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.

Rescrit fiscal

Éligibilité JEI confirmée

L'administration fiscale a confirmé, par rescrit du 6 mai 2026, l'éligibilité d'Emotia au statut de Jeune Entreprise Innovante à compter de l'exercice clos le 31 décembre 2025.

Partenariats R&D

Agrément CIR demandé

La demande d'agrément CIR est engagée pour sécuriser les collaborations de recherche menées pour des partenaires publics et privés.

Activités

L'ensemble des activités d'Emotia.

Recherche appliquée en IA

Développement de méthodes originales combinant IA générative, contraintes algorithmiques et modélisation socio-économique.

LLM Contraintes algorithmiques

Populations synthétiques

Génération de populations virtuelles cohérentes à partir de données agrégées pour reproduire la structure statistique d'une population réelle.

Populations synthétiques Cohérence statistique

Simulation comportementale

Usage de LLM et de modèles hybrides pour simuler opinions, comportements individuels plausibles et dynamiques collectives.

Opinions Multi

Aide à la décision

Évaluation de scénarios économiques, sociétaux ou de politiques publiques avec des outils lisibles pour la stratégie.

Scénarios Politiques

Jumeaux numériques d'entreprises

Modélisation du tissu productif, des interactions entre entreprises, des dynamiques de diversification et de la résilience économique.

Jumeaux Résilience

Développement expérimental

Prototypage de plateformes logicielles, environnements de simulation et infrastructures d'expérimentation.

Proto Plateformes

IA responsable

Évaluation de l'impact environnemental des LLM, transparence des hypothèses et aide au choix de solutions plus soutenables.

Impact Transparence

Travaux pour des tiers

Missions de modélisation algorithmique, simulations sociétales et programmes R&D pour entreprises ou institutions.

R&D 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 plateformes Emotia et des projets clients issus de nos expertises.

Nos plateformes et projets clients illustrent comment la recherche pilote des produits et des solutions opérationnelles.

Projets Emotia

Nos plateformes et démonstrateurs.

Pollitics

Plateforme de simulation contextuelle pour générer des populations synthétiques représentatives et tester comportements, opinions et réactions à différents scénarios.

Visiter Pollitics

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

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

ImpactLLM

Observatoire de l’empreinte carbone des grands modèles et outils de comparaison d’inférence et d’entraînement.

Lire l’observatoire

Projets clients

Des solutions développées pour nos clients.

Deesco Very

Observatoire territorial qui relie rénovation énergétique, parc résidentiel, climat, risques, immobilier, solaire et électrification pour éclairer les décisions locales.

Explorer Deesco Very

CCI+

Outil d’analyse appliquant nos méthodes de populations synthétiques et de jumeaux numériques à des problématiques de développement économique territorial.

Découvrir l'expertise

IA 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.

Couverture Intelligence artificielle et environnement

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 & collaborations scientifiques

Des travaux publiés qui soutiennent nos expertises.

2026

The global constraint catalogue: a retrospective on organic growth and unplanned emergence

Nicolas Beldiceanu · Sophie Demassey · Thierry Petit

Retour rétrospectif sur le catalogue de contraintes globales, retraçant sa croissance organique, les projets imprévus qu’il a suscités et ses pistes d’amélioration.

2026

Transparent Screening for LLM Inference and Training Impacts

Arnault Pachot · Thierry Petit

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

Thierry Petit · Arnault Pachot

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

AI-based polling with synthetic population modeling: a simulation study of trust in AI in Georgia

Tsotne Zhghenti · Thierry Petit · Arnault Pachot

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

Thierry Petit · Arnault Pachot · Claire Conan-Vrinat · Alexandre Dubarry

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: Predicting Any Survey Question Without Human Data

Enzo Sinacola · Arnault Pachot · Thierry Petit

Publication sur les utilisateurs virtuels, les biais et la prédiction de questions d'enquête sans données humaines, avec un accent sur la fiabilité statistique.

2023

Les données ouvertes et l'IA peuvent-elles favoriser la mutation de l'industrie française vers un système productif plus résilient ?

Arnault Pachot

Thèse d'Arnault Pachot sur la résilience industrielle, la réindustrialisation, les synergies productives et l'usage de l'intelligence artificielle pour transformer le tissu productif français.

2023

Toward Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of Environmental Protection Uses and Issues

Arnault Pachot · Céline Patissier

Article sur les usages de protection environnementale, la sobriété logicielle et les enjeux d'une intelligence artificielle plus soutenable.

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 Arnault

Thierry 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