Chaque tournevis peut-il être intelligent ? Les logiciels de suivi de la production – qui tracent les pièces en cours de fabrication et garantissent que chaque machine réalise la bonne tâche au bon moment – se généralisent déjà dans les usines. Mais les opérations manuelles, variables et difficiles à suivre autrement qu’à la main, restent le parent pauvre de cette dynamique de numérisation, pointe Rudy Cohen, qui a cofondé Inbolt en 2019 pour y remédier en couplant vision 3D et jumeau numérique des produits.
Un positionnement porteur, pour lequel la jeune pousse parisienne a annoncé, mercredi 9 mars, avoir récolté 3 millions d’euros en amorçage. De quoi commencer à déployer sa solution, qui promet de réduire les erreurs de production et renforcer la traçabilité des pièces, à l'échelle industrielle.
Voir l'assemblage en temps réel
« Notre solution permet de guider les travailleurs en temps réel dans des applications manuelles, explique Rudy Cohen à L’Usine Nouvelle. Si quelqu’un travaille avec une clé dynamométrique par exemple, notre application affiche au bon moment qu’il faut serrer tel écrou avec tel paramètre et vérifie que l’opération a bien été réalisée. » L’information, transmise via une application web, s’affiche sur un modèle 3D de la pièce diffusé sur un écran aux côtés de l’opérateur, et peut aussi être transmise via des signaux lumineux.
Derrière cette performance vient l'ajout d'Inbolt : un boîtier de couleur noire, d'un peu moins de 10 centimètres de long pour 3,5 de large et 155 grammes, qui comporte un processeur embarqué et différents capteurs, dont une caméra 3D. Fixé via des bagues, « ce module peut être attaché à n’importe quel outil pour le rendre intelligent », explique Rudy Cohen. De quoi suivre efficacement diverses opérations manuelles. Si le serrage représente la plupart des applications, la start-up travaille aussi sur le ponçage, l’application d’huile ou de colle, le perçage, liste l’entrepreneur (qui prévoit de s’étendre à toutes les opérations existantes en usine).
Localiser les outils
Si le hardware est la partie la plus visible, le travail d'Inbolt a surtout consisté à développer les briques numériques permettant de suivre à la trace des outils et leur activité. « Nous avons développé une technologie de localisation à partir de la vision, détaille Rudy Cohen. Grâce à la caméra 3D de notre module, nous savons connaître la position de l’outil lorsqu’il est utilisé dans un référentiel donné. Nous prenons en amont les plans d’assemblage (CAO), puis nous comparons les données issues de nos capteurs avec ce plan pour suivre l’assemblage. »
Autrement dit : en pistant les outils, Inbolt construit « jumeau numérique en temps réel de l’action manuelle », explicite l’entrepreneur. Une tâche pour laquelle la start-up a du mettre au point des algorithmes avancés de localisation par reconnaissance de forme, pour les rendre à la fois fiables et assez rapides pour tourner en temps réel. L’entrepreneur précise aussi avoir utilisé des briques d’apprentissage par intelligence artificielle pour entraîner ses algorithmes à tous types de situation, des moteurs d’avion aux carrosseries.
Réduire les coûts de contrôle qualité
Deux cas d’usages que la start-up, qui vise en priorité l’aérospatial et l’automobile, connaît bien. « Les usines d’assemblage et les ateliers de maintenance ont d’importantes problématiques de travail manuel : ce sont des opérations longues, fatigantes et répétitives, dans lesquelles le taux d’erreur fait perdre de l’argent aux industriels, qu’il s’agisse de réparation après incidents ou d’investissements en contrôle qualité », expose Rudy Cohen.
Suivre la localisation des opérations manuelles permettrait alors de simplifier la vie des ouvriers et de remonter des données de production pour limiter la multiplication des postes de contrôle, explique Rudy Cohen. D’autant qu’en observant le couple imprimé par une clé dynamométrique électronique, ou en analysant le temps de ponçage sur chaque zone d’une carrosserie, le boîtier peut aussi vérifier (et enregistrer) que chaque opération a été menée correctement.
Menée par le fonds allemand MIG Capital, aux côtés du fonds américain SOSV, de BNP Paribas Développement et de Laurent Dassault (le fils de l’industriel Serge Dassault), la levée de fonds doit porter la croissance de la startup de 12 personnes. Après plusieurs pilotes, Inbot, qui a travaillé chez Airbus Helicopters, Thales Alenia Space, ArianeGroup, la SNCF ou encore Stellantis, prévoit trois déploiements industriels en 2022. De quoi se faire la main avant de passer à l’échelle suivante.
