Localisation 3D (SLAM) : inspirations IA pour PME algériennes

La plupart des PME pensent que la robotique autonome, c’est « pour les ports européens » ou « pour les usines ultra-équipées ». Faux. Ce qui mérite votre attention, ce n’est pas le robot en lui-même, c’est la brique d’IA qui le rend fiable quand tout le reste devient instable : la localisation 3D.

Fin 2025, une start-up deeptech française, EXWAYZ, met le focus sur un problème très concret : quand le GPS disparaît (entrepôts métalliques, tunnels, zones urbaines denses, sites industriels), un robot doit quand même savoir où il est, au centimètre près. Leur réponse : une technologie de SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) temps réel, conçue pour fonctionner avec un capteur LiDAR, sans dépendre du GPS.

Dans cette série « L’intelligence artificielle au service des PME et entrepreneurs algériens », je vous propose de regarder EXWAYZ comme un cas d’école : une innovation très “industrie” qui donne pourtant des idées directement actionnables pour les PME en Algérie—sur l’automatisation, la fiabilité, et la manière de structurer une stratégie IA sans se perdre.

EXWAYZ et la localisation 3D : le vrai problème qu’ils résolvent

Réponse directe : EXWAYZ cherche à rendre la navigation autonome fiable en supprimant la dépendance au GPS grâce à une localisation 3D centimétrique en temps réel.

Dans la robotique autonome, la navigation est souvent le point faible. Sur le papier, un robot « sait se déplacer ». Sur le terrain, il se retrouve dans des environnements où le signal GNSS/GPS est :

• dégradé (réflexions sur surfaces métalliques),
• intermittent (zones couvertes, hangars),
• inexploitable (tunnels, canyons urbains).

Ce type d’instabilité coûte cher : arrêts, incidents, intégrations plus longues, multiplication de capteurs, et surtout perte de confiance. Et sans confiance, l’autatisation reste un pilote qui n’atteint jamais l’échelle.

EXWAYZ (fondée en 2021) se positionne précisément sur ce verrou : localiser un système autonome de façon robuste dans des environnements difficiles.

SLAM en clair : pourquoi c’est une brique IA stratégique

Réponse directe : le SLAM permet de se localiser tout en construisant une carte 3D, ce qui rend un robot opérationnel même sans GPS.

Le SLAM, c’est une approche où la machine fait deux choses en même temps :

1. Elle cartographie l’environnement (en 3D ici),
2. Elle se localise à l’intérieur de cette carte.

Avec un LiDAR, le système “voit” la géométrie des lieux : distances, volumes, obstacles. L’IA et les algorithmes de perception transforment ces nuages de points en repères stables, là où le GPS n’est plus fiable.

La promesse d’EXWAYZ : une intégration dans les pipelines de perception sans changement matériel, pour obtenir une localisation robuste et précise.

Ce que les cas industriels disent vraiment (et pourquoi ça vous concerne)

Réponse directe : les déploiements d’EXWAYZ montrent que la valeur n’est pas dans le robot, mais dans la fiabilité de la donnée de localisation — un principe transférable à toute automatisation en PME.

Deux usages cités dans l’actualité illustrent bien l’enjeu.

Ports et logistique : quand la fiabilité devient un KPI

Réponse directe : en environnement portuaire, la précision et la stabilité priment sur tout le reste.

En Suisse, Embotech s’appuie sur EXWAYZ pour piloter des camions autonomes dans des ports et hubs où les signaux GNSS sont inutilisables. Un point marquant : le Port de Rotterdam prévoit de déployer 30 véhicules autonomes intégrant EXWAYZ en 2026.

Ce chiffre est intéressant pour une PME, pas parce que vous allez déployer 30 véhicules demain, mais parce qu’il dit :

• l’autonomie passe à l’échelle quand la brique “localisation” est standardisée,
• les opérations acceptent l’automatisation quand la performance est stable, pas juste “bonne en moyenne”.

Cartographie routière et maintenance : la donnée devient un actif

Réponse directe : la cartographie 3D à grande échelle sert à anticiper, pas seulement à observer.

Une entreprise américaine, Cyvl.ai, utilise EXWAYZ SLAM pour produire des cartes 3D de réseaux routiers nécessaires à la maintenance prédictive. Là encore, le sujet central est la qualité du référentiel : si la carte est précise et exploitable, on peut automatiser l’analyse, prioriser les interventions, réduire les coûts.

Pour une PME algérienne, la leçon est simple : l’IA paie quand elle transforme une donnée instable en donnée fiable, réutilisable, actionnable.

Le pont vers les PME algériennes : “stabilité d’abord” avant automatisation

Réponse directe : avant de vouloir automatiser le marketing, le service client ou la production, une PME doit sécuriser ses “référentiels” (données, processus, règles) — comme EXWAYZ sécurise la localisation.

On parle beaucoup d’IA générative et de contenu. Mais dans une PME, l’échec le plus fréquent, c’est celui-ci : on automatise trop tôt, sur une base instable.

EXWAYZ ne commence pas par ajouter des fonctions “spectaculaires”. Ils résolvent un socle : être au bon endroit, au bon moment, de façon répétable.

Transposé à votre activité, ça donne un principe très opérationnel :

« Une automatisation n’est fiable que si ses données d’entrée sont fiables. »

Exemples concrets (marketing, vente, opérations)

Réponse directe : la logique SLAM (se repérer + cartographier) s’applique aux PME via l’IA pour clarifier l’état réel des opérations et guider les décisions.

• Marketing digital : si vos fiches produits, prix, stocks, ou informations de contact varient selon les canaux, votre publicité payante et votre contenu vont “dériver” (mauvais ciblage, promesses inconsistantes, retours négatifs). Votre “GPS marketing” est brouillé.
• Prospection & CRM : si les statuts clients ne sont pas maintenus, l’IA (ou l’automation) envoie des relances au mauvais moment. Résultat : spam perçu, baisse des conversions.
• Service client : si la base FAQ est contradictoire ou obsolète, un chatbot devient un générateur de frustration.
• Logistique / livraison : si les adresses, zones et coûts ne sont pas normalisés, l’optimisation de tournées (même simple) sort des résultats faux.

La priorité, ce n’est pas “mettre de l’IA partout”. C’est stabiliser vos repères.

Méthode en 5 étapes pour s’inspirer d’EXWAYZ sans faire de robotique

Réponse directe : adoptez la méthode “brique critique → intégration simple → mesure → passage à l’échelle”.

Voici une démarche que j’utilise souvent pour les PME : elle évite de partir dans tous les sens.

1) Identifiez votre équivalent du « GPS instable »

Votre GPS instable, c’est la zone où les décisions sont prises “à l’intuition” faute de données fiables.

• Leads entrants non qualifiés
• Stock réel différent du stock “système”
• Délais de livraison imprévisibles
• Taux de réponse SAV non mesuré

Choisissez un seul point de douleur.

2) Créez un référentiel unique (votre “carte 3D”)

Avant l’IA, mettez au propre :

• une source de vérité (CRM, table de prix, catalogue, base FAQ),
• des règles de mise à jour,
• des responsables (même à temps partiel).

Pas glamour. Très rentable.

3) Automatisez une tâche, pas un département

Comme EXWAYZ s’intègre sans changer le matériel, cherchez une automatisation qui s’intègre sans chambouler l’existant.

Exemples :

• réponse semi-automatique aux demandes répétitives (WhatsApp / email) avec validation humaine,
• génération de brouillons de posts et fiches produits (puis relecture),
• scoring simple des prospects selon critères (secteur, budget, localisation).

4) Mesurez 3 métriques maximum

Choisissez des métriques qui parlent cash et temps :

• temps gagné par semaine,
• taux de conversion,
• coût par lead,
• taux de réclamations,
• délai moyen de traitement.

Si vous ne mesurez pas, vous n’améliorez pas.

5) Passez à l’échelle seulement quand c’est stable

Le “standard” qu’EXWAYZ veut imposer, c’est l’idée qu’une brique doit être répétable et portable.

En PME, c’est pareil : quand votre première automatisation tient 4 à 6 semaines sans dégrader l’expérience client, vous pouvez l’étendre.

“Standardiser” : l’idée la plus utile pour une PME en 2026

Réponse directe : standardiser, c’est rendre vos process et contenus reproductibles, ce qui démultiplie l’efficacité de l’IA.

EXWAYZ parle de standard technologique. Pour une PME algérienne, la traduction est directe :

• standardisez vos offres (packs, options, conditions),
• standardisez votre identité de marque (ton, messages, visuels),
• standardisez votre qualification commerciale (questions, étapes),
• standardisez vos réponses SAV (scripts, règles de compensation).

L’IA devient vraiment utile quand elle opère sur des éléments standardisés. Sinon, elle fabrique de la variabilité.

« L’IA accélère ce que vous faites déjà. Si votre système est flou, elle accélère le flou. »

FAQ rapide : ce que les entrepreneurs demandent souvent

Est-ce que le SLAM concerne les PME hors industrie ?

Réponse directe : pas directement, mais sa logique (fiabilité sans dépendance à un seul signal) est applicable partout.

Dans une PME, le “signal unique” peut être une seule personne qui sait tout, un fichier Excel non partagé, ou un fournisseur critique. L’approche gagnante consiste à créer des redondances intelligentes (process + outils + documentation).

Faut-il un budget énorme pour commencer l’IA en PME ?

Réponse directe : non, si vous partez d’un cas d’usage étroit et mesurable.

Le budget explose quand on veut tout automatiser d’un coup, ou quand les données sont trop désordonnées.

Quel est le premier chantier IA le plus rentable ?

Réponse directe : celui qui réduit une charge répétitive et améliore un indicateur business clair (conversion, délai, satisfaction).

Souvent, c’est le duo : support client + qualification commerciale.

Ce qu’il faut retenir pour votre transformation digitale en Algérie

EXWAYZ montre une vérité simple : l’innovation qui gagne n’est pas celle qui impressionne, c’est celle qui fiabilise. Leur SLAM fait sauter la dépendance au GPS, et cette obsession de robustesse est exactement ce qui manque à beaucoup de projets IA en PME.

Si vous dirigez une PME en Algérie, votre prochaine étape n’est probablement pas un robot. C’est de choisir un processus critique, le rendre stable, puis y brancher l’IA de façon pragmatique : contenu, CRM, support, reporting, ou opérations.

Vous êtes en train de préparer 2026. La question utile n’est pas « quelle IA est à la mode ? ». C’est : quel est votre “GPS instable” aujourd’hui, et quel référentiel allez-vous standardiser pour arrêter de naviguer à vue ?