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Nous contribuons à la révolution de l'IA avec notre laboratoire de R&D.

Au cœur de notre ADN se trouve Novelis Research, notre laboratoire interne de R&D composé de docteurs et de chercheurs en IA. 25 % de nos revenus sont investis dans la recherche fondamentale sur les principes essentiels de l'IA et de l'IA générative.

Notre engagement

Un pied dans l'avenir.

Chez Novelis, nous nous engageons à utiliser les nouvelles technologies comme des outils pour mieux répondre aux défis opérationnels de nos clients et ainsi les accompagner dans leur transformation. C'est pour répondre à ces besoins que nous avons mis en place un laboratoire ambitieux en termes de recherche et de développement, avec des investissements conséquents.

C'est de ce laboratoire qu'est née LeBrain, la plateforme d'IA d'entreprise que nous éditons.

« Nous souhaitons avoir un pied dans l'avenir et participer à la construction de ce futur en investissant dans la recherche scientifique et la construction des technologies de demain. L'innovation fait partie intégrante de l'ADN de Novelis. »

El Hassane Ettifouri, associé et directeur de l'innovation

Nos axes de recherche

Trois visions qui guident le laboratoire.

Intelligence artificielle
L'IA occupe une place prépondérante dans l'espace numérique des organisations. Sa connaissance et sa maîtrise, la capacité à déployer des projets autour de l'IA et à répondre aux enjeux métier demandent beaucoup de temps pour être acquises : c'est le travail que nous menons depuis notre création.
Automatisation intelligente
La RPA (robotic process automation, robotisation des processus métier) réunit l'ensemble des outils et techniques permettant d'automatiser les processus métier. Novelis est un pionnier de la RPA et met l'automatisation intelligente en application au sein même de la société.
Génie logiciel
L'IA est présente dans de nombreux domaines, de la médecine à l'automobile en passant par l'industrie. Ces dernières années ont vu de grandes avancées en matière d'IA et de génie logiciel : nous souhaitons faire avancer la science vers des développeurs artificiels.

Publications scientifiques

Le laboratoire publie dans la presse scientifique.

Le laboratoire R&D de Novelis contribue aux avancées de la recherche autour de l'IA à l'échelle mondiale. Titres en français, articles rédigés en anglais.

Juillet 2024 · IA multimodale
Optimisation des agents d'interface utilisateur graphique pour l'ancrage des instructions visuelles utilisant des systèmes d'IA multimodale
Publiée sur arXiv et soumise à la revue Engineering Applications of Artificial Intelligence. Présente SIC (Search Instruction Coordinates), une solution multimodale qui localise, à partir d'une instruction en langage naturel et d'une capture d'écran, le composant d'interface sur lequel l'instruction doit s'exécuter.
Juin 2024 · Modèles de langage
Évaluation comparative des modèles de langage open source pour une réponse efficace aux questions dans les applications industrielles
Publiée sur arXiv et soumise à la revue Engineering Applications of Artificial Intelligence. Compare des modèles open source et propriétaires sur la réponse aux questions, pour identifier des modèles légers, utilisables sur processeur classique, aux performances comparables.
Avril 2024 · Génération de code
Modèles de langage profonds à bas coût : enquête et évaluation des performances sur la génération de code Python
Publiée sur arXiv et soumise à la revue Engineering Applications of Artificial Intelligence. Évalue des modèles compatibles avec un processeur classique, propose un prompt de raisonnement pas à pas et un jeu de 60 problèmes de programmation.
Septembre 2023 · Raisonnement des LLM
Évaluation de la capacité de raisonnement des grands modèles de langage en apprentissage sans exemple, et amélioration des performances par les prompts
Publiée chez Elsevier (ScienceDirect). Évaluation technique sur onze jeux de données de raisonnement, et proposition de prompts qui améliorent les performances des modèles étudiés.
Mai 2023 · Raisonnement des LLM
Évaluation des performances de raisonnement en apprentissage sans exemple
Publiée sur arXiv. Première version de l'étude précédente, sur onze jeux de données de raisonnement.
Mai 2023 · Génération de code
Une revue complète des méthodes de référence pour la génération de code Java à partir d'un texte en langage naturel
Publiée chez Elsevier (ScienceDirect). Revue de l'évolution des modèles d'apprentissage profond pour la génération de code Java, de leurs jeux de données et de leurs métriques.
Février 2023 · Génération de code
JaCoText : un modèle pré-entraîné pour générer du code Java à partir du langage naturel
World Academy of Science, Engineering and Technology, présenté à la Conférence internationale sur la génération et l'implémentation de codes (Paris, octobre 2022).
Juin 2021 · SQL
Génération de requêtes SQL à partir du langage naturel : un modèle séquence à séquence fondé sur l'architecture Transformers et des règles d'association
Journal of Computer Science, volume 17, n° 5, 2021. Un nouvel état de l'art sur le jeu de données WikiSQL pour la génération de SQL faiblement supervisée.
Août 2020 · SQL
Réseaux neuronaux artificiels pour la conversion de texte en SQL : état de l'art
Conférence internationale sur les technologies intelligentes de l'information et de la communication, Springer.
Août 2020 · Génération de code
NL2Code : un corpus et un analyseur sémantique pour passer du langage naturel au code
Conférence internationale sur les technologies intelligentes de l'information et de la communication, Springer. Objectif à long terme : créer une application à partir d'une spécification écrite en langage naturel.
Juillet 2020 · SQL
Génération de SQL à partir du langage naturel par apprentissage supervisé et réseaux neuronaux récurrents
Conférence internationale sur l'intelligence artificielle et les applications industrielles, Springer.
Décembre 2019 · SQL
Text2SQLNet : des réseaux arborescents sensibles au type syntaxique pour la conversion de texte en SQL
Conférence internationale Europe, Moyen-Orient et Afrique du Nord sur les systèmes d'information et les technologies d'apprentissage, Springer.

Livre blanc · 12 mai 2026

De la RPA à l'IA agentique gouvernée

L'automatisation est entrée dans une nouvelle phase. Après la RPA et les workflows classiques, les entreprises doivent désormais gérer des processus plus variables, plus documentaires et plus dépendants du contexte métier. Le véritable enjeu devient l'industrialisation : gouvernance, sécurité, auditabilité, intégration au SI et pilotage de la performance.

Dans ce livre blanc, notre Lab R&D en IA partage une approche concrète pour passer du prototype IA à des systèmes fiables, supervisés et exploitables à grande échelle.

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Classements internationaux

Reconnus aux côtés des leaders de l'IA.

Les travaux du laboratoire sur la génération de code et de requêtes à partir du langage naturel ont été distingués lors de challenges de recherche internationaux.

1erChallenge CodeXGLUE, organisé par Microsoft, décembre 2021
2eChallenge SPIDER, organisé par l'Université de Yale, mars 2021
7eChallenge WikiSQL, organisé par l'Université Cornell, mars 2021

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Nos chercheurs et nos experts répondent à vos questions.

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