13 juillet 2026 - [ Actualités ]
Dans un contexte où la maîtrise des données techniques et la valorisation des connaissances métier deviennent des leviers clés de performance pour les industriels, Gencior développe des solutions d’intelligence artificielle neurosymbolique capables de transformer les savoirs individuels en une connaissance collective, fiable et directement exploitable.
Dans cette interview, les cofondateurs de Gencior reviennent sur la genèse de leur projet, leur approche technologique différenciante et les enjeux liés à l’intégration de l’IA dans des environnements industriels exigeants. Une immersion au cœur d’une innovation qui repense la gestion des connaissances et illustre le potentiel de l’IA sur mesure au service de l’ingénierie.
Pouvez-vous, s’il vous plaît, vous présenter en quelques mots et nous expliquer ce qui a réuni votre trio autour de ce projet ?
Sébastien est le CEO de l’entreprise, qu’il a cofondée à l’issue de son doctorat en IA neurosymbolique avec Sarah et Sacha. Sacha, quant à lui, occupe le poste de CTO. Après un parcours d’ingénieur, il a travaillé dans des start-ups ainsi que dans de grandes entreprises nationales avant de fonder Gencior. Enfin, Sarah est elle aussi docteure en IA neurosymbolique. Troisième membre fondatrice de Gencior, elle occupe le poste de CSO, où elle pilote les activités de R&D.
Nous avons toujours été animés par la fibre entrepreneuriale. Sarah n’en est d’ailleurs pas à son coup d’essai, ayant déjà fondé une première entreprise par le passé. Ce qui nous a réunis, c’est cette volonté commune d’entreprendre, combinée à notre passion pour l’informatique et, plus particulièrement, pour l’intelligence artificielle.
Sébastien, vous êtes Docteur en IA et le visionnaire derrière Gencior. Après un parcours académique de haut niveau, vous avez choisi de co-fonder une structure dédiée à l’IA industrielle plutôt que de rester dans la recherche pure. Pouvez-vous nous expliquer quelle est la mission de Gencior et comment elle se distingue des solutions généralistes ?
Notre mission est de transformer les savoirs individuels en une connaissance collective, actionnable à l’échelle de toute l’organisation. En restituant la bonne expertise au bon moment, Gencior permet d’éliminer les erreurs répétitives et de libérer la productivité des équipes.
Là où les solutions généralistes proposent des réponses de surface, nous concevons nos outils pour des domaines techniques précis. Cette approche sur mesure nous permet de créer des solutions parfaitement intégrées aux processus quotidiens des équipes, et nativement optimisées pour manipuler des connaissances techniques complexes.
Sacha, en tant que CTO, vous êtes le garant des infrastructures et de la sécurité des données. Pour un bureau d’études ou un industriel, la propriété intellectuelle est le nerf de la guerre. Comment garantissez-vous techniquement cette souveraineté numérique, notamment face aux risques de fuite de données sur des serveurs étrangers ?
La souveraineté numérique est au cœur de notre modèle. L’ensemble de nos solutions est déployé soit en France, soit directement chez nos clients, sur leurs propres infrastructures, par nos équipes. Aucune donnée ne transite par des serveurs étrangers.
Ce choix découle de deux valeurs fondatrices de Gencior : la souveraineté et la sobriété. Concrètement, nous n’avons recours à aucune solution externe : pas d’API tierce, pas de service cloud étranger. Cela nous amène à développer des solutions entièrement spécifiques, conçues sur mesure autour des processus métier de chacun de nos clients.
Ce parti pris a un double bénéfice : nos solutions sont plus sobres en énergie, car dimensionnées au juste besoin, et plus performantes, car parfaitement adaptées au contexte industriel de nos clients. La propriété intellectuelle de nos clients reste ainsi totalement maîtrisée, de bout en bout.
Sarah, vous êtes spécialiste en IA neuro-symbolique, une approche hybride qui dépasse le simple apprentissage statistique des modèles classiques. Pouvez-vous nous éclairer sur cette technologie et nous expliquer pourquoi elle est indispensable pour traiter des données industrielles complexes ?
En IA neuro-symbolique, on ne se contente pas d’exploiter les éléments statistiques issus des données. Le terme « symbolique » recouvre toutes les techniques d’IA permettant également d’exploiter les connaissances métier. En industrie, on opère dans des contextes fortement contraints (le respect des lois physiques de notre monde est déjà en soi une contrainte importante) tout en manipulant un volume important de données (issues de l’IIoT, de logiciels de CAO, etc.).
Les technologies neuro-symboliques réunissent le meilleur des deux mondes : l’apprentissage automatique sur les données passées et le respect des exigences métier.
Dans les bureaux d’études, nous traitons des documents à forte portée juridique et technique, tels que des plans ou des CCTP. Comment vos solutions nous permettent-elles d’atteindre une précision nominale et d’éviter les “hallucinations” des LLMs classiques lors de l’extraction de contraintes réglementaires ?
C’est une question cruciale. Face à des documents à forte portée juridique comme les CCTP ou les plans, l’erreur n’est tout simplement pas une option. C’est pourquoi nous ne suivons pas la tendance actuelle du « tout-LLM ».
Pour atteindre une précision nominale, nous capitalisons sur notre cœur d’expertise : l’IA neurosymbolique. Cette approche hybride combine la puissance contextuelle des LLMs avec la rigueur absolue de la logique mathématique et des graphes de connaissances. En clair, nous appliquons des règles métier strictes qui agissent comme des garde-fous inviolables, éliminant ainsi le risque d’hallucination.
Nous ne développons pas une IA généraliste, mais des solutions verticalisées, nativement conçues pour maîtriser la complexité et les normes du bâtiment et de l’ingénierie.
Au-delà de la simple recherche documentaire, comment parvenez-vous à transformer les “archives passives” en un véritable capital de connaissance actif, capable d’aider les ingénieurs à piloter les projets futurs grâce au retour d’expérience automatisé ?
Nos solutions sont conçues pour s’intégrer nativement dans le flux de travail de nos clients. L’enjeu n’est pas de chercher l’information, mais de la faire venir à l’ingénieur : nous poussons la connaissance pertinente, souvent enfouie dans des archives dispersées, précisément au moment où l’utilisateur en a besoin pour travailler.
Les connaissances de l’entreprise cessent d’être passives pour devenir un capital actif, presque organique, qui évolue avec les équipes. Les retours d’expérience des utilisateurs au sein de nos outils servent alors à affiner son comportement. Cela est rendu possible par l’intelligence artificielle, certes, mais surtout par notre capacité à modéliser finement le contexte technique et les enjeux métiers propres à chaque domaine.
Pour conclure, quelle est votre conviction profonde sur la place de l’expertise humaine face à l’automatisation croissante des tâches d’ingénierie dans les cinq prochaines années ?
Nous sommes convaincus qu’il est inapproprié de remplacer l’humain. Il est essentiel que l’être humain demeure le seul décisionnaire, en contrôlant et validant l’ensemble des décisions.
L’automatisation et l’intelligence artificielle sont des technologies puissantes et passionnantes, mais elles doivent être utilisées comme des outils au service de l’humain, afin de lui permettre de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée et de renforcer sa productivité et sa créativité.