#deeplearning : Deepomatic lève 4,5 millions pour industrialiser la reconnaissance d’images

#deeplearning : Deepomatic lève 4,5 millions pour industrialiser la reconnaissance d’images

La jeune pousse Deepomatic lève 4,5 millions d’euros pour développer son logiciel qui permet aux entreprises de mettre les technologies de reconnaissance d’images en application à large échelle.

Dans une cantine d’entreprise, opérée par le groupe Compass, les convives arrivent en caisse, passent leurs assiettes sous une caméra, puis règlent l’addition. Une automatisation rendue possible par l’utilisation du logiciel de la jeune pousse Deepomatic, dont les algorithmes ont été entraînés pour reconnaître 20.000 références produit contenues dans 6.000 recettes. Aujourd’hui, 15 restaurants sont équipés de cette technologie « et 15.000 personnes l’utilisent chaque jour pour s’encaisser en moins de 10 secondes, alors qu’avant il y avait jusqu’à 5 minutes de queue », indique le cofondateur de la start-up Augustin Marty.

Pour accélérer son développement, Deepomatic vient de lever4,5 millions d’euros en Série A. Un tour de table mené par Hi Inov Dentressangle, suivi par l’investisseur historique de l’entreprise Alven et  le cofondateur de Talend Bertrand Diard  ; et complété par 970.000 euros de dette. Un montant qui permettra à la jeune pousse, qui compte aujourd’hui 30 clients, d’accélérer son développement en se lançant notamment aux Etats-Unis.

Des logiciels sous licence

Depuis son pivot vers le B to Bla start-up, qui souhaitait à son lancement devenir « le Shazam de l’image », a trouvé son modèle. Deepomatic est aujourd’hui à la reconnaissance d’image ce qu’Adobe est à la création de contenus visuels : une suite logicielle permettant aux entreprises de créer leurs propres applications de cette technologie. « Deux axes d’applications se dessinent : celui de l’encaissement automatique et celui du contrôle qualité ou de la maintenance industrielle », indique Augustin Marty. La reconnaissance d’image peut par exemple être utilisée pour détecter l’usure d’infrastructures importantes, comme celle du rail ou des réseaux d’eau. Chez Indigo, second client cité par la jeune pousse, on utilise Deepomatic pour détecter des faits inhabituels dans les parkings, tels que des malaises de clients ou des vols.

La plupart des clients sont cependant toujours en train de tester Deepomatic en interne, les technologies de reconnaissance d’image demandant à être démocratisées. Et pour cela, la jeune pousse mise sur une stratégie centrée sur l’industrialisation« Nous préférons un déploiement à grande échelle chez quelques clients plutôt qu’un produit plus simple distribué à des centaines de comptes », assure le cofondateur de la start-up.

Pour assurer ce passage à l’échelle, Deepomatic développe une technologie capable de fonctionner en local, même sans connexion Internet« C’est ce qui nous différencie de nos concurrents et nous comptons jouer de cet avantage sur le marché américain », indique Augustin Marty. Les produits Deepomatic sont proposés à ses clients sur la base de licences et ce sont ces derniers qui produisent les bases de données nécessaires à l’entraînement des algorithmes. « Et nos clients sont totalement propriétaires des technologies développées avec notre logiciel », insiste le cofondateur de l’entreprise.

[source : Les Echos Entrepreneurs, Deborah Loye, 07/02/19 ]