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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 :

    Cet enjeu est très probablement le premier qui vient à l’esprit lorsqu’on pense à l’IA. Les données peuvent être utilisées pour le meilleur, mais aussi pour le pire, et empêcher leur utilisation à de mauvaises fins est l’un des principaux défis de l’IA. Heureusement, de nombreuses réglementations en matière de protection de la vie privée, dont le RGPD, couvrent non seulement les données où une personne est identifiée, mais aussi les données où une personne est identifiable. Cependant, cela est en contradiction avec le principe interne de l’IA ; car plus l’ensemble de données est riche, plus l’IA est de qualité. Mais aussi, plus l’identification d’un individu est probable !

    Comment assurer la qualité des données mais aussi leur confidentialité ?

    Bien que nous soyons à l’ère du big data, avec des sources de données qui se multiplient, la collecte de données qualitatives et robustes reste un défi. Dans le secteur de la santé notamment, bien qu’une multitude de données médicales soient générées, briser les silos de données et préparer des ensembles de données pouvant être appliqués à des logiciels d’IA est complexe. En effet, afin d’entraîner les algorithmes de machine learning, il faut des ensembles de données propres, avec un minimum de biais. Or, la plupart des données qui peuvent être facilement collectées ne sont pas structurées. Par conséquent, les industriels désireux de développer des processus d’IA doivent investir dans la création d’une infrastructure Data Driven efficace pour collecter et stocker les données qu’ils génèrent.

    Quelles sources de données sont les plus intéressantes à utiliser et comment y accéder ? Comment surmonter la fragmentation interne des données ?

    La plupart des acteurs industriels travaillant sur l’IA n’ont pas le développement de l’IA parmi leurs capacités de base. Il n’est donc pas surprenant que de nombreux acteurs et organismes de recherche s’appuient sur des partenaires externes pour la programmation des algorithmes, que ce soit en tant que contractants ou dans le cadre de partenariats stratégiques. Comme l’application de l’IA à leur secteur est une approche encore assez récente et que les preuves de ses avantages sont parfois encore rares, il peut être très difficile pour les organisations de choisir le partenaire le plus approprié.

    Comment les entreprises et les organisations peuvent-elles choisir le partenaire le plus approprié pour développer des applications d’intelligence artificielle ? Comment naviguer dans ces collaborations pour s’assurer qu’elles sont mutuellement bénéfiques ?

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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.

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        Pour aller plus loin

        Créée en 1993, Alcimed est une société de conseil en innovation et développement de nouveaux marchés spécialisée dans les secteurs innovants : sciences de la vie (santé, biotechnologie, agroalimentaire), énergie, environnement, mobilité, chimie, matériaux, cosmétiques, aéronautique, spatial et défense.

        Notre vocation ? Aider les décideurs privés et publics à explorer et développer leurs terres inconnues : les nouvelles technologies, les nouvelles offres, les nouveaux enjeux géographiques, les futurs possibles et les nouvelles manières d’innover.

        Répartie dans nos 8 bureaux dans le monde (en France, en Europe, à Singapour et aux Etats-Unis), notre équipe est composée de 220 explorateurs de haut niveau, multiculturels et passionnés, ayant une double culture scientifique/technologique et business.

        Notre rêve ? Être 1000, pour dessiner toujours plus avec nos clients le monde de demain.

        En termes simples, l’intelligence artificielle fait référence au développement de logiciels capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. Ces tâches peuvent consister à résoudre des problèmes complexes, à prendre des décisions ou à détecter des objets.

        Le machine learning, un sous-type d’intelligence artificielle, est une technologie qui donne aux logiciels la capacité d’apprendre automatiquement, de reconnaître des modèles et de s’améliorer grâce à l’expérience.