L'histoire de la plus grande application UWB jamais réalisée

Plus tôt cet été (2023), l'une des plus grandes applications (non grand public) utilisant la localisation UWB a été lancée. Dans cette application, la technologie UWB est utilisée pour localiser avec précision les vaches à l'intérieur des fermes laitières. Cela permet non seulement aux agriculteurs de trouver facilement la bonne vache, mais surtout de fournir des données aux algorithmes d'IA pour déterminer avec précision la santé des animaux ou détecter quand une vache est en chaleur. Avec des dizaines d'étables et des dizaines de milliers de vaches équipées de ce système chaque mois, c'est sans doute la plus grande application de suivi UWB à ce jour pour une application non grand public.

Pozyx est le fier fournisseur technologique de cette application. Dans cet article, nous partageons comment ce projet a vu le jour, comment une démonstration a changé le cours de notre entreprise et comment Pozyx s'est transformé tout au long de ce projet déterminant pour l'entreprise.

La démo qui a tout changé

Pour commencer notre histoire, il faut revenir au début de 2017. Pozyx avait moins de 2 ans, nous avions un certain succès initial grâce à une campagne de financement participatif réussie sur Kickstarter et nous avions nos premiers employés.

Après Kickstarter, nous avons reçu de nombreuses demandes, et il était facile d'être submergé. Mais une demande en particulier s'est démarquée. "Votre produit peut-il suivre les vaches ? Et quel est le prix par traceur pour un volume d'un million d'unités par an ?". Il n'est pas rare que les gens exagèrent le potentiel de leur application pour attirer notre attention. Mais cette demande venait d'une source crédible : un leader international de l'élevage laitier vendant ses solutions dans le monde entier. Peu après la demande, nous avons organisé une démonstration en direct dans nos bureaux pour présenter notre solution de suivi.

Nous avons senti que cette démo était importante et nous avons mobilisé toute l'entreprise (petite) pour concrétiser ce cas d'usage. Nous avons transformé nos bureaux en une petite étable, avec des logettes pour vaches et des tas de foin. Nous avons fabriqué des vaches en carton et leur avons attaché des traceurs. Un membre de l'équipe, particulièrement doué en dessin, a réalisé un plan d'étable et des vaches que nous avons utilisés pour afficher les vaches sur un écran, se déplaçant en temps réel.

Tous ces efforts n'ont pas été vains. La démo s'est avérée être un énorme succès, avec des gens courant partout en imitant des vaches sauvages. Finalement, la démo, accompagnée d'un plan de proposition détaillé, a initié un partenariat qui allait durer des années. Nous avons appris plus tard que nous étions déjà la cinquième entreprise de suivi qu'ils avaient visitée, mais que notre enthousiasme à collaborer les avait vraiment convaincus de continuer avec Pozyx, même si nous n'étions alors qu'une petite startup.

Travailler avec une grande entreprise

Pour transformer cette idée en application, une équipe entière a été constituée, comprenant une équipe logicielle pour développer les interfaces pour les agriculteurs, des chercheurs en comportement animal pour définir les algorithmes d'IA, des chefs de projet, des responsables de la chaîne d'approvisionnement, et bien sûr, des agriculteurs.

Au moment de notre démo, notre système de suivi fonctionnait bien pour suivre quelques dizaines de vaches dans une petite zone. Mais beaucoup de travail restait à faire pour passer à des milliers de vaches réparties sur de grandes surfaces. De plus, une boucle d'oreille personnalisée devait être développée pour résister aux conditions difficiles d'une ferme, avec une autonomie de batterie couvrant la durée de vie moyenne d'une vache.

Lorsque nous avons commencé ce projet, nous étions heureux en tant que petite entreprise d'avoir cette opportunité. Nous savions qu'une fois cette application lancée à grande échelle, nous pourrions générer des revenus substantiels. Mais jusqu'à ce moment, nous ne vendions pas beaucoup et consacrions énormément de temps et d'argent à ce projet et à toutes les charges qui l'accompagnaient. Certains de nos employés étant régulièrement bloqués dans une étable pendant des jours pour aider aux différents tests, nous savions que nous ne pouvions pas continuer ainsi.

Juste avant que le projet ne commence à en souffrir, nous nous sommes assis avec notre partenaire pour en discuter, et avons finalement conclu un accord où tout travail spécifique au projet serait rémunéré. Rétrospectivement, cela peut sembler logique, mais en tant que petite entreprise dans cette position, ce n'était pas évident. Finalement, cette manière de travailler s'est avérée très efficace pour nous deux et a permis une collaboration beaucoup plus fluide.

La définition d'un pilote

Avec le développement bien avancé, la direction de l'entreprise laitière a commencé à demander quand le projet pourrait commencer les pilotes. Il s'est avéré que chacun avait une définition différente d'un pilote. Pour nous, startup, un pilote signifiait la même chose qu'une preuve de concept, avec potentiellement encore beaucoup de travail avant de lancer le système. Pour les data scientists en IA, cela signifiait suivre un grand nombre de vaches pour collecter les données nécessaires à un apprentissage machine fiable. Pour la direction, cela signifiait déployer le produit fini auprès d'un nombre limité de clients pour obtenir leurs retours marketing avant un lancement global. Cela impliquait que le produit devait être entièrement terminé, avec le matériel certifié, et les logiciels et algorithmes d'IA parfaitement fonctionnels. Clairement, ces définitions différentes ne s'accordaient pas bien. C'est dans cette prise de conscience que le projet a été vu comme prenant beaucoup plus de temps avant d'arriver entre les mains des agriculteurs.

Tout au long du projet, des dizaines de milliers de vaches ont été suivies pendant plusieurs années avant même que le premier pilote ne commence. Les données ont été collectées et étiquetées pour les algorithmes d'IA, testées dans différentes conditions, avec différentes races animales, en différentes saisons. Différents modèles de traceurs ont été testés sur le terrain, pour évaluer lesquels endommageraient l'oreille de la vache et lesquels ne le feraient pas après un port prolongé. Différentes étables ont été équipées d'infrastructures de localisation, pour déterminer les procédures d'installation standard et les guides pour les techniciens. Une production robotisée à grande échelle a été mise en place pour produire et tester d'énormes quantités de traceurs. Et tout cela avant même que le premier pilote ne commence.

Le lancement

Après près de 6 ans de développement, et des pilotes réussis avec des agriculteurs très enthousiastes, le produit a enfin été lancé. Nous avons beaucoup appris au cours de ce parcours. Nous sommes devenus bien plus experts en vaches que nous ne l'aurions jamais imaginé. -Saviez-vous que les vaches doivent être inséminées avant de pouvoir produire du lait ? Qui l'aurait cru ! Mais nous avons aussi beaucoup appris sur la collaboration avec une grande entreprise, sur ce qu'implique la mise sur le marché d'un produit aussi innovant, ou comment satisfaire les investisseurs quand votre plus grand projet est retardé.

Surtout, nous sommes extrêmement heureux, et nous voulons remercier tous ceux qui ont participé à ce projet. Cette liste dépasse facilement une centaine de personnes différentes. Tous les membres de l'équipe Pozyx, travaillant avec diligence même lorsque leurs ordinateurs portables étaient couverts d'excréments de vache ! Les différents ingénieurs et chefs de projet de notre partenaire. Et bien sûr, les personnes qui ont donné à Pozyx l'opportunité de travailler sur cette application incroyable. Merci !

Le cas d'étude complet de cette application est disponible sur notre site web.