Lauréat : Pierre-Carl Langlais
Année de concours : 2025
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Numérique, technologies logicielles & communication
Région : Île-de-France
Projet : POLIARIS
Entreprise : PLEIAS
Déjà lauréat en : Non disponible
Pleias est une startup spécialisée dans l’entraînement de modèles de langage ouverts, frugaux, nativement conformes à l’AI Act européen, qui excellent dans les tâches de traitement de données et de documents complexes.
POLIARIS : Libérer le potentiel des données d’entreprise grâce à l’IA européenne 
L’intelligence artificielle promet de révolutionner nos organisations, pourtant un paradoxe troublant émerge : alors que les entreprises accumulent des quantités astronomiques de données, la plupart demeurent inexploitées, prisonnières de formats hétérogènes et de silos informationnels. Cette richesse informationnelle inaccessible constitue l’un des plus grands obstacles de la transformation IA. 
Le piège silencieux de la préparation des données 
Derrière les promesses de l’IA se cache une réalité moins reluisante : les data scientists passent en réalité 80% de leur temps dans des tâches ingrates de nettoyage et d’harmonisation. Cette aberration transforme les talents les plus qualifiés en « plombiers de données », créant un goulot d’étranglement qui paralyse l’innovation. 
Cette situation dramatique s’aggrave dans les secteurs les plus critiques de notre économie. Les banques jonglent avec des systèmes hérités incompatibles, les hôpitaux peinent à connecter leurs données patient, les assurances restent aveugles face à des informations dispersées dans des dizaines de formats propriétaires. Chaque organisation devient ainsi prisonnière de sa propre richesse informationnelle. 
Une solution européenne innovante 
POLIARIS adresse ces challenges en proposant une technologie d’harmonisation de données basée sur des modèles d’IA générative frugaux et nativement conformes à l’AI Act européen. Notre solution transforme automatiquement les contenus non-structurés et les formats hétérogènes en actifs de données contextualisés et harmonisés directement exploitables pour tous les workflows IA, du RAG aux process agentiques en passant par le fine-tuning et RL. 
L’innovation réside dans notre approche en deux phases. Après avoir validé notre hypothèse stratégique initiale avec nos premiers clients, nous développons désormais une suite complète d’harmonisation des données d’entreprise. Cette deuxième phase s’appuie sur nos modèles Pleias de base, entièrement open source, pour créer des modèles hautement spécialisés dédiés à des tâches spécifiques. 
Notre méthodologie unique combine des techniques de mid-training ciblées avec notre approche innovante de Reinforcement Learning with Synthetic Data (RLSD). Cette combinaison permet de surmonter la rareté des données d’entraînement dans certains domaines spécialisés tout en garantissant des performances exceptionnelles. 
Nos modèles spécialisés héritent naturellement de la conformité réglementaire et de l’efficience de nos modèles de base, tout en acquérant des capacités spécifiques pour transformer des données hétérogènes en actifs structurés et interopérables. 
Une vision accessible et souveraine 
POLIARIS rend l’IA véritablement opérationnelle pour tous, de la PME au grand groupe, avec une approche européenne qui garantit souveraineté numérique et explicabilité des résultats. Notre solution représente l’aboutissement logique d’une vision ambitieuse : utiliser des modèles d’IA éthiques et frugaux pour résoudre le véritable obstacle à l’adoption de l’IA en entreprise européenne.