Un nouveau venu sur la 3D

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Fabien Gaiddon a lancé mi-juin Digibati, une solution de modélisation 3D largement automatisée. Pour financer sa jeune entreprise, qui compte aujourd’hui moins de dix personnes, il a fait appel au crowdfounding. Il nous détaille son aventure.

Comment vous est venue l’idée de Digibati ?

En 2008, je travaillais depuis plusieurs années chez GeoTexel et je voyais bien que la 3D devenait un sujet important mais que les méthodes pour modéliser les territoires étaient encore très artisanales. Entrepreneur dans l’âme, j’ai décidé de me lancer en 2010 avec une approche sémantique permettant une large automatisation.

Pouvez-vous préciser votre approche ?

Le principe est simple, nous avons mis au point une méthode qui permet d’extraire automatiquement d’une image satellitaire ou d’une orthophoto les empreintes au sol des éléments structurants tels que les arbres et les bâtiments puis de classer ces derniers selon quelques grands types : local commercial, habitation, etc. Ensuite, en nous appuyant sur les ombres portées, avec un minium d’apprentissage si les métadonnées ne donnent pas un horodatage précis, nous calculons automatiquement la hauteur des bâtiments. Notre logiciel permet alors de générer des modèles 3D simples de niveau LOD1*, avec des textures géotypiques. Nous estimons que la précision altimétrique est de 2 pixels image, soit un mètre avec une image à 50 cm de résolution. Pour les arbres, nous utilisons une banque de graines, mais nous ne prenons pas encore en compte la hauteur des houppiers et la texture de l’image… Ce sera pour la prochaine version. Le logiciel Digibati permet à la fois d’orchestrer cette construction automatique, d’effectuer les contrôles qualité et les reprises manuelles qui seront toujours nécessaires. Selon la qualité des images d’origine, notamment quand il s’agit de mosaïques, la modélisation s’accompagne d’un indice d’erreur.

Les modèles que vous proposez sont relativement simples alors que la tendance est plutôt aux maquettes très précises. N’êtes-vous pas en train de nager à contre-courant ?

Notre approche est complémentaire. Elle permet de gagner en productivité et surtout de générer des modèles 3D sur de grands territoires, n’importe où dans le monde puisque nous disposons désormais de modèles numériques de terrain et d’images satellitaires haute et très haute résolution. Les professionnels des simulateurs de vol sont par exemple très intéressés par notre approche car ils produisent généralement leurs modèles manuellement. Nous avons fait des comparaisons et notre solution est deux à quatre fois plus rapide.

Vous venez de faire une première levée de fonds faisant en partie appel au crowdfunding. Pouvez-vous nous expliquer comment vous avez fait et qui sont vos actionnaires ?

Pendant quatre ans, notre petite équipe s’est concentrée sur la recherche et le développement de notre produit. Nous sommes hébergés dans la pépinière de Toulouse Métropole à Montaudran qui fait partie du réseau Rezopep. Nous sommes passés en phase plus commerciale en 2014 et nous avons donc commencé à chercher des financements. Il se trouve que WiSEED, l’une des plus anciennes plateformes de crowdfunding est également dans la pépinière. Ils nous ont beaucoup guidés et apporté. Ils nous ont appris à mieux communiquer autour de notre produit, car nous étions trop technico-techniques, et nous avons pu ainsi présenter notre dossier. Cela s’est passé en plusieurs temps. WiSEED a d’abord demandé aux 38 000 personnes qui avaient déjà investi sur un projet sur leur plateforme s’ils étaient prêts à investir dans notre idée. Les votes ont duré quelques semaines. Une fois passée cette première étape, la levée de fonds a été menée pendant quatre mois. WiSEED a communiqué mais nous aussi. Au total, 115 investisseurs nous soutiennent, à des niveaux très variés, de quelques centaines d’euros à dix mille. Certains sont chefs d’entreprise, d’autres sont de jeunes actifs, il y a aussi les amis… Quelques-uns nous donnent des conseils, nous aident à comprendre différentes problématiques métiers, nous ouvrent leur réseau… C’est très enthousiasmant. Et ils nous ont permis de rassembler 220 000 euros. La BPI nous a également soutenus à hauteur de 130 000 euros. Nous voilà prêts à affronter le marché !

 

• LOD1 : Premier niveau de détail dans la nomenclature CityGML. Les bâtiments sont représentés sous forme de « boîtes à chaussures », qui modélisent en 3D l’empreinte physique du bâtiment. Les toits sont plats.