
Amiral Technologies

Romain Proglio
Associé, Accuracy
Le 21 octobre dernier, Amiral Technologies a annoncé une levée de fonds de 2.8m€. Une première réussite pour cette start-up fondée en 2018 à Grenoble sur la base d’un constat partagé par de nombreux acteurs industriels : comment prédire de manière efficace les pannes ?
Spin-off du CNRS, Amiral Technologies s’appuie sur près de dix années de recherche universitaire en Intelligence Artificielle, Théorie de l’Automatisation et du Contrôle.
L’entreprise a développé avec succès une technologie de rupture : à partir de capteurs installés sur les machines, détectant des signaux physiques comme le courant électrique, les vibrations ou le taux d’humidité, des algorithmes permettent de générer des indicateurs de santé des équipements. Ces indicateurs de santé sont ensuite interprétés par des algorithmes de Machine Learning non-supervisés. Ils permettent d’identifier les défauts les plus susceptibles de survenir.
Cette solution (appelée DiagFit) faisant appel au Machine Learning ne nécessite pas, contrairement à la plupart des solutions du marché, un historique des défauts identifiés sur un appareil pour pouvoir recourir à l’intelligence artificielle.
L’algorithme est en effet adapté à un cas d’usage spécifique pour définir un environnement normalisé de fonctionnement d’un équipement.
Plus précise, plus rapide à déployer, indépendante des capteurs utilisés, elle a déjà séduit des PME, des ETI ainsi que de grands groupes industriels tels que Valéo, Airbus, Daher, Vinci ou encore Thales. Le marché de la maintenance prédictive bénéficie d’une dynamique de croissance soutenue, portée par un parc industriel de plus en plus équipé en capteurs, un besoin d’optimisation des stocks de pièces de rechange et bien entendu une nécessité accrue d’éviter tout arrêt couteux de la chaine de production.
Amiral Technologies a désormais pour ambition d’être rapidement le fournisseur leader sur le marché européen. La levée de fonds va ainsi permettre de renforcer son équipe technique et commerciale, d’accélérer le développement de DiagFit et les recherches scientifiques et technologiques.