César Armand
Spectral TMS est le grand gagnant 2022 du prix 10.000 startups pour changer le monde, organisé par La Tribune, dans la catégorie Industrie du futur.
Spectral TMS
Quel technicien ne s'est jamais retrouvé devant une machine en panne ? Qui n'a jamais appuyé sur le mauvais bouton, actionné un autre levier ou tiré sur une autre manette pour tenter de résoudre le problème ? Ces erreurs communes et courantes dans le monde industriel engendrent des défauts de qualité sur les produits finis, peuvent casser l'outil et donc entraîner une coûteuse immobilisation des machines, sans même parler des accidents voire des morts, notamment par électrocution. Les accidents graves en milieu industriel ne sont pas rares puisque cela arrive deux fois par jour en moyenne en France.
Se rencontrant pendant leurs études à l'Ecole nationale supérieure d'informatique pour l'industrie et l'entreprise (ENSIIE) et à l'Institut Mines-Telecom Business School, Amaury Cottin et Maxence Boucas se rendent comptent de cette perte de savoir-faire dans l'industrie. Beaucoup d'experts métiers partent à la retraite, tant est si bien que les plus jeunes, et donc moins expérimentés, peuvent commettre ce genre d'erreurs au coût économique et humain considérable.
Si les techniciens sont plus consciencieux, ils ne prennent pas de tels risques et cherchent l'information dont ils ont besoin. Ils appellent des collègues, fouillent la bibliothèque des maintenance - un document écrit et très fourni... Mais pendant ce temps-là, la ligne de production est à l'arrêt...
Pour contrecarrer ces problèmes, les deux fondateurs de Spectral TMS ont mis au point une solution de réalité augmentée. Sur des lunettes créées par Microsoft, disponibles à l'achat ou à la location, défilent des éléments numériques pour assister l'utilisateur dans sa tâche. Par exemple, une flèche et une consigne en surbrillance peuvent le guider vers la bonne manipulation à effectuer.
Leurs vingt premiers clients, comme Enedis ou Legrand, se connectent sur leur logiciel et paramètrent eux-mêmes leur parcours-clé. Si besoin, ils peuvent les accompagner pour identifier les bons cas d'usage. Michelin par exemple l'utilise par exemple pour la consignation, c'est-à-dire pour la mise en sécurité d'une installation le temps d'une opération de maintenance ou de réparation. Safran s'en sert, lui, pour ses contrôles qualité.
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Lancés en 2018, leur modèle économique n'a pas changé : des licences annuelles qui permettent d'accéder et de modifier la plateforme personnalisée. Plus cet outil de formation, comme de production, de maintenance et de qualité est employé, plus l'abonnement est élevé. Son double enjeu consiste aujourd'hui à se déployer chez dix nouveaux grands comptes industriels et à s'implanter en Angleterre, en Allemagne et en Italie.
L'idée n'est pas tant d'aboutir à 200 signataires, mais de les suivre en Europe, aux Etats-Unis ou encore en Chine et de ne pas brider leur créativité dans la réalité augmentée. Aussi préparent-ils une nouvelle fonctionnalité. L'idée n'est plus tant de créer un parcours qui viendra s'afficher sur les verres des lunettes, mais de poser ces dernières sur la tête d'un expert qui enregistre tous ses gestes pour standardiser une base de données.
Demain, la jeune pousse entend bien se déployer dans le médical ou même le bâtiment. « Nous serions évidemment preneurs d'une telle solution qui pourrait être pertinente sur la formation des grutiers ou le contrôle de l'installation réseau en second œuvre », souligne Guillaume Bazouin, responsables du programme Startups et intrapreneurs chez Leonard, l'autoproclamé « laboratoire du futur des villes et des territoires » du groupe Vinci.
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Reste que l'écosystème fait déjà confiance à Spectral TMS. Fin 2020, la startup a levé 2 millions d'euros auprès d'Elaia, fonds de capital-risque focalisé sur l'économie numérique et la deeptech. Passé, notamment, par Air Liquide et Solvay, le Canadien Alexandre Ouimet-Storrs, qui siège désormais au conseil d'administration, vante l'automatisation et la simplification des processus industriels.
César Armand
