Ça, c'est Nico qui pensait il y a encore 6 mois qu'il ne serait jamais proprio.
Ça, c'est Nico dans son appartement qui a découvert que grâce à Nexity,
on peut être proprio à partir de 534,17€ par mois pendant les 3 premières années.
Loup mon lapin, c'est maman, tu m'ouvres !
Et ça, c'est Odile, la maman de Nico qui l'a aidé à devenir proprio.
Mais bon, qui a quand même un peu de mal à couper le cordon.
Le montant de 534,17€ par mois est une estimation de l'effort d'épargne nécessaire
pendant la durée de l'offre de remboursement de 3 ans.
Voix conditions complètes sur Nexity.fr
Aujourd'hui, nous avons la chance de recevoir Renault-Hetz,
co-fondateur et directeur technique de Exotech.
Vous connaissez peut-être pas ce nom,
on peut le dire, vous êtes un peu derrière le secret de la livraison en 24h.
Puisque, vous conceptualisez des robots en forme de petites voitures télécommandées
capables d'aller chercher des colis dans des entrepôts,
à plus de 12 mètres de hauteur,
donc c'est vraiment en 3D, en un clin d'oeil,
en termes de vitesse de pointe, on est sur quoi, peu près ?
On est 4 mètres par seconde, donc ça fait un peu moins de 20 km heure,
un jogging bien réveillé, quoi.
C'est une technologie de pointe qui, pour vous donner un ordre d'idée,
et on peut le dire sans sourcier,
supérieur à la plupart des trucs qui existent,
notamment ce qu'il y a chez Amazon.
C'est quand même pareil, on peut le dire,
peut-être que toi, dans votre humilité, vous ne le direz pas,
mais nous on le dit, c'est complètement fou.
On rentrera dans le détail technique de pourquoi justement Amazon
n'a pas ce genre d'outil,
et vous, boîte française, vous êtes en mesure de le faire.
Est-ce que, déjà, pour nous remettre dans le contexte,
tu peux nous expliquer avec tes mots,
ce que fait Exotex et quoi ? Vos solutions.
On va travailler pour les entrepôts logistiques de grands clients.
Ça va donc servir à la fin à préparer des commandes qui vont arriver
à plusieurs endroits.
On va faire, par exemple, pour réapprovisionner des magasins.
On travaille pour les magasins uniclos,
on travaille pour des catalons, par exemple.
Ça peut être pour du e-commerce, pour vous livrer chez vous.
Notre premier client, c'était C-discoons, par exemple.
Ça peut être dans de la pharmacie pour réapprovisionner des pharmacies.
Ça peut être dans de l'alimentaire.
On travaille pour Carrefour, on travaille pour Leclerc.
Donc, on va avoir dans les entrepôts de nos clients des flottes de robots.
Donc, typiquement, un petit entrepôt, c'est 20,
un gros entrepôt, ça peut être 400 robots qui vont manipuler les cartons.
Ah ouais, 400 robots.
Ça peut être 400 robots.
Les plus gros qu'on est fait, ça doit être 450.
Et c'est au Japon, pour uniclos, justement.
Et donc, on manipule ces cartons.
On les amène dans le bon ordre pour ensuite prendre les articles,
préparer les commandes et avoir ces commandes qui puissent être fabriquées,
qui puissent être conçus, sans se tromper, en allant vite et sans prendre trop de place.
Je pense que ce sera un peu l'écran de zax qui font que les logisticiens s'équipent avec ce genre de système.
Tu dis, c'est un truc qui est éprouvé.
Vos premiers clients, vous les avez installés quand ?
Donc, nous, on a commencé tout fin 2015.
Donc, on est deux co-fondateurs avec Romain, mon co-fondateur.
On a vendu le premier système quelques mois après en 2016 à CDSCOONT.
Et là, quand on l'a vendu, on avait vraiment juste un PowerPoint, un concept, quoi.
Et on voulait voir combien ça raisonnerait.
Et ça a bien raisonné avec CDSCOONT, qui a dit, c'est de ça dont on a besoin.
Parce qu'à la fois, c'est puissant, mais en même temps, c'est flexible.
Ça, on pourra en reparler, mais c'est le gros avantage des robots.
Par rapport à la mécanisation à l'ancienne, c'est que des robots, on en met plus, on en met moins.
On peut changer par software, à les trajectoires, les fonctions au-dessus des robots.
Donc, c'est vraiment quelque chose de très flexible.
Donc, ils ont dit, ça, ça nous permettra de nous accompagner.
On a un business plan facile avec plus 6 % par an.
On ne sait pas.
Donc, il faut une technologie qui nous accompagne.
Parce que, ça paraît évident, comme tu le dis, mais l'alternative aux robots pour faire de l'automatisation, ce serait...
Alors, il y en a de la première, c'est pousser des caddies.
Donc, il y a des gens qui partent avec des papiers et qui poussent des caddies.
C'est flexible.
Oui, mais par contre, c'est extrêmement lent.
Il y aura des problèmes de qualité.
Et il y a des gros problèmes de juste fidéliser les gens qui font ça,
parce que ce n'est pas des boulots agréables.
Il faut marcher 15 km.
C'est extrêmement difficile.
Donc, les gens partent, reviennent.
Donc, ça fait des gestions de ressources humaines qui sont quasi impossibles.
L'autre alternative, si on veut un peu automatiser,
c'est des choses qui sont nées il y a 20-30 ans dans la lignée des chaînes automobiles.
Donc, c'est des grosses chaînes industrielles où on met une bande, un ascenseur, etc.
Donc, on va faire des choses qui sont chouettes en termes de performance, mais qui sont complètement statiques.
On boulonne, on met des moteurs partout.
On utilise...
Alors, je ne sais pas si c'est des choses qui vous parlent.
Un PLC, ça vous parle ou pas ?
Pas du tout.
C'est un peu lancette de l'ordinateur.
Oui, c'est...
Programmable, logique, computer, un truc dans ce goulage dit peut-être un truc de faux.
Et donc, on fait du graffeset.
Donc, on fait une étape, une condition, une étape, une condition.
Donc, on va coder une séquence.
Et donc, avec ça, à nouveau, on arrive à faire des séquences automatisées, mais complètement figées.
C'est vraiment l'inverse de l'intelligence artificielle.
Dans l'intelligence artificielle, on donne un problème.
Et le software doit trouver la solution.
Là, on doit donner la solution.
On écrit exactement la séquence.
Et donc, ça veut dire que si ma voiture, elle change de forme,
je ne sais pas quoi, je dois reprogrammer ma chaîne de production.
Toutes les options ont été définies avant de lancer la première voiture.
Et donc, voilà, on a fait une chaîne qui a un nombre d'options finies
et ça ne bougera pas jusqu'à la fin de la production de cette ligne de voiture.
Ce qui n'est pas du tout le cas en logistique où on va lancer du same délivrerie, des promotions,
peut-être que je veux du cross-canal où j'ai aidé magasins et du e-commerce, etc.
Ça, c'est des trajectoires qui sécent...
Évidemment, il y a...
...à chaque année.
Non mais c'est un masque passionnant de découvrir aussi ce monde qui est quand même spécifique dans l'e-commerce
avec un Lexi qui est hyper particulier.
Et justement, quand on ne connaît pas, on a souvent une vision de cette industrie de l'extérieur
qui a l'air hyper rodée.
En fait, moi, j'avoue comme ça, je me disais, oui, ben, tous les commerces, en fait,
ils sont tout le truc ultra robotisé depuis toujours, enfin depuis longtemps.
Et il n'y a pas grand chose.
Et on optimise de l'optimisation à la limite.
Peut-être que naïf que je suis, je me disais, bon, les Américains en tout cas, ils l'ont fait.
Peut-être qu'en français, on est un peu retard et tout.
Mais en fait, ce n'est pas le cas.
Non, ce n'est vraiment pas encore le cas.
Quand on s'est lancé nous, en fin 2015, il y avait encore 80% des entrepôts qui sont manuels
où on pousse des caddits et encore plus aux États-Unis.
Et aux États-Unis, les mètres carrés, ça ne coûte pas cher si on se met loin des villes.
La main d'œuvre n'est pas très chère, donc beaucoup, beaucoup de choses manuels.
Et la façon d'optimiser, c'était plus de, entre guillemets, mettre plus de fouet pour faire courir les humains.
Donc ils ont inventé la commande vocale, on met un casque sur la personne qui lui donne en temps réel les consignes.
Donc il y a eu une tendance un peu à robotiser l'humain.
Et je pense que là, nous ne sais pas ce qu'on a fait.
C'est des robots et des humains.
On robotise pas l'humain.
L'humain, on lui garde les tâches intéressantes, la décision, le choix des stratégies à l'intérieur de l'entrepôt.
Et le robot fait toute la partie, déplacement, mouvement répétitif.
Et alors, bah justement, on va commencer à rentrer dans la technique.
Parce que vous avez pu observer depuis tout à l'heure des images qui sont en direct, en film honnêtement, hein.
On dirait pas... Là, tu me dis que c'est un concept.
Ça, c'est... Il m'en dirait des vidéos concept générées en 3D, là.
Mais non, ça, c'est actuellement dans plein d'entrepôt.
Et je trouve ça dingue.
Toi qui est allé, c'est comment ?
Bah en fait, c'est...
En fait, déjà, ce qui est incroyable, c'est que...
J'ai cru comprendre que vous pouvez l'installer dans un entrepot existant.
Il faut pas construire un nouvel entrepot de zéro.
Donc déjà, ça, je...
J'imagine que ça convainc pas mal les clients.
La plupart du temps, effectivement, c'est des projets où on veut dire une transition sur un entrepot qui fonctionne
et on veut l'agrandir, on veut rajouter, etc.
Donc oui, c'est souvent...
Les étagères sont des étagères qui vont être compatibles avec les robots,
mais à l'intérieur d'un entrepot qui existe.
Et...
Je crois que c'est un peu de l'intérêt de croiser, mais...
Genre, j'avais peur qu'il se casse.
Parce que quand on voit une vidéo où on en voit qu'un,
on l'a vu un moment sur la vidéo.
Parfois, on voit des robots au loin qui traversent comme ça.
La route à n'importe quel robot.
Mais je suis heureux, ils se font foutre.
Il y a des croisements.
Il faut imaginer plein de caisses comme dans un entrepot qui va très très haut, à 12 mètres de hauteur.
Et après, des robots et des allées qui sont, j'imagine, les mêmes à chaque fois.
Pour que le robot fasse un peu des mouvements rectilignes, mais aussi, parfois, il tourne.
Et comme sur un parking, il peut aller à gauche, à droite et tout.
Et un moment, d'un coup, il va se lever, il va aller en l'air.
Diuuuu !
Non mais c'est...
C'est incapable de faire ça.
Si c'était pas Spider-Man, c'est fine.
Et après, il ramène l'article à des choses un peu plus classiques.
Pour le coup, c'est des tapis roulants, des choses comme ça.
Ça va le ramener sur des poses de travail opérateurs.
Donc il n'y a pas de tapis roulants, ça va rester sur le robot.
Et là, on a deux solutions.
Sur certaines familles d'articles, ça va être préparé par un opérateur.
Et sur d'autres familles d'articles, on pourra en parler.
On a un produit qu'on appelle le Skypeaker.
Donc là, c'est un bras robotiaque de la vision
qui peut prendre les articles directement.
Et donc on va combiner les deux.
Est-ce qu'il y a un gros ordi dans le datacenter qui coordonne tous les robots ?
Ou est-ce que c'est chaque robot qui fonctionne de manière indépendante ?
Ça marche comment ?
Donc les deux grosses briques technologiques avec ce texte,
ça va effectivement être le robot.
Donc le robot au sens...
Son hardware et son software embarqué qui aura comme une partie d'autonomie.
Et ce qu'on appelle le Fleet Management.
Donc gestionnaire de flotte.
Chez nous, il s'appelle ASTAR.
Et donc la façon dont ça va marcher,
c'est qu'un robot va donc apporter un bac à un opérateur.
Une fois que l'opérateur aura dit, j'ai transféré l'article,
le robot va dire, what's next ?
ASTAR en lui disant quelle est la prochaine mission.
Et là, il va recevoir une mission.
Et donc cette mission, ça va être une trajectoire temporelle.
C'est-à-dire qu'on va non seulement lui dire voilà,
mais on va lui dire à telle milliseconde, il faut que tu sois à tel endroit.
Et là, je te garantis que si tu suis non seulement cette géographie,
mais si tu suis bien à montre, là tu es collision-free.
Au sens, tu vas t'insérer à l'intérieur du balai.
Donc on est vraiment sur ce qu'on appelle un vecteur d'état
qui va décrire le robot avec cette dimension temps.
Et il faut suivre cette trajectoire paramétrée en temps.
Et du coup, il y a tout qui se passe bien.
Et alors, on va entrer dans le détail de savoir comment c'est possible.
J'imagine qu'il y a des systèmes de correction, d'erreur, des choses comme ça.
Mais déjà, d'entrée, est-ce que ça arrive des craches ?
En production, dans des clients, est-ce que c'est possible qu'il y ait des craches ?
Donc à nouveau, un robot, c'est génial parce que ça se confronte au monde réel.
Donc le jour où j'ai cassé une bouteille d'huile,
oui, le robot est gliss sur la bouteille d'huile,
il fait zzzz et ça fait comme un flipper et donc il va se prendre à mur.
Donc on est dans le monde réel où il peut y avoir
tout plein de choses qui arrivent.
On a des entrepôts sur lesquels on est à 0°,
on a des entrepôts où il y a des articles alimentaires,
où il y a des fuites d'eau, etc.
Donc oui, ça peut arriver quand le monde n'est pas conforme au modèle.
Moi, je dirais ça en tant qu'roboticien.
Quand le monde est conforme au modèle, les algorithues, ça va le gérer
et non il n'y a pas de crache.
Par contre, dans le monde réel, il y a un pourcentage de cas.
Donc nous, on travaille justement à ce que les algorithues s'agent détectés,
un petit peu la même chose que ce qu'on peut avoir sur les ABS, c'est-à-dire si,
je vais appeler mon odométrie, donc si mes tours de roue ne sont pas conformes à ma vision,
je vais avoir un petit peu comme une sorte de mal de merde un humain disant,
il y a une décorrelation entre mes différents capteurs, donc warning, donc je ralentis par exemple.
Donc on fait tout pour essayer de comprendre est-ce que le monde est cohérent ou pas,
et ralentir si le monde n'est pas cohérent, mais oui ça peut encore arriver quand il y a des...
des grosses choses qui arrivent dans l'entreprise qui y a des craches.
Et du coup le logiciel qu'il y a à l'intérieur de chaque robot,
est-ce que c'est... il est là sur ce que tu disais uniquement pour gérer en fait les moments
où potentiellement ça va pas, ou détecter la faille ou du coup à quoi il sert en fait ce logiciel ?
C'est-à-dire...
Il est là pour...
Intelligeant le petit robot.
Donc oui, il y a quand même de la vraie intelligence, c'était vrai algo à l'intérieur,
au sens où il faut être capable de suivre la trajectoire qui a été donnée par en haut.
Et pour ça c'est pas si facile que ça, si je te donne une trajectoire,
tu peux pas juste fermer les yeux à la suivre parce qu'au bout de temps,
tu vas te décaler, tu vas te prendre un mur.
Donc en permanence, il va devoir appréhender la réalité qui est autour de lui,
pour en déduire où il se trouve.
Parfois, j'ai la question, on se dit qu'il n'y a qu'à mettre un GPS.
Un GPS, ça passe pas à l'intérieur et un GPS est précis à 1, 2, 3, 4 mètres.
Là, on veut des entrepôts d'Anse, donc l'allée, elle fait 80 cm pour un robot qui est en fait 75.
Donc il y a 2 cm et demi de chaque côté, il ne faut pas compter sur le GPS.
C'est pas gros d'esthement.
Donc on est sur un robot qui doit comprendre son environnement
et qui à partir de cet environnement, on doit d'abord répondre à la question au suige
et ensuite répondre à la question comment aller où je veux.
Très philosophique.
Voilà.
Mais du coup, il n'y a pas un temps nécessaire à...
Parce qu'il y a un...
Où suige ?
Mais du coup, ça peut le ralentir sur le train qui était prévu par le fleet management.
Tout à fait.
Donc lui, il a une trajectoire à suivre en temps
et donc on va utiliser des alcoos qu'on appelle le fleet forward.
Donc il prévoit toujours à l'avance où il doit être.
Il sait que dans son observation, il y a du retard
et quand on compare son fait après le balan de la servicement,
c'est à dire on va comparer l'endroit où on veut être et l'endroit où on est,
mais il va le corriger en temps parce qu'il sait qu'il y a toujours un retard dans sa perception.
Comment il sait où il est ?
Donc on va faire de la fusion de données
et on utilise ce qu'on appelle de l'odométrie.
Donc l'odométrie, on compte au niveau des tours de roues.
Donc en fonction des roues, on voit comment ça se déplace
et on va fusionner ça avec des capteurs de type LIDAR.
Donc des LIDAR, ça va être un télémètre,
donc quelque chose qui mesure une distance,
qu'on projette sur un miroir qui est tournant.
Et donc comme on projette ça sur un miroir, ça va scanner tout autour.
Quand on le voit, c'est un peu comme jouer au puzzle.
Ça va dessiner une sorte de pièce de puzzle où là on verrait ton ventre, ton ventre, le mien, etc.
Et ensuite l'algorithme, il va jouer au puzzle en disant
mais cette pièce là, où est-ce qu'elle fit par rapport à ma connaissance du modèle ?
Et l'endroit où elle fit, c'est probablement l'endroit où je me trouve.
Et alors bien justement, si on regarde dans le détail,
on a parlé du fait que tous ces petits robots doivent parler avec une sorte d'ordinateur maire,
entre guillemets.
Comment se fait cette communication ?
Donc on va être basé sur des techno-wifi,
mais qu'on a industrialisé au sens que ce n'est pas un wifi
où il peut y avoir tout et n'importe quoi.
Dedans, on a utilisé des protocoles sur lesquels on est capable de garantir les tendres réponses
puisque les tendres réponses sont importants entre le robot.
On l'a vu dans la gestion de trafic.
Si un robot par exemple est en retard sur sa trajectoire, il faut qu'il puisse prévenir en haut
pour qu'on puisse prévenir les robots impactés.
Donc on veut des latences.
On va dire les sous-jacences sont assez classiques,
par contre l'utilisation qu'on en a fait est extrêmement sous contrôle.
Donc en termes de programmation, je ne sais pas si tu as déjà fait une émission sur le côté de temps réel.
Quand on programme en temps réel, en gros, on doit tout maîtriser.
C'est-à-dire qu'il ne doit pas y avoir d'éléments perturbateurs ou statistiques.
Donc là ça va être un petit peu le même genre de philosophie qu'on va appliquer.
Donc c'est vrai que vous avez modifié le protocole wifi en gros.
On a utilisé le protocole wifi et nous les couches du dessus,
les couches au niveau UDP, une niveau TCP qui sont au dessus,
on les a utilisés de sorte à renlever tout ce qui n'était pas déterministe pour pouvoir garantir la communication.
Moi je voulais qu'on a parlé un peu de la théorie technique du hardware,
mais maintenant d'un point de vue logiciel,
est-ce que tu peux nous expliquer comment ça marche dans un système de stypla
pour à partir d'un point A, décider quelle est la route pour aller à un point B
et est-ce que dans une certaine manière c'est pas un peu ressemblant à GPS ?
Ça c'est Nico qui pensait il y a encore 6 mois qu'il ne serait jamais proprio.
Ça c'est Nico dans son appartement qui a découvert que grâce à Nexity,
on peut être proprio à partir de 534,17€ par mois pendant les 3 premières années.
Nous on l'a pas, c'est maman tu m'ouvres !
Et ça c'est Odile, la maman de Nico, qui l'a aidé à devenir proprio.
Mais bon qui a quand même un peu de mal à couper le cordon.
Alors c'est intéressant, donc déjà la meilleure façon pour tous ceux qui sont intéressés par ce problème là,
c'est de venir à l'exo-légende.
À l'exo-légende nos robots ils se déplacent dans un labyrinthe et si ils savent pas trouver un chemin,
bah ils restent bloqués.
Donc on voit les gens qui arrivent à notre hackathon et souvent au début ils sont exactement donc ils disent,
j'essaye au nord jusqu'à ce qu'il y a un mur, quand il y a un mur je tourne à droite,
si il y a toujours un mur je retourne à droite et souvent on finit par faire des robots qui tournent à rond.
Donc il faut aller vers des vrais algos où on fait une vraie modélisation de la carte,
des endroits où ça passe, des endroits où ça passe pas et on va chercher,
donc on le modélise comme tu l'as dit sous la forme d'un graphe.
Donc un graphe c'est des nœuds, des endroits où je peux être et des arrêtes,
c'est des endroits où je peux aller à partir de cette position là.
Et de là on va pouvoir y térer.
Et donc là il y a plusieurs façons de le faire.
Le premier mathématicien qui a proposé une solution s'appelle Dijstra.
Dijstra donc c'est facile.
On fait un rond donc on part de l'endroit où je suis,
je vais explorer ceux qui sont autour, puis ceux qui sont autour de ceux qui sont autour.
Et donc en fait on va voir une sorte de rond où je vais partir de l'endroit où je suis,
je regarde tous les chemins possibles jusqu'à ce que mon range tinge et touche ma destination
et là je dis j'ai trouvé un chemin qui va à ma destination.
C'est bien mais c'est long, c'est à dire que si je veux trouver le chemin qui m'emmène disons à Marseille,
je vais aussi trouver le chemin qui m'emmène à Berlin,
les deux sont à 1000 km donc j'aurais trouvé tous les chemins maintenant dans toutes les villes
allant de Paris à toutes les villes à moins de 1000 km.
Il y a beaucoup de tels qu'une pourrière quoi.
Exactement.
Donc il y en a qui vont permettre d'aller plus vite,
sans trouver forcément la meilleure solution mathématiquement.
Et il y en a qui vont garantir et qui vont avoir des garanties mathématiques
tout en allant beaucoup plus vite.
Donc là ça va être en gros, on va progresser non plus en forme de rond
mais plutôt en forme d'élypse en disant je sais que le chemin restant
il fait au moins la distance à vol d'oiseaux.
Donc un moment si j'ai un chemin qui se rapproche
il vaut mieux l'explorer que le chemin qui m'éloigne.
Et du coup la volée de progresser en rond
va progresser en forme d'élypse dans la direction qu'on vise.
Donc par exemple ça c'est une des astuces qui permet d'aller plus vite.
Et est-ce que tu penses que typiquement des ways ou des trucs comme ça
ils nous donnent toujours le chemin le plus court
ou alors ils optimisent plutôt la facilité de calcul.
Donc il y en a un c'est le chemin le plus court en kilomètres,
ça tout le monde s'est trouvé c'est pas très dur,
maintenant il y a des allgaux qui permettent de garantir, oui c'est sûr.
Après la deuxième difficulté c'est que
on va avoir parfois des boucles
ou en fonction de l'heure à laquelle je passe
j'aurai pas le même trafic
et donc j'aurai pas le même temps de parcours.
Et donc quand on commence à calculer en temps de parcours
alors si c'est en temps de parcours dans un trafic fluide
c'est facile puisqu'on a juste à convertir les kilomètres
en temps avec la vitesse.
Par contre quand on est dans un trafic super dense
comme c'est le cas avec nos robots
là les allgaux deviennent beaucoup plus rigolo, beaucoup plus intéressants
et beaucoup plus difficile.
Et là par contre on n'est pas sur du parfait.
Là chaque entreprise va avoir sa secret de sauce
pour réussir à trouver le meilleur chemin temporel
mais c'est trop compliqué
Ah ça a pas été théorisé quoi.
Si ça a été théorisé mais dans des choses qu'on n'arrive pas à résoudre en temps réel
si vous voulez qu'on aille un peu plus dans la théorie
elle est rigolote
on fait un graphe qui est spatial.
D'accord et là on s'est trouvé le plus court chemin.
Si je veux rajouter le temporel en fait je vais rajouter des graphes
je vais redupliquer ces graphes toutes les par exemple
demi secondes.
Et je vais faire un parcours de graphes qui au lieu d'être que spatial
va aussi être temporel
dans lequel je vais faire les mêmes algorithmes
de calcul du plus court chemin
mais en prenant en compte cette dimension.
Mais ça fait des graphes qui du coup sont très grands
et qu'on n'arrive pas à résoudre en temps réel.
Sauf
chez Exotec
Alors on va le parcourir
mais on va pas avoir une garantie d'avoir trouvé le meilleur du meilleur
mais on va en trouver un très bon en temps réel.
Ok.
C'est hyper intéressant.
Et ça se rapproche des théories
quand on utilise du machine learning etc.
On n'a pas un optimum global du monde entier
on a une très bonne solution en temps réel.
Et donc c'est probable qu'effectivement
si je continue mon parallèle
si moi je me mets une destination sur Waze
et qu'il y a du trafic et des choses comme ça
c'est probable que ça prenne trop de temps
d'avoir la meilleure solution et qu'il ne la fasse pas.
Voilà.
Et il en fait une bonne qui sort.
Et donc c'est un bien rapport.
Je pense que je me mettais toujours l'horizon.
Il y a un lien.
Alors par contre là on a résolu le problème
qui est un agent passfinding.
Mais ça c'est le problème facile.
Ensuite le problème le plus difficile c'est qu'on n'a pas un agent
qu'on veut amener à un endroit.
C'est qu'on a n agents qu'on veut amener à ns endroits
chacun ayant sa destination.
Ce problème s'appelle du multi agent passfinding.
Et donc là pour le réseau c'est beaucoup plus compliqué
parce que parfois on va accepter sur un agent de faire un détour
pour ne pas encombrer par exemple.
Et ça par exemple Waze ne le fait pas.
Ça va être local.
Et ça ce problème là il est encore infiniment plus compliqué
infiniment plus drôle.
Et donc c'est ça qu'on va faire c'est essayer de trouver
des solutions au niveau de la flotte.
Qu'est-ce qui explique que jusqu'à présent c'était pas possible.
Pourquoi ça possède maintenant de faire ça ?
Je pense qu'il y a une combinaison de pas mal de choses.
Il y avait effectivement le fait d'avoir déjà le besoin
donc le e-commerce qui augmente,
la logistique qui structure, donc un besoin qui est fort.
Et ensuite je pense qu'effectivement
la robotics qui est beau c'est que ce n'est pas
une technologie, il n'y a pas juste un moteur
d'intelligence artificielle.
Ça va vraiment être une pile de technologies
qui vont devoir s'agencer et pour y arriver
il faut que chacune des briques soit suffisamment forte.
A la fin de la robustesse c'est le mignon le plus faible
de l'ensemble du système.
Donc c'est des capacités et des prix
sur du software embarqués, sur des capteurs embarqués.
Donc par exemple ne serait-ce que des caméras embarquées
il y a encore quelques années on a des modèles,
c'était cher, maintenant ça commence à se démocratiser.
Le processeur embarqué dans les robots
il fait la taille d'une carte bleue et il coûte de
l'ordre de 50 euros, pareil, quand j'ai commencé
ma carrière c'était plutôt gros comme ça et ça
coûtait 500 euros. Donc c'est des combinaisons
de hardware qui coûtent moins cher,
c'est des combinaisons de software
qui sont possibles, c'est toutes ces choses là
on va dire qui maintenant
sont agencesables par une
entreprise de notre taille.
Mais depuis pas tant de temps que ça
visiblement. Et un exemple
notamment c'est que parmi les géants
de l'e-commerce, donc on mentionnait Amazon
mais il y en a peut-être d'autres,
ils sont pas encore à ce niveau en fait.
Oui, je pense dans les
choses qui nous différencient, il y a ce
côté, il y a vraiment des ruptures technologiques,
je pense le fleet management où on a vraiment
apporté des choses, la robustesse de localisation
des robots où on a apporté quelque chose.
Et l'autre élément ça va être, et ça c'est
des choses moi que j'ai appris en travaillant
dans le médical avance qu'on appelle un générique
système, justement c'est la science de combiner
les sous-systèmes pour n'en faire qu'un à la fin. Donc vraiment
et là il y a besoin de gros, c'est
l'architecture mais l'architecture qui va
dépasser l'architecture software, donc l'architecture
et du software et du hardware ensemble pour faire
un système qui soit robuste et qui marche.
Et par exemple le côté 3D,
donc le fait que là tes robots ils peuvent à la fois
se déplacer au sol mais
monter tel le Spider-Man.
Ça c'est
une innovation ou ça fait
longtemps qu'on sait faire ça ? Non ça pour le coup
c'est une innovation, donc là c'est vraiment
réussir à faire la capacité mécanique
des robots qui grimpe on va dire, très compliqué
en robotique c'est facile de faire compliqué.
Ce qui est difficile c'est de réussir à trouver un moyen
simple, un moyen pas cher,
un moyen robuste pour être capable de faire la fonction.
Et ça je pense ça a été la grande innovation.
Donc la façon même si je refais un peu l'histoire dont on s'est lancé
c'est qu'on a vu Amazon
donc qui a racheté une boîte qui s'appelle
Kiva qui vient de lui MIT à Boston
qui fait des robots 2D, donc des sortes de tortues
où ils s'en dit plutôt qu'à avoir
des gens qui vont à l'étagère on va faire un petit tortue
qui va passer sous l'étagère, la soulever et vous la ramener.
On a vu ça, on s'est dit d'un point du techno
c'est trop bien. Deuxième chose
Amazon les rachète, ça montre qu'il y a un intérêt
énorme, que ça rapporte vraiment
quelque chose pour le business. Ah oui j'avais déjà vu
oui, j'ai déjà vu ça. Et quand ils les ont racheté
ils ont fermé le département commercial donc ils ont dit
c'est pas une techno qu'on prend pour faire du business, c'est un techno
qu'on prend pour faire de la différenciation.
Et là on a dit c'est quand même vraiment fou. Qu'ils allaient le garder
en interne. Donc là on s'est dit
il faut qu'on arrive à se lancer là-dedans, on a un peu
des compétences en robotique, il faut qu'on essaye. Et là on s'est
rempli la question en disant en tant qu'ingénieur
on veut pas copier, on veut faire mieux. Qu'est-ce qu'on peut
faire de mieux par rapport au robot qu'on voit ?
Ça se voit assez facilement, on voit entre le haut
de l'étagère à 2 mètres et le plafond il y a bien 10 mètres de vide
on s'est dit on aimerait remplir ces 10 mètres de vide
Alors Amazon parfois ils vont faire de la mécanine
béton mais ça coûte super cher, pour le coup on revient
sur des trucs structurants et pas flexibles. Donc on a dit
il faut qu'on arrive à faire des robots qui grimpe.
Et donc là c'est même plus le génie
de mon co-fondateur, Romain qui est le mécano
à la base, de vraiment trouver un système
qui soit robuste, qui soit pas trop cher
et voilà, quand on l'a trouvé on s'est dit
là je pense qu'on a un concept, on essaye
on y va.
Franchement c'est la classe, honnêtement comme tu dis
des images, Valmile Mou
et moi
j'ai rien fait
mais je trouve ça
un peu classe quand même qu'on est une boîte française
qui est arrivée à se faire
résultat là, alors que chez Amazon ils sont toujours
là en 2D là.
Je pense que maintenant ils le savent et je pense qu'ils sont sans doute
en train de réfléchir à comment passer
à l'étape suivante. Est-ce que toi tu as
programmé
des robots, est-ce que tu as participé vraiment
au dev, est-ce que tu fais toujours maintenant ?
Donc oui bien sûr, quand on lance une start-up
il faut bien sûr mettre les mains dedans
et donc au départ il y avait tout un côté
de pas se tromper sur le besoin de marché, donc beaucoup
de discussions de comprendre le client. Et ensuite
une fois qu'on l'a compris, une fois qu'on a signé les premiers contrats
il faut s'y mettre. Donc en tant que CTO
j'ai eu à structurer l'équipe mais effectivement
j'ai passé beaucoup de temps à implémenter
du code à l'intérieur du robot, du code dans le fameux
ASTAR, du code ce qu'on appelle business
c'est-à-dire les règles métiers logistiques
donc j'ai touché à pas mal d'endroits
donc au début le premier entrepôt qu'on a
livré pour CDScoon, je pense que dans
l'équipe technique on devait être 8, quelque chose comme ça
donc bien évidemment énormément les mains dans le cambouillis.
Et voilà et maintenant on est...
Il est toujours en prod.
Ah c'est pas vrai, c'est stylé.
Ouais il est toujours en prod. Ça fait combien de temps qu'il tourne ?
On a fait ça l'été 2017, on l'a déployé.
Ah quand même ?
On commence à avoir maintenant un vrai retour
d'expérience. Les robots qui sont là bas
sont compatibles avec les autres systèmes,
les nouveaux robots qu'on fait on peut les amener sur système
donc on a vraiment ce côté toujours la promesse client d'avoir
quelque chose de flexible qu'on puisse faire grandir
elle est remplie. Peut-être quelque chose que je dois dire
on vant pas des robots, on vant toujours une solution complète
on va pas nous acheter 3 robots, on va avant acheter
un système de préparation de commande. Donc il y aura
toute la stack software qui sera déployée.
Et donc quand on déploie un entrepôt c'est environ 50
types de software différents
dont certains, genre le software qui contrôle le robot
il est foie le nombre de robots, mais il y a 50 types
de software différents qui vont faire la stack général
pour faire tourner l'installation.
Tu fais le calcul et tu fais l'enfer la division
ça c'est
combien du coup un robot en moyenne ?
Donc t'achètes pas un robot t'achètes une installation
donc si je fais sur une installation, une petite installation
ça fait de l'or du million d'euros. Et une grosse installation
ça fait plusieurs dizaines de millions d'euros.
Bah je sors non pas.
Ok c'est les or de grandeur.
Et donc une petite installation ce serait quoi ?
Ce serait une vingtaine de robots, ce serait plusieurs
milliers de bacs
et quelques postes de travail opérateurs
qui vont permettre de faire tourner. Donc ça ça va être
par exemple un drive ou des choses comme ça qui sont
plutôt des petites installations, ça va être cette or de grandeur
là à l'inverse quand on fait des grands entrepôts
pour, typiquement ce qu'on appelle le retail
réapprovisionnement magasin c'est beaucoup de volume donc
une Iclos c'est un cas, là ça va être des choses beaucoup plus grosses.
Un million ça fait
moins de 50 000 de robots en fait ?
Oui c'est moins de 50 000 de robots parce qu'il y a...
Je sais pas, c'est pas sur le point. Avec tout le système qui est autant ?
Ouais mais c'est pas si...
dans l'industrie
ou des trucs de robotiques ça va vite.
Moi, naïvement de l'extérieur
je me dis ok ces gens ils ont trouvé
des moyens de faire se déplacer
des petits véhicules
sur des routes qu'on connaît à l'avance à très très haute vitesse.
Est-ce qu'il y a des choses qui pourraient pas se transposer
sur des véhicules, les voitures,
des trains, des choses comme ça ?
On a énormément de choses qui sont en commun avec
les startups qui sont lancés sur les véhicules autonomes
depuis les capteurs, le leader, les algorithmes, la localisation
les détections d'anomalies par rapport au monde réel
c'est des choses qui ressemblent.
Et donc on voit il y a énormément d'entreprises
qui sont lancées, donc des entreprises aussi
même en France sur des navets
des entreprises aux Etats-Unis
je pense qu'on est effectivement dans un contexte
où c'est un petit peu plus facile. Alors à la fois c'est un peu plus facile
à la fois un véhicule
il roule quelques heures par jour
nous ça roule 24h sur 24 donc il y a quand même besoin
en termes de fiabilité d'être sur une vraie horloge
mais dans un monde où il y a l'incertitude mais moins
que dans le monde réel. Et donc ça nous permet
effectivement de robustifier
d'industrialiser des choses qui seront le futur
j'en suis certain dans les rues
dans les rues un jour.
Peut-être que bientôt il y aura plus de feu rouge
et au croisement on va juste se croiser
à 50kmh.
Mais tout sera calculé.
Et j'ai vu aussi il y a un moment
où il y a des robots qui font que aller
en fait qui bougent en permanence juste pour savoir
pour les vieillissements du robot
en fait. C'est intéressant, les clients
les plus alertes ils nous disent
vous garantissez que vos produits
du roman de 10 ans sauf que
vous existez depuis moins de 10 ans. Comment est-ce que vous pouvez
garantir ça ? Et donc là la réponse
c'est du test accéléré.
Donc un robot par exemple, je crois que c'est
un douzième de son temps il va grimper
le reste il va se déplacer, prendre des bacs etc.
Donc si je le fais circuler en permanence sur les grimper
il va s'user douce fois plus vite que dans la réalité
et donc au bout d'un an je sais ce qui va m'arriver
sur 12 ans. Donc ça c'est super important.
A la fin un client quand il nous confie sa logistique
il nous confie ses ventes. S'il n'y a pas de logistique
il peut plus ventre. Donc ça doit être parfait.
Ça doit être parfait sur tous les aspects. Donc on va se battre
pour le faire au mieux. Sur le software,
sur le hardware, sur nos opérations
et voilà, il y en a encore plein de choses
à construire sur les deux aspects d'ailleurs. Et sur
la partie robustesse et sur la partie innovation.
Sur la partie innovation ça peut faire partie
parfois il y a des gens qui viennent me voir en dire mais votre tech
elle existe pourquoi il y a encore tant de gens que vous
embauchez en R&D ? Il y a un peu de dimension
il y a une dimension où on peut améliorer
à l'infini ces systèmes là, on peut améliorer les algos, on peut avoir
des robots qui vont plus vite, on peut consommer moins d'énergie
etc. Je peux prendre sur le côté
un petit peu en printécologie qu'elle est batterie par exemple
donc on a des batteries. Au début d'exotec
nos batteries durent 3 ans. Alors en tournant 24-24
donc c'est déjà bien intensif mais au bout de 3 ans
il fallait échanger. On a réussi à faire une deuxième génération
on est à 5 ans. On en travaille sur une future génération
on espère arriver à 10 ans. Donc voilà il y a plein d'axes
d'amélioration et le deuxième ça va être
étant de la gamme produit. Donc l'entrepôt c'est
un terrain de jeu qui est chouette. Là pour l'instant
on a fait un peu le moteur de l'entrepôt. C'est
comment je rassemble les articles. Après de la porte
d'entrée où il y a un camion qui arrive jusqu'au moteur
et du moteur jusqu'au camion qui va expéder
il y a encore plein de trucs qu'on peut faire.
Et donc là sans pouvoir tout révéler on a encore
des éléments qu'on va éteindre.
Pour ceux qui ont été passionnés
comme nous j'imagine
de toute cette
merveille que vous êtes en train de concevoir
et qui voudraient y participer.
Qu'est-ce qui est possible
est-ce que vous recrutez, quel genre de poste
? Donc on recrute et à nouveau
sur la robotique il y a plein de métiers différents
là je pense à vous le coup de parler plus des métiers
software mais donc déjà en software
la R&D elle est faite en France sur deux sites
à Lille et à Lyon. Les stacks vont être
super différentes. Alors à nouveau du C
embarqué, bah niveau, du C++
des maths appliqués
du machine learning, de la vision
du Java sur du software business
et du web. Et donc ensuite la façon
on est par exemple sur Welcome to the Jungle
ou bien évidemment on a une page carrière
où c'est un petit peu des crises qu'on fait, où il y a plein
d'offres qui sont je sais pas combien on a d'offres en R&D
mais au moins une cinquantaine. Donc on doit pouvoir trouver
son bonheur et après ceux qui sont passionnés
on a régulièrement aussi des gens jusqu'à arrivée
avec une candidature libre en disant moi j'adore ça
je sais faire ça, comment ça raisonne chez vous
Et à propos de boîtes françaises qui font rêver
on avait parlé il y a peu de temps de mistral
le nouveau géant français
de Lille. Si vous voulez comprendre
en quoi cette boîte est révolutionnaire
et pourquoi tout le monde ne fait que parler de leur lever
de fond à 2 milliards, et bien allez voir
cette vidéo, on vous explique tout.
Tribune Epodium
Tribune Epodium fait partie
de la sélection à caste recommande
je suis Solen Rigoulet et dans mon podcast
je reçois chaque semaine un ou une athlète
de haut niveau. Ensemble
on revient sur les moments les plus marquants
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du sport. Lougeant Mono
Jérémy Stravius, Floravotier, Christian Miette
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