Créée en 2015, Anatoscope développe des solutions logicielles permettant de créer des avatars 3D à partir d’images médicales de patients. Grâce à ce jumeau numérique, les appareillages ou prothèses en dentaire et orthopédie peuvent être testés virtuellement avant d’être appliqués au patient. Startup de la health tech, Anatoscope est issue de la recherche académique française (CNRS Montpellier ainsi qu’INRIA et CHU de Grenoble).

Frederick Van Meer, COO chez Anatoscope, raconte : 

« Nous travaillons dans le milieu médical, à ce titre, nous devons héberger nos données de santé sur des serveurs sécurisés HDS. Nous avions regardé du côté d’un hébergeur de données de santé agréé mais vu le prix du stockage de données, ce n’était pas gérable. De plus, nous voulions que notre solution soit diffusable en streaming, donc la qualité de ce dernier et la possibilité d’y accéder partout dans le monde étaient des points indispensables ».

Problématiques :

• Rendre diffusable par streaming des logiciels de haute performance
• Assurer la qualité du service et du streaming en temps réel
• Garantir la sécurité des données tout en maîtrisant les coûts d’hébergement

« La qualité de notre streaming est un gros enjeu, annonce d’emblée Frederick Van Meer. Quand on stream une vue 3D de la conception d’un équipement médical, on ne peut pas se permettre que cela lag. Notre challenge, c’est de pouvoir diffuser notre logiciel très vite à tout le monde, sans avoir à l’installer chez les utilisateurs. Notre difficulté, c’est que son utilisation passe par un navigateur web et pas une application externe. Le nombre de technologies embarquées est donc limité ». Pari tenu : « Grâce à notre infrastructure, on peut diffuser en streaming des logiciels performants, qui ne demandent pas une machine puissante en local, un PC léger ou une tablette suffisent ».

Anatoscope a créé sa propre architecture de streaming, basée sur Amazon S3, des instances EC2 GPU, Docker et un load balancer. « Nous utilisons beaucoup d’instances GPU car nos applicatifs sont des logiciels de conception 3D assistée par ordinateur. Elles sont déployées sur nos clusters en fonction de la demande utilisateur, qu’on en ait un ou 10, sachant qu’un cas peut utiliser une instance GPU complète. Le GPU, c’est 70 à 80 % de ce que l’on fait et la réactivité d’AWS aux pics des demandes en calcul a été un point important dans notre choix ».

Autre défi à relever : garantir la sécurité des données de santé. Leur hébergement doit en effet répondre à des impératifs de sécurité précis. « Avec le streaming, elles restent d’une part toujours sur notre serveur, donc chez AWS. D’autre part, lorsqu’ils ont été agréés HDS, nous avons rapatrié nos données qui étaient chez un autre hébergeur HDS. Les coûts de stockage étaient inconcevables pour nous. On a commencé avec un coût à 55 USD/Go stockés, en passant sur Amazon S3, le coût est passé à 0,023 USD !», note le COO.

Cette migration leur a permis de simplifier leur organisation, « un micmac ! On stockait les données d’identification du patient chez un hébergeur HDS, puis on les cryptait pour les envoyer à AWS pour une durée limitée ».
En 5 ans, Anatoscope a évolué par le volume, la taille et l’activité. Si l’architecture en tant que telle n’a pas été transformée, son déploiement et les outils nécessaires ont beaucoup changé depuis le recrutement d’un DevOps qualifié sur l’utilisation d’AWS. « On faisait beaucoup de choses à la main et nous devions toujours être présents pour prévenir tout problème. Maintenant, on gagne surtout du temps - pour une application donnée - lors de la duplication des environnements (comme la création de beta ou prod à partir du travail fait sur alpha). Nous sommes passés de quelques jours à quelques heures ! ».
L’automatisation s’appuie sur des outils externes à AWS, ainsi que sur des éléments d’architecture d’AWS : des VPC isolés par clients/partenaires, des build d’AMI automatisés et des images déployées via une LaunchTemplate pour leurs instances GPU, la gestion de ces instances GPU via un AutoScaling Group, avec Lifecycle et Schedule gérés par AWS Lambda et SNS. Sur les instances API/Web, les déploiements automatiques gèrent également les enregistrements DNS sur le domaine anatoscope.fr via Route53 et les certificats web via ACM.

« Le grand avantage, relève Frederick Van Meer, c’est aussi de pouvoir dupliquer notre infrastructure AWS très facilement (essentiellement en Europe/Irlande actuellement) et avec un coût pratiquement équivalent, dans d'autres régions du monde pour répondre aux besoins de nos partenaires. Un projet est par exemple en cours aux Etats-Unis ».

Membre du programme AWS Activate, Anatoscope a bénéficié de crédits, utilisés pour tester leur infrastructure. « Sans eux, on n’aurait peut-être pas testé certaines choses. On aurait été plus frileux à l’idée de dépenser des milliers d’euros sur une solution qui n’était peut-être pas la bonne. Être accompagné par AWS nous a beaucoup aidé sur les choix techniques ». Sans compter la « grande facilité à tester rapidement les concepts d’architecture et la performance des outils pour l’intégration de nos solutions maison », comme autres critères favorisant les tests.

Et justement, le confinement a permis de constater la résilience des solutions logicielles proposées par Anatoscope. « Les utilisateurs ont pu se former au logiciel à distance, sans difficulté en se connectant simplement sur la plateforme, comme s’ils étaient à leur bureau, parce que nos logiciels sont en ligne et que nous n’avons pas de problèmes à scaler selon le nombre d’utilisateurs », estime le COO.

Cette infrastructure a également facilité le déploiement rapide de nouvelles applications. « Dans le cadre du COVID-19, on a mis en place AnatoMask, une solution qui permet de personnaliser en 3D un masque sur le visage d’un utilisateur. Il scanne son visage, envoie ses données, et on génère le plan d’un masque personnalisé imprimable en 3D », explique Frederick Van Meer. La startup a adapté une de ses applications de création de casques pour enfants atteints de plagiocéphalies. « On l’a développé et rendue disponible en quelques jours, ce qui aurait été difficile sans les serveurs AWS car le logiciel aurait dû être installé chez les utilisateurs. Là, il suffit de leur créer un compte, et une clinique peut par exemple être autonome dans la création de masques 3D pour ses salariés ».

« Grâce à AWS, on a réussi à développer une infrastructure sur 3 types de logiciels. En dentaire, le logiciel est utilisé quotidiennement par différents prothésistes. En orthopédie, nous avons réussi à signer avec un leader mondial. La suite va être de se confronter à la scalabilité de notre solution avec l’augmentation du nombre d’utilisateurs. La gestion du big data fait aussi partie de nos challenges à venir : comment stocker un volume de données médicales important, à moindre coût, sur les 5 ou 10 prochaines années. Nos cas cliniques pèsent entre 300 et 400 Mo, et on va devoir réfléchir à une solution de stockage sur le long terme (Amazon Glacier peut-être) ».

« Par rapport à nos choix techniques (rendre diffusable par streaming des logiciels de haute performance), on a réalisé avec le COVID-19 qu’on pouvait sortir une solution accessible très facilement. Comme on était focalisés sur nos applicatifs orthopédie ou dentaire, on ne s’en rendait même plus compte. On a prouvé à nouveau que nos logiciels peuvent être utilisés sans difficulté partout dans le monde, chez soi, au bureau… ».

• 3 jours pour développer l’application de personnalisation 3D de masques
  
• De $55 à $0,023/Go stocké en passant sur Amazon S3
  
• De quelques jours à quelques heures pour dupliquer les environnements