elle présente ce 17 septembre un capteur qui, s'il tient ses promesses, devrait intéresser de nombreux acteurs de l'industrie. Il s'agit d'une "caméra sémantique". "C'est le meilleur nom que nous avons trouvé pour expliquer que notre capteur, qui est une sorte de caméra laser, perçoit les couleurs comme une caméra mais comprend aussi ce qu'il voit comme un laser", explique Raul Bravo, président d'Outsight. La plupart des systèmes d'aide à la conduite et de voiture autonomes actuels fonctionnent avec une combinaison de caméras, radars et lidars (laser), dont les données perçues sont interprétées par des systèmes de machine learning pour comprendre l'environnement qui entoure le véhicule et prendre des décisions de conduite.

Le but de la technologie d'Outsight est de combler les défauts actuels des caméras et des lidars. "Si vous montrez une photo de quelqu'un à une caméra, elle le prendra pour une personne, car elle évolue en deux dimensions", illustre Raul Bravo. "Un lidar ne s'y trompera pas, car c'est un capteur 3D qui détectera le manque de profondeur. En revanche, il confondra un mannequin avec un humain, car en termes de 3D, c'est la même chose."

3 en 1

Le laser d'Outsight cumule une perception des longueurs d'onde visibles à la manière d'une caméra, avec celles invisibles par l'œil humain apportées par les radars et lidars. Ainsi, la start-up se dit capable de reconnaître plusieurs types d'éléments comme la neige, la glace, le polyester, le coton, le plastique et même la peau humaine, sans les procédés habituels de vision par ordinateur et de machine learning employés par la plupart de l'industrie. Il lui suffit de mesurer la longueur d'onde renvoyée par chaque point perçu pour détecter le type de matériau dont il s'agit. "Il y a aujourd'hui une tendance au tout-machine learning qui fait qu'on a oublié les mesures scientifiques basiques", déplore Raul Bravo.

Outsight vise deux types de clients. En priorité, les équipementiers auto qui utilisent déjà les capteurs  des voitures autonomes dans leurs systèmes d'aides à la conduite ADAS (freinage automatique d'urgence, cruise control…) développés pour le compte de leurs clients, les constructeurs auto. La start-up collabore en ce moment avec un petit nombre d'entre eux sur sa R&D afin d'identifier leurs besoins puis d'obtenir leur aide pour se mettre en conformité avec les certifications automobiles européennes et américaines. Elle s'ouvrira au reste du marché en 2020. Outsight vise aussi des clients qui sont en phase de R&D pour développer des véhicules autonomes.

"Il y a une tendance au tout-machine learning qui fait qu'on a oublié les mesures scientifiques basiques"

Pour les ADAS, l'entreprise estime que sa technologie sera capable de remplacer les capteurs actuels, voire de permettre des applications d'aide à la conduite plus poussées. Le tout pour un prix similaire. "Dans le pire des cas, nous faisons au moins aussi bien dans un seul capteur. Car avoir trois capteurs différents qui voient des choses différentes à des moments et angles de vue différents, c'est une usine à gaz qui peut entraîner des conflits de perception," estime Raul Bravo. Pour ce qui est des véhicules autonomes, il voit plutôt Outsight comme complémentaire des systèmes existants. Si l'ingénieur reconnait l'utilité de l'approche vision par ordinateur et machine learning pour reconnaître des informations comme les panneaux de signalisation, il assure que sa technologie offrira une meilleure précision en termes de détection d'obstacles.

En plus de ce capteur maison, Outsight commercialise déjà une technologie de réconciliation des données qui améliore la perception des lidars en mélangeant les données collectées à différents moments et angles de vue. Une activité déjà rentable issue de la start-up Dibotics, fondée en 2015 et dirigée par Raul Bravo. Dibotics a racheté Lasersec, une société américaine qui développait une caméra laser encore prototypaire, puis fusionné Dibotics et Lasersec pour créer Outsight. La nouvelle société dispose donc de son propre hardware, ainsi que des logiciels nécessaires pour exploiter les données qui en remontent.

Elle regroupe une trentaine d'employés, avec des bureaux à Paris, Helsinki et San Francisco. Son président Raul Bravo s'est associé à l'ancien président de Lasersec Scott Buchter, devenu directeur technique d'Outsight, ainsi qu'au cofondateur de Withings Cedric Hutchings. Ce dernier, qui a investi dans l'entreprise, en est le directeur général, en charge de son passage à l'échelle. Autre cofondateur de Withings, Eric Caereel fait également partie des investisseurs. Impossible de connaître pour l'instant les montants investis dans cette nouvelle structure. Raul Bravo précise toutefois qu'Outsight compte aussi parmi ses actionnaires "des partenaires industriels dans les domaines de l'automobile, de l'aéronautique et des opérations d'infrastructure". A peine créée, Outsight est déjà très bien entourée.

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