Karim, parlez-nous un peu de vous et de la manière dont vous avez créé Cerrion.

Je suis Karim, le fondateur de Cerrion. Je suis originaire d’Égypte, où j’ai grandi, et je suis venu pour la première fois à Zurich pour étudier à l’ETH. Juste après mes études à l’ETH, j’ai commencé à parler avec diverses entreprises manufacturières des possibilités de réaliser une croissance exponentielle dans le secteur industriel grâce à des technologies telles que l’IA, la vision par ordinateur, etc. Nous avons très rapidement identifié le fait que l’industrie a encore un problème de transparence, et c’est vraiment là que nous avons commencé.

Comment avez-vous identifié le potentiel du marché pour Cerrion dans le secteur de la fabrication ?

Dans mon cas, j’ai posé directement les questions. Environ un an avant la création de Cerrion, j’ai passé mon temps à parler à différents fabricants et aux différents acteurs concernés. J’ai découvert quels étaient leurs défis, quel était le statu quo, où la technologie pouvait combler un vide et à quel point ce point de douleur était important. Avec l’équipe, nous avons ensuite trouvé un problème que nous pouvions résoudre, et avons initialement mené des projets de conseil où j’ai testé différentes approches. Finalement, nous avons trouvé l’approche qui nous permettrait de résoudre le problème avec la technologie. Nous avons également clairement vu une traction du marché, dans le sens où les clients étaient prêts à nous payer pour des projets sans que nous ayons un produit, juste sur la base de la vision. C’était un signal fort pour nous de nous investir pleinement.

Quels défis avez-vous observés dans les équipes de production et comment Cerrion résout-il ces problèmes ?

Nous avons rapidement appris que les choses peuvent mal tourner très vite en production. Les processus sont devenus très complexes au fil du temps et il y a beaucoup de processus et de machines, donc il est facile que des problèmes surviennent. Le défi est de suivre où les choses vont mal. En conséquence, vous avez toujours besoin de quelqu’un qui est constamment là pour regarder ce qui s’est réellement passé et pourquoi. Nous avons donc dit que plutôt que d’avoir une personne constamment en train de surveiller tout, ce qu’une personne ne peut pas faire en raison de sa capacité d’attention limitée, nous essayons de reproduire cette tâche avec l’IA. Les humains observent les processus avec leurs yeux, ce qui peut être fait avec des caméras vidéo standard. Les caméras sont ensuite installées à différents points du processus de production. Les flux vidéo des caméras sont ensuite analysés par l’IA. L’IA apprend à quoi ressemble le processus et peut automatiquement détecter les anomalies et les classer en différents types de problèmes en fonction d’un simple retour d’information humain. En fonction du type de problème, nous pouvons alors décider d’arrêter la machine ou la section affectée. Cela nous permet de réduire les risques de sécurité, d’augmenter l’efficacité et de faire économiser de l’argent au client. Cela signifie également qu’un ouvrier n’a pas toujours besoin d’être sur place pour surveiller le processus, permettant une utilisation plus efficace de la main-d’œuvre. Nous avons également développé une plateforme où toutes les données sont stockées. Cela permet aux équipes de production d’optimiser la production et de décider sur quoi se concentrer.

Quels défis avez-vous rencontrés pour transformer cette idée en produit ? Et comment les avez-vous surmontés ?

La fabrication en général est très trépidante, il y a toujours 1000 feux à éteindre. La difficulté pour nous n’était pas de savoir comment construire une technologie de vision qui reconnaisse cela, mais comment la rendre accessible aux gens de la manière la plus simple possible. Comment construire des interfaces qui rendent très facile la capture de cette valeur ? Par exemple, nous avons construit un système billettique qui dit aux gens : regardez, voici un modèle problématique, voici les vidéos et toutes les informations dont vous avez besoin, faites quelque chose à ce sujet. Nous suggérons également ce que vous pouvez faire pour résoudre le problème, puis vous indiquons si le problème a été résolu ou non. Notre plus grand défi a été de comprendre comment l’industrie fonctionne aujourd’hui et comment nous pouvons nous intégrer sans être perçus comme un système supplémentaire. Nous avons fait cela en passant beaucoup de temps avec nos clients. Nous avons des clients dans différents pays et nous avons voyagé pour les rencontrer afin d’itérer et de recueillir des retours. Technologiquement, l’IA n’était pas non plus triviale, la solution est d’avoir une bonne équipe capable de le faire.

La technologie de Cerrion aide donc à réagir rapidement aux anomalies de processus. Travaillez-vous toujours à accélérer le processus, ou quels sont vos projets pour l’avenir ?

Nous travaillons à rendre Cerrion encore plus rapide et plus fiable. Plusieurs choses doivent être prises en compte pour que les lignes puissent fonctionner sans surveillance lorsque Cerrion est là. Un autre enjeu pour nous est de rendre l’IA plus transparente, de fournir une meilleure gouvernance pour l’IA et de développer l’ensemble du système vers plus d’autonomie. Nous avons déjà une feuille de route claire pour tout cela. Nous travaillons actuellement sur des tableaux de bord analytiques complets et des suggestions automatisées sur quoi faire en cas de divers problèmes. L’objectif est de créer une interface utilisateur qui permet à un ingénieur de production ne sachant rien de l’IA de résoudre rapidement et facilement les problèmes.

Cerrion est principalement actif dans le secteur industriel, un secteur très traditionnel. Comment est-il de présenter une innovation IA dans ce secteur traditionnel ? Comment a-t-elle été reçue par l’industrie ?

Je pense que le tout a été très motivé par une problématique clé. L’industrie a beaucoup de points critiques, elle doit devenir plus efficace, plus durable, augmenter la sécurité et elle a du mal à trouver de la main-d’œuvre qualifiée. Il y a donc beaucoup de pression sur l’industrie et ils ne peuvent pas maintenir le statu quo. Alors nous sommes arrivés et avons dit que cette nouvelle technologie peut résoudre ce problème que vous ne pouviez pas résoudre auparavant. Nous avons vu une bonne réponse. Je pense qu’au bout du compte, peu importe au client qu’il s’agisse d’IA ou non. Ce qui est important pour eux, c’est que vous puissiez résoudre un point critique. La manière dont vous le faites est moins importante.

Vous avez également dû protéger votre produit. C’est pourquoi vous avez signé le contrat de licence et d’autres contrats avec notre équipe. Comment avez-vous découvert LEXR et comment était-ce de travailler avec eux ?

L’un de nos investisseurs m’a suggéré LEXR car nous avions beaucoup de travail juridique en général. Nous avions également des investissements de la part d’investisseurs de la Silicon Valley aux États-Unis, donc nous avions besoin d’une holding aux États-Unis. Nous avions aussi des avocats américains, mais LEXR a géré tout pour nous du côté suisse. Depuis la création de l’entreprise jusqu’aux contrats de licence, aux contrats de service et autres contrats. Comme nous sommes dans l’industrie manufacturière, où les entreprises ont tendance à être fortement consolidées, nous traitons souvent avec de grandes entreprises. Par exemple, nous travaillons actuellement avec des entreprises du Fortune 500 aux États-Unis, où les questions juridiques sont très critiques et les contrats sont examinés jusqu’au dernier mot. LEXR a été d’une grande aide ici, en particulier parce que Thomas et son équipe ont toujours été très réactifs. J’avais généralement un retour dans les 2-3 jours et pouvais rapidement m’asseoir avec le département juridique du client.

Avez-vous des conseils pour les fondateurs qui souhaitent se lancer dans l’industrie de production avec leurs solutions technologiques, comme vous l’avez fait ?

La production n’est pas l’industrie la plus facile à pénétrer ou à travailler, mais elle est très gratifiante, surtout du point de vue technologique. L’impact que vous pouvez avoir dans ce domaine est énorme. Mon conseil est de comprendre que vous ne devriez pas essayer de prendre une technologie et de trouver un cas d’utilisation pour elle. Il est préférable de trouver une problématique clé à travers des échanges, puis d’investir dans la recherche de la technologie pour résoudre cette problématique. Vous devriez donc essayer de comprendre quel est le point critique dans lequel les entreprises investiraient, comment le problème est mesuré aujourd’hui, comment il est évalué et d’autres questions pour finalement trouver une solution.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez mentionner ?

Les opportunités dans l’industrie manufacturière sont énormes. L’industrie perd aujourd’hui environ un billion de dollars en raison d’arrêts non planifiés, c’est beaucoup, et c’est une excellente occasion d’apporter la technologie dans l’industrie. En Europe, le manque de travailleurs qualifiés est un énorme problème car l’expérience est en train de se perdre. Il existe également un grand potentiel pour trouver un moyen de retenir cette expérience grâce à la technologie. Je pense que c’est très important pour l’avenir à long terme.