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Interview

3/09/2015

Olivier Duchenne, un entrepreneur aux pays du Matin calme

Jeune chef d’entreprise, Olivier Duchenne a créé la start-up Solidware avec sa femme en 2014. Installés en Corée, ils aident désormais des banques et des assureurs à optimiser leurs prévisions, en faisant appel au machine learning.

Pourquoi avez-vous choisi de créer votre entreprise en Corée ?

Tout simplement parce que ma femme est Coréenne ! Nous nous sommes rencontrés en 2007 à l’Université de Californie à Berkeley, lors d’un stage que j’effectuais pendant ma thèse. Et début 2013, nous avons finis par nous installer en Corée. Elle a été embauchée chez AXA Direct Korea et moi dans une entreprise decomputer vision, rachetée ensuite par Intel. Dans cette entreprise, ma charge de travail m’a permis de dégager du temps pour me consacrer à des projets personnels, et l’envie de monter une start-up, que j’avais depuis ma thèse, est revenue. Encore me fallait-il une bonne idée…

Un jour, en discutant avec des collègues de ma femme qui travaillaient dans la prédiction automatique pour l’assurance, je me suis rendu compte qu’ils ne disposaient pas d’outils demachine learningpour optimiser leurs résultats. L’idée était là ! Ce projet avait aussi l’avantage d’être au carrefour entre mon métier et celui de ma femme.

Comment cette start-up a-t-elle pris forme ?

Après avoir présenté notre projet à différents prospects, nous avons acquis la certitude que celui-ci était viable. Nous avons donc démissionné tous les deux pour nous consacrer à temps plein à cette aventure. En contrepartie, cela nous a demandé un travail colossal !

Après seulement sept mois d’activité, un investisseur nous a fait une offre extrêmement intéressante pour nous racheter. En mars 2015, nous avons donc accepté de revendre l’intégralité de notre entreprise à Yello Financial Group (YFG), une société spécialisée dans le rachat et la mise en écosystème de start-up. L’accord prévoit cependant que nous gardions le contrôle de l’entreprise pendant cinq ans. Grâce à l’assise financière d’YFG, nous sommes plus à l’aise pour démarcher de futurs clients et nous avons pu embaucher de nouveaux collaborateurs pour accélérer notre développement. Réussir en si peu de temps à être à la tête d’une entreprise aussi solide est une grande réussite !

Que propose votre start-up ?

Solidware aide les banques et les assureurs à améliorer leurs prévisions. Une banque va, par exemple, pouvoir définir avec une plus grande précision le risque qu’un client ait du mal à rembourser son prêt. Pour ces entreprises, pouvoir anticiper plus efficacement ce types d’événements peut leur faire économiser jusqu’à plusieurs centaines de millions de dollars

Avant de devenir un entrepreneur coréen, vous avez été un chercheur français. Pouvez-vous nous rappeler votre parcours ?

Quand j’ai intégré l’École Normale Supérieure (ENS) en 2005, j’ai très vite décidé de m’orienter vers l’informatique. Après un stage en première année dans l’équipe de recherche Imagine de l’École des Ponts ParisTech, j’ai rejoint en 2008 l’équipe-projet Willow* de Jean Ponce, un de mes professeurs à l’ENS, pour y faire ma thèse. Elle portait sur la détection de catégories d’objets dans des images. Concrètement, nous cherchions à identifier un objet en le comparant avec des éléments similaires stockés dans une base de données. Ces recherches m’ont aussi donné l’occasion de me familiariser avec le machine learning.

Suite à ma thèse, je suis parti en 2012 comme postdoctorant au Robotics Institute de la Carnegie Mellon University où j’ai travaillé sur l’alignement de scène. Cela consiste à associer ensemble différentes vues d’un même lieu à partir d’une image de référence.

Quels sont vos futurs projets ?

Je vais bientôt être papa donc je vais prendre un peu de temps pour en profiter ! Mais je me vois bien créer une nouvelle start-up dans cinq ans. Mon rêve serait de faire quelque chose dans le domaine de la robotique.

 

* Commune Inria Paris Rocquencourt, CNRS, Ecole normale supérieure de Paris, Département d'Informatique de l'Ecole Normale Supérieure.

Mots-clés : Finance Banque Assurance Computer vision Machine learning

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