LA SOCIÉTÉ DERRIÈRE NEURYTIKA
Aéronautique, IA embarquée et prédiction explicable : une même ambition, créer des technologies utiles sur le terrain.
Celeste EcoFlyers développe des aéronefs électriques à ailes pneumatiques et l’intelligence qui accompagne leurs missions. Neurytika constitue une branche importante de ce travail : rendre les données structurées exploitables grâce à des prédictions et des éléments explicatifs accessibles.
DEUX BRANCHES D’INGÉNIERIE CONNECTÉES
L’aéronautique place les contraintes concrètes au cœur de l’ingénierie : masse, énergie, conditions d’exploitation et informations disponibles au moment de décider.
Nos activités aéronautiques et IA se rejoignent autour de ces contraintes. Les structures pneumatiques répondent à l’aspect physique ; le calcul léger et accessible transforme les données en signaux utiles. Neurytika apporte cette même priorité au traitement local et aux éléments explicatifs clairs aux projets de prédiction en entreprise.
Le programme dAS20 de Celeste utilise une aile textile pressurisée, une portance aérodynamique et une propulsion électrique. Le prototype actuel a une envergure de 8 m ; la société situe son premier décollage au 7 mai 2026 à l’aéroport du Havre.
Découvrir le programme aéronautique ↗Neurytika associe un moteur de classification à un parcours d’exploration. Utilisez des données structurées, construisez un modèle, examinez les configurations contributrices et intégrez les résultats aux activités de votre organisation.
Découvrir le logiciel Neurytika et le conseil ↗RÉALISATIONS PUBLIQUES
Celeste Airships, la société à l’origine du projet EcoFlyers, figure parmi les lauréats 2024 annoncés à VivaTech.
Lire l’annonce du ministère ↗La solution Ecoflyers dAS10 a reçu le label Solar Impulse Efficient Solution le 28 mars 2025.
Voir la solution labellisée ↗Le prototype à aile pneumatique de Celeste est passé des essais au sol aux premiers décollages au Havre, relayés par la presse technologique internationale.
Lire l’article de Defence Blog ↗Celeste Ecoflyers figure dans le dossier de presse VivaTech 2026 à travers Impact Builders, le programme porté par VivaTech, Diversidays et L’Escalator.
Lire le dossier de presse officiel VivaTech ↗LES FONDATEURS
COFONDATEUR ET PDG / IA EMBARQUÉE
Docteur en neurosciences computationnelles et auteur des travaux sur l’Evidence Ratio Classifier. Ses recherches relient apprentissage interprétable, systèmes embarqués et applications de mesure sur le terrain.
Lire la publication ERC ↗COFONDATEUR ET DIRECTEUR TECHNIQUE / STRUCTURES AÉRONAUTIQUES
Ingénieur textile spécialisé dans les structures pneumatiques et l’industrialisation, il apporte son expertise des matériaux au développement des aéronefs à ailes gonflables de Celeste.
Rencontrer l’équipe sur Celeste.aero ↗POURQUOI L’IA EMBARQUÉE EST UNE BRANCHE STRATÉGIQUE
Pour un drone autonome, traiter les informations des capteurs à bord peut transformer les mesures en signaux de mission disponibles au bon moment, en tenant compte du calcul, de l’énergie et de la connectivité.
C’est pourquoi l’IA embarquée est centrale dans les axes de développement de Celeste. L’apprentissage en un passage d’ERC et ses éléments explicatifs explicites relient un calcul attentif au matériel à un modèle accessible aux ingénieurs. Le même moteur fonde le processus de prédiction explicable de Neurytika.
Télémétrie et observations structurées
Un modèle embarqué au plus près des données
Une catégorie accompagnée d’éléments explicatifs
Traitez les mesures disponibles sur l’appareil et partagez la catégorie ou l’alerte obtenue lorsque la mission le demande.
Concevez le calcul selon le budget de traitement et d’énergie de l’aéronef, en considérant ensemble la méthode d’apprentissage et le matériel cible.
Reliez une catégorie prédite aux combinaisons de variables enregistrées et à leur support pour permettre l’examen du comportement du modèle.
EXEMPLES DE PROCESSUS EMBARQUÉS À DÉVELOPPER
Classez des mesures environnementales structurées en catégories d’alerte et priorisez les observations à examiner par un opérateur pendant une mission de surveillance.
Combinez mesures de vibration, température ou électricité pour identifier une catégorie d’état de fonctionnement et apporter du contexte à l’analyse technique.
Classez les observations structurées localement et choisissez les catégories d’information les plus utiles à transmettre à l’équipe au sol.
Des capteurs embarqués aux données clients, qualité et fraude, l’objectif commun est clair : une prédiction utile, calculée dans l’environnement adapté, avec des éléments accessibles à l’examen.
Découvrir le traitement local et la maîtrise des données ↗RECHERCHE ET PROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE
Le développement d’ERC associe recherche évaluée par les pairs et dépôts de brevets. L’article scientifique présente règle d’apprentissage, protocoles d’évaluation et résultats ; les demandes de brevet participent à la stratégie de propriété intellectuelle de Celeste pour cette technologie.
En cours d’examen
Evidence ratio classifier: A one-pass model for fast incremental learning
F. L. Olivier Manette · Neurocomputing, volume 659, article 131797.
DANS LA PRESSE
Defence Blog
26 mai 2026Un reportage sur le décollage du prototype Celeste au Havre et l’ingénierie de son aile textile pressurisée.
Lire l’article ↗Clubic
18 mai 2026Un regard sur les premiers essais, les fondateurs et l’écosystème d’ingénierie qui accompagne le développement.
Lire l’article ↗TechRadar Pro
28 mai 2026Une présentation de la conception à aile gonflable de Celeste et de son approche aérodynamique du vol.
Lire l’article ↗
AÉRONAUTIQUE + IA + INTÉGRATION
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