Rencontre avec Marion Aubert, CEO de Wavely : « L’enjeu dans la période actuelle avec toutes ses incertitudes c’est de garder le cap … »

Tout d’abord, comment allez-vous et comment va votre équipe en ces temps de COVID-19 ?

Marion Aubert : Nous avons mis en place le télétravail, à des degrés divers depuis mars selon les périodes de confinement. Nous respectons les consignes mais cela pèse sur le moral de l’équipe. Les moments informels, les temps de détente et de convivialité nous manquent cruellement. Le côté positif est que nous avons progressé en structuration, gagné en efficacité dans nos process. Ce qui semblait compliqué à mettre en place il y a 6 mois en termes d’organisation combinant présentiel et télétravail est devenu une routine. Mais nous avons tous hâte de nous retrouver dans les locaux et de reconstruire l’esprit d’équipe qui pourrait s’étioler au fil des seules visios et échanges sur slack, si nombreux soient ils.

Parlez-nous de vous, de votre carrière et de la manière dont vous avez créé ou rejoint Wavely

Marion Aubert : J’ai créé Wavely avec Nicolas Côté et Alexis Vlandas, tous chercheurs dans un laboratoire du CNRS qui avaient monté ensemble un projet de recherche autour de capteurs acoustiques pour la ville intelligente. Je n’avais pas d’appétence particulière sur la question de l’acoustique ou des objets connectés, mais nous nous sommes retrouvés tous les trois sur des valeurs communes et une certaine conception de l’entrepreneuriat.

Malgré des caractères et des parcours très différents, ce sont ces valeurs partagées qui font le ciment de Wavely, autour du respect des équilibres personnels de chacun, du respect de l’environnement, de l’envie d’innover et du droit à l’erreur qui y est attaché et d’une organisation de l’entreprise basée sur la confiance et l’intelligence collective.

Comment Wavely innove-t-elle?

Marion Aubert : Wavely, c’est la rencontre de deux expertises : le traitement des signaux audio et vibratoire d’une part, la machine learning d’autre part.

Les techniques de machine learning et du big data permettent de traiter de façon automatisée de très grandes quantités de données et ouvrent un champ des possibles considérable de cas d’usages en termes de reconnaissance automatique de sons. Mais les signaux que nous étudions, le son, les ultrasons et les vibrations, sont trop riches et trop complexes pour être appréhendés par une équipe de data scientists n’ayant pas de connaissances en acoustique et en physique.

C’est bien la rencontre des deux expertises qui est au fondement de notre capacité d’innovation.

Nous croyons beaucoup à la théorie du « Gestalt » : des éléments appréhendés individuellement dépourvus de sens acquièrent une signification au moment de leur interaction. Dit autrement, le tout est plus que la somme de ses parties. Encourager les échanges de connaissances plutôt que cantonner chacun dans sa spécialité nous fait progresser.

Comment gérez-vous le stress et l’anxiété pendant cette période de COVID et comment vous projetez-vous, vous et Wavely dans le futur?

Marion Aubert : Beaucoup d’entrepreneurs le disent : monter une entreprise, c’est des montagnes russes émotionnelles tous les jours. On passe d’un optimisme débridé (on va tout défoncer !) à une déprime profonde (ça ne va pas le faire !) plusieurs fois par jour. L’enjeu dans la période actuelle avec toutes ses incertitudes c’est de garder le cap, prendre soin de l’équipe car c’est difficile humainement pour chacun et de se centrer sur nos forces.

Et bien sûr garder un œil constant sur la trésorerie, le nerf de la guerre.

Qui sont vos concurrents et comment comptez-vous tirer votre épingle du jeu ?

Marion Aubert : Nous pensons que l’intelligence artificielle, c’est bien, mais que l’humain, c’est mieux et ça doit le rester. Nous concevons le machine learning comme un outil au service de l’humain, pour lui permettre de gagner en disponibilité et en confort, pas pour remplacer son travail.

Notre capteur Wavely Predict pour la maintenance prédictive permet ainsi à l’utilisateur de télécharger les données qui servent de base au calcul des anomalies détectées pour apprécier par lui-même s’il le souhaite la pertinence de l’information remontée.

L’utilisateur garde le contrôle. C’est très important car nous sommes convaincus que l’expertise et le savoir faire des opérateurs doit primer. On essaie juste de les aider à anticiper un peu ce qui peut se passer !