Les entreprises sont-elles à la hauteur de l’efficacité des produits à chaque étape du processus de fabrication, qu’il s’agisse de la construction d’une puce ou d’un avion, tout comme elles le font pour le développement logiciel ? C’est là que Flojoy, une jeune startup, espère intervenir avec un nouvel outil open source qui permet aux entreprises généralement exclues du processus de test automatisé, de tirer parti des tests Python sans code pour élaborer des scripts de test de manière automatisée.
Parviennent-elles à se lancer avec un financement adéquat ? Aujourd’hui, la société a annoncé une ronde de financement en capital de démarrage de 1,3 million de dollars pour réaliser sa vision. En même temps, la compagnie annonce la première sortie publique de son logiciel open source.
Bâtir la solution pour les industries lourdes est le nouvel objectif de Flojoy.
Le PDG et fondateur, Jack Parmer, dit avoir démarré sa carrière en construisant Plotly, une entreprise de visualisation de données basée sur Python open source qu’il a fait croître jusqu’à 300 millions d’utilisateurs. Pour la nouvelle entreprise, il souhaitait explorer l’utilisation de la programmation Python d’une nouvelle manière. Comment ?
« Nous nous concentrons sur ce créneau particulier de la mesure et du contrôle des tests, dont on entend parler uniquement dans les industries de R&D ou les industries lourdes – donc les entreprises qui construisent des bateaux, des avions, des semi-conducteurs, des produits pharmaceutiques – et la mesure et le contrôle des tests dans ces industries est l’équivalent des tests logiciels dans l’industrie technologique », a déclaré Parmer à TechCrunch.
À l’instar des logiciels, ces éléments physiques sont testés pendant leur construction, puis une fois terminés, ils sont à nouveau testés avant d’être envoyés au consommateur final. Parmer a vu dans cet espace une sorte de dernière frontière pour les tests basés sur Python et il s’est mis à construire la solution.
« Plus précisément, il s’agit de fournir les connexions à l’ensemble standard d’équipements scientifiques et d’instruments utilisés pour effectuer ces mesures, que ce soit dans un laboratoire de R&D ou sur une chaîne de production », a-t-il déclaré.
Marsh a commencé par construire un catalogue en ligne élégant d’instruments populaires et a fourni le code Python pour se connecter à chaque instrument automatiquement afin de recueillir les données qui en proviennent dans Flojoy. « C’est donc la première fois que ce type d’information, comment se connecter à ces instruments en Python, est consolidé en un seul endroit très facile à lire et à comprendre », a déclaré Marsh.
L’idée est de pouvoir utiliser ces données pour améliorer le processus et utiliser l’intelligence artificielle pour aider à cette amélioration. Les données de ces instruments ont traditionnellement été exclues du processus de construction des modèles car il était si difficile d’y accéder. Flojoy est conçu pour rendre cela plus facile.
« Nous essayons donc d’être la ressource de référence pour les personnes qui veulent se connecter à cette instrumentation avec Python. Et pour moi, cela a beaucoup de sens, car Python est très bon en IA. Il est très bon pour l’apprentissage machine. C’est un excellent outil de visualisation de données et d’applications ML. Donc, si vous pouvez intégrer cette chaîne en aval avec cette chaîne en amont de connexion à ces machines, c’est une chose vraiment naturelle à faire », a-t-il déclaré.
Quel est le prochain défi pour Flojoy ? Développer une version d’entreprise avec au moins un client payant. Jack Parmer espère atteindre 1 million de dollars en revenus récurrents annuels et un million d’utilisateurs de la version open source d’ici l’année prochaine. Ayant fait évoluer Plotly jusqu’à 300 millions d’utilisateurs, c’est un objectif qu’il estime réalisable.
L’entreprise compte déjà 20 employés. Au fur et à mesure de sa croissance, il dit qu’il faut une équipe diversifiée pour construire un logiciel open source populaire. Après tout, « toute entreprise, et en particulier les entreprises open source, doivent manger leur propre chien pour leur logiciel, et il faut une équipe diversifiée pour y parvenir, parce que si nous visons des millions, puis finalement des centaines de millions d’utilisateurs, nous devons prendre en compte de manière authentique tous ces cas d’utilisation », a-t-il déclaré.
Et qu’en est-il de l’investissement d’aujourd’hui ? Il provient de Flybridge Capital Partners, de Boreal Ventures et de BDC Capital.
Mais la question reste en suspens : Flojoy apportera-t-elle une véritable contribution à l’avancement de l’automatisation des tests en Python dans les industries lourdes ?
Source : Techcrunch
