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Grâce à l’Intelligence Artificielle, la start-up lyonnaise ProovStation inspecte intégralement les véhicules en…quelques secondes

Elle a été remarquée pour la 1ère fois lors du CES 2019 à Las Vegas.

Elle a remporté cette année le 1er prix du concours régional Next Innov 2020, organisé par la Banque Populaire Auvergne-Rhône-Alpes.

Depuis, cette start-up deep tech, basée à Lyon se sent pousser des ailes…

A telle enseigne qu’elle entend tout bonnement devenir le leader européen, voire mondial, de l’inspection automobile avec le déploiement, dans les prochains mois, de 60 portiques, qui permettent une détection industrielle des dommages causés sur une voiture.

Société en forte croissance, ProovStation est en effet à l’origine d’un portique permettant de déceler de manière automatique et quasi-instantanée les dégâts causés sur la carrosserie de la voiture.

Et ce, grâce la technologie d’intelligence artificielle (IA).

Les deux créateurs de la jeune pousse, Cédric Bernard (Pdg) et Gabriel Tissandier (directeur général) ont réussi à après quatre ans de recherches, à mettre au point l’industrialisation de l’inspection automobile. Plus besoin d’inspection à l’œil nu.

En quelques secondes

Les voitures passent sous le portique, sorte de scanner automobile hig tech, à une vitesse entre 10 et 15 km/h et en quelques secondes, tous les dégâts ou imperfections que peut connaître la voiture sont répertoriés.

Equipé de 25 capteurs et caméras, le portique mis au point par la start-up scanne et génère instantanément plus de mille images, qui permettent de relever entre 80 et 85 % des dommages de 4 mm et plus présents sur le véhicule. L’entreprise espère d’ailleurs faire progresser sa technique jusqu’à 95 % d’ici le mois de décembre.

Un taux qui, selon les dirigeants, répond en grande partie à la demande des clients du marché de l’occasion.

Ce dispositif est beaucoup plus rapide qu’une inspection traditionnelle et permet de repérer des défauts parfois peu visibles à l’œil nu.

Le rôle de l’Intelligence Artificielle dans ce processus ? Déduire de ces images l’étendue des dommages, de la simple rayure à l’enfoncement de la carrosserie, jusqu’à l’usure des pneus !

La machine émet enfin un rapport horodaté, géolocalisé et sécurisé via la blockchain. Les clients de ProovStation ont ensuite accès aux services SaaS : devis automatique de remise en état ; détermination automatique du prix du véhicule pour la revente ; identification du véhicule ; photo studio 2D/3D ; gestion de l’activité…

Un accord a déjà été signé début mars 2020, juste avant le confinement, entre ProovStation et GCA (Groupe Charles André) dont le siège est basé à Montélimar dans la Drôme, un acteur européen majeur dans le secteur du transport et de la logistique aux industriels.

Cet accord vise l’installation, à terme de 30 stations sur la totalité des sites logistique automobile du Groupe Charles André. Les premières stations ont été installées sur les sites de GCA à Corbas dans l’est lyonnais et à Fleury Merogis, en Ile-de-France.

Pour Serge Agneray, le directeur général de la division GCA Logistique Automobile, “ ce nouvel équipement s’inscrit dans la volonté de GCA de trouver des solutions innovantes porteuses de valeur ajoutée pour nos clients. “

Cinquante salariés

ProovStation qui, suite à une levée de fonds, est accompagnée financièrement par le groupe Bernard (Bourg-en-Bress), la Banque publique d’investissement (Bpi) et des banques, a investi plusieurs millions d’euros en recherche et développement ces dernières années.

L’équipe de ProovStation comprend déjà cinquante personnes, réparties dans des bureaux à Lyon, à Paris, ainsi qu’au sein du pôle AI Super Factory (à Bourg-en-Bresse), qui regroupe principalement des data scientists, ces informaticiens chargés de la gestion, de l’analyse et de l’exploitation des données massives d’une entreprise.

Désormais bien lancée, ProovStation souhaite se positionner “comme le leader international sur ce type de solutions, qui vient révolutionner l’inspection automobile dans le monde”.  Une nouvelle “pépite” semble née…

 

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