Medgalia développe des solutions d’intelligence artificielle modernes et conformes aux exigences réglementaires pour les acteurs européens et internationaux de la santé, de la biomédecine et de la recherche en sciences omiques.
Nous concevons, développons et déployons des systèmes full-stack fondés sur des logiciels open source et des modèles ouverts personnalisables, avec une attention particulière portée à la transparence, à la souveraineté des données et à la pérennité des infrastructures.
Notre approche privilégie les écosystèmes ouverts et les architectures transparentes, auditables et évolutives, afin de favoriser leur adoption par les institutions et les organisations européennes.
Notre portefeuille de solutions évolue avec les besoins des réseaux de recherche, des systèmes cliniques et des pôles d’innovation biomédicale européens.
1. Capacités techniques avancées : des modèles ouverts aux systèmes autonomes
La data science biomédicale doit conjuguer puissance analytique, sécurité des données, interopérabilité et exigences réglementaires. Medgalia conçoit des architectures de données et des systèmes intelligents adaptés à la recherche génomique, à l’analyse clinique et au traitement sécurisé des données de santé.
IA agentique et modèles de langage ouverts
- Conception et déploiement de systèmes autonomes et multi-agents pour le raisonnement scientifique et clinique, l’interprétation des données génomiques et l’automatisation des pipelines.
- Adaptation et personnalisation de LLM et de modèles multimodaux ouverts aux contraintes du domaine biomédical, aux exigences de confidentialité et aux principes européens de souveraineté des données.
MLOps et ingénierie des infrastructures
- Mise en œuvre de chaînes MLOps de bout en bout reposant sur Kubernetes, Docker et d’autres technologies open source.
- Gestion du cycle de vie des modèles et des données : versionnement, supervision, intégration et déploiement continus (CI/CD), reproductibilité et déploiement à grande échelle.
- Conception de pipelines robustes pour les données biomédicales et omiques à haut volume.
Ingénierie polyglotte pour les pipelines biomédicaux haute performance
- Python pour les pipelines analytiques et scientifiques et l’analyse de données (avec des bibliothèques comme Pandas, scikit-learn et PyTorch).
- C/C++ pour les outils fondamentaux et les pipelines omiques à haute performance (tels que samtools, bcftools et minimap2), ainsi que R (avec Bioconductor) pour l’analyse statistique spécialisée.
- Nextflow / WDL et les architectures cloud-native (Spark + Delta Lake, Databricks, Dagster) pour l’orchestration des pipelines et l’analyse de données de santé ou de génomique à grande échelle.
2. Gouvernance des données, stratégie et alignement réglementaire
Transformer des données biomédicales complexes en connaissances exploitables nécessite de combiner expertise technique, compréhension scientifique et gouvernance rigoureuse.
Analyse, visualisation et aide à la décision
- Création de visualisations et de tableaux de bord adaptés à la prise de décision, notamment avec Power BI et des frameworks de visualisation personnalisés.
- Transformation de données cliniques, opérationnelles et scientifiques complexes en informations accessibles aux chercheurs, cliniciens, dirigeants et partenaires.
IA responsable et conformité au cadre européen
- Intégration des principes de conformité dès la conception (compliance by design) pour les systèmes d’IA biomédicaux concernés par les exigences réglementaires européennes.
- Mise en œuvre de méthodes de transparence et d’explicabilité, notamment à l’aide de techniques telles que SHAP.
- Gestion des risques, documentation, évaluation des biais et supervision continue en cohérence avec l’AI Act européen et les normes applicables.
Expertise biomédicale et sciences omiques
- Développement de solutions spécialisées pour la génomique, la transcriptomique, la métabolomique, l’analyse clinique et la recherche translationnelle.
Conception de pipelines, de modèles et de cadres de validation adaptés à la complexité des données biomédicales et multimodales, plutôt que l’application de solutions génériques aux problématiques scientifiques.