Notre recherche
Les problèmes que nous avons choisi d'approfondir
À côté des produits que nous livrons, nous maintenons un bras de recherche concentré sur des problèmes difficiles à dessein : ceux où l'état de l'art bouge encore et où le résultat vaut d'être possédé. Nos produits intègrent de l'IA générative. Une partie de cette recherche travaille un niveau en dessous, sur les mécanismes mêmes de la génération et du raisonnement. La liste reste volontairement courte, travaillée en profondeur et sous contraintes d'ingénierie réelles. Les trois thèmes ci-dessous sont là où porte cet effort aujourd'hui.
Accélération de l’IA embarquée
Une voie traçable et vérifiable, du modèle entraîné jusqu’au matériel FPGA, conçu pour être certifié dans des systèmes critiques et réglementés, et pas seulement pour s’exécuter rapidement.
Lire la note Confiance et intégrité de l’informationDétecter les vidéos générées par IA
Distinguer une vraie séquence d’un faux convaincant grâce aux traces que laisse la génération, et rester fiable à mesure que les générateurs progressent.
Lire la note Perception souveraineLe radar pour une perception distribuée et en réseau
Un traitement du signal radar conçu pour une perception distribuée et en réseau, afin que de nombreux capteurs bon marché forment une image commune plutôt qu’un œil unique et vulnérable.
Lire la noteMéthode
Trois règles qui encadrent le travail
Le banc avant le terrain
Les concepts sont confrontés tôt à la physique et à de vrais composants, sur banc d'essai. Un mur coûte moins cher à heurter sur un banc qu'après déploiement.
Daté dès le premier jour
La recherche est consignée et datée au fil de l'eau : l'antériorité s'établit dès le premier stade plutôt que d'être reconstruite après coup.
Y compris les impasses
La recherche s'exécute contre des critères d'acceptation fixés avant le run, et les résultats sont rédigés quel que soit le sens dans lequel ils tombent : les impasses au même standard que les succès. Les notes ci-dessous contiennent les deux.
Le double usage, par conception
Quand un problème sert autant la vie civile que la défense, nous le concevons comme dual. Quand il relève clairement d'une capacité de défense, nous le construisons comme telle. Applicabilité terrain, robustesse opérationnelle et contraintes éthiques s'écrivent dans la spécification dès le premier prototype.
Notes de recherche
Nos travaux sur le raisonnement propre à la machine
Toutes les pistes de recherche ne deviennent pas des piliers. Certaines, nous les avons poussées jusqu’à une réponse claire, et nous les consignons intégralement.
Un modèle peut-il raisonner dans une langue qui lui est propre ?
Pourquoi un modèle pourrait penser dans un code interne compact plutôt qu'en mots : la question, les sept designs explorés, et ce qui a survécu à un test causal strict. La vue d'ensemble de la série.
Lire la vue d'ensemble Méthode & résultatUn canal de raisonnement doit se briser quand on le brouille
L'architecture à air-gap, le protocole de nécessité causale à trois interventions, et l'unique run qu'il a certifié : chiffres exacts, limites et provenance inclus.
Lire la note Résultats négatifs honnêtesComment un canal de raisonnement échoue silencieusement
Trois de nos propres impasses dans le raisonnement propre à la machine, dont la variété dangereuse qui a toutes les allures d’une réussite sur chaque tableau de bord sans porter aucune part du raisonnement, et le test qui la détecte.
Lire la noteDiscuter d’un sujet de recherche
Si l’un de ces problèmes est le vôtre, ou en est proche, nous sommes ouverts à des échanges ciblés avec des partenaires, des intégrateurs et des acteurs publics.
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