ENTREPRISES & STRATÉGIES — Technologies

Technologies

Tech Day: ce qu’on pouvait découvrir au List



Une maquette illustrant une collecte de déchets optimisée selon le projet SWAM du List, en collaboration avec Polygone. (Photo: List)

Une maquette illustrant une collecte de déchets optimisée selon le projet SWAM du List, en collaboration avec Polygone. (Photo: List)

Vingt stands de chercheurs du List réunis lors du Tech Day, jeudi 20 juin, permettaient de découvrir de nombreux projets qui ont pour objectif de se confronter à la réalité du marché. Petite sélection de ce qu’on pouvait y observer, entre tritons et radioactivité.

Le Tech Day 2019 accueillait, jeudi 20 juin, au Luxembourg Institute of Science and Technology (List), au sein du Tech Village, une vingtaine de projets des chercheurs du List. Ceux-ci, en partenariat avec des entreprises ou des investisseurs, ont vocation à être commercialisés.

Du drone permettant de mieux cibler les zones à traiter au pesticide dans les vignes atteintes par une maladie à l’utilisation de la data science et de l’intelligence artificielle pour améliorer les propriétés des pneus, les solutions proposées concernent tout autant l’environnement que l’industrie ou des problèmes d’urbanisme.

Des collectes de poubelles plus efficaces

Parmi ceux-là, le projet SWAM, en collaboration avec l’entreprise Polygone, spécialisée dans le ramassage de déchets pour entreprises, envisage d’installer des capteurs sur des poubelles réparties sur l’ensemble du territoire luxembourgeois.

Ces capteurs ultrasoniques permettent de déterminer l’état de remplissage d’une poubelle. Sur une plate-forme de collecte de déchets intelligente, en combinant les données des capteurs, la météo, ou encore les possibilités de ralentissement du trafic, l’objectif est de planifier des tournées de collecte des poubelles plus efficaces.

«Cette plateforme a le potentiel d’optimiser les trajets empruntés par les chauffeurs, et ainsi augmenter la qualité du service de collecte tout en réduisant les dépenses de carburant», explique Sébastien Faye, research and technology associate au List. Sachant que le taux de remplissage des poubelles est en moyenne de 70%, en optimisant les tournées de collecte des déchets, l’opération pourrait s’avérer rentable pour Polygone.

Le projet, débuté il y a neuf mois, prend fin en septembre 2020. Si aujourd’hui, 30 à 40 capteurs s'apprêtent à être déployés chez certains clients de Polygone, l’objectif est à terme d’en avoir 250 fin 2020, sur les 550 poubelles de l’entreprise.

Un piège pour observer les tritons

Sur un autre stand, Xavier Mestdagh et Yoanne Didry, tous deux chercheurs au List, proposent un nouvel outil pour étudier les tritons, en collaboration avec l’entreprise Habilis, qui se charge du design du produit.

«Il existe une quarantaine d’espèces de tritons», explique Xavier Mestdagh, chercheur dans le domaine de l’environnement. «Et tous sont, à des niveaux différents, des espèces protégées au niveau européen, en particulier le triton crêté.»

Cependant, les observations sur cet animal peuvent s’avérer complexes, les pièges photo, qui réagissent aux changements de température, ne fonctionnant pas sur les animaux à sang froid et sous l’eau.

Le «piège» à tritons conçu par les chercheurs consiste en un mini-ordinateur doté d’un logiciel «Motion» embarqué sous l’eau, couplé avec une caméra. L’ensemble réagit au mouvement que fait le triton une fois que ce dernier a pénétré dans un couloir filmé.

«Les utilisateurs de ce type de piège sont très intéressés, car ils connaissent la difficulté de l’exercice», assure Xavier Mestdagh. «Une étude de marché est en cours pour connaître les besoins, et des contacts doivent être établis avec des constructeurs pour la production des pièges.»

Le problème rencontré avec cet outil est l’augmentation conséquente de la base de données ainsi obtenue et leur traitement. «Il y a une quantité trop importante de données pour les gérer visuellement», intervient Yoanne Didry, chercheur en informatique. «Il faut donc utiliser l’intelligence artificielle, et notamment le ‘machine learning’.»

À chaque fin d’observation de terrain, les données sont utilisées comme entrées d’apprentissage pour l’algorithme. «Ce traitement d’images permet de différencier les espèces», explique Yoanne Didry. «Mais cela nécessite plusieurs dizaines de milliers d’images et peut prendre trois à six mois de temps d’acquisition de données.»

Des incidents radioactifs en réalité augmentée

Plus loin, une cabane mobile propose une nouvelle solution pour former les premiers intervenants en cas d’incidents radioactifs.

La pièce pour se former en réalité augmentée pour intervenir en cas d’incident radioactif. (Photo: Maison Moderne)

La pièce pour se former en réalité augmentée pour intervenir en cas d’incident radioactif. (Photo: Maison Moderne)

«Les entraînements classiques s’effectuent sur de vraies sources radioactives», explique Maël Cornil, chercheur au List. «Or, cela est coûteux, et beaucoup de précautions sont nécessaires.»

La solution proposée par le projet STARRI (System for Training using Augmented Reality for Radiological Incidents) consiste à utiliser la réalité augmentée pour s’entraîner sur des sources virtuelles de radioactivité.

À l’intérieur de la cabane, des capteurs de position «indoor» Pozyx permettent de scanner la pièce, de déterminer la position d’hologrammes et de simuler des sources radioactives précisément localisées. Équipé d’un casque Hololens de Microsoft et d’un dosimètre simulé, il s’agit de déterminer la provenance de ces sources dans un environnement virtuel, entre un corps mort et un baril radioactif.

Le projet, qui s’étend sur un an et est financé par le Luxembourg National Research Fund, a pour objectif d’aller à la rencontre de potentiels clients et de découvrir leurs besoins précis afin de déterminer l’approche de commercialisation.