Faire face à une anomalie est plus facile lorsqu’on est capable de la prédire une heure à l’avance. En s’appuyant sur des technologies de Machine Learning, Lytn anticipe les capacités et les évolutions d’usage au sein d’infrastructures informatiques. À la manière d’un GPS, la startup héraultaise apporte ainsi visibilité et prédictibilité pour piloter ses infrastructures de manière plus performante et sécurisée.
« Le diagnostic ne m’intéresse pas. Ce qui m’intéresse, c’est d’éviter que le problème n’arrive » affirme Etienne Coulon, CEO de Lytn. Prévenir, et même prédire, plutôt que guérir. C’est le leitmotiv de la startup née à Montpellier, qui propose des solutions pour optimiser la performance, la sécurité et l’empreinte écologique des infrastructures informatiques.
« Comme sur l’application Waze, Lytn va vous informer d’une activité anormale, comme un embouteillage, un accident, et va donc vous dérouter pour éviter le problème. L’idée de Lytn, c’est d’anticiper les évènements, une heure à l’avance, pour en éviter les impacts » explique Etienne Coulon.
Le fondateur de Lytn peut multiplier les comparaisons avec l’assistant de navigation. La startup répond à cette même volonté de planification, de manière à trouver la meilleure stratégie pour guider, non pas sa voiture, mais son infrastructure informatique.
Les solutions logicielles développées par Lytn permettent de prévenir les impacts à trois niveaux différents. La performance tout d’abord, de manière à assurer la meilleure qualité de service pour l’utilisateur.
En matière de cybersécurité, Lytn détecte les changements d’usage qui peuvent sembler étranges et anticipe les scénarios qui peuvent se produire, toujours avec une projection sur une heure de temps.
« Je vois qu’un PC à une activité différente à une certaine heure, qui dévie des usages traditionnels, illustre Etienne Coulon. Par exemple, tout d’un coup, il se met à envoyer une quantité de données anormalement importantes. Lytn va détecter cette déviation, voir ce qu’il peut se passer et prendre les actions nécessaires pour l’analyser et éviter des problèmes dans le futur ».
Le troisième volet est d’ordre environnemental. En offrant une vision sur les habitudes d’usage, Lytn va chercher à optimiser les ressources pour atténuer l’impact écologique. « On peut savoir par exemple combien de personnes vont utiliser telle application à tel moment. Les données permettent ainsi d’ajuster les ressources pour l’adapter à la demande, avec le but d’économiser de l’énergie, affirme le CEO. Aujourd’hui, les allocations sont statiques : les serveurs vont rester branchés même s’ils sont sous-utilisés à certaines heures de la journée. L’idée est de pouvoir les calibrer, en fonction de la charge que Lytn va anticiper dans une heure ».
Orchestrateurs, Machine Learning et Widgets
Lytn opère selon un mode d’action et de présentation bien particulier. L’entreprise récupère d’abord des informations très précises et très fines depuis les infrastructures informatiques de son client. « C’est une quantité de données colossale. On agrège, on corrèle ces données afin de déterminer quel système avait telle activité, avec quelle application, quel volume de données… Pour reprendre l’analogie avec Waze, on va savoir qu’il y avait des voitures de telles couleurs, qui roulaient à telle vitesse, avec telle trajectoire. ».
Lytn s’appuie sur des “orchestrateurs”, un outil qui permet la configuration, la gestion et la coordination automatisées des systèmes informatiques. « C’est un système complexe, situé dans le Cloud, auquel on va se connecter pour extraire toutes ces données très rapidement » résume Etienne Coulon.
Une fois les données agrégées et corrélées, Lytn alimente un moteur de Machine Learning qui va apprendre à quantifier les usages, détecter les déviations et anticiper les problèmes potentiels. « On va être en mesure de prédire les trajectoires des voitures, savoir combien de véhicules de telles couleurs vont emprunter cette autoroute ou prendre telle sortie » poursuit le pilote de Lytn.
Ces informations se présentent ensuite aux yeux du client sous la forme de Widgets. « On voulait introduire une rupture avec le monde du monitoring. Beaucoup d’entreprises disposent de nombreux indicateurs techniques mais ils sont souvent complexes, avec peu de valeurs à haut niveau. Au travers des widgets, on peut montrer les usages des infrastructures, avec des informations qui parlent à tout le monde, même à des gens qui ne viennent pas du monde de l’informatique » explique le CEO.
Anticipation et simplification
À l’image de ces widgets, Lytn veut mettre en lumière les informations permettant aux utilisateurs de saisir le fonctionnement de leur infrastructure, de la manière la plus claire et la plus accessible possible. C’est cette quête de simplicité qui motive la création de l’entreprise en 2019.
« Dans mes activités au sein de ma société AnotherTrail, de nombreux entrepreneurs me confiaient qu’ils déployaient des projets de plus en plus sophistiqués, sans savoir réellement comment fonctionne leur infrastructure informatique, explique Etienne Coulon. Les écrans compilent une multitude de données complexes, il faut payer des formations à ses employés… Lytn a été pensé pour répondre à ce besoin ».
Pendant deux ans, Etienne développe avec son associé Lionel Meyran, un prototype d’application iPhone. « Il affichait seulement des indicateurs verts, oranges ou rouges, pour prévenir d’éventuels évènements dans les infrastructures informatiques » explique Etienne.
Le prototype suscite déjà l’intérêt des clients. Les deux hommes maturent le projet en insistant sur la nécessité d’anticiper les évènements et d’en rendre compte avec des informations simples.
C’est là qu’intervient Jean-Michel Cambot, le CTO de Lytn, pour construire une technologie capable d’agréger de fortes quantités de données et développer la partie Machine Learning.
« On l’a recruté en 2019 pour s’appuyer sur son expertise en Intelligence artificielle, précise le CEO. Au bout d’un an de test, on s’est aperçu que Lytn pouvait prévoir les capacités et l’évolution des usages d’une infrastructure avec une précision de 95 à 99%. Une fois ces chiffres validés, on a pu se lancer et “marketer” le produit, à partir de fin 2021 ».
En plus des trois piliers, Lytn s’appuie sur une équipe de onze personnes, dispatchée entre Montpellier, berceau de l’entreprise, Grenoble, camp de base d’Etienne Coulon, et les Etats-Unis, l’une des cibles de marché privilégiées. Le recrutement d’un data scientist est juste finalisé pour renforcer encore la R&D.
Prévention du risque cyber et économies d’énergie
Depuis le 1er juin, Lytn est testé de manière intensive, avec des entreprises spécialisées dans la distribution de fournitures industrielles ou le transport et logistique.
Les objectifs sont désormais de finaliser le positionnement marketing, engranger les premières ventes et enfin, de bâtir l’écosystème Lytn, en déterminant les partenaires avec qui partager les informations et prédictions, au niveau européen et américain.
« Une étape ultérieure, davantage orientée benchmarking, permettra de partager les données entre les entreprises, de manière à comparer les usages et observer des phénomènes qu’on va retrouver entre différentes infrastructures, explique Etienne Coulon. C’est un projet pertinent dans l’environnement du risque cyber. Par exemple, si une déviation des usages est détectée chez un client, comme l’envoi d’une quantité inhabituelle de données, et que le même type de déviation est observé dans une autre entreprise de la même zone géographique, est-ce qu’il n’y aurait pas un risque de “ransomware” (malware exigeant le paiement d’une rançon pour accéder à ses fichiers ou à un système) ? ».
À long terme, Lytn travaille à développer des solutions de ce type, qui en sont pour l’instant au stade de la recherche.
Son développement futur s’articule également autour d’enjeux écologiques. La capacité de Lytn à anticiper les usages et d’adapter les ressources à la demande, trouve notamment un domaine d’application pertinent du côté des datacenters.
« Les datacenters consomment énormément, rappelle Etienne Coulon. Imaginez une société qui opère partout dans le monde. Le datacenter ne sait pas que les bureaux de Paris ou Londres sont en vacances. Avec Lytn, cette information peut être apprise pour permettre le calibrage des serveurs et en diminuer la consommation. Je crois énormément à cette notion de calibration automatisée ». En d’autres mots, une sobriété digitale assistée par Lytn.