Face à la montée en puissance des modèles de langage et des systèmes d’intelligence artificielle générative, Miralia défend une approche hybride visant à répondre aux exigences croissantes de fiabilité, de transparence et de maîtrise économique des entreprises.

Dépasser l’opposition entre IA générative et IA explicable

L’essor des modèles LLM et SLM a considérablement renforcé les capacités des machines à générer du langage. Toutefois, ces systèmes reposent sur des probabilités statistiques, rendant leurs décisions difficiles à expliquer et parfois sujettes à des erreurs.

À l’inverse, les approches de compréhension du langage naturel offrent des résultats déterministes et traçables, mais avec une flexibilité plus limitée. Dans ce contexte, Miralia propose de dépasser cette opposition en combinant ces deux paradigmes au sein d’une approche dite neuro-symbolique.

Une intelligence artificielle hybride au service des usages critiques

La technologie développée par Miralia associe la capacité d’interprétation des modèles génératifs à des systèmes symboliques reposant sur des règles explicites. Cette combinaison permet d’adapter le niveau de traitement en fonction de la criticité des cas d’usage.

Les modèles génératifs interviennent pour analyser la complexité du langage, tandis que les briques symboliques structurent la compréhension et sécurisent la prise de décision. L’objectif est de réduire les risques d’erreurs tout en garantissant un haut niveau d’explicabilité.

Répondre aux exigences réglementaires et opérationnelles

Dans des secteurs comme la banque, l’assurance ou les services publics, la capacité à justifier une décision devient une exigence incontournable. L’approche neuro-symbolique permet de sortir de la logique de “boîte noire” associée à certaines IA génératives, en assurant une traçabilité complète des décisions.

« L’avenir de l’intelligence artificielle ne se joue pas dans une opposition entre modèles, mais dans leur complémentarité. L’IA générative apporte une capacité d’interprétation inédite, mais seule une approche neuro-symbolique permet de garantir des décisions fiables, explicables et conformes aux exigences métier », explique Killian Vermersch, CEO et cofondateur de Miralia.

Une réponse aux enjeux de coûts et de souveraineté

Au-delà des performances, cette approche vise également à limiter les coûts liés aux infrastructures et à la consommation énergétique des modèles génératifs. En combinant IA symbolique et IA générative, les traitements lourds peuvent être optimisés, tout en conservant les capacités d’analyse des LLM.

Cette logique s’inscrit dans une évolution du marché, où les entreprises accordent une importance croissante à la gouvernance des données, à la transparence et à la souveraineté technologique.

Vers un nouveau standard de l’IA appliquée

En positionnant l’hybridation comme un modèle de référence, Miralia entend proposer une intelligence artificielle à la fois performante, explicable et économiquement soutenable. L’entreprise s’inscrit ainsi dans une phase de maturité du marché, où les solutions doivent non seulement démontrer leur efficacité, mais aussi leur fiabilité et leur capacité à s’intégrer durablement dans les environnements métiers.