Vous voulez appliquer l’IA/AA (intelligence artificielle / apprentissage automatique) à vos expériences en laboratoire, mais vous ne savez pas par où commencer?
- Futuro Imperfecto
- 11 août
- 1 min de lecture
La première étape est plus simple que vous ne le pensez.
Voici quelques conseils pratiques :
Commencez par la recherche documentaire
Avant de lancer vos expériences, consultez la littérature scientifique. En plus de comprendre les notions fondamentales, relevez les variables et les réponses mentionnées par les auteurs (y compris les plages de valeurs et les unités). Notez tout ce qui est pertinent.
Raisonnez en termes “d’entrées” et de “sorties”
Entrées (inputs) : Variables que vous contrôlerez au laboratoire (p. ex., température, pH, durée, concentrations, type de substrat). Incluez toutes les candidates potentielles — ne rejetez rien au départ.
Sorties (outputs) : Résultats mesurés après l’expérience (p. ex., rendement, mg/L, pureté, croissance). S’il y a des données qualitatives, enregistrez-les aussi.
Structurez vos données dans un tableur
Ligne A : ID d’essai | Date | Variables d’entrée (X1, X2, …) | Variables de sortie (Y1, Y2, …)
Privilégiez la cohérence
Utilisez des noms clairs, des unités fixes et des formats stables (dates, décimales). Évitez les cellules vides; si une donnée manque, indiquez NA. Cela facilite grandement l’entraînement des modèles.
Consignez le contexte
Au-delà des résultats, notez les conditions et l’équipement utilisés (pH, température, mg/L, instrument, version du protocole). Cette traçabilité aide l’AA à détecter de véritables tendances.
Commencer n’est pas difficile : c’est une question d’ordre et de persévérance. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à me contacter — je serai heureux de vous aider.
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