Explorer, valider, industrialiser
Notre R&D transforme des verrous scientifiques et techniques — data, IA, systèmes et santé — en solutions robustes, mesurables et déployables. Nous présentons ici nos grands axes de recherche appliquée.
Notre stratégie de R&D
Nous concentrons nos efforts sur les sujets où le « dernier kilomètre » est scientifique : robustesse, contraintes terrain, généralisation, efficacité, sécurité et validation. Notre méthode repose sur des protocoles expérimentaux reproductibles, une comparaison systématique aux baselines, et une capitalisation sous forme de briques technologiques réutilisables.
Clarifier l’incertitude scientifique/technique (données, modèles, systèmes) et définir les critères de réussite mesurables.
Construire des protocoles reproductibles : baselines, ablations, stress-tests, métriques adaptées et jeux de test.
Tester robustesse, dérive, performance et contraintes (latence, mémoire, sécurité), sur des environnements représentatifs.
Stabiliser les briques R&D via MLOps/LLMOps : versionning, tests, monitoring et intégration dans des pipelines.
Nos grands thèmes de recherche
Ces thèmes structurent notre recherche appliquée : méthodes, verrous, prototypes et validations expérimentales. Chaque page détaille les objectifs, approches et illustrations de travaux.
Prédiction & décision
Prévoir, détecter et optimiser sur des données tabulaires et des séries temporelles.Prévision court/long terme, détection d’événements rares et aide à la décision, avec protocoles anti-leakage, calibration et gestion de la dérive.
Découvrir ce thèmeLangage & Document AI
Extraire, structurer et interroger des contenus textuels et documentaires à grande échelle.Analyse de mise en page, extraction d’information, classification et recherche documentaire, avec robustesse multi-formats et validation métier.
Découvrir ce thèmeGenAI & interaction
Construire des assistants fiables : RAG, agents et interaction en langage naturel.Orchestration, contrôle de la qualité, réduction des hallucinations et évaluation continue, pour des assistants utiles et mesurables.
Découvrir ce thèmePerception multimodale
Vision, audio et 3D : modèles robustes en environnements bruités et contraints.Détection/segmentation, traitement de signaux, compression et temps réel, avec stress-tests, robustesse et généralisation multi-domaines.
Découvrir ce thèmeSystèmes & plateformes
Architecture, scalabilité et reproductibilité pour des produits data/IA robustes.Workflows et pipelines, microservices, observabilité et gouvernance technique : sécuriser le passage de la R&D à l’opérationnel.
Découvrir ce thèmeIA de confiance & efficience
Robustesse, explicabilité, frugalité : rendre les modèles fiables, compréhensibles et économes.Stress-tests, calibration, réduction de coût (taille/latence), et méthodes d’explication orientées décision.
Découvrir ce thèmeSanté & Life Sciences
Imagerie médicale et données biomédicales : méthodes robustes, multi-cohortes et orientées biomarqueurs.Segmentation et partitionnement, augmentation générative, biomarqueurs quantitatifs et extraction biomédicale, avec exigences de validation.
Découvrir ce thèmeSécurité & intégrité numérique
Détecter anomalies, manipulations et comportements adversariaux, et renforcer la résilience.Anomalies et fraude, intégrité de contenus, scénarios adversariaux et monitoring : mesures orientées risque et fiabilité.
Découvrir ce thèmeOptimisation adaptative & RL
Décision séquentielle, exploration contrôlée et validation par simulation, sous contraintes.Bandits et apprentissage par renforcement : optimiser des politiques sous incertitude avec garde-fous, simulation et métriques d’impact.
Découvrir ce thèmeTravailler en écosystème
Notre R&D s’appuie sur un mix de profils (data scientists, ingénieurs R&D, doctorants CIFRE), des collaborations académiques et des partenariats technologiques. L’objectif : accélérer la preuve, sécuriser la robustesse et raccourcir le transfert vers des solutions opérationnelles.
Doctorats CIFRE & recherche appliquée
Approfondir les verrous et produire des résultats vérifiables.- Définition d’hypothèses de recherche, protocole expérimental, ablations.
- Exploration de modèles avancés (diffusion, architectures 3D, semi-supervisé).
- Évaluation multi-cohortes / multi-domaines et analyse des échecs.
Transfert & passage à l’échelle
Transformer la R&D en briques fiables et réutilisables.- MLOps/LLMOps : versionning, tests automatisés, monitoring de dérive.
- Contraintes performance : latence, mémoire, coût d’inférence.
- Déploiement contrôlé : validation en environnement représentatif, auditabilité.
Vous voulez en savoir plus sur nos travaux R&D ?
Nous pouvons partager notre démarche, nos méthodes d’évaluation et nos résultats au bon niveau de détail.