Vous n'avez pas embauché des docteurs pour qu'ils passent leur semaine à nettoyer des fichiers CSV et à synchroniser manuellement des notes de laboratoire entre des outils déconnectés. Pourtant, c'est exactement ce qui se passe lorsque vous ajoutez une IA coûteuse à une pile de R&D fragmentée.
Les initiatives d'IA sont bloquées lorsque les modèles ne disposent pas du contexte des essais antérieurs, des protocoles actuels et des flux de travail quotidiens. Ce guide vous montre comment développer l'IA pour les sciences de la vie dans un environnement de travail unifié tel que ClickUp, où votre IA dispose des données nécessaires pour réduire la durée du cycle dans les étapes clés de la découverte.
Qu'est-ce que l'IA pour les sciences de la vie ?
L'IA pour les sciences de la vie applique l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) à la R&D afin d'accélérer l'analyse, d'effectuer l'automatisation de la récupération et de réduire la coordination manuelle. Pour les responsables de la R&D, cela signifie utiliser des modèles pour trouver des modèles dans les données d'essais, les protocoles et les bibliothèques de composés qui sont difficiles à mettre en évidence manuellement.
Voici comment l'IA dans l'environnement de travail peut changer la donne :
Dans la pratique, les équipes interrompent leur travail à forte valeur ajoutée pour récupérer un résultat d'analyse spécifique dans une base de données héritée, puis vérifient l'historique d'une molécule dans plusieurs systèmes afin d'éviter de répéter un travail qui a échoué. Cette vérification manuelle est lente, répétitive et source d'erreurs.
L'utilisation de l'IA générative dans les sciences de la vie permet de remédier à la fragmentation des données, des flux de travail et des connaissances entre des outils déconnectés, également appelée « prolifération contextuelle ».
📮 ClickUp Insight : En moyenne, un professionnel passe plus de 30 minutes par jour à rechercher des informations liées à son travail, soit plus de 120 heures par an perdues à fouiller dans ses e-mails, ses fils de discussion Slack et ses fichiers éparpillés. Un assistant IA intelligent intégré à votre environnement de travail ClickUp peut changer cela. Découvrez ClickUp Brain. Il fournit des informations et des réponses instantanées en faisant apparaître les bons documents, discussions et détails de tâches en quelques secondes, afin que vous puissiez arrêter de chercher et commencer à travailler.
💫 Résultats concrets : des équipes telles que QubicaAMF ont gagné plus de 5 heures par semaine grâce à ClickUp, soit plus de 250 heures par an et par personne, en éliminant les processus de gestion des connaissances obsolètes. Imaginez ce que votre équipe pourrait accomplir avec une semaine supplémentaire de productivité chaque trimestre !
Principales applications de l'IA dans les sciences de la vie
Dans l'industrie pharmaceutique, l'intelligence artificielle est une infrastructure que vous intégrez à votre flux de travail existant afin d'éliminer les goulots d'étranglement manuels.
Vous trouverez ci-dessous les applications courantes de l'IA dans les domaines de la recherche, des opérations cliniques, de la fabrication et de la médecine de précision.
Découverte et développement de médicaments
Les échecs à une étape avancée sont coûteux, et la découverte par essais et erreurs augmente le risque de dépenses importantes pour des candidats qui ne se concrétisent pas. Pour résoudre ce problème, l'IA compresse cet échéancier en simulant le comportement moléculaire avant même que vous n'entriez dans le laboratoire humide.
Les modèles d'IA générative peuvent proposer des candidats médicaments entièrement nouveaux tout en identifiant les effets indésirables potentiels plusieurs mois plus tôt que les méthodes traditionnelles. Vous pouvez vous attendre à ce qu'elle réalise :
- Testez virtuellement les composés : évaluez de vastes bibliothèques à l'aide de calculs informatiques afin de hiérarchiser les composés à tester physiquement.
- Modélisez les structures protéiques : utilisez des outils de prédiction pour accélérer la compréhension des cibles et formuler des hypothèses de liaison.
- Optimisez les pistes : prédisez des propriétés telles que la stabilité et la toxicité afin de réduire les risques en aval.
🧠 Anecdote : Traditionnellement, la découverte d'un nouveau médicament impliquait de tester plus de 50 000 composés existants un par un, un processus lent et coûteux, qui relevait du hasard. Aujourd'hui, l'IA de novo permet aux scientifiques de concevoir des molécules entièrement nouvelles à partir de zéro. Cela ouvre un espace chimique pouvant contenir jusqu'à 10^63 structures médicamenteuses potentielles. Pour mettre cela en perspective, il existe plus de façons de créer un médicament qu'il n'y a d'étoiles dans l'univers observable.
Essais cliniques et recrutement de patients
Le recrutement des patients reste le principal obstacle à la R&D pharmaceutique. Le tri manuel de milliers de dossiers médicaux est lent et source d'erreurs, ce qui entraîne souvent des retards dans les essais cliniques. L'IA générative dans le domaine pharmaceutique résout ce problème en utilisant le NLP pour analyser les notes cliniques non structurées et les dossiers médicaux électroniques (DME), et en associant les patients éligibles aux essais cliniques avec une précision quasi instantanée.
Voici un aperçu de son rôle :
- Automatisation de la mise en correspondance des patients : réduisez les échéanciers de sélection jusqu'à 40 % tout en garantissant des cohortes de patients plus diversifiées et représentatives.
- Surveillez les signaux de sécurité : effectuez le suivi des données entrantes pour détecter les anomalies et les signaux qui déclenchent l'escalade.
- Signaler le risque d'abandon : identifiez rapidement les participants à risque pour offrir l'assistance nécessaire aux flux de travail de fidélisation.
🔎 Le saviez-vous ? L'IA agentique peut réduire la durée des essais cliniques jusqu'à 12 mois.
Optimisation de la fabrication et de la chaîne d'approvisionnement
L'évolution vers des thérapies complexes et à forte valeur ajoutée, telles que les produits biologiques, a rendu la fabrication plus volatile. L'IA vous permet de passer d'un état d'esprit réactif à un état d'esprit prédictif, en détectant les écarts entre les lots avant qu'ils n'entraînent une perte totale. Vous pouvez compter sur cette technologie pour :
- Permettez la maintenance prédictive: utilisez les données des capteurs pour anticiper les pannes d'équipement dans les usines, réduisant ainsi les temps d'arrêt imprévus d'environ 10 milliards de dollars dans l'ensemble du secteur.
- Prévision de la demande avec précision : analysez la surveillance des maladies et les tendances du marché pour éviter les pénuries de médicaments et les surstockages.
- Assurez la sécurité de la chaîne du froid : surveillez en temps réel les expéditions sensibles à la température et modifiez l'itinéraire logistique si un écart potentiel est détecté.
Médecine de précision et génomique
La médecine personnalisée nécessite le traitement de données génomiques qui dépasse la capacité des équipes manuelles. L'IA peut aider à interpréter des ensembles de données complexes afin d'identifier les marqueurs de maladies et d'offrir de l'assistance pour prendre des décisions thérapeutiques plus ciblées. Grâce à elle, vous pouvez :
- Interprétez plus rapidement les variants : triez les résultats génomiques pour les examiner et les classer par ordre de priorité.
- Simulez les réponses : modélisez les réponses probables aux traitements pour générer des hypothèses.
- Découvrez les biomarqueurs : identifiez les signaux liés aux résultats pour les études de validation.
💡Conseil de pro : La gestion logistique de la médecine personnalisée est tout aussi complexe que la science elle-même. Vous pouvez utiliser le modèle de gestion des stocks pour la médecine personnalisée ClickUp pour suivre en temps réel les composés spécifiques aux patients et les réactifs biologiques sensibles.
Utilisez ce modèle ClickUp pour :
- Enregistrez les identifiants des patients, les numéros de lot et les dates d'expiration à l'aide des champs personnalisés.
- Surveillez les niveaux de stock et l'emplacement des fournisseurs dans tous les laboratoires en affichant des vues enregistrées.
- Suivez chaque commande spécifique à un patient, de son ouverture à son achèvement, grâce à des statuts clairs.
Proposez des traitements personnalisés à vos patients à l'aide du modèle de gestion des stocks de médicaments personnalisés ClickUp afin d'améliorer les résultats et l'efficacité opérationnelle.
Défis courants lors de la mise à l'échelle de l'IA dans les sciences de la vie
L'achat d'une solution /IA ne résoudra pas vos problèmes si vos données, votre gouvernance et vos flux de travail ne sont pas prêts. Comprendre ces défis courants est la première étape pour élaborer une stratégie efficace.
Qualité et accessibilité des données
L'efficacité de vos modèles dépend de la qualité des données auxquelles ils ont accès. Si les résultats des essais sont incohérents ou cloisonnés, les modèles fonctionnent avec une vision incomplète.
Pour rentabiliser votre investissement dans l'IA, vos données doivent respecter les principes FAIR :
- Facilité de recherche : appliquez des étiquettes à vos recherches afin qu'elles soient accessibles à la fois à votre équipe et à vos algorithmes.
- Accessible : stockez les données dans un environnement centralisé où les systèmes autorisés peuvent les récupérer sans intervention manuelle.
- Interopérabilité : standardisez les formats afin que les ensembles de données provenant de différents laboratoires puissent être combinés et analysés ensemble.
- Réutilisable : documentez clairement les métadonnées afin que les équipes futures puissent s'appuyer sur les anciennes expériences au lieu de les répéter.
Pénurie de talents et besoins en matière de perfectionnement professionnel
Il existe une pénurie persistante de professionnels possédant une expertise en sciences fondamentales et en science des données. Cependant, cela ne vous oblige pas à transformer vos biologistes moléculaires en experts Python. Mais vous devez combler le fossé de communication entre le laboratoire et l'équipe de développement.
Cela permet de créer des environnements interfonctionnels où vos chercheurs en sciences de la vie peuvent interagir avec des outils d'IA sans avoir à écrire de code.
💡Conseil de pro : Donnez à votre équipe les moyens de devenir développeurs sans compétences complexes en codage. ClickUp Codegen sert de coéquipier développeur IA autonome qui comble précisément cette lacune.
En intégrant l'agent Codegen directement dans votre environnement de travail, les chercheurs peuvent :
- Transformez les instructions en code : décrivez en langage naturel la correction ou la fonctionnalité nécessaire pour que Codegen puisse écrire le code et ouvrir automatiquement une demande de tirage dans GitHub.
- Éliminez les goulots d'étranglement techniques : déléguez les tâches techniques à l'agent directement dans l'écosystème ClickUp au lieu d'attendre que quelqu'un donne la priorité à un simple script de données.
- Améliorez la maîtrise des données : offrez un avantage sans code, permettant au personnel non technique de créer et de déployer des coéquipiers IA qui automatisent les pipelines de laboratoire et de bioprocédés.
Un environnement de travail qui simplifie la maîtrise des données permet à vos chercheurs en sciences de la vie de se concentrer sur l'interprétation des résultats plutôt que sur le dépannage des logiciels.
Conformité réglementaire et gouvernance
Dans un secteur fortement réglementé, un modèle de type « boîte noire » constitue un handicap. Que vous présentiez des rapports à la FDA ou à l'EMA, votre IA générative dans le domaine des sciences de la vie doit être explicable et vérifiable. Par conséquent, vous ne pouvez pas déployer un modèle qui aboutit à une conclusion clinique sans un cheminement clair et documenté.
Une mise à l'échelle réussie nécessite un cadre pour :
- Transparence algorithmique : garantir que chaque prédiction puisse être retracée jusqu'à sa source de données.
- Réduction des biais : audit des ensembles de formation pour s'assurer que les données démographiques restreintes des patients ne faussent pas les prévisions.
- Pistes d'audit : maintenance d'une piste d'audit durable des modifications, des entrées et des décisions
Ces règles de gouvernance des données ne sont pas facultatives, elles sont indispensables pour utiliser l'IA dans un environnement GxP.
Intégration aux flux de travail existants
L'erreur la plus courante consiste à acheter une plateforme d'IA qui ne s'intègre pas dans le flux de travail quotidien de votre équipe. Si vos scientifiques doivent se connecter à une application distincte juste pour utiliser un modèle, ils ne l'utiliseront pas. En fait, cela ne fait qu'ajouter à la prolifération des outils.
L'IA doit être présente là où le travail est effectué, sinon son adoption échouera en raison des changements d'onglet et des nouvelles saisies. Sans accès à vos plans de projet, aux documents d'essai et aux discussions de l'équipe, elle fonctionnera toujours avec des informations incomplètes. L'intégration devient donc une condition préalable à son adoption.
📌 Avantage ClickUp : Assurez-vous que votre IA dispose toujours du contexte complet de vos recherches. Les intégrations ClickUp prennent en charge plus de 1 000 applications, vous permettant d'acheminer directement les données vers votre environnement de gestion de projet.
- Connectez le code au travail : reliez l'activité GitHub/GitLab aux tâches et aux expériences.
- Centralisez la documentation : joignez et recherchez des fichiers sans quitter l'environnement de travail.
- Automatisez les transferts : déclenchez des tâches et des mises à jour à partir d'évènements d'admission standard.
- Transformez les discussions en actions : transformez les messages clés en travaux suivables.
- Intégrez des tableaux de bord importants : affichez les visuels essentiels là où les décisions sont prises.
👋 Dites adieu à la prolifération des SaaS!
Comment intégrer l'IA dans votre flux de travail dans le domaine des sciences de la vie
Si vous essayez de réorganiser l'ensemble de votre pile R&D d'un seul coup, vous risquez de vous retrouver paralysé par l'analyse. Concentrez-vous plutôt sur la création d'une dynamique grâce à de petites victoires mesurables. Voici le processus :
Évaluez le niveau de préparation de votre équipe.
Avant d'évaluer les fournisseurs, procédez à un audit honnête de votre infrastructure actuelle. En effet, l'intelligence artificielle en biologie ne peut pas corriger une stratégie de données fondamentalement défaillante. Pour déterminer si vous êtes prêt, examinez les points suivants :
- Maturité des données : déterminez si vos résultats de recherche sont accessibles et bien documentés ou dispersés dans des formats hérités.
- Disponibilité des ressources : déterminez si vous disposez des ressources internes nécessaires pour gérer un projet pilote ou si vous devez faire appel à un partenaire pour la mise en œuvre.
- Alignement des parties prenantes : assurez-vous que la direction a validé une stratégie à long terme plutôt que de rechercher uniquement des solutions rapides.
Résultat : l’achevement de cet audit vous aide à identifier les lacunes spécifiques en matière de données que vous devez combler avant que votre IA puisse prédire avec précision les interactions moléculaires ou mettre en correspondance les patients et les essais.
Commencez par des cas d'utilisation à fort impact.
Évitez de vouloir tout faire à la fois. Identifiez plutôt un goulot d'étranglement spécifique où l'IA peut offrir un retour sur investissement visible en quelques mois, et non en plusieurs années.
Par exemple, l'automatisation des revues de littérature peut faire gagner des dizaines d'heures par semaine à vos chercheurs, ou l'utilisation du NLP pour améliorer l'appariement des patients pour un seul essai à venir peut immédiatement réduire les risques liés à votre échéancier. Ces gains rapides créent des champions internes qui plaideront en faveur d'une adoption plus large dans toute l'entreprise.
Résultat : en concentrant vos efforts sur un domaine particulièrement problématique, vous vous rapprochez d'un projet pilote fonctionnel. Cela démontre que votre infrastructure est capable de traiter des données en temps réel, ce qui vous fournit les preuves nécessaires pour obtenir le budget nécessaire à un déploiement à grande échelle.
Mettez en place une collaboration interfonctionnelle.
Les initiatives /IA échouent lorsqu'elles sont isolées au sein du service informatique. Pour réussir, vous devez associer dès le premier jour vos experts du domaine, tels que les cliniciens et les biologistes moléculaires qui comprennent la science, à vos équipes techniques.
Cela nécessite un espace de travail unifié où les deux équipes peuvent suivre les progrès dans le même environnement. Une collaboration interfonctionnelle saine, soutenue par une documentation partagée et un suivi transparent des projets, élimine les erreurs qui ralentissent les projets de R&D complexes.
Résultat : en supprimant ces barrières fonctionnelles, vos data scientists ne créent plus de modèles dans le vide. Vous créez une boucle de rétroaction dans laquelle un chercheur peut immédiatement signaler une anomalie dans les prévisions d'un modèle, ce qui permet d'apporter des améliorations en temps réel et de maintenir votre pipeline de découverte de médicaments sur la bonne voie.
Mesurez votre réussite et réitérez
Considérez l'adoption de l'IA comme n'importe quelle autre expérience scientifique, car vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne mesurez pas. Pour commencer, définissez des indicateurs de performance clés clairs avant de vous lancer, tels que :
- Délai d'obtention des informations : suivez la réduction du nombre d'heures consacrées à la récupération manuelle des données.
- Réduction des erreurs : mesurez la diminution des erreurs d’entrée manuelle des données dans les rapports cliniques.
- Vitesse d'inscription : surveillez la vitesse de recrutement des patients par rapport aux essais précédents.
Effectuez régulièrement des rétrospectives pour affiner vos flux de travail en fonction de ces indicateurs. Dans ce cas, l'amélioration continue est le seul moyen de garantir que votre IA reste pertinente à mesure que vos recherches prennent de l'ampleur.
Résultat : la mise en place de ces indicateurs fournit des preuves tangibles de l'impact de l'IA. Ces données vous aident à vous détourner des fonctionnalités à faible valeur ajoutée et à miser davantage sur les intégrations qui accélèrent votre cheminement vers une cible thérapeutique.
Comment ClickUp soutient les équipes des sciences de la vie qui utilisent l'IA
ClickUp est un environnement de travail convergent basé sur l'IA où vos données de découverte, vos protocoles d'essai et la communication de votre équipe partagent un contexte unique. Il vous éloigne de la prolifération des contextes, qui ralentit la R&D, pour vous orienter vers un flux exploitable.
ClickUp Brain sert de centre névralgique pour cet environnement de travail, une suite d'agents IA qui comprennent l'ensemble des données de votre laboratoire.
- Utilisez la gestion des connaissances par l'IA pour mettre en évidence des critères d'essai spécifiques ou des découvertes moléculaires passées en effectuant des recherches dans votre environnement de travail.
- Déployez des agents de gestion de projet par l'IA pour résumer de manière autonome les synchronisations techniques des laboratoires et identifier les risques potentiels liés à l'échéancier.
- Demandez à l'IA d'extraire les éléments clés d'un protocole clinique complexe et de les distribuer sous forme de tâches organisées.
Super Agents transforme ClickUp Brain d'un assistant passif en un partenaire de recherche actif au sein de votre flux de travail dans le domaine des sciences de la vie. Il surveille en permanence les expériences, les données d'essais et les échéanciers de projets, signalant automatiquement les anomalies dans la progression de la recherche, mettant en évidence les risques potentiels de non-conformité et identifiant les goulots d'étranglement avant qu'ils ne retardent la découverte.
En effectuant la connexion des données de laboratoire, des protocoles et du contexte d'exécution, les Super Agents peuvent recommander les prochaines expériences, déclencher des suivis et maintenir la cohésion entre les équipes cliniques, réglementaires et de recherche, aidant ainsi votre organisation à passer d'une analyse réactive à une découverte proactive, guidée par l'IA.
ClickUp Brain MAX étend cette capacité grâce à un raisonnement conversationnel en temps réel dans tout votre environnement de travail. Les chercheurs peuvent poser des questions scientifiques ou opérationnelles complexes en langage naturel ou utiliser la fonction Talk-to-Text pour dicter leurs demandes, générer instantanément des résumés, faire ressortir des résultats antérieurs ou traduire les discussions de laboratoire en tâches structurées sans interrompre la recherche en cours.
Vous pouvez également utiliser ClickUp Brain dans ClickUp Docs. Il transforme vos recherches statiques en un référentiel vivant pour vos protocoles et vos procédures opératoires normalisées.
Ces documents sont étroitement intégrés à vos flux de travail de projet. Cela permet à vos équipes réglementaires et cliniques de collaborer en temps réel au sein d'un environnement unique.
Vous pouvez utiliser ClickUp Docs pour :
- Sélectionnez n'importe quelle ligne d'un protocole de recherche et convertissez-la instantanément en une tâche traçable pour le laboratoire humide.
- Utilisez des pages imbriquées pour gérer les demandes IND volumineuses, en veillant à ce que chaque version soit consultable et transparente pour toute l'équipe.
- Utilisez des blocs de code avec mise en évidence de la syntaxe pour documenter les scripts bioinformatiques ou les pipelines de traitement des données parallèlement à votre récit de recherche.
Une fois vos protocoles en place, ClickUp Tasks fournit l'infrastructure nécessaire pour gérer votre pipeline de découvertes comme une chaîne de production. Vous pouvez utiliser des types de tâches spécifiques, tels que « Jalon » (étape importante), « Lab Test » (test en laboratoire) ou « Regulatory Filing » (dépôt réglementaire), afin de fournir à l'IA intégrée les données structurées dont elle a besoin pour comprendre la nature de votre travail et le hiérarchiser efficacement.
Tâches ClickUp :
- Laissez l'IA analyser les dépendances entre les tâches et les échéances afin de suggérer les expériences qui doivent être accélérées pour respecter le calendrier.
- Utilisez des champs personnalisés tels que l'identifiant du composé, le numéro de lot ou la date limite réglementaire pour saisir les données de conformité à la source.
- Permettez à votre équipe de se concentrer sur la science en utilisant l'IA pour remplir automatiquement les résumés de tâches et les mises à jour de progression en fonction de leur activité récente.
Pour maintenir une supervision sans microgestion manuelle, ClickUp Automations gère le flux de travail opérationnel. Vous pouvez utiliser l'IA Automation Builder pour décrire des flux de travail complexes en anglais simple, garantissant ainsi que vos données restent prêtes à être auditées sans qu'un scientifique n'ait à effectuer de saisie manuelle.
Vous pouvez également vous attendre à obtenir une vue d'ensemble de l'ensemble de votre pipeline de R&D grâce aux tableaux de bord ClickUp. Ceux-ci convertissent les données de votre espace de travail en diagrammes, graphiques et suivis de progression en temps réel qui offrent une visibilité sur différents indicateurs. Vous pouvez filtrer par projet, équipe ou tout autre critère pour voir exactement les informations dont vous avez besoin.
🔔 Vous pouvez gagner encore plus de temps en demandant à ClickUp Brain de vous fournir un rapport de statut et éviter ainsi tout travail manuel.
Lewis Norwood, responsable des relations clients chez Pharmacy Mentor, a évalué ClickUp :
« Maintenant que nous avons ClickUp, nous ne faisons plus toujours la même chose et nous ne nous demandons plus qui est responsable de quel projet. Nous pouvons voir qui le dirige, le décomposer en sous-tâches et chacun peut voir ses responsabilités. »
Lewis Norwood, responsable des relations clients chez Pharmacy Mentor, a évalué ClickUp :
« Maintenant que nous avons ClickUp, nous ne faisons plus toujours la même chose et nous ne nous demandons plus qui est responsable de quel projet. Nous pouvons voir qui le dirige, le décomposer en sous-tâches et chacun peut voir ses responsabilités. »
« Maintenant que nous avons ClickUp, nous ne faisons plus toujours la même chose et nous ne nous demandons plus qui est responsable de quel projet. Nous pouvons voir qui le dirige, le décomposer en sous-tâches et chacun peut voir ses responsabilités. »
L'avenir de l'IA dans les sciences de la vie
Nous nous éloignons des outils qui se contentent de réagir aux données que vous fournissez pour nous tourner vers des systèmes proactifs qui gèrent de manière proactive le cycle de vie de la recherche. Par conséquent, la prochaine phase de l'IA dans les sciences de la vie se concentrera sur l'autonomie prédictive grâce à ces changements clés :
- Adoption généralisée des agents IA autonomes : déployez des agents qui rédigent de manière autonome des documents réglementaires et synchronisent les pipelines de données afin de libérer vos chercheurs pour qu'ils puissent se consacrer à des flux de travail essentiels.
- Modèles de découverte prédictifs : effectuez une connexion entre les ensembles de données génomiques et protéomiques en une seule couche pour révéler les mécanismes cachés des maladies et valider les hypothèses avant d'entrer en laboratoire.
- Automatisation de la configuration des études : utilisez l'IA pour interpréter les protocoles et créer automatiquement des bases de données d'études, remplaçant ainsi le goulot d'étranglement manuel que représente la configuration des essais à partir de fichiers PDF.
- Simulation moléculaire plus intelligente : vous avez besoin de calculs avancés pour simuler les interactions protéine-ligand à un niveau granulaire, affinant ainsi les composés principaux en quelques semaines plutôt qu'en plusieurs mois.
Ces avancées font passer l'IA du statut d'assistant passif à celui de partenaire de recherche actif. En établissant une base qui soutient le raisonnement agentique, vous vous assurez que votre laboratoire est structurellement prêt à mener la prochaine génération de découvertes.
Accélérez la découverte grâce à une IA qui connaît votre travail
Un modèle d'IA isolé ajoute souvent une charge administrative supplémentaire à une équipe déjà sous pression. ClickUp remplace cette friction par un environnement de travail IA convergent qui rassemble toute votre infrastructure de recherche dans un écosystème unique et intelligent.
Comme ClickUp Brain comprend toutes les notes de laboratoire et tous les jalons importants du projet, il peut gérer vos flux de travail complexes pendant que vous vous concentrez sur la science. De plus, l'unification des types de tâches spécialisées, des tableaux de bord en temps réel et des agents autonomes vous permet également de ne plus avoir à assembler des outils disparates.
Au final, vous pouvez travailler avec un système qui s'adapte à la complexité de votre science. Inscrivez-vous gratuitement à ClickUp dès aujourd'hui pour faire passer votre équipe de l'hypothèse à la découverte. 🤩
Foire aux questions
L'IA traditionnelle analyse les données existantes pour classer les informations ou prédire un résultat. L'IA générative va plus loin en créant des contenus entièrement nouveaux, tels que des structures moléculaires novatrices ou des données synthétiques sur les patients à des fins de simulation.
Les requêtes traditionnelles dans les bases de données reposent sur des mots-clés exacts et des filtres rigides, ce qui conduit souvent à passer à côté d'informations pertinentes si la terminologie ne correspond pas parfaitement. La recherche basée sur l'IA utilise la compréhension sémantique pour trouver des informations en fonction du contexte et de la signification de votre requête, ce qui vous permet de trouver un résultat d'analyse spécifique même si vous ne vous souvenez pas du nom exact du fichier.
De nombreuses plateformes modernes proposent des interfaces sans code ou le traitement du langage naturel. Cela vous permet d'interagir avec des ensembles de données complexes à l'aide de requêtes en anglais courant plutôt que d'écrire des scripts Python. Vous pouvez ainsi automatiser les flux de travail ou analyser les données des essais cliniques via une simple interface de chat.
Oui, car les petites équipes sont souvent confrontées à des contraintes de ressources très strictes. Alors que les équipes des grandes entreprises utilisent l'IA pour gagner en échelle, les petites entreprises de biotechnologie l'utilisent pour gagner en rapidité, par automatisation de la gestion administrative chaotique des essais cliniques et des revues de littérature, afin qu'une petite équipe de scientifiques puisse rivaliser avec les résultats d'une organisation beaucoup plus grande.