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Interview start-up : Foodvisor

Charles, CEO et co-fondateur de Foodvisor, nous parle reconnaissance d'images, nourriture et entrepreneuriat !

20.03.2018

Présentez-nous brièvement votre parcours, votre formation

Je suis diplômé de CentraleSupélec Paris, d’un master spécialisé en mathématiques appliquées et en reconnaissance d’images. J’ai travaillé en Conseil et en Stratégie, notamment chez L’Oréal et A.T. Kearney.
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Un petit pitch pour présenter Foodvisor en quelques mots ?

Foodvisor, c’est une entreprise spécialisée dans la reconnaissance d’images de nourriture ; c’est en quelque sorte « Le Shazam » de l’alimentation. Notre premier produit, une application de nutrition qui aide à mieux manger grâce à la photo de son assiette a déjà convaincu pus de 200.000 personnes. Nous avons choisi de le monétiser depuis le 1er février 2018. Notre deuxième produit (Foodvisor Express) est une solution d’encaissement automatique visuel pour la restauration : le client passe simplement son plateau repas sous une caméra qui analyse les aliments présents, et le facture en fonction.

Comment vous est venue l’idée de Foodvisor?

J’ai rencontré Yann (mon associé) en travaillant chez Resto Flash. Il avait déjà une expérience chez Whithings aux USA et s’était rendu compte à l’époque que les applications permettant de suivre l’alimentation (food diaries) sont très utilisées, mais 100% manuelles : il y avait clairement quelque chose à faire. On a donc décidé de se lancer !

Quelles ont été les difficultés majeures lors de la mise en œuvre de ce projet ?

Le premier cap à franchir a été de passer d’une techno à un vrai produit. A nos débuts, nous nous sommes énormément concentrés sur la techno pour pouvoir proposer quelque chose qui marche vraiment. Nous avions peur de lancer notre appli tout de suite… Avec du recul, les choses ont décollé dès que l’on a mis l’appli sur le marché ! Elle ne marchait pas parfaitement, mais elle nous apportait énormément de retours utilisateurs, ce qui est inestimable.

Aujourd’hui, nous sommes très orientés produit (même si le cœur de notre activité est la R&D). Nous nous sommes rendu compte qu’une techno seule n’arrivera jamais à répondre à un besoin réel ! En matière de reconnaissance de nourriture, il était nécessaire d’aller de la techno jusqu’au produit. A la différence des API qui vont bien marcher pour faire des démos, mais moins lorsqu’il s’agit de répondre à un vrai besoin.

Un autre moment qui me vient en tête : notre première levée de fonds a été compliquée, et a pris beaucoup de temps : nous n’étions pas assez mûrs, la techno mettait du temps à se développer… Les gens qui s’embarquaient devaient forcément croire dans l’équipe ! (rires)

Qu’est-ce-qui vous a aidé à mener à bien le projet ?

L’équipe que l’on a construite nous a vraiment permis de rester motivés et de tenir le coup, (même dans des moments où on ne se payait pas !). Nos investisseurs étaient pratiquement à 100% des Business angels, et nous aident encore au quotidien. Par exemple, à un moment où nous avancions bien, nous n’étions pas forcément très concentrés car, pris dans notre élan,  nous répondions oui à beaucoup de choses. Nous nous dispersions sur des sujets connexes qui nous faisaient perdre un temps fou... Nos business angels nous ont vraiment aidés à nous re-concentrer sur ce que nous sommes vraiment : une intelligence visuelle de l’alimentation. Aujourd’hui encore, ils nous challengent quand il le faut, et nous remettent les pieds sur terre, ce qui est toujours utile ! (rires)

Quelles technologies utilisez-vous ?

Nous utilisons Python & C++ pour tout ce qui est computer vision, Caffe & Caffe2 en framework deep learning ; nos applis sont développées avec Swift (iOS) et Kotlin (Android). Et en back-end, on est sur du Django.  

Depuis quand peut-on utiliser votre service ?

L'appli est disponible au téléchargement depuis mars 2016.

Avez-vous été inspirés par d’autres entreprises pour créer Foodvisor ?

C’est une question difficile ! J’aime beaucoup Vicarious, une entreprise de reconnaissance d’images spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée aux robots. Mais aujourd’hui, on se dirige plus vers une orientation produit. Une autre entreprise que je suis depuis un moment, c’est Theodo : la façon dont ils structurent leurs équipes et leur niveau de formation est excellente !

En quoi Foodvisor est-il novateur ? Pourquoi allez-vous réussir ?

Nous offrons la seule technologie capable de reconnaître instantanément des aliments dans une assiette, et de donner en plus des informations nutritionnelles et de prix ! Nous allons réussir car nous avons une verticalité qui nous permet de couvrir tout le stack, du client jusqu’à la techno, sur la reconnaissance d’images. Notre app nous permet de récolter des millions et des millions de data. Toutes les données sont utilisées pour entraîner nos algorithmes (et entraîner ainsi des améliorations énormes du produit).

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