Industries · Science & R&D
Le laboratoire produit des données. Syrtis en fait du savoir qui compose.
Un bon assistant R&D n'est pas un modèle plus intelligent — c'est un modèle qui accède enfin au lien entre ce que vous avez voulu tester (hypothèses, plan d'expériences) et ce qui s'est réellement passé (résultats). Ce lien, c'est le substrat. Sans lui, l'IA au labo est un chatbot de littérature. Avec lui, chaque expérience rend la suivante plus rapide.
Le problème
Dans la plupart des labos, l'expérience et son résultat ne se parlent jamais.
Les plans d'expériences vivent dans des tableurs. Les résultats vivent dans des exports d'instruments, des cahiers de labo électroniques, des fichiers éparpillés. Et le raisonnement — pourquoi cette condition, ce que le résultat voulait dire — vit dans les têtes, et part avec elles. Les résultats négatifs disparaissent. À la question « ne l'avait-on pas déjà testé ? », personne ne sait répondre.
Posez un assistant IA sur cet ensemble disjoint et il en hérite : il résume un article, mais il ne peut pas raisonner sur votre programme, parce que votre programme n'a jamais été capté comme un savoir relié.
Le substrat scientifique
Lier chaque hypothèse à son résultat. C'est là que l'IA bascule de gadget à levier.
Syrtis capte la boucle expérimentale comme un savoir relié et souverain : l'hypothèse, le design (facteurs, niveaux, conditions — le plan d'expériences), l'exécution, le résultat mesuré, et l'interprétation du scientifique. Chaque point de design est lié à son résultat et à sa raison d'être. Ce corpus relié est trois choses à la fois :
- Mémoire institutionnelle — chaque condition essayée reste interrogeable, y compris les échecs. Les résultats négatifs cessent d'être perdus.
- Signal d'ancrage — l'assistant R&D raisonne sur ce que vous avez réellement fait, cité et traçable, pas sur du savoir web générique.
- Substrat prédictif — assez de couples (design → résultat) permettent de modéliser la surface de réponse, de proposer la prochaine expérience, et de fermer la boucle (apprentissage actif, optimisation bayésienne).
L'assistant R&D
Un copilote de laboratoire qui connaît votre programme.
Posé sur le substrat, l'assistant lit le contexte exact dont il a besoin et y réécrit du savoir neuf — le même schéma que les agents Syrtis, appliqué à la paillasse.
Propose la prochaine expérience
Suggère les conditions suivantes à partir de la surface de réponse — pas au jugé.
Ne répète pas une impasse
Signale les conditions déjà explorées, échecs compris, avec le run qui le prouve.
Rédige et trace
Rédige le rapport ou le protocole, chaque affirmation citée à son run.
Détecte les contradictions
Fait remonter les résultats incohérents entre lots, opérateurs, instruments.
Transfère le savoir
Intègre un nouveau scientifique à des années de mémoire programme en quelques jours.
Domaines d'application
Partout où le progrès passe par des cycles expérience → mesure.
Le motif est indépendant du domaine : dès qu'une équipe conçoit des expériences et lit des résultats mesurés, le substrat s'applique. Par exemple —
Micro-électronique & semi-conducteurs
optimisation de procédés et recettes (gravure, dépôt, lithographie), montée en rendement, DoE sur les paramètres d'équipement.
Formulation de peptides & protéines / vectorisation
criblage d'excipients, co-formulation, stabilité.
Science des matériaux
alliages, composites, revêtements : composition × procédé × propriété.
Chimie fine & catalyse
optimisation de réactions, criblage de ligands et de conditions.
Batteries & stockage d'énergie
formulation électrolyte/électrode, résultats de cyclage.
Procédés & bioprocédés
fermentation, montée en échelle, optimisation de milieux.
Des molécules différentes, la même boucle — des hypothèses conçues, des résultats mesurés, un savoir qui devrait composer mais qui, d'habitude, s'évapore.
Souveraineté & conformité
Vos données de R&D ne quittent jamais votre périmètre.
Les données de R&D sont le joyau : propriété intellectuelle, secrets de fabrication, confidentialité partenaire. Syrtis tourne on-premises ou en cloud souverain UE. La sélection du modèle par nœud garde les étapes sensibles sur des modèles locaux. Provenance complète, versionnement, piste d'audit. RGPD et règlement IA de l'UE respectés par conception. C'est aussi ce qui rend le déploiement possible derrière des murs de confidentialité et dans une R&D en consortium.
Transformez vos années d'expériences en avance qui compose.
Questions fréquentes
Comment Syrtis se connecte à nos ELN / LIMS / instruments ?
Par les nœuds d'ingestion : documents, bases SQL, API/webhooks, exports d'instruments. Tout entre par l'indexeur, sans tout refondre au préalable.
Faut-il structurer nos données avant ?
Non. La capture vient d'abord ; l'indexation répartit chaque élément dans la mémoire qui lui convient (vecteur, graphe, document, SQL).
Est-ce que cela remplace nos outils de DoE ou nos statisticiens ?
Non. Syrtis relie et garde en mémoire le couple design → résultat. Il complète vos plans d'expériences et l'optimisation, il ne les remplace pas.
Où vivent nos données ?
Dans un substrat souverain : on-premises ou cloud UE. Les données ne quittent pas votre périmètre.
Combien de temps avant un premier assistant utile ?
Un premier assistant se construit en heures, pas en mois. La valeur composée croît à mesure que la boucle expérimentale se remplit.