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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