Boostheat stoppe définitivement la production et se recentre sur son bureau d’études.
À l’automne dernier, Boostheat, en proie à d’importantes difficultés financières, avait entamé une procédure de sauvegarde devant le tribunal de commerce de Lyon. Celle-ci est désormais terminée, avec une issue positive, puisque le projet de retournement de l’activité a convaincu la juridiction lyonnaise. Une décision qui valide définitivement l’offre de reprise par HBR Investment Group, ainsi que « l’ensemble des actions menées depuis plusieurs mois, en particulier sur la restructuration opérationnelle et financière de l’entreprise », indique l’entreprise dans un communiqué de presse.
« Nous avons réussi à convaincre l’ensemble des organes de la procédure de la pertinence de ce plan ambitieux construit sur les fondamentaux technologiques et humains de Boostheat, une situation financière largement assainie et un soutien significatif d’HBR Investment Group, a commenté Hugo Brugière, président-directeur général de l’entreprise. Nous pouvons désormais nous concentrer pleinement sur le retournement de Boostheat. Avec une technologie de rupture hors du commun et une équipe d’experts pleinement mobilisés dans l’action, je suis convaincu que Boostheat a tous les atouts pour mener à bien sa nouvelle orientation stratégique. »
Boostheat a abandonné son activité productive à Vénissieux. Sur son site d’Usin Lyon Parilly, l’entreprise n’a conservé que des bureaux et des laboratoires, dans des locaux plus adaptés. Elle se focalise désormais sur le développement de la compression thermique et de logiciels. Et annonce, à ce sujet, avoir reçu une lettre d’intention de la part d’un acteur industriel de la valorisation de la biomasse, pour un projet de partenariat de développement sur une nouvelle solution logicielle « edge IoT ».
« Ce projet de partenariat associerait des tests pilotes opérationnels en intégrant la solution logicielle ‘edge IoT’ développée par Boostheat dans les machines, indique le groupe. Cette solution innovante permet de traiter les données collectées au sein même de la machine plutôt que dans le Cloud pour fournir des informations sur l’efficacité et la productivité de la machine. Ceci réduit les temps et les coûts de traitement des données et améliore l’efficacité des process. »
