Gestion des déchets et machine learning

La réputation de Qarnot auprès des professionnels de la data n’est plus à faire. C’est une véritable prouesse technique d’avoir réussi à allier aussi étroitement performances et durabilité. Pour une entreprise deeptech responsable comme Lixo, collaborer avec Qarnot nous est apparu comme une évidence.
Alexandre Kempf
Lead R&D Data Scientist
L'entreprise

Lixo travaille au développement de l'économie circulaire en créant des solutions de vision intelligente pour l’industrie de la gestion et la valorisation des déchets.

En alliant des capteurs d'images et des algorithmes de reconnaissance visuelle, Lixo permet à tous les acteurs de la gestion des déchets (collecteurs, centres de tri, recycleurs, etc.) d'analyser les flux de déchets pour mieux les gérer, les trier et les valoriser à l’échelle industrielle.

Leur but ultime : faire que les matières premières valorisées puissent concurrencer, en prix et en qualité, les matières premières vierges.

Le recours au cloud computing

Chez Lixo, nous utilisons des modèles de deep learning pour détecter les déchets en temps réel dans les camions de collecte ou les installations de traitement des déchets.

Les modèles de deep learning, pour leur entraînement, nécessitent des cartes graphiques, également appelées GPU. Ce besoin en GPU est irrégulier : il nous en faut parfois un, puis plusieurs le lendemain pour entraîner de nombreux modèles. Le recours au cloud computing semblait donc pertinent (scalable et payable à la minute) pour répondre à nos besoins.

Cela dit, les GPU sont énergivores et leur location constitue un poste de dépense important. Nous cherchions donc un service qui soit aussi respectueux de l’environnement que compétitif en matière de prix.

Qarnot, le choix d’un cloud provider performant, responsable et compétitif

Nous avons décidé de changer de cloud provider, pour nous tourner vers Qarnot car ses services répondent à nos attentes en matière de performance et de coûts, et que nous défendons les mêmes valeurs environnementales.

Environnement

Qarnot valorise la chaleur dégagée par les microprocesseurs alors que chez les autres fournisseurs, cette énergie est tout simplement perdue. Aussi, via le tableau de bord, nous avons facilement accès aux informations sur la réduction d’empreinte carbone et de la consommation énergétique de nos calculs.

Performance

Nous avons accès à des CPU et GPU plus puissants à un prix plus compétitif. Avec Qarnot, nous doublons la vitesse des entraînements de nos modèles.

Support

Qarnot a un service client de grande qualité. La documentation et le temps nécessaire à la mise en place de l'environnement de formation sont clairement communiqués et les échanges avec l’équipe sont fluides et rapides. Cela a grandement facilité l’intégration.

Concrètement, quels bénéfices ?

Depuis qu’on est passé chez Qarnot, notre facture a été divisée par quatre, nos calculs informatiques sont exécutés deux fois plus rapidement et pour deux fois moins cher. Nous estimons que notre empreinte carbone sur l'entraînement de modèles est réduite de 80 % grâce à Qarnot.

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