Une start-up civile dans la défense, les raisons d’un succès

Rien de mieux qu’un exemple concret pour mon­trer le carac­tère fruc­tueux de la col­la­bo­ra­tion entre le monde de la défense et celui des start-up civiles en matière d’innovation. Pre­li­gens est à cet égard un suc­cès remarquable.

Pre­li­gens a été créée en 2016 sous le nom d’Earthcube par Arnaud Gué­rin et Renaud Allioux, pas­sés res­pec­ti­ve­ment par Cen­trale Paris et Supé­lec. Leur ambi­tion à l’époque était de lan­cer une constel­la­tion de cube­sats, ces satel­lites de très petite taille, pour réa­li­ser des obser­va­tions de la Terre en infra­rouge ther­mique. Le but était de pro­po­ser un ser­vice tout inté­gré allant de l’acquisition d’images à leur trai­te­ment, de manière à remon­ter uni­que­ment des évé­ne­ments per­ti­nents aux clients, par exemple des fuites sur un pipe­line d’hydrocarbures. C’est dans ce contexte que Tug­dual Ceillier a rejoint la socié­té comme pre­mier employé, pour s’occuper de la par­tie trai­te­ment d’images. En paral­lèle, une autre par­tie de l’entreprise déve­lop­pait une camé­ra infra­rouge ther­mique abor­dable et spa­tia­li­sable, en tirant par­ti des tech­no­lo­gies bolo­mé­triques. Avec le sou­tien du CNES (Centre natio­nal d’études spa­tiales), cette camé­ra a d’ailleurs été tes­tée avec suc­cès lors de vols en bal­lons stratosphériques.

Première levée de fonds : l’orientation vers le logiciel

Assez rapi­de­ment, la start-up qu’était Pre­li­gens a cher­ché à lever des fonds pour finan­cer sa crois­sance rapide. Elle a alors pu faire un double constat : non seule­ment les inves­tis­seurs sem­blaient davan­tage enclins à finan­cer du déve­lop­pe­ment logi­ciel (le trai­te­ment d’images) que du déve­lop­pe­ment maté­riel (la camé­ra et les satel­lites), mais ce besoin en trai­te­ment d’images crois­sait éga­le­ment de manière expo­nen­tielle du fait des inves­tis­se­ments très consé­quents mis dans les cap­teurs. S’il est vrai que peu d’images satel­lites dans l’infrarouge ther­mique étaient dis­po­nibles (et c’est tou­jours le cas aujourd’hui), il exis­tait une très grande quan­ti­té d’images dans d’autres domaines spec­traux, en par­ti­cu­lier le visible. Il était donc pos­sible de créer beau­coup de valeur ajou­tée en valo­ri­sant cette ima­ge­rie existante.

La par­tie trai­te­ment d’images étant déjà bien lan­cée et les sujets liés à l’IA en géné­ral étant pas­sion­nants, déci­sion fut prise de pivo­ter vers la construc­tion de pro­duits uti­li­sant des images com­mer­ciales issues d’opérateurs de satel­lite. D’un point de vue tech­nique, cela vou­lait dire pas­ser d’images en infra­rouge ther­mique à 50 m de réso­lu­tion à de l’imagerie visible à 50 cm de réso­lu­tion ! Cela signi­fiait éga­le­ment d’abandonner le déve­lop­pe­ment de la camé­ra infra­rouge, qui doit encore être fonc­tion­nelle dans l’armoire à sou­ve­nirs de l’entreprise…

REPÈRES

Pre­li­gens (pré­cé­dem­ment appe­lée Ear­th­cube) est une entre­prise créée en 2016 et dédiée au déve­lop­pe­ment de logi­ciels à base d’intelligence arti­fi­cielle pour le sec­teur de la défense et du ren­sei­gne­ment. Les ana­lystes étant confron­tés à une aug­men­ta­tion expo­nen­tielle des don­nées dis­po­nibles, les pro­duits déve­lop­pés par Pre­li­gens visent à auto­ma­ti­ser les tâches répé­ti­tives pour leur per­mettre de concen­trer leur exper­tise sur les tâches à haute valeur ajou­tée. Ini­tia­le­ment cen­trée sur l’analyse d’images satel­lites dans le domaine visible, l’entreprise traite aujourd’hui des don­nées très diverses, de manière à croi­ser les infor­ma­tions issues de sources dif­fé­rentes. Pre­li­gens a effec­tué deux levées de fonds, avec une par­ti­ci­pa­tion du fonds du minis­tère des Armées Defin­vest lors de la seconde. Elle compte aujourd’hui 140 employés et pos­sède des filiales dans 5 pays en plus de son siège en France.

La recherche d’un marché : l’évidence de la défense

Nous sommes alors entrés dans une phase de recherche de mar­chés per­ti­nents, en balayant le plus large pos­sible pour explo­rer un maxi­mum de pos­si­bi­li­tés. L’imagerie satel­lite étant par essence très poly­va­lente, les appli­ca­tions pos­sibles ne man­quaient pas : agri­cul­ture, envi­ron­ne­ment, assu­rances, sécu­ri­té des infra­struc­tures, stock de matières pre­mières… Mais en creu­sant pro­gres­si­ve­ment le sujet, nous nous sommes vite aper­çus que le pre­mier sec­teur qui consom­mait de l’imagerie satel­lite était, et de très loin, celui de la défense. Cela concerne même l’imagerie com­mer­ciale, qui, bien que pro­duite par des acteurs civils, est des­ti­née à envi­ron 80 % aux militaires.

De plus, il s’agit d’un sec­teur dont le bud­get est rare­ment remis en cause et qui a un inté­rêt fort à finan­cer l’innovation pour main­te­nir une avance tech­no­lo­gique pri­mor­diale. Sans for­cé­ment se fer­mer à d’autres mar­chés, il était donc évident qu’il fal­lait explo­rer prio­ri­tai­re­ment cette pos­si­bi­li­té. Cela nous enthou­sias­mait d’autant plus que c’est un domaine dont le niveau d’exigence impose à la fois des solu­tions tech­niques extrê­me­ment fiables et per­for­mantes et une connais­sance appro­fon­die des métiers des dif­fé­rents experts contri­buant à des opé­ra­tions sou­vent cri­tiques. Contri­buer acti­ve­ment par nos tech­no­lo­gies à la construc­tion d’un monde plus sûr était éga­le­ment une mis­sion par­ti­cu­liè­re­ment ins­pi­rante pour notre jeune entreprise.

Premier contact : projet RAPID

Néan­moins, pour un nou­vel acteur, encore petit en nombre d’employés à l’époque et n’ayant pas encore de recon­nais­sance forte de ses com­pé­tences, il n’était pas évident d’aborder les bons acteurs de ce sec­teur pour pro­po­ser un nou­veau ser­vice. L’une des manières de le faire est de pas­ser par un pro­jet de recherche, de manière à démon­trer l’intérêt d’une tech­no­lo­gie ain­si que son exper­tise, tout en échan­geant avec de poten­tiels uti­li­sa­teurs de celles-ci. C’est le cas des pro­jets RAPID (régime d’appui à l’innovation duale), pilo­tés par la DGA (direc­tion géné­rale de l’armement), qui visent à favo­ri­ser le déve­lop­pe­ment de tech­no­lo­gies dites duales, uti­li­sables à la fois pour des appli­ca­tions civiles et pour des appli­ca­tions militaires.

Forts de notre expé­rience acquise sur l’imagerie infra­rouge, nous avons donc pro­po­sé un pro­jet sur la détec­tion de chan­ge­ments d’origine humaine entre des images satel­lites prises à des dates dif­fé­rentes. En tant que petit pou­cet dans ce monde domi­né par les gros acteurs his­to­riques, le pro­ces­sus pour obte­nir la vali­da­tion de ce pro­jet ne fut pas de tout repos ! Nous avons dû jus­ti­fier maintes fois la per­ti­nence du sujet, notre capa­ci­té à le mener à bien, la fai­sa­bi­li­té tech­nique… Et il n’aurait pas été envi­sa­geable que nous l’obtinssions sans nous asso­cier à l’Onera (Office natio­nal d’études et de recherches aéro­spa­tiales), ins­ti­tu­tion reconnue.

Ce pro­jet nous a per­mis d’entrer en contact avec les poten­tiels uti­li­sa­teurs finaux des tech­no­lo­gies que nous déve­lop­pions, au sein des forces armées. Ce lien a été essen­tiel et nous a per­mis de com­prendre énor­mé­ment de choses sur des métiers peu connus et encore moins média­ti­sés. Cette connais­sance est bien évi­dem­ment fon­da­men­tale pour réa­li­ser des pro­duits qui répondent de manière adap­tée aux besoins, au-delà de la pure technique.

Le déclencheur : le Défi véhicules

À peu près au même moment, un chal­lenge nom­mé Défi véhi­cules fut lan­cé par la DRM (direc­tion du ren­sei­gne­ment mili­taire). Le but était de mon­trer les meilleures per­for­mances pos­sibles sur la détec­tion de véhi­cules de type voi­tures et camions dans des images satel­lites très haute réso­lu­tion comme celles four­nies par les satel­lites Pléiades (70 cm de réso­lu­tion). Il s’agissait à la fois d’une tâche clé pour les ana­lystes défense, puisque connaître les posi­tions des véhi­cules sur un théâtre est une infor­ma­tion essen­tielle, et d’un pro­blème tech­nique très dif­fi­cile, dans la mesure où les véhi­cules ne font que quelques pixels et peuvent être très proches les uns des autres.

Nous nous sommes donc lan­cés dans ce défi, qui entrait par­fai­te­ment dans les appli­ca­tions que nous déve­lop­pions. Les solu­tions tech­niques étant très dif­fé­rentes de celles mises en œuvre pour la détec­tion de chan­ge­ments, nous avons pris en main et adap­té à notre cas d’usage les méthodes de l’état de l’art en détec­tion d’objet : les réseaux de neu­rones pro­fonds, ou deep lear­ning.

Les don­nées four­nies ayant été label­li­sées avec des points alors que les solu­tions tech­niques les plus per­for­mantes néces­si­taient un détou­rage pré­cis des objets, nous avons rela­bel­li­sé tous les objets. Cela nous a per­mis de mieux envi­sa­ger la dif­fi­cul­té de cette tâche et de mesu­rer l’apport de solu­tions auto­ma­tiques pour épau­ler l’humain dans son tra­vail. Ayant gagné ce défi, nous étions pro­je­tés éga­le­ment dans le déve­lop­pe­ment d’un outil com­plet et opé­ra­tion­nel, pou­vant être inté­gré dans la pla­te­forme de trai­te­ment d’images SAIM (sys­tème d’aide à l’interprétation mul­ti­cap­teur) de Thales.

Le développement opérationnel : le projet TAIIA

Le pro­jet RAPID et le Défi véhi­cules nous ont ain­si per­mis de dia­lo­guer avec les uti­li­sa­teurs finaux de nos pro­duits. Ayant iden­ti­fié que la clé du deep lear­ning était la qua­li­té et la diver­si­té des don­nées, nous avons très tôt inves­ti dans la label­li­sa­tion, avec une capa­ci­té sans cesse accrue à recon­naître fine­ment les objets d’intérêt mili­taire (avions, héli­co­ptères, navires, véhi­cules, etc.), allant sou­vent jusqu’au modèle précis.

Cela nous a per­mis de déve­lop­per un pro­duit cloud de sur­veillance de sites, uti­li­sant des images com­mer­ciales et démon­trant notre capa­ci­té, pour un ensemble de sites d’intérêt, à comp­ter et loca­li­ser pré­ci­sé­ment les obser­vables clés et à faire remon­ter des alertes per­ti­nentes pour les ana­lystes confron­tés à un flot d’images tou­jours plus impor­tant. Ceux-ci pou­vaient alors concen­trer leur exper­tise sur les situa­tions inha­bi­tuelles, où leur connais­sance fine de la situa­tion et des enjeux leur per­met­tait de mettre en contexte les détec­tions faites par l’IA et d’en tirer des conclu­sions de haut niveau.

Cette ava­lanche d’images était vouée à se ren­for­cer encore avec le lan­ce­ment des satel­lites d’observation CSO (com­po­sante spa­tiale optique, série de trois satel­lites de recon­nais­sance optique fai­sant par­tie du pro­gramme d’armement fran­çais) qui per­mettent d’obtenir net­te­ment plus d’images que pré­cé­dem­ment, avec une réso­lu­tion bien meilleure. Notre solu­tion de sur­veillance de sites stra­té­giques, qui réduit dras­ti­que­ment le temps humain consa­cré à une tâche récur­rente, répon­dait donc à un fort besoin opé­ra­tion­nel. Nos très bons résul­tats dans le pro­jet RAPID, ain­si que les per­for­mances de haut niveau de notre ren­du pour le Défi véhi­cules, nous ont acquis la confiance de la DRM qui a déci­dé de lan­cer une expé­ri­men­ta­tion de notre pro­duit de sur­veillance de sites sur leurs don­nées souveraines.

“L’imagerie commerciale satellite
est à 80 % destinée aux militaires.”

Ce pro­jet, nom­mé TAIIA (trai­te­ment et ana­lyse d’images par intel­li­gence arti­fi­cielle), devait donc être fonc­tion­nel dans leur infra­struc­ture, sans connexion inter­net et sans que nous puis­sions faci­le­ment inter­ve­nir en cas de pro­blème, puisque l’accès aux locaux est for­te­ment régle­men­té. C’est alors que nous avons plei­ne­ment tiré par­ti de notre capa­ci­té d’adaptation, propre aux petites struc­tures et aux nou­velles entre­prises, pour radi­ca­le­ment trans­for­mer notre solu­tion et la mettre au niveau de fia­bi­li­té logi­cielle et opé­ra­tion­nelle néces­saire. Nous pou­vons dire que per­sonne à la DRM n’avait vu une nou­velle solu­tion être mise en œuvre et adop­tée aus­si rapi­de­ment, incluant la for­ma­tion et l’accompagnement des opé­ra­teurs à ces outils pro­fon­dé­ment nouveaux.

Le minis­tère des Armées a par ailleurs récem­ment noti­fié une nou­velle com­mande majeure à Pre­li­gens pour accé­lé­rer encore le déploie­ment de l’IA dans l’analyse d’images satel­lites. En péren­ni­sant ain­si TAIIA, le minis­tère des Armées réaf­firme sa volon­té d’intégrer rapi­de­ment et de dif­fu­ser autant que pos­sible les inno­va­tions qui répondent direc­te­ment aux besoins opé­ra­tion­nels expri­més par les ser­vices et les forces. La DRM, orga­nisme peu enclin à une com­mu­ni­ca­tion débri­dée, a mis en ligne une vidéo You­Tube pour faire connaître cette expé­ri­men­ta­tion et expli­quer à quel point elle décu­plait leurs capa­ci­tés d’analyse.

Croissance exponentielle et développement à l’international

Pour s’établir comme un acteur de pre­mier plan, une entre­prise comme Pre­li­gens doit néces­sai­re­ment viser un déve­lop­pe­ment inter­na­tio­nal. C’est pour­quoi, en paral­lèle avec notre déve­lop­pe­ment en France, nous avons éga­le­ment éta­bli des contacts avec d’autres pays ou ins­ti­tu­tions inter­na­tio­nales. Nous avons notam­ment conduit des pro­jets de recherche extrê­me­ment fruc­tueux avec le Defence Science and Tech­no­lo­gy Labo­ra­to­ry (DSTL) au Royaume-Uni et mon­tré la capa­ci­té de nos algo­rithmes à aug­men­ter la capa­ci­té de trai­te­ment du NATO Intel­li­gence Fusion Centre (NIFC), le centre de ren­sei­gne­ment de l’Otan. Cela nous a per­mis de consta­ter que nos solu­tions étaient extrê­me­ment com­pé­ti­tives face à celles d’acteurs étran­gers extrê­me­ment bien financés.

Le bilan cinq ans après

Fon­dée en 2016, Pre­li­gens compte main­te­nant plus de 140 employés à tra­vers le monde, avec des antennes aux États-Unis, au Royaume-Uni, au Bene­lux, en Alle­magne et à Sin­ga­pour. Pour gérer cette crois­sance forte en conti­nuant de four­nir des solu­tions d’intelligence arti­fi­cielle per­for­mantes et adap­tées aux besoins de nos clients, nous avons dû sans cesse réin­ven­ter notre fonctionnement.

Nous avons véri­ta­ble­ment indus­tria­li­sé le déve­lop­pe­ment et l’amélioration d’algorithmes d’IA, au sein de ce que nous appe­lons l’AI Fac­to­ry, qui nous per­met de maî­tri­ser de bout en bout la chaîne de pro­duc­tion, depuis la sélec­tion et la label­li­sa­tion des don­nées jusqu’à la mise en pro­duc­tion, en pas­sant par l’utilisation des der­nières tech­no­lo­gies de réseaux de neu­rones ou encore la mesure fiable des per­for­mances sur des don­nées repré­sen­ta­tives de cas d’usage opé­ra­tion­nels. Nous avons éga­le­ment élar­gi notre gamme de pro­duits et trai­tons aujourd’hui des don­nées extrê­me­ment variées, allant de l’imagerie optique jusqu’aux mes­sages de réseaux sociaux en pas­sant par les balises de bateaux en mer, de manière à répondre au mieux aux besoins pré­cis de tous nos clients.

Aujourd’­hui, nous sommes une entre­prise dédiée à des appli­ca­tions pour le monde de la défense. Tra­vailler pour ce milieu nous a appris énor­mé­ment sur les très nom­breux métiers qui y existent et nous a per­mis d’apprécier les qua­li­tés et les com­pé­tences des mili­taires. Cela nous a pous­sés à ren­for­cer d’autant nos exi­gences envers nous-mêmes et nous sommes fiers d’apporter des solu­tions effi­caces à ces per­sonnes excep­tion­nelles. Dans le même temps, les valeurs de Pre­li­gens sont res­tées inchan­gées, avec en paral­lèle de cette grande exi­gence une grande atten­tion por­tée au bien-être des employés et à l’entraide au sein de l’entreprise.

Les nou­veaux arri­vants sont très rapi­de­ment inté­grés et mis en situa­tion de res­pon­sa­bi­li­té, et l’organisation des dif­fé­rentes équipes per­met une grande flexi­bi­li­té. Les pro­blé­ma­tiques de liens entre vie pro­fes­sion­nelle et vie per­son­nelle sont au cœur de la poli­tique RH, avec par exemple un congé deuxième parent de dix semaines à la nais­sance d’un enfant. Les for­ma­tions mises en place et les nou­velles oppor­tu­ni­tés profes­sionnelles per­mettent à tous les col­la­bo­ra­teurs de pro­gres­ser rapi­de­ment. Pre­li­gens pour­suit donc son hyper­crois­sance, avec de nom­breuses pers­pec­tives dans le monde entier, tout en étant un espace de tra­vail d’une qua­li­té exemplaire.

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