Analyse du projet Snips.
Résumé de l’Entreprise
Snips est une entreprise établit en France depuis 2013 et compte plus d’une soixantaine de collaborateurs basés entre Paris et New York.
L’équipe travaille sur une solution de reconnaissance vocale et de la compréhension du langage naturel pour permettre à quiconque d’ajouter un assistant vocal intelligent, respectueux de la vie privée et personnalisable à un/son produit.
Leur plateforme actuelle est peu énergivore en ressource et peut fonctionner en toute autonomie sur un Raspberry PI.
La Vente du Jeton
AIR est le jeton utilitaire (utility token) alimentant la future plateforme. Un total de 10 milliards de jetons seront émis. 48% des jetons seront vendus aux investisseurs.
Stratégie Commerciale et Technique
Le projet Snips s’articule autour de 6 composantes :
Les appareils Snips AIR et leur protocole
Snips construit ses propres appareils, qui comprend une station de base (AIR Base) et des télécommandes portables (AIR Satellites).
Le Snips AIR Base est capable d’exécuter des applications vocales par l’intermédiaire des AIR Satellites qui diffusent le message vocal à la AIR Base pour le traitement de l’information en local.
Cerveau du système Snips AIR, le traitement des requêtes vocales et l’exécution des applications sont gérés par la station AIR Base de façon à alléger les autres appareils AIR moins puissantes.
Le satellite AIR est un microphone portable doté d’une batterie qui permet de contrôler vos appareils vocalement, où que vous soyez dans votre maison. Il est tactile et conscient du contexte, permettant des interactions multimodales telles que la réduction de la luminosité ou le lancement de l’application musique.
Les périphériques Snips AIR communiquent entre eux à travers un protocole partagé AIRNet. Tout fabricant de périphérique peut implémenter le protocole open source AIRNet et connecter son périphérique à Snips AIR.
Snips AIR vient avec des applications pré-intégrées qui correspondent à des cas d’utilisation courants pour un assistant vocal.
Snips offre à leurs utilisateurs, la possibilité de développer leur propre application pour leur assistant vocal avec l’outil en ligne App Builder.
La plateforme Snips Voice
Point central du projet Snips AIR, le logiciel du traitement de la voix Snips Voice se veut le plus simple et intuitif pour les utilisateurs afin d’éliminer toute réaction de blocage face à la technologie.
Le son provenant d’un ou de plusieurs microphones est traité en permanence par la plateforme en local, qui détecte lorsque l’utilisateur parle à l’assistant et transforme la requête audio dans un objet exploitable par le code.
AIR blockchain
Le AIR network prend en charge l’écosystème Snips AIR avec la blockchain publique déployé à l’aide du modèle Delegated Proof of Authority (DPoA).
La communauté élira en ce sens, un ensemble de validateurs (Delegate) chargés de sécuriser le réseau et de produire des blocs.
La AIR DPoA blockchain utilisera le même type de protection offchain que les blockchains PoA, à savoir une liste blanche des validateurs candidats et des contrats contraignants pouvant être appliqués dans le pire des scénarios afin, d’éviter certains écarts de la communauté sur la gouvernance et l’élection des validateurs.
Decentralized Private Analytics
Le traitement embarqué de la requête vocale passe par le développement d’un protocole MPC (Calcul Multipartite Sécurisé) spécifique, associé à un “Secret Sharing” (Partage Secret) qui restituera le signal agrégé au développeur, tout en maintenant au minimum la présence en ligne et la complexité informatique des utilisateurs.
Le fonctionnement de l’analyse des requêtes est la suivante :
— Les utilisateurs chiffrent leurs données d’utilisation en ajoutant une clé secrète aléatoire, avant de l’envoyer au développeur qui demande l’analyse.
— Les combinaisons secrètes des utilisateurs sont ensuite distribuées à un ensemble de nœuds de traitement appelés « Clerks » (Opérateurs) qui les agrègent ensuite de manière sécurisée.
Tout le monde peut devenir opérateur simplement en s’acquittant de jetons AIR, y compris les périphériques sur lesquels les utilisateurs exécutent leurs assistants.
— Une fois que chaque opérateur a regroupé les partages partiels reçus de tous les utilisateurs, ils envoient leur résultat au développeur qui peut ensuite reconstruire la somme de tous les blocs.
Une fois le processus terminé, le développeur paye alors les opérateurs en jetons pour avoir traité les données.
Decentralized Machine Learning
Décentraliser le Machine Learning passe par la formation d’un réseau neuronal en mettant à jour le gradient localement sur le périphérique de l’utilisateur, avant de l’agréger de manière sécurisée via un réseau d’Opérateurs.
Le fonctionnement est le suivant :
— Les utilisateurs commencent par annoter leurs propres données : cela se fait en privée de telle sorte que personne d’autre qu’eux ne peut accéder à leurs données.
— Leurs données sont annotées et sont utilisées pour mettre en place le réseau de neurones fonctionnels localement sur leur appareil.
En utilisant le même protocole que pour l’analyse des requêtes, le gradient à jour est ensuite chiffré en ajoutant une clé secrète et envoyé au développeur qui a initié la demande.
— Les combinaisons secrètes des utilisateurs sont ensuite regroupées en toute sécurité par les opérateurs en suivant exactement le même protocole que pour les analyses des requêtes.
— Le développeur effectue ensuite les opérations de reconstruction, toujours selon le même protocole que pour les analyses, mais cette fois, il paie à la fois les opérateurs et les utilisateurs qui ont transmis leurs données.
Decentralized Data Generation
Snips souhaite décentraliser leur outil actuel de génération de données en utilisant leur futur jeton AIR pour inciter les « Workers » à produire des jeux de données de qualité.
Les futurs Workers seront sélectionnés via un bounty program et seront invités à générer des données pour des tâches internes en échange de jetons.
Une fois qu’un Worker a accumulé suffisamment d’expérience, il peut commencer à participer à la génération de données pour les développeurs.
Feuille de Route
L’équipe n’a publié qu’une feuille de route technique sans plan de développement commercial spécifique.
Voici plusieurs développements techniques importants :
Snips Voice
Q2 — Q4 2018 — Amélioration de la plateforme
Q1 — Q4 2019 — Implémentation du Context Awareness, Neuromorphic et du Text-to-Speech
Snips AIR devices
Q2 2019 — Beta Snips App Store
Q3 2019 — Token curated App Store
Q4 2019 — Q1 2020 — Lancement des Snips AIR devices (AIR Base & AIR Satellite)
Machine Learning
Q2 2019 — Private Analytics
Q3 2019 — Decentralized Machine Learning
Utilité du Jeton
Les principales fonctionnalités du jetons AIR sont les suivantes :
- Stake to Publish (Developpeurs/Publishers) :
Le nombre de stake que le developpeur possède avant la publication de son application détermine son classement dans la catégorie des nouvelles apps listés.
Une fois sur l’app store, les curateurs passent en revue l’application du publisher et suivant leur appreciation valide ou non l’application.
Si l’application est refusé, le développeur peut faire appel à cette décision en stakant à nouveau avec une revue qui sera faite cette fois par les publishers (sans les curateurs). - Stake to Review (Curateurs) :
Sur le même principe que la publication d’application, l’utilisateur pourra noter les applications en stakant les AIR tokens.
Pour éviter les dérives, les curateurs seront mis à contribution pour qualifier les notes des utilisateurs. - Stake to Promote :
Avec plusieurs mécanisme de découverte d’applications sur la plateforme pour un système plus juste avec différentes catégories pour classer les apps en fonction de certains critères tels que :
– Les reviewed apps, le classement en fonction des notes attribués par les users.
– New app, le classement des nouvelles applications publiées.
– Trendings apps, le classement en fonction du nombre de téléchargements.
– Featured apps, stake to promote avec le classement selon le stake total du dev.
Répartition du Budget
La majorité des fonds récoltés indiquent qu’ils seront alloués à la recherche et aux développement (50%) ainsi qu’au marketing (22%).
Le reste du budget prévu sera réparti entre le fonctionnement de l’entreprise, le produit et les ventes.
Investisseurs
Snips a obtenu des investissements de plusieurs investisseurs stratégiques. Certains des investisseurs notables comprennent :
MAIF Avenir — Fond d’investissement de l’assureur MAIF qui a vocation à financer et renforcer des partenariats avec des startups qui contribuent à la stratégie du groupe MAIF.
Investissements passés incluant Numa, Ulule, Samboat, Smiile, Zenpark.
The Hive — Venture basé à Palo Alto aux Etats Unis spécialisé dans la data, l’intelligence artificiel et la blockchain.
Investissements passés incluant Lightning Network, Bloq, Blockstream.
Korelya Capital — Fondé par l’ancienne secrétaire d’état Fleur Pellerin, Korelya Capital investit dans des projets tech européens prometteurs, capable de rivaliser avec ceux de nos voisins américains et asiatiques.
Investissements passés incluant Taxify, Devialet, Ledger.
Equipe
Dr Rand Hindi — CEO et co-fondateur de Snips, Rand est un serial entrepreneur qui a commencé à coder à l’âge de 10 ans. Il a été nommé au TR35 du MIT, est professeur à Sciences Po et ancien membre du CNNum. Il est titulaire d’une licence en informatique et d’un doctorat en bioinformatique de l’Université de Londres (UCL).
Dr Maël Primet — CRO et co-fondateur de Snips, Maël possède d’un doctorat en mathématiques et vision par ordinateur et a étudié l’informatique à l’École Normale Supérieure de Paris. Il a commencé à coder quand il était enfant, a travaillé à la NASA et a quitté le Corps des Mines pour co-fonder Snips.
Dr Joseph Dureau — CTO de Snips, Joseph a co-fondé Standard Analytics, une plateforme de connexion de toutes les connaissances scientifiques. Il a également travaillé pour la NASA, le CEA et la fondation Bill et Melinda Gates. Il est titulaire d’un Master en mathématiques appliquées de l’Ecole Centrale Paris et d’un doctorat en statistique du LSE.
Michael Fester — CIO et co-fondateur de Snips Michael est titulaire d’un master en mathématiques pures de l’Université de Cambridge et d’un master en informatique de l’Université technique du Danemark. Pendant son doctorat en théorie des nombres à Cambridge, il a fondé sa première startup, 8pen.
Yann Lechelle — COO de Snips, Yann a travaillé dans les logiciels financiers à Wall Street et dans les logiciels d’animation de dessins animés chez Dreamworks Studios avant de devenir entrepreneur. Depuis, Yann a fondé, développé et vendu 5 startups. Membre actif de la communauté entrepreneuriale parisienne, il conseille ou investit également dans des startups.
Conseillers
Aucune liste de conseillers n’a pour l’instant été publiée.
Forces
L’équipe possède une vaste expérience dans la recherche académique avec différents domaines d’expertise qui se complètent pour le projet.
Un panel solide d’investisseurs stratégiques ayant fait leurs preuves en matière d’investissements réussis.
Le Snips Maker Kit disponible à la vente pour créer son propre assistant vocal à la maison, associé au Snips App Store.
Snips s’appuie sur une communauté grandissante de 14000 développeurs d’applications.
La confidentialité des données est au centre du projet.
Faiblesses
La feuille de route fournit une visibilité limitée sur le développement commerciale du projet ainsi que sur le plan des partenariats, susceptible d’entraver l’adoption de leur futur produit.
Opportunités
Les utilisateurs des assistants vocaux actuels se sentent de plus en plus concernés par la confidentialité, la transparence et l’utilisation de leurs données.
Les dernières actualités liées à la fuite et l’exploitation des données des GAFA.
Menaces
La concurrence dans ce secteur augmente, avec par exemple Qualcomm qui a récemment lancé un kit pour leur plateforme Smart Audio.
Les entreprises technologiques établies telles que les GAFA.
Conclusion
En conclusion, Snips présente une opportunité d’achat spéculatif.
Le projet offre une solution d’assistant vocal unique dans son secteur avec l’utilisation de la blockchain pour maintenir un haut niveau de confidentialité, de transparence et de sécurité.
Dans l’ensemble, ce sont pour les raisons suivantes que nous soutenons notre évaluation :
— L’expérience des investisseurs et de leurs réseaux
— Le potentiel et l’opportunité que le projet représente dans le marché des assistants vocaux.
— Un des premiers projets à offrir une solution d’assistant vocal private by design.
Enfin, les informations relatives à la vente du jeton sont limitées par nos connaissances, mais nous continuerons à surveiller les évolutions du projet et à mettre à jour l’évaluation en conséquence dans la mesure où certaines données sur l’ICO s’écartent de manière significative par rapport à notre évaluation actuelle.
Article originalement publié sur le site cryptobaguette https://crypto.baguette.network/
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Information sur la Vente du Token AIR
Prix : 0.026€
Devises acceptées : Bitcoin (BTC), Bitcoin Cash (BCH), Ethereum (ETH), EOS (EOS) et Euros (EUR)
Soft Cap : 1B tokens soit 13M €
Hard Cap : 99M€
Bonus : Oui
Structure du Bonus
Presale : 100%
Presale 2 : 50%
Public Sale : 20%
Drip Sale : 0%
Disclaimer / Avertissement
Ce rapport a été publié par crypto.baguette.network. Cryptobaguette publie des analyses indépendantes sur les ICOs françaises.
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