Laboratoires

1. Gestion des enquêtes et de la collecte

Recruter et gérer une équipe en continu est coûteux et rigide. Vous devez pourtant adapter vos effectifs selon vos projets, standardiser la collecte dès la source et limiter les erreurs de saisie pour garantir des données fiables.
Inclus :

• Recrutement et gestion d’enquêteurs, techniciens ou data managers selon vos besoins
• Supervision d’entretiens ethnographiques et de prélèvements spécifiques (géochimiques, biologiques, etc.)
• Conception et développement d’outils numériques de collecte adaptés à vos protocoles

2. Gestion et prétraitement des données

Le nettoyage des données est une tâche chronophage mais critique. Une donnée mal préparée fausse toute l’analyse. Vous devez aussi garantir la traçabilité et la reproductibilité, indispensables pour la publication scientifique.
Inclus :

• Nettoyage et standardisation de jeux de données complexes : harmonisation de sources multiples, traitement des valeurs manquantes, correction d’anomalies
• Création et gestion de bases de données relationnelles (SQL) ou de data warehouses sécurisés pour centraliser vos données brutes et métadonnées

3. Analyse experte et statistique

La majorité des chercheurs ne sont pas statisticiens. Une mauvaise analyse est l’une des principales causes de rejet d’articles. Or, les compétences bio-informatiques avancées et l’infrastructure de calcul nécessaires ne sont pas toujours disponibles en interne.
Inclus :

• Conseil et expertise statistique sur mesure : choix des tests adaptés et réalisation d’analyses complexes (modèles généralisés, analyses de survie, multivariées, bayésiennes)
• Analyse de données « omiques » et bio-informatiques : séquençage (RNA-seq, DNA-seq), protéomique, métabolomique
• Modélisation et intelligence artificielle : développement de modèles prédictifs et applications de machine learning sur imagerie médicale ou grands jeux de données

4. Visualisation et Valorisation

Vous devez rendre vos résultats plus clairs, plus percutants et conformes aux nouvelles exigences de partage de données. Une visualisation de qualité augmente l’impact de vos articles, présentations et dépôts de données.
Inclus :

• Conception de visualisations scientifiques de haute qualité : graphiques publication-ready (R, Python, Illustrator), schémas moléculaires ou biologiques, tableaux de bord interactifs
• Préparation de vos jeux de données pour la publication et l’open data : formatage selon les standards des revues scientifiques et des dépôts publics