Comment se sont déroulés la création et le développement du Scan Ai ?
Emmanuel Jalenques : En 2019, les ingénieurs R&D Interscience ont entamé un travail sur l’utilisation des CNN, appliqué au comptage de colonies. Notre production, depuis 2006, de compteurs automatiques de colonies avec algorithmes classiques permettait de bien connaitre les cas d’utilisations des clients.
Le développement ultérieur du ScanStation, station d’incubation et de comptage de colonies en temps réel, en 2017, a permis de générer automatiquement environ 1 million d’images de boites de Petri correctement annotées. Nous avions donc une base solide et très variée d’analyses et de boites.
Avez-vous collaboré avec d’autres unités de recherche pour ce développement avec l’IA ?
EJ : En 2021, Interscience a noué plusieurs partenariats avec des laboratoires de traitement d’image des universités, ainsi qu’avec des écoles d’ingénieurs, pour accélérer le développement théorique de l’IA appliqué à la microbiologie.
En parallèle, une campagne de tests utilisateurs a été effectuée chez plusieurs clients d’Interscience, notamment Mérieux Nutriscience à Merville, un des plus importants laboratoires de service mondial, pour tester et valider les performances dans des cas d’utilisation réels.