Entretiens
Oana Jinga, cofondatrice, directrice commerciale et produit de Dexory – Série d’interviews
Ajouter Unite.AI à vos sources préférées sur Google
Oana Jinga, cofondatrice, directrice commerciale et produit de Dexory, est une dirigeante expérimentée en technologie et commerce, avec un parcours couvrant la robotique, la technologie de vente au détail, les partenariats stratégiques et le développement de produits. Elle a cofondé l’entreprise, à l’origine nommée BotsAndUs, en 2015, occupant le poste de directrice commerciale avant d’assumer son rôle actuel de direction chez Dexory. En parallèle de la construction de l’entreprise, Jinga a passé plus de six ans chez Google, où elle a dirigé les partenariats de vente au détail au Royaume-Uni puis supervisé les partenariats stratégiques dans le secteur du commerce de détail en EMEA. Au début de sa carrière, elle a occupé des fonctions commerciales, marketing, fidélisation et développement commercial chez O2 (Telefónica UK), ainsi que des postes en marketing et relations publiques. Elle a également été co‑responsable britannique de Xoogler.co, soutenant une communauté d’anciens de Google, de fondateurs, d’investisseurs et d’opérateurs de start‑up.
Dexory est une entreprise britannique de robotique et d’IA axée sur l’apport d’une intelligence en temps réel aux opérations d’entrepôt et de logistique. Sa plateforme DexoryView combine des robots autonomes, la vision par ordinateur, l’IA spatiale, des analyses avancées et la technologie du jumeau numérique pour capturer en continu ce qui se passe à l’intérieur d’un entrepôt et comparer l’inventaire physique aux systèmes d’entrepôt existants. Dexory affirme que ses robots peuvent scanner plus de 10 000 emplacements par heure, créant une représentation numérique en direct qui aide les opérateurs à identifier les stocks mal placés ou endommagés, à surveiller l’utilisation de l’espace, à améliorer la précision de l’inventaire et à révéler les inefficacités opérationnelles. L’entreprise positionne sa technologie comme une couche d’intelligence pour des entrepôts de plus en plus autonomes, avec des déploiements en Europe, en Asie et aux États‑Unis, et des clients parmi les grandes organisations logistiques et industrielles mondiales.
Vous avez cofondé BotsAndUs en 2015 après avoir construit votre carrière dans le développement commercial et les partenariats stratégiques au sein d’entreprises telles qu’O2 et Google. Qu’avez‑vous, vous et vos cofondateurs, observé dans les opérations d’entrepôt qui vous a convaincus de concentrer l’entreprise sur la logistique et, finalement, de la faire évoluer en Dexory ?
Nous avons constaté que les entrepôts devenaient de plus en plus complexes et automatisés, mais que de nombreux opérateurs manquaient encore d’une vue précise et en temps réel de ce qui se passait physiquement sur le sol de l’entrepôt. Les contrôles d’inventaire restaient très manuels, chronophages et souvent déconnectés des systèmes qui prennent des décisions opérationnelles critiques. Nous avons réalisé que la robotique pouvait combler cet écart en capturant en continu les données du monde physique et en les transformant en informations exploitables.
Pour un opérateur d’entrepôt envisageant Dexory, pouvez‑vous nous décrire un déploiement type, depuis la cartographie du site et la planification des scans autonomes jusqu’à la transformation des données collectées en informations exploitables via DexoryView ?
Le déploiement est conçu pour être rapide et peu perturbateur – nous parlons de 2 à 5 jours avec 1 à 2 membres de notre équipe qui cartographient le site et créent le jumeau numérique afin que nos robots autonomes puissent naviguer dans l’espace et capturer des données sans nécessiter de changements majeurs d’infrastructure. Les robots commencent ensuite à exécuter des missions planifiées avec un retour sur investissement immédiat, capturant des données à travers l’ensemble du site, qui sont traitées et visualisées dans DexoryView. Les opérateurs peuvent rapidement identifier les écarts, enquêter sur les problèmes et prendre des décisions basées sur une représentation numérique à jour de leur warehouse.
Le robot mobile autonome de Dexory peut scanner les rayonnages d’entrepôt de pleine hauteur jusqu’à 18 mètres. Quels défis d’ingénierie, de détection et d’intelligence artificielle ont dû être résolus pour fonctionner avec précision et sécurité à cette échelle ?
Le défi ne réside pas seulement dans le fait d’atteindre 18 mètres, mais dans la capture de données précises et cohérentes tout en se déplaçant de façon autonome dans un entrepôt animé. Cela nécessite de combiner une ingénierie mécanique robuste avec une localisation, une détection et une vision par ordinateur capables de fonctionner de manière fiable dans des conditions d’éclairage variées, des configurations de rayonnages différentes et des types d’inventaire divers. La sécurité est fondamentale, ainsi le système complet est conçu pour fonctionner de façon prévisible aux côtés des personnes et des équipements d’entrepôt existants.
Les robots de Dexory ont désormais scanné plus d’un milliard d’emplacements d’entrepôt dans le monde. En quoi l’échelle et la diversité de ces données réelles améliorent-elles la vision par ordinateur, la détection d’anomalies et les capacités prédictives de la plateforme ?
Nous avons effectivement capturé le plus grand ensemble de données physiques d’entrepôt, ce qui nous place dans une position très unique pour réellement en tirer des enseignements et créer nos propres modèles d’entrepôt. L’échelle compte parce que chaque entrepôt introduit des agencements, des produits, des emballages et des conditions opérationnelles différents, générant un jeu de données réel incroyablement diversifié. Cette ampleur nous aide à améliorer continuellement la façon dont la plateforme interprète les environnements d’entrepôt, identifie les anomalies et distingue les problèmes opérationnels pertinents du bruit. Au fil du temps, cela crée les bases d’une intelligence de plus en plus prédictive, aidant les clients à comprendre non seulement ce qui se passe, mais ce qui est susceptible de se produire ensuite.
Les entrepôts s’appuient souvent sur des systèmes de gestion d’entrepôt, des plateformes ERP et des registres d’inventaire manuels. Comment Dexory réconcilie‑t‑il les écarts entre ce que ses robots observent physiquement et ce que ces systèmes existants rapportent ?
Dexory offre une vision indépendante de la réalité physique et la compare à ce que les systèmes d’entrepôt existants estiment être présent. En s’intégrant à des systèmes tels que les plateformes WMS et ERP, DexoryView peut mettre en évidence les écarts entre les enregistrements numériques et l’entrepôt physique, permettant aux équipes d’enquêter et de les résoudre rapidement. Nous ne remplaçons pas ces systèmes essentiels, mais leur fournissons une source d’intelligence du monde réel beaucoup plus précise et plus opportune, tout en les coordonnant.
L’IA physique est souvent évoquée en lien avec les robots humanoïdes, alors que Dexory a développé un système hautement spécialisé pour l’intelligence d’entrepôt. Pourquoi les robots spécifiques à une tâche sont‑ils actuellement mieux adaptés à la logistique, et où anticipez‑vous les plus grandes avancées de l’IA physique au cours de la prochaine décennie ?
Dans la logistique, la fiabilité, la sécurité et le retour sur investissement mesurable priment sur la création d’un robot capable de tout faire, ce qui explique pourquoi les systèmes spécifiques à une tâche sont si puissants aujourd’hui. Les robots conçus sur mesure peuvent être optimisés pour un environnement particulier, les rendant plus robustes face aux exigences des opérations d’entrepôt réelles et capables de fonctionner de façon constante malgré des conditions changeantes. Ils peuvent fournir de la valeur à grande échelle sans obliger les entrepôts à repenser leurs processus autour de la technologie. Au cours de la prochaine décennie, je m’attends à ce que l’IA physique devienne de plus en plus autonome et adaptative, les machines passant de l’exécution de tâches prédéfinies à la compréhension des environnements et à l’aide à la détermination de la meilleure action à entreprendre.
Au‑delà d’une comptabilisation plus rapide des stocks, où les clients constatent‑ils la plus grande valeur opérationnelle de l’intelligence d’entrepôt en temps réel, que ce soit via l’utilisation de l’espace, le réapprovisionnement, la sécurité, la conformité ou la résilience de la chaîne d’approvisionnement ?
La plus grande valeur réside dans le fait d’offrir aux opérateurs une visibilité qu’ils ne pouvaient tout simplement pas obtenir grâce à des contrôles manuels périodiques. L’intelligence d’entrepôt en temps réel peut révéler un espace sous‑utilisé, des écarts d’inventaire, des problèmes de réapprovisionnement et des goulets d’étranglement opérationnels beaucoup plus tôt, permettant aux équipes d’agir avant que ces problèmes ne deviennent coûteux. En fin de compte, cela rend les entrepôts plus efficaces et plus résilients, les décisions étant basées sur ce qui se passe réellement sur le terrain.
Jusqu’où l’intelligence d’entrepôt peut‑elle évoluer, du simple repérage de problèmes comme un inventaire mal placé, des marchandises endommagées ou des conditions de stockage dangereuses, à la recommandation ou à l’initiation autonome d’actions correctives ?
Nous voyons l’intelligence d’entrepôt évoluer de la visibilité à la recommandation, puis finalement vers une prise de décision de plus en plus autonome. La première étape consiste à comprendre l’environnement physique avec suffisamment de précision pour identifier un problème, puis à ajouter le contexte d’autres systèmes afin de recommander la réponse la plus efficace. À mesure que la confiance dans ces systèmes augmente, des opportunités apparaîtront pour que certaines actions soient déclenchées automatiquement, tout en maintenant les personnes en contrôle des décisions à fort impact.
À mesure que les entrepôts deviennent de plus en plus automatisés, quels rôles resteront spécifiquement réservés aux humains, et comment les entreprises doivent‑elles préparer leurs employés à travailler efficacement aux côtés de robots, de jumeaux numériques et de systèmes de décision pilotés par l’IA ?
L’automatisation doit éliminer les tâches répétitives et physiquement exigeantes et offrir aux personnes davantage de temps pour se concentrer sur le jugement, la résolution de problèmes et la gestion des exceptions. Les rôles les plus précieux impliqueront de plus en plus l’interprétation des informations, la prise de décisions complexes et l’amélioration du fonctionnement des opérations plutôt que la collecte manuelle de données. Les entreprises doivent donc investir dans les compétences numériques et aider les employés à comprendre comment utiliser l’IA et la robotique comme des outils qui augmentent leur expertise.
Vous avez plaidé pour rendre la robotique plus accessible aux talents féminins. Quels changements concrets sont nécessaires pour attirer davantage de femmes dans le secteur ?
Nous devons élargir à la fois les voies d’accès à la robotique et la perception de ce à quoi ressemble une carrière dans ce secteur. Le domaine englobe aujourd’hui l’ingénierie, le logiciel, la data science, la conception de produits, les opérations, l’UX, la stratégie commerciale, le déploiement et le succès client, et cette diversité doit être communiquée plus clairement. Une plus grande visibilité des femmes et des personnes issues de milieux divers, à travers des études de cas, des opportunités de prise de parole et des exemples publics, peut aider les futurs talents à voir les nombreuses trajectoires professionnelles possibles, ainsi qu’une exposition précoce et des voies d’entrée plus claires dans le domaine. Cependant, attirer les femmes n’est qu’une partie du défi, car les entreprises doivent également créer des environnements inclusifs où les femmes peuvent progresser vers des postes seniors et de direction, en veillant à ce que l’accent ne soit pas seulement mis sur la représentation au niveau d’entrée, mais sur la mise en place de carrières durables et à long terme dans la robotique.
Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus sur cette entreprise de robotique sont invités à visiter Dexory.
