Pourquoi nous existons.
L'AI Act entre en vigueur en août 2026. À partir de cette date, les décisions RH automatisées sans explicabilité deviennent illégales. C'est une rupture réglementaire majeure — et pourtant, l'écrasante majorité des plateformes RH actuelles fonctionnent comme des boîtes noires.
Nous avons construit Skillberg pour fournir l'alternative. Un graphe canonique, joint sur huit référentiels mondiaux, où chaque score, chaque match, chaque recommandation est traçable jusqu'à son nœud d'origine. Pas un patch d'explicabilité. Une propriété native.
Nous l'avons construit en Europe, sur des infrastructures européennes (Scaleway), avec des modèles européens (Mistral). Parce que la souveraineté des données RH n'est pas une option : c'est une obligation contractuelle vis-à-vis de chaque collaborateur dont les données transitent par notre système.
« Aucune décision RH critique ne devrait reposer sur une boîte noire. »
— Martin Vielvoye, fondateur
L'invention qui a tout déclenché.
Avant Skillberg, Martin Vielvoye conduisait des recherches en intelligence artificielle et neurosciences computationnelles. Son sujet : comment représenter formellement la structure de la connaissance humaine — et notamment, comment modéliser le fait qu'une compétence en débloque d'autres.
De ce travail est née une invention : les Skill Trees. Des graphes de compétences orientés par prérequis, avec des algorithmes auto-générateurs capables de calculer, pour n'importe quelle compétence cible, le chemin le plus court depuis l'état actuel d'un apprenant.
L'intuition centrale : aucune compétence n'apparaît seule. Deep Learning n'a aucun sens sans Algèbre linéaire, Statistiques bayésiennes, Programmation Python. Les modéliser comme un sac de mots est une erreur épistémologique. Les modéliser comme un arbre prérequis est ce qui rend possibles les questions stratégiques RH — quelles formations financer, quels parcours de mobilité ouvrir, quels gaps de compétences sont rédhibitoires.
Skillberg est la commercialisation directe de cette invention. Notre graphe propriétaire — 158 000 compétences sur 8 référentiels, 18 073 junctions cross-standard — est entièrement structuré par Skill Trees. C'est notre moat. C'est ce qu'aucun concurrent ne reproduira en moins de deux ans.
Thèse CIFRE en cours · Validation experte continue · Whitepaper KG disponible sur /ressources.
Sept personnes. Un laboratoire.
Tous basés en France. Pas de sous-traitance. Pas de juniors externalisés sur les missions. Le code, le graphe et la recherche restent en interne.
Une équipe en croissance. Explorer nos ressources →
Repères.
Quelques moments clés.
Invention des Skill Trees
Thèse de Martin Vielvoye, formalisation du modèle prérequis.
Fondation de Skillberg
Création de la SAS à Lille, accueilli par Euratechnologies.
Premier graphe canonique
Ingestion ESCO + ROME + O*NET, premières junctions cross-standard.
BPI Innovation
Soutien BPI pour la phase R&D + recrutement.
Lancement de l'API publique
api.skillberg.app, OpenAPI 3.1, tier Builder.
Listé dans Anthropic Connector Directory
Le MCP Skillberg devient accessible 1-clic dans Claude.ai.
Soutiens et partenariats.
Institutions, programmes, infrastructures.