Predeeption : le projet qui vise à anticiper le vieillissement de vos batteries grâce à l’intelligence artificielle !

De l'industrie à la startup

Christophe Verdoucq, ingénieur de formation a débuté sa carrière dans l'industrie automobile, chez des constructeurs et des sous-traitants, puis dans le secteur nautique. Mais le fil conducteur de son parcours est resté le même : le développement des powertrains, des groupes motopropulseurs, des systèmes qui produisent et transmettent l'énergie dans un véhicule. Il y a cinq ans, Christophe a pris un virage professionnel en quittant la R&D pure pour se tourner vers l'innovation. Il avait depuis longtemps une appétence pour l'entrepreneuriat, et a intégré un MBA en entrepreneuriat à Paris-Sorbonne. C'est à ce moment-là qu'il s'est posé une question : « Est-ce que je lance mon propre projet, ou est-ce que je rejoins une aventure scientifique en pleine émergence ? »

La réponse est venue d'Amiens, avec la rencontre d'Arnaud Demortière, directeur de recherche au CNRS. Arnaud Demortière développe des algorithmes d'intelligence artificielle capables de suivre l'état de santé des batteries et surtout d'en prédire l'évolution dans le temps, un enjeu central pour les véhicules électriques d'aujourd'hui. Accompagné par CNRS Innovation, il a cherché à transformer ses travaux de recherche en start-up. La convergence était évidente : même origine géographique, même intérêt pour l'expertise automobile. Arnaud Demortière lui a alors parlé d'Inria Startup Studio, et ont tous les deux cherché à renforcer l'équipe avec un profil spécialisé en la personne de Josh Trivedi, expert en data et en IA.

Batterie et IA, la source d'énergie du projet

Predeeption, c'est un projet qui vise à mieux comprendre, et surtout anticiper, le vieillissement des batteries grâce à l'intelligence artificielle. Une batterie neuve est considérée comme étant à 100% de capacité, mais avec le temps, des phénomènes électrochimiques internes dégradent progressivement ses performances, jusqu'au moment où elle n'est plus exploitable. À partir d'essais en laboratoire, ils ont développé des algorithmes capables d'analyser ces mécanismes complexes. Aujourd'hui, la maturité technologique du projet est à un niveau intermédiaire : leurs algorithmes sont entraînés sur des données de laboratoire. Le véritable défi est désormais de passer à l'échelle, en travaillant sur des données réelles issues du terrain, beaucoup plus hétérogènes et bruitées !

Pour les créateurs, leur cible principale aujourd'hui est celle de gestionnaires de flotte, notamment dans deux segments gérant un grand nombre de véhicules : le vélo à assistance électrique et l'automobile. Pour les flottes de vélos, l'enjeu est clair : faute de visibilité, les batteries sont souvent remplacées trop tôt ou stockées en excès. Leur solution permet d'anticiper précisément les besoins, d'optimiser les stocks et d'exploiter les batteries jusqu'à leur véritable fin de vie. Quant à leurs algorithmes, ces derniers reposent sur des données issues de capteurs (IoT), comme la température, le courant ou encore la tension. En clair, plus il y a de données, plus les prédictions sont fiables.

Côté automobile électrique, la connectivité existe déjà, mais l'accès aux données reste un challenge. En effet, les gestionnaires de flotte, en tant que propriétaires des véhicules sont mieux placés pour les partager. Or, la valeur de revente de ces véhicules dépend fortement de l'état de santé de leur batterie.

Les desseins de Predeeption sont donc clairs : aider les gestionnaires à mieux piloter leurs actifs, et améliorer de manière plus générale notre compréhension sur l'état de santé des batteries.

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Dire qu'une batterie est à « 90 % », cela n'a de sens que si l'on sait ce que cela implique concrètement en termes d'usage, de durée de vie et de valeur.

Crhistophe Verdoucq

co-fondateur du projet de startup Predeeption

Et l'équipe ?

Aujourd'hui, l'équipe comporte :

• Arnaud Demortière, directeur de recherche au CNRS et co-fondateur du projet.
• Christophe Verdoucq, co-créateur de ce projet.
• Josh Trivedi, co-fondateur et directeur technique chez Predeeption
• Basile Jezequel, ingénieur de recherche en intelligence artificielle au CNRS.

Inria Startup Studio : l'accélérateur technologique du projet

L'accompagnement d'Inria Startup Studio joue un rôle important dans la structuration du projet. Ici à Saclay, l'équipe bénéficie d'une expertise reconnue en data science et en intelligence artificielle. Car au-delà des algorithmes, il faut aussi maîtriser toute la chaîne de traitement des données : collecte, nettoyage, filtrage, et ce que l'on appelle le traitement du signal, c'est-à-dire l'extraction d'informations pertinentes à partir de données bruitées. À cela s'ajoutent les enjeux de connectivité, avec le développement d'API, des interfaces qui permettant aux systèmes informatiques de communiquer entre eux. L'Inria permet ainsi d'apporter un cadre méthodologique et une expertise technologique significatifs.

Trois leviers pour accélérer la transformation

À court terme, trois priorités structurent le travail de l'équipe.

La première est technique : il s'agit de valider les modèles sur des données réelles issues de véhicules. Contrairement aux données de laboratoire, ces données sont imparfaites, ce qui oblige à repenser les méthodes d'analyse et à renforcer les outils d'intelligence artificielle.

La deuxième priorité se situe côté marché. Des échanges sont déjà engagés avec plusieurs prospects, avec l'objectif de développer rapidement des proofs of concept (POC), notamment dans le secteur du vélo connecté. L'enjeu est de ne pas promettre une technologie encore en devenir, mais de confronter les modèles au terrain pour répondre à des besoins concrets.

Enfin, il s'agit d'anticiper le devenir du projet après le programme Inria Startup Studio, en déposant des demandes de financement.

Leurs ambitions pour la suite

Leurs ambitions, à terme, est de devenir une solution pleinement intégrée, directement embarquée dans le BMS (Battery Management System), le système qui pilote le fonctionnement de la batterie. D'ici les cinq prochaines années, les porteurs du projet souhaitent décentraliser l'architecture cloud pour l'implémenter directement dans le système du véhicule afin d'optimiser durablement l'usage et la durée de vie des batteries.

En savoir plus :

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/predeeption/posts/?feedView=all

Inria Startup Studio Saclay: https://www.inriastartupstudio.fr/

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