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Le chemin le plus rapide des données complexes à l'IA déployable.

Préparez, construisez, validez et déployez des modèles IA de pointe plus vite, avec moins de fragmentation et une traçabilité complète jusqu'à la production.

Explorer les solutions

01/La compression

Des mois pour un workflow IA déployable. Désormais quelques heures.

75%

Réduction du délai de déploiement

De l’ingestion des données à la remise d’un modèle validé sous forme de package prêt pour la production.

3x

Débit d’annotation

Étiquetage assisté avec workflows de revue, détection de dérive et traçabilité de niveau audit.

100%

Artefacts de modèle traçables

Alignés dès le départ avec les exigences qualité des secteurs réglementés, de la santé à la fabrication.

Pour les équipes qui ont besoin de plus qu'une démo de modèle

ModAstera est conçu pour les environnements opérationnels où qualité des données, vitesse du workflow, traçabilité et préparation au déploiement comptent vraiment.

Qualcomm
JETRO
Beyond Japan
Tohoku University Hospital AI Lab
Infinity Health
Surg Storage
PulSec
Qualcomm
JETRO
Beyond Japan
Tohoku University Hospital AI Lab
Infinity Health
Surg Storage
PulSec

02/L'état de l'IA réglementée aujourd'hui

Là où la plupart des projets se bloquent.

L'IA réglementée échoue rarement sur la modélisation seule. Elle échoue sur la préparation des données, les frictions de validation et les outils que les experts santé et industriels ne peuvent pas opérer. Nous avons reconstruit le pipeline autour de ces trois modes d'échec.

A·Coût

Coûts élevés et délais longs par défaut

Les pipelines sur mesure, la validation manuelle et les cycles de plusieurs mois absorbent le capital, l'impact clinique et la cadence d'amélioration industrielle. Beaucoup d'équipes livrent un workflow quand elles devraient en améliorer cinq.

Base du secteur

Plus de 100K$ par projet · 6 mois de retard médian

Problem item 1

B·Outils

Des outils trop complexes pour les experts métier

Les cliniciens, chercheurs, ingénieurs qualité et équipes terrain ne devraient pas devoir manipuler Kubernetes pour annoter des examens, inspecter des défauts ou valider des données capteurs. Les toolkits ML déguisés en plateformes retardent la validation métier.

Schéma observé

Stacks fragmentées, validation métier différée

Problem item 2

C·Données

La préparation des données est le goulet d’étranglement

Des labels faibles, une segmentation incohérente, des lacunes d'inspection et des pistes d'audit manquantes rendent les modèles risqués à déployer et difficiles à certifier. Le modèle dépend des données en amont.

Où passe le temps

~64% du temps projet consacré aux données

Problem item 3

Un seul workflow des données brutes à l'IA prête pour la production

ModAstera réunit les étapes critiques de livraison de l'IA dans une seule surface de travail afin de réduire les outils déconnectés, les handoffs et les reconstructions internes.

01 Étiqueter et préparer les données

Étiquetez et préparez les données plus vite

Transformez les jeux de données bruts en actifs prêts pour l'entraînement grâce à l'étiquetage assisté, aux revues, aux métadonnées structurées et à une lignée traçable.

Découvrir la plateforme

02 Construire et valider

Construisez et validez sans reconstruire l'infrastructure

Passez de la configuration d'expérience à l'évaluation dans un même workflow, sans assembler des outils séparés pour l'annotation, l'entraînement, le suivi et la revue.

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03 Déployer avec traçabilité

Déployez avec traçabilité

Rapprochez les modèles de la production avec des enregistrements plus clairs, des workflows répétables et moins de dette de processus entre validation et déploiement.

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Cas d'usage

Comment les équipes médicales utilisent ModAstera en pratique

Chaque histoire montre le goulet d'étranglement, ce qui change dans le flux de travail et le résultat opérationnel.

Tableau de bord de déploiement pour une application d'IA médicale

Cas d'usage 01

Du modèle validé à l'endpoint de production sans projet DevOps de plusieurs mois.

Cas d'usage 01

Déployer une application d'IA médicale sans long chantier de plateforme

Goulet d'étranglement
Une équipe peut valider un modèle puis attendre encore des mois pour l'infrastructure, la revue sécurité et la livraison API avant l'usage réel.
Ce qui change
ModAstera regroupe validation, contrôles d'environnement et déploiement dans un seul flux afin de livrer un endpoint sécurisé sans reconstruire toute la pile.
Résultat
Une application mobile d'aide au diagnostic a été lancée en 30 jours au lieu d'un cycle de déploiement qui s'étirait sur sept mois.
Espace d'entraînement pour l'expérimentation rapide en IA médicale

Cas d'usage 02

Les chercheurs itèrent dans un seul espace au lieu de disperser configuration, calcul et suivi.

Cas d'usage 02

Prototyper de nouveaux modèles pendant que l'étude avance encore

Goulet d'étranglement
Les équipes de recherche perdent du temps de subvention sur la mise en place des pipelines, le suivi d'expériences et les transferts de calcul avant même de tester une vraie hypothèse.
Ce qui change
MAEA permet de définir les expériences, comparer les versions et gérer le calcul au même endroit pour que l'exploration du modèle suive le rythme de la recherche.
Résultat
Une équipe universitaire japonaise a réduit un prototype d'âge cérébral par IRM d'une fenêtre de 90 jours à moins d'une semaine.
Espace d'annotation assistée par IA pour la préparation des données médicales

Cas d'usage 03

Les experts corrigent des brouillons de labels au lieu de partir de zéro sur chaque cas.

Cas d'usage 03

Préparer des données annotées sans noyer les experts dans la revue manuelle

Goulet d'étranglement
Les labels de haute qualité restent le principal frein de l'IA médicale, surtout lorsque des spécialistes doivent annoter chaque échantillon manuellement.
Ce qui change
Le pré-étiquetage assisté par IA, les étapes de revue et la traçabilité des modifications permettent aux spécialistes de se concentrer sur les corrections et les cas difficiles.
Résultat
Une entreprise de données chirurgicales a réduit le temps d'annotation par lame de plusieurs heures à quelques minutes.
Tableau de bord de workflow pour l'automatisation du tri réglementaire

Cas d'usage 04

Le tri des documents et les signaux de revue remontent avant l'accumulation des files manuelles.

Cas d'usage 04

Automatiser le tri réglementaire avant que les files ne deviennent des retards

Goulet d'étranglement
Les équipes de tri réglementaire peuvent être submergées par les files de documents, les contrôles répétitifs et une qualité de revue inégale.
Ce qui change
L'automatisation du workflow filtre les documents entrants, détecte les lacunes plus tôt et fournit un point de départ plus cohérent pour la revue.
Résultat
Un retard qui s'étalait sur plusieurs mois a été résorbé en quelques jours, avec des soumissions plus solides et moins de rejets évitables.

06/Ce que disent nos partenaires

Voix du terrain.

Les équipes santé, fabrication, recherche et conformité réglementaire utilisent ModAstera pour avancer plus vite qu’elles ne l’imaginaient.

PulSec Inc.
Avec le soutien de ModAstera, nous avons entraîné un modèle capable d'apprendre le diagnostic de la langue auprès de médecins de médecine traditionnelle chinoise et de classer des caractéristiques à partir d'images de langue. Grâce à MAEA de ModAstera, nous pouvons créer des modèles d'IA sans écrire de code. Pour une startup comme la nôtre, avec des ressources limitées, c'est une solution très attractive qui réduit les coûts de développement et accélère fortement les cycles d'IA.
SM

Shoji Maruyama

CEO, PulSec Inc.

Surg Storage
ModAstera s'attaque à l'un des défis les plus critiques de la santé actuelle : rendre l'IA médicale réellement accessible et déployable à grande échelle. Leur approche est ambitieuse tout en restant ancrée dans l'exécution concrète. En tant qu'entreprise de données médicales, Surg storage Co.,Ltd. est fière de soutenir un innovateur aussi tourné vers l'avenir.
AH

Akihiro Hirao

CEO, Surg Storage

Tohoku University Hospital
J'ai collaboré avec l'équipe de ModAstera sur le développement de modèles de réseaux neuronaux convolutifs destinés à prédire le vieillissement et certaines maladies liées au mode de vie ou cardiovasculaires à partir de phénotypes d'imagerie médicale. Le travail de ModAstera a été rapide et a produit des modèles très performants. J'apprécie vivement leur contribution à notre projet.
AP

Assistant Professor

Tohoku University Hospital

Infinity Health Africa
La technologie IA de ModAstera nous a aidés à exploiter notre expertise métier pour construire Document Compliance Engine (DCE), un produit robuste de conformité réglementaire alimenté par l'IA pour l'industrie pharmaceutique en Afrique et au-delà. Les capacités de DCE nous ont aussi positionnés pour des partenariats de long terme avec des régulateurs qui ont besoin de moyens plus efficaces pour examiner les dossiers sans compromettre la qualité. Sans la technologie de ModAstera, ce produit aurait pris beaucoup plus de temps à développer. La qualité des insights fournis a été utile pour affiner l'architecture produit, l'expérience utilisateur et la stratégie globale de design. Nous voyons cette collaboration comme un partenariat de long terme, à mesure que notre activité se développe et que les besoins réglementaires évoluent.
IN

Irene Nwaukwa

CEO, Infinity Health Africa

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