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.

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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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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.

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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.

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Cette année encore, Ondalys est Sponsor de la 25^ème conférence Chimiométrie.
Venez échanger avec notre équipe à cette occasion.

Évènement incontournable pour les acteurs de l’analyse de données et de la Chimiométrie, l’équipe d’Ondalys, leader français de la Chimiométrie, sera encore une fois bien présente pour ce congrès.

2 rendez-vous à ne pas manquer !

Le congrès Chimiométrie 2026 est organisé par l’École Nationale Supérieure des Industries Chimiques (ENSIC) sur le campus Grandville en plein cœur de Nancy,.

Cette rencontre annuelle des industriels et académiques intéressés par la Chimiométrie et l’analyse de données donnera l’occasion à notre équipe de partager avec vous notre expertise dans les thèmes traités lors des présentations orales, à savoir :

• l’analyse de données spectroscopiques,
• le traitement et l’analyse d’images hyperspectrales,
• les Plans d’expériences -DoE,
• l’analyse de données OMICS (LC-MS, GC-MS, GCxGC, etc.),
• l’optimisation et suivi des procédés
• et bien d’autres méthodes d’analyse de données

Retrouvez les détails de la conférence sur le site du congrès Chimiométrie 2026.

L’édition 2026 du congrès sera organisée à Nancy sur le campus Grandville de École Nationale Supérieure des Industries Chimiques (ENSIC).

Ondalys propose des services et formations en analyse de données et distribue les logiciels de chimiométrie parmi les plus utilisés et reconnus , tels que la PLS_Toolbox^® et le logiciel SOLO^®  pour la chimiométrie, la MIA Toolbox^® pour l’analyse d’images hyperspectrales de EigenVector Research Inc ou encore le logiciel Design-Expert® de la société Stat-Ease pour les Plans d’Expériences.

L’Art de la Chimiométrie

Au cœur de l’analyse de données se trouve la Chimiométrie, une discipline qui se penche sur les relations complexes entre différentes variables. Dans un contexte où les données sont vastes et souvent entremêlées, la Chimiométrie offre un moyen puissant d’explorer les interactions entre les variables et de découvrir celles qui ont un impact significatif sur les résultats.

Plutôt que d’examiner les variables individuellement, la chimiométrie vise à capturer la dynamique des interactions. Cette approche fournit une vue holistique des données, permettant de découvrir des modèles cachés et des corrélations complexes.

En analysant comment les variables interagissent les unes avec les autres, la chimiométrie permet de distinguer les variables qui ont le plus grand impact sur les résultats finaux. Ces variables clés peuvent être celles qui influencent directement la qualité du produit, les performances du processus ou d’autres métriques industrielles essentielles.

La chimiométrie offre des techniques sophistiquées telles que l’analyse en composantes principales (PCA), la régression PLS (Partial Least Squares) et d’autres méthodes avancées pour décortiquer les interactions complexes. Ces approches fournissent une compréhension plus profonde des relations entre les variables, aidant ainsi à orienter les décisions et les actions.

En intégrant l’art de la chimiométrie dans votre analyse de données industrielles, vous transformez des ensembles de données brutes en connaissances exploitables. En reconnaissant les influences cachées et les dépendances entre les variables, vous prenez des décisions éclairées qui propulsent votre entreprise vers l’efficacité et la compétitivité.

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Nouvelle publication  scientifique !

Monitoring of monoclonal antibody critical quality attributes and free amino acids in CHO bioprocesses using Raman spectroscopy and DUPLEX-based PLS modeling. 

Publiés dans Microchemical Journal fin Septembre 2025, cet article présente les travaux réalisés sur le suivi en ligne des Attributs de Critiques de la Qualité (Critical Quality Attributes – CQAs-) des anticorps monoclonaux (mAb) et des acides aminés libres dans des cultures de CHO en utilisant la spectroscopie Raman en ligne dans des bioréacteurs.

Les modèles de régression PLS (Partial Least-Squares Regression) ont permis la prédiction des critères de qualité finaux des anticorps produits, les CQAs suivants :

• Agrégats – formes multimériques du mAb, qui affectent la stabilité et l’immunogénicité.
• Fragments – produits de dégradation ou de clivage du mAb, impactant la pureté et l’efficacité.
• Glycoformes – variations du profil de glycosylation, influençant la pharmacocinétique et la bioactivité.
• Variants de charge – isoformes résultant de modifications post-traductionnelles (ex. désamidation, amidation, C-terminal lysine), qui affectent la stabilité et la performance thérapeutique.

🧪 De plus, les modèles développés ont également permis de prédire les acides aminés libres dans le milieu de culture (profil nutritionnel dynamique), ce qui permet un suivi simultané du métabolisme cellulaire et de la qualité du produit.

La prédiction de ces Attributs Critiques de la Qualité de l’anticorps produit par spectroscopie Raman en ligne dans le bioréacteur constitue une avancée majeure dans la supervision des cultures cellulaires en bioréacteurs. Ces modèles de prédiction on été bâtis sur des cultures de CHO et des mesures Raman réalisées par Servier Technolgie sur le site du Bio-S / Bio-Engineering à Gidy.

Dr. Morandise Rubini a mené ces travaux dans le cadre du projet CLIMBIN avec différents chercheurs de l’Université de Tours (Prof. Igor Chourpa), du LRGP de Nancy, de Technologie Servier, d’Indatech-Chauvin Arnoux Group et d’Ondalys. Co-autrices de cet article, Jordane Poulain et Dr. Sylvie Roussel ont apporté leur expertise en Machine Learning pour le traitement de spectres Raman en ligne en bioréacteur.

Morandise Rubini, Anaïs Berger, Thomas Saillard, Fabrice Cantais, Martin Soucé, Jordane Poulain, Sylvie Roussel, Julien Louet, Fabien Chauchard-Rios, Sylvain Arnould, Igor Chourpa. (2025). Monitoring of monoclonal antibody critical quality attributes and free amino acids in CHO bioprocesses using Raman spectroscopy and DUPLEX-based PLS modeling. Microchemical Journal 218 (2025) 115583

The post Sept 2025 – Publication : Suivi en ligne des CQAs de mAbs par Raman appeared first on Ondalys.

Nous vous invitons le 30 Septembre 2025 à 11h à notre prochain webinaire organisé en collaboration avec notre partenaire Bruker France, le fabricant d’équipement de mesures spectroscopiques.

Vous utilisez le logiciel OPUS pour analyser vos données spectroscopiques? 

Lors de ce webinaire, vous découvrirez en avant-première les nouveaux algorithmes de Chimiométrie et de Machine Learning intégrés au logiciel OPUS QUANT3, spécialement conçus pour optimiser vos modèles et renforcer vos processus décisionnels.

Sandra AUBERT (Ondalys) et Régis CINIER (Bruker France) vous présenteront les dernières innovations intégrées à QUANT3,  permettant ainsi d’analyser des bases de données importantes et hétérogènes ou présentant des relations non-linéaires.

Points clefs au programme de ce webinaire :

• Présentation des principales méthodes de Chimiométrie et de Machine Learning
• Nouveaux outils pour créer des jeux de données 
• Support Vector Machines (SVM) 
• Régression Locale

Experte en calibration spectrales et en développement de méthode de Chimiométrie et de Machine Learning adaptées aux données spectrales (NIR, MIR, Raman, UV), l’équipe Ondalys vous accompagne dans toutes vos problématiques d’ analyse de vos données spectroscopiques et de développement de calibrations spectrales.

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