Intelligence artificielle

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.