
Accélérer la validation des formules et l’innovation produit dans la beauté grâce à l’IA

Confronté à de nouvelles réglementations imposant la reformulation de plus de 1500 produits de coloration capillaire dans les trois ans à venir, un leader du secteur de la beauté s’est tourné vers l’IA pour fluidifier et accélérer son processus de validation des formules cosmétiques. Attendue en Europe en 2025 – puis dans d’autres régions, l’entrée en vigueur de la réglementation a placé l’efficacité, la conformité et le passage à l’échelle au cœur des enjeux de cette entreprises.. En s’appuyant sur les modèles prédictifs d’Ekimetrics basés sur l’IA et la digitalisation des workflow, cette entreprise a pu optimiser ses processus de formulation et réduire considérablement son time-to-market.
Ce que nous avons mis en place
Enjeux
- Sécuriser les délais de reformulation en accélérant le processus d’homologation de 50 à 500 formules par an
- Augmenter la capacité de formulation en rationalisant les processus via des solution d’IA avancées et à la digitalisation
Notre approche
- Développer des modèles prédictifs basés sur l’IA en combinant machine learning et Design of Experiments pour améliorer la précision et la prise de décision
- Digitaliser et industrialiser les processus de données grâce à nos solutions cloud, assurant la collecte, l’intégration et l’exploitation fluide de toutes les sources de données
- Adopter une approche centrée sur l’utilisateur dès la conception grâce à notre expertise UX/UI, pour aligner la proposition de valeur avec les enjeux métiers
- Accompagner la transformation et l’adoption grâce à l’engagement des utilisateurs, la co-construction et des formations terrain
Résultats
- Un système de recommandations basé sur l’IA permettant aux chimistes d’identifier automatiquement la formulation optimale
- Un workflow digitalisé de bout en bout, assurant une collecte et une exploitation fluide des données de test au sein d’un outil unifié
- Un data lake cloud industrialisé centralisant le stockage, le traitement et l’analyse des données, pour gagner en efficacité et accélérer le passage à l’échelle