L’intelligence artificielle dans les laboratoires de microbiologie – Détection efficace des bactéries sans intervention humaine

Le projet a été mené pour un fournisseur de solutions avancées d’automatisation des laboratoires de microbiologie. L’outil basé sur l’IA a été déployé chez le client final — l’une des dix plus grandes entreprises pharmaceutiques au monde, opérant à l’échelle internationale. 

Dans le secteur pharmaceutique, la qualité et la précision des analyses microbiologiques sont essentielles. Le système en place, reposant sur des algorithmes classiques de vision par ordinateur, ne répondait pas aux normes strictes de précision — il confondait souvent de petits artefacts, tels que des bulles d’air dans l’agar, avec des colonies bactériennes. Ces faux positifs allongeaient les délais de validation et engendraient des coûts supplémentaires liés à la vérification manuelle et aux tests répétés. Le client avait besoin d’une solution plus précise, évolutive et fiable — sans nécessiter d’investissements dans du matériel optique coûteux. 

Un nouveau module d’analyse d’images basé sur le deep learning a été conçu sur mesure pour répondre aux exigences de la microbiologie industrielle. Le projet a couvert bien plus que le développement du modèle d’IA, incluant également un accompagnement en amont :

• Analyse approfondie du problème et des objectifs métier attendus
• Conseil sur la collecte et l’annotation des données d’entraînement nécessaires à la performance du modèle
• Implémentation et entraînement d’un modèle de détection de colonies bactériennes via des techniques d’apprentissage profond
• Intégration complète de la solution dans le système de surveillance environnementale existant du laboratoire

Une décision clé a été prise : au lieu d’investir dans des caméras multispectrales coûteuses — dont la qualité ne répondait pas aux exigences de précision — le projet s’est appuyé sur la puissance de l’intelligence artificielle et du machine learning.

Le système mis en place a représenté une avancée majeure — à la fois technologique et opérationnelle :

• Amélioration de la précision de l’analyse d’image dans les cas difficiles à interpréter par les algorithmes classiques (colonies proches du bord de la boîte, irrégularités dans l’agar, artefacts)
• Suppression du besoin d’analyse manuelle par des spécialistes, entraînant des économies significatives et une efficacité opérationnelle accrue
• Accélération de l’analyse et amélioration de sa reproductibilité — essentielle pour l’industrialisation et le maintien de normes qualité cohérentes
• Adaptabilité de la solution à d’autres secteurs nécessitant une analyse d’image précise : diagnostic médical, contrôle qualité pharmaceutique, microbiologie industrielle

L’intelligence artificielle a permis non seulement d’améliorer les performances techniques, mais surtout de renforcer la fiabilité du processus dans un contexte réglementaire et commercial exigeant.