Notre vision

La data et l’IA transforment la R&D et démultiplient le potentiel d’innovation.

L’IA change ce que les équipes de recherche et d’innovation peuvent accomplir :

Une mise sur le marché plus rapide, en remplaçant une partie des essais physiques par des évaluations in silico et en automatisant les processus de R&D.
Des coûts de R&D optimisés, avec moins d’itérations par essais et erreurs.
Une idéation générative et des produits supérieurs, en explorant bien plus d’options qu’aucun laboratoire ne pourrait en tester.
Une conception prédictive des produits, qui anticipe la performance d’un produit avant même qu’il soit fabriqué.

L’IA pour la R&D n’est pas une IA comme les autres. La R&D travaille sur des données particulières (expérimentales, historiques, souvent éparses et hétérogènes), répond à des usages uniques, proches de la découverte scientifique, et exige une maturité data et IA plus élevée que la plupart des fonctions de l’entreprise.

Pour en libérer tout le potentiel, il faut :

Des fondations data solides : transformer les données historiques et expérimentales de la R&D en actifs exploitables par l’IA.
Une organisation intégrée : intégrer les compétences data et IA directement au sein des laboratoires de recherche.
Une stratégie de talents hybrides : faire le pont entre la data science et l’expertise scientifique.
Un changement culturel : favoriser l’adoption de l’IA par la montée en compétences et la conduite du changement.
Des écosystèmes stratégiques : partenariats et choix entre faire et faire faire.

La data et l’IA pour la R&D exigent une approche, des compétences et des outils spécifiques.

Ce que font les organisations de R&D les plus performantes

Nous avons mené un benchmark de l’impact de la data et de l’IA sur la R&D auprès de plus de dix leaders de la pharmacie, de l’agroalimentaire et des boissons, des biens de consommation et de la beauté. Quatre enseignements s’en dégagent.

1. Des essais et erreurs à la découverte pilotée par l’IA

Une réduction de 10 à 20 % du délai de mise sur le marché grâce à l’adoption de l’IA. L’IA réduit les délais et les coûts de R&D en remplaçant les essais physiques par l’idéation générative, l’évaluation in silico, les jumeaux numériques et l’automatisation des processus de R&D.

2. La data comme avantage concurrentiel

De nombreuses entreprises de premier plan mènent d’importantes transformations data et modernisent les fondations data de leur R&D pour accélérer les analyses, mieux collaborer et déployer l’IA plus efficacement.

3. Des équipes data et IA dédiées à la R&D

Les entreprises leaders intègrent l’expertise data et IA directement dans les équipes de R&D, ce qui leur donne plus d’autonomie pour expérimenter, et traitent l’IA comme une compétence scientifique à part entière.

4. Le virage des talents hybrides

Les transformations réussies reposent sur la montée en compétences, la conduite du changement et un recrutement exigeant, avec l’émergence de profils hybrides, à la fois scientifiques et data. Les organisations qui investissent dans les personnes autant que dans la technologie ont plusieurs fois plus de chances de surperformer.

Jusqu’à deux fois plus d’innovation dans les secteurs où les produits relèvent surtout de la propriété intellectuelle ou sont proches de la découverte scientifique.

Faire de la R&D un moteur de performance stratégique

La R&D et l’innovation ont trois missions essentielles :

Recherche et connaissance : veille technologique stratégique et exploration scientifique approfondie, pour construire des avantages concurrentiels durables.
Innovation : traduire la science en bénéfices uniques pour les produits et les procédés.
Développement et passage à l’échelle : passer du laboratoire à l’usine, en s’assurant que les produits sont viables, rentables et industrialisables.

Tout au long d’un processus de R&D itératif (recherche scientifique amont, conception et prototypage, développement et industrialisation, préparation du lancement, nourri par la connaissance des consommateurs et des marchés et piloté par la stratégie et la gouvernance de la R&D), l’IA accélère chaque passage d’étape et répond à quatre enjeux :

Concilier poussée scientifique et attentes des consommateurs : relier les avancées scientifiques aux besoins des consommateurs pour créer de fortes barrières à l’entrée, tout en garantissant la sécurité et la pertinence pour le marché.
Réduire le risque de l’innovation et valider l’adéquation au marché : limiter l’incertitude technique et garantir le caractère distinctif du produit et sa pertinence pour les consommateurs.
Sécuriser le passage à l’échelle industrielle : combler l’écart entre le laboratoire et l’usine et accélérer la mise sur le marché en garantissant l’industrialisation des formules et des procédés et leur viabilité économique.
Maîtriser la conformité et la justification des allégations : garantir la conformité réglementaire dans le monde entier et mener des essais cliniques rigoureux, qui apportent des preuves incontestables à l’appui des allégations produits et de la confiance des consommateurs.

Les cas d’usage de l’IA sur toute la chaîne de valeur de la R&D

Découverte scientifique

Conception générative et moléculaire
Criblage virtuel et moléculaire
Exploration automatisée de la littérature scientifique
Bio-analytique avancée

Développement et conception des produits

Prédiction experte
Modélisation prédictive
Jumeaux numériques des produits
Optimisation des formulations (produit et emballage)
Modélisation par inférence causale

Essais cliniques

Conception et planification des essais
Prédiction des résultats des essais
Collecte des données des essais cliniques
Automatisation des études cliniques
Évaluation des images cliniques
Données de vie réelle

Fonctions transverses

Connaissance des consommateurs : comportement des consommateurs, analyse sensorielle, exploitation des insights consommateurs
Optimisation des processus de R&D : transfert de connaissances, gestion des données, assistant IA interne, automatisation robotisée des laboratoires
Marketing : emballages personnalisés, jumeaux 3D des produits pour la création de contenus
Production : optimisation des procédés en usine, jumeaux numériques des produits et des lignes de production
Supply chain : connaissance des fournisseurs et des ingrédients, prédiction des rendements d’approvisionnement

Pourquoi Emerton Data

Nous nous appuyons sur une solide légitimité scientifique pour faire le pont entre la recherche de pointe et la performance industrielle.

Nos équipes : des compétences hybrides de haut niveau

Notre équipe réunit des profils hybrides (bio-informaticiens, docteurs, data engineers et stratèges) pour libérer la valeur des données avec des méthodes de pointe et une analytique avancée.

30 % de l’équipe est titulaire d’un doctorat.
Des bio-informaticiens spécialisés dans les sciences de la vie, la santé et les biotechnologies.
Un directeur de la recherche en IA qui pilote notre propre stratégie de recherche.

Excellence scientifique et innovation industrielle

Nous appliquons à nous-mêmes ce que nous recommandons, en réinvestissant dans la recherche scientifique pour construire des actifs propriétaires. En faisant le lien entre le monde académique et le monde industriel, nous développons des solutions uniques pour des problèmes hors normes.

Des articles scientifiques, dont GLIDE pour l’évaluation des systèmes agentiques.
Une initiative collaborative avec des organisations scientifiques comme la Fondation Lagrange (quatre médailles Fields).
Notre start-up studio, doté d’une expertise approfondie en IA et en deeptech.

Une excellence en R&D éprouvée sur le terrain

Nous menons des missions à fort enjeu dans des secteurs où la précision de la R&D est décisive, notamment la santé, l’agroalimentaire et l’industrie lourde, sur l’ensemble du parcours, de la stratégie à l’industrialisation :

Stratégie et feuille de route IA pour la R&D : prioriser les cas d’usage à fort impact et définir les modèles opérationnels cibles.
Mise en œuvre de bout en bout : preuves de concept, puis industrialisation complète d’actifs complexes comme des jumeaux numériques ou des outils d’IA agentique.
Optimisation des processus et des équipes : accompagner les évolutions culturelles et structurelles nécessaires pour intégrer la data et l’IA dans les processus scientifiques.

Notre offre

Une approche globale et une offre complète pour transformer le potentiel de la data et de l’IA en performance de la R&D.

Stratégie et feuille de route data et IA

Définition de la feuille de route : identifier, prioriser et cadrer les cas d’usage de R&D à fort impact, avec une méthodologie robuste et éprouvée.
Modèle opérationnel cible de la R&D : concevoir la gouvernance, les flux de données et les structures organisationnelles qui permettent d’intégrer la data et l’IA.
Stratégie de make or buy : un cadre clair pour arbitrer entre développement interne et partenariats externes, afin d’optimiser le retour sur investissement et la rapidité.

Mise en œuvre de bout en bout (des « faiseurs » de la data et de l’IA)

Prototypage rapide et preuves de concept : valider la faisabilité technique et la valeur business en quelques semaines, pas en quelques mois.
Industrialisation à grande échelle : transformer un prototype réussi en une solution robuste et évolutive, intégrée aux processus industriels clés, en libérant des synergies internes.
R&D propriétaire : nous appuyer sur notre laboratoire de recherche interne et nos travaux de recherche en IA pour transposer les avancées académiques en applications industrielles.

Transformation des équipes et des organisations

Acculturation stratégique : des séminaires dédiés aux comités exécutifs et aux directions, pour aligner les dirigeants sur les enjeux et les opportunités de l’IA.
Conduite du changement : accompagner les nouvelles façons de travailler pour garantir l’adoption durable des outils fondés sur l’IA.
Montée en compétences et hybridation : définir et déployer des stratégies de formation pour développer les profils hybrides qui font le lien entre R&D et data.