Colombes, France, 19 octobre 2026, ALE International, opérant sous la marque Alcatel-Lucent Enterprise, félicite Estelle Zheng pour le Best Paper Award reçu lors de TALN 2026, la principale conférence francophone sur le traitement du langage naturel (NLP). Candidate au doctorat à LORIA (Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications), Estelle Zheng réalise une thèse CIFRE (Convention Industrielle de Formation par la Recherche) en partenariat avec Alcatel-Lucent Enterprise, alliant recherche académique et défis industriels. Dans l'article primé, elle démontre qu'un grand modèle de langage peut être spécialisé tout en réduisant les besoins en mémoire de pointe d'environ la moitié, sans perte significative de performance. Cette approche ouvre de nouvelles opportunités pour les organisations cherchant à adapter les modèles d'IA tout en gardant le contrôle sur leurs données et infrastructures, même avec des ressources informatiques limitées.
Le parcours d'Estelle Zheng : de la data science à la recherche en intelligence artificielle
Après avoir obtenu une licence en ingénierie électronique à Sorbonne Université, Estelle Zheng a complété un master en mathématiques appliquées et science des données à l'Institut Polytechnique de Paris. En 2023, alors que l'IA générative devenait largement accessible au public, elle a décidé de poursuivre des études doctorales pour mieux comprendre et maîtriser cette technologie.
Les opportunités de doctorat sur les grands modèles de langage étaient encore assez rares en France en 2023 lorsque j'ai commencé mes recherches, juste avant l'explosion de l'IA générative. Christophe Cerisara, chercheur au CNRS spécialisé dans les LLM et le traitement du langage naturel et chercheur principal à LORIA, m'a contactée pour proposer ce sujet. Poursuivre ce doctorat est une opportunité incroyable. J'ai la chance d'avoir des encadrants à LORIA et Alcatel-Lucent Enterprise qui me laissent une grande liberté et du temps pour explorer, enquêter, tester, échouer, comprendre pourquoi et finalement construire des connaissances.
Un travail de recherche récompensé sur un enjeu industriel clé
L'article primé, « Oui à l'Échelle, Non à la Mémoire : Affinage Léger des LLMs par Réseaux Latéraux » s’inscrit dans la thèse d’Estelle Zheng intitulée « Affinage des grands modèles de langage pour la planification et l’action via des API » et menée au sein du LORIA, sous la direction de Christophe Cerisara en partenariat avec Alcatel-Lucent Enterprise.
Cet article a été présenté lors de la conférence académique TALN 2026, organisée à Nantes cet été. Il s’appuie sur le constat suivant : pour être pleinement exploitable en entreprise, un grand modèle de langage (LLM) généraliste doit généralement être affiné, c’est-à-dire adapté à un domaine ou à un usage spécifique. Cette étape nécessite toutefois des ressources de calcul importantes, notamment des cartes graphiques haut de gamme, coûteuses et parfois difficiles à mobiliser.
Dans ses travaux, Estelle Zheng explore une architecture encore peu étudiée, baptisée « Ladder », qui consiste à adjoindre un petit réseau latéral au modèle principal. Ses résultats montrent que cette approche offre une progression des performances comparable à celle de QLoRA, l’une des méthodes d’affinage les plus utilisées, tout en réduisant d’environ 50 % le pic de mémoire nécessaire. Elle propose également une variante, « xLadder », qui approfondit le principe du réseau latéral.
Comment Alcatel-Lucent Enterprise s’appuie sur la recherche pour rester à l’état de l’art
En 2024, Alcatel-Lucent Enterprise lance un projet interne visant à simplifier la configuration de ses systèmes de communications unifiées à l’aide de modèles intelligents. Alors que l’IA générative est encore émergente, l’entreprise fait le choix de s’appuyer sur la recherche académique pour explorer ces nouvelles technologies et répondre à cet enjeu. La rencontre avec l’équipe de Christophe Cerisara au LORIA conduit à la mise en place de la thèse CIFRE d’Estelle Zheng.
Depuis, le sujet a évolué au rythme des avancées de l’intelligence artificielle. Si les applications envisagées au départ ont changé, la démarche reste la même : partir de besoins industriels concrets pour faire progresser les connaissances et identifier de nouvelles pistes technologiques. Cette collaboration permet ainsi à Alcatel-Lucent Enterprise de bénéficier d’une expertise de recherche au plus près des avancées dans un domaine en évolution rapide.
Cette démarche s’inscrit dans la continuité des collaborations menées avec le monde académique. Alcatel-Lucent Enterprise avait déjà accompagné une thèse en 2014. L’entreprise participe également à plusieurs programmes européens de recherche et d’innovation, notamment dans le domaine de le domaine de la téléprésence avec l’intelligence artificielle avec le projet Cortex2 ou celui de l’impact social de la réalité étendue avec le projet ShareSpace, tous deux coordonnés par le laboratoire allemand DFKI dans le cadre du dispositif Horizon Europe.
Dans un environnement technologique évoluant à un rythme incroyable, s'appuyer sur la recherche nous aide à rester en avance. Lorsque nous avons conçu ce projet il y a deux ans, nous ne pouvions pas imaginer à quel point, ou à quelle vitesse, il évoluerait. Travailler avec quelqu'un comme Estelle Zheng, qui suit en permanence les dernières avancées, nous permet de rester à la pointe. Ses recherches et sa collaboration étroite avec nos équipes aident à diffuser les connaissances en interne. Nous croyons fermement que maintenir des liens étroits avec la recherche académique offre une perspective précieuse et enrichit nos projets.
Estelle Zheng présentera également un nouvel article basé sur ses recherches doctorales à EMNLP 2026, la principale conférence internationale sur le traitement du langage naturel, qui se tiendra à Budapest à la fin d'octobre 2026. Son article a été accepté parmi 17 669 soumissions du monde entier.