Neuvième “saison” pour le programme Star Tech visant à pousser les étudiants-ingénieurs à se lancer dans le monde de l’entrepreneuriat au travers d’un projet d’études qu’ils poursuivront, ou non, une fois leur diplôme en poche. Plusieurs start-ups ont ainsi vu le jour qui poursuivent encore aujourd’hui leur petit bonhomme de chemin. Parmi elles, Sunslice.

L’édition 2019 du programme Star Tech, co-piloté par l’incubateur WSL et la Sowalfin, a vu près de 300 étudiants, aux quatre côtés de la Wallonie, se lancer, en équipe, dans des projets. Les six lauréats désignés par leurs écoles respectives se mesuraient, en ce début de semaine, lors d’une soirée de ‘pitching”, défendant leur idée voire leur prototype devant un jury dans l’espoir de décrocher le grand prix – un voyage d’études à l’université texane A&M.  

Six projets, dont 5 à connotation numérique

Ils auraient dû être sept au rendez-vous de la soirée de pitch mais l’une des équipes – celle de la Haute Ecole de la Province de Liège – a mis un terme à son projet baptisé ACPFR qui concernait un système de pointeuse opérant l’identification de l’individu sur base de sa carte d’identité et d’un potentiel de reconnaissance faciale.

Restaient donc en piste six projets, dont cinq comportant, à des doses diverses, des éléments high-tech/numériques.

Les lauréats? Dans l’ordre, les projets Get My Way, MUM (voir les détails dans notre article) et Bootrek (ce dernier n’ayant pas de composante numérique – un fauteuil mono-roue tout terrain pour personne à mobilité réduite).

Commençons par les lauréats… Une équipe de Liégeois (Institut Montefiore de l’ULg) remporte la palme avec son projet Get Your Way tandis que la seconde place va au projet MUM de la Faculté Polytechnique de Mons.

Le projet Get Your Way prend la forme d’un dispositif de vision qui se fixe sur des lunettes. Cible: les coursiers, livreurs, les opérateurs qui louent des moyens de déplacement doux (vélos, trottinettes), ou – qui sait? – les simples cyclistes et usagers de deux-roues en tous genres. Un peu à la manière des Google Glasses.

Le but est de permettre à ces usagers “faibles” d’obtenir dans leur champ de vision des informations utiles, dont la nature sera modulable selon leur métier ou leur type d’utilisation: conditions de circulation, état de la route, infos météo ou de sécurité (priorité de droite, etc), itinéraires, données statistiques (kilométrage, vitesse…), notifications de dangers probables… La paramétrisation de ces informations sera faite sur le smartphone qui les communiquera via liaison Bluetooth au mini-écran de visière.

Le dispositif se compose d’un coeur Arduino, d’un module Bluetooth (pour communication avec le smartphone qui “pilote” le type d’infos affichées), d’une lentille et d’un écran semi-transparent venant se positionner devant la lunette.

Pour pousser plus loin le projet (un premier prototype a été développé), l’équipe de trois étudiants prévoit une année de développement et de R&D (potentiellement avec la start-up Deliveroo qui se serait dite intéressée), avant de lancer la solution, sans doute via contrats B2B dans un premier temps. L’équipe dit être à la recherche de 200.000 euros pour financer cette phase de développement et de lancement.

MUM, de son côté – acronyme de Mobile Universal Monitoring -, se pose en concurrent potentiel de Bloom Technologies (rebaptisée Bloomlife), une start-up lancée par… un Liégeois, expatrié dans un premier temps en Californie mais qui a en partie rapatrié son projet et a bénéficié d’un financement de Meusinvest (avant que l’invest ne se rebaptise NoShaq).

En quoi consiste la solution MUM? Il s’agit d’un dispositif médical, composé de quatre capteurs et associé à une appli mobile, dédié à la surveillance mobile (à domicile ou au quotidien) des grossesses à risque. Les capteurs assurent notamment le suivi (à espaces réguliers, paramétrables selon les indications du gynécologue) de la fréquence cardiaque du foetus et de la pression utérine. Les données collectées sont envoyées directement à un centre de traitement pour analyses et suivi et, en cas d’anomalie, une notification et alerte est envoyée au gynécologue.

Le trio d’étudiants a imaginé un modèle de commercialisation B2B, avec achat des dispositifs par les hôpitaux (par exemple) qui les proposeraient en location aux futures mamans.

Le projet est actuellement accompagné par la Maison de l’Entreprise (programme de coaching et d’incubation Yump).

Les autres projets

Live Sports Analytics est un projet d’analyse de données, temps réel, des faits de match. Premier domaine choisi: le hockey, non seulement en raison de sa popularité actuelle mais aussi parce que “c’est là un terrain quasiment vierge en termes d’outils d’analyse de match, les coachs devant encore patienter de longues heures qu’un intermédiaire ait pratiqué l’analyse manuelle des informations signifiantes”, indique l’équipe d’étudiants (Faculté Polytechnique de l’UCLouvain). 

Etudiants en master, avec orientation intelligence artificielle, ils ont imaginé de recourir à l’analyse algorithmique d’images d’une caméra placée en bord de terrain pour rendre l’analyse à la fois automatique, en “économisant” un intervenant humain, et (quasi-)temps réel. Pour ce faire, ils comptent s’appuyer sur le service d’analyse dans le cloud Recognition d’Amazon, complété par des algorithmes IA qu’ils développent eux-mêmes, sous la supervision notamment du professeur Christophe de Vleeschouwer de l’UCLouvain et avec quelques conseils (technico-concurrentiels) de Georges Caron, qui fut l’un des fondateurs de la société Keemotion.

Le trio d’étudiants néolouvanistes comptent consacrer l’année qui vient à la collecte de données afin de développer les algorithmes IA les plus efficaces possible. Après quoi ils envisagent une levée de fonds auprès de sponsors d’équipes de hockey (KBC, Belfius, Audi…).

Après le hockey, la petite équipe envisage de s’attaquer, avec une version fonctionnellement plus évoluée, aux domaines du basketball et peut-être du football.

Avec Nessator, on est dans le lourd et dans l’agricole. Une équipe de cinq étudiants de la Haute Ecole Condorcet (Tournai) a imaginé un tracteur-désherbeur mécanique (évitant le recours à des produits phytosanitaires) dont le fonctionnement repose en bonne partie sur des capteurs insérés sur diverses pièces (qui en surveillent et adaptent le fonctionnement) et sur de l’analyse d’images. Des caméras embarquées permettent d’identifier le type de plantation, l’espacement entre lignes, la présence de mauvaises herbes… Après identification (par comparaison avec une base de données), les informations de pilotage sont envoyées à un micro-contrôleur qui actionne les vérins pour un positionnement précis du mécanisme de désherbage, en fonction du volume d’herbes, de la vitesse de l’engin…

Enfin, Lumishower vise une utilisation largement plus domestique. Il s’agit d’un pommeau de douche intelligent dont le but est essentiellement de conscientiser les consommateurs sur l’utilisation (excessive) d’eau pour leurs ablutions quotidiennes. L’appli embarquée indique, en temps réel, via petit effet visuel le coût qu’implique tout dépassement de durée ”acceptable” – coût financier mais aussi en termes de production de CO₂.

L’écran affiche une série d’informations: temps écoulé, coût induit… A noter que le duo d’étudiants (Ecole d’ingénieurs Pierrard de Virton – Henallux) prévoient d’en passer par du crowdfunding pour permettre la mise en production en masse de son dispositif, une fois leur prototype affiné.