A la façon de Monsieur Jourdain qui faisait de la prose sans le savoir depuis plus de quarante ans, nous faisons tous de la spectroscopie, sans forcément en avoir conscience. Si chez GreenTropism, sont utilisés des senseurs et des algorithmes d’Intelligence Artificielle, nous utilisons tous les jours nos yeux pour capter des photons et notre cerveau pour décrypter, interpréter puis nommer ce que nos senseurs ont captés. En effet, la spectroscopie est la discipline qui utilise la lumière pour analyser la matière. Il s’agit d’étudier l’interaction de la matière avec différentes longueurs d’onde afin de déterminer, par exemple, sa composition.
C’est en 1666 que Newton montre que la lumière porte chaque couleur élémentaire. Il a été le premier à comprendre que la lumière blanche était composée de rayons de lumière de couleurs différentes et que chacun de ces rayons était dévié de façon différente. L’étalement de ces rayons allant du rouge au violet formait ainsi un « spectre ».
William Herschel découvre, en 1800, le rayonnement infrarouge. Dans une expérience à base de prisme et de thermomètres, il découvre un rayonnement invisible pour l’œil humain, des « rayons caloriques ». En dessous de la couleur rouge et des couleurs visbles, le spectre lumineux continuait de s’étendre.
Il faudra attendre 1962 et les avancées de Karl Norris pour que la spectroscopie proche infrarouge, l’utilisation de ce fameux rayonnement, soit mis en œuvre pour des perspectives appliquées, en commençant par la mesure de la teneur en eau dans des échantillons de céréales. Elle est aujourd’hui utilisée comme référence dans plusieurs industries, comme l’agro-alimentaire ou la pharmacie, la pétrochimie, pour la reconnaissance par classification ou l’analyse de la composition. Elle présente l’avantage d’accéder à la composition de la matière en fonction de son empreinte spectrale sans altérer l’échantillon.
Depuis 2014, en combinant la spectroscopie proche infrarouge et des outils de Machine Learning, GreenTropism permet le déploiement de solutions de contrôle non-destructifs aux industriels. Le Machine Learning, à savoir l’apprentissage continu et automatique, a beaucoup évolué depuis sa première application en 1959 par Arthur Samuel et permet désormais d’envisager de nouvelles perspectives appliquées à la spectroscopie. Les principales innovations de GreenTropism s’inscrivent ainsi dans l’association de ces deux disciplines, dont les plus notables permettent la conception de modèles et d’algorithmes embarqués dans des solutions mobiles, en utilisant des spectromètres miniaturisés.
« De mon expérience chez GreenTropism, je constate que nous sommes sollicités sur des sujets récurrents dont le déploiement de solutions miniatures par les industriels et l’implémentation d’outils d’intelligence artificielle pour les équipementiers.
Si on ne regarde que les solutions miniatures, par exemple, elles viennent avec leur lot de challenges, sur des sujets de standardisation des équipements, de mise en œuvre des algorithmes en fonction des temps de réponse attendus, de communication avec les systèmes de reporting. Une partie de mon travail consiste à définir les stratégies de modélisation pour que les performances sur appareil miniaturisé soit proches de celles d’un spectromètre de laboratoire (par définition plus précis, plus sensible et aux gammes spectrales plus étendues).
Notre mission consiste à rendre simple et intuitive l’utilisation de la spectrométrie pour des applications en industrie, en automatisant les étapes de construction des modèles, leurs mises à jour et en accompagnant les utilisateurs sur leurs choix technologiques et les constructions de bases de données. »
(Sanaa El Messaoudi, Data Scientist)
GreenTropism propose ainsi une vaste gamme d’outils et de logiciels embarqués démocratisant la spectroscopie dans les procédés industriels. En offrant des solutions facilitant la reconnaissance de matières premières, le contrôle des procédés de transformation ou le contrôle de qualité, cette technologie permet une optimisation globale des processus de production et une harmonisation des contrôles qualité le long des chaînes de transformation.
« Nos algorithmes intégrés aux nouvelles générations de spectromètres permettent de faire parler la lumière en toute circonstance et d’accompagner nos clients et partenaires dans leurs démarches d’innovation et leurs politiques Industrie 4.0. En couvrant les gammes spectrales de l’UV jusqu’au moyen infrarouge, en travaillant sur des sujets Raman, LIBS et imagerie multi- et hyperspectrale, GreenTropism aborde des sujets tels que le contrôle de process, l’analyse de composition, la détection de contaminants. »
(Anthony Boulanger, CEO)
Fournissant des solutions dans diverses industries comme l’agro-alimentaire, la chimie, l’énergie, l’environnement, le textile ou encore l’industrie pharmaceutique, GreenTropism apporte des outils d’analyses en temps réel, non-destructifs, à la fois simples d’utilisation et fiables. GreenTropism continue de faire évoluer ses technologies, porté par les cas d’applications multiples que ses logiciels et innovations peuvent adresser.
« Aujourd’hui nous permettons d’analyser des sols, des textiles, des ingrédients, mais également de vérifier la conformité de matières premières, de maîtriser des fermentations, de vérifier les qualités des produits finis. Ces innovations actuelles dans l’industrie pourront, demain, arriver dans nos vies quotidiennes avec des appareils intelligents dans nos cuisines pour la fraîcheur des aliments, par exemple, et après-demain, dans nos téléphones, pour redonner à chacun un contrôle sur la qualité de son alimentation et d’autres sujets qui restent à découvrir ! »
(Anthony Boulanger, CEO)