La startup Satlyt a collecté une série semence de 8 millions de dollars pour développer un logiciel permettant d'exécuter des modèles d'intelligence artificielle directement à bord des satellites. La société, fondée par l'ingénieur kényan-américain Rama Afullo, lancera cette semaine sa première mission commerciale sur un lanceur SpaceX.
Le financement a été mené par le fonds Non Sibi Ventures, basé à Houston. L'un de ses partenaires, Bernard Harris, ancien astronaute de la NASA pendant plus de vingt ans, a aidé à convaincre le fonds de miser sur une entreprise encore naissante comme l'informatique satellitaire.
« Nous n'avons pas besoin qu'il existe des centres de données dans l'espace pour que Rama réussisse », a déclaré Kent Lucas, associé chez Non Sibi Ventures. « Cela peut être porté simplement par le nombre de satellites lancés. »
Du rejet interne à la série semence
Afullo a travaillé auparavant dans le domaine du cloud computing chez Google et a passé une courte période chez Starlink, le réseau de communications de SpaceX, en 2024. Il y est devenu convaincu qu'il existait une opportunité commerciale inexploitée à placer des ordinateurs dans les satellites.
« Lorsque j'étais chez SpaceX, j'ai essayé de promouvoir cela en interne. On m'a dit non. Quand j'étais chez Google, j'ai essayé la même chose. On m'a dit non », a raconté le fondateur. C'est pourquoi il a décidé de quitter SpaceX et de créer sa propre entreprise.
Satlyt a son siège à Sunnyvale, en Californie, et à Nairobi, au Kenya. Contrairement à SpaceX, Google ou des startups comme Starcloud et Cowboy Space Company, l'entreprise ne construit pas ses propres satellites : elle développe le logiciel pour que des tiers exécutent l'intelligence artificielle sur le matériel déjà en orbite.
Afullo compare cette stratégie à la dispute historique entre les systèmes d'exploitation mobiles. « Si des entreprises comme SpaceX, qui construisent des centres de données orbitaux, sont l'iPhone, nous construirons l'Android : un écosystème ouvert et intégré horizontalement », a-t-il expliqué.
Un test avec la NASA et moins de données envoyées vers la Terre
Au début de cette année, Satlyt a installé le modèle d'intelligence artificielle Gemma, développé par Google DeepMind, sur un satellite exploité par l'entreprise Momentus. Le système a réduit de plus de 60 % la taille des transmissions utilisées pour signaler les erreurs logicielles depuis l'espace.
Cette réduction est importante car l'envoi de données d'un satellite vers la Terre, connu sous le nom de downlink, est coûteux et lent. Traiter l'information à bord, au lieu de l'envoyer brute, peut économiser des centaines de milliers de dollars par satellite par an, selon Afullo.
Le lancement de cette semaine intégrera le logiciel de Satlyt à bord d'un satellite construit par l'entreprise indienne TakeMe2Space. La mission compte trois clients : la NASA, qui finance le test de protocoles de calcul en nuage dans l'espace ; l'entreprise Stellerian, spécialisée dans la surveillance spatiale et souhaitant tester le traitement d'images ; ainsi que TakeMe2Space elle-même, qui cherche à démontrer la capacité de son satellite à héberger des logiciels tiers.
Le plan pour faire de chaque satellite un nuage
L'objectif suivant de Satlyt est plus ambitieux : créer un système de calcul partagé entre deux satellites distincts, formant une sorte de nuage s'étendant sur plusieurs engins simultanément. L'entreprise prévoit de tenter cette expérience l'année prochaine.
Si cet expérimentation aboutit, Satlyt pourrait se positionner comme fournisseur externe d'un véritable nuage en orbite pour les fabricants de satellites. Afullo espère que son logiciel sera présent sur 20 % des satellites lancés à la fin de la décennie, période durant laquelle il estime que presque tous intégreront des processeurs graphiques spécialisés dans l'intelligence artificielle.
« Si vous lancez un satellite en orbite sans ce type de processeur à bord, vous vous nuisez au minimum », a affirmé le fondateur. L'entreprise a déjà fait voler son logiciel lors de deux missions de démonstration avant le lancement de cette semaine.