Recherche & Développement
REMIS - Une recherche appliquée en infrastructure probatoire pour l’IA à haut risque
Notre programme phare de R&D s’appelle REMIS. Il introduit une catégorie nouvelle - l’infrastructure probatoire - pour que les événements critiques d’un système d’IA puissent être scellés, horodatés par un service qualifié eIDAS 2, et vérifiés indépendamment par un tiers. Cryptographie appliquée, droit français de la preuve, AI Act - et des partenaires académiques pour garder le lien entre science et usage réel.
Ce que nous explorons
Des problèmes qui méritent d’être bien résolus
Chaque axe existe parce qu’il reste un écart réel entre ce que les outils actuels offrent et ce dont les organisations ont besoin pour faire confiance à un système ou à un enregistrement.
Prouver sans montrer
Prouver qu’une chose est authentique exige souvent d’en montrer plus que nécessaire. Nous travaillons sur des méthodes qui permettent à un tiers - un auditeur, un régulateur, un juge - de confirmer ce qu’il a besoin de savoir : qu’un système d’IA à haut risque a bien produit un résultat donné, qu’un enregistrement n’a pas été altéré, ou qu’un jeu de données satellite provient bien de la source revendiquée - sans exposer le système sous-jacent, ses données ou d’autres contenus sans lien. L’objectif : une vérification à la fois rigoureuse et minimale.
Une confiance qui résiste au temps
Une preuve produite en 2026 doit rester vérifiable en 2035, lorsqu’une décision est enfin contestée. Les éléments de preuve qu’un système d’IA à haut risque laisse derrière lui doivent tenir face à un contrôle longtemps après l’événement. Les chaînes de provenance satellite doivent rester vérifiables longtemps après la fin de la mission. Les méthodes cryptographiques et les formats évoluent - nous cherchons des protections qui restent valides des années après la production de la preuve, pas seulement au moment de la signature.
Une recherche qui fonctionne dans les mains de vraies équipes
Une recherche utile s’intègre proprement à un produit, en gardant les choses simples. Nous traitons la capacité à déployer comme une contrainte de conception dès le départ. La mesure d’une bonne recherche, c’est qu’un responsable conformité, un auditeur ou un analyste SIG puisse s’y fier chaque jour sans même le savoir.
Tenir là où les enjeux sont plus élevés
Les systèmes d’IA à haut risque relevant de l’AI Act doivent produire des preuves qui résistent à un examen indépendant. Les plateformes publiques souveraines tiennent des journaux d’audit en ajout seul que les autorités peuvent inspecter. Les jeux de données géospatiales doivent rester attribuables à leur source. Nous utilisons ces contraintes concrètes pour tester nos hypothèses tôt - pas pour en découvrir les limites quand il est trop tard.
Où en est le travail
Ce qui est dans le produit, ce qui est encore en construction
Nous essayons de garder une ligne claire entre ce qui fonctionne déjà, ce qui s’améliore, et ce qui reste une question ouverte. Sans ambiguïté.
Déjà en production
L’hébergement souverain en France, l’isolation stricte des données et la traçabilité de bout en bout sont déjà en production dans nos produits. Des journaux d’audit en ajout seul et des preuves d’intégrité - empreintes, signatures et horodatage RFC 3161 - sont livrés aujourd’hui dans des plateformes comme Dacleo et Régiva. Les fondements d’une architecture souveraine et auditable sont déjà déployés.
En amélioration continue
La performance du scellement REMIS, la fiabilité de la vérification indépendante et la simplicité d’intégration font l’objet d’un travail permanent. Nous mesurons les progrès à partir de déploiements réels, pas de benchmarks théoriques.
Sujets de recherche actifs
La vérifiabilité à long terme reste un défi ouvert - qu’il s’agisse des preuves qu’un système d’IA à haut risque a produites il y a des années, d’un journal d’audit qui doit survivre à ceux qui l’ont créé, ou d’un jeu de données satellite dont la chaîne de provenance doit survivre à la fin de la mission. La divulgation sélective aussi : permettre à une partie de prouver un fait tiré d’un enregistrement sans en exposer le reste. Ce sont les problèmes sur lesquels nous travaillons actuellement avec des partenaires académiques et institutionnels.
Notre cap
L’objectif à long terme est une infrastructure où la confiance placée dans les systèmes et les enregistrements critiques est suffisamment claire et robuste pour être mobilisée dans les contextes les plus exigeants - hôpitaux, grandes collectivités, IA à haut risque, situations juridiques sensibles - sans ajouter de friction pour les personnes qui l’utilisent au quotidien.
Notre méthode
Relier la recherche, le produit et le terrain
Partir d’un problème vécu
Nous commençons par des questions concrètes : qu’est-ce qui manque aujourd’hui aux organisations, aux auditeurs et aux équipes qui doivent faire confiance à un système ou à un enregistrement ? La recherche doit répondre à cela.
Tester tôt
Nous préférons confronter une idée rapidement à la réalité plutôt que de la laisser séduisante mais abstraite trop longtemps.
Documenter ce qui marche
Nous gardons une trace claire des hypothèses, des limites et des résultats. Cela aide autant l’équipe produit que les partenaires académiques ou institutionnels.
Faire le lien entre science et usage
Notre ambition n’est pas seulement de trouver. C’est aussi de transformer un bon résultat de recherche en service réellement utile au quotidien.
Collaborations
Un travail de recherche ouvert aux bons partenaires
Doctorats CIFRE
Nous sommes ouverts aux projets doctoraux qui veulent relier recherche exigeante et problème concret de confiance documentaire.
Laboratoires et écoles
Nous cherchons des collaborations avec des équipes qui aiment autant la qualité scientifique que l’impact réel sur les usages.
Projets collaboratifs
Nous pouvons contribuer à des projets collectifs dès lors qu’ils gardent un lien clair avec les besoins des organisations et des personnes concernées.
Contextes exigeants
Certaines recherches comptent encore plus là où l’erreur coûte cher
Institutions publiques et services sensibles
Les systèmes d’IA à haut risque relevant de l’AI Act, les plateformes publiques souveraines et les services de données géospatiales imposent chacun des contraintes de vérification non négociables - des preuves infalsifiables qu’un auditeur ou un juge peut contrôler de façon indépendante, des journaux en ajout seul que les autorités publiques peuvent inspecter, et des chaînes de provenance attribuables à leur source.
Ces contextes nous obligent à garder un haut niveau de rigueur tout en restant centrés sur l’usage réel des agents et des équipes.
Écosystème cyber et défense
Une partie de nos travaux peut aussi intéresser des environnements où la discrétion, la continuité et la confiance documentaire sont critiques. Nous avançons sur ces sujets avec prudence et avec les bons interlocuteurs.
Si vous travaillez sur ces enjeux et cherchez un partenaire de recherche ou de démonstration, parlons-en.
Voir le programme REMISCe que nous protégeons, ce que nous partageons
Une approche simple de la propriété intellectuelle
Ce qui nous différencie
Nous protégeons ce qui fait réellement la singularité de notre travail et ce qui mérite d’être gardé comme avantage durable pour l’entreprise.
Ce qui gagne à être discuté
Nous voulons aussi partager ce qui bénéficie à la discussion scientifique, à la vérification par des tiers et à la compréhension du sujet par nos partenaires.
Pour parler de recherche, de publications ou d’un partenariat : contact@domselardi.com
Collaborer avec nous
Vous êtes chercheur, laboratoire, organisme de financement ou industriel et souhaitez explorer ces sujets avec nous ? Écrivez à notre équipe.
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