Une recherche et un développement plus rapides
L’IA structure de grands volumes de données collectées dans les soins médicaux, la recherche chimique et la découverte, et les transforme en informations utilisables par les scientifiques.
Secteurs · Pharmaceutique
L’intelligence artificielle dans l’industrie pharmaceutique des données de recherche aux enseignements utiles
L’IA transforme la recherche pharmaceutique et les soins. Elle convertit de vastes ensembles de données de recherche en informations exploitables, donne aux analystes un accès rapide aux bases de données chimiques et prend en charge les tâches administratives et réglementaires. Nous construisons ces systèmes pour les entreprises pharmaceutiques, des prototypes de R&D aux outils en production.
- Des données de recherche transformées en informations exploitables
- Une analyse plus rapide des bases de données de composés
- Moins de travail réglementaire et administratif manuel
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Ce que l’IA change dans l’industrie pharmaceutique
Les domaines où l’IA soutient déjà la recherche, les opérations et les soins pharmaceutiques.
Des informations connectées
L’IA peut relier les informations de production, de logistique et de soins : les données sur les médicaments sont gérées à l’échelle de l’organisation, et non en silos.
Des tâches routinières automatisées
Les tâches administratives et réglementaires qui absorbent le temps des pharmaciens peuvent être confiées à des modèles intelligents ; les experts vérifient les résultats et agissent en conséquence.
Ce que nous livrons
Des solutions d’IA pour l’industrie pharmaceutique
Des cas d’usage de la recherche aux opérations, dont des projets réalisés pour des clients pharmaceutiques.
- 01
L’IA dans la R&D pharmaceutique
Des projets de recherche et développement qui appliquent le machine learning aux données médicales et chimiques et évaluent les approches de pointe pour votre problématique.
- 02
Processus des médicaments génériques
Des outils de machine learning qui donnent aux analystes un accès rapide à de grandes bases de données d’éléments et de composés chimiques, et font ressortir des relations difficiles à trouver manuellement.
- 03
Gestion des informations sur les médicaments
Des systèmes qui intègrent les informations de production, de logistique et de soins issues de différentes sources en une vue unique et maîtrisée.
- 04
Traduction d’images médicales
Des réseaux antagonistes génératifs (GAN) traduisent des images de tissus d’un domaine de coloration à un autre, pour réutiliser un classificateur de maladies existant avec différents réactifs.
- 05
Détection et comptage de comprimés
Un système de vision par ordinateur qui détecte, classe et compte les comprimés selon le National Drug Code pour automatiser la gestion des stocks pharmaceutiques.
- 06
Analyse des écarts de compétences
Une analyse NLP qui extrait les compétences des CV, des descriptions de poste et des évaluations pour identifier les écarts de compétences et les risques de succession dans les grandes organisations de recherche.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Santé · Vision par ordinateur, IA générative
Traduction d’images médicales entre colorations tissulaires pour un laboratoire pharmaceutique
Réutiliséun seul classifieur de pathologies pour tous les réactifs de coloration
Un composant d’IA qui traduit des images histologiques d’un domaine de coloration à un autre, pour réutiliser les logiciels et modèles de machine learning existants avec tous les réactifs.
Lire l’étude de cas
Détection et comptage de comprimés pour un fournisseur de technologies de santé
99,9 % de précision, de rappel et de score F1 sur l’ensemble des prédictions
Un système de vision par ordinateur qui identifie, classe et compte les comprimés par National Drug Code (NDC) à partir de photos, en remplacement d’un comptage manuel sujet aux erreurs.
Analyse des écarts de compétences par NLP pour une entreprise scientifique et technologique
~10 000 heures de travail économisées
Un outil NLP interactif qui évalue les compétences des collaborateurs, compare les profils de compétences et identifie les écarts entre les collaborateurs clés et leurs successeurs potentiels.
Estimation du volume graisseux et musculaire de l’œil sur IRM
Automatisé segmentation de la graisse et du muscle sur chaque coupe IRM
Un modèle de deep learning pour un centre d’ophtalmologie, qui segmente les tissus graisseux et musculaires sur des IRM de l’orbite, estime leur volume et permet des comparaisons avant-après.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
01
Une équipe issue de la recherche
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
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Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
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Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“Ils ont livré un module supplémentaire que nous n’attendions pas, mais qui s’est révélé très utile.”
Recherche et développement logiciel sur mesure fondés sur des réseaux antagonistes génératifs (GAN), pour une entreprise pharmaceutique de plus de 5 000 salariés.
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
“Ce ne sont pas seulement d’excellents experts théoriques : ils livrent aussi, grâce à des compétences pratiques remarquables.”
Notre méthode
Un projet IA mené par étapes
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
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Évaluation
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
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Top entreprise d’intelligence artificielle Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de machine learning Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de vision par ordinateur Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise d’IA générative Allemagne 2026 · Clutch -
Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
Où l’IA peut-elle aider une entreprise pharmaceutique aujourd’hui ?
En recherche et développement, où elle transforme de grands jeux de données en informations exploitables ; dans les processus des médicaments génériques, où elle accélère le travail sur les bases de données de composés chimiques ; et dans les opérations, où elle automatise les tâches administratives et réglementaires et relie les données de production, de logistique et de soins.
L’IA peut-elle réutiliser des modèles que nous avons déjà entraînés ?
Souvent, oui. Pour une entreprise pharmaceutique, nous avons utilisé des réseaux antagonistes génératifs pour traduire des images de tissus colorées avec un réactif dans le domaine d’un autre, afin de réutiliser un classificateur de détection de maladies existant. Un outil interactif permettait à l’équipe de valider les images générées, réduisant le temps et le coût du traitement de nouveaux types de coloration.
L’IA peut-elle être utilisée en contexte clinique ?
Son usage en situation clinique reste limité. Nous nous concentrons sur les cas d’usage de recherche, d’analyse et d’exploitation où l’IA soutient les experts, et nous sommes clairs sur les domaines où le jugement humain reste indispensable.
Travaillez-vous uniquement sur des données de laboratoire et de recherche ?
Non. Nous avons aussi réalisé une analyse NLP pour une entreprise scientifique et technologique de plusieurs dizaines de milliers de salariés, afin d’identifier les écarts de compétences et les successeurs pour les postes critiques, avec environ 10 000 heures-personnes économisées.
Comment gérez-vous l’incertitude des projets de recherche ?
Notre cycle de vie de projet d’IA est adapté des standards du développement logiciel et tient compte des défis scientifiques du machine learning. Chaque phase a ses propres objectifs et critères de qualité, qui doivent être atteints avant de passer à l’étape suivante.
Lancer votre projet
Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.