Chapter 1: What challenges do businesses face in the tech industry?
Bonjour, c'est François Sorel. Dans la tech, tout va vite. Une levée de fonds qui s'annonce, un fournisseur à régler, un achat urgent à faire et la trésorerie qui doit suivre. C'est là que la carte Business Platinum American Express devient un vrai allié pour les dirigeants de TPE et PME. Elle offre un paiement différé allant jusqu'à 30 jours sur tous vos achats pros.
En clair, vous pouvez avancer dans vos projets sans bloquer votre cash immédiatement. C'est simple, fluide et pensé pour celles et ceux qui pilotent leur entreprise avec agilité. La carte Business Platinum American Express, le partenaire business qui vous laisse le temps d'aller plus loin. Et bonne écoute de votre podcast Tekenco. Voilà le retour de Tech&Co, la quotidienne.
Nous sommes toujours au World AI Cannes Festival. Je vous rappelle que ce rendez-vous s'est terminé en fin de semaine dernière, mais comme on avait beaucoup de choses à vous raconter, on vous a enregistré cette émission que vous êtes en train de regarder en ce lundi soir, jusqu'à 21h, bien évidemment.
On va parler maintenant de frugalité dans le monde de l'intelligence artificielle, notamment pour la robotique, mais aussi pour tout... on va dire pour tout objet embarqué qui n'a pas une énergie infinie. C'est ce que va nous présenter Edgar Lemaire avec Durance et AI. Bonsoir Edgar. Bonsoir. Vous êtes fondateur et président de cette société.
Et c'est vrai qu'aujourd'hui, on se rend compte que l'intelligence artificielle... Et quand on voit les annonces qui sont faites par les géants de la tech, c'est des gigawatts de puissance, c'est énormément de consommation d'électricité, ça veut dire aussi du refroidissement, ça intègre énormément de choses.
Vous, vous partez du principe qu'on peut faire de l'IA tout en étant économe en énergie ?
Oui, c'est tout à fait ça. Effectivement, on se rend compte aujourd'hui que l'intelligence artificielle, ça consomme énormément d'énergie. Il y en a certains qui construisent des centrales nucléaires pour alimenter des data centers.
C'est un débat d'ailleurs qui est ouvert.
Oui, tout à fait. Et nous, notre parti pris, c'est qu'on peut faire de l'IA pour moins d'énergie. Alors, pas pour les data centers comme ChatGPT, mais pour les systèmes robotiques, pour les drones, pour les satellites. En fait, effectivement, tous les systèmes fonctionnent sur batterie ou pas branchés au secteur en tout cas.
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Chapter 2: How can AI be energy-efficient in robotics?
Mais on propose une solution intégrée dans laquelle on va livrer un usage plutôt qu'un composant. Donc, le software, les modèles de machine learning, le hardware et en fait tout.
mis ensemble pour permettre de répondre à un besoin qui est pour nous en tout cas celui de la vision par ordinateur donc ça va être la navigation autonome la reconnaissance des objets dans le but de conférer des capacités de perception de l'environnement aux robots Vous en êtes où aujourd'hui, en fait, chez Durance ?
Alors, ça fait un petit moment, nous, on découle d'un projet de recherche académique. C'est un projet qui a cours depuis 2015. Eiko Technologies, c'est ça ? Eiko Technologies, c'était le premier nom de la start-up qu'on vient de renommer Durance. C'était un projet dans un labo qui a mené à ma thèse de doctorat et puis à la création de cette start-up en juin 2025.
Aujourd'hui, on a commencé la commercialisation. On a déjà fait pas mal de chiffres d'affaires. C'est exceptionnel pour une startup de semi-conducteurs de ce niveau. On a culturé notre première levée de fonds en janvier 2026, ce qui nous permet de voir plus grand et d'aller vers notre premier produit.
Ça m'intéresse de savoir ce que vous avez déjà commercialisé.
On a commercialisé plusieurs choses qui sont d'ailleurs déjà démontrées sur ce salon, notamment dans les robots Unitree dont vous parliez tout à l'heure. Ce n'est pas avec Unitree directement, mais on a un partenaire qui utilise des robots Unitree.
On leur a conféré un système de vision extrêmement économe en énergie qui leur permet de détecter des personnes dans le champ de vision du robot afin de les éviter. C'est un cas d'usage démonstratif, pas forcément en production. On a aussi des systèmes de tracking qui permettent le suivi d'objets, la compensation des mouvements de la caméra.
Le tout, encore une fois, appliqué à des robots pour leur permettre de mieux comprendre et de mieux percevoir leur environnement.
Alors c'est passionnant tout ça et on voit que ça progresse vite mais on est encore très très loin d'un robot qui pourrait nous apporter un café ici sur ce plateau en fait. Qui pourrait comprendre qu'il y a des obstacles, tenir comme il faut un verre, l'apporter, le poser sans renverser de liquide etc. Est-ce que c'est quelque chose qui est envisageable ?
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Chapter 3: What is Durance AI's approach to intelligent robotics?
En fait, on vient se brancher comme un composant, ce qu'on appelle « aftermarket », pour améliorer les performances. Rien remplacé à l'intérieur, mais on va améliorer. C'est un peu un add-on, un additif qu'on vient rajouter dans le robot.
D'accord. Mais demain, l'idée, c'est de se substituer au hardware qu'il y a déjà pour que vous soyez intégralement présent. C'est ça l'idée ?
Alors, à terme, oui. Nous, on se concentre pour l'instant sur le cœur de notre valeur, qui est vraiment l'accélération et l'amélioration de l'exécution d'intelligence artificielle pour la vision. Mais à terme, évidemment, on voudrait remplacer, pas seulement par analogie le cortex visuel, mais l'intégralité du cerveau du robot.
Mais justement, est-ce qu'on peut avoir une vraie intelligence sans consommation énorme d'énergie ? Je pense que oui. Parce que c'est quand même assez paradoxal. On voit aujourd'hui les LLM, les ChatGPT, les Gemini sont très consommateurs d'énergie dès qu'on fait une requête. Et malgré tout, sur un robot, il va falloir de l'intelligence.
Et une intelligence peut-être encore plus puissante pour qu'elle comprenne son environnement, etc. Ce n'est pas paradoxal ? C'est exactement notre job.
Et en fait, nous, on fait ça en regardant la biologie. Dans la tête, dans le crâne, on a le processeur d'intelligence artificielle le plus performant du monde. Il consomme 20 watts pour des milliards de milliards de neurones. Ça, c'est des milliards de fois plus efficace que ChatGPT.
Ah oui, l'efficience, elle est impressionnante.
C'est inégalable. On ne pense pas l'égaler, mais en tout cas, en s'en inspirant. on va pouvoir baisser drastiquement la consommation. Donc nous, ce qu'on fait, c'est qu'on regarde comment ça fonctionne dans le cerveau et on reproduit ce fonctionnement dans les algorithmes et dans les processeurs qui sous-tendent leur exécution.
Aujourd'hui, ça nous permet déjà d'être 100 fois plus efficace en énergie qu'un processeur Nvidia, par exemple. Alors nous, on ne fait pas de LLM, mais pour faire de la vision, par exemple, on est 100 fois meilleur. Demain, on ira peut-être vers les LLM aussi. C'est la suite des événements.
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