Les énormes quantités de données que les laboratoires de tous les secteurs de l’industrie génèrent constituent un atout essentiel pour une organisation. L’optimisation de la valeur de cet atout constitue toutefois un défi majeur. L’environnement des laboratoires d’aujourd’hui est généralement composé de nombreux types d’instruments et de logiciels provenant de plusieurs fournisseurs. Cela pose un sérieux problème lorsqu’il s’agit de coordonner la gestion, le stockage, l’accès et l’analyse de données disparates générées dans l’écosystème informatique du laboratoire.
La connexion transparente des processus et des données dans le laboratoire est l’un des principaux objectifs du concept de laboratoire 4.0, une vision du laboratoire du futur qui incarne la transformation numérique et l’automatisation. Cette transformation permettra aux laboratoires d’automatiser leurs processus et procédures, et de capturer numériquement le flux de données contextuellement pertinentes provenant de plateformes entièrement intégrées et facilement interfacées dans le laboratoire et l’entreprise, et de communiquer entre elles.
Cette volonté d’automatisation et d’intégration de bout en bout sera probablement longue à mettre en œuvre. Le matériel et les logiciels de laboratoire de différents fournisseurs parlent généralement des “langues” différentes et ne peuvent donc pas être facilement interconnectés dans le cadre d’une infrastructure de laboratoire unifiée. La plupart des laboratoires n’auront que peu ou pas de chances d’obtenir une configuration “plug-and-play” cohérente ou une architecture de gestion des données, sur la base des équipements et des logiciels qu’ils utilisent actuellement.
Les processus et flux de travail ponctuels qui résultent de l’incapacité à intégrer et à automatiser signifient que les laboratoires s’appuient toujours sur la saisie manuelle des données, l’enregistrement des résultats et les processus sur papier. La transcription manuelle est inévitablement sujette à des erreurs et peut nécessiter le transfert de données par le biais de fichiers “plats” envoyés par courrier électronique – documents Word, PDF et feuilles de calcul Excel – qui sont facilement perdus ou enfouis dans des silos et ne sont accompagnés que de peu ou pas de données contextuelles ou de métadonnées. Ces données ont également peu de chances d’être dans un format standardisé et ne peuvent donc pas être facilement recherchées ou comparées. Et comme elles ne sont ni dans le bon format, ni complètes, ni propres, elles ne peuvent pas être utilisées pour former la prochaine génération d’algorithmes d’apprentissage machine (ML) et d’outils d’IA.
Les avantages d’un laboratoire numériquement interconnecté et entièrement intégré sont donc évidents. Grâce à la “continuité numérique”, les systèmes robotiques, les instruments d’analyse et les outils logiciels peuvent communiquer entre eux pour programmer, déclencher et exécuter des flux de travail, générer et envoyer des résultats et des rapports, et valider les processus et les procédures opérationnelles standard. Les données numériques peuvent être acheminées vers des lacs de données en temps réel et dans des formats faciles à trouver, à lire et à comprendre, sans perte de contexte, et avec une connexion aux flux de travail connexes et aux métadonnées clés.
Un laboratoire transformé par le numérique pourrait en effet supprimer la saisie manuelle des données, éliminer les erreurs de transcription et automatiser tous les aspects du fonctionnement du laboratoire, de la réception des échantillons à la gestion des stocks, en passant par la programmation, la formation du personnel, les autorisations et même l’étalonnage des instruments.
En aidant à garantir que toutes les activités requises sont correctement suivies et documentées, et facilement disponibles pour les audits et les enquêtes, la transformation numérique ne rend pas seulement les opérations de laboratoire plus efficaces, elle améliore également la conformité réglementaire.
Conserver les données dans un format numérique peut contribuer à garantir leur intégrité et à soutenir les principes FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable) pour la dérivation et la gestion des données scientifiques. Les données capturées numériquement “persistent” du fait qu’elles se trouvent dans un format numérique accessible et, surtout, elles restent immédiatement disponibles pour l’ensemble de l’organisation. Le laboratoire fait également partie d’un “tout” plus vaste et, par conséquent, une entreprise dotée d’un laboratoire 4.0 bénéficiera d’une infrastructure centralisée de gestion des données, qui mettra à disposition de l’ensemble de l’organisation toutes les données pertinentes, qu’il s’agisse de résultats expérimentaux, d’inventaires, d’analyses ou de renseignements commerciaux.
La feuille de route Lab 4.0 repose donc sur l’automatisation, l’intégration et la connectivité, mais elle sera différente pour chaque laboratoire, qui aura son propre point de départ, ses propres priorités et ses propres points d’arrivée pour ce voyage vers la continuité numérique. L’utilisation de la réalité augmentée dans l’industrie de la conception ou de la fabrication automobile, par exemple, peut ne pas être aussi pertinente dans un laboratoire de contrôle de la qualité pharmaceutique ou un environnement de découverte précoce.
L’avancement de tout parcours de transformation numérique reposera sur un examen coordonné et collectif de la technologie existante du laboratoire, de ses objectifs réalistes et de ses échéances. Ces objectifs doivent être évalués en même temps que les aspects humains de la gestion du changement. Le point de départ de toute démarche de numérisation doit donc consister à examiner “ce que” le laboratoire fait et “comment” il le fait, en ce qui concerne le matériel et les logiciels déjà en place et la manière dont ils sont utilisés. Il est ensuite possible d’examiner comment les principaux processus existants peuvent être optimisés numériquement. Déterminez ce qui est important, mais aussi ce qui est réalisable à court, moyen et long terme.
À l’avenir, les personnes disposant du pouvoir d’achat – qui ne seront probablement ni les scientifiques et les opérateurs travaillant au quotidien dans le laboratoire, ni les directeurs de laboratoire – devront se demander non seulement si les nouveaux instruments et logiciels rempliront les fonctions souhaitées, mais aussi s’ils s’accommoderont de l’inévitable gestion du changement au niveau humain.
C’est un défi de taille pour toute organisation, qui doit donc impliquer une collaboration entre les scientifiques et les techniciens, les directeurs de laboratoire, les services d’achat et les décideurs au sommet. Idéalement, les fournisseurs des plates-formes logicielles et matérielles envisagées devraient jouer un rôle, en tant que consultants, en aidant objectivement les clients potentiels à comprendre les technologies et la manière dont elles fonctionneront dans le cadre de l’installation existante.
L’objectif sous-jacent est donc de permettre l’intégration, d’éviter la transcription et l’enregistrement manuels des données – et donc les erreurs de transcription – et de disposer de toutes les données de laboratoire dans des formats normalisés qui peuvent être recherchés, exploités, comparés et analysés dans un contexte complet, ce qui facilitera les efforts de ML et d’AI.
Favorisez l’automatisation et l’intégration des laboratoires, et la réduction, voire la suppression totale, de la transcription manuelle suivra. L’intégration est généralement l’une des considérations les plus immédiates, mais aussi les plus importantes, lors de la mise en œuvre d’une nouvelle plate-forme telle qu’un système de gestion des informations de laboratoire (LIMS) ou un cahier de laboratoire électronique (ELN). Le laboratoire peut disposer de dizaines de types d’appareils différents, et potentiellement de plusieurs appareils du même type – par exemple des balances ou des pH-mètres – mais provenant de différents fournisseurs. Il s’agit de les connecter à un LIMS et de parler un langage standardisé, tant pour la communication et les instructions entre les instruments que pour la gestion des résultats (par exemple, la masse en grammes) et des métadonnées (ce qui a été pesé, d’où cela vient, quelle balance a été utilisée, qui a effectué la tâche, etc.)
Pour permettre cette fonctionnalité “plug-and-play” et cette interconnectivité, il faudra adopter à grande échelle des normes flexibles pour la communication entre les instruments et les logiciels (la norme SiLA en est un exemple) et pour le traitement des données (les formats de données AnIML et Allotrope en sont des exemples). Lorsque tous les fournisseurs prennent en charge les normes de cette manière, l’intégration des appareils est immédiatement simplifiée, car les instruments et les logiciels “savent” à l’avance comment se parler et comment traiter les données reçues et transmises.
Si les systèmes de gestion de l’information des laboratoires (LIMS) sont aujourd’hui couramment à la base de l’infrastructure numérique des laboratoires pour la gestion des échantillons, la programmation des tests et l’acheminement des résultats, de nombreux laboratoires s’appuient encore sur des processus papier. En plus d’un LIMS, un système moderne d’exécution de laboratoire (LES) peut faciliter l’orchestration des tâches de laboratoire au jour le jour, supprimer la nécessité d’une documentation manuelle (sur papier) des tâches, et ainsi favoriser la reproductibilité, l’efficacité et la conformité.
Alors qu’une interface utilisateur LIMS est généralement conçue pour être utilisée sur un ordinateur de bureau ou un ordinateur portable standard, une plateforme LES doit être optimisée pour être utilisée sur des appareils mobiles à écran tactile, afin de pouvoir être utilisée de manière pratique dans un environnement de laboratoire. La LES STARLIMS a été développée pour permettre aux techniciens de laboratoire d’enregistrer facilement tous les paramètres associés à leurs flux de travail de laboratoire, sous la forme d’une séquence intégrée, progressive et validée.
Ce flux de travail peut être, par exemple, aussi simple que “peser un échantillon, ajouter un solvant, puis homogénéiser”. Mais le LES ne se contente pas de mettre le flux de travail en marche, il invite automatiquement le technicien à confirmer les actions, puis enregistre automatiquement les paramètres clés, tels que (pour reprendre un exemple précédent) la balance utilisée, la personne qui effectue le travail, l’échantillon de solide pesé, etc. En apposant un code-barres sur les conteneurs d’échantillons, les réactifs et les appareils de laboratoire, les informations peuvent être saisies facilement et de manière fiable pour ces étapes, ce qui minimise les frais de documentation pour les techniciens de laboratoire. Les contrôles de validation requis, tels que la confirmation que les réactifs ne sont pas périmés et que les appareils de laboratoire ont été correctement entretenus et étalonnés, peuvent être effectués automatiquement par le système. Toutes les informations enregistrées dans le LES STARLIMS sont transférées vers le module LIMS, où elles sont disponibles pour l’analyse, la création de rapports et la révision.
Un LES peut donc être un complément idéal au logiciel LIMS, en donnant aux techniciens de laboratoire un outil puissant pour documenter directement leur travail, avec le moins de frais possible, et sans avoir besoin de protocoles sur papier. L’efficacité et la fiabilité peuvent être améliorées en transférant les données des appareils de laboratoire tels que les balances ou les pH-mètres vers le LES via des interfaces validées, et en exécutant automatiquement tous les contrôles de validation requis directement dans le système.
