L’intelligence artificielle révolutionne le traitement des données.
Dans mon cas, j’en fais l’expérience entre autres sur mes données de calibration en ICP-OES :
Analyse simultanée de 33 métaux sur 8 niveaux de calibration avec 3 réplicas par niveau.
L’ensemble des données est transmis au format csv (exportation de données via Qtegra ICP Icap Pro x Duo ThermoScientific) à ChatGPT.
L’IA calcule automatiquement les régressions linéaires, les limites de détection (LOD) et de quantification (LOQ) pour chaque élément, tout en garantissant rapidité et précision (LOD,LOQ via la régression linéaire, écart types des réponses et pente). Le prompt bien sur se doit être suffisamment rédigé.
L’IA réorganise également de manière intelligente les tableaux de données volumineux, évitant les transpositions et manipulations fastidieuses sous Excel ou autres tableurs.
Toutefois, l’utilisateur doit être en mesure de traiter ces données sans l’IA afin de conserver un regard critique et objectif sur les résultats produits.
Ainsi, l’IA devient un outil puissant, complémentaire à l’expertise humaine, pour optimiser les performances analytiques en laboratoire.
Faculté des Sciences et Techniques – UBO Université de Bretagne Occidentale
