Avec Capture, quatre EPITéens veulent rendre les caméras intelligentes
Avec Capture, quatre EPITéens veulent rendre les caméras intelligentes
Une aventure entrepreneuriale, ça tient souvent à une rencontre fondatrice. Celle d’Augustin Abelé, Antoine Dray, Louis Marsais et Matthew Rousseau (EPITA promo 2021), tous étudiants en 4e année, s’est déroulée sur le campus parisien de l’école, dans le cadre du programme EPITA StartUp Lab.
Au sein de ce start-up studio, les quatre futurs ingénieurs ont mis en commun leurs compétences, leur motivation, leur créativité et leur passion pour l’intelligence artificielle (IA) appliquée à la vidéo. Le résultat de cette association ? Un projet de start-up ambitieux nommé Capture dont la technologie a déjà pu être testée à l’occasion des épreuves du Concours CPGE EPITA-IPSA-ESME, organisé notamment sur le site de l’EPITA Paris au mois de juin, afin de garantir la distanciation sociale des candidats en période de Covid-19.
Quel est votre parcours à l’EPITA ?
Antoine Dray, Business Developer : J’ai eu la chance d’entrer dans le Cycle International à mes débuts à l’EPITA, ce qui paraissait être un choix logique car je venais du lycée international de Londres. Auparavant, j’avais déjà pu faire un peu d’informatique pure, ce qui m’avait donné envie de rejoindre l’école. Actuellement, je suis en Majeure Data Science et Intelligence Artificielle (SCIA). D’ailleurs, même si nous sommes tous de la promotion 2021, nous avons choisi chacun une Majeure différente !
Augustin Abelé, Software Engineer : Après les deux années de Cycle préparatoire, j’ai eu l’occasion de réaliser mon semestre à l’International en Espagne. Par la suite, je me suis orienté vers la Majeure Système d’Information et Génie Logiciel (SIGL)… et vers l’EPITA StartUp Lab, là où j’ai pu rencontrer mes associés !
Louis Marsais, Systems Architect : Je suis aussi entré à l’EPITA en Cycle préparatoire et j’ai effectué mon semestre International en Thaïlande. Après mon stage de 3e année, le premier du Cycle ingénieur, je me suis rendu compte que j’étais déjà une « machine de code », mais que ce n’était pas nécessairement dans cette voie que je voulais me diriger. J’ai donc opté pour la Majeure Consulting & Innovation (GITM) afin de devenir consultant, une belle promesse ! En parallèle, avec Matthew, nous avons eu envie de rejoindre l’EPITA StartUpLab. C’est là que nous avons décidé de fusionner avec un autre binôme, celui d’Antoine et Augustin, car nous souhaitions tous les quatre travailler sur le même sujet. D’ailleurs, ce qui m’intéresse le plus dans notre projet de start-up, ce n’est pas le code, mais bien tout le reste, comme le fait de parler au client et de vendre un produit qui marche.
Matthew Rousseau, Machine Learning Engineer : Pour ma part, j’ai intégré le Cycle préparatoire de l’EPITA en 2e année, via les admissions parallèles. À l’époque, je savais que je voulais faire une carrière dans l’informatique, mais pas encore dans quel domaine. Désormais, je me suis spécialisé en rejoignant la Majeure Image, pour étudier l’IA ainsi que les différentes méthodes de traitement et d’analyse liées à l’image. Et comme je voulais faire un peu plus que suivre le cursus classique, j’ai aussi décidé de postuler au programme de l’EPITA StartUp Lab. Maintenant, on a un beau projet à porter tous les quatre et pour lequel je m’occupe plus de l’algorithme en lui-même, qui permet la détection de différents événements ou différentes personnes !
Comment avez-vous découvert l’EPITA StartUp Lab ?
Matthew : Le dispositif nous a été présenté en début de 3e année. Il s’agissait d’un projet en plus du cursus classique, pouvant remplacer aussi d’une certaine façon le traditionnel Projets de Fin d’Etudes (PFE). Ce qui m’a séduit dans le principe, c’est le fait de pouvoir, en étant étudiant, déjà découvrir comment marche une start-up et monter un projet entrepreneurial viable.
Louis : Personnellement, je voulais apprendre tous les skills permettant de monter un projet et une start-up. Peu m’importait le thème d’ailleurs : seule l’acquisition de connaissances comptait à mes yeux. Et ce qui m’a séduit avec ce dispositif, c’est son approche très concrète : on n’y fait pas un projet juste pour être noté, mais bien pour créer une entreprise pouvant se poursuivre après l’école. J’aime aussi l’idée de pouvoir faire mon stage de fin d’études dans ma propre start-up. Cela est assez exceptionnel !
Antoine : Avant même la création de l’EPITA StartUp Lab, je me souviens avoir entendu parler de StartUp42, l’ancien incubateur d’entreprises de l’école, durant mes premières années à l’EPITA. À cette époque, j’avais même pu rencontrer des Anciens passés par StartUp42 : tous expliquaient avoir adoré cette expérience et nous racontaient cela avec une passion infinie. Or, comme Matthew et Louis l’ont expliqué, j’estime que si nous sommes tous entrés à l’EPITA, c’est aussi pour apporter quelque chose de nouveau à la société, faire une différence… Et si les projets à mener durant le cursus sont passionnants, amener une idée nouvelle et la développer représente un défi encore plus enthousiasmant.
Augustin : L’EPITA StartUp Lab est un bon moyen de mettre en pratique nos compétences acquises dans un projet concret. C’était ainsi super satisfaisant de mettre en place le projet pour le Concours CPGE sur le campus de l’école ! C’est exactement ce que je recherchais. Surtout, avec Antoine, Louis et Matthew, nous nous sommes rendus compte que nous étions tous très complémentaires. Cela nous motive encore plus à poursuivre l’aventure.
Quand l’idée de Capture a-t-elle émergé ?
Antoine : L’idée n’a pas toujours été la même. Au départ, nous étions deux binômes distincts voulant travailler sur l’IA appliquée à la vidéo, pour traiter un ensemble de flux vidéo. Une fois réunis, la première idée sur laquelle nous étions partis portait sur la détection de vol à l’étalage dans les grandes surfaces grâce à la puissance de l’IA. Finalement, nous nous sommes rendus compte que le marché n’était pas porteur car les marchandises volées ne sont pas une perte assez importante pour utiliser des caméras intelligentes onéreuses. Nous avons alors changé d’approche : plutôt que de chercher un problème spécifique auquel on pourrait répondre via des caméras de surveillance, l’idée est plutôt d’apporter des solutions pour un ensemble de cas de figure pas forcément définis au préalable. Par exemple, si la période du Covid-19 nous a permis de travailler sur la distanciation sociale et le port du masque, nous inscrivons notre approche dans quelque chose de plus global et évolutif. Notre volonté, au fond, c’est de pouvoir « apporter de l’intelligence » aux caméras de surveillance. En effet, les nécessités peuvent changer selon les personnes.
Matthew : Effectivement. Il y a beaucoup de caméras de surveillance déployées aujourd’hui, aussi bien dans la sphère publique que privée. Nous souhaitons tout simplement apporter de l’intelligence à ces flux qui, d’ordinaire, n’en ont pas. Généralement, derrière ces caméras, il y a juste des opérateurs qui tentent de détecter des personnes ou des anomalies. Nous, on veut permettre d’automatiser davantage ces processus-là.
Pourquoi est-ce intéressant de travailler le rapport entre l’IA et la vidéo pour un futur ingénieur ?
Matthew : L’IA appliquée à la vidéo est un domaine en pleine explosion, avec l’apparition de nouvelles méthodes permettant de traiter et d’analyser de façon plus poussée et bien plus rapide les vidéos. C’est un secteur dynamique et à fort potentiel.
Antoine : C’est un domaine qui n’est pas si récent que ça, mais les dernières avancées sont gigantesques. Il aurait été difficile de pouvoir sortir un comportement ou des analyses d’un ensemble de pixels il y a encore quelques années de cela. Travailler dans ce domaine, c’est aussi tendre à aider l’esprit humain dans ce qu’il fait sur des projets longtemps considérés comme redondants. Pour revenir au vol à l’étalage par exemple, nos recherches nous ont démontré qu’il était finalement assez rare que des personnes soient présentes en continu derrière les écrans de contrôle, contrairement à l’image que l’on peut se faire à partir des films de cinéma américain. Il est d’ailleurs très compliqué pour quelqu’un de suivre en même temps les mouvements d’une quinzaine de caméras. De ce fait, nombre de ces caméras tournent finalement dans le vide. C’est inutile ! C’est là où Capture intervient : nous pouvons les utiliser pour apporter de l’intelligence et des données intéressantes pour chaque client selon ses propres besoins.
Revenons sur le test réalisé lors du Concours CPGE. Aviez-vous un peu d’appréhension avant de vous lancer ?
Augustin : Durant le confinement, nous avons rapidement décidé de nous intéresser au sujet de la distanciation sociale. Une fois notre solution davantage développée, nous en avons parlé aux responsables de l’école, notamment à Laurent Trébulle, le directeur des Relations Entreprises, puis tout s’est enchaîné assez vite, avec une proposition de l’école de réaliser un test à l’occasion du Concours CPGE qu’elle accueillait. En plus d’améliorer notre solution, nous avons dû récupérer des caméras et réaliser des tests de notre côté afin d’être bien préparés le moment venu. Au final, ce test grandeur nature lors du concours a été clairement une belle réussite. Nous avons pu vérifier notre solution, la viabilité de notre système d’alerte et donc obtenir de belles statistiques – ces dernières sont d’ailleurs positives pour l’organisation du concours car elles démontrent le bon respect des règles de distanciation. Nous avons aussi profité de l’événement pour montrer aux journalistes du journal télévisé de France 2 ce qu’on ne montre pas normalement, à savoir ce que font les algorithmes sur les images capturées – ici, l’encadrement des individus en vert ou en rouge, selon le respect de la distance ou non.
Quelles sont vos ambitions, vos envies aujourd’hui ?
Louis : Après ce test, nous allons travailler sur une solution s’inscrivant davantage dans ce que nous souhaitons à terme pouvoir vendre aux clients. Pour cela, nous comptons mettre le dashboard regroupant les statistiques récoltées et le système d’alerte au cœur de la solution. De plus, au niveau de l’infrastructure logiciel, nous préparons le noyau sur lequel on pourra ensuite ajouter les différents modules. On pourra ajouter la détection de distances, la détection de masques, etc. Le client aura le choix d’implémenter sur ses caméras tel ou tel module, voire l’ensemble. Ce sera à la carte.
Antoine : Le fait de proposer un socle est justement né suite à notre première expérience liée à la distanciation sociale. Pour rentre vraiment l’algorithme performant, il a fallu améliorer la détection des individus, le tracking – le fait de pouvoir suivre ces personnes à travers les différentes frames de la vidéo –, etc. En optant pour un socle, on va pouvoir travailler sur un ensemble de techniques pouvant être ensuite réutilisables selon les différents cas de figure et des solutions performantes et plus rapides à développer comme à déployer. Le but pour nous, c’est de ne pas repartir à zéro à chaque nouveau désir du client. À côté de ça, nous commençons à rencontrer de potentiels clients.
Justement, avez-vous déjà établi des contacts pour trouver de potentiels partenaires ?
Augustin : Nous avons déjà amorcé certains contacts, oui, grâce aux équipes de l’EPITA, mais aussi à notre communication sur LinkedIn qui a pu attirer les regards sur notre projet. Des discussions sont déjà en cours pour, d’ici la rentrée prochaine, éventuellement intégrer notre technologie dans les établissements d’un acteur important de la grande distribution.
Louis : On peut aussi compter sur Daniel Jarjoura, le responsable de l’EPITA StartUp Lab, qui nous coache et donne des deadlines chaque semaine pour faire évoluer notre projet : on lui présente nos avancées et il nous conseille en retour, nous fixe l’objectif auquel on doit tendre, etc. Cela nous pousse à travailler et à redoubler d’efforts. Sans lui, nous ne serions peut-être pas allés aussi loin.
Matthew : Et en plus de Daniel, nous bénéficions aussi des conseils d’anciens de la structure. C’est un apport précieux !
Enfin, quid du business model ?
Augustin : Le business model, on l’a. C’est un système d’abonnement proportionnel au nombre de caméras et aux modules choisis. L’abonnement comprend l’installation du matériel ainsi que le service client.
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