Pascale Nini, une femme de vision

Immervision est un leader mondial en imagerie panoramique 360° fondée en France, en 2000. Située à Montréal depuis 2003, Immervision brevette aujourd’hui sa technologie optique panomorphe et ses algorithmes de traitement d’images aux producteurs de lentilles, aux fabricants de produits et aux développeurs de logiciels à travers le monde.

Après avoir collaboré avec plus de 35 marques de caméras de sécurité et participé au développement de plus de 100 logiciels de vidéosurveillance partout dans le monde, Immervision s’est lancé dans le domaine de la mobilité en 2017. Nous travaillons en ce moment avec plusieurs acteurs de l’industrie afin d’augmenter la perception et la précision des systèmes de vision des véhicules, tel que LeddarTech, un leader global en technologies LiDAR. Ça donne quelque chose de très intéressant! Il y a d’ailleurs une grande annonce mondiale qui s’en vient… Restez à l’affût!

À l’époque, au début des années 2000, la France était trop loin de notre marché, qui se trouvait majoritairement en Amérique du Nord et en Asie. Investissement Québec nous a séduits avec des crédits d’impôt sur la recherche et le développement. Leur excellent travail de démarchage et d’aide à l’intégration des entreprises a été déterminant pour notre transition.

C’est sujet à débat, mais les objets connectés, de plus en plus populaires dans la maison, ont tous des caméras miniatures qui captent et analysent nos mouvements. Les caméras de vidéosurveillance, pour les maisons ou les édifices publics, utilisent aussi la vision panoramique.

Le grand angle est aussi utilisé par les caméras sur les voitures. Plusieurs marques de téléphones cellulaires, comme Motorola, ont aussi adopté la capture 360°, sans parler des caméras GoPro, de plus en plus populaires à l’échelle mondiale.

C’est la vision robotique intelligente qui permet aux données recueillies par les caméras à grand angle d’être présentées de façon intelligible pour les algorithmes de l’intelligence artificielle. La mobilité intelligente dépend à 100% de la compréhension de l’environnement. Ça ne prend pas simplement de la vision, mais aussi, et surtout, de la compréhension de ce qui est vu. Il faut donc que les trois aspects de l’autonomie soient au rendez-vous: la perception, issue d’une très bonne qualité d’optique; l’analyse des données, dont l’agrégation de l’information; et finalement, l’action.

On travaille sur une meilleure capture d’image, mais le défi reste d’amener l’information aux algorithmes d’intelligence artificielle en temps réel, afin d’obtenir une meilleure compréhension de ce qui est vu. On travaille sur la façon de simplifier ces processus pour qu’il n’y ait pas de délai. C’est la clé, en autonomie du transport. C’est ce qu’on appelle le «Data in Picture».

Nous sommes beaucoup plus petits que les géants avec lesquelles on travaille! Mais elles ont toutes un grand besoin des plus petits acteurs, comme nous, pour faire avancer leurs technologies. Pour ces grosses entreprises, nous sommes donc des instigateurs d’innovation. Nous les aidons à penser à des technologies auxquelles elles n’avaient pas forcément pensé. C’est un travail sur lequel nous sommes très en amont.

Les écosystèmes de ces grosses machines sont complexes. Le fait d’être plus petits permet aussi d’être très réactifs. Il ne faut pas non plus avoir peur d’investir! C’est la clé de notre crédibilité.

Je ne nie pas qu’il y ait des problèmes, loin de là. Mais personnellement je n’ai jamais rencontré d’obstacle en tant que femme, en ce qui a trait à la commercialisation de nos technologies. Je n’ai jamais senti que mon genre était un handicap. Je ne l’ai jamais considéré comme tel non plus.

Dans le milieu  de la finance, par contre, il faut travailler très fort quand on est une femme pour être prise au sérieux. C’est un tout autre monde. Je l’ai souvent ressenti, en recherche de financement par exemple.

Ce sera de faire le pont avec l’intelligence artificielle. La vision d’aujourd’hui s’appuie sur de la vision petit angle. Il faut travailler pour faire en sorte que la vision devienne de la perception, c’est-à-dire qu’elle fournisse aussi du contexte aux images et aux algorithmes.

L’idée est de reproduire le cerveau humain. Plus les données des capteurs seront intelligibles pour les algorithmes d’intelligence artificielle, plus la mobilité sera intelligente.

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