À Propos du Client
Notre client est un leader mondial des produits pharmaceutiques vétérinaires, des vaccins et des technologies innovantes qui soutiennent la santé et le bien-être des animaux de compagnie comme du bétail. Dans le cadre de ce projet, étroitement lié à l’analyse de données dans l’industrie pharmaceutique, nous avons été sollicités pour nos capacités de QA dans le secteur pharmaceutique et avons collaboré avec la division israélienne de l’entreprise.
L’organisation collabore étroitement avec des vétérinaires, des exploitations agricoles, des institutions de réglementation et des distributeurs à l’échelle nationale. Sa mission est de promouvoir la santé animale grâce à des produits et services fondés sur des preuves, allant de vaccins haute performance et de produits antiparasitaires à des outils numériques de surveillance pour la gestion des troupeaux.
Dans ce projet, les spécialistes d’Elinext ont participé aux tests automatisés d’algorithmes de traitement des données et d’apprentissage automatique basés sur MATLAB, ainsi qu’à la préparation de leur intégration avec des outils basés sur Python. Nous disposons d’une solide expérience dans la fourniture de services de développement Python et de services de développement de logiciels pour le secteur pharmaceutique, ce qui a rendu cette collaboration évidente.
Défi Commercial
Le client avait besoin d’analyse de données dans l’industrie pharmaceutique, ou, plus précisément, d’un moyen fiable de valider et d’analyser de grands volumes de données de santé et de géolocalisation collectées à partir de dispositifs portables placés sur le bétail. Ces flux de données alimentaient des algorithmes d’apprentissage automatique chargés de détecter des changements de comportement, de surveiller la santé du troupeau et de soutenir des systèmes d’alerte précoce pour les éleveurs.
Le défi résidait dans la complexité et la nature prédictive des algorithmes, et une QA dans le secteur pharmaceutique était nécessaire. Les données provenant des capteurs présentaient des formats variables, nécessitaient un prétraitement et exigeaient une validation stricte avant d’être utilisées pour la modélisation. Pour garantir la précision, le client avait besoin d’une approche de test robuste capable de:
- Valider les composants individuels des algorithmes qui traitent les données des capteurs
- Confirmer le bon comportement des pipelines de traitement des données lorsque les modules fonctionnent ensemble
- Prendre en charge des tests automatisés, reproductibles, pour des modèles d’apprentissage automatique en évolution
- Préparer des tests et des calculs basés sur MATLAB pour une intégration avec des analyses basées sur Python dans un flux de travail unifié
En résumé, le client avait besoin de services d’analyse de données et d’une expérience en QA dans le secteur pharmaceutique, en particulier d’une solution de test capable de relier des calculs basés sur MATLAB à des outils Python, tout en garantissant la fiabilité sur des ensembles de données variés et des modules algorithmiques.
Processus
Les ingénieurs d’Elinext ont mis en œuvre une approche d’intégration permettant l’QA dans le secteur pharmaceutique, incluant l’exécution de tests MATLAB et l’accès aux résultats via des scripts Python, ce qui a permis une analyse, un reporting et une automatisation plus flexibles avant la fin de notre collaboration.
Pour exécuter l’analyse de données dans l’industrie pharmaceutique, MATLAB a été utilisé comme environnement principal pour valider les algorithmes de machine learning, car il prend en charge divers types de données et offre de solides capacités intégrées pour les tests automatisés. Notre ingénieur a implémenté une suite complète de tests unitaires et de tests d’intégration:
- Les tests unitaires ont vérifié que les composants individuels des algorithmes traitaient correctement les entrées brutes des capteurs provenant des vaches. Les données collectées sur le serveur ont été injectées dans des cas de test MATLAB afin de s’assurer que chaque fonction renvoyait des résultats attendus et stables.
- Les tests d’intégration ont validé des workflows complets de traitement des données, en s’assurant que les modules interagissaient correctement et produisaient des sorties précises lorsqu’ils étaient combinés.
Pour améliorer la couverture et rationaliser la validation entre les environnements lors de l’exécution de l’analyse de données dans l’industrie pharmaceutique, le client a également demandé d’intégrer dans Python les tests écrits en MATLAB. Les ingénieurs d’Elinext ont mis en place un pont permettant d’accéder aux résultats et aux données des tests MATLAB et de les valider via des scripts Python, ce qui a permis une analyse, un reporting et une automatisation plus flexibles avant la fin de notre collaboration.
Aperçu du Produit Final
Elinext a réalisé l’analyse de données dans l’industrie pharmaceutique et a livré une solution de test fiable et entièrement validée, prenant en charge les algorithmes de machine learning et les workflows de traitement des données du client. En combinant la puissance de calcul de MATLAB et la flexibilité de Python, la solution a garanti que toutes les données entrantes provenant de dispositifs fixés sur le bétail étaient rigoureusement vérifiées avant d’être utilisées pour l’analyse ou des modèles de prédiction.
Les livrables finaux comprenaient:
- Une suite complète de tests unitaires et d’intégration MATLAB couvrant la logique algorithmique principale
- Une validation automatisée des données des capteurs afin d’assurer l’exactitude et la cohérence
- Une meilleure visibilité sur les performances des algorithmes grâce à un reporting de tests structuré
- Une approche de test évolutive, prête à soutenir de futures améliorations des modèles ML du client
À la suite de l’analyse de données dans l’industrie pharmaceutique, le client a bénéficié d’une base stable pour le développement continu et l’amélioration des algorithmes de surveillance de la santé, garantissant que les insights issus des données restent fiables et précis.
Effets Commerciaux pour le Client
Les principaux résultats de nos services de tests QA – dans le cadre de la collaboration l’QA dans le secteur pharmaceutique – comprenaient:
- Amélioration de 35% de la précision des données grâce à une validation cohérente des entrées brutes des capteurs avant le traitement par le modèle.
- Réduction pouvant atteindre 50% du temps de vérification manuelle, les tests automatisés MATLAB/Python ayant remplacé les contrôles manuels.
- Cycles d’itération 30% plus rapides pour les mises à jour des modèles de machine learning, grâce à la détection immédiate des défauts algorithmiques.
- Augmentation de 40% de la fiabilité du système, les tests d’intégration garantissant des flux de données stables de bout en bout.
- Amélioration de 25% de la précision de la détection précoce des alertes, soutenue par des entrées de santé et de géolocalisation mieux validées.
Ces améliorations de l’analyse de données dans l’industrie pharmaceutique ont renforcé la capacité du client à fournir des insights opportuns et précis aux vétérinaires et aux agriculteurs.
