Explorer les frontières
de l'intelligence artificielle.
La recherche est le socle de tout ce que construit A³RIA. Nous investiguons les technologies émergentes pour préparer les solutions intelligentes de demain.
Domaines de recherche
Notre programme de recherche couvre les domaines les plus stratégiques de l'intelligence artificielle moderne.
Intelligence Artificielle Générale
Exploration des architectures cognitives avancées et des systèmes IA capables de raisonnement multi-domaine. Nous étudions les fondements théoriques pour dépasser les limites des IA spécialisées.
Machine Learning & Deep Learning
Développement et optimisation d'architectures de réseaux de neurones pour la vision, le langage et la perception. Recherche sur l'efficacité des modèles et l'apprentissage à faible supervision.
IA Générative
Étude des modèles de langage de grande taille (LLMs), des modèles de diffusion et des architectures génératives. Exploration des applications dans la création de contenu, le code et la synthèse de données.
Technologies Émergentes
Veille et expérimentation sur les technologies IA de nouvelle génération : edge AI, neuromorphique, IA quantique et informatique IA distribuée. Positionnement stratégique sur les tendances de demain.
Axes de recherche
Modèles de langage adaptatifs
Fine-tuning et adaptation de LLMs pour des domaines métier spécifiques avec peu de données.
Systèmes multi-agents
Orchestration d'agents IA autonomes pour la résolution de problèmes complexes et la prise de décision distribuée.
IA explicable (XAI)
Développement de méthodes pour rendre les décisions IA interprétables et auditables par les humains.
Apprentissage fédéré
Entraînement de modèles sur des données distribuées sans centralisation, préservant la confidentialité des données.
Stack technologique
Dernières publications
Adaptation efficace des LLMs pour les domaines métier verticaux
Étude comparative des techniques de fine-tuning (LoRA, QLoRA, PEFT) appliquées à des cas d'usage sectoriels avec analyse des compromis performance/coût.
Lire la suiteArchitectures multi-agents pour l'automatisation de workflows complexes
Expérimentation sur l'orchestration d'agents autonomes spécialisés pour la résolution de tâches multi-étapes dans des environnements dynamiques.
Lire la suiteRAG augmenté : amélioration de la pertinence par ré-ranking hybride
Protocole de recherche sur l'amélioration des systèmes de génération augmentée par récupération, combinant dense retrieval et sparse ranking.
Lire la suiteRejoindre la recherche A³RIA
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