INLAN lève 4,25 millions d’euros pour accélérer la donnée temps réel dans les chaînes d’approvisionnement
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Si depuis plusieurs années, les entreprises investissent massivement dans l’intelligence artificielle pour optimiser leurs opérations logistiques, la chaîne physique demeure largement sous-instrumentée. La majorité des mouvements et des états des produits reste invisible, faute de données continues et fiables au niveau de chaque article.
L’émergence d’une nouvelle génération de capteurs et d’étiquettes sans batterie veut résoudre cette problématique. Ces dispositifs cherchent à combiner le coût réduit de la RFID avec des performances rapprochées des capteurs actifs, ouvrant la voie à une couche de données physiques capable d’alimenter des modèles prédictifs et opérationnels à grande échelle.
L’un des enjeux majeurs concerne la granularité car les systèmes existants capturent surtout des données ponctuelles, attachées à des scans ou à des points de passage. La promesse d’une instrumentation continue, item-level, n’a jusqu’ici été atteinte que dans des cas limités, souvent au prix de dispositifs coûteux.
Dans ce contexte, plusieurs acteurs nord-américains misent sur des architectures hybrides mêlant micro-électronique, radiofréquences avancées et infrastructures logicielles prêtes pour l’IA. Les premières applications touchent les environnements où la visibilité manque le plus, comme la gestion des stocks dynamiques, les flux entrants et sortants, la détection d’anomalies ou la maintenance préventive. À mesure que la donnée devient continue, les modèles d’IA peuvent être recalibrés en temps réel et non plus à partir d’images statiques de l’activité.
L’enjeu n’est plus uniquement de l’optimisation, mais la résilience, et à la capacité des entreprises à anticiper plutôt qu’à réagir.
C’est dans cette dynamique que s’inscrit INLAN, startup montréalaise deeptech, qui a développé une étiquette IDO sans batterie et une infrastructure logicielle destinée à soutenir la collecte de données à grande échelle. Selon Ali Shajii, CEO d’INLAN, l’objectif est de répondre à un déficit structurel : “L’IA est sur le point de transformer fondamentalement la gestion des chaînes d’approvisionnement, mais seulement si les données sous-jacentes sont granulaires, en temps réel, multidimensionnelles et fiables. Ce niveau de données n’existe tout simplement pas aujourd’hui à grande échelle.” Mohammad Hajikhani, cofondateur et chef de produit, précise pour sa part le choix technologique : “Au cours des deux dernières années, nous avons développé une nouvelle classe d’étiquette sans batterie, qui combine les avantages d’abordabilité de la RFID avec la performance des dispositifs IDO actifs.”
Dans un marché encore dominé par des solutions fragmentées et souvent coûteuses, la capacité à produire et déployer de telles étiquettes à grande échelle reste déterminante. Les industriels attendent des dispositifs à la fois simples, robustes, peu énergivores et compatibles avec des systèmes existants. Cette équation, longtemps considérée comme hors de portée, attire aujourd’hui l’attention d’investisseurs spécialisés dans les technologies industrielles et les modèles IA appliqués.
INLAN annonce un financement de série A de 5 millions de dollars US, soit 4,25 millions d’euros. Le tour est mené par Saas Fee Limited, avec la participation de Shea Ventures, du studio deeptech TandemLaunch et de business angels. Fondée par Ali Shajii et Mohammad Hajikhani et établie à Montréal, la société développe des étiquettes IDO sans batterie et une infrastructure logicielle conçue pour permettre la collecte de données continues au niveau de chaque article. Ce financement doit soutenir l’industrialisation du matériel, le déploiement sur des environnements logistiques réels et l’extension de la plateforme de données.
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