GENT – In het boek Belgium’s Cutting Edge Entrepreneurs zet Eric Kenis 46 Belgische ondernemers in de spotlight, waarvan 22 Oost-Vlaamse kleppers. Nicolas Deruytter richtte in 2013 ML6 op. Deze inmiddels snelgroeiende scale-up stelt bedrijven in staat hun moeilijkste uitdagingen op te lossen door middel van artificiële intelligentie. “Machine learning en AI zijn misschien wel buzzwords, maar ML6 is een van de weinige sterke en betrouwbare technische partners in Europa”, aldus Deruytter. “We zien onszelf als de Deepmind van de Lage Landen.”
6 jaar na de oprichting heeft ML6 zo’n 55 mensen in dienst, allemaal met een sterke academische achtergrond. Het bedrijf heeft naast zijn hoofdkantoor in Gent ook vestigingen in Brussel, Amsterdam, Berlijn en Londen. Daarnaast werden ze in de Deloitte Fast 50 ranking van 2018 benoemd tot 8ste snelst groeiende technologiebedrijf van België en het snelst groeiende AI bedrijf van België. Momenteel opererend zonder externe financiering, investeert het bedrijf vooral in toegepast onderzoek en zijn eigen onderzoeksportfolio om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen die cruciaal zijn om te overleven in deze snel evoluerende sector.
Disruptief bedrijfsmodel
“Onze klanten zijn digitale koplopers in een breed scala van industrieën”, steekt Nicolas van wal. “Onze focus ligt op technologie, wat ons een enabler maakt voor alle soorten bedrijven. We werken in allerlei sectoren, zoals de detailhandel, e-commerce, diensten, financiën, gezondheidszorg, nutsbedrijven, energie en productie. Het komt vaak voor dat we de oplossing samen met onze klant co-creëren en zo hun kernactiviteiten ontwrichten of zelfs een geheel nieuwe waardestrategie ontwikkelen. We begeleiden hen zorgvuldig door deze strategische routekaarten. In zekere zin functioneren we als een incubator, met het verschil dat we samen met onze klanten ontwikkelen.”
AI detecteert kankerweefsel
“Laat me een voorbeeld geven in de gezondheidszorg. We schreven een algoritme dat kanker nauwkeurig kon opsporen op scans die op dat moment zeer innovatief was. Meestal heb je miljoenen voorbeelden nodig voor nauwkeurige resultaten. Wij hadden echter slechts ongeveer 300 geannoteerde afbeeldingen om mee te werken.”
“Door de foto’s in kleinere stukjes te snijden en ze te roteren, konden we onze dataset verbeteren om een zinvolle classificatie en segmentatie te bieden. Het zelflerende model herkende patronen op basis van die reeks gegevens uit het verleden. Met deze methode konden kankerzones met een zeer hoge nauwkeurigheid worden gedetecteerd op nieuwe scans.”
Het beste van beide werelden
“Laten we hierbij niet vergeten dat u het beste resultaat krijgt als u menselijk contact en hi-tech combineert. Het algoritme maakt fouten omdat het onvoldoende voorbeelden zag, of nieuwe informatie bevatte, terwijl de specialist sommige delen over het hoofd kon zien vanwege andere redenen. Door beide te combineren, krijg je het beste van beide werelden.”
…
Lees het vervolg van dit uitgebreid interview in het boek ‘Belgium’s Cutting Edge Entrepreneurs’ van Eric Kenis. De vorige artikels uit de reeks gemist? Ontdek hier alle interviews.
