Partenaire de Sartorius (et au préalable d’Umetrics) depuis des années et formateurs certifiés Sartorius sur SIMCA, MODDE et SIMCA_Online, c’est tout naturellement que l’équipe d’Ondalys participera à cet évènement dédié au suivi des bio-procédés grâce à l’analyse des données.

Ce sera l’occasion d’échanger entre professionnels des bio-procédés sur les méthodes de Machine Learning appliquées au développement et à la production pour améliorer la compréhension du procédé, les étapes de scale-up et faciliter ainsi la prise de décision.

Ondalys est partenaire certifié Sartorius pour les formations

• Analyse de données spectroscopiques et Machine Learning sous SIMCA
• Plans d’Expériences sous MODDE
• Supervision des procédés sous SIMCA et SIMCA_Online.

Vous souhaitez en savoir plus sur les méthodes de Machine Learning pour l’optimisation et le suivi des procédés, rendez vosu sur notre page dédiée à l’analyse des données de process

The post 20 au 22 Octobre 2026 – Sartorius Data Analytics Summit 2026 à Aubagne appeared first on Ondalys.

En 2026, c’est à l’École d’Ingénieurs de Purpan, à Toulouse, que l’association HélioSPIR et la SFPT-GH (Groupe Hyperspectral de la Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection) recevront leurs communautés respectives de la spectroscopie proche infrarouge et des données hyperspectrales.

C’est avec un grand plaisir qu‘Astrid Maléchaux présentera à deux voix avec Magali Roussel de Lidéa Seeds, les derniers travaux réalisés en commun, intitulés :

Surmonter les limites de la
spectroscopie proche infrarouge embarquée

Pour cette édition 2026 un peu atypique des Rencontres HélioSPIR, l’équipe d’Ondalys, fortement impliquée dans la vie de l’association HélioSPIR et dans l’organisation des rencontres annuelles, vous accueillera avec plaisir sur son stand les 23 & 24 juin 2026 sur le site de l’Ecole d’Ingénieurs de Purpan à Toulouse.

Sponsor Platinum de ces Rencontres, nous vous attendons sur le stand Ondalys pour discuter des méthodes de Chimiométrie et de Machine Learning qui peuvent vous aider à extraire le maximum d’information de vos données et développer les calibrations les plus précises et robustes possible. Que vos données soient spectrales (MIR, SPIR, UV, Raman…) ou hyperspectrales !

Retrouvez toutes les informations et le lien pour s’inscrire sur le site HélioSPIR

27^èmes Rencontres HélioSPIR

Ces rencontres scientifiques annuelles sont une occasion privilégiée d’échanger autour de la spectroscopie proche infrarouge avec la communauté francophone. Cette année, la co-organisation avec la SFPT-GH accentuera la dimension hyperspectrale de la conférence.

Ce sera également l’occasion de découvrir ou redécouvrir les équipements de spectroscopie et d’imagerie hyperspectrales des principaux fabricants du secteur. Enfin, nous pourrons échanger autour du Machine Learning et de la Chimiométrie pour l’analyse de données spectrales et hyperspectrales.

Créée en 2004, l’Association HélioSPIR  organise chaque année au moins une fois les “Rencontres scientifiques” autour des thèmes de la Spectroscope Proche Infraourge (NIR) et de la Chimiométrie et Machine Learning. L’objectif de l’association est de fédérer les scientifiques et les utilisateurs de l’ensemble de la communauté francophone de spectroscopie au sein d’un réseau pour promouvoir l’utilisation de la spectroscopie proche infrarouge.

The post 23 & 24 Juin 2026 – 27èmes Rencontres HélioSPIR à Toulouse appeared first on Ondalys.

Participez à notre prochain WEBINAIRE

Transfert de calibrations spectrales :
stratégies et bonnes pratiques !

Dans un contexte industriel en constante évolution, le transfert de calibrations spectroscopiques représente un réel enjeu pour les laboratoires et les sites de production.

En effet, chaque campagne, chaque mesure de référence, chaque spectre représente un coût significatif et un investissement en temps important .

Grâce aux transferts inter-instruments, préservez l’intégralité de vos bases de données : spectres, mesures de référence, et campagnes passées.

• Ne perdez pas des années de travail !
• Évitez de repasser tous vos échantillons sur vos nouveaux équipements
• Diminuez les temps de développement et de maintenance des modèles
• Assurez la continuité de vos analyses et la pérennité de vos modèles pour garantir la fiabilité de vos résultats.

Que ce soit dans un but de faire évoluer votre parc d’instruments, d’adapter vos méthodes à de nouveaux environnements (au champ, en ligne) ou de passer à l’échelle industrielle (Scale-up), la conservation de vos données et la fiabilité de vos calibrations est essentielle pour garantir la qualité des analyses.

Rejoignez-nous le 11 Juin 2026 à 11h (CEST) pour un webinaire dédié aux méthodes de transfert de calibrations spectrales.

Inscrivez-vous
au webinaire ici

Ce webinaire sera animé par Jordane Poulain, Data Scientist chez Ondalys et experte en Machine Learning, notamment appliqué aux données spectrales. Il vous permettra de découvrir comment les méthodes de transfert permettent de simplifier, accélérer et sécuriser le transfert de calibrations spectroscopiques, quels que soient vos besoins et votre contexte.

Largement utilisées dans des secteurs tels que l’agroalimentaire, les industries pharmaceutiques, chimiques ou cosmétiques, les techniques de transfert permettent de garantir la conservation de vos données et la validité de vos calibrations dans les différents cas de transformation de vos mesures :

• Transfert entre spectromètres de la même marque ou de marques différentes : comment harmoniser les résultats malgré les différences de réponse instrumentale.
• Transfert entre différents types de spectromètres : spectromètres de laboratoire, portables, micro-spectromètres, caméras hyperspectrales…
• Transfert entre environnements de mesure différents : mesure au champ, en ligne, en laboratoire et les conditions opératoires (température, humidité, échantillonnage)
• Transfert dans le cadre d’un changement d’échelle (scale-up) : comment passer d’une mesure sur pilote à une mesure en ligne de production, en limitant la perte en précision.

Le transfert de calibration ne s’improvise pas. Lors de ce webinaire, nous vous indiquerons :

• quel est le workflow à suivre, en fonction des échantillons de standardisation disponibles
• comment évaluer la performance d’un transfert de calibration
• comment identifier les pièges à éviter : sur-apprentissage, biais instrumentaux, manque de représentativité des données…
• quelles sont les bonnes pratiques pour réaliser un transfert de calibration efficace

Ce webinaire sera illustré par un cas pratique montrant la performance des différentes méthodes de transfert sur des données spectrales. 

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Invité en tant que Key note Speaker, le Dr Sébastien Preys sera présent au PDS 2026, lors du webinaire international en ligne AI for the Process industries.

A l’origine, la Chimiométrie visait à analyser et modéliser les données issues de la chimie,de la biologie, etc., pour l’industrie des procédés (chimie, pétrochimie, agroalimentaire, pharmaceutique, biotechnologie, cosmétique, etc.), à l’aide d’outils mathématiques, statistiques et algorithmiques.

Par la suite, la terminologie a évolué et plusieurs communautés scientifiques se regroupent désormais sous l’appellation commune d’Intelligence Artificielle prédictive (IA prédictive) et de Data Science, utilisant des termes tels que le Machine Learning, le big data, l’IIoT (Internet industriel des objets) et l’analyse de données, selon le contexte.

Experte, depuis plus de 20 ans, dans l’accompagnement des entreprises industrielles à gérer des données très diverses, l’équipe d’Ondalys a collaboré à de nombreux projets et applications dans le domaine de la Chimiométrie et du Machine Learning pour l’industrie des procédés.

Sébastien Preys partagera l’expérience d’Ondalys en matière de développement et de mise en œuvre des outils opérationnels de Chimiométrie, Machine Learning et Data sciences.

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Ondalys invitée à la 1^ère journée Spectroscopie
organisée par Metrohm Frnace

Conviée par Metrohm France à leur Journée Utilisateurs Spectroscopie du 4 juin 2026 à Massy-Palaiseau, Sylvie Roussel d’Ondalys abordera le thème de

L’intelligence artificielle au service de la spectroscopie

Pour cette journée dédiée à la spectroscopie vibrationnelle, Metrohm France a réuni ses clients et plusieurs de ses partenaires, spécialistes de la spectroscopie proche infrarouge et Raman ainsi que de l’analyse des données spectrales.

Parmi eux, Sylvie Roussel, CEO d’Ondalys, partagera l’expertise d’Ondalys en termes de méthodes de Chimiométrie / Machine Learning / Intelligence Artificielle au service des données spectroscopiques.

Aux côté de Wilfried Decrette de Mayoly Dreux, Dr Antoine Dowek de l’Université Paris-Saclay (Équipe de recherche de l’unité SIA3M de l’UFR de Pharmacie), Laurence Barbot-Trystram duLaboratoire de Coprologie Fonctionelle AP-HP et Sylvain Charquet de Syensqo RIC, Dr Sylvie Roussel témoignera des Bonnes Pratiques de traitement de données spectroscopiques et de cas d’applications concrets d’analyse de données spectrales grâce à des méthodes de Machine Learning et d’IA adaptées.

Inscription gratuite
mais obligatoire

Venez assister, le 4 Juin 2026 à Massy-Palaiseau, à cette journée combinant présentation des dernières innovations technologiques NIR & Raman, retours d’expérience et témoignages concrets, workshops et échanges conviviaux.

Je m’inscris
à cette journée

Afin de répondre aux problématiques complexes de ses clients et partenaires, l’équipe d’Ondalys, experte en traitement des données spectrales, développe continuellement des méthodes innovantes de Chimiométrie et Machine Learning.

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Organisé sur le campus de l’Université Gustave Eiffel à Champs sur Marne, proche de Marne la Vallée, ce congrès scientifique se tiendra les 20 et 21 Mai 2026 et aura pour thème cette année : Aspects numériques, expérimentaux et chimiométriques de la spectroscopie vibrationnelle.

C’est avec plaisir que Sylvie Roussel et Jocata Avila de L’Oréal Research & Innovation se retrouveront aux Journées GFSV 2026 pour vous présenter les résultats des travaux de recherche réalisés en collaboration entre Ondalys, L’Oréal Research & Innovation et Synchrotron Soleil :

Digital histology via FTIR imaging and data analysis: application to the study of follicular stress

Ces travaux ont été réalisés sur des follicules de cheveux humains. L’étude de ce mini-organe neuroendocrinien complexe repose traditionnellement sur des colorations invasives, susceptibles de masquer les variations biochimiques endogènes. Si l’imagerie hyperspectrale moyen infrarouge (FTIR) effectuée par le Synchrotron Soleil offre une alternative performante sans marquage, l’analyse d’images hyperspectrales pour la segmentation numérique à haut débit de ses couches morphologiques superposées demeure un défi en raison de la forte similarité spectrale au sein du bulbe pileux [1].

Le principal intérêt de cette segmentation automatique des tissus du follicule est ensuite de pouvoir analyser chaque tissu indépendamment. Cette étude s’est notamment intéressée à évaluer l’impact moléculaire du stress induit par la présence de glucocorticoïdes, ainsi que l’effet protecteur d’un ingrédient actif neurocosmétique.

Les travaux réalisés par L’Oréal Research & Innovation et Ondalys résultent en un workflow automatisé pour la segmentation histologique du follicule, utilisant l’imagerie moyen infrarouge (FTIR) basée sur un réseau de plans focaux (FPA) couplée à un modèle PLS-DA hiérarchique à deux niveaux.

Cet algorithme optimisé de segmentation permet d’identifier 7 compartiments de façon automatique dans le follicule. Une fois ces tissus identifiés, les caractéristiques spectrales sont analysées par des tests statistiques afin d’évaluer l’impact significatif du stress induit par la présence de glucocorticoïdes. L’accent s’est porté sur l’interprétation des différents résultats grâce aux outils mathématiques développés par Ondalys et grâce à l’expertise de L’Oréal Research & Innovation combinée à celle du Synchrotron Soleil.

Cette année encore, les journées scientifiques du GFSV (Groupe Français de Spectroscopie Vibrationnelle) réuniront la communauté francophone de spectroscopie vibrationnelle pour discuter sur les problématiques de Spectroscopie proche infrarouge, Infrarouge, Imagerie hyperspectrale, Raman et échanger sur les méthodes de Chimiométrie et Machine Learning adaptées pour le traitement de ces spectres et images hyperspectrales.

Les Journées du GFSV sont l’évènement annuel rassemblant les acteurs du monde des spectroscopies vibrationnelles (spectroscopie infrarouge, spectroscopie proche infrarouge, spectroscopie Raman, Spectroscopie Brillouin, diffusion hyper-Raman, imagerie hyperspectrale infrarouge, imagerie hyperspectrale Raman) afin de confronter leurs différentes expériences et leurs problématiques aux solutions proposées par les différents fabricants de spectromètres et d’imagerie hyperspectrale présents.

The post 20 & 21 Mai 2026, Journées scientifiques GFSV à l’Université Gustave Eiffel appeared first on Ondalys.

Ondalys recrute un ou une Ingénieur(e) Technico-Commercial(e) H/F pour venir étoffer son équipe.

Les missions :

Rattaché(e) à la Direction Générale, vous intégrez une équipe dynamique et polyvalente pour participer à la croissance et au développement commercial d’Ondalys. Vos principales missions seront :

• Actions technico-commerciales pour la vente de prestations de services et de formations
  • Prospection
  • Définition du besoin client, réponse technique aux cahiers des charges et chiffrage
  • Négociation commerciale
  • Suivi du projet
• Formations et prestations en Chimiométrie / Machine Learning pour des industriels

Compétences attendues :

De formation scientifique Bac+5 ou Bac+8, vous bénéficiez d’une expérience réussie de 3 années minimum comme Ingénieur Technico-Commercial dans la vente de services en analyse de données ou dans le domaine de l’instrumentation (spectroscopie, imagerie); ou justifiez d’une expérience réussie dans la Chimiométrie ou Machine Learning, idéalement dans le domaine industriel.

Vous avez le goût pour le contact client, votre fibre commerciale fait de vous un Ingénieur Technico-Commercial avisé, à l’écoute du besoin client et sachant y répondre de façon technique et commerciale.

Vous avez une connaissance approfondie des méthodes d’analyse de données multivariées – Chimiométrie / Machine Learning, linéaires (ACP, PLS, …), non linéaires (ANN, SVM, …), exploratoires ou supervisées, quantitatives ou qualitatives, et méthodes de supervision de procédés.

Idéalement, vous disposez aussi d’une expérience de formateur, alliant pédagogie et sciences, dans le domaine de la formation en analyse de données multivariées ou spectroscopie.

Vous êtes autonome, avec le goût du service client et la volonté de vous investir dans une PME innovante.

Vous disposez d’un excellent niveau rédactionnel en langue française et d’une très bonne pratique professionnelle de l’anglais (oral et écrit).

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IA Santé & Biothérapies

Organisé par le Défi Clé Cell Based Biotherapies Occitanie – CeBBOc de la Région Occitanie et l’ANITI de Toulouse – Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institue, cet événement, se déroulera les 16 et 17 avril prochains sur le site du Lazaret à Sète.

Ce workshop a pour objectif de permettre d’échanger, de partager avec des experts et de faire émerger les projets de demain à l’intersection des Biothérapies cellulaires et de l’Intelligence Artificielle appliquée à la Santé.

Dans ce cadre, Astrid MALECHAUX d’Ondalys participera le 17 Avril 2026 à la session sur l’Explicabilité, aux côtés de :

• Julien ALIGON de l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT)
• Romain LARIVE de l’Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier (IRCM)
• Paul MONTSERRAT du laboratoire de recherche RESTORE
• Imen MEDCHIHCE de l’école d’Ingénieur Santé Numérique (ISI)

Experte en data science et Machine Learning chez Ondalys, Astrid présentera les 2 derniers projets collaboratifs sur le thème de la bioproduction, auxquels Ondalys a participé ces 3 dernières années, à savoir :

• CLIMBIN : L’objectif était de développer une solution innovante basée sur la spectroscopie Raman en ligne optimisée en appliquant la démarche PAT (Process Analytical Technology), adaptée aux cultures en suspension (CHO).
• ACCESS : Le but était d’optimiser les cultures de Cellules Souches Mésenchymateuses (CSM) en bioréacteur grâce à un suivi en ligne de la production avec des capteurs optiques en ligne associés à des algorithmes de Machine Learning innovants et un rétrocontrôle automatisé en temps-réel doublé d’un jumeau numérique.

Elle présentera également les derniers travaux d’Ondalys en termes d’Interprétabilité des modèles de Machine Learning pour les données spectroscopies, autour des méthodes :

• LIME
• SHAP
• Pseudo samples
• Sensitivity tests

Depuis sa création, Ondalys a toujours mis un point d’honneur à rester à la pointe de l’innovation en Chimiométrie et Machine Learning. Pour cela, l’équipe d’Ondalys participe activement à des projets de Recherche avec les experts académiques du domaine, maintenant ainsi de fortes collaborations avec les centres de recherches français ou européens.

C’est donc tout naturellement qu’Ondalys a répondu positivement à l’invitation à ce Workhsop INSERM et CeBBOc dont un des objectifs est de stimuler des collaborations académiques–entreprises et construire une dynamique collective forte.

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Quelques indicateurs clefs

Experts en Chimiométrie, Machine Learning, Supervision de procédés et Plans d’Expériences, Ondalys propose des formations à l’Analyse de données pour les scientifiques débutants et confirmés depuis plus de 20 ans.

1 nouvelle session de formations est apparue à notre catalogue en 2025 :

👉Le transfert de calibration inter-instruments

Consultez les formations inter-entreprises que nous proposons en 2026 ainsi que l’ensemble de notre catalogue de formations.

Certifiée Qualiopi depuis 2021 au titre de son activité formation, Ondalys continue de proposer des formations de qualité en Chimiométrie et Machine Learning, dans un processus d’amélioration continue.

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Nous vous invitons le 10 Mars 2026 à 11 h (CET) à notre prochain webinaire sur le thème des méthodes de Machine Learning et de l’interprétation des modèles développés sur des bases de données spectrales.

Vous souhaitez en savoir plus sur l’interprétabilité des méthodes de
Machine Learning appliquées aux données spectroscopiques ? 

Programme du webinaire :

• Pourquoi utiliser des modèles de Machine Learning (ML)
• Intérêt de l’interprétabilité des modèles de ML
• Tour d’horizon des méthodes de ML
• Principe et application des méthodes à noyaux et des réseaux de neurones
• Tour d’horizon des méthodes d’interprétabilité des modèles des ML
• Principe et application des méthodes interprétabilité (SHAP, etc.) aux données spectroscopiques
• Session de Questions / Réponses

Dr. Astrid Maléchaux, Data Scientist chez Ondalys depuis plusieurs années et experte du Machine Learning et de l’interprétabilité des modèles, vous présentera ce webinaire. Vous découvrirez avec elle comment éviter l’effet boite noire (black box) des modèles développés à l’aide de méthodes avancées de Machine Learning sur des données spectroscopiques et vous assurer de la fiabilité de ces modèles.

Experts en calibration spectrale et développement de méthodes de Machine Learning adaptées aux données spectrales (NIR, MIR, Raman, …), les data scientists d’Ondalys vous accompagnent dans toutes vos problématiques d’ analyse de vos données spectroscopiques et de développement de calibrations spectrales.

The post 10 mars 2026 – Webinaire Optimisation & interprétation des modèles ML appeared first on Ondalys.