Pourquoi Banque Populaire est la première banque des entreprises ?
Je me posais des questions sur le partage de la valeur pour mes salariés.
Elodie, ma conseillère Banque Populaire, m'a proposé une solution d'épargne salariale sur mesure,
rapide à mettre en place et que je peux piloter en ligne.
C'était simple et surtout ça a fait des heureux.
Accompagner nos clients sur tous les territoires avec des solutions adaptées à leurs besoins,
c'est ça, être la première banque des entreprises, Banque Populaire, la réussite est en voulue.
Étude Quantar PMEP, mid-2023, Quatorze Banques Populaires, première banque des PM.
Comme promis, on va aujourd'hui avoir un sujet robotique.
C'est pas tous les jours, franchement ça fait...
Non, ça fait plaisir.
Comment elle t'a pas fait ça ? Ça fait plaisir surtout à toi.
J'avoue j'ai un petit chrêble.
C'est pas grave mais c'est voilà, c'est le bas niveau comme on dit.
Parti de ce que tu suis, de près, contrairement à moi.
Mais c'est pas... moi je jouais le novice.
Et on a la chance aujourd'hui de recevoir un invité très spécial,
Renault Hetz, tu es le co-fondateur de Exotek.
Est-ce que c'est ta première fois sur Twitch déjà ?
Oui, alors à moitié on a fait un hackathon de robotiques il y a deux semaines qui étaient diffusés sur Twitch
avec plusieurs dizaines de gens qui le suivent en live.
Non, on peut dire que c'est à peu près la première fois en vrai.
Ah ça compte, ça compte, le premier live.
Mais ce qui est marrant c'est que leur live sur Twitch, c'est des animateurs, c'est des employés de...
C'est des gens d'Exotek.
C'est que des gens d'Exotek qui font ce truc.
Exactement.
C'est trop marrant mode. Qui veut commenter ? Allez, c'est parti, on fait des commentaires de battle de robot.
Je trouve ça incroyable.
Mais alors, qu'est-ce que c'est parce que Mathieu on a même...
C'est super fort, vous avez un dossier.
Vous le viez préparé, non ?
Oui.
Ah c'est vrai ?
Il y a la chaîne Twitch quelque part.
Et donc, qu'est-ce que c'est, quel est le concept de ce truc ?
Donc, on est passionné de robotiques et on aime bien partager, à la fois faire découvrir ce qu'on fait,
mais aussi apprendre un peu des autres qui sont passionnés de robotiques.
Et donc là, maintenant c'est la deuxième édition, et on espère bien en faire plein d'autres, de ce qu'on appelle l'exo-légende.
L'exo-légende c'est un hackathon de robotiques.
Donc comme un hackathon classique, sur trois jours on arrive le vendredi matin,
les compétitions sont à partir du dimanche et les finales dimanche après midi.
Et le principe, ça va être des... On pourrait dire combat, deux robots contre deux robots.
On reçoit quand on arrive le robot en kit, il faut le monter,
et ensuite c'est avant tout de la programmation, donc il faut programmer son robot
pour à deux réussir à faire un max de points par rapport à l'adversaire.
Sachant qu'il y a deux façons de gagner, faire des points, donc il faut se déplacer dans un labyrinthe.
Mais on peut crever le ballon de l'adversaire, donc si on arrive avec sa pointe à le crever,
on l'immobilise, et du coup on arrive à marquer plus de points.
Donc un côté combat, un côté intelligence, plus un côté collaboratif, ou T2.
Ça nous plaisait.
C'est vraiment les battles de balais-cartes, on passe...
C'est ça, je le dis exactement ça.
Un ancien collègue a participé à la précédente version,
et il était pas très bon en programmation et tout,
du coup il a tout mis sur l'arme, il était mécanicien plutôt lui de formation.
Donc il a fait une arme incroyable juste pour crever le ballon de l'autre.
C'est marrant.
Une strate.
Parce qu'effectivement le format à cartons est assez connu,
mais je me suis même pas dit que c'était possible en robotique,
parce que, marche comme moi, ils amènent...
Alors t'amènes ton ordi, et une valise de matisse.
Non, t'amènes que ton ordi, et donc quand tu arrives, tu reçois une petite boîte,
dans lequel il y a tout le kit hardware, pour que tu puisses tout monter par toi-même.
Et après sur place, il y a de quoi un petit peu bricoler,
le robot est globalement standard, ce que tu customis c'est ton arme.
Ah oui.
Mais bon, ça peut aller d'un trombone, un pic à brochette,
et il y en a effectivement qui s'amusent et qui essayent de faire des sulfateuses.
Mais du coup, le robot il est standard, mais tu programme comme tu veux,
du coup c'est ce qui...
Donc t'as deux robots effectivement, tu vas programmer à l'intérieur,
nous ce qu'on a programmé c'est l'arbitre.
Donc au-dessus il y a une caméra qui filme les robots, et donc l'arbitre est automatique.
Donc ça regarde les robots, ça regarde où il passe, ça affecte les points,
si t'as plus ton ballon, ça t'immobilise, tu bouges plus, etc.
Et donc en live, on voit les points bouger, et on sait qu'est-ce qu'il y a gagné à la fin.
Par contre dans les robots, le code dans les robots, c'est fait par les gens.
C'est ça, c'est là où la battle se fait en gros, là et sur l'arme.
Et c'est marrant parce qu'on voit des gens qui viennent du monde informatique et qui découvrent,
et qui découvrent notamment quand tu fais, on pourra un peu en parler,
mais de la programmation sur un robot, tu as t'as le monde réel.
Et le monde réel, il réagit pas, d'habitude quand on fait if-condition, zen-action,
si on a la même condition, ça fait deux fois la même chose.
Dans le monde réel, je glisse, j'ai de l'illumination, j'ai, etc.
Donc voilà, réussir à un peu modéliser ce qu'il y a autour,
et apprendre à gérer tout ça, c'est super intéressant.
Franchement, j'ai trop envie de le faire.
Je rentre en plus.
Ceux qui écoutent.
Je vous demande que vous aurez bienvenue pour l'édition 3, l'année prochaine.
Qui sera l'année prochaine.
Ok, trop, trop cool.
Sans plus attendre après ces petites digrations,
on va rentrer évidemment dans le vif du sujet,
ce qui nous rassemble aujourd'hui.
Merci Abastie, j'ai l'impression.
C'est ça, avant que je commence.
Ouais, il a dû faire un raid que je n'ai pas vu, mais merci beaucoup.
C'est un collègue streamer qui nous envoie son audience.
Exactement.
Donc bienvenue à tous.
Installez-vous.
Aujourd'hui, nous avons la chance de recevoir Renault Hetz,
co-fondateur et directeur technique de Exotech.
Vous connaissez peut-être pas ce nom.
Moi, je ne connaissais pas en fait.
Comment est-ce que c'est grave ?

Non mais après, j'ai réalisé à quel point, en fait,
c'est un mastodonte quand même Exotech.
C'est absolument pas rien.
C'est une des plus grosses licorins de comme on dit françaises.
Vous avez eu un parcours complètement dingue.
Et si vous ne savez pas ce que c'est,
il soit un peu, on peut le dire, vous êtes un peu derrière le secret de la livraison en 24 heures.
Puisque vous conceptualisez des robots en forme de petites voitures télécommandées
qui est capable 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'œil.
En termes de vitesse de pointe, on est sur quoi, à peu près ?
On est 4 mètres par seconde, donc ça fait un peu moins de 20 km heure.
Un jogging bien réveillé.
Si, en fait, c'est comme ça, on ne s'apparaît pas tant que ça, on se dit une voiture, ça va vite.
Mais par seconde, c'est énorme.
Vous allez voir, en fait, les vidéos, c'est vraiment impressionnant.
Rassurez-vous, tout ça est dans des zones sécurisées, on va en parler justement.
Mais 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 qui est chez Amazon.
C'est quand même pareil, il faut le dire, peut-être que 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.
On va vous expliquer, enfin on va essayer de, moi je vais poser mes questions tout simplement,
j'en ai plein qui me viennent.
Comment est-ce qu'on fait pour que des robots qui vont à cette vitesse ne se rendent pas dedans, par exemple ?
Est-ce qu'il y a des crash tests comme en voiture ?
Est-ce que vous vous les envoyez à haute vitesse ?
Quelles sont, ben c'est quoi les technologies ?
Si demain je vais vous les monter une boîte de cette ampleur,
c'est quoi technologiquement ce qui se cache derrière ?
Tu nous diras ce que tu peux dire, ce que tu ne peux pas dire,
ce qui est la source secrète aussi.
Et aussi sur le plan théorique des algorithmes,
parce que c'est une part hyper importante de votre secret.
J'ai cru comprendre, et c'est vraiment pas mon domaine,
mais tu vas pouvoir nous expliquer,
j'ai cru comprendre qu'en fait il y avait des briques logiques qui sont assez similaire à ce que ferait par exemple un GPS
pour calculer un déplacement d'un point A, un point B,
ou dans des jeux vidéo, ce qu'on appelle le pass finding.
Il y a des, on va un peu parler par exemple de théorie des graves,
des choses comme ça, sortent rentrer dans le détail.
Mais je suis hyper curieux de voir,
c'est qu'est-ce qui fait que toute cette magie de robots
et cette effervescence que toi tu as vu Mathieu,
puisque tu es allé sur place,
comment tout ça est possible en fait, parce que ça paraît assez fascinant.
Et surtout on reviendra sur la progression d'une boîte française,
parce que ce n'est pas tous les jours que, je ne sais pas si on a pensé beaucoup d'autres,
des boîtes de cette taille qui font du hardware en robotique de classe mondiale,
je sais que c'est d'une autre certainement.
C'est surtout de mon propre expérience, la rapidité à laquelle vous êtes allé,
je vous ai connu, vous deviez être de nom, 30 environ,
c'était dans les années 2017, je dirais.
Et bon, voilà, vous étiez une boîte à côté de la mienne,
et là je vous retrouve quelques années plus tard.
Sur la Lune.
Et c'est vraiment une entre une immense boîte qui est partout,
moi c'est vraiment la vitesse d'exécution qui m'a impressionnée et le produit.
C'est clair, ça va être hyper intéressant.
Vous avez vu, le programme est chargé, on a beaucoup de sujets à traiter.
On va me redire les questions dans l'ordre.
Vous avez vu, on a perçu de tous les sujets.
On est vraiment très honoré de faire cette collaboration commerciale avec Exotex,
c'est vraiment tout ce qu'on a mis ici, on peut dire.
Honnêtement.
Donc merci Renaud d'être avec nous.
Ce soir, est-ce que, déjà pour nous remettre dans le contexte,
tu peux nous expliquer avec tes mots, est-ce que fait Exotex et quoi vos solutions ?
Oui, alors j'imagine qu'il y aura peut-être quelques images qui passent,
ça m'évitera d'avoir à tout mimer avec vous.
Mais donc, 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, donc pour vous livrer chez vous.
Notre premier client, c'était CédisCount par exemple.
Ça peut être dans de la pharmacie pour réapprovisionner des pharmacies.
Ça peut être dans de l'alimentaire, on travaille pour Karfour, on travaille pour Leclerc.
Donc en fait, il y a plein d'usages dont on ne se rend pas forcément compte
parce qu'à la fin on a à disposition autour de nous, soit chez nous, soit dans les magasins autour.
Tout ça, mais au final, il y a eu tout un voyage qui a été fait depuis l'usine,
souvent en bateau jusqu'au port, puis dans un entrepôt, un entrepôt un peu régional,
puis dans un entrepôt de livraison locale.
Et à chaque fois, on va éclater, on va passer du conteneur, à la palette, au carton, à l'article.
Et nous, on est sur cette dernière minute de la chaîne logistique quand on passe du carton à l'article.
Donc on va avoir dans les entrepots de nos clients des flottes de robots.
Donc typiquement, un petit entrepôt C20, un gros entrepôt, ça peut être 400 robots,
qui vont manipuler les cartons.
400 robots !
Ça peut être 400 robots, les plus gros qu'on est fait, ça doit être 450, et c'est au Japon, pour une Iqlo 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 conçues, sans se tromper, en allant vite et sans prendre trop de place.
Je pense que ce sera un peu l'écran, l'écran de Zax qui font que les logisticiens s'équipent avec ce genre de système.
Et donc, vous, 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 résonnerait.
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,
parce qu'à CDScoont, on n'a pas un business plan facile avec plus de 6 % par an, on ne sait pas.
Donc il faut une technologie qui nous accompagne.
– Oui, parce que ça paraît évident, quand tu le dis, mais l'alternative aux robots pour faire de l'automatisation, ce serait...
– Alors, il y en a deux.
La première, c'est pousser des calis.
– Oui.
– Donc il y a des gens qui partent avec des papiers, qui poussent des calis.
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 va 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 les tout.
– C'est un peu lancette de l'ordinateur.
– Merci.
– Programmable, logique, computer, un truc dans ce goulage dit peut-être un truc de faux.
Et donc on fait du graffes 7, 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-day delivery, 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 séquent.
– Évidemment, chaque année.
– Non mais c'est un masque passionnant de découvrir un système 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.
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 cadis 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.
Encore à ce moment-là.
Et la façon d'optimiser, c'était plus de 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, 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.
On dirait pas... Là, tu me dis que c'est un concept.
Il m'en dirait les vidéos concept générées en 3D.
Mais non, ça, c'est actuellement dans plein d'entrepots.
Et je trouve ça dingue. Toi qui y est, allez, c'est comment ?
En fait, c'est... 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 il va y avoir 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... Moi, j'ai trouvé que ça allait super vite
et que les robots, ils se croisaient, mais...
Genre, j'avais peur qu'ils se cassent.
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.
Donc, il y a des croisements.
Il y a des... En fait, il faut imaginer...
plein, plein, plein de caisses,
comme dans un entrepot qui va très, très haut, à 12 mètres de hauteur.
Et après, des robots qui sont...
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 il va, 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.
Et non, c'est... genre...
Incapable de faire ça.
Si on n'est pas speedorman, c'est fine, quoi.
Et après, du coup, il ramène l'article
à des choses un peu plus classiques,
pour le coup, c'est des...
des tapis roulants, des choses comme ça.
Ça va le ramener sur des postes 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 Skype-Picker.
Donc là, c'est un bras robotique de la vision
qui peut prendre les articles directement.
Et donc, on va combiner les deux.
Et je suis pas curiosité, parce que...
Bien évidemment, nous, on a un...
un spécial qui a vu le... qui a vu les couilles, c'est un truc,
mais c'est quoi la réaction, en général,
des gens quand ils voient un entrepôt comme ça ?
Alors, ce que j'ai souvent entendu, c'est ça ressemble à un aquarium.
C'est un peu hypnotisé. On est devant, on voit le balai des robots,
effectivement, qui se croise avec un moteur de trafic qui est en 3D.
Donc, ça se croise dessus, dessous.
Oh, il y en a deux dans la même cheminée, oh, etc.
On peut facilement être un peu hypnotisé,
où on est comme ça, face au grillage, à regarder.
Donc voilà, mais oui, il y a un côté...
un petit peu magique, un peu marrant.
Comme tu dis, il y a vraiment ce côté balai,
où en fait, tu as assisté à une danse.
Oui, c'est ça.
Et alors justement, pour comprendre comment c'est possible,
parce que, comme tu disais, on a l'impression,
à chaque instant qu'ils vont se casser,
parce qu'ils se croissent trop vite, entre guillemets.
Comment est-ce que c'est un intelligence,
le fait de tout coordonner,
ça se passe, c'est centralisé.
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 gros briques technologiques avec ce texte,
ça va effectivement être le robot.
Donc, le robot, au sens, son hardware,
et son software embarqué, qui aura quand même
une partie d'autonomie, et ce qu'on appelle le Fleet Management.
Donc, gestionnaire de flotte, chez nous, il s'appelle ASTAR.
Et donc, c'est lui qui va coordonner les robots.
Donc, en gros, on va dire, le scheduling
du balai précis à la milliseconde près,
il est choisi dans ASTAR en central.
Et donc, la façon dont ça va marcher,
c'est qu'un robot va donc apporter un back, un opérateur.
Une fois que l'opérateur aura dit, j'ai transféré l'article,
le robot va dire, what's next ?
A ASTAR, en lui disant qu'elle 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 ta 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.
C'est dingue. En vrai, il y a un petit côté stressant.
Je me mets la place du robot, ça n'a pas de sens, mais je me mets la place du robot.
Tu sais que, en gros, si tu n'es pas là au bon honneur, à la bonne milliseconde,
tu peux te manger un collègue, quoi.
Exactement. Globalement, il y a un peu de grandes philosophies, là, quand on gère le trafic.
La philosophie de train, qui est plutôt safe,
c'est on attend que le train ait dit, je suis sorti du carrefour, pour dire au suivant, vas-y.
Ça, c'est bien, mais ça ne fait pas de flux.
Parce que du coup, à chaque fois, on rajoute des temps de latence,
des temps de communication, des temps de recalculation.
Et il y a l'autre solution qui dit, au premier train,
tu passes au carrefour à 13h16, au deuxième, passent à 13h17,
tu regardes que ta montre, tu regardes rien d'autre.
Sur des véhicules qui transportent des humains, je ne ferais pas ça.
Sur des véhicules qui transportent des caisses, oui, c'est la meilleure solution pour avoir un flux de folie.
Et alors, on va rentrer dans le taille 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 glisse 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 que roboticien.
Quand le monde est conforme au modèle, les algorithues, ça veut le gérer, et non, il n'y a pas de craches.
Non, il n'y a pas de craches.
Par contre, dans le monde réel, oui, 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 mer d'un humain disant
qu'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 grosses choses qui arrivent dans l'entrepôt qui 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 ne va pas,
ou détecter la faille, ou du coup à quoi il sert en fait ce logiciel ?
Ceci est là pour...
Il est là pour intelligir 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, ce n'est pas si facile que ça.
Si je te donne une trajectoire, tu ne peux pas juste fermer les yeux à la suite,
parce qu'au bout d'un moment, 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, je la question, on se dit, mais il n'y a qu'à mettre un GPS.
Un GPS, ça ne passe pas à l'intérieur, et un GPS, c'est précis à 1, 2, 3, 4 mètres.
Là, on veut des entrepôdances.
Donc, l'allée, elle fait 80 cm pour un robot qui 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'être bon.
Donc, on est sur un robot qui doit comprendre son environnement,
et qui, à partir de cet environnement, 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...
ou 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 alcohaux 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 globalement de la servicements,
c'est à dire qu'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.
Attendez, parce que vous êtes déjà dans les détails,
mais moi, la question toute bête, 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, c'est qu'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.
Je ne sais pas si tu as entendu parler, c'est ultra-utilisé dans la voiture autonome.
Donc des LIDAR, ça va être un telemètre,
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.
Donc en fait, c'est un peu comme sur l'iPhone,
il fait un scan 3D de son environnement,
et comme il sait que dans sa carte, dans sa map qu'il a en mémoire,
la porte, elle est à ce moment-là,
il se positionne par rapport à tout ça.
Voilà, c'est des algos qui ont commencé à exister,
je dirais qu'il y a maintenant 15-20 ans qu'on appelle SLAM Simultaneus Localization and Mapping,
et voilà, et qu'on a progressivement adapté,
et on fait partie, on va dire, des premiers,
on sent d'autres palais seuls, mais à l'avoir vraiment industrialisé,
parce qu'il y a une différence entre le faire dans un labo,
et le faire sur là, on a 7000 robots qui tournent 24 heures sur 24,
donc là, ça demande un degré de robustesse qui doit être super fort.
Et est-ce que ça veut dire que du coup chaque robot,
chacun de ces 7000 robots,
est capable de faire une carte de son environnement,
et vous pouvez la visualiser ?
Donc la carte, on va utiliser une carte qui va être commune,
mais en temps réel, oui, il va faire cette espèce de jeu de pêle,
qui va faire une sorte de carte locale,
et qui va en permanence matcher,
et sur lequel on va aussi pouvoir voir s'il y a des deltas,
donc s'il y a plusieurs robots à un moment qui disent,
là, ça ne match pas du tout avec notre connaissance globale,
là du coup, on va pouvoir remonter des problèmes,
et ensuite travailler pour la corriger.
On a passé ça rapidement,
mais là, tu nous mentionnes quelques problèmes.
Qu'est-ce qui explique,
c'est toujours une question que j'ai quand il y a un truc bien,
une nouvelle sortie, une innovation,
c'est qu'est-ce qui explique que jusqu'à présent,
ce n'était pas possible ?
Est-ce que c'est juste que personne avait eu l'idée,
ou est-ce qu'il y a eu des verroues techniques qui ont sauté récemment ?
Pourquoi c'est possible 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 beaux, c'est que ce n'est pas une technique,
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.
À la fin, la robustesse, c'est le maillon le plus faible de l'ensemble du système.
Donc, c'est des capacités et des prix
sur du software embarquée, sur des capteurs embarquées.
Donc, par exemple, ne serait-ce que des caméras embarquées.
Il y a encore quelques années, les modèles étaient chers,
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 agençables 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 que j'ai appris
en travaillant dans le médical avance, qu'on appelle l'ingénierie système.
Justement, c'est la science de combiner les sous-systems
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.
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 grimpent, on va dire, très compliqué.
En robotique, c'est facile de le 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, 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 à Maïti et à Boston,
qui fait des robots 2D, donc des sortes de tortues,
où ils se sont 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.
Et l'idée est formidable en utilisant des technologies robotiques,
qui commençaient à naître à Maïti,
qui étaient plutôt des technologies vraiment avancées.
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, je l'avais vu.
Et quand ils les ont racheté, ils ont fermé le département commercial.
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.
Il faut qu'ils allaient le garder en un petit moment.
Donc là on s'est dit, il faut qu'on arrive à se lancer là-dedans,
on a un peu des compétences robotiques, il faut qu'on essaye.
Et là on s'est remposé 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 qu'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 7 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 grimpent.
Et donc là, et là c'est même plus le génie de mon cofondateur,
Romain qui est le mecano à la base,
de vraiment trouver un système qui soit robuste, qui soit pas trop cher.
Et voilà, et 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 veulent mille mots.
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 ce résultat-là,
alors que chez Amazon ils sont toujours là en 2D.
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,
mais pour l'instant effectivement.
Ça pourrait être des clients un jour,
après ils ont un côté très ingénieur Amazon,
ils aiment bien internaliser la compétence,
donc c'est des clients dont je me méfie,
nous avez déjà contacté pour faire un meeting en mode app,
peut-être qu'on aimerait équiper un entrepôt,
et dans la réunion il y avait Mr Motion Control,
Mr Vision, Mr Machinette.
L'aimerais des datasheets précises de tout.
Donc pour l'instant on y va calmement on va dire.
Ce qui est fou c'est que vous êtes au Japon,
enfin c'est pas qu'en France, les installations de robot.
Oui, et ça c'est, on a de la chance,
on est sur un marché sur lequel il y a des besoins dans le monde entier,
et des besoins qui se ressemblent,
parce que parfois on est obligé de complètement changer la technologie,
ce qui va être compliqué,
là avec une même technologie-coeur,
elle peut marcher un peu sur tous les continents.
À la base dans l'histoire on avait dit d'abord on attaque en Europe,
autour de nous, puis ensuite on ira aux US,
puis après on verra pour l'Asie,
et on était, si je dis pas de bêtises en 2019,
à un salon qui s'appelle H.TootGart en Allemagne,
et là justement les gens du Nikolo étaient passés nous voir,
en disant ça c'est la technologie qu'il nous faut.
Est-ce que vous êtes au Japon,
et non pas encore, est-ce que vous pouvez y aller ?
On va y réfléchir très fort,
on parle de combien de robots ?
450 pour commencer, on va y réfléchir.
D'accord.
Comme dit assez honnêtement, on n'est pas encore prêts.
Donc on a fait un premier entrepôt avec eux en Europe,
pour approvisionner les magasins uniclos d'Europe,
qui est basé en Hollande,
qui a été un succès,
et du coup ensuite on a eu le temps de se structurer,
ils nous ont fait confiance,
et on est partis au Japon.
Et donc ça c'était il y a quelques années à peine,
est-ce que, question à mettre,
mais 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 marcher,
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,
donc pour CDScoone,
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...
C'est toujours en prod.
Et 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 ?
Et bien donc,
mid-2017,
à l'été 2017,
on l'a déployé.
Ah quand même ?
Ouais, donc on commence...
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.
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
« mais » entre-qui-mais.
Comment se fait cette communication ?
Donc on va être basé
sur des techno-wifi,
mais qu'on a industrialisé,
au sens que c'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 de l'attence.
Donc 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 t'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 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,
au niveau TCP qui sont au dessus,
on les a utilisés de sorte
à enlever tout ce qui n'était pas
déterministe
pour pouvoir garantir la communication.
Et du coup,
c'est combien de millisecondes
qu'il faut au max
qui est autorisé
pour éviter que ça
fout le bordel dans l'entrepôt.
Alors la première chose,
quand ils vont se parler,
c'est qu'il faut qu'ils sachent
se parler sur une même horloge.
Donc il faut qu'on synchronise
leur horloge à moins d'une milliseconde
près.
Parce que quand on dit vas-y,
je peux te le dire à l'avance,
par contre le vas-y,
il faut qu'il soit au bon moment.
Donc le plus important
n'est pas tant la rapidité
à laquelle je parle,
mais quand on va se parler,
de pouvoir parler
avec un temps qui est commun.
Donc là, on est sous la milliseconde
et après, l'autre,
ça va être la capacité de réaction
uniquement en cas dégradé
où là, il faut aller vite.
Donc à nouveau, c'est la flac d'huile.
Je passe sur une flac d'huile
dite aux autres robots
qui se seraient peut-être
et là, on est plutôt de l'ordre
de la dizaine de millisecondes.
Ça va quand même assez vite.
On s'en rend pas compte,
mais c'est quand même très, très vite.
Parmi les questions que j'avais,
est-ce que vous vous faites des crash tests ?
Ça existe, ça ?
Alors oui, ça peut arriver,
justement, parce que quand on est
dans le monde réel,
il peut y avoir des collisions.
Donc un robot, il va avoir un par-choc.
Et quand on design un par-choc,
il faut qu'il l'absorde de l'énergie.
Et donc oui, on fait des crash tests
pour voir combien notre par-choc
absorde de l'énergie.
Est-ce que vous avez crash test
en ce le mot ?
Et oui, je pense qu'on doit avoir ça,
mais je pense qu'on le garde en interne.
T'as dommage, c'est tellement satisfaisant.
Mais c'est ça qui est chouette.
Dans les équipères AD,
on va avoir des ingénieurs
avec des compétences super variées.
Donc ça, ça va être des ingénieurs mécaniques
qui vont faire du dessin de structure.
On a des ingénieurs tests
qui vont les tester.
Des ingénieurs softwares
sur des variétés super grandes.
Donc, allant du software embarqués,
on est du C dans un microcontroller.
Des gens qui vont faire du C++
dans l'ALGO toujours en embarquée,
contrainte de ressources,
contrainte de temps réel.
Des gens qui vont faire du C++
sur du vrai ALGO qui doit tourner vite.
Donc là, ça va être tout le fleet management.
On est sur des combinatoires qui sont immenses.
Donc en termes de combinatoires,
on appelle ça des problèmes NP-complex
en fonction du nombre d'éléments,
la complexité exponentielle.
Donc là, vraiment de l'optimisation
des maths de l'ALGO.
Et après au-dessus, on aura du Java
pour tout ce qui est le software business,
le bac des interfaces,
des interfaces soit les API,
soit les interfaces frontes,
et ensuite du front en web.
Beu, bel stack ?
Enfin, bel stack.
C'est ça, dans un entrepôt logistique
déployé par Exotek.
Peut-être quelque chose que je dois dire,
on ne vend pas des robots.
On vend toujours une solution complète.
On ne va pas nous acheter trois 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.
D'un certain, genre le software
qui contient le robot,
il est foie le nombre de robots.
Mais il y a 50 types de software différents
qui vont faire la stack générale
pour faire tourner l'installation.
Et ben tu parles à deux prix.
Si tu fais le calcul
et que tu fais l'enfant à la division,
ça, c'est combien, du coup,
un robot en moyenne.
Donc, si je veux m'acheter un robot,
là, pour ranger les...
Si tu veux, on a un entrepôt, là.

Il y a un peu de bazar.
Qui est ranger, mais parfois, il n'est pas.
Si je veux un robot.
Donc t'achètes pas un robot, t'achètes une installation.
Donc si je fais sur une installation,
une petite installation,
ça fait de l'ordre du million d'euros.
D'accord.
Et une grosse installation,
ça fait plusieurs dizaines de millions d'euros.
Ben je sors mon porte.
Non, ok, c'est les heures 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 heure de grandeur, là.
À l'inverse, quand on fait des grands entrepôts,
pour, typiquement, ce qu'on appelle le retail,
réapprovisionnement au magasin,
c'est beaucoup de volume.
Donc, une éclose, c'est un cas.
Là, ça va être des choses beaucoup plus grosses.
Donc, si t'as dit 20 millions, c'était ça ?
Non, un million.
Un million, ça fait moins de 50 000 euros,
en fait.
Oui, c'est moins de 50 000 euros,
parce qu'il y a...
Il y a un client qui est autant.
Oui, mais c'est pas si...
C'est dans l'industrie
ou des trucs de robotiques, ça va vite, quoi.
Oui, je m'attendais plus.
Et puis, au final, c'est vrai que...
C'est pas la même chose que sur Dubitouci.
Sur Dubitouci, on regarde par rapport...
Juste les coûts.
Dans Dubitoubi, ça va être ce que ça apporte.
Donc ce que ça va apporter,
c'est plus de business.
Si j'ai cette solution-là,
je peux être capable de mettre plus d'articles.
Donc, je vais convaincre plus de clients,
parce que j'aurai un meilleur référentiel.
Je vais les livrer plus vite, etc.
Souvent, ça se met en face de revenus
qui sont largement supérieurs à ces coûts investis.
Ça doit pas être si difficile.
Il suffit de faire combien ça vous coûte.
Voici le prix de la solution.
Et il voit très vite s'ils vont gagner des sous.
Dans l'industrie, c'est de toute façon...
Ils amortissent ça sur deux, trois ans.
Oui, dans l'industrie, les décisions d'investissement,
elles sont faites sur le DIY, du payback.
Donc oui, on va regarder deux choses.
Est-ce que ça nous fait économiser ?
Est-ce que ça nous fait gagner
dans plus de chiffres d'affaires, moins de coûts ?
Et après, on met en face l'investissement.
Le PowerPoint n'est pas si compliqué.
C'est ça que je veux dire.
Tu peux te lancer de la tech.
C'est ça que je sais justement
pour que c'est pour ça que vous êtes là.
Il n'y a pas besoin de beaucoup de slides.
Mais il y a une belle tech.
J'ai mon trop de mémoire.
Moi, si tu veux, j'ai...
Ok, je t'en prie.
Salut ! Si vous appréciez Unorscore,
vous pouvez nous aider de ouf !
En mettant 5 étoiles sur Apple Podcast,
en mettant une idée d'invité
que vous aimeriez qu'on reçoive,
ça permet de faire remonter Unorscore.
Voilà. T'es l'une fusée.
Je voulais qu'on...
Parce qu'on a parlé un peu de la théorie technique,
de la théorie technique, du hardware.
Mais maintenant, d'un point de vue de la...
du logiciel,
il y a un aspect qui m'a toujours intrigué,
mais ça me rappelle mes vieux cours
d'université, je crois.
C'est tout ce qui est calcul de trajectoire,
théorie des graphes, etc.
Est-ce que tu peux nous expliquer
comment ça marche dans un système de style-là
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 ?
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 se déplacent dans un labyrinthe
et s'ils ne savent pas trouver un chemin,
bah ils restent bloqués.
Donc, quand on voit les gens qui arrivent à notre hackathon,
et souvent au début, ils sont exactement nos qui disent,
j'essaye au nord jusqu'à ce qu'il y ait un mur.
Quand il y a un mur, je tourne à droite.
S'il y a toujours un mur, je retourne à droite.
Et souvent, on finit par faire des robots qui tournent en 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 graph.
Donc un graph, 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,
il 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, ding,
et touche ma destination.
Et là, je dis, ah, 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, aller à Marseille,
je vais aussi trouver le chemin qui m'emmène à Berlin.
Ceux-les deux sont à 1000 km.
Donc j'aurais trouvé tous les chemins,
et il y a beaucoup d'alcool pourriens,
si je voulais aller à Marseille.

Oui, effectivement.
Donc ensuite, il y a des algos qui ont été améliorés.
Donc un qui s'appelle ASTAR,
d'où le nom de notre logiciel,
sur lequel on rajoute des heuristiques.
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 avoir des garanties mathématiques,
tout en allant beaucoup plus vite.
Donc là, ça va être, en gros,
ça va être, on va progresser non plus en forme de rond,
mais plutôt en forme d'élipe.
En disant, je sais que le chemin restant,
il fait au moins la distance à vol d'oiseau.
Donc à 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 volu de progresser en rond
va progresser en forme d'élipe 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 deux choses.
Il y en a un, c'est le chemin le plus court en kilomètres.
Tout le monde s'est le trouvé, c'est pas très dur.
Maintenant, il y a des algos qui permettent de garantir, oui, c'est sûr.
Après, la deuxième difficulté, c'est qu'on va avoir parfois des boucles
en fonction de l'heure à laquelle je passe.
J'aurais pas le même trafic.
Et donc, j'aurais 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 nous, avec nos robots,
là, les algos deviennent beaucoup plus rigolos,
beaucoup plus intéressants et beaucoup plus difficiles.
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 n'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,
il est rigolote.
On fait un graph 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 graphs.
Je vais redupliquer ces graphs toutes les, par exemple,
demi-segonde.
Et je vais faire un parcours de graph 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 graphs qui, du coup, sont très grands
et qu'on n'arrive pas à résoudre en temps réel.
En temps réel, sauf...
Je suis exotique.
Alors, on va le parcourir,
mais on ne 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, vraiment.
Et ça se rapproche des théories...
Enfin, quand on utilise du machine learning, etc.,
à pareil, on n'a pas un optimum global du monde entier.
On a une très bonne solution en temps réel.
Et donc, c'est probable que, 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, ça a bien rapport.
Parce que je me mette toujours le vrai...
Oui, 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 un endroit.
C'est qu'on a N agent qu'on veut amener à N endroit,
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, donc 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.
Mais est-ce que c'est pas ce qu'ils essaient de faire
quand ils te font prendre une route un peu moins de l'esprit ?
Ah oui, juste pour que tu libères l'autre route, c'est...
Je pense qu'ils le font toujours du point de vue de toi.
C'est-à-dire qu'ils voient qu'il y a un bouchon
et donc, ils te font contourner,
mais ils n'ont pas anticipé.
Et d'ailleurs, on le voit,
parce que régulièrement, du coup,
il y a la route qui s'engorge.
Oui.
Donc, en fait, mais ça, je trouve ça intéressant,
c'est qu'on est dans une gamme de problèmes
qui, en les lisant, paraissent...
Tu te dis, c'est simple, hein.
Oui, tu calcules des trajectoires,
des trucs comme ça.
Maintenant, on fait de l'IA, si tu veux, donc...
Ça a l'air simple.
Mais en fait, c'est une catégorie de problèmes.
C'est pas trivial du tout ?
Non, non, c'est pas trivial du tout.
Moi, j'en dis, mais ça,
ça, il doit y avoir des papiers de recherche.
Alors, il y a des choses.
À chaque fois, il y a plein de facettes,
mais non, la solution de nos problèmes globales,
c'est des bonnes idées regroupées ensemble
pour faire un...
Et là, il y a ce côté, tant réel.
Ça, c'est aussi la chose importante.
Si on peut calculer pendant très longtemps,
on arrive à trouver de très bonnes solutions.
Là, des robots.
Chaque seconde que je passe à calculer,
c'est des secondes où le robot bouge pas.
Et est-ce que, si les puces deviennent
encore plus puissantes,
ce calcul qu'on n'arrive pas à faire en temps réel,
actuellement, avec les robots
qu'il faut optimiser,
on pourra le faire en temps réel
ou c'est pas lié à la puissance de calcul ?
Si, c'est lié à la puissance de calcul.
Actuellement, on le fait en temps réel,
mais à un moment, on a trouvé une bonne solution
et on doit s'arrêter,
parce que c'est l'heure d'envoyer la mission
et on ne va pas plus loin.
Plus on a du hardware qui va vite,
plus on est capable de continuer à chercher,
continuer à optimiser,
tester plus de combinatoires.
Et surtout pour dirigeants,
on a donné l'exemple des recherches de GPS,
mais c'est la même chose dans les jeux vidéo, par exemple.
Quand vous jouez à Edge of Empire Live,
vous cliquez à un endroit,
il y a une recherche du chemin le plus court.
Et c'est en temps réel, en plus, dans un jeu vidéo, en fait ?
Tout à fait.
Donc il y a des similitudes assez fortes
avec le jeu vidéo,
dans le jeu vidéo.
Je ne sais pas si à ce côté,
d'optimiser le mouvement de plusieurs agents en même temps,
mais c'est pas impossible qu'il y ait des cas
où ça se voit aussi.
Ça a du sens, si tu as des routes
et si tu as un nombre de restreint de routes.
Et un monal...

Pour ne pas que ça passe à l'heure.
La bonne question aussi.
Je ne sais pas si...
Quel jeu pourrait mettre ça en place ?
C'est hyper hyper stylé.
Et...
Et j'ai oublié ce que j'ai dit.
Si, si je sais.
Là, du coup, on a fait un peu des parallèles avec d'autres...
Peut-être juste un mini-point, pardon, je ne te le répète.
Mais dans les choses qui sont intéressantes,
je vois, depuis le début de ma carrière,
j'ai fait beaucoup d'algots de ce type-là.
Parfois, souvent, il y a la question de
élépus et la puissance de calcul.
Moi, depuis que j'ai commencé à bosser,
je ne sais pas peut-être que maintenant,
ça fait quatre fois mieux que ce que ça faisait au début.
Par contre, les algos, quand on trouve une bonne idée,
on peut facilement faire 100 fois mieux que ce qu'on faisait avant.
Donc, dans les équipères AID,
j'ai beaucoup plus de mathématiciens
que de gens qui optimisent la gestion du cache
ou les processeurs qu'on va utiliser.
Et ça, c'est royal.
C'est-à-dire que, avec les softels
et qui travaillent à Exotek,
ils ont, comme je joue,
un truc qui vaut 10 millions d'euros de hardware
sur lequel on met un algot.
Et s'ils ont une bonne idée,
on peut faire produire 5% peut-être plus
avec le même hardware.
Donc, tu as un impact super fort.
Du point de vue du client,
c'est comme si ces 10 millions lui rapportaient 5% de plus
que ce qu'il avait acheté.
Donc, il y a vraiment des bonnes idées à trouver,
des bonnes idées d'algorithmes
ou depuis le début d'Exotek,
la capacité de calcul n'a pas radicalement changé.
Et pour autant, on a vraiment multiplié
par plusieurs ordres de grandeur la capacité du système.
Et donc, c'est toujours en cours
et toujours en cours d'amélioration.
Et c'est toujours en cours.
Et là, en ce moment, il y en a encore...
Et tant qu'on est dans les digressins tout petit peu,
je sais pas que ça te dérange pas,
mais c'est pas tous les jours qu'on parle
avec des gens qui gèrent des systèmes de cette taille-là.
De cette complexité-là.
De cette complexité, ouais.
Et donc, moi, d'un ayument 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.
À quel point ça ne peut pas se déplacer
dans le vrai monde, sur les voitures.
Tu le disais, il y a le problème du fait
que l'on te transporte des humains,
mais à quel point il n'y a pas quand même
des choses à se baccaçable en environnement contrôlé.
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 start-ups 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, dont des entreprises
aussi même en France, sur des navets,
des entreprises aux États-Unis, des entreprises,
et je crois que t'en parlais,
qui ont aussi d'ailleurs jeté les ponches.
Je crois que t'en parlais dans Apple...
– Comment ça s'appelle ? – J'ai oublié.
– Apple, Apple Avalance. – Oui, Apple,
je raconte au début des missiles.
– Apple Avalance, initiative et s'est arrêtée.
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 24 heures 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 de 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 un jour.
– Peut-être que bientôt, il y aura plus de feux rouges,
et au croisement, on va juste se croiser à 50 kmh.
– Super, flippant. – Exactement.
– Mais tout sera calculé.
– Si, tu as dit que les robots, ils roulaient 24 heures sur 24,
comment vous vous faites pour les batteries ?
– Oui, donc une batterie, globalement,
elle va durer 55 minutes, et ensuite,
il va se charger 5 minutes.
Donc la flotte va tourner 24 heures sur 24,
mais on aura un tour de rôle
qui va être sur ce qu'on appelle le booster,
donc le chargeur.
Et donc c'est la responsabilité à nouveau du chef,
à Star, d'organiser la rotation.
Donc c'est une sorte de ressource partagée,
on pourrait voir ça comme de l'informatique.
– Il y a un stand pour de recharge, quoi.
– Voilà, à côté de chaque interface du système, à l'extérieur,
il y a un point de recharge,
et ils vont y être assignés à tour de rôle.
Donc si j'ai besoin d'un point de vue flû de 10 robots,
je vais en mettre 11,
et je sais qu'il y en a un en permanence
qui sera à tour de rôle en train de se charger.
Si j'ai besoin de 100, je vais en mettre 110, c'est facile.
– D'accord, OK.
– Oh non, mais j'ai...
– Je te la transmets...
C'est trop tard, j'ai commencé,
mais je te transmets une idée du chat
qui sont en moyenne pas ouf.
– Ah !
– On ne critique pas l'audien.
– Ça dépend, ça dépend.
– Ça dépend. Parfois, on peut se permettre.
C'est de...
Pour résoudre votre problème de pas finie,
ce serait de brûler le problème
et de calculer maintenant tout de suite
toutes les combienuses.
– C'est possible, mais après, il faudrait pouvoir les enregistrer.
– Il y a toujours le problème de l'huile
renversée au sol, quoi.
– Oui, et puis même tout simplement, il y en a trop.
– OK, le problème est juste ça.
– À la léchelle d'un robot...
– Tu pourrais casser tous les modes de passe de l'huile.
– Tu pourrais.

– Tu pourrais.
Trop, trop intéressant, franchement.
– Moi, ce qui m'a tué,
c'est que...
– Je suis allé voir là-bas,
c'est qu'il n'y a pas que des environnements de tests
mais il y a plein de mini entrepôts
à votre siège, là, dans le Nord.
Alors, je pense qu'il y en a, c'est le développement,
d'autres, c'est des environnements de tests,
c'est une production, la production de pièces et tout,
mais il y a vraiment plein de mini stands,
enfin, entrepôts exotets.
Mais, genre, moi, je pensais qu'il y en aurait un,
parce que ça coûte cher quand même.
Non, non, il y en a plein.
Il y en a même un...
– Faire jojo dans différents cadres, quoi.
– Il y en a un où j'ai vu des robots.
– Je vais faire jojo.
– C'est ma manière de dire faire de la R&D.
– Non, parce que...
– Non, mais justement, donc, on s'en sert pour faire de la R&D,
pour, à la fois, sur du concept, sur innover,
j'ai une idée folle, est-ce que j'essaie,
sur la validation de R&D,
avant de l'envoyer chez le client, je vais être sûr,
à 100% que ça marche sur la QA.
Mais on s'en sert aussi, parce que, comme c'est le meilleur système
de stockage du monde, pour notre prod à nous,
on stock nos composants de prod dans un système skypad.
– Ah, oui, bien sûr.
– Donc, c'est pas que pour faire jojo au sens R&D,
parce que je suis bien d'accord qu'R&D,
ça peut parfois, ça ressemble à du jeu,
mais c'est aussi utilisé pour notre prod, pour notre supply.
– On dit souvent qu'il faut manger
sa propre... ses propres plats.
– Et tu es au... – Ouais, tout à fait.
– Non, pardon. – Et c'est ça.
– 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...
– Ça... – Le vieillissement du robot, en fait.
– Ça, c'est intéressant. Les clients les plus alertes,
ils nous disent, vous garantissez que vos produits
du roman de 10 ans, sauf que vous...
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.
– C'est comme dans le logiciel.
Souvent, quand tu fais des tests de simulation,
tu veux accélérer le univers. – Exactement.
– Et effectivement, ça paraît pas possible en vrai,
mais en fait, il suffit de... – C'est, c'est, il faut...
– Et sauf que là, tu vois vraiment, j'ai vu de mes propres yeux,
qu'il faut un robot faire comme ça.
– Mais j'en vois, il était tout déco...
Il était accroché par un fil, parce que comme ça,
pas de problème de batterie, et puis...
En permanence, tu fais, waouh, je vis à mes envie.
– C'est le robot crash test.
– C'est ça qui est chouette avec Zotec, c'est ce côté très innovation,
très tech, et en même temps, il faut une qualité de folie,
parce qu'à la fin, un client, quand il nous confie sa logistique,
il nous confie ses ventes, quoi.
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 Aspaderre, 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 vont me voir en dire,
mais votre tech, qu'elle existe,
pourquoi il y a encore tant de gens que vous embauchez en R&D ?
– C'est vrai ça.
– Et pourquoi il y a tant de gens qui n'ont pas cette solution aussi ?
– Qui n'ont pas... Dans le point du déclin ?
– Ouais, qui font toujours à la main.
– C'est vraiment en train de changer.
Là, on voit tous ceux qui se développent,
tous ceux qui grandissent et qui donc investissent.
Là, maintenant, il y a vraiment un changement massif
vers la robotisation.
Mais donc pourquoi il y a encore besoin de tech ?
Il y a un peu de dimensions,
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, elles durent trois ans.
Alors en tournant 24-24, donc c'est déjà bien intensif,
mais au bout de trois ans, fallait les changer.
On a réussi à faire une deuxième génération, on est à cinq ans.
Là, on travaille sur une future génération, on espère arriver à dix ans.
Donc voilà, il y a plein d'axes d'amélioration.
Et le deuxième, ça va être étendre 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 étendre.
Les cartons, très bien.
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.
Et donc les stacks vont être super différentes.
Alors à nouveau, du C embarqués, bas niveau, du C++,
des maths appliqués, du machine learning, de la vision,
du Java sur du software business et du web.
Je crois que j'ai rien oublié.
Sur un peu les différentes stacks.
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 d'écris ce qu'on fait,
où il y a plein d'offres qui sont, je ne sais pas combien,
on a d'offres en R&D ouvertes, 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 R&D avec une candidature libre,
en disant, moi j'adore ça, je sais faire ça,
comment ça raisonne chez vous.
Ou alors vous allez à l'exo-légende l'année prochaine.
À l'exo-légende l'année prochaine, exactement.
Et peut-être que si vous faites un robot particulièrement dévastateur,
vous vous ferez repérer.
En tout cas, ceux qui organisent l'exo-légende,
c'est des ultra motivés d'exotèques.
Là, je crois que la team qui l'organisait, c'était 60 personnes,
en comptant les arbites, la logistique,
les gens qui s'entraînaient sur Twitch, etc.
Donc oui, il y a plein de communications.
Je crois qu'il y avait 50 équipes de 3 personnes,
150 participants pour 60 exotèques,
ça permet de discuter dans tous les sens.
Cross-silly, hyper intéressant.
Merci encore de ton temps, j'espère que tu vas avoir ton train, c'est bon ?
C'est bon.
Je pense que non, on avait prévu un peu l'arche.
Merci beaucoup.
Merci beaucoup d'être venu.
À une prochaine fois, on espérant que tout ça vous a plu
et que c'était pas trop pointu, pas trop babu.
J'ai trouvé ça super intéressant.
On va essayer de s'appliquer, j'ai l'impression.
Franchement, ça va.
Il y avait des belles images, donc franchement, ça va.
Oui.
Je suis vraiment le grand grand des images de robot.
Je ne me rends pas là, je pense que j'ai un problème,
mais je ne me rends pas là.
C'est très satisfaisant, ça pourrait faire des TikToks.
Il y a un concept de vidéo satisfaisant.
Je préfère les mêmes, à mon avis.
C'est possible.
Il y a quelque chose.