About The Speaker
MARION AUBERT
Marion Aubert a été diplômée d'HEC et de Sciences Po Paris en 2012. Après une expérience chez Véolia Propreté puis de collaboratrice parlementaire à l'Assemblée nationale, elle a porté le projet d'incubation de Wavely en 2016 puis la création en 2017. Elle dirige l'entreprise depuis cette date. Experts de l'analyse des signaux acoustiques, Wavely combine traitement de signal audio et intelligence artificielle pour repérer et diagnostiquer, grâce à leur signature sonore, des dysfonctionnements sur des équipements industriels. Spin-off de l’Institut d’Electronique, Microélectronique et Nanotechnologies (IEMN), laboratoire du CNRS, Wavely est une start-up innovante créé en 2017 par Nicolas Côté, PhD en acoustique et traitement du signal et enseignant chercheur, Alexis Vlandas, PhD en physique des matériaux et chercheur au CNRS et Marion Aubert, issue de Sciences Po et HEC. L’expertise de Wavely porte sur l’analyse des sons pour le milieu industriel en combinant des technologies de traitement du signal audio et de machine learning. Wavely a par exemple travaillé sur la reconnaissance des fuites par l'acoustique ou l'identification et la classification de bruits de chantier. Plusieurs collaborations sont également en cours dans le domaine de la production hydroélectrique et de la biodiversité. Wavely a par ailleurs développé Wavely Predict, une nouvelle solution de détection automatique des anomalies sur les équipements industriels par un suivi ultrasonore et vibratoire afin de permettre aux équipes de maintenance d'intervenir au bon moment.
Présentation de l'entreprise
Experts de l’analyse des signaux acoustiques, Wavely combine traitement de signal audio et intelligence artificielle pour repérer et diagnostiquer, grâce à leur signature sonore, des dysfonctionnements sur des équipements industriels.
Spin-off de l’Institut d’Electronique, Microélectronique et Nanotechnologies (IEMN), laboratoire du CNRS, Wavely est une start-up innovante créé en 2017 par Nicolas Côté, PhD en acoustique et traitement du signal et enseignant chercheur, Alexis Vlandas, PhD en physique des matériaux et chercheur au CNRS et Marion Aubert, issue de Sciences Po et HEC. L’expertise de Wavely porte sur l’analyse des sons pour le milieu industriel en combinant des technologies de traitement du signal audio et de machine learning. Wavely a par exemple travaillé sur la reconnaissance des fuites par l’acoustique ou l’identification et la classification de bruits de chantier. Plusieurs collaborations sont également en cours dans le domaine de la production hydroélectrique et de la biodiversité.
Wavely a développé un capteur, “Wavely Predict”, permettant la détection automatique d’anomalies sur les équipements industriels en combinant la surveillance de 4 types de signaux :
1) acoustiques, révélateurs d’une défaillance des roulements à faible vitesse, d’un
manque de lubrification ou d’un défaut électrique.
2) vibratoires, annonciateurs d’une défaillance des roulements et engrenages,
d’un désalignement de l’axe ou d’un déséquilibre des moteurs, des pompes et des ventilateurs.
3) électromagnétiques, notamment pour surveiller le niveau de consommation
énergétique
4) thermiques
Simples à installer, autonomes en énergie jusqu’à 4 ans, connectés par un réseau sans fil, les capteurs Wavely Predict peuvent être utilisés tant par un technicien sans connaissance en analyse vibratoire et acoustique (fonction détection d’anomalies) que par un expert souhaitant accéder à l’ensemble des données (fonction récupération données brutes)