Prophesee recrute une directrice des revenus
Passée par Google Cloud, Sophie Aupart Farrugia devient directrice des revenus (CRO) de Prophesee. Elle devra structurer la machine commerciale de ce spécialiste français de la vision neuromorphique, qui recrute plusieurs profils pour l’épauler.
Prophesee, entreprise française spécialisée dans la vision neuromorphique, accueille Sophie Aupart Farrugia au poste de directrice des revenus (CRO). Elle supervisera l’ensemble du cycle commercial, du marketing à la fidélisation des clients, sur les marchés de la défense et de l’industrie. Son arrivée accompagne une nouvelle phase pour l’entreprise, qui veut développer ses opérations de vente et mettre en avant ce qui distingue sa technologie pour accélérer son adoption.
Sophie Aupart Farrugia a passé près de dix ans à faire grandir une start-up, de zéro à plusieurs millions d’euros de revenus annuels récurrents, avant de rejoindre Google Cloud. Elle y a piloté la mise sur le marché de grands comptes dans l’intelligence artificielle, en France.
Sophie Aupart Farrugia, directrice des revenus (CRO) de Prophesee – © Prophesee
« La vision neuromorphique de Prophesee voit ce que les caméras conventionnelles manquent afin que nos clients puissent détecter, décider et agir plus vite dans les environnements les plus exigeants de la défense et de l’industrie », a déclaré Sophie Aupart Farrugia. Elle se dit aussi « fière de bâtir de A à Z le moteur commercial » d’une petite équipe qu’elle juge « brillante ».
Pour l’épauler, Prophesee ouvre des postes dans le domaine commercial (commercial sénior pour la défense, représentant du développement commercial, responsable RevOps, gestionnaire de la génération de demande et responsable de la communication d’entreprise). Des offres en IA et en ingénierie figurent également sur le site de l’entreprise.
Rappelons que Prophesee (initialement connu sous le nom de Chronocam) est à l’origine d’une technologie de vision neuromorphique inspirée de l’œil humain, basée non plus sur une technique classique d’acquisition d’images trame par trame mais sur un procédé de détection asynchrone qui ne prend en compte que les pixels ayant perçu un changement dans la scène scrutée par l’imageur, tel qu’une modification de luminance.
En associant ce déclenchement basé sur un événement à la position des pixels en question (coordonnées x, y) et au moment de leur déclenchement, cette technique permet une détection avec une faible latence, une plage dynamique étendue et une très haute cadence d’acquisition des images, tout en limitant le débit de données à transférer ainsi que la consommation électrique du capteur. De quoi, par exemple, détecter les objets en mouvement sans artefact ou surveiller l’état de fonctionnement des machines industrielles en visualisant leurs vibrations.
