29/04/2026 · 1 min de lecture

Conseil en IA et audit de données en biotech : cadrer vos données avant de développer

Quand vous envisagez un projet d’IA en biotechnologie, vous posez en général la question par l’outil : quel modèle, quelle plateforme. La question qui vient avant porte sur vos données. Ce que vous collectez déjà est-il structuré de façon exploitable, ou faut-il d’abord le mettre en forme ? Notre audit tranche ce point, et il arrive qu’il vous fasse reporter le projet de six mois.

Ce que vos données permettent, ou non

Vous tenez probablement déjà un suivi expérimental ou de production, réparti entre plusieurs outils et plusieurs formats. Avant de parler d’intelligence artificielle, nous regardons si cette donnée est cohérente et exploitable telle quelle, ou si elle demande d’abord une consolidation.

Aucun système ne repère une tendance dans une donnée qui n’a jamais été saisie de façon homogène. Ce constat est souvent le plus utile de votre diagnostic, et il arrive avant toute recommandation d’outil.

Où un système automatisé vous aide ensuite

Une fois vos données fiables, un système croise vos informations expérimentales pour repérer une incohérence ou une corrélation plus vite qu’une relecture périodique. Nous l’appuyons si besoin sur un mécanisme de recherche documentaire (RAG) branché sur vos protocoles internes.

Ce que notre diagnostic ne fait pas

Nous ne vous vendons pas un outil par défaut. Si le constat est que vos données doivent d’abord être réorganisées, c’est ce que vous lirez dans la restitution, même si cela retarde un projet plus ambitieux et même si cela nous coûte la mission suivante.

Ce sujet relève de notre prestation Conseil et audit IA.