Une expertise enracinée dans la deeptech françaisede l'IA de confiance
AICET est conçu et opéré par Numalis, deeptech française reconnue pour son expertise dans la fiabilité des intelligences artificielles à hauts risques. Une rigueur scientifique transférée à la mesure des compétences IA, pour donner aux grands comptes un repère opposable.
Numalis : une deeptech française
experte de l'IA de confiance
Issue de la recherche scientifique, Numalis est spécialisées dans l'explicabilité et la validation de la robustesse des IA par méthodes formelles. Cette branche de l'informatique théorique exploite la logique mathématique pour démontrer la validité des informations produites par une IA.
Contrairement aux tests classiques qui se limitent à des évaluations statistiques, Numalis explore l'intégralité du champ des possibles d'un modèle d'IA grâce à son logiciel Saimple. L'objectif : détecter le niveau maximal de perturbations auquel la fiabilité du modèle est garantie.
De Saimple à AICET : une même conviction
En accompagnant pendant près d'une décennie les plus grands industriels sur la validation technique de leurs algorithmes, Numalis a identifié un angle mort majeur : la fiabilité des compétences humaines qui opèrent ces systèmes. Sécuriser le code ne suffit plus ; il faut aussi sécuriser l'adoption.
AICET est né de ce constat : appliquer à la mesure des compétences IA la même exigence scientifique et mathématique que Saimple applique à la validation des modèles. Une seule conviction : on ne pilote pas une transformation IA sans une mesure rigoureuse et auditable, ni des systèmes ni des compétences.
Repères Numalis
Saimple
Logiciel propriétaire d'analyse formelle des modèles d'IA
Levée de 5 M€
(novembre 2023)
Definvest (ministère des Armées / BPI France), La Banque Postale, MBDA, Safran Corporate Ventures
2026
Soutien renouvelé par 574 Invest, fonds d'investissement du Groupe SNCF
Partenaires de référence
SNCF (7 ans), DGA, MBDA (depuis 2019), Safran, La Banque Postale, BPI France
Du score à la stratégie IA
Docteur (PhD) en IA, Arnault Ioualalen est une figure de référence de l'IA de confiance en France. Fondateur de Numalis en 2015 puis d'AICET, il porte la conviction que la fiabilité des systèmes d'IA et celle des compétences humaines qui les opèrent relèvent d'une même exigence scientifique : mesurable, opposable, alignée sur les standards.
Son engagement normatif est concret et public : il est l'éditeur principal de la norme internationale ISO/IEC 24029 sur la robustesse de l'IA, contributeur direct à l'AFNOR SPEC 2401 (cadre français de référence pour la mesure des compétences IA) mais aussi de l'AI Act, expert international auprès des comités ISO/IEC sur l'IA de confiance, et membre actif AFNOR.
« Notre mission chez Numalis est simple : transformer l'incertitude liée à l'IA en une fiabilité absolue, vérifiable et conforme aux exigences de demain. »
Engagements normatifs
Comités ISO/IEC
sur l'IA de confiance
Expert international
AFNOR
Membre actif des comités de normalisation
Réalisations Numalis — trois cas phares
L'expérience de Numalis dans la validation des IA critiques s'est forgée auprès d'acteurs majeurs des secteurs régulés. Trois illustrations.
Problématique
Valider la fiabilité d'algorithmes de vision IA pour les écrans de bord du système européen de signalisation ERTMS, dans un domaine où la sécurité est une condition absolue. L'effet « boîte noire » du deep learning rend l'homologation traditionnelle inopérante.
Approche
Application du logiciel Saimple (méthodes formelles) pour explorer mathématiquement le champ des possibles du modèle ; injection de perturbations (flou, modifications de pixels, watermarks) afin de détecter les vulnérabilités invisibles.
Résultat
Automatisation de la certification des écrans DMI de l'ERTMS, gain de temps majeur sur la phase de validation, partenariat opérationnel de 7 ans, prise de participation de 574 Invest (fonds du Groupe SNCF) en 2026. Numalis devient une brique du standard mondial de certification ferroviaire IA.
Problématique
Intégrer progressivement des algorithmes IA dans les équipements opérationnels en garantissant intégrité, sûreté et explicabilité — exigences non négociables dans un contexte de souveraineté nationale.
Approche
Développement d'outils de supervision et de contrôle algorithmique fondés sur les méthodes formelles. Programmes secret-défense initiaux sur la fiabilité des missiles, puis extension aux systèmes IA embarqués (partenariat MBDA depuis 2020).
Résultat
Numalis reconnue comme pépite technologique stratégique pour le ministère des Armées, partenariat industriel pluriannuel avec MBDA, soutien capitalistique du fonds Definvest (BPI France) et de MBDA en direct.
Problématique
Faciliter l'adoption de l'IA dans un secteur soumis aux normes de sécurité parmi les plus rigoureuses au monde, où chaque algorithme embarqué doit pouvoir être certifié et expliqué.
Approche
Collaboration sur des solutions d'explicabilité et de validation algorithmique adaptées aux environnements aéronautiques critiques, exploitant les méthodes formelles propriétaires de Numalis.
Résultat
Prise de participation de Safran Corporate Ventures dans la levée de 5 M€ de novembre 2023. Numalis identifiée comme partenaire stratégique pour l'industrialisation de l'IA de confiance dans l'aéronautique.
Notre rigueur méthodologique
Psychométrie avancéeUne calibration minutieuse des items pour garantir des résultats fiables, sans biais et répétables.
Alignement aux standardsUne méthode en résonance directe avec les cadres AFNOR (SPEC 2401), ISO/IEC (dont la norme 24029) et IEC.
Validation continueDes revues scientifiques régulières couplées à des retours terrains issus de grands comptes partenaires.
Reconnaissances & engagements
Levée de fonds 5 M€ (2023)
Definvest (BPI France), 115K (La Banque Postale), MBDA, Safran Corporate Ventures
574 Invest
Participation 2026 du fonds d'investissement du Groupe SNCF
Membre actif AFNOR et contributeur à la SPEC 2401
Contributeur ISO/IEC
Rédacteur principal de la norme ISO/IEC 24029 (robustesse de l'IA)
Programmes France 2030
/ France Relance
+75 % de chercheurs PhD en R&D
Partenariats académiques
Université de Montpellier
Notre conviction
La mesure des compétences IA est un acte d'ingénierie scientifique, pas un exercice de communication. Conçu et opéré par une deeptech reconnue pour la fiabilité des IA critiques : AICET est un standard et non un simple baromètre.
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