Financement
Anthony Tayoun, co-fondateur et directeur général de Dexai Robotics – Série d’entretiens
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Anthony est le co-fondateur et directeur général de Dexai Robotics, une startup qui automatise les activités dans les cuisines commerciales à l’aide de bras robots flexibles. Avant Dexai, Anthony a travaillé en tant que consultant pour le Boston Consulting Group, se concentrant sur les stratégies de croissance. Anthony détient un MBA de la Harvard Business School et un diplôme en ingénierie mécanique et en mathématiques de l’Université américaine de Beyrouth. En dehors du travail, Anthony aime poursuivre les ballons de football et explorer les trésors sous-marins.
Qu’est-ce qui vous a attiré vers la robotique initialement?
Je suis émerveillé par notre capacité, en tant qu’êtres humains, à développer des outils complexes à partir de composants simples pour améliorer notre niveau de vie. En même temps, nous vivons à une époque où de nombreuses technologies sont améliorées d’un ordre de grandeur. Regardez simplement les deux dernières décennies : les robots collaboratifs ont été créés et sont devenus abordables pour les applications commerciales, la théorie de contrôle a progressé de manière substantielle, la vision par ordinateur est arguablement au niveau supérieur à celui de l’homme, l’apprentissage automatique permet une prise de décision très rapide et l’infrastructure Internet a suffisamment amélioré pour relier tout cela. Maintenant, c’est vraiment le moment le plus excitant pour la robotique ; pour la première fois dans l’histoire, les performances des robots vont bientôt dépasser nos attentes.
Vous avez un passé très diversifié, y compris en tant qu’associé pour le Boston Consulting Group (BCG). L’un de vos projets consistait à concevoir un outil de prédiction pour détecter les activités illicites en utilisant des méthodes statistiques avancées et l’analyse de données massives. Pouvez-vous parler de ce projet?
À un niveau élevé, ce projet consistait à analyser un très grand ensemble de données, comprenant des données démographiques et comportementales pour les établissements commerciaux, pour découvrir un comportement prédictif. Nous avons utilisé des techniques de modélisation statistique avancées, telles que la régression binomiale, pour calculer la probabilité d’activité illicite en fonction de données non liées antérieures. Les résultats étaient stupéfiants : à partir de données telles que les types de licences détenues ou les performances financières historiques, nous avons pu faire des prédictions d’un ordre de grandeur plus précises que la référence.
Pouvez-vous discuter de votre transition de l’Associate de BCG à la création de Dexai Robotics?
Mon expérience chez BCG a considérablement enrichi mes connaissances en affaires, car j’ai aidé les entreprises à naviguer dans divers sujets stratégiques et managériaux. Lors de cette expérience, j’ai réalisé que les projets que j’apprécie le plus sont ceux liés à l’entrée sur le marché ou à l’aide aux clients pour établir des entreprises à partir de zéro, ce qui m’a poussé dans la direction de l’entrepreneuriat. J’ai décidé de poursuivre un Master of Business Administration et j’ai rejoint la Harvard Business School. À HBS, j’ai axé mon attention sur l’entrepreneuriat et les cours connexes, et j’ai eu la chance d’expérimenter quelques idées au laboratoire d’innovation de l’école. Au milieu du MBA, j’ai rencontré Dave Johnson (maintenant co-fondateur de Dexai), et ensemble, nous avons commencé à développer des plans commerciaux pour commercialiser la technologie qu’il et d’autres à Harvard et au MIT développaient. Après quelques concours commerciaux et des dizaines d’appels à des clients, Dexai est né !
Dexai Robotics présente AIfred, un robot qui automatise les activités dans les cuisines commerciales et l’industrie alimentaire. Quelles sont les tâches que AIfred est capable d’accomplir?
Alfred est actuellement capable de réaliser l’assemblage de repas de bout en bout pour une variété de recettes. Alfred peut utiliser des ustensiles réguliers tels que des pinces, des cuillères, des spatules et des louches pour prendre et/ou prélever presque n’importe quel ingrédient. Il faut environ 1 jour à Alfred pour “apprendre” un nouvel ingrédient, tant qu’il peut être manipulé en utilisant les ustensiles mentionnés. Alfred peut également “voir” et identifier différents ingrédients dans l’espace de travail, passer des bols, et effectuer des tâches simples telles que l’ouverture d’un cuiseur de riz ou d’une porte de four. À l’avenir, Alfred apprendra des tâches supplémentaires telles que l’exploitation d’équipements de cuisine (par exemple, friteuse, gril) et la préparation d’ingrédients (par exemple, découpe, tranchage).
Existe-t-il une courbe d’apprentissage pour un exploitant de restaurant qui souhaite installer AIfred dans sa cuisine commerciale?
Il y a une légère courbe d’apprentissage, conforme à la plupart des autres appareils de cuisine. La configuration initiale consiste à saisir les recettes prises en charge dans le logiciel de Dexai, à spécifier les portions d’ingrédients et à connecter Alfred au système de point de vente. Après cela, Alfred fonctionne pratiquement de manière autonome, les exploitants de restaurants n’ayant besoin que de remplir périodiquement les conteneurs de nourriture avec des ingrédients frais. Alfred est conçu pour simplifier la vie des travailleurs de restaurant : nous avons pris la décision consciente de résoudre le “problème difficile” nous-mêmes, afin que nos clients n’aient pas à s’en soucier. La caméra d’Alfred, combinée au logiciel de reconnaissance d’images propriétaire de Dexai, permet une adaptation en douceur à la majorité des dispositions et des processus. De plus, Alfred peut s’adapter aux changements dans l’environnement, tels que le déplacement d’un bol ou le remplacement d’ingrédients, pour maximiser la flexibilité de l’opérateur.
Quelle est la réaction initiale des restaurateurs qui testent pour la première fois le robot AIfred?
C’est une question très intéressante, car la réaction progresse très rapidement. La réaction initiale universelle est de sortir son téléphone et de commencer à prendre des photos et des vidéos. Il y a quelque chose de vraiment magique dans un bras robotique qui se déplace doucement de manière intentionnelle. Peut-être que c’est parce que la culture populaire nous fait attendre des mouvements maladroits et brusques, similaires à ceux que l’on fait lorsqu’on imite un robot. Contrairement à cela, le robot se déplace très doucement, prend des ustensiles et prépare les aliments de la même manière qu’une personne le ferait, et votre réaction change dramatiquement.
Existe-t-il des marques ou des restaurants importants qui utilisent actuellement AIfred ou qui testent AIfred?
Nous avons déployé avec succès quelques essais pour tester le système et nous avons dû les interrompre en raison de préoccupations pour la sécurité de nos employés liées au COVID-19. Les noms de nos clients sont toujours confidentiels et notre focus initial est sur les salades et les bols. Plus tard cette année, nous aurons notre premier déploiement orienté client, alors restez à l’écoute !
L’un de vos premiers projets robotiques était le Mule Robot, qui aidait les utilisateurs à transporter des marchandises quotidiennes. Comment cette expérience précoce a-t-elle influencé votre réflexion sur la robotique?
Ma plus grande leçon tirée du projet Mule Robot est que résoudre le problème technique est une exigence nécessaire mais insuffisante pour le succès. Sans une focalisation sur le client et un modèle commercial solide, même la solution technique la plus élégante ne quittera pas le laboratoire de recherche. Pour le Mule Robot, nous avons développé une solution pour les applications résidentielles, mais nous avons eu du mal à faire avancer le projet. Alternativement, en pensant au même problème avec une optique plus commerciale : transporter des marchandises à l’intérieur d’un bâtiment est parfait pour les applications de “service en chambre” dans l’hôtellerie. Aujourd’hui, un hôtel de Chicago utilise deux robots qui automatisent le service en chambre, créés par une startup qui a réussi à commercialiser un projet similaire.
Quelle est votre vision de la cuisine commerciale de l’avenir? Comment les robots coopéreront-ils ou remplaceront-ils le personnel de cuisine?
Je crois que le personnel de cuisine sera toujours nécessaire ; l’hôtellerie est incomplète sans une touche humaine. En ce qui concerne la cuisine de l’avenir, la réponse dépend vraiment de la période que nous considérons. À court et moyen terme, nous verrons des augmentations dramatiques de l’efficacité dans différents domaines de la cuisine, soit à travers des équipements automatisés à usage unique tels que les rouleaux à sushi et les coupe- légumes, soit à travers une automatisation flexible de bout en bout telle que l’assemblage d’ingrédients par Alfred de Dexai. À long terme, dans 10 ans environ, la cuisine commerciale capitalisera sur les efficacités en combinant toutes ces solutions et présentera de nouvelles techniques de cuisson au lieu de se concentrer uniquement sur les gains d’efficacité. Pour illustrer ce point, imaginez un comptoir de service circulaire, empilé verticalement, exploité par un robot au centre qui peut atteindre l’intérieur du four et modifier le repas pendant qu’il cuit. Finalement, l’objectif est de passer des ingrédients bruts aux repas préparés par le biais de l’opération la plus petite et la plus efficace.
Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Dexai Robotics ou AIfred?
Nous sommes vraiment excités de voir la première apparition publique d’Alfred cette année. Étant donné la crise sanitaire que notre monde subit, assurer l’accès à la nourriture préparée est une nécessité. Nous nous attendons à un avenir où tout le monde aura accès à des aliments sains et abordables !
Je vous remercie pour cette fantastique interview. J’attends avec impatience le jour où nous verrons différentes versions d’AIfred dans les cuisines commerciales partout. Quiconque qui souhaite en savoir plus devrait visiter Dexai Robotics.
