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Cosmétic360 : 5 innovations en tests prédictifs

La 8ème édition du salon international Cosmetic 360 a marqué le tournant de l’Intelligence Artificielle en cosmétique. Voici 5 innovations en tests prédictifs qui ont été présentées lors de cet événement. Ecomundo (France) / Services : Cet assistant virtuel permet d’accélérer le lancement des produits cosmétiques sur les marchés. Ecomundo propose une solution d’IA hybride, combinant un système expert (ES) …

Cosmétic360 : 5 innovations en tests prédictifs
Skin-Biosense de Qima est une solution AIoT innovante qui combine les tests en laboratoire et les modèles analytiques / prédictifs.

La 8ème édition du salon international Cosmetic 360 a marqué le tournant de l’Intelligence Artificielle en cosmétique. Voici 5 innovations en tests prédictifs qui ont été présentées lors de cet événement.

Ecomundo (France) / Services : Cet assistant virtuel permet d’accélérer le lancement des produits cosmétiques sur les marchés. Ecomundo propose une solution d’IA hybride, combinant un système expert (ES) et de l’apprentissage automatique (ML) qui prédit le résultat du challenge test, autrement dit l’efficacité du système de conservation. Le système propose des pistes d’amélioration, ce qui confère à cette solution un rôle utile et fiable en tant qu’outil d’aide et d’optimisation à la formulation.

Qima Life Sciences (France/Nouvelle- Aquitaine) / Test : Skin-Biosense est une solution AIoT innovante qui combine les tests en laboratoire et les modèles analytiques / prédictifs. Elle permet de mesurer le potentiel anti-oxydatif des produits cosmétiques et d’évaluer leur efficacité in vitro, ex vivo et in vivo. C’est une technologie importante pour le screening des ingrédients actifs, l’assistance à la formulation et la justification des allégations.

Greenpharma (France/Centre Val de Loire) / Raw Materials : Cette plateforme utilise différents types de données (structures protéiques générées par l’IA, molécules, sources naturelles, données des utilisateurs, activités biologiques, comestibilité, conformité IECIC…) au début du projet R&D, pour une conception rapide des ingrédients actifs.

Provital France (France) / Raw Materials : L’Intelligence Artificielle est utilisée en complément des tests cliniques pour anticiper les futures expériences consommateurs et le bénéfice émotionnel du principe actif Wonderage.

Silab (France/ Nouvelle-Aquitaine) / Raw Materials :  Grace à la quantification d’images in vitro, SILAB a développé des modèles de deep learning pour quantifier automatiquement les informations d’images in vivo. Ces développements permettent d’optimiser l’interprétation de données pour améliorer les preuves d’efficacité des ingrédients.

ParLa rédaction
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