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BIPEA 2023 L'IA Matrice du Laboratoire du Futur par Yvon Gervaise
L'intelligence artificielle (IA) transforme les laboratoires en intégrant des systèmes experts, du machine learning et des algorithmes génératifs pour optimiser les processus industriels et de recherche. Des avancées comme AlphaFold démontrent la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes de biochimie, notamment la prédiction de structures protéiques. La collaboration entre chercheurs et spécialistes de l'IA est essentielle pour maximiser les bénéfices de ces technologies dans les laboratoires du futur.
BIPEA 2023 L'IA Matrice du Laboratoire du Futur par Yvon Gervaise
- 1. L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGEPOUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ? L’I.A : Matrice du Laboratoire du Futur … RENCONTRES TECHNIQUE2023 - Paris le 17/11/23
- 2. EXPERTSCIENCE L’Intelligence Artificielle (I.A)? L’intelligence artificielle ( I.A.) « c’est l’ensemble des techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux » L’I.A comprend 3 catégories : - I.A. Symbolique : les algorithmes à base de règles ( Systèmes Experts ) - I.A. Connexionniste : les les algorithmes d’apprentissage avec réseau neurones - I.A. Générative ( GPT ) réseaux de neurones avec variante Transformer
- 3. EXPERTSCIENCE L’I.A Symbolique :les Systèmes Expert … Les systèmes Expert ( S.E) : Encapsulent les connaissances des experts sous forme de règles ( si X alors Y) Disposent d’un mécanisme d’inférence Utilisent ces connaissances pour résoudre des problèmes et automatiser le traitement de processus Ont évolué suivant différents modèles de représentation sémantique , graphe conceptuel , arbre de décisions , langages informatique (Exemples de S.E : prospector Mycin , Dendral)
- 4. EXPERTSCIENCE Le Système ExpertMeta-Dendral énigmatique pour les chimistes …depuis longtemps dans les LABORATOIRES ! Permet de identifier des constituants chimiques d’un matériau à partir de son spectre de masse et de RMN. Utilise la règle : « si le spectre de la molécule présente 2 pics X1 et X2 tél que X1-X2= M+28 …alors la Molécule contient un groupe cétone ». Ce S.E est le premier algorithme qui modélise la connaissance d’un expert chimiste analyste.
- 5. EXPERTSCIENCE I.A connexionniste :Machine Learning réseau de neurones artificiels … L’I.A connexionniste imite l’architecture de base du cerveau Les réseaux neurones artificiels peuvent recevoir et transmettre de l’information Neurone artificiel est une fonction mathématique qui mime le neurone biologique avec son hardware
- 6. EXPERTSCIENCE L’I.A connexionniste lamachine apprend puis résout Phase d’apprentissage nourrit l’algorithme de multiples exemples caractéristiques Phase de prédiction Phase de test de la qualité réponse/ prédiction
- 7. EXPERTSCIENCE Du machine learningau Deep learning grâce au réseau neurones profonds multicouches Aptitudes à la résolution problèmes complexes « Deep learning » Yann Le Cun Exigences de : • Capacités de calcul (processeurs graphiques) • Disponibilité de grandes quantités de données pour entraînement de l’algorithme Optimisation réseau neurone ( poids synaptiques , seuils d’activation … rétropropagation de gradient) La machine découvre elle même les caractéristiques et est ensuite apte à capturer la relation entre entrée et sortie.
- 8. EXPERTSCIENCE Le deep learningau cœur d’une disruption pour les Laboratoires en biochimie et biologie moléculaire et structurale o Le problème : Impossible de lire dans une séquence d’acides aminés la structure 3D après repliement d’une protéine o La solution : AlphaFold algorithme de Deep Learning remporte en 2021 avec succès le CASP ( Critical Assessment Proteins structure Prediction ) avec GDT ( Global Distant Test ) > 92
- 9. EXPERTSCIENCE L’I.A. un nouveauchallenge pour les Laboratoires : la révolution AlphaFold Google Deep-Mind en partenariat avec EMBL ( Laboratoire Européen de Biologie Moléculaire ) a mis au point AlphaFold De juillet 2021 à juillet 2022 la base de données AlphaFold de structures 3D de protéines a été multipliée par X 200 DeepMind and EMBL release the most complete database of predicted 3D structures of human proteins
- 10. EXPERTSCIENCE Nouvelle approche &Performances de l’I.A : la révolution AlphaFold La connaissance acquise de la structure dans l’espace de ces molécules que sont les protéines renseigne sur leur fonction dans les organismes vivants ° Ce résultat s’apprécie comme approche combinée associant : - les données d’entrainement : un corpus de données issus du séquençage des acides aminés et et de quelques structures 3D établies par les techniques de Cristallographie X et Cryo-microscopie électronique - la capacité de l’IA ( AlphaFold ) : à décrypter le lien unissant structure primaire / tertiaire
- 11. EXPERTSCIENCE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGEPOUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ? Son intégration en tant que solution pour optimiser le fonctionnement d’un nombre croissant de processus industriels et R&D Les technologies I.A vont s’installer de manière discrète dans les interstices où elles créent réellement de la valeur courbe de Gartner ( hype cycle )
- 12. L’IA Matrice dulaboratoire du futur: Les Ingredients…et le principe : EXPERTSCIENCE Jeux de données – Modèle – Fonction de de Coût Modèles Paramétriques : - arbre de décision - régression - réseau de neurones
- 14. Sens Traduction Texte Reseau de neurones Viscosité Propriété Structure Moleculaire Réseaude Neurones : IA et Prédiction Proprié Chimique Detournement analyse du langage naturel EXPERTSCIENCE @ Emmanuel Frenod See-D
- 15. L’ Intégration deL’IA dans les Laboratoires… …Revolutionne le traitement des échantillons EXPERTSCIENCE 1- l’exemple de PhénoMatrix : I.A. embarquée dans système automatisé de traitement échantillons en Microbiologie 2- un Algorithme de traitement d’images (Deep Learning ) travaille à partir d’un panel 5000 images fournies par le laboratoire apprend et analyse les images mettant en place les meilleures stratégies de détection des éléments pertinents pour classer les images 3- Grâce à une intelligence artificielle (IA) avancée, le logiciel pré-évalue et pré-trie automatiquement les plaques de culture permettant aux laboratoires de microbiologie de lire, d'interpréter et de séparer les cultures bactériennes Robotic Process Automation
- 16. IA et exploitationdes données de Laboratoire … Clé du Fonctionnement de Alpha Fold EXPERTSCIENCE Protéine Réseau Neurones Données GDT SCORE Structure 3D @fxcoudert E.N.S. Valorisation et exploitation des données
- 17. Laboratoire et IA: données d’entrainement , apprentissage et exploitation Modèle de Machine Learning … Bases de données Laboratoires Apprentisage Entrainement du Modèle Exploitation du Modèle : prédiction solubilité ,enthalpie etc … EXPERTSCIENCE
- 18. Chimie & IA(ML apprentissage supervisé) … Performances dans la prédiction des relations structures/ propriétés … 3 possibilités : - Expérience - Chimie Théorique - Machine Learning La 3ème voie si vous avez assez des données pour entrainer un Modèle accélère la prédiction structure / propriété Performances = Semaines / Heures/+ Secondes EXPERTSCIENCE
- 19. IA et NouvellesApproches Méthodologiques pour la maitrise du Risque Chimique : méthodes alternatives QSAR / QSPR ) usages reseaux de Neurones , IA Machine Learning supervisé et non supervisé Usage reseaux de Neurones , IA Machine Learning @Guillaume Fayet INERIS EXPERTSCIENCE
- 20. APPROCHE IA etAnalyse HRMS des Contaminants … … construction d’un MODELE à partir identification caracteristiques particulières dans les spectres GAINS : +> base de données étendue +> travail + exhaustif & + rapide EXPERTSCIENCE @Guillaume Fayet INERIS
- 21. 1- I.A. Générative= exploite des techniques d’IA pour générer du contenu ( textes , images , son et meme code ) 2- 2000 Modèle de langue (LLM) concept clé est formulé = modèle capable de prédire le prochain mot dans une phrase = représentation vectorielle des mots avec cordonnées dans espace sémantique 3- 2022 arrivée de ChatGPT (GPT=Generative Pretained Transformer ) =Algorithme capable d’apprendre des représentations de mots contextualises = Modèles statistiques probabilistes qui déterminent l’agencement, la distribution des mots en s’appuyant sur des données massives ingérées lors de leur entrainement L’IA Générative dans les Laboratoires… …une nouvelle donne pour le métier >> Bing GPT4 – Bibliographie -- solver d’equation Microsoft openAI , Anthropic Amazon , Google EXPERTSCIENCE
- 22. « La puissancedes Algorithmes de Machine – Learning ouvre une nouvelle ère pour le laboratoire du futur ! » Yvon Gervaise L’intelligence Artificielle : Une opportunité pour les LABORATOIRES ! une Collaboration …Entre les Laborantins et les SPECIALISTES de l’IA Avènement des Laborantins augmentés ? EXPERTSCIENCE L’I.A Matrice du Laboratoire du Futur ?
- 23. L’I.A. Matrice dulaboratoire du Futur … #LaboratoireduFutur Pour aller plus loin .. les Replay vidéos de l’intégralités des #conférences de 2 colloques > https://webtv.insa-rouen.fr/videos/laboratoire-du-futur-2-le-defi-de-lintelligence-artificielle/ https://www.mediachimie.org/ressource/chimie-et-intelligence-artificielle-colloque- f%C3%A9vrier-2023 EXPERTSCIENCE
- 24. EXPERTSCIENCE Merci ! Yvon Gervaisehttps://www.linkedin.com/in/yvon-gervaise-22a1b035/ https://twitter.com/expertscience Mail : [email protected] Web: http://www.expertscience.fr Tél : 06 60 67 91 50