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PROJET : ID SOLUTION

POC IA : Développement d’une PCR digitale prédictive pour l’oncologie

LE PROBLÈME CLIENT

Cette société de biotechnologie s’appuie sur la PCR pour détecter les anomalies génétiques des cellules cancéreuses, un outil coûteux nécessitant des moyens d’expérimentation lourds. L’enjeu est de faire évoluer la prise en charge du cancer vers une logique de maladie chronique en détectant des mutations non encore répertoriées — un problème de classification binaire complexifié par la structure et la taille variables des données d’entrée, incompatibles avec les approches de Machine Learning standards.

NOTRE SOLUTION

 Un modèle de Machine Learning de type série temporelle (Reservoir Computing, approches inspirées des Transformers), capable d’apprendre sur des mutations connues pour anticiper des mutations inconnues, à partir des séquences WT, séquences cibles, sondes/amorces et données physiques associées. Le projet a été mené par phases : structuration des données, intégration des logiques Primer3/IDT, développement de l’algorithme et d’une API Streamlit, puis déploiement et test du prototype avec documentation associée.

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NOS AUTRES RÉFÉRENCES

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L’équipe de  l’Atelier_ a fait preuve de professionnalisme et d’efficacité, nous permettant de lancer notre site dans un temps record, avec une solution innovante et inclusive.

Sylvie Pustel
Présidente
SRIAS PACA
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La démarche proposée par L’Atelier a été particulièrement adaptée à notre besoin, le projet, application mobile et site web associé, a été livré selon le délai, le budget et le niveau de qualité attendu

Eric Kiennemann
Data Scientist Project Manager.
Terra
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Grâce à leur proactivité et leur approche innovante, nous avons atteint nos objectifs tout en respectant nos engagements RSE.

Kamel Boussaid
Customer Success Manager
Crédit Agricole e-Développement

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