Concours d'innovation 2022 i-PhD, i-Lab, i-Nov : l’innovation issue du CNRS récompensée

Brij Mohan Lal Srivastava, Grand prix pour son projet NIJTA – Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (CRIStAL - CNRS/Université de Lille/Centrale Lille)
Nijta fournit des solutions d'anonymisation de la voix aux centres de contact, aux médias et aux fabricants d'assistants vocaux. Leur nouvelle technologie unique protège la vie privée des individus, la voix contenant des informations biométriques sensibles sur les locuteurs, et permet aux entreprises d'exploiter le potentiel de leurs données vocales sans trahir la confiance de leurs clients.

Geoffrey Pruvost, pour son projet Optimo – Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (CRIStAL - CNRS/Université de Lille/Centrale Lille)
Optimo vise à proposer un calculateur d’itinéraires multimodaux intelligent pour convaincre les automobilistes de se passer de leur voiture personnelle quand cela est possible. L’arrivée de nouveaux services de mobilités dans les villes améliore les possibilités de déplacement sans la voiture personnelle, mais la combinaison de ces services augmente la complexité des trajets. En développant la prochaine génération de calculateurs d’itinéraires, grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle et des données prédictives sur les disponibilités des services de transport, Optimo calcule un trajet personnalisé et fiable en fonction des habitudes et du profil de l’utilisateur.

Théophile Paul, pour son projet OptHySource – Laboratoire des sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie (ICube - CNRS/Université de Strasbourg)
Dans l’Industrie 4.0, la batterie reste le maillon faible du véhicule électrique : coût élevé, autonomie limitée, dimensions encombrantes, etc. De plus, les profils de puissance demandés dans le secteur du transport sont très contraignants pour la batterie et tendent à accélérer son vieillissement. À ce sujet, l’hybridation entre les batteries et les supercondensateurs, couplée à une gestion d’énergie intelligente, présente plusieurs intérêts en termes de performance, de dimensionnement et d’amélioration de la durée de vie de la batterie. Le projet OptHySource repose ainsi sur un algorithme à base d’optimisation permettant un transfert de puissance efficace et efficient entre ces deux sources d'énergies. Le marché visé est celui de la mobilité électrique et plus précisément celui du chariot électrique.

Alan Rodrigo Diaz Rizo, pour son projet SyncLock – laboratoire LIP6 (CNRS /Sorbonne Université)
La globalisation et la sous-traitance de la fabrication des semi-conducteurs ont conduit à un grand nombre d’utilisations non autorisées de la propriété intellectuelle (PI) des circuits intégrés. Aujourd’hui, le piratage de la PI est considéré comme l’une des principales menaces pour la sécurité du matériel et la souveraineté numérique européenne. SyncLock est une technologie innovante, unique et brevetée pour protéger la PI des émetteurs-récepteurs radio fréquence et sécuriser la chaîne d’approvisionnement des puces de communication sans fil.

Orioma – Techniques de l'Informatique et de la Microélectronique pour l'Architecture de systèmes intégrés (TIMA -CNRS/Université Grenoble Alpes)
Née en 2020, Orioma est spécialisée dans les caméras autonome en énergie et en télécommunications. Son projet LOBX a pour objectif de développer des solutions intégrées, flexibles et autonomes pour la gestion intelligente des bâtiments. Basé sur sa première caméra infrarouge autonome en énergie, le LOBX assurera toutes les mesures nécessaires à la gestion d’un bâtiment sans câble ni pile, ni intervention sur le bâtiment ou son système de gestion. Ce projet va diminuer l’impact des bâtiments sur l’environnement, offrir une qualité d’air optimale aux employés pour un coût environnemental réduit et rationaliser l’utilisation des surfaces du secteur tertiaire. À terme, Orioma ambitionne de remplacer l’ensemble des capteurs habituellement utilisés dans les espaces de travail par son capteur unique : le LOBX.

Augmented Endoscopy – Équipes Traitement de l'Information et Systèmes (ETIS - CNRS/CY Cergy Paris Université/ENSEA)
Les pathologies digestives sont croissantes et représentent un véritable enjeu de santé publique. Fondée en 2019, la startup Augmented Endoscopy développe des solutions d’intelligence artificielle et des innovations pour les gastroentérologues et les endoscopistes. Grâce à la plateforme "Software as a Service" (SaaS) AXARO.AI, le praticien obtient en moins de 5 minutes une sélection d’images anormales et leur caractérisation lui permettant d’établir un diagnostic plus fiable, rapide et efficace.

Entroview – Grenoble Image, Parole, Signal, Automatique (GIPSA-lab - CNRS/Université Grenoble Alpes)
La lutte contre le réchauffement climatique bouleverse les secteurs de la mobilité et de l’énergie. Les batteries lithium en constituent le cœur mais également le goulot d’étranglement. Elles constituent un système électrochimique complexe et encore très mal compris ce qui induit des coûts de production trop élevés, des pertes de matières premières importantes, une durée de vie trop courte et freine le recyclage. Entroview a pour mission de rendre ces batteries intelligentes pour optimiser la production et augmenter la durée de vie de ces batteries. Depuis 2021, elle développe des logiciels de diagnostics des batteries lithium pour les gigafactories, les véhicules électriques et le stockage énergétique pour réduire les pertes lors de la production et augmenter drastiquement leur durée de vie.

HawAI.tech – Institut des systèmes intelligents et de robotique (ISIR - CNRS/Sorbonne Université), Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies (C2N - CNRS/Université Paris-Saclay), Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble (G-SCOP - CNRS/Université Grenoble Alpes)
Aujourd'hui, une troisième vague d'IA est nécessaire pour concilier apprentissage et expertise tout en s'attaquant à l'explosion des données. Alors que l’IA d’aujourd’hui est dominée par l’utilisation sur-intensive des modèles appris purement sur des données, cette nouvelle forme d’IA ajoute à l’apprentissage le raisonnement humain et leurs connaissances expertes. Elle est explicable, responsable et frugale. La prise de décision, le diagnostic, la prédiction, la reconnaissance ou encore l’analyse de risques sont autant de champs applicatifs en interaction avec le monde réel et qui expriment le besoin d’une IA robuste et de confiance. HawAI.tech (Hardware for AI) déploie des architectures de calcul rendant l’utilisation des modèles probabilistes possible et proposant des systèmes de calcul cent fois plus performants qui seront un élément clé de cette troisième vague d'IA. La start-up a été accompagnée par le programme Rise du CNRS.

INNOVA – Laboratoire de l'informatique du parallélisme (LIP - CNRS/ENS de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1)
Aujourd’hui les sociétés de semiconducteurs et d’électronique ne disposent pas d’outils efficaces leur permettant d’avoir une vision globale de l’exploitation de l’ensemble des ressources et de la gestion de étapes de conception. La startup INNOVA ambitionne de devenir le leader mondial des logiciels pour la gestion de ressources lors de la conception de systèmes électroniques complexes. Elle a annoncé en décembre 2021 son logiciel au Salon DAC à San Francisco et confirme son positionnement stratégique dans le domaine de la gestion des ressources nécessaires à un projet de conception des circuits intégrés complexes, en vue de la gestion non seulement du coût associé au projet de conception mais également de la prise en compte des exigences d’éco-conception associées. Les marchés visés sont ceux de la microélectronique et l’électronique.

Urbanloop – Laboratoire CRAN (CNRS/Université de Lorraine), Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications (Loria - CNRS/Inria/Université de Lorraine)
Urbanloop développe un système de transport autonome sur rails, en site propre, à faible consommation d’énergie, sans attente et sans correspondance, grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle et un système de contrôle-commande en rupture avec les technologies actuellement utilisées dans le secteur ferroviaire. Ces innovations permettent le pilotage automatique d’une flotte de petits véhicules en temps réel, ce qui leur permet de voyager en très grand nombre sur des boucles interconnectées. Détentrice du record mondial de moindre consommation énergétique pour un véhicule autonome sur rails, la technologie Urbanloop permet de parcourir 1 kilomètre en 1 minute pour moins de 1 centime d’électricité. La cible de marché est le trajet urbain et périurbain d’une distance de 1 à 25 km. L’objectif est de concurrencer efficacement l’usage de la voiture en ville tout en proposant une alternative écologique, peu coûteuse et ergonomique pour les villes moyennes dont les densités d’habitants ne permettent pas de rentabiliser un métro ou un tramway et demeurent organisées par les flux routiers.