Boaz Mizrachi, Co-Fondateur et CTO de Tactile Mobility – Série d’entretiens

Boaz Mizrachi, Co-Fondateur et CTO de Tactile Mobility. Boaz est un vétéran technologue et entrepreneur, avec plus de trois décennies d’expérience dans le traitement du signal, la recherche d’algorithmes et la conception de systèmes dans les industries automobiles et de réseautage. Il apporte également des compétences de leadership pratique en tant que co-fondateur et directeur de l’ingénierie chez Charlotte’s Web Networks, un développeur et un marché leader de matériel de réseautage à haute vitesse (acquis par MRV Communications), et en tant que responsable du groupe de conception de systèmes chez Zoran Microelectronics (acquis par CSR).

Tactile Mobility est un leader mondial dans les solutions de données tactiles, qui impulse les progrès de l’industrie de la mobilité depuis 2012. Avec des équipes aux États-Unis, en Allemagne et en Israël, l’entreprise se spécialise dans la combinaison du traitement du signal, de l’IA, des mégadonnées et de l’informatique intégrée pour améliorer les systèmes de véhicules intelligents et autonomes. Sa technologie permet aux véhicules de “sentir” la route en plus de la “voir”, en optimisant les décisions de conduite en temps réel et en créant des cartes précises et crowdsourcées des conditions de la route. Grâce à ses solutions VehicleDNA™ et SurfaceDNA™, Tactile Mobility sert les fabricants d’automobiles, les municipalités, les gestionnaires de flotte et les assureurs, en faisant pionnier l’intégration du sens tactile dans la mobilité moderne.

Pouvez-vous nous parler de votre parcours depuis la co-fondation de Charlotte’s Web Networks jusqu’à la fondation de Tactile Mobility ? Qu’est-ce qui vous a inspiré à passer dans l’espace de la technologie automobile ?

Après avoir co-fondé Charlotte’s Web Networks, je suis passé à un rôle chez Zoran Microsystems, où j’ai servi en tant qu’architecte de systèmes et plus tard en tant que responsable du groupe de systèmes, en me concentrant sur la conception d’ASIC et de cartes pour les systèmes de divertissement à domicile, les décodeurs et plus. Puis, une conversation avec un ami a déclenché un nouveau chemin.

Il a posé une question qui m’a fait réfléchir sur la façon d’optimiser les performances d’un véhicule en conduisant d’un point A à un point B avec une consommation de carburant minimale, en tenant compte de facteurs tels que la météo, les conditions de la route et les capacités du véhicule. Cela m’a conduit à plonger dans l’espace de la technologie automobile, en fondant Tactile Mobility pour résoudre ces complexités. Nous avons commencé en tant que startup soutenue par un incubateur en Israël, pour finalement devenir une entreprise dont la mission est de donner aux véhicules la capacité de “sentir” la route.

Quels ont été certains des défis et des percées initiaux que vous avez rencontrés lors de la fondation de Tactile Mobility ?

L’un de nos principaux défis initiaux était de générer des insights en temps réel étant donné les ressources limitées du véhicule. Les véhicules disposaient déjà de capteurs de base, mais les voitures manquaient d’informations sur des paramètres essentiels tels que le poids actuel du véhicule, l’état des pneus et l’adhérence de la surface. Nous avons résolu ce problème en mettant en œuvre un nouveau logiciel dans l’unité de contrôle du moteur (ECU) du véhicule, ce qui nous a permis de générer ces insights grâce à des “capteurs virtuels” qui se connectaient à la configuration actuelle du véhicule et ne nécessitaient pas de matériel supplémentaire.

Cependant, l’utilisation de l’ECU pour obtenir les insights dont nous avions besoin a présenté autant de problèmes que de réponses. Un ECU est un ordinateur peu coûteux et de petite taille avec une mémoire très limitée. Cela signifiait que notre logiciel devait initialement tenir dans 100 Ko, une restriction inhabituelle dans le monde du logiciel d’aujourd’hui, en particulier avec la complexité ajoutée de tenter d’intégrer l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones. La création de ces capteurs numériques compacts qui pouvaient tenir dans l’ECU a été une percée qui nous a fait pionnier dans le domaine.

La mission de Tactile Mobility est ambitieuse – donner aux véhicules un “sens du toucher”. Pouvez-vous nous guider à travers la vision derrière ce concept ?

Notre vision tourne autour de la capture et de l’utilisation des données des capteurs embarqués des véhicules pour leur donner une conscience tactile. Cela implique de traduire les données des capteurs existants pour créer des “pixels tactiles” qui, à l’instar des pixels visuels, peuvent former une image ou un “film” cohérent de l’expérience tactile du véhicule sur la route. Imaginez des personnes aveugles percevant leur environnement en fonction du toucher – c’est ainsi que nous voulons que les véhicules sentent la route, en comprenant sa texture, son adhérence et les dangers potentiels.

Comment les capteurs de véhicules alimentés par l’IA de Tactile Mobility capturent-ils les données tactiles, et quels sont certains des insights uniques qu’ils fournissent sur les véhicules et les routes ?

Notre logiciel fonctionne dans l’ECU du véhicule, capturant en continu des données à partir de divers capteurs matériels tels que le capteur de vitesse de roue, les accéléromètres et les systèmes de direction et de freinage. Idéalement, il y aura également des capteurs de pneus qui peuvent collecter des informations sur la route. Ces données sont ensuite traitées pour créer des insights en temps réel, ou “capteurs virtuels”, qui transmettent des informations sur la charge du véhicule, l’adhérence et même l’état des pneus.

Par exemple, nous pouvons détecter une route glissante ou des pneus usés, ce qui améliore la sécurité du conducteur et les performances du véhicule. Le système permet également des fonctions adaptatives telles que l’ajustement de la distance dans le contrôle de croisière adaptatif en fonction du niveau de friction actuel ou en informant les conducteurs qu’ils doivent laisser plus de distance entre leur voiture et les voitures qui les précèdent.

Les solutions de Tactile Mobility permettent aux véhicules de “sentir” les conditions de la route en temps réel. Pouvez-vous expliquer comment fonctionne ce retour tactile et quel rôle joue l’IA et le cloud computing dans ce processus ?

Le système collecte et traite en continu des données à partir des capteurs matériels du véhicule, en appliquant l’IA et l’apprentissage automatique pour convertir ces données en conclusions qui peuvent influencer les opérations du véhicule. Cette boucle de rétroaction informe le véhicule en temps réel sur les conditions de la route – comme les niveaux de friction sur différentes surfaces – et transmet ces insights au cloud. Avec des données de millions de véhicules, nous générons des cartes complètes des surfaces routières qui indiquent les dangers tels que les zones glissantes ou les déversements de pétrole pour créer une expérience de conduite plus sûre et plus éclairée.

Pouvez-vous décrire comment fonctionnent les technologies VehicleDNA™ et SurfaceDNA™ et ce qui les distingue dans l’industrie automobile ?

VehicleDNA™ et SurfaceDNA™ représentent deux branches de notre “langage” tactile. SurfaceDNA™ se concentre sur la surface de la route, en capturant des attributs tels que la friction, la pente et les dangers qui apparaissent à travers les capteurs de pneus et d’autres capteurs externes. VehicleDNA™, en revanche, modélise les caractéristiques spécifiques de chaque véhicule en temps réel – le poids, l’état des pneus, le statut de la suspension, etc. (connu dans l’industrie sous le nom de “tween numérique” du châssis). Ensemble, ces technologies fournissent une compréhension claire des limites de performance du véhicule sur n’importe quelle route donnée, en améliorant la sécurité et l’efficacité.

Comment la technologie d’estimation de l’adhérence embarquée fonctionne-t-elle, et quel impact a-t-elle eu sur la conduite autonome et les normes de sécurité ?

La technologie d’estimation de l’adhérence est cruciale, en particulier pour les véhicules autonomes qui roulent à des vitesses élevées. Les capteurs traditionnels ne peuvent pas évaluer de manière fiable l’adhérence de la route, mais notre technologie le fait. Elle évalue le coefficient de friction entre le véhicule et la route, ce qui informe les limites du véhicule en termes d’accélération, de freinage et de virage. Ce niveau de compréhension est essentiel pour que les véhicules autonomes répondent aux normes de sécurité existantes, car il fournit une compréhension en temps réel des conditions de la route, même lorsqu’elles ne sont pas visibles, comme c’est le cas avec la glace noire.

Tactile Mobility travaille activement avec des partenaires constructeurs tels que Porsche, et les municipalités comme la ville de Detroit. Pouvez-vous partager plus d’informations sur ces collaborations et sur la façon dont elles ont aidé à étendre l’impact de Tactile Mobility ?

Bien que je ne puisse pas divulguer des détails spécifiques sur nos collaborations, je peux dire que travailler avec les constructeurs d’équipements d’origine (OEM) et les municipalités a été un processus long mais gratifiant.

En général, les OEM peuvent utiliser nos données pour générer des insights critiques sur les performances des véhicules dans différents terrains et conditions météorologiques, ce qui peut éclairer les améliorations des fonctionnalités de sécurité, des technologies d’assistance à la conduite et de la conception des véhicules. Les municipalités, en revanche, peuvent utiliser des données agrégées pour surveiller les conditions de la route et les modèles de circulation en temps réel, en identifiant les zones qui nécessitent un entretien immédiat ou qui posent des risques pour la sécurité, tels que des routes glissantes ou des nids-de-poule.

Quels sont, selon vous, les prochains défis et opportunités majeurs pour l’industrie automobile dans le domaine de l’IA et de la détection tactile ?

Le défi de l’atteinte de la précision dans les véhicules autonomes est probablement le plus difficile. Les gens sont généralement plus indulgents envers les erreurs humaines car elles font partie de la conduite ; si un conducteur fait une erreur, il est conscient des risques impliqués. Cependant, avec la technologie autonome, la société exige des normes beaucoup plus élevées. Même un taux d’erreur qui est beaucoup plus bas que l’erreur humaine pourrait être inacceptable si cela signifie qu’une erreur de logiciel pourrait entraîner un accident mortel.

Ce qui crée un défi majeur : l’IA dans les véhicules autonomes doit non seulement égaler les performances humaines mais les dépasser considérablement, en atteignant des niveaux de fiabilité extrêmement élevés, en particulier dans des situations de conduite complexes ou rares. Nous devons donc nous assurer que tous les capteurs sont précis et transmettent des données dans un délai qui permet une fenêtre de réponse sûre.

En outre, la cybersécurité est toujours une préoccupation. Les véhicules d’aujourd’hui sont connectés et de plus en plus intégrés aux systèmes cloud, ce qui les rend des cibles potentielles pour les menaces cybernétiques. Même si l’industrie progresse dans sa capacité à combattre les menaces, toute faille pourrait avoir des conséquences graves. Cependant, je crois que l’industrie est bien équipée pour résoudre ce problème et prendre des mesures pour se défendre contre les nouvelles menaces.

La vie privée est également un sujet brûlant, mais elle est souvent mal comprise. Nous avons vu beaucoup d’histoires dans les actualités récemment qui tentent de prétendre que les voitures intelligentes espionnent les conducteurs, etc., mais la réalité est très différente. De nombreuses manières, les voitures intelligentes reflètent la situation avec les smartphones. En tant que consommateurs, nous savons que nos appareils collectent d’énormes quantités de données sur nous, et ces données sont utilisées pour améliorer notre expérience.

Avec les véhicules, c’est similaire. Si nous voulons bénéficier d’informations de conduite crowdsourcées et de la sagesse collective qui peut améliorer la sécurité, les individus doivent contribuer des données. Cependant, Tactile Mobility et d’autres entreprises sont conscientes de la nécessité de gérer ces données de manière responsable, et nous mettons en place des procédures pour anonymiser et protéger les informations personnelles.

En ce qui concerne les opportunités, nous travaillons actuellement sur le développement de nouveaux capteurs virtuels qui peuvent fournir des insights encore plus profonds sur les performances des véhicules et les conditions de la route. Ces capteurs, impulsés par les besoins du marché et les demandes des OEM, s’attaquent à des défis tels que la réduction des coûts et l’amélioration de la sécurité. À mesure que nous innovons dans cet espace, chaque nouveau capteur rapproche les véhicules d’une adaptabilité et d’une sécurité accrues dans les conditions du monde réel.

Une autre opportunité significative réside dans l’agrégation de données à partir de milliers, voire de millions, de véhicules. Au fil des ans, à mesure que Tactile Mobility et d’autres entreprises installent progressivement leur logiciel dans davantage de véhicules, ces données fournissent une richesse d’insights qui peuvent être utilisées pour créer des cartes tactiles avancées. Ces cartes ne sont pas seulement visuelles comme votre application Google Maps actuelle, mais peuvent inclure des points de données sur la friction de la route, le type de surface et même les dangers tels que les déversements de pétrole ou la glace noire. Cette forme de cartographie “crowdsourcée” offre aux conducteurs des insights en temps réel et hyperlocalisés sur les conditions de la route, créant ainsi des routes plus sûres pour tous et améliorant considérablement les systèmes de navigation.

De plus, il existe un domaine de possibilités inexploitées dans l’intégration plus complète des données de détection tactile avec le cloud computing. Alors que les smartphones offrent des données étendues sur les utilisateurs, ils ne peuvent pas accéder à des insights spécifiques aux véhicules. Les données collectées directement à partir du matériel du véhicule – ce que nous appelons VehicleDNA™ – donnent beaucoup plus d’informations.

En exploitant ces données spécifiques aux véhicules dans le cloud, les voitures intelligentes seront en mesure de fournir un niveau sans précédent de précision dans la détection et la réponse à leur environnement. Cela peut conduire à des villes et des réseaux routiers plus intelligents, car les véhicules communiquent avec les infrastructures et les uns avec les autres pour partager des insights en temps réel, permettant finalement un écosystème de mobilité plus connecté, plus efficace et plus sûr.

Enfin, quels sont vos objectifs à long terme pour Tactile Mobility, et où voyez-vous l’entreprise dans les cinq à dix prochaines années ?

 Notre objectif est de continuer à intégrer le logiciel de Tactile Mobility dans plus d’OEM à l’échelle mondiale, en élargissant notre présence dans les véhicules connectés à notre cloud. Nous nous attendons à continuer à offrir certains des insights les plus précis et les plus impactants dans l’industrie automobile au cours de la prochaine décennie.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Tactile Mobility.