Nereva obtient le statut de Jeune Entreprise Innovante (JEI) pour sa filiale française

Nereva renforce son positionnement en matière de recherche et développement avec l’obtention, pour sa filiale française implantée à Nice, du statut de Jeune Entreprise Innovante (JEI), à l’issue d’une procédure de rescrit menée auprès de l’administration fiscale. Ce statut, encadré par la réglementation française, reconnaît l’éligibilité des entreprises engagées dans des travaux de recherche et développement répondant à des critères précis, notamment en matière d’intensité des efforts de R&D et de nature des activités conduites. Il s’inscrit dans une dynamique visant à soutenir les entreprises développant des approches technologiques nouvelles.

Une plateforme opérationnelle au cœur des opérations de transport

La plateforme Nereva est aujourd’hui déployée et utilisée par des entreprises de transport pour piloter leurs opérations dans le secteur du BTP. Elle constitue un socle opérationnel conçu pour structurer des flux historiquement gérés de manière fragmentée, souvent à travers des outils hétérogènes et des processus fortement dépendants d’interventions humaines. En centralisant la planification, le suivi en temps réel et la coordination des missions, Nereva permet aux acteurs du transport de disposer d’une vision unifiée de leurs opérations. Cette capacité à rendre les flux visibles et traçables contribue à améliorer la prise de décision au quotidien, tout en réduisant les frictions opérationnelles liées à la gestion des imprévus.

Une activité de recherche structurée autour de la complexité du terrain

Depuis sa création, Nereva France concentre les activités de recherche du groupe avec une ambition claire : modéliser et mieux comprendre la complexité des flux logistiques dans le secteur de la construction. Ces flux se caractérisent par une combinaison de contraintes rarement réunies dans d’autres secteurs : dépendance forte aux conditions terrain, enchaînement de missions interdépendantes, multiplicité des acteurs et variabilité permanente des situations opérationnelles. Pour répondre à ces enjeux, les travaux menés reposent sur une démarche structurée, combinant modélisation mathématique, développement algorithmique et expérimentation sur des données réelles. Cette approche permet de dépasser une logique de simple digitalisation pour construire des outils capables d’intégrer la complexité intrinsèque du secteur.

EVA : un moteur d’intelligence artificielle en cours de développement

Au cœur de cette stratégie de recherche se trouve EVA (Engine for Virtual Anticipation), une intelligence artificielle actuellement en cours de développement et d’apprentissage. EVA a pour objectif de traiter des problématiques de planification dynamique, dans lesquelles les décisions doivent être prises en intégrant simultanément de nombreuses contraintes : disponibilité des ressources, contraintes de temps, enchaînement des missions et aléas opérationnels. À ce stade, les travaux portent sur la conception et l’entraînement de modèles capables d’exploiter des données issues du terrain afin d’améliorer progressivement leur capacité à représenter et anticiper les situations réelles.

Une intégration progressive au sein de la plateforme Nereva

EVA a vocation à être intégré progressivement à la plateforme Nereva afin d’en étendre les capacités. L’objectif n’est pas de remplacer les outils existants, mais d’apporter une couche supplémentaire d’intelligence permettant d’assister les entreprises de transport dans leurs décisions quotidiennes. À terme, cette intégration vise à permettre une meilleure structuration de la planification, une anticipation plus fine des contraintes opérationnelles et une capacité accrue à ajuster les opérations en fonction des évolutions du terrain. Cette approche s’inscrit dans une logique d’amélioration continue, où les capacités du système évoluent progressivement au fil des expérimentations et des données collectées.

Une approche scientifique combinant plusieurs disciplines

Pour répondre à la complexité des problématiques traitées, les travaux s’appuient sur plusieurs approches complémentaires. Des modèles d’optimisation sont utilisés pour structurer l’affectation des missions et des ressources. Des algorithmes de prédiction permettent d’estimer certaines variables clés, telles que les durées de trajet ou d’intervention. Des mécanismes d’ajustement sont développés pour intégrer les évolutions en temps réel, tandis que des technologies de traitement de données contribuent à améliorer la qualité des informations exploitées. Cette combinaison permet de mieux intégrer l’incertitude et la variabilité propres aux opérations de transport dans le secteur du BTP.

Des expérimentations en conditions réelles

Les modèles développés sont entraînés et testés à partir de données issues d’opérations terrain, dans le but d’évaluer leur comportement dans des contextes représentatifs. Ces phases d’expérimentation permettent d’identifier les écarts entre les modèles et la réalité, d’en comprendre les limites et d’améliorer progressivement leur robustesse. Elles constituent une étape essentielle dans le développement de solutions adaptées aux contraintes opérationnelles, avant toute généralisation.

Une étape structurante pour Nereva

L’obtention du statut JEI marque une étape importante dans le développement de Nereva. Elle vient renforcer une stratégie qui repose sur une articulation claire entre une plateforme opérationnelle déjà déployée et le développement progressif de capacités avancées issues de la recherche. À travers EVA, Nereva poursuit une ambition structurante : faire évoluer la logistique de transport du BTP vers un modèle piloté par la donnée, capable d’intégrer la complexité des opérations et d’en améliorer durablement le pilotage.