Intelligence artificielle

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Développez votre stratégie et lancez vos projets liés à l’IA

Depuis sa création, Alcimed accompagne ses clients pour tirer parti du potentiel des nouvelles technologies, comme l’intelligence artificielle (IA). Nous aidons les acteurs privés et publics, dans des secteurs tels que la santé, la cosmétique, la mobilité, l’agroalimentaire ou la défense, dans leurs projets d’innovation, depuis l’élaboration de stratégies d’acquisition de données et la sélection de prestataires de machine learning jusqu’à la préparation du lancement de solutions basées sur l’IA.

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    Les enjeux liés à l’intelligence artificielle

    Les approches telles que l’IA et le machine learning sont particulièrement puissantes dans les domaines où de nombreux points de données sont nécessaires à la prise de décision. C’est notamment le cas dans le domaine des soins de santé, par exemple, car les informations sur les patients sont généralement dispersées entre de nombreux prestataires de soins, notamment les médecins généralistes, les spécialistes, les hôpitaux et les prestataires d’assurance. Son utilisation dans d’autres secteurs vient rapidement à l’esprit également, comme pour le développement de voitures autonomes. L’intelligence artificielle a un rôle crucial à jouer dans ce type de technologie, car le véhicule doit être capable de percevoir son environnement et de prendre les décisions appropriées pour assurer sécurité et efficacité à ses passagers.

    La technologie de l’IA a également été déployée avec succès pour des applications en agroalimentaire dans des activités telles que la gestion de la chaîne d’approvisionnement, le contrôle de la sécurité alimentaire ou pour anticiper les préférences des consommateurs. L’industrie représente l’un des secteurs d’activité les plus propices à l’utilisation de l’intelligence artificielle, notamment depuis le développement de l’industrie 4.0 et le recours à la transformation digitale des entreprises. Investir dans les technologies d’IA peut alors devenir clé dans une recherche d’amélioration de la performance de l’entreprise.

    Au cours des deux à trois dernières décennies, de nombreuses entreprises et initiatives ont commencé à explorer le potentiel de l’intelligence artificielle. Cette tendance a été favorisée par deux facteurs majeurs :

    • L’augmentation de la production et de la disponibilité des données : dans le domaine de la santé par exemple, de nombreux systèmes de santé nationaux ont entrepris des efforts pour centraliser les données des patients dans des dossiers numériques. Grâce à l’amélioration de la qualité des données, les applications d’IA peuvent générer des résultats plus robustes. En outre, davantage de données médicales sont générées, à la fois par une application de plus en plus large des tests génomiques dans des domaines tels que l’oncologie, et par l’utilisation croissante des données médicales générées par les patients via des dispositifs tels que les montres de santé connectées.
    • La diminution du prix de la puissance de calcul : la diminution constante du prix de la puissance de calcul permet aux applications d’IA ou d’apprentissage automatique d’exploiter des ensembles de données de plus en plus profonds et d’appliquer des méthodes plus avancées de data science, comme le deep learning, pour reconnaître des modèles.

    L’intelligence artificielle est donc appliquée à des fins très diverses et dans plusieurs secteurs. Bien que son utilisation semble offrir des possibilités illimitées, les acteurs qui l’utilisent et qui participent à son développement sont confrontés à de nombreux défis clés :

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      Comment nous vous accompagnons dans vos projets liés à l’intelligence artificielle

      Alcimed a accompagné de nombreux clients dans des projets liés à l’intelligence artificielle et au machine learning. Au total, notre équipe a mené plus de 100 projets pour des acteurs variés tels que des industriels des secteurs de l’agroalimentaire, de l’automobile, de l’aéronautique-spatial-défense et de la santé (entreprises pharmaceutiques, biotechs et medtechs), mais aussi pour des entités publiques comme des hôpitaux ou des administrations municipales.

      La diversité de nos clients, des zones géographiques que nous explorons, et des types de projets que nous menons, nous permettent d’avoir une compréhension globale et approfondie des problématiques rencontrées dans les projets basés sur ou nécessitant de l’intelligence artificielle ou du machine learning.

      Nos projets ont couvert des sujets divers tels que la sélection d’un fournisseur d’IA pour un partenariat stratégique, la définition d’une stratégie d’acquisition de données, l’identification des applications de l’IA dans un domaine donné, une étude de marché pour une solution d’intelligence artificielle, l’évaluation du potentiel de l’intelligence artificielle pour un type de maladie spécifique, et l’organisation d’expéditions d’apprentissage dans les domaines du big data et de l’IA, entre autres.

      Exemples de projets récents menés pour nos clients dans le domaine de l'intelligence artificielle

      • Définition de la stratégie d'acquisition de données d'une initiative d'intelligence artificielle dans le domaine du diabète

        L’un de nos clients, une société pharmaceutique de premier plan, souhaitait explorer le potentiel des données externes des patients aux États-Unis et en Allemagne pour une initiative d’intelligence artificielle dans le domaine du diabète.

        Dans un premier temps, Alcimed a fourni un aperçu des principaux propriétaires de données publics et privés dans les deux pays concernés. Ces propriétaires de données ont ensuite été classés par notre équipe en termes de volume, de qualité, de pertinence et d’accessibilité des données.

        Sur la base de ces critères, nous avons classé par ordre de priorité certains propriétaires de données en tant que partenaires potentiels pour notre client et avons finalement co-défini ensemble une stratégie préliminaire d’acquisition de données pour cette étude spécifique.

      • Étude de réceptivité du marché à une solution d'IA pour l'anesthésiologie en Europe du Nord

        L’un de nos clients, un acteur mondial du secteur des dispositifs médicaux, souhaitait tester la réceptivité du marché à l’égard d’une solution basée sur l’intelligence artificielle qu’il a développée, soutenant la prise de décision des anesthésistes concernant les patients dans le coma.

        Notre équipe a d’abord évalué les forces et les faiblesses de la solution en mettant en place des tests et en échangeant avec des utilisateurs potentiels dans 9 pays d’Europe du Nord. Nous avons également identifié des mesures permettant de surmonter les obstacles identifiés. Après ces étapes, notre équipe a réalisé un market sizing pour évaluer le nombre d’utilisateurs et de patients potentiels pouvant bénéficier de cette solution.

        Enfin, nous avons aidé notre client à comprendre et à naviguer dans le processus d’achat d’une telle solution.

      • Cartographie et sélection des fournisseurs d'intelligence artificielle pour les applications de pathologie numérique

        L’un de nos clients, leader dans le secteur des dispositifs médicaux, était à la recherche d’un partenaire compétent dans la programmation d’applications d’intelligence artificielle pour la pathologie numérique, dans le but d’étendre son offre de produits.

        Pour ce faire, notre équipe a effectué un repérage mondial de fournisseurs d’IA innovants, qui ont notamment été analysés en termes de maturité technologique, de maturité commerciale et de force de leur réseau. Sur la base de notre travail, une sélection de fournisseurs prioritaires a été approchée pour explorer les possibilités de collaboration avec notre client.

      • Identification des utilisations potentielles de l'IA dans la production industrielle

        Notre client, une institution publique, souhaitait soutenir les acteurs industriels de sa région en utilisant l’IA dans leurs activités de production. Pour ce faire, notre équipe a été appelée à identifier les usages potentiels de l’IA dans la production et à décrypter comment ils pourraient répondre à certains défis clés rencontrés par les industriels.

        Alcimed a ensuite fourni des recommandations quant aux modalités d’intégration de l’IA dans les processus industriels (stratégie à mettre en œuvre, acteurs à impliquer, partenariats à mettre en place, etc.) afin que les usages potentiels identifiés et sélectionnés puissent être rapidement opérationnels.

      • Création d'un tableau de bord convertissant des requêtes en langage naturel en graphiques pertinents

        Un acteur du secteur de la biotechnologie avait développé une nouvelle solution pour les diagnostics en oncologie. Il avait identifié l’analyse des résultats comme un goulot d’étranglement dans le processus de diagnostic et souhaitait offrir une solution à cette étape de la chaîne de valeur.

        Pour aider notre client, nous avons mis au point un tableau de bord permettant de convertir des questions simples en informations exploitables. Avec l’aide de notre client et les idées de futurs utilisateurs potentiels, nous avons développé un tableau de bord qui utilise un traitement du langage naturel (NLP) de pointe pour créer des graphiques significatifs et extraire des paramètres statistiques à partir des données sous-jacentes complexes.

        Notre projet a permis à notre client d’obtenir un tableau de bord perspicace tout en garantissant la protection des données et en évitant les hallucinations du modèle d’IA génératif.

      • Définition d'une nouvelle stratégie de gestion des connaissances s'appuyant sur des outils d'IA

        Notre équipe a aidé un acteur pharmaceutique international à sélectionner un nouvel outil d’intelligence artificielle pour améliorer sa gestion des connaissances. Les documents et les données étant stockés sur différentes plateformes, la recherche d’informations a été identifiée comme un obstacle majeur dans leurs activités.

        Pour aider notre client, nous avons d’abord mené des entretiens internes afin d’identifier les principaux problèmes et défis liés à la gestion des connaissances. Les solutions existantes ont ensuite été cartographiées, caractérisées et classées par ordre de priorité.

        Sur la base de l’enquête, nous avons suggéré une approche qui résoudrait leur défi actuel, en tirant parti des fonctions inutilisées de leurs plates-formes actuelles, et avec l’intégration d’un nouveau fournisseur de solutions d’IA.

      • Développement d'un modèle prédictif pour la classification des risques

        Notre client, un fournisseur de services financiers, souhaitait étudier le potentiel des modèles d’IA pour la prédiction des risques sur ses projets.

        Le projet a commencé par une cartographie des données disponibles pour les prédictions, suivie d’un processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour la construction de modèles. Plusieurs modèles ont ensuite été évalués dans le cadre d’un processus itératif. Un modèle final a été sélectionné sur la base de ses performances.

        Le modèle a ensuite été adapté pour être mis en production et adapté à l’infrastructure du client, puis il a pu être utilisé pour la prise de décision sur de nouveaux projets.

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