Capacités IA
N’importe quelle société peut énumérer des familles de modèles. Ce qui compte, c’est de savoir si la chose a été construite, si quelqu’un l’a mesurée face à une référence honnête, et si elle tournera encore dans dix-huit mois. Cette page s’organise autour de ces trois questions.
01 · Construire
Dix domaines de compétence. Chacun correspond à quelque chose que nous avons livré, pas à quelque chose que nous saurions apprendre.
Ingestion, OCR, analyse de mise en page et extraction de métadonnées sur des archives hétérogènes ; stratégies de découpage et de vectorisation choisies pour la forme de vos documents et non pour celle d’un tutoriel ; recherche hybride lexicale et sémantique ; génération qui cite le passage utilisé. Nous traitons les affirmations non étayées comme des défauts, pas comme un style.
Construit et en service : une archive documentaire d’entreprise de six ans avec classification et analytique par IA ; un programme d’intelligence documentaire en cours depuis 2023.
Classification, segmentation, cartographie des régions anatomiques, quantification de lésions et de défauts, localisation d’anomalies. Les travaux publiés de notre responsable scientifique portent notamment sur l’évaluation de surface indépendante de l’observateur dans le psoriasis, la cartographie automatisée des régions macro- et micro-anatomiques sur photographies cutanées, la quantification des efflorescences dans le psoriasis pustuleux et la localisation d’anomalies par score.
Exemple déployé : un compte rendu automatisé quantifiant les lésions d’eczéma par région anatomique — pulpes, doigts, paumes, dos de la main, poignets — avec l’Hôpital universitaire de Bâle.
Reconnaissance vocale et diarisation, transcription de conversations professionnelles, synthèse vers un schéma plutôt que vers de la prose, extraction d’attributs structurés selon un vocabulaire contrôlé, traitement multilingue et circuits de relecture de traduction.
Référence de recherche : transcription et synthèse automatisées de consultations dermatologiques, produisant une documentation clinique structurée avec validation humaine.
Prédiction de durée de vie, analyse des schémas de défaillance, maintenance prédictive, prévision et détection d’anomalies sur l’historique des capteurs et des procédés. L’ingénierie des variables se fait avec les ingénieurs qui connaissent l’installation, jamais à l’écart d’eux.
Livré pour Onsemi, fabricant de semi-conducteurs de premier plan mondial : agrégation de plus de cinquante flux de capteurs en une prédiction de durée de vie par IA pour des composants électriques.
La plupart des problèmes de modèle sont des problèmes de données. Nous auditons les erreurs d’étiquetage, les quasi-doublons, les échantillons hors sujet et la dérive de distribution ; nous concevons les protocoles d’annotation et les contrôles inter-annotateurs ; et nous utilisons des représentations auto-supervisées pour identifier les cas qu’un humain doit examiner en priorité. Lorsque les données sont réellement rares, nous appliquons une revue systématique des contre-mesures au lieu de recourir par défaut à l’augmentation.
Publications : CleanPatrick, premier protocole de référence à grande échelle pour le nettoyage de données d’images ; Intrinsic self-supervision for data quality audits (NeurIPS) ; une revue et un guide systématique pour pallier la rareté des données médicales.
Génération de matériel d’entraînement et de test lorsque les données réelles ne peuvent être partagées, et — plus important encore — les métriques permettant de dire si le jeu synthétique vaut quelque chose. Fidélité, diversité, utilité en aval et fuite de confidentialité évaluées séparément.
Référence de recherche : un projet Innosuisse sur l’évaluation comparative des données synthétiques, développant des métriques d’évaluation systématiques.
Classement et recommandation en démarrage à froid, avec retours épars et contraintes métier, et une évaluation hors ligne qui reflète l’objectif en ligne. Relève de l’exposition à la recherche et non d’un travail livré ; voir la page méthode.
Des assistants cantonnés à une tâche, opérant à l’intérieur d’un processus professionnel défini : accès aux outils borné, attribution explicite des sources, une personne nommée qui valide avant toute diffusion, et une procédure de repli manuel qui fonctionne encore si l’assistant est désactivé. Nous construisons de l’assistance, pas de l’autonomie, partout où le résultat engage une responsabilité professionnelle ou culturelle.
Visualisation 2D et 3D configurable, environnements immersifs pour la recherche, l’enseignement, la formation et l’inspection technique, et gestion souple des entrées, des manettes aux systèmes de suivi avancés. Livré pour l’Université technique de Zvolen.
De l’instrumentation là où l’environnement est hostile et où la mesure doit malgré tout être juste : mesure automatisée du niveau de métal en fusion au-delà de 700 °C, en version portative et sur bras robotisé, et une balise véhicule en temps réel suivant position et vitesse dans une usine avec alerte en zone interdite. Les deux alimentent le système d’information qui boucle vers l’analytique et l’optimisation des procédés.
Livré pour Slovalco, société métallurgique spécialisée dans l’aluminium.
02 · Évaluer
Le responsable scientifique d’Artabel construit des protocoles de référence pour vivre. C’est cette discipline que nous apportons à la question que tout client finit par poser : est-ce réellement mieux que ce que nous faisons aujourd’hui ?
Un processus plus rapide qui dégrade la qualité professionnelle est refusé. La vitesse n’est jamais le seul critère, et nous l’écrivons avant le début des travaux.
03 · Déployer
Artabel intègre des logiciels dans les systèmes d’autrui depuis 2004. L’IA est plus récente ; la discipline d’ingénierie ne l’est pas.
Ingénierie réutilisable pour les pipelines de données, les API et connecteurs, les flux par rôle, la journalisation, les tests automatisés et le déploiement. Conçue pour qu’un même paquet se configure pour de nombreux sites au lieu d’être dupliqué par client.
Environnement de développement, d’intégration, de test et de livraison exploité par la société, avec dépôts sous gestion de versions et flux de test séparés. Calcul et stockage maîtrisés en interne pour les charges IA courantes, avec recours proportionné au cloud ou au HPC européens uniquement lorsque la charge, la localisation des données, la sécurité et le coût le justifient.
Gestion de versions des jeux de données et des modèles, harnais d’évaluation par tâche, analyse d’erreurs, files de revue humaine, journalisation structurée et supervision du déploiement — pour que la dérive soit vue par un tableau de bord et non par une réclamation.
Export obligatoire, interfaces documentées, services alternatifs pré-approuvés et tests de substitution. Tout changement significatif de fournisseur, de version de modèle, de localisation ou de durée de conservation des données déclenche une réévaluation. La dépendance est une décision de conception, et nous décidons contre elle.
Nous documentons les coûts d’hébergement, de maintenance et de support et remettons un profil de coût total de possession. Si la maintenance n’entre pas dans le budget qui existera après le projet, c’est un constat, pas une note de bas de page.
Un responsable nommé, un guide de déploiement, un canal de support et d’incident et une suite de tests de régression. La mesure d’une bonne transmission, c’est que le client puisse modifier le système sans nous.
04 · Gouverner
Une assurance proportionnée au risque : une aide à la rédaction interne n’exige pas la profondeur de revue d’un récit culturel public ou d’un document clinique. Mais chaque paquet que nous livrons conserve les preuves minimales permettant de reconstituer ce qu’il a fait et qui l’a autorisé.
Secteurs
Imagerie et interprétation multimodale, aide à la décision clinique, documentation structurée, processus de recherche, curation et audit de qualité des jeux de données, et la conception d’évaluation qu’un relecteur clinique acceptera. Le responsable scientifique d’Artabel est docteur dans ce domaine et codirige un projet du Fonds national suisse comparant la compréhension humaine et machine des affections dermatologiques.
Le jugement médical est interne : la Dre Esther Amruthalingam, médecin au sein de l’équipe, travaille sur l’IA en médecine et a cosigné l’article du Swiss Medical Weekly sur la certification des agents conversationnels, à l’origine du service confIAnce des Hôpitaux universitaires de Genève. Si votre question est de savoir à partir de quand un système passe d’outil d’information à dispositif médical réglementé, c’est une conversation que nous pouvons mener sérieusement.
Travaux publiés pertinents : évaluation de surface dans le psoriasis ; cartographie des régions anatomiques sur photographies cutanées ; diversité des images de peaux pigmentées ; modélisation de biomarqueurs protéomiques lacrymaux pour la réaction oculaire du greffon contre l’hôte ; audit auto-supervisé de la qualité des données.
Modélisation prédictive et maintenance, détection d’anomalies, intelligence documentaire, automatisation des flux, intégration de systèmes, instrumentation en milieu hostile et supervision de sécurité en temps réel. Déployée dans la production d’aluminium, la métallurgie et la fabrication de semi-conducteurs.
Suivi des cultures, analyse de qualité, détection multimodale et aide à la décision fondée sur les données, y compris la classification de particules et de bioaérosols. Un domaine où le coût d’une mauvaise recommandation est une saison, et où l’explicabilité n’est donc pas un ornement.
Interprétation adossée aux sources, accès respectueux des droits, provenance et attribution, accès multilingue, interopérabilité centrée sur les métadonnées et interfaces destinées au public. Le volet sciences humaines est tenu en interne : Claire Chappat dirige les humanités numériques et l’IA dans l’art et le patrimoine, et Artemis Amruthalingam, qui pilote la réalisation, est helléniste, latiniste et historienne des religions. Ceux qui planifient le travail savent lire les sources primaires.
Le pôle patrimoine en détail — tâches, méthode et modèle d’autorisation
Systèmes d’information sécurisés, cyber-résilience, analyse de capteurs et protection des infrastructures critiques. Les missions dans ce domaine se cadrent en entretien direct sous confidentialité appropriée et relèvent du contrôle suisse des exportations et des règles d’utilisation finale.
Données traitées
La multimodalité est une affirmation qui mérite vérification. Voici la nôtre, détaillée.
Multilingue de bout en bout. Langues de travail : français, anglais et allemand, avec des circuits de relecture où un professionnel valide le résultat.
Formes de collaboration
A
De deux à six semaines. Une question, vos données, une réponse écrite avec les modes de défaillance nommés. Débouche souvent sur la recommandation de ne pas construire.
B
Un système fonctionnel et l’évaluation qui montre s’il fait mieux que la manière actuelle de travailler, livrés d’un seul tenant.
C
Quelqu’un d’autre l’a construit ; il vous faut un verdict défendable. Conception de protocole, vérification de sécurité, d’accessibilité et de déploiement, en mission distincte.
D
Un bénéficiaire nommé portant des lots d’ingénierie dans un projet de recherche financé, avec livrables, acceptation et registres prêts pour l’audit.
L’ingénierie et la direction technique relèvent du directeur ; la réalisation est dotée projet par projet, et les ingénieurs et spécialistes qui interviendront sont nommés dans le contrat ou la proposition avant tout engagement. Lorsqu’un projet repose sur un jugement clinique ou curatorial, ce spécialiste fait partie de l’équipe dès le cadrage. Voir l’expertise.
Ce que la tâche et les contraintes justifient, et nous rendons ce choix explicite au lieu de le subir. Les modèles du commerce associés à une bonne recherche documentaire sont souvent la bonne réponse, et nous le disons. Lorsque les données ne peuvent quitter une juridiction ou un bâtiment, nous travaillons avec des modèles à poids ouverts sur une infrastructure maîtrisée. La substitution est testée dans les deux cas, afin que le choix puisse être revu sans tout reconstruire.
En prestation commerciale, la propriété est celle que fixe le contrat, et notre position par défaut est que le client détient les résultats livrés. En recherche financée, le régime Horizon Europe s’applique : les résultats appartiennent au bénéficiaire qui les génère, sont détenus conjointement lorsque les contributions ne peuvent être séparées, et sont régis par l’accord de consortium. Les connaissances antérieures restent antérieures, et nous déclarons les nôtres.
Oui, et cela façonne en général l’architecture plutôt que la seule paperasse. Nous concevons pour la minimisation des données, des dépôts maîtrisés, des durées de conservation documentées, des niveaux d’accès et la possibilité d’un déploiement local. Lorsque des données personnelles ou sensibles sont en jeu, la base légale du traitement est réglée avant la première ligne de pipeline.
Alors c’est cela, le livrable, et il a de la valeur. Un résultat négatif documenté avec une raison claire vaut mieux qu’un pilote que plus personne n’utilise en silence. Nous conservons aussi ces cas dans notre propre dossier.
Prochaine étape
Les conversations intéressantes commencent par la contrainte qui rend un projet difficile — les données qui ne peuvent pas sortir, le niveau de qualité qui ne peut pas baisser, l’échéance qui ne peut pas bouger.