Karim Aly, PDG de Noze — Série d'interviews

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Karim Aly est le PDG de Nez, une start-up canadienne d'IA qui a développé la technologie de pointe au monde pour numériser l'odorat. Il se concentre sur la mise en œuvre de la vision de l'entreprise qui consiste à transformer les soins de santé en donnant aux machines la capacité de sentir.

Avant Noze, Karim avait créé l'un des premiers studios de démarrage au Canada en affiliation avec l'une des plus grandes universités du pays. Plus tôt dans sa carrière, il a été un entrepreneur actif sur les marchés émergents, ayant fondé plusieurs entreprises technologiques présentes dans plus de 20 pays au Moyen-Orient et en Asie du Sud-Est.

L'idée de l'olfaction numérique a été initialement née en 2014, pouvez-vous partager quelques informations sur ces débuts ?

Bien sûr. C'est vraiment grâce à la curiosité naturelle de notre fondateur et directeur technique, Ashok Prabhu Masilamani, qu'il a été amené à comprendre pourquoi nous avions réussi à numériser le son (microphone), la vision numérisée (caméra) et le toucher numérisé (haptique), mais pas l'odorat. En retirant les couches, il a commencé à comprendre les principaux points de défaillance qui nous avaient empêchés de poursuivre notre quête de numérisation des odeurs. En tant que scientifique de carrière, ces connaissances sont devenues la pierre angulaire de la vision d'Ashok pour une nouvelle start-up, une entreprise qui développerait une plateforme capable de réellement intégrer la perception des odeurs au monde numérique, et c'est ainsi que Noze est né.

L'entreprise a passé les 6 années suivantes à innover et à perfectionner le cadre numérique de perception des odeurs le plus avancé au monde, capable de détecter et de suivre les odeurs dans le monde réel. Bien que cette technologie ait clairement des applications potentielles dans divers domaines, de la pollution de l'air à l'application de la loi, nous avons choisi de nous concentrer sur l'application de notre plateforme d'olfaction numérique exclusivement au secteur de la santé. En fait, nous venons d'annoncer une Subvention d'un million de dollars de la Fondation Bill & Melinda Gates pour développer un éthylotest médical alimenté par l'IA capable de détecter des maladies infectieuses telles que le paludisme et la tuberculose grâce aux biomarqueurs olfactifs (composés organiques volatils) présents dans l'haleine. Cela changera la donne pour des millions de personnes.

En 2015, le Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA disposait d'une technologie qui correspondait à la vision de votre équipe. En quoi consistait cette technologie et comment votre équipe a-t-elle obtenu ce brevet ?

En 2014, le Jet Propulsion Laboratory de la NASA avait développé une technologie innovante de « nez numérique » pour détecter de multiples vapeurs/gaz dans les véhicules orbitaux dans l'espace. La NASA s'est attachée à tester cette capacité sur la Station spatiale internationale (ISS), qui est un environnement beaucoup plus difficile à « sentir » les vapeurs qu'ici sur terre. Nous avons vu un énorme potentiel dans leurs premiers apprentissages, et nous avons donc décidé d'accélérer notre parcours en obtenant une licence exclusive pour les six brevets détenus par JPL dans le domaine du nez numérique. Depuis lors, nous avons radicalement évolué et amélioré la technologie de nez numérique du JPL en ajoutant des couches exclusives d'ingénierie des données aromatiques et des algorithmes d'IA perceptifs, pour lancer la plateforme numérique de perception des odeurs la plus puissante au monde.

Quelles sont les différentes apprentissage automatique technologies utilisées pour produire une empreinte olfactrice numérique unique ?

La production d'une empreinte olfactive numérique interprétable implique en réalité bien plus qu'un simple apprentissage automatique. Chez Noze, nous avons réalisé très tôt que l'olfaction numérique devait être considérée comme un cadre, similaire au système olfactif d'un mammifère. Chez les mammifères, l'extrémité avant du système olfactif est constituée d'un large éventail de récepteurs olfactifs. Afin d'imiter ces récepteurs olfactifs, nous avons construit une puce de détection dotée d'un large éventail de récepteurs chimiques. Lorsqu'une odeur est introduite dans les récepteurs olfactifs des mammifères, ceux-ci produisent un code neuronal unique et, de la même manière, lorsqu'une odeur passe au-dessus de notre réseau de récepteurs chimiques, elle produit une « empreinte olfactive numérique » unique.

L'interface sensorielle du cadre olfactif numérique n'est que la partie visible de l'iceberg. Il est soutenu par une bibliothèque d'odeurs numérique bien organisée dans le cloud et un moteur d'IA à perception chimique. La magie opère lorsque toutes les pièces fonctionnent en harmonie.

Pourriez-vous parler des algorithmes utilisés pour interpréter ensuite les empreintes olfactives ?

Afin d'interpréter une odeur, nous devons créer un ensemble de données d'empreintes olfactives numériques pour cette odeur. Nous avons découvert que l'ensemble de données sur les odeurs construit à partir de la puce du capteur Noze contient de riches informations sémantiques chimiques représentées sous forme de collecteurs. Dans le monde de vision par ordinateur, l'utilisation de multiples techniques d'apprentissage est une approche populaire. Cependant, contrairement à la vision par ordinateur qui est un domaine riche en données, le monde de l'olfaction numérique est pauvre en données. Notre boîte à outils d'IA applique donc une variété d'approches innovantes telles que le méta-apprentissage, l'apprentissage en quelques étapes et l'apprentissage multiple sur nos ensembles de données sur les odeurs spécialement conçus.

L'empreinte numérique réelle d'une odeur contiendrait tous les bruits de fond associés qui interféreraient généralement avec une interprétation correcte. C'est pourquoi nos ensembles de données exclusifs sont soigneusement sélectionnés et construits à l'aide d'une combinaison de points de données représentant les odeurs de fond (bruit) et de points de données représentant l'odeur elle-même. Cela permet à nos algorithmes d'IA d'être entraînés à reconnaître et à rejeter le bruit de fond, tout en interprétant correctement l'empreinte olfactive entrante.

Pourriez-vous parler de la plateforme cloud Noze, du processus d'ajout de nouveaux parfums et de la taille de la bibliothèque d'empreintes olfactives ?

Notre plateforme IoT basée sur le cloud héberge la bibliothèque numérique d'odeurs et le moteur d'IA perceptive. Notre bibliothèque est composée de deux types d'ensembles de données : l'un est activement conçu pour créer des empreintes olfactives pour des odeurs et des arrière-plans sélectionnés, et l'autre est créé passivement à partir de l'échantillonnage continu effectué par des appareils sur le terrain qui contiennent notre puce de capteur. Ces empreintes olfactives échantillonnées passivement sont sélectionnées et stockées dans notre bibliothèque d'odeurs afin qu'elles puissent être consultées et associées à des odeurs que la plateforme pourrait apprendre à l'avenir. Étant donné que notre plateforme est connectée à tous nos appareils sur le terrain, nous avons également développé de puissants effets de réseau, qui permettent un processus d'apprentissage collectif continu entre les appareils. En d'autres termes, un appareil peut apprendre à interpréter une nouvelle odeur à partir des connaissances acquises sur un appareil complètement différent.

Nous avons pris la décision fondamentale de nous concentrer sur la création d'empreintes olfactives de haute qualité qui peuvent permettre des cas d'utilisation significatifs. Nous sommes convaincus que le succès de l'olfaction numérique n'est pas simplement un jeu de chiffres, mais qu'il sera plutôt ancré dans la valeur économique et sociétale qui peut être débloquée à partir de la bibliothèque d'odeurs sous-jacente. Cela dit, notre bibliothèque propriétaire contient aujourd'hui plus de 100 empreintes olfactives soigneusement sélectionnées, alimentées par près de 100 millions de points de données.

Quels sont les différents cas d'utilisation des empreintes olfactives numériques dans le secteur manufacturier ?

On peut facilement commencer à imaginer comment presque n'importe quelle industrie pourrait tirer d'énormes avantages de la numérisation de l'odorat. Dans le secteur de la fabrication, certains cas d'utilisation sont clairement intéressants, en particulier ceux liés à l'amélioration de la sécurité et à la garantie de la conformité réglementaire. Imaginez que vous puissiez détecter un fil en feu dans vos machines uniquement grâce aux odeurs dégagées et que vous puissiez ainsi arrêter les opérations avant qu'un incendie ne se déclare, ou imaginez si vous pouviez suivre en permanence une collection de vapeurs de sous-produits pour identifier le moment où leur concentration dépasse le seuil HS&E afin d'évacuer et de ventiler la zone.

Notre capacité unique à différencier les signaux olfactifs du bruit de fond nous permet de déterminer que l'odeur provient en fait d'un fil qui brûle et non, par exemple, de la fumée de cigarette ou d'une tasse de café chaud. Éviter les faux positifs résultant d'autres odeurs « de fond » est d'une importance cruciale et constitue l'un des plus grands défis pour commercialiser avec succès une plateforme d'olfaction numérique.

Comment cette technologie est-elle actuellement utilisée en matière d'alimentation ?

Bien que notre technologie ne soit pas utilisée actuellement dans l'industrie alimentaire, il existe de nombreuses applications potentielles dans la chaîne d'approvisionnement alimentaire où elle pourrait être déployée. À titre d'exemple, examinons la fraîcheur des aliments. Et si votre réfrigérateur pouvait détecter quels aliments ont été placés à l'intérieur et prédire ensuite combien de temps il reste avant que chacun ne se gâte ? Cette même solution pourrait également être appliquée aux épiceries et aux restaurants, qui, avec les maisons, représentent collectivement plus de 80 % de la nourriture gaspillée chaque année, soit un problème de 400 milliards de dollars rien qu'aux États-Unis.

Sous un angle complètement différent, l'olfaction numérique peut également aider à automatiser le processus de cuisson en suivant l'arôme d'un plat ou d'une recette du début à la fin afin d'indiquer au chef (ou d'automatiser un appareil) des instructions sur la marche à suivre à chaque étape du processus. En fait, nous avons créé une démonstration dans laquelle nous avons formé notre IA au processus complet de cuisson d'une poitrine de poulet sur un gril intérieur. Nous avons pu indiquer à l'utilisateur quand le gril était suffisamment chauffé pour ajouter le poulet, quand le retourner et quand le retirer du gril, afin d'obtenir une poitrine de poulet parfaitement cuite.

Un cas d'utilisation intéressant concerne la détection de virus, pouvez-vous préciser comment cela fonctionne ?

Le corps humain émet certains biomarqueurs olfactifs, ou composés organiques volatils (COV), en réponse physiologique à une infection. Ce phénomène ne se limite toutefois pas à l'infection virale. Ces COV, qui peuvent être émis par notre respiration ou par notre peau, peuvent indiquer la présence de diverses affections cliniques ou maladies. Si vous pensez à un « éthylotest médical » capable, en une seule respiration, de détecter le paludisme, la tuberculose, le diabète et d'autres maladies à un stade précoce, vous pouvez facilement commencer à comprendre l'impact que notre technologie peut avoir sur la capacité à prendre des mesures rapides et à améliorer les résultats pour les patients. C'est précisément à cette vision que nous travaillons actuellement avec de nombreux partenaires, dont la Fondation Bill et Melinda Gates et l'Institut de cardiologie de Montréal, entre autres. En tant qu'entreprise, c'est là que nous avons trouvé notre raison d'être, et nous ne pourrions être plus enthousiastes à la fois par le travail que nous accomplissons et par l'impact significatif qu'il pourrait avoir.

Quelle est votre vision de l'avenir de la reconnaissance numérique de l'olfaction ?

La plateforme d'olfaction numérique de Noze est un outil puissant qui a numérisé l'odorat. Au cours des 8 dernières années, nous avons perfectionné cette technologie pour qu'elle fonctionne en dehors des environnements de laboratoire contrôlés. Nous avons développé plusieurs solutions de détection ou de suivi des odeurs pour des scénarios quotidiens, où nos solutions ont fonctionné de manière robuste malgré les défis associés à chacune d'entre elles. Aujourd'hui, notre objectif est d'appliquer cette technologie pour élever la santé humaine à un tout autre niveau. Nous avons à peine effleuré ce que nous pouvons interpréter à partir des substances volatiles qui émanent continuellement de notre haleine et de notre peau. Nous pensons que notre plateforme peut modifier radicalement le statu quo en matière de santé en numérisant ces signatures et en corrélant leur présence à divers problèmes de santé. Cela dit, la détection des odeurs provenant de l'haleine et de la peau humaines n'est pas sans défis. Les substances volatiles d'intérêt sont généralement présentes en même temps que des facteurs de confusion tels que la présence de COV exogènes, des températures plus élevées et une humidité de condensation. Chacune de ces caractéristiques peut affecter la précision de la détection, ce qui rend particulièrement difficile la création d'une solution fiable et évolutive.

Par conséquent, notre vision de l'olfaction numérique a toujours été claire : fournir une solution évolutive qui fonctionne de manière robuste et fiable dans le monde réel, et pas seulement en laboratoire. Ce n'est qu'alors que nous pourrons réellement permettre un accès universel au dépistage et aux diagnostics qui contribueront à sauver des vies et à améliorer la santé. Et aujourd'hui, nous sommes sur le point d'offrir cela au monde entier.

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