Les outils d’identification standard des animaux de compagnie, tels que les étiquettes et les puces, sont imparfaits. Les étiquettes se détachent facilement et tous les propriétaires ne sont pas à l’aise avec l’idée de doter leur animal d’une puce électronique. Même ceux qui sont Les personnes à l’aise rencontrent souvent des problèmes avec les micropuces, tels que les dommages causés aux puces et les bases de données d’identification obsolètes.
Ce défi a incité Jesse Joonho Lim et Ken Daehyun Pak à lancer une application, Petnow, qui, selon eux, permet d’identifier les chats et les chiens en scannant leur visage. Petnow, qui a levé jusqu’à présent 5,25 millions de dollars de financement auprès de Daedeok Venture Partners et DigiCap à une valorisation de 24 millions de dollars, participe au Startup Battlefield 200 à TC Disrupt 2023.
Avant de fonder Petnow en 2018, Lim a codirigé une startup de semi-conducteurs appelée Chips&Media, qui a ensuite poursuivi une introduction en bourse. Pak – qui, comme Lim, est titulaire d’un doctorat en génie électrique – avait travaillé comme chercheur en traitement vidéo de l’IA pendant plus d’une décennie avant de rejoindre Petnow.
À un niveau élevé, Petnow fonctionne en effectuant un balayage du visage d’un animal de compagnie à l’aide d’une caméra, à partir d’une application mobile pour Android et iOS. En s’appuyant sur une IA formée sur un ensemble d’environ 200 000 images de museaux de chiens et de chats, collectées à la fois par l’équipe de Petnow et par les animaux de compagnie des utilisateurs, Petnow crée un profil biométrique d’un animal de compagnie qui lui est propre.
Si vous craignez que l’application ne capture accidentellement, par exemple, un membre de la famille se tenant derrière un animal de compagnie, Petnow prétend utiliser un algorithme pour détecter automatiquement les chiens ou les chats et les cibler, tout en éliminant le reste.
Pour les chiens, Petnow enregistre une « empreinte de nez ». Oui – une empreinte de nez. La startup affirme que le nez d’un chien est aussi unique qu’une empreinte digitale humaine et qu’il ne change pas avec le temps, ce qui en fait un moyen fiable de distinguer les chiots les uns des autres. Pour les chats, Petnow étudie le « contour facial » du chat, qui, selon Petnow, reste distinctif en raison des « habitudes de toilettage » individuelles des chats. (Pour ce journaliste, cela semble un peu plus douteux que l’empreinte du nez d’un chien – mais je m’écarte du sujet).
Lim et Pak envisagent que les gens utilisent Petnow pour enregistrer leurs animaux de compagnie sans se rendre chez le vétérinaire, pour retrouver des animaux disparus et pour créer des « cartes d’identité d’animaux de compagnie » afin de vérifier le statut de l’assurance.
« Le marché de l’identification des animaux de compagnie n’est peut-être pas encore mûr, mais il finira par devenir important », ont déclaré Lim et Pak à TechCrunch lors d’un entretien par e-mail. « La technologie d’identification des animaux de compagnie est un produit fondamental qui peut être utilisé en permanence par les gens, contrairement aux produits ou services qui ne deviennent viraux que pendant de courtes périodes. Le marché a un grand potentiel, car les animaux de compagnie devraient avoir des identifiants comme les personnes, et leurs données peuvent être sauvegardées pour former une plateforme ultime pour les animaux de compagnie. »
Crédits images : Petnow
Mais la question est de savoir si la technologie fonctionne comme annoncé.
Petnow affirme que ses algorithmes sont « précis à 99 % » dans l’identification des chats et des chiens. Cependant, il est bien connu que même la meilleure IA d’analyse d’images est sujette à des biais – intentionnels ou non.
Par exemple, au moins six personnes, toutes noires, ont été arrêtées par erreur par la police grâce à la technologie de reconnaissance faciale. Les algorithmes de reconnaissance faciale sont souvent formés sur des ensembles de données qui ne comportent pas une masse critique de visages noirs, ce qui introduit des biais. Ou bien ils sont entraînés sur des bases de données de photos d’identité qui contiennent une masse critique de visages noirs, ce qui introduit des biais. écrasante de visages noirs, souvent pris dans des conditions d’éclairage médiocres et granuleuses qui empêchent l’algorithme de distinguer les visages les uns des autres.
Si l’on met de côté les défis propres à la reconnaissance faciale, dans le domaine animal, même les experts ont du mal à faire la différence entre les races, sans parler des animaux de la même race. Une étude récente menée auprès de 5 000 experts canins dans tout le pays a révélé que seule une petite minorité d’entre eux était capable de distinguer une seule des races identifiées chez les chiens grâce à leur ADN.
Petnow affirme que sa base de données de formation ne cesse de croître et qu’il utilise l’IA pour s’assurer que les photos d’animaux sont prises avec la meilleure luminosité et la meilleure netteté possibles. (Dans le même temps – anticipant peut-être les questions relatives à la confidentialité des données – Petnow affirme qu’il ne fournit pas les informations d’un utilisateur ou d’un animal de compagnie à des tiers sans le consentement de l’utilisateur et qu’il offre la possibilité de supprimer les données stockées à tout moment). Petnow cite une étude co-écrite par ses scientifiques dans la revue IEEE Access, qui montre que sa technologie d’identification des empreintes de nez de chiens est précise à plus de 99 % pour distinguer les nez.
L’étude remonte toutefois à 2021, date à laquelle l’ensemble des données d’entraînement était vraisemblablement plus petit. Et bien que Petnow affirme travailler sur un article complémentaire pour son algorithme de reconnaissance faciale des chats, cette recherche n’a pas encore été rendue publique.
Les enjeux sont importants. On peut imaginer qu’une erreur algorithmique paralyse la recherche d’un animal de compagnie disparu par une famille, ou qu’elle amène un vétérinaire à consulter le mauvais carnet de vaccination de l’animal.
Il ne s’agit pas de menaces imminentes, pour être juste, étant donné l’adoption relativement lente de Petnow par les fournisseurs de soins pour animaux et les refuges. Alors que Petnow compte actuellement environ 70 000 utilisateurs, il n’a signé qu’avec cinq entreprises et administrations clientes en France, à Toronto et en Corée du Sud (où la société est basée).
Petnow est en phase de pré-revenu, avec un taux d’absorption de 150 000 dollars par mois. Mais elle prévoit un contrat avec des assureurs coréens nationaux et internationaux pour les animaux de compagnie d’ici octobre, ainsi que des pilotes en France et un gouvernement métropolitain au Canada pour leurs registres d’animaux de compagnie.
« Grâce à la pandémie, la population d’animaux de compagnie a augmenté plus rapidement et les gens passent plus de temps avec leurs animaux … Il y a encore une énorme marge de croissance », ont déclaré Lim et Pak. « Le registre gouvernemental des animaux de compagnie et les programmes d’affiliation avec les fournisseurs d’assurance pour animaux de compagnie sont actuellement en cours d’élaboration en Corée du Sud, et notre produit sera bientôt prêt pour les régions d’Amérique du Nord et d’Europe.
J’espère seulement que Petnow – et ses concurrents – tiendront leurs promesses en matière d’identification précise des animaux de compagnie. Il serait irresponsable de ne pas y parvenir ; tromper les propriétaires d’animaux de compagnie ressemble à une forme exceptionnellement cruelle de publicité mensongère.