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DermaCure Labs

DermaCure Labs a transformé sa chaîne de production et sa R&D cosmétique grâce à l’IA et la data, optimisant les stocks, réduisant les délais de mise sur le marché et accélérant l’innovation.
-70%
Time-to-market
-60%
Tests formulation
-80%
Ruptures de stock
Analyse formulation
Supply chain
R&D IA

Le défi

DermaCure Labs, laboratoire spécialisé dans les soins dermatologiques, faisait face à des enjeux critiques : gestion complexe des stocks, délais longs de lancement produit et surcharge documentaire dans la R&D.

TurnK a déployé un écosystème IA intégré :

  • Optimisation des stocks : prévision intelligente de la demande via l’IA, réduisant les ruptures et les surstocks.
  • Accélération de la R&D : extraction automatique des insights à partir de milliers d’articles scientifiques, propositions de formulations innovantes et suivi des essais cliniques.
  • Pilotage supply chain : connexion directe entre ERP et IA pour ajuster en temps réel la production et la logistique selon la demande du marché.
  • Conformité réglementaire : génération assistée des dossiers réglementaires, validés plus rapidement par les autorités.

Problématiques rencontrées

01
Cycles de développement produit trop longs
02
Tests de formulation coûteux et nombreux
03
Ruptures de stock récurrentes sur les best-sellers
04
Prévisions de demande peu fiables

Notre solution

Mise en place d'une plateforme IA pour accélérer la R&D et optimiser la chaîne d'approvisionnement.

IA formulation

Modèles prédictifs pour identifier les formulations prometteuses et réduire les tests physiques.

Trend intelligence

Analyse IA des réseaux sociaux et brevets pour détecter les tendances émergentes.

Supply chain optimization

Optimisation des stocks et de la planification de production.

Supply chain optimization

Optimisation des stocks et de la planification de production.

"L'IA nous a permis de passer de 18 à 10 mois pour lancer un nouveau produit. C'est un avantage compétitif majeur."
Claire Fontaine, Directrice R&D

FAQ

Comment l’IA a-t-elle optimisé la gestion des stocks ?

Les modèles prédictifs ont anticipé la demande selon la saisonnalité et les tendances, permettant d’éviter à la fois ruptures et surstocks.

En quoi l’IA a accéléré la R&D ?

L’IA a analysé la littérature scientifique et les données d’essais cliniques pour suggérer de nouvelles formulations et réduire le temps d’analyse manuelle des chercheurs.

Quels bénéfices globaux ont été mesurés ?

+25 % de rapidité dans le lancement produit, -18 % de coûts logistiques et une meilleure conformité grâce à l’automatisation documentaire.