La startup Praedon, co-fondée par le professeur d'HEC Paris Maximilian Schiffer et le professeur Axel Parmentier de l'École des Ponts ParisTech, a été sélectionnée pour la bourse d'innovation Bpifrance i-Lab. Cette distinction, d'un montant maximal de 600 000€, a été officiellement remise le 16 septembre.
Praedon développe des systèmes d'IA novateurs basés sur une architecture dite de "deux cerveaux" et le "Decision-Focused Learning" (DFL). Cette technologie vise à automatiser les décisions complexes dans des environnements industriels critiques, là où les modèles d'IA générative classiques présentent des risques opérationnels majeurs.
Contrairement aux grands modèles de langage (LLM) qui peuvent "halluciner" sans conséquences graves, l'IA de Praedon est conçue pour garantir des décisions mathématiquement faisables, en intégrant des contraintes physiques, légales et techniques. Elle est appliquée avec succès dans des domaines tels que le trading d'énergie, où elle assure que les transactions respectent les limites des infrastructures physiques.
La plateforme de Praedon agit comme un moteur de décision backend, capable de traiter des scénarios incertains (événements météorologiques, marchés volatils, goulets d'étranglement logistiques) pour prescrire des décisions optimales et résilientes. Des études, dont une co-signée par le professeur Schiffer, montrent des réductions significatives du temps de réponse pour les services d'urgence, comme le dispatch des ambulances.
Initialement un projet académique, Praedon est devenue une entreprise commerciale en pleine croissance. La technologie a été validée lors de missions de conseil et de projets industriels pilotes, notamment avec Air France (réduction de 27% des coûts liés aux retards) et le groupe Renault (plus d'1 million d'euros d'économies annuelles et une réduction de 10% des émissions de CO2 quotidiennes en Europe). L'entreprise, officiellement créée en 2026, propose désormais sa plateforme en tant que Software-as-a-Service (SaaS) et gère notamment le trading algorithmique d'énergie via une joint-venture avec Flexbid.
Les co-fondateurs soulignent que leur solution, en optimisant les décisions complexes, génère des millions d'euros d'économies opérationnelles pour les leaders industriels. De plus, grâce à l'utilisation de modèles structurés, elle requiert moins de puissance de calcul et d'énergie que les LLM standards.
