Le Machine-learning constitue une avancée technologique déterminante dans l'analyse des données non structurées en nombre, comme peuvent l'être par exemple les données de formulation.

Par l'application de l'intelligence artificielle, il devient aisé d’isoler, de traiter et de modéliser les informations les plus pertinentes et d’appliquer des algorithmes d’apprentissage pour peaufiner ces processus sans intervention humaine. Dès lors que le modèle est correctement paramétré, la machine apprend seule et optimise au fil du temps la tâche à accomplir.

La gestion augmentée transforme les métadonnées. Elles ne servent plus uniquement à l'audit, à la traçabilité et à l'établissement de rapports, mais elles commencent à alimenter des systèmes dynamiques. De "passives", les métadonnées deviennent "actives" et nourrissent les algorithmes d’apprentissage.

Qualité, gestion des métadonnées, Master Data Management, intégration et même administration des bases, l'Intelligence Artificielle révolutionne toutes les facettes de la gestion des données (Data Flow).

Grâce au Machine Learning de nombreuses tâches manuelles peuvent être automatisées et les utilisateurs les moins qualifiés techniquement peuvent être plus autonomes dans leur utilisation des données, et les ressources techniques hautement qualifiées peuvent se concentrer pleinement sur des tâches à plus grande valeur ajoutée.

Le processus de recherche d’un procédé ou d’une formule gagnante est complexe et s’appuie grandement sur l’expertise du chercheur, qui par un cycle d’essai-erreur –analyse navigue à vue pour trouver les bons paramètres. Sur de nouvelles matières premières peu maitrisés, la recherche peut parfois être fastidieuse.

Design Flow, le 1er assistant à base d’intelligence artificielle pour les formulateurs, permet de construire un pipeline intelligent qui optimise la prospection de l’espace formulatoire.

La puissance croissante des moyens d'analyse permet par exemple au formulateur d’aller de plus en plus loin dans la compréhension des différentes propriétés des mélanges. C’est l’un des atouts parmi d’autres cas d’usage, tels que :

1- Trouver la composition dans la formule pour chaque matière première
En tenant compte des contraintes de toxicologie, de cout, stabilité, innocuité
2- Remplacer un procédé ou une matière par suite d’une pénurie ou d’une règlementation
3- Comprendre les synergies au sein d’une formule
4- Comprendre l’impact de chaque constituant dans la formule
5- Evaluer l’impact d’un paramètre dans un procédé
6- Virtualiser la formulation pour avoir l’information en temps réel
7- Prédire les caractéristiques d’une formule jamais réalisée
prédire des caractéristiques longues à mesurer pour limiter de risque de Go/NoGo

La mise en œuvre de l’intelligence artificielle nécessite souvent des experts data Scientists, des informaticiens et un investissement conséquent en ressources humaines, sans oublier un délai de mise en oeuvre souvent long, variant de 1 à 2 ans.

La montée en puissance de l'IA s'accompagne également du développement de l'IA explicable (IAX). Autrement dit, les résultats d'un traitement à base de Machine Learning et de Deep Learning sont à présent restitués de manière ergonomiques et fluides.

Grâce à son Lab et au portefeuille applicatif mis à disposition, InFlows permet d'adapter rapidement les applications spécifiques de l'entreprise, pour l'analyse et le traitement du data flow de formulation.