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Rencontre avec deux alumni de l’Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST)
Federico Amato et Fabian Guignard, anciens jeunes chercheurs à l’IDYST, ont fondé Grinsight en 2021. Leur projet a été soutenu par le programme d’accélération UCreate3 du HUB Entrepreneuriat et Innovation de l’UNIL en automne 2020. Ils nous font part de cette expérience.
Comment est née votre collaboration et l’idée de votre projet ?
Nous nous sommes rencontrés durant notre travail au sein du groupe de recherche de l’IDYST : Geosciences and Knowledge Discovery in Data (GeoKDD) (Federico tant que post-doctorant et Fabian en tant que doctorant). Nos recherches ont couvert de multiples aspects de l’analyse de données : techniques de statistique et modélisation spatiales, machine learning, intelligence artificielle, modélisation de risques environnementaux et de potentiels énergétiques.
Nous avons rapidement réalisé que ces approches et que notre expertise avaient un potentiel d’intérêt en dehors du monde académique. En effet les entreprises du secteur privé ou public doivent s’adapter aux enjeux climatiques et environnementaux. Pour ce faire, elles sont souvent amenées à traiter des données complexes. Or ces organisations ne disposent pas toujours des ressources financières ou humaines suffisantes, pour traiter ces données.
Notre profil nous permet d’interagir en tant qu’interlocuteurs compétents tant sur les questions liées au développement durable et à l’environnement, que sur l’analyse de données nécessitant des modèles et outils informatiques complexes. En tirant parti de ce double bagage, nous pouvons réaliser des actions concrètes en faveur du climat, en aidant les entreprises à être plus résilientes face au changement climatique ou à optimiser leurs activités dans des modèles plus durables.
Que propose Grinsight, quels sont les projets développés ?
Grinsight (mélange entre green et insight) vise à offrir un soutien aux entreprises, services publics ou ONG qui désirent évaluer l’impact environnemental de leurs activités ou réorienter leur fonctionnement ou business model vers des solutions plus durables.
Le soutien porte sur trois axes :
- aider l’organisation à poser le problème qu’elle veut résoudre et identifier les données utiles pour trouver des solutions ; éventuellement aider à la récolte de ces données,
- définir un plan de développement stratégique basé sur l’analyse des données récoltées ; identifier les impacts du changement climatique sur l’organisation et/ou les possibilités de diminuer son impact carbone,
- effectuer un plan de type risk-management afin de prévenir les risques potentiels liés aux activités futures de l’organisation.
Le domaine d’application est très large et s’insère dans divers secteurs d’activités. Notre service peut aller de la création de modèles socio-environnementaux pour les administrations publiques et les ONG, à l’utilisation de données satellites et météorologiques pour évaluer l’impact du réchauffement climatique sur la fréquence des épisodes de grêle dans notre région.
Toutefois, l’objectif actuel n’est pas de démarcher tous azimuts. Grinsight reste pour l’instant une activité secondaire. Notre activité principale se situe dans les domaines de l’innovation, de la recherche et du développement en science des données. Un des buts de Grinsight est de faciliter le transfert de ces connaissances académiques vers des applications concrètes au sein de la société.
Quelles ont été les étapes pour la mise en place du projet et pour participer au HUB entrepreneuriat et innovation de l’UNIL ?
Lorsque l’idée de mettre en place une start-up a mûri vers la fin de notre parcours en FGSE, nous avons cherché des leviers nous permettant de la concrétiser. Parmi plusieurs solutions (PACTT, HUB UNIL…) nous avons opté pour le programme UCreate 3 (HUB UNIL) car c’était celui qui se rapprochait le plus d’un premier pas. Nous avons rédigé notre idée de projet sur quelques pages et avons soumis notre dossier en septembre 2020. Notre projet a été retenu parmi 12 projets pour le premier tour (sur plus de 60 proposés). Nous avons participé ensuite à un interview qui nous a permis de figurer parmi les 7 projets finalement sélectionnés.
UCreate3 nous a apporté divers types de soutiens :
- une somme de CHF 10’000.- qui a permis de développer l’identité visuelle de Grinsight (logo, site web etc.)
- des cours et un suivi de coaching personnalisé qui nous ont obligé à dégager du temps pour réfléchir à notre projet et à définir précisément le business model (ce que l’on ne fait pas forcément spontanément quand on est pris dans son travail quotidien). L’apport du coach tout au long du projet a été très bénéfique.
- un accompagnement pour la réalisation d’une étude de désirabilité. Il s’agit de contacter des clients potentiels afin de leur présenter l’entreprise et ses services, afin de voir si notre proposition suscite un intérêt. Cette étape a été très utile : elle nous a appris à oser prendre le téléphone et à formaliser nos prestations. Nous avons pu ainsi établir un premier contact qui s’est finalement concrétisé en deux mandats l’année suivante.
Durant le développement du projet, nous devions expliquer nos objectifs à des personnes qui n’étaient pas du domaine. Cela nous a entraînés à apprendre à communiquer à un public orienté business, qui demande un langage différent du milieu académique. Nous avons donc dû vulgariser notre discours et le ciblé sur nos prestations et services.
Quels conseils que donneriez-vous à des doctorants/post-doctorants qui songeraient à créer leur entreprise ?
Le HUB entrepreneuriat et innovation de l’UNIL, ainsi que le PACTT, sont accessibles et proposent une aide concrète. Innosuisse propose aussi une gamme d’outils pour toutes celles et ceux qui veulent explorer la possibilité de transformer leur recherche en une application pouvant déboucher sur la création d’une entreprise. Quelle que soit l’option choisie, si une idée paraît intéressante, il faut aller au bout. Même si finalement l’entreprise n’aboutit pas ou ne dure qu’un moment, on apprend beaucoup lors des différentes démarches : mieux communiquer, formaliser les idées pour un public non scientifique, sortir de son cadre pour contacter des entreprises etc… En outre, cette expérience est enrichissante. Elle nous a permis de découvrir des facettes de nous-même que nous pourrons valoriser sur un CV.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le « machine learning », ou apprentissage machine, est une famille d’algorithmes, appartenant au domaine de l’intelligence artificielle qui peut apprendre de manière automatique à partir de son expérience, sans que la règle d’apprentissage soit explicitement programmée pour le faire. L‘algorithme de base ne change pas, mais améliore ses résultats lorsque la quantité de données présentées à l’ordinateur devient de plus en plus importante.
A lire également
La thèse soutenue par Fabian Guignard a donné lieu à une monographie éditée chez Springer
Vous pouvez retrouver tous les appels à projet d’aide à la transition et création d’entreprise sur le site Georeka destiné aux chercheuses et chercheurs de la FGSE : Innosuisse, Bridge.
