The CoSMo Company :

Aujourd’hui vos activités ne se concentrent plus uniquement sur la biologie. Comment expliquez-vous votre développement ?

La com­plexi­té du vivant est incon­tes­table et ce sont sa maî­trise et sa com­pré­hen­sion qui ont moti­vé au départ la créa­tion de nos outils. Mais le monde que l’homme a créé est tout aus­si com­plexe avec une explo­sion du nombre de sys­tèmes inter­con­nec­tés : réseaux de trans­port, bâti­ments, res­sources éner­gé­tiques, tous ces sys­tèmes ne peuvent plus être vus comme indé­pen­dants les uns des autres.

Face à cette omni­pré­sence de sys­tèmes com­plexes, nous avons donc réa­li­sé que d’autres domaines pou­vaient béné­fi­cier de notre pla­te­forme logi­cielle (urba­nisme, réseaux élec­triques ou de transport).

Étude d’impact d’une nou­velle infra­struc­ture urbaine sur l’évolution du tra­fic rou­tier à San Fran­cis­co – Visua­li­sa­tion Auto­desk Infra­works.

Par exemple, dans le cadre de la ges­tion des res­sources en éner­gie, l’introduction des éner­gies renou­ve­lables, mais aus­si des comp­teurs intel­li­gents ou encore l’arrivée des véhi­cules élec­triques rendent les sys­tèmes de plus en plus complexes.

Il est très dif­fi­cile de les maî­tri­ser alors même que leur nombre tend à aug­men­ter. Nous uti­li­sons donc nos outils très inno­vants pour aller répondre à cette pro­blé­ma­tique : com­ment com­prendre, gérer et opti­mi­ser ces sys­tèmes com­plexes, omni­pré­sents autour de nous.

Au niveau des entre­prises, notre apport via notre pla­te­forme est la pos­si­bi­li­té d’anticiper et de pré­dire le com­por­te­ment des sys­tèmes qui sont au cœur de leur activité.

Par exemple, dans une infra­struc­ture urbaine, notre pla­te­forme peut per­mettre d’aider à mesu­rer l’impact de l’extension du réseau de trans­port sur la qua­li­té de vie en pre­nant en compte des cri­tères tels que la flui­di­té du tra­fic, la demande éner­gé­tique, les prix de l’immobilier ou encore la qua­li­té du service.

Concrè­te­ment, nous repré­sen­tons la ville sous forme d’un modèle à par­tir duquel nous décli­nons les scé­na­rios possibles.

Vous faites référence à des bénéfices clients : que fait exactement votre logiciel ?

L’ambition de the CoS­Mo Com­pa­ny est de se posi­tion­ner comme le lea­der sur le mar­ché des logi­ciels d’analyse pré­dic­tive dédiés aux sys­tèmes com­plexes. Pour réa­li­ser cette ambi­tion, nous nous appuyons sur le créa­teur d’applications CoS­Mo Appli­ca­tion Fac­to­ry (CAF), qui est actuel­le­ment l’outil le plus puis­sant du mar­ché pour l’intégration de flux de don­nées hété­ro­gènes au sein de modèles pré­dic­tifs dynamiques.

Les appli­ca­tions déve­lop­pées à par­tir du CoS­Mo Appli­ca­tion Fac­to­ry per­mettent à nos clients de repen­ser radi­ca­le­ment la manière dont ils gèrent leurs sys­tèmes com­plexes et leurs flux de don­nées en les trans­for­mant en véri­tables vec­teurs de créa­tion de valeur.

Les appli­ca­tions CoS­Mo peuvent ain­si être uti­li­sées pour deux usages complémentaires :

• l’optimisation de la pla­ni­fi­ca­tion stra­té­gique via la simulation ;
• l’optimisation du pro­ces­sus déci­sion­nel opé­ra­tion­nel, y com­pris en réac­tion aux évé­ne­ments critiques.

Quelle est la différence par rapport aux autres solutions de modélisation et de simulation ?

Contrai­re­ment aux autres solu­tions spé­cia­li­sées dans un domaine pré­cis qui uti­lisent un type unique de modé­li­sa­tion, notre solu­tion a la capa­ci­té de cou­pler tous les sys­tèmes. Nous pou­vons par exemple inté­grer dans un même modèle des approches basées sur des équa­tions au déri­vées par­tielles et des approches par agents ou par sys­tèmes à évé­ne­ments discrets.

CoS­Mo, contrai­re­ment aux outils tra­di­tion­nels, per­met de repré­sen­ter les sys­tèmes dans leur com­plexi­té en per­met­tant d’utiliser dans un même modèle des sous-modèles très hété­ro­gènes et de les cou­pler dyna­mi­que­ment à dif­fé­rentes échelles tem­po­relles ou spatiales.

Concrè­te­ment, cela per­met de modé­li­ser et simu­ler les sys­tèmes dans leur glo­ba­li­té et non en silos avec une réelle appré­hen­sion sys­té­mique des pro­blèmes à résoudre.

Ain­si dans un même modèle, il va être pos­sible de simul­ta­né­ment repré­sen­ter un sys­tème phy­sique cou­plé avec un sys­tème orga­ni­sa­tion­nel et avec un sys­tème finan­cier. Les simu­la­tions induites vont donc décrire non seule­ment les dyna­miques de cha­cun des sys­tèmes mais aus­si et sur­tout celles induites par leurs interactions.

Cela per­met de trai­ter des sce­na­rios beau­coup plus proches de la réa­li­té. Notre carac­té­ris­tique, qui est avant tout notre plus-value, est cette capa­ci­té à trai­ter des sys­tèmes dif­fé­rents qui peuvent évo­luer dif­fé­rem­ment aus­si bien dans le temps que dans l’espace. Nos clients peuvent donc réa­li­ser des opti­mi­sa­tions à petite et grande échelle ou bien les mener simultanément.

On parle actuellement beaucoup de Big Data et des Predictive Analytics. Un nombre croissant de start ups voient le jour et proposent des solutions de modélisation à partir de grands jeux de données.
Comment votre offre se distingue t ‑elle de ces solutions ?

Étude d’impact de nou­velles infra­struc­tures de trans­port sur la qua­li­té de vie à Ver­sailles Visua­li­sa­tion Esri CityEngine.

Le Big Data donne accès à un volume consi­dé­rable de don­nées. Des appli­ca­tions sophis­ti­quées existent pour trai­ter ces don­nées dans le but de faire des pré­dic­tions et de cher­cher des corrélations.

Chez CoS­Mo, nous fabri­quons des modèles pour repré­sen­ter et simu­ler les sys­tèmes, et nous pro­cé­dons en deux étapes : avec des experts propres à chaque sys­tème pris en consi­dé­ra­tion et avec le Big Data. A par­tir des cor­ré­la­tions extraites des ana­lyses sur les don­nées dis­po­nibles, nous allons nour­rir nos modèles afin de pou­voir les raf­fi­ner pour les rendre encore plus pertinents.

Nous pour­rons ensuite faire des simu­la­tions qui nous per­met­tront des pré­dic­tions basées sur une com­pré­hen­sion des méca­nismes sous-jacents. Nous sommes ain­si capables de pré­dire une évo­lu­tion même si elle ne s’est jamais pro­duite dans le passé.

Nous sommes convain­cus que l’avenir du Big Data se trouve dans ces approches par simu­la­tion basées à la fois sur la recons­truc­tion des modèles com­plexes par des experts et leur enri­chis­se­ment par des ana­lyses de don­nées sophistiquées.

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