Études de cas

Projets menés avec nos clients.

Chaque projet illustre notre manière de travailler : partir d’un besoin métier concret, concevoir une architecture robuste, développer les modèles adaptés et sécuriser la mise en production.

Ci-dessous, quelques réalisations emblématiques dans la santé, l’industrie et la recherche, incluant nos calculateurs intelligents.

Discuter de votre propre cas d’usage

Santé · Images médicales

Diagnostic assisté par IA pour un réseau de cliniques.

Un réseau de cliniques françaises souhaitait accélérer le tri de dossiers d’imagerie (IRM, scanner) afin de prioriser les cas urgents sans surcharger les équipes médicales.

Objectifs

• Réduire le temps de tri initial des examens.
• Aider à la détection précoce de cas critiques.
• Garantir la traçabilité et le contrôle médical final.

Approche

Mise en place d’un pipeline d’analyse d’images basé sur des réseaux neuronaux convolutionnels, entraînés sur des données anonymisées, avec un module d’explicabilité (heatmaps) pour aider les radiologues à interpréter les résultats.

Réduction du temps de tri

-35 %

sur les examens prioritaires

Adoption

90 %

des radiologues utilisent l’outil

Schéma simplifié du pipeline :

1. Import DICOM depuis le PACS.
2. Anonymisation & vérifications qualité.
3. Passage dans le modèle CNN (GPU).
4. Calcul de scores de priorisation & génération de heatmaps.
5. Restitution dans le viewer interne + validation par le radiologue.

Tous les événements sont tracés (logs, version du modèle, seuils utilisés) pour audit ultérieur.

Industrie · Maintenance prédictive

Calculateur intelligent de pannes pour une ligne de production.

Un site industriel multiligne voulait anticiper les arrêts machines coûteux, en s’appuyant sur les capteurs existants (vibrations, températures, logs automates) sans modifier l’infrastructure.

Objectifs

• Détecter en amont les dérives annonciatrices de pannes.
• Mieux planifier les interventions de maintenance.
• Réduire le stock de pièces critiques.

Approche

Nous avons conçu un calculateur intelligent de pannes, combinant modèles de séries temporelles, détection d’anomalies, règles métier et profils de fonctionnement “normaux”. Le tout déployé sur un serveur local, interfacé avec le MES.

Arrêts non planifiés

-28 %

sur 12 mois

ROI estimé

15 mois

vs. coûts de déploiement

Architecture du calculateur :

• Collecte temps réel des capteurs via OPC-UA.
• Agrégation & mise en forme des signaux.
• Modèles d’apprentissage non supervisé pour profils normaux.
• Scores d’anomalie + règles métier (seuils, durées).
• Alertes envoyées au système de GMAO + tableau de bord web.

Le système continue d’apprendre au fil des campagnes de production.

Recherche · Biotechnologie

Plateforme d’analyse omique pour un centre de recherche.

Un centre français spécialisé en génomique souhaitait unifier ses pipelines d’analyse (RNA-Seq, WES, WGS) et faciliter le partage de résultats entre équipes de recherche.

Objectifs

• Standardiser les workflows d’analyse omique.
• Réduire la duplication d’efforts entre équipes.
• Disposer d’un historique complet des analyses.

Approche

Mise en place d’une plateforme centralisée : orchestrateur de pipelines, stockage structuré des résultats, visualisations interactives et gestion fine des droits d’accès.

Temps d’analyse

÷ 2

sur certains workflows

Traçabilité

100 %

des pipelines journalisés

Composants clés :

• Orchestrateur de pipelines (file d’attente, ressources HPC).
• Gestion des références (génomes, annotations).
• Base de métadonnées pour chaque échantillon.
• Portail web pour lancer, suivre et comparer les analyses.
• Connecteurs vers outils statistiques et notebooks de recherche.

Industrie · Procédés

Calculateur intelligent d’optimisation de recettes.

Dans une usine de production chimique, les ingénieurs de procédé cherchaient à optimiser les recettes (températures, durées, concentrations) pour améliorer le rendement tout en respectant des contraintes strictes de qualité.

Objectifs

• Augmenter le rendement global sans modifier les équipements.
• Identifier les combinaisons de paramètres les plus robustes.
• Donner aux ingénieurs un outil d’exploration guidée.

Approche

Développement d’un calculateur d’optimisation utilisant des modèles de substitution (metamodels) couplés à des algorithmes d’exploration (Bayesian optimisation) et à des contraintes issues des règles métier et des normes qualité.

Gain de rendement

+7 %

à paramètres validés

Essais physiques

-40 %

grâce à l’exploration virtuelle

Pourquoi ce calculateur est efficace :

• Il exploite les données historiques de campagne pour entraîner des modèles prédictifs de rendement.
• Il propose des combinaisons de paramètres prometteuses en tenant compte des contraintes (sécurité, qualité, coûts).
• Il fournit une visualisation des compromis (rendement vs. variabilité), aidant les ingénieurs à prendre des décisions éclairées.

Facteurs de succès

Ce qui rend ces projets durables et utiles.

Au-delà des modèles et des technologies, la réussite de ces projets tient à une combinaison de facteurs humains, organisationnels et méthodologiques.

En savoir plus sur notre approche →

Cadrage précis

Les objectifs métiers sont définis clairement dès le départ : indicateurs cibles, contraintes, usages concrets par les équipes.

Architecture maîtrisée

Les pipelines, modèles et environnements sont conçus pour être maintenables, observables et évolutifs dans le temps.

Implication des utilisateurs

Médecins, ingénieurs, chercheurs : tous sont impliqués dans les choix de design, les tests et la validation.

Qualité & conformité

Traçabilité, logs, validations, documentation : chaque projet peut être audité et expliqué, même plusieurs années plus tard.

Votre projet pourrait être le prochain.

Que vous soyez une clinique, un site industriel, un laboratoire ou une startup deeptech, nous pouvons vous aider à structurer un projet d’IA ou d’intelligence calculatoire avec des résultats concrets et mesurables.

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