Communiqué de presse

La startup Morphosense annonce une levée de fonds de 2 millions d'euros auprès de Sofimac Innovation, de Bouygues Construction et du Crédit Agricole Alpes Développement

25-02-2019

La startup grenobloise Morphosense vient de réaliser une levée de fonds de 2 millions d’euros à laquelle ont participé Sofimac Innovation, Bouygues Construction et le Crédit Agricole Alpes Développement. Créée en 2016 sur une technologie issue de 10 années de R&D au sein de l’institut de recherche technologique du CEA, le Leti, Morphosense développe une solution unique au monde pour la surveillance continue, en temps réel et à distance de l’intégrité structurelle des ouvrages du génie civil (ponts, barrages, tunnels, tours de grande hauteur) et les structures de l’énergie (plateformes offshore Oil & Gas et éoliennes flottantes entre autres).

Un partenariat stratégique pour la collecte de data et l’optimisation de la maintenance
Leur produit, baptisé NEURON, repose sur un système de capteurs de haute précision, associés à des algorithmes brevetés, qui permet de mesurer le comportement statique et dynamique des ouvrages, et de pratiquer une maintenance prédictive. La collaboration avec Sofimac Innovation, Bouygues Construction et le Crédit Agricole Alpes Développement va permettre d’exploiter cette technologie de rupture sur des projets menés dans les secteurs du génie civil, de l’offshore et du bâtiment, en offrant plus de qualité, de sécurité et de services.

Une levée de fonds pour accélérer son développement
Avec ce partenariat, Morphosense compte accélérer le développement commercial sur ses deux marchés prioritaires du génie civil et de l’offshore, renforcer ses équipes commerciales et techniques, et finaliser les développements technologiques avec la mise sur le marché de la V2 qui permettra un gain d’un facteur 3 sur les performances. Elle vise également l’obtention de la certification ISO9001 et ATEX du produit NEURON, ainsi que la poursuite du développement des briques logicielles de maintenance prédictive utilisant « l’intelligence artificielle » et le « machine learning » sur la base des indicateurs collectés par le système NEURON.


Figure 1. Schématisation du fonctionnement général de la solution NEURON