Une vague de startups de vision par ordinateur d’un milliard de dollars arrive

La capacité d’automatiser la vue humaine ouvre d’énormes opportunités de création de valeur à travers … [+] tous les secteurs de l’économie.

IBM

La vision par ordinateur est le domaine le plus avancé sur le plan technologique de l’intelligence artificielle moderne. Cela est sur le point de se traduire par une énorme création de valeur commerciale.

La révolution de l’apprentissage profond a ses racines dans la vision par ordinateur. Lors du concours ImageNet 2012 désormais historique, Geoff Hinton et son équipe ont lancé un réseau neuronal – une architecture nouvelle à l’époque – dont les performances ont éclipsé tous les efforts antérieurs de reconnaissance d’images par ordinateur. L’ère de l’apprentissage profond est née, avec la vision par ordinateur comme cas d’utilisation d’origine. Au cours de la décennie qui a suivi, les capacités de vision par ordinateur ont progressé à un rythme époustouflant.

Pour le dire simplement, la vision par ordinateur est l’automatisation de la vue humaine. La vue est le sens le plus important de l’humanité; il sous-tend une grande partie de la vie humaine et de l’activité économique. La capacité de l’automatiser ouvre donc d’énormes opportunités de marché dans tous les secteurs de l’économie.

(Certes, d’autres domaines de l’IA – le traitement du langage naturel, par exemple – sont également devenus de plus en plus puissants ces dernières années. Mais les percées technologiques de base en PNL sont intervenues plus récemment, et par conséquent, la PNL reste plus naissante à partir d’un produit et d’un commercial perspective.)

La première vague d’activité entrepreneuriale dans la vision par ordinateur moderne s’est centrée sur les véhicules autonomes. Plusieurs réussites de startup dans ce domaine, y compris la vente de 15,3 milliards de dollars du pionnier de la vision par ordinateur Mobileye à Intel en 2018, mettent en évidence le pouvoir de la technologie de transformer les marchés et de dégager une valeur économique massive.

Aujourd’hui, la vision par ordinateur trouve des applications dans tous les secteurs de l’économie. De l’agriculture au commerce de détail, de l’assurance à la construction, les entrepreneurs appliquent la vision par ordinateur à un large éventail de cas d’utilisation spécifiques à l’industrie avec des avantages économiques convaincants.

Attendez-vous à voir de nombreuses startups de vision par ordinateur parmi la prochaine génération de «licornes». Un groupe d’entreprises de vision par ordinateur à forte croissance est sur le point d’atteindre un point d’inflexion, sur le point d’atteindre une échelle commerciale et une place de choix dans le grand public. C’est une période passionnante et charnière dans le parcours de la technologie de la recherche au marché.

Agriculture

L’agriculture est l’une des industries les plus importantes et les plus importantes au monde. Les décisions sur comment, quand et quoi cultiver restent très sous-optimisées et imprécises aujourd’hui. Il existe une opportunité d’améliorer considérablement le processus de production alimentaire en utilisant des données visuelles et l’apprentissage automatique.

Sur la base d’images aériennes collectées via des satellites, des drones ou des avions, les systèmes de vision par ordinateur peuvent donner aux producteurs des informations en temps réel pour optimiser leurs intrants chimiques, améliorer leurs opérations agricoles et augmenter leurs rendements.

Par exemple, l’analyse basée sur l’image peut déterminer quelles cultures bénéficieraient d’une irrigation plus ou moins importante, où les fuites de tuyaux ou les défaillances de pression affectent négativement la croissance des cultures, quelles zones nécessitent plus ou moins de fertilisation, quels champs ont des mesures de lutte contre les ravageurs et les maladies sous-optimales, et ainsi de suite. Les systèmes d’IA peuvent rendre ces déterminations beaucoup plus efficaces, fiables et évolutives que les humains seuls.

Les startups ag-tech prometteuses qui poursuivent ces opportunités incluent Ceres Imaging, Prospera, Sentera et Hummingbird Technologies.

La vision par ordinateur permettra l’essor de «l’agriculture de précision». Cette capture d’écran de la startup Ceres … [+] La technologie de l’imagerie montre sa capacité à identifier avec une précision extrême quelles cultures ont besoin de plus ou moins d’eau.

Imagerie Ceres

Vendre au détail

Il existe un certain nombre de cas d’utilisation à fort impact de la vision par ordinateur dans le commerce de détail.

La plus intéressante de ces opportunités est peut-être le shopping sans paiement. Le concept est à la fois futuriste et d’une simplicité élégante: une fois qu’un magasin a été équipé des capteurs et des systèmes de vision par ordinateur nécessaires, les acheteurs peuvent entrer, récupérer les articles qu’ils souhaitent acheter, sortir et recevoir un reçu automatisé pour leur visite sans attendre. en ligne.

Comme pour de nombreuses innovations dans le commerce de détail, Amazon a été le pionnier des achats sans paiement avec son programme Amazon Go, lancé en 2016. Une poignée de startups saisit cette opportunité aujourd’hui, notamment Standard Cognition, Grabango, Trigo Vision, Zippin et AiFi. Standard Cognition, le plus bien financé de ces concurrents, a levé 150 millions de dollars auprès du Vision Fund de SoftBank au début du mois.

«L’expérience d’achat en personne changera à jamais maintenant que les ordinateurs peuvent voir», a déclaré Will Glaser, PDG de Grabango. «Les systèmes de vision par ordinateur comme celui de Grabango détectent chaque produit qui entre dans votre panier, il n’est donc pas nécessaire de les réorganiser à la fin d’un voyage d’achat. Il vous suffit de saisir, de partir et de continuer votre journée. « 

En plus d’une expérience client améliorée, les achats sans paiement permettront aux détaillants de réduire les coûts de main-d’œuvre et de lutter contre la réduction.

La gestion des stocks est une autre application importante de la vision par ordinateur dans le commerce de détail. Optimiser la gamme de produits sur les étagères et s’assurer que les allées restent approvisionnées tout au long de la journée est un défi complexe et dynamique pour les détaillants. Les détaillants perdent chaque année plusieurs milliards de dollars de revenus à cause des étagères en rupture de stock. Focal Systems est une startup intéressante qui applique la vision par ordinateur pour automatiser la gestion des stocks et réduire les ruptures de stock.

Assurance

Le secteur de l’assurance dépend fortement de l’évaluation visuelle des actifs: pour évaluer et souscrire avec précision les polices, par exemple, ainsi que pour déterminer l’étendue des dommages après un accident à des fins de réclamation. Comme dans d’autres industries, la vision par ordinateur offre la possibilité de réaliser cette analyse visuelle plus rapidement, moins cher et avec plus de précision qu’aujourd’hui.

Cape Analytics et Betterview sont deux startups appliquant la vision par ordinateur à l’assurance des biens. À l’aide de données géospatiales, ces entreprises peuvent évaluer automatiquement le matériau à partir duquel un bâtiment est fait, l’état du toit, la superficie en pieds carrés du toit, la quantité de débris de jardin de la propriété, la proximité d’une structure par rapport à la végétation, et des centaines. d’autres facteurs qui éclairent collectivement le profil de risque de la propriété et le meilleur prix de la police d’assurance.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent effectuer cette analyse instantanément, à grande échelle, sur la base des enseignements tirés de décennies de données historiques. Comparez cela à l’approche du statu quo consistant à envoyer un humain manuellement aux propriétés en personne, une par une.

Une autre startup à surveiller dans cette catégorie est Tractable, une société basée à Londres qui utilise la vision par ordinateur pour générer des estimations instantanées des dommages après des accidents de voiture et des catastrophes naturelles. Ces estimations basées sur l’IA aident à accélérer le traitement des réclamations et à réduire les erreurs humaines.

La vision par ordinateur peut automatiser et rationaliser les flux de travail d’assurance des biens, comme la startup Cape Analytics ‘… [+] la technologie illustre.

Cape Analytics

Construction

La construction est une industrie massive et historiquement sous-numérisée. Il existe de nombreuses opportunités simples pour augmenter la productivité et réduire les coûts de construction grâce à l’application de l’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur. Un écosystème actif de startups a vu le jour pour saisir ces opportunités.

TraceAir utilise des drones pour collecter des images aériennes des chantiers de construction, permettant aux superviseurs de surveiller à distance les projets et de suivre les progrès au fil du temps. Disperse applique la vision par ordinateur pour créer des «jumeaux numériques» interactifs de chantiers de construction en cours. 1build automatise l’estimation des coûts dans la construction en appliquant la vision par ordinateur pour lire les plans d’étage, les nomenclatures de matériaux et les détails architecturaux sur les plans.

«Les estimations des coûts de construction simulent essentiellement le processus de construction complet», a déclaré le PDG de 1build, Dmitry Alexin. «La vision par ordinateur nous permet d’effectuer cette simulation plus rapidement et avec plus de précision, donnant aux entreprises de construction une visibilité de niveau atomique sur leurs coûts.»

Sécurité

La surveillance visuelle est au cœur de la sécurité physique. Le dispositif de sécurité le plus répandu est, après tout, la caméra. Il existe donc une opportunité naturelle d’appliquer la vision par ordinateur pour rendre la sécurité physique plus robuste et plus fiable.

Un certain nombre de startups déploient la vision par ordinateur de manière innovante pour améliorer et automatiser le secteur de la sécurité physique.

En utilisant des capteurs matériels, la vision par ordinateur et une plate-forme logicielle intégrée, Verkada propose un système de sécurité activé par l’IA pour les propriétés commerciales. La société était évaluée à 1,6 milliard de dollars l’année dernière, ce qui en fait l’une des rares startups de vision par ordinateur à avoir déjà atteint le statut de licorne.

Deep Sentinel propose une solution similaire pour la sécurité domestique. La société utilise un modèle intelligent d’humain dans la boucle pour permettre au personnel de sécurité humaine d’intervenir à distance en temps réel via un microphone lorsque le système d’IA détecte une menace.

«La vision par ordinateur change tout ce qui concerne la sécurité physique», a déclaré David Sellinger, PDG de Deep Sentinel. «Notre système d’IA agit comme un outil pour réduire les distractions, mettre en évidence les faits pertinents et déterminer quels gardes humains conviennent à chaque situation. Notre IA est plus précise et plus rapide que n’importe quel humain – et elle ne manque jamais d’attention. « 

Un autre domaine de sécurité auquel la vision par ordinateur peut être utilement appliquée est la sécurité des points de contrôle: par exemple, dans les aéroports, les événements en direct et les bâtiments gouvernementaux. Le personnel humain fatigué et inattentif manque souvent des menaces à ces points de contrôle. La vision par ordinateur peut être appliquée à des caméras ou à des rayons X pour détecter automatiquement les objets dangereux avec une précision et une fiabilité nettement supérieures à celles d’un être humain, améliorant ainsi la sécurité publique.

Synapse Technology, une startup prometteuse développant des solutions de vision par ordinateur pour la sécurité des points de contrôle, a été acquise l’année dernière par Palantir.

Il est important de noter que l’application de la vision par ordinateur dans des contextes de sécurité peut franchir et franchit parfois la ligne allant de la surveillance favorisant la sécurité à une surveillance trop intrusive. L’utilisation gouvernementale de la technologie de reconnaissance faciale pour suivre et surveiller les citoyens a provoqué des réactions négatives généralisées dans le monde entier. En Chine, la vision par ordinateur aurait été déployée dans le but de supprimer les Ouïghours, un groupe ethnique minoritaire.

Comme pour toute technologie puissante, la vision par ordinateur peut être utilisée de manière nuisible ou créatrice de valeur. Il incombe aux régulateurs, aux entreprises et aux particuliers de veiller à ce que la société mobilise cette technologie de la manière la plus responsable possible.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *