Statut R&D
JEI depuis 2026
Emotia bénéficie du statut Jeune Entreprise Innovante, ce qui souligne son ancrage scientifique et permet d'investir massivement dans la recherche.
IA appliquée, modélisation et simulation
Donner une profondeur humaine aux systèmes de décision.
Emotia développe des technologies d'intelligence artificielle, de populations synthétiques et de simulation comportementale pour analyser des scénarios complexes sans recourir à des données individuelles. Nos plateformes agréent experts R&D, data scientists et décideurs pour transformer ces simulations en recommandations actionnables.
Positionnement
Entre recherche scientifique et plateformes operationnelles.
Emotia conçoit des methodes avancees d'intelligence artificielle appliquees a l'analyse socio-economique et a la simulation de populations. L'enjeu n'est pas seulement de predire, mais de construire des environnements de decision robustes, explicables et actionnables.
L'entreprise travaille sur des populations synthetiques statistiquement representatives, la simulation de comportements et d'opinions, et l'evaluation de scenarios collectifs pour les entreprises, les acteurs publics et les organisations engagees dans des transformations complexes.
Financement
Agréement CIR en cours
La démarche CIR est activement engagée, avec l'agrément en cours de validation pour soutenir les efforts en innovation et répondre aux attentes des partenaires publics.
Activités
L'ensemble des activités d'Emotia.
Recherche appliquée en IA
Développement de méthodes originales combinant IA générative, contraintes algorithmiques et modélisation socio-économique.
Populations synthétiques
Génération de populations virtuelles cohérentes à partir de données agrégées pour reproduire la structure statistique d'une population réelle.
Simulation comportementale
Usage de LLM et de modèles hybrides pour simuler opinions, comportements individuels plausibles et dynamiques collectives.
Aide à la décision
Évaluation de scénarios économiques, sociétaux ou de politiques publiques avec des outils lisibles pour la stratégie.
Jumeaux numériques d'entreprises
Modélisation du tissu productif, des interactions entre entreprises, des dynamiques de diversification et de la résilience économique.
Développement expérimental
Prototypage de plateformes logicielles, environnements de simulation et infrastructures d'expérimentation.
IA responsable
Évaluation de l'impact environnemental des LLM, transparence des hypothèses et aide au choix de solutions plus soutenables.
Travaux pour des tiers
Missions de modélisation algorithmique, simulations sociétales et programmes R&D pour entreprises ou institutions.
Expertise
Construire des populations synthétiques et des jumeaux numériques utiles.
Le cœur d'Emotia est la construction de représentations synthétiques exploitables : citoyens, consommateurs, électeurs, panels d'opinion, mais aussi entreprises, filières et tissus productifs. Nous cherchons à obtenir des entités virtuelles plausibles, statistiquement cohérentes et directement mobilisables pour la simulation.
Cette expertise s'étend aux jumeaux numériques d'entreprises et de systèmes socio-économiques : interactions entre acteurs, diversification, résilience industrielle, scénarios de marché et arbitrages stratégiques. L'objectif reste constant : aider à explorer des décisions complexes avant de les déployer dans le monde réel.
Projets
Des produits et démonstrations issus de nos expertises.
L’observatoire ImpactLLM, comme nos plateformes Pollitics, PolyPanel et Fashion, illustre comment la recherche pilote des plateformes opérationnelles.
Opinion & simulation
Pollitics
Plateforme de simulation contextuelle pour générer des populations synthétiques représentatives et tester comportements, opinions et réactions à différents scénarios.
Visiter Pollitics
Synthetic polling
PolyPanel.ai
Démonstrateur de panels synthétiques appliqués aux marchés prédictionnels, construit sur la méthodologie Pollitics pour anticiper le positionnement de votants virtuels.
Visiter PolyPanel.ai
Panel synthetique visuel
Fashion
Démonstrateur d'analyses visuelles pilotées par panel synthétique, pour évaluer des objets créatifs ou marketing avec une lecture segmentée par audience.
Voir la demo Fashion
Observatoire responsable
ImpactLLM
Observatoire de l’empreinte carbone des grands modèles et outils de comparaison d’inférence et d’entraînement.
Lire l’observatoireIA responsable
Un axe de travail dédié à l'impact environnemental des LLM.
Emotia développe aussi des méthodes et outils pour documenter l'impact environnemental des grands modèles de langage, rendre explicites les hypothèses de calcul et outiller des décisions technologiques plus responsables.
Cet axe prend forme avec ImpactLLM, un outil ouvert pour estimer et comparer l'empreinte environnementale de différents modèles, en inférence comme en entraînement.
En parallèle, le livre Intelligence artificielle et environnement (Dunod, 2022) expose les trajectoires concrètes d'une IA sobre et responsable : transparence des modèles, gouvernance des impacts et sobriété industrielle.
Capacites
- Comparaison énergie et carbone entre modèles
- Méthodes transparentes, hypothèses explicites, sources reliées
- Aide au cadrage d'une gouvernance IA plus robuste
Applications
- Choix d'architecture et de fournisseurs
- Évaluation préalable d'un usage LLM
- Documentation d'une trajectoire numérique responsable
Publications & références
Des travaux publiés qui soutiennent cette expertise.
2026
Transparent Screening for LLM Inference and Training Impacts
Documente le cadre ImpactLLM pour estimer les impacts d'inférence et d'entraînement, en détaillant le parseur de scénarios naturel, les proxys bornés et les tableaux comparatifs publiés.
2026
Exact Synthetic Populations for Scalable Societal and Market Modeling
Travail sur la génération exacte de populations synthétiques pour la modélisation sociétale et de marché à grande échelle, combinant contraintes statistiques et scénarios R&D.
2026
Georgia AI report
Co-produit avec BTU University (Géorgie) pour analyser les usages de l’IA dans les politiques publiques et la gouvernance responsable des institutions académiques.
2025
A Declarative Framework for Large Language Model Integration: Towards a New Theory of Task-Specific AI Orchestration
Présente un cadre déclaratif pour composer les LLM à la volée, piloter des orchestrations complexes et maintenir des chaînes de contrôle explicites.
2025
LLMs, Virtual Users, and Bias
Publication sur les utilisateurs virtuels, les biais et la prédiction de questions d'enquête sans données humaines, avec un accent sur la fiabilité statistique.
2024
Declarative Integration and Management of Large Language Models through Finite Automata
Démontre comment gérer la configuration d'LLM via des automates finis pour garantir des communications responsables et documenter la validité des séquences.
2023
Toward Sustainable Artificial Intelligence
Article sur les usages de protection environnementale, la sobriété logicielle et les enjeux d'une intelligence artificielle plus soutenable.
2022
Intelligence artificielle et environnement
Livre coécrit par Arnault Pachot sur l'IA et l'environnement, proposant des guides concrets pour la sobriété numérique et la gouvernance des impacts.
Équipe fondatrice & contact
Nos fondateurs, vos interlocuteurs pour IA responsable
Arnault et Thierry combinent direction, recherche et engagements responsables. Contactez-les pour développer vos simulations, populations synthétiques ou analyses d’impact.
Arnault Pachot – Founder & CEO
Chercheur, entrepreneur et conférencier GreenIT, fondateur d’OpenStudio (2006-2023), docteur en informatique (UCA) spécialisé en résilience industrielle.
LinkedIn ArnaultThierry Petit – Co-founder & CSO
Chercheur en IA et programmation par contraintes (PhD, HDR), directeur scientifique avec 20+ ans d’expérience académique et R&D, spécialisé en IA explicable, populations synthétiques et programmation par contraintes.
LinkedIn Thierry
Siège social – Emotia SAS
27, rue Marbeuf
75008 Paris
Basés à STATION F – Fighters Program
5 Parvis Alan Turing
75013 Paris