France 2030 : 28 nouveaux lauréats de l’Appel à projets « Pionniers de l’IA »

Lancé en septembre 2025 dans le cadre de la troisième phase de la stratégie nationale pour l’IA, l’appel à projets (AAP) « Pionniers de l’IA » financé par France 2030 a pour ambition de faire de la France un précurseur de l’innovation technologique en intelligence artificielle. Il vise à repérer les nouvelles technologies d’IA et leurs applications les plus prometteuses afin de soutenir leur développement et ainsi gagner en compétitivité et en souveraineté dans les différents secteurs : robotique industrielle, santé, sécurité, transition écologique, production et distribution d’énergie, industries manufacturières. 

Ce dispositif est opéré, pour le compte de l’État, par Bpifrance et l’Agence de programmes « Numérique, algorithmes, logiciels et usages » (NALU) portée par l’Inria. En exploitant le plein potentiel des modèles et systèmes d’IA avancés, l’objectif est de repousser l’état de l’art et de transformer les modes de production dans les industries, en positionnant la France comme pionnière en la matière.

Les « Pionniers de l’IA » est un dispositif au fonctionnement novateur, en format challenge « en entonnoir », dans lequel les projets sont sélectionnés par phase. A l’issue de chaque phase, une évaluation de la pertinence technologique et économique des projets conduit à ne sélectionner pour la phase ultérieure que les projets qui maintiennent un haut niveau d’ambition. A chaque étape de sélection l’expertise croisée de Bpifrance et Inria permet d’asseoir la pertinence des décisions de financement au regard des enjeux technologiques et sectoriels de l’IA.

Les 28 projets lauréats (voir liste ci-dessous) de cette deuxième relève illustrent la diversité et l'ambition de l'innovation française en intelligence artificielle.

La santé concentre la part la plus importante des projets retenus : diagnostic prédictif en oncologie, prévention de la récidive d'AVC, etc. : autant d'applications susceptibles de transformer à la fois la qualité des soins et l'efficience de notre système de santé. L'industrie et la robotique constituent le deuxième grand axe : simulation physique accélérée, inspection automatisée des lignes de production, etc. Des solutions innovantes pour lever des verrous de productivité et de compétitivité de filières manufacturières françaises. Les lauréats répondent également aux enjeux de souveraineté et de sécurité avec par exemple des projets de détection précoce des opérations d'influence ou bien de transition écologique, notamment avec des innovations pour gestion des réseaux électriques.

La première relève de l’AAP « Pionniers de l’IA » avait permis de soutenir 23 projets. Au total, ce sont désormais 51 projets qui sont soutenus par l’Etat dans le cadre de cet appel à projets.

Il s’agit de la deuxième vague de projets nouvellement admis pour un soutien à leurs premières phases, dont les travaux seront audités en courant 2027 :

AGENTICHIP d'IMIND (microélectronique)

AgentiChip développe une plateforme d’IA générative de rupture, renforçant la souveraineté européenne (déployable localement ou en mode SaaS) dédiée à la conception microélectronique sous ses trois axes analogique, numériques et mixte. La solution se positionne comme agent collaboratif des équipes « AI-Augmented » avec des objectifs mesurables en gain de productivité, une réduction des coûts, tout en augmentant la qualité finale et en maitrisant la consommation.

AIPIPE de SKIPPER NDT (maintenance industrielle)

Le projet développe un cadre d’IA générative pour résoudre des problèmes inverses physiques à partir de mesures industrielles bruitées et incomplètes. Il combine un modèle génératif conditionnel, un simulateur électromagnétique différentiable et un module Sim-to-Real exploitant les données non étiquetées. L’approche produit une distribution de solutions avec incertitude calibrée, plutôt qu’une estimation unique fragile. L’objectif est d’améliorer les performances de la technologie Skipper NDT permettant d’automatiser la maintenance d’infrastructures d’énergies enterrées pour en assurer la sécurité et l’efficacité opérationnelle, et à terme de proposer une plateforme modulaire d’inversion physique pour infrastructures critiques.

APHRODITE AI de SAGACITY HEALTH (santé)

Plateforme d’IA agentique orchestrant des agents scientifiques capables d’analyser de manière autonome des données multidimensionnelles et de générer des explications mécanistiques multi-causales pour identifier des cibles thérapeutiques et évaluer leur druggabilité en une seule étape. Elle permet d’optimiser la chimie des molécules, de décrypter les mécanismes de résistance et d’anticiper les échecs thérapeutiques. Appliquée à l’oncologie avec l’intégration du microbiote intra-tumoral, la plateforme ouvre de nouveaux horizons thérapeutiques et accélère la découverte de nouveaux médicaments efficaces et moins toxiques.

ARGOSAI de MAGIC LEMP (veille stratégique)

Le projet ARGOS vise à développer un modèle de fondation d'IA souverain pour la modélisation causale et la prédiction des dynamiques narratives. ARGOS opère un changement de paradigme par rapport aux outils actuels en passant de la corrélation (comptage) à la causalité (compréhension).

BEEPFAKE de l’INRIA (sécurité)

Beepfake développe une solution de rupture pour protéger les données (audio, images, vidéos) en les rendant inexploitables par les modèles de deep learning non autorisés. Le projet R&D doit valider la faisabilité technique des mécanismes de défense et les rendre évolutifs pour rester inviolables.

BIOSIA 2 de LUTECE DYNAMICS (imagerie biologique)

Lutèce Dynamics, jeune entreprise innovante, a mis au point un module optique de rupture permettant de caractériser l’activité et la santé d’échantillons biologiques, sans marquage chimique et de manière non destructive. La première phase du projet consiste à étudier la faisabilité d’algorithmes d’IA de segmentation et de classification d’images obtenues par le module optique, afin d’automatiser la remontée de biomarqueurs biologiques.

CERTISEN AI de l’INRIA (réseaux)

Certisen vise à produire des outils innovants pour la prochaine génération des réseaux de communication Time Sensitive Networking (TSN) pour systèmes critiques, notamment dans les secteurs automobile, industriel et aérospatial. En particulier, le projet a pour objectif de produire et certifier formellement les configurations de réseaux TSN. Ceci demande de combiner la rigueur des preuves mathématiques et la puissance de l’intelligence artificielle générative pour concevoir et certifier des configurations performantes.

CRESCENDO de l’INRIA (robotique industrielle)

Le projet CRESCENDO fait progresser la pile logicielle robotique open source MAESTRO — dont Pinocchio, référence open-source pour la dynamique des robots — en développant Simple, un simulateur différentiable dont les dérivées analytiques ouvrent la voie à un apprentissage robotique frugal, ancré dans la physique.

DECLIK ELECDOM d'ENERTECH (énergie)

Le projet DECLIK Elecdom, porté par Enertech SCOP (PME française spécialisée dans l’analyse des consommations énergétiques), vise à développer une solution SaaS de désagrégation des courbes de charge électriques résidentielles à partir des données Linky, en combinant IA et modélisation physique. Le projet est mené en partenariat avec le CRAN (Université de Lorraine/CNRS), expert en IA et traitement du signal.

DEEPSOILPINN de MICROHUMUS (agriculture)

DeepSoilPINN développe une plateforme d'intelligence artificielle de nouvelle génération pour la vérification du carbone des sols agricoles (MRV), mobilisant les réseaux de neurones informés par la physique (Physics-Informed Neural Networks - PINNs). Impact estimé : 2-5 MtCO₂e/an séquestrées, accès aux marchés carbone pour 4 millions d'hectares européens.

EMOS d'AUTOMATIKA ROBOTICS (robotique)

L'IA physique produit des modèles capables de piloter des robots réels, tandis que du matériel robotique polyvalent et abordable atteint l'échelle commerciale. Pourtant, aucune infrastructure logicielle ne permet de les connecter : chaque déploiement autonome reste un projet d'ingénierie sur mesure non réutilisable. EMOS (Embodied OS) est la couche manquante, un runtime matériel-agnostique qui encapsule l'IA physique en recettes portables, déployables sur n'importe quel robot. Ce projet doit valider EMOS sur des plateformes embarquées hétérogènes et des déploiements réels en sécurité et inspection industrielle.

ESAI de MATRICIS AI (santé)

Le manque de radiologues spécialistes génère un retard de 5 à 9 ans en moyenne sur le diagnostic des pathologies pelviennes féminines et une perte de chance pour les patientes aux conséquences lourdes, notamment dans le cadre des parcours de fertilité. Matricis.ai développe la première IA de lecture automatique d’images d’IRM pour la gynécologie, visant à offrir à tous les acteurs un outil leur permettant de bénéficier du regard du meilleur expert.

FAD de DEEPHAWK (industrie)

Le projet Foundational‑AD (Foundational Anomaly Detection) vise à développer une nouvelle génération de systèmes d’inspection industrielle fondés sur une architecture d’IA hybride combinant un modèle fondation visuel universel et un moteur de raisonnement sémantique appliqué aux documents techniques. Le projet adresse plusieurs verrous scientifiques majeurs : l’alignement robuste entre signaux visuels et règles textuelles, l’extraction fiable d’informations techniques complexes, l’explicabilité des décisions, et le maintien de performances en temps réel dans un contexte edge sans accès cloud.

FOCUSAIDD de NEBULA (santé)

Le projet FOCUS-AIDD, porté par NEBULA en partenariat avec le LGIPM (Université de Lorraine), vise à lever un verrou majeur de la découverte de médicaments par intelligence artificielle : l’exploration dynamique et exhaustive des paysages conformationnels des protéines thérapeutiques. Aujourd’hui, plus de 80 % des cibles impliquées dans des pathologies restent undruggable, faute d’accès à leurs états structuraux rares et à leurs poches cryptiques. Les approches d’IA structurelle existantes produisent des modèles statiques et ne permettent ni d’accéder aux propriétés thermodynamiques ni d’explorer efficacement les états métastables. NEBULA a développé et breveté une technologie d’IA générative originale, qui pilote des simulations de dynamique moléculaire pour révéler des sites de liaison allostériques ou cryptiques inaccessibles aux méthodes classiques, ouvrant la voie à de nouvelles stratégies thérapeutiques. Le projet FOCUS-AIDD propose une rupture technologique fondée sur une co-conception IA-matériel pour résoudre les enjeux clés de l'industrialisation.

FORGE d'INFOCUS THERAPEUTICS SAS (santé)

FORGE est un projet deeptech stratégique porté par InFocus Therapeutics, visant à faire émerger une nouvelle génération d’intelligence artificielle agentique dédiée à la découverte de médicaments. Son ambition : réduire radicalement le temps, le coût et le risque des phases précoces du drug discovery, tout en ouvrant l’accès à des cibles biologiques jusqu’ici largement inexploitées, en particulier l’ARN et les structures protéiques complexes.

HYDROCORE2 de CELEST SCIENCE (environnement)

Le projet vise à préparer la création d’un modèle de fondation hydrologique polyvalent capable de reproduire avec précision la dynamique spatio-temporelle des simulations.

INRIA AIDETECH de l’INRIA (BTP)

Aujourd’hui, la vérification des constructions repose encore largement sur l’œil humain, ce qui rend les inspections visuelles longues et chronophages. Le projet AI-DEtech a pour ambition de transformer les scans 3D et images en retours automatiques et fiables, directement exploitables par les équipes de chantier, sans recours au cloud et sur un simple ordinateur portable. L’objectif est de créer une chaîne complète de traitement de données 3D permettant de comparer l’état réel d’un chantier à sa définition théorique, afin de détecter rapidement et précisément tout écart de montage.

LUMEN1 de HYPRVIEW (santé)

HyprView porte le projet LUMEN, une innovation deeptech de rupture à la croisée de la photonique et de l’intelligence artificielle, visant à faire de la France le leader mondial du diagnostic prédictif en oncologie.

MARSAT de l'UNIVERSITÉ DE MONTPELLIER (maritime)

MARSAT développera une plateforme d'intelligence maritime fondée sur la distillation inter-résolution de modèles de détection d'objets en imagerie satellitaire. En transférant les connaissances d'un détecteur entraîné sur des images très haute résolution (30 cm) vers un détecteur opérant sur des images de moins bonne résolution (3-10 m), la solution permet une surveillance maritime à haute fréquence spatiotemporelle, fiable et économique qui sera intégrée dans une plateforme cartographique interactive.

MIAMI 2030 de CAIMAN (santé)

Le projet MIAMI (Multimodalité et Intelligence Artificielle pour le Médical et l'Imagerie) a pour ambition de concevoir une architecture d’intelligence artificielle multimodale, traitant conjointement le texte et l’image, dédiée à l’imagerie médicale. Initialement développée pour l’imagerie TEP, les travaux de R&D porteront sur l’extension de la solution Caiman Lesion Tracking à l’imagerie scanner (CT) en oncologie, ainsi que sur son enrichissement pour les applications en TEP neurologique.

MORPHO MIR d'ADMIR (santé)

Le programme MORPHO-MIR redéfinit les frontières de la pathologie digitale en fusionnant la microscopie visible et infrarouge au sein d'architectures transformers de nouvelle génération. En exploitant la richesse des caractéristiques morpho-spectrales complexes, nos modèles de deep learning permettent de générer une coloration digitale haute-fidélité, affranchie des contraintes et des délais des réactifs chimiques traditionnels. Cette approche de rupture transforme l'analyse tissulaire en un processus purement computationnel, où la morphologie structurelle et la signature chimique fusionnent pour offrir une coloration digitale tout organe et une précision diagnostique/pronostique sans précédent.

NEW NDP de l’APHP (santé)

Newborn Neuro Digital Project apporte une rupture technologique en rendant l’électroencéphalogramme conventionnel (EEGc) accessible à tous et en tout lieu. La découverte d’un physiomarqueur breveté par l’équipe permettra, en 20 minutes seulement, d’évaluer la normalité ou non du fonctionnement cérébral.

ONCO DECIDE de DEEPLIFE (santé)

OncoDecide est un projet de R&D de DeepLife en coordination avec le Centre Léon Bérard, visant à développer une plateforme d'aide à la décision thérapeutique en oncologie des voies aériennes supérieures, fondée sur des jumeaux numériques cellulaires et la représentation des états cellulaires dans les tumeurs alimentés par l'IA. OncoDecide a vocation à devenir un outil de référence en oncologie de précision, avec des retombées immédiates sur la qualité des soins, la recherche translationnelle et l’innovation industrielle en santé numérique.

PREDIRA de l'UNIVERSITÉ BREST BRETAGNE OCCIDENTALE (santé)

En France, 140 000 nouveaux AVC surviennent chaque année. Environ 12 % des patients présentent une récidive dans les cinq ans, représentant plus de 16 000 événements annuels, chacun associé à une mortalité accrue, une aggravation du handicap et un surcoût médico-social majeur. Malgré les progrès thérapeutiques, aucune amélioration significative du taux de récidive n'a été observée depuis les années 2000. Un besoin non couvert de stratification personnalisée du risque post-AVC persiste. Le projet PREDIRA vise à développer le premier modèle d'IA capable de prédire dynamiquement le risque de récidive d'AVC. Le projet s'appuie sur la cohorte rétrospective du CDC du CHU de Brest.

PRESAGES de PHAGOS (biotech)

Le projet PRESAGES développe le premier modèle d'IA générative capable de générer de novo des génomes de bactériophages optimaux pour éliminer des bactéries pathogènes cibles. Phagos développera un modèle capable de prédire l'effet d’insertion/délétion de gènes sur le potentiel infectieux d'un phage afin de générer un génome optimisé de bactériophage, ayant in fine une capacité d’infection de sa bactérie hôte supérieure à son génome ancestral.

PYANNOTEAI de PYANNOTE (diarisation vocale)

Pyannote développe une technologie de diarisation vocale, capable de déterminer « qui parle et quand » dans une conversation impliquant plusieurs locuteurs simultanément dans toutes les conditions acoustiques, des plus simples aux plus complexes. Le projet vise à lever les verrous techniques et scientifique pour mettre en place un outil de diarisation en streaming capable d’atteindre des performances équivalentes au traitement différé.

SIMFORMERS d'AUGUR (simulation industrielle)

L'industrie (aéronautique, automobile, énergie, défense) fait face à un défi pour compresser ses cycles de développement, poussée par des contraintes réglementaires et économiques. La simulation numérique est au centre de cette stratégie, mais les outils traditionnels sont lents (une seule itération de design peut prendre des jours ou des mois) et coûteux en ressources de calcul. Pour répondre à ce défi, NPco (anciennement Augur) développe une plateforme technologique permettant d'accélérer ces simulations grâce à des modèles de fondation dédiés.

VISMO 2 de WINTICS (sécurité)

Les expérimentations des JOP2024 ont révélé des résultats prometteurs pour certains cas d’usage d’analyse algorithmique d’images de vidéoprotection (détection d’intrusion, surdensité de personnes) mais aussi des défis pour d’autres cas plus complexes. La montée en puissance des LLM et des modèles multimodaux, intégrant des VLM, constitue une amélioration certaine des algorithmes d’analyse d’images. Wintics et la SNCF reconnaissent cette opportunité et expriment leur volonté de capitaliser sur cette rupture technologique pour développer une solution souveraine, éthique et conforme à l'IA Act.