Cahiers de laboratoire électroniques, transformer les données en connaissance

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RésuméUne des principales forces des cahiers de laboratoire électroniques réside dans la possibilité de centraliser les données provenant de multiples sources. Ils peuvent ainsi constituer la mémoire scientifique des laboratoires et devenir un formidable outil de gestion de l’information. Pour cela, ils doivent offrir les moyens d’exploiter la masse d’information collectée afin de la transformer en connaissance dépassant ainsi leur rôle de simples outils de traçabilité.

mots-ClésCahier de laboratoire - données scientifiques - exploitation des résultats - gestion de la connaissance

Electronics Laboratory Notebooks, transforming data into knowledge

SummaryOne of the main strengths of electronic lab notebooks is to centralize data coming from various sources. If they are

able to build the scientific memory of labs, they could also be a powerful tool to manage information. More than

a simple traceability tool, ELNs should provide ways to exploit collected data in order to bring out meanings and

generate knowledge.

Keywords Electronic lab notebook - scientific data- result processing, knowledge management

Cahiers de laboratoire électroniques, transformer les données en connaissance

Renaud ACKER1*

1 Agilab - Paris Innovation Belleville - 24, Rue de l’Est – 75020 Paris* Pour correspondance : [email protected]

IntroductionCet article a pour objectif de décrire comment l’utilisation de cahiers de laboratoire électroniques (ELN) facilite la mise en place de pratiques permettant d’atteindre plus aisément et rapidement un des principaux objectifs de la R&D : « Faire émerger l’information d’intérêt et la transformer en connaissance partageable ».Dans cet article, les processus de ‘transformation de l’information en connaissance’ utilisant des cahiers de laboratoire ‘papier’ et électroniques seront comparés. Les bénéfices générés par l’utilisation d’un cahier de laboratoire électronique (ELN) face aux nouveaux défis de la R&D seront mis en évidence ainsi que l’apport des fonctions et outils permettant de favoriser l’émergence de la connaissance.

I - Le cahier de laboratoire dans le processus de R&D

1. Principales finalitésLes cahiers de laboratoire permettent d’enregistrer les expériences menées dans un projet de R&D. Ils

regroupent un ensemble de données intégrant des protocoles opérationnels, des résultats expérimentaux, des noms et des signatures ainsi que l’horodatage des enregistrements. Dans leur acceptation traditionnelle, les cahiers de laboratoires servent à enregistrer et tracer les travaux menés dans les laboratoires avec comme principales finalités :

• mémoriser et fixer dans le temps les travaux effectués ;• conserver les résultats obtenus ;• fournir les informations utiles au dépôt des brevets ;• servir à établir la preuve de la découverte et de l’effort de R&D.

2. Répartition des temps passésLa figure 1 montre la répartition typique des activités d’un chercheur. En additionnant les activités « Ecrire dans cahier de laboratoire » (10 %), « Analyser données » (11 %), « Rechercher information » (7 %), la part des activités associées à l’écriture et l’exploitation des données dans les cahiers de laboratoire est proche de 30 %.Nous verrons que l’utilisation d’un cahier de laboratoire électronique (ELN) permet non seulement d’alléger les charges liées à ces activités

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mais aussi de faciliter d’autres activités afin d’offrir plus de disponibilité aux chercheurs pour conduire leurs expériences.

3. Du ”First-To-Invent” au ”First-To-File” (2, 3, 4)En 2013, un changement majeur est survenu concernant le processus d’attribution des brevets :

• Avant cette date, les Etats-Unis accordaient les brevets au premier découvreur (« First to Invent »), le cahier de laboratoire était alors utilisé comme preuve de la précédence de la découverte ;• Après cette date, les Etats-Unis , tout comme le reste du monde, accordent les brevets au premier déposant (« First to File »).

Ce changement a modifié en profondeur l’utilité des cahiers de laboratoire. A présent, plutôt que d’être utilisés comme la preuve légale de l’antériorité de la découverte, les cahiers de laboratoire permettent principalement de fournir les informations utiles aux brevets. Ils n’apportent plus uniquement la preuve de la date de la découverte mais la preuve de l’effort de R&D. Soit une aide , pour le laboratoire déposant, afin de justifier le dépôt de brevet et, pour les laboratoires non détenteurs du brevet, pour justifier la prolongation des travaux amorcés par l’existence de travaux antérieurs.Ce changement a levé un des principaux verrous relatif à la traçabilité et au caractère infalsifiable des ELN.

II - Avantages et inconvénients des cahiers de laboratoire papier (3)Les cahiers papier permettent des enregistrements complets et continus. L’écriture séquentielle sur des pages numérotées garantit la tenue séquentielle et chronologique des enregistrements qui sont datés, signés et contre signés manuellement, garantissant ainsi l’authenticité des données.Ils sont archivables et pérennes grâce à un archivage physique dans de bonnes conditions et, en cas de litige, authentifiables par datation du papier et de l’encre grâce à des expertises physico-chimiques, les rendant ainsi théoriquement infalsifiables.

L’inadaptation des cahiers papier face aux nouveaux défis de la R&D est par contre évidente au regard de la gestion d’une multiplicité de sources de données et de leur volume croissant, obligeant à multiplier les copier / coller physiques fastidieux dans le cahier de laboratoire.Le tableau I présente le processus d’enregistrement des données dans un cahier papier.

Ce tableau montre que de nombreuses actions manuelles de recopie, ressaisie, retranscription de données ,consommatrices de temps, sont nécessaires afin d’assurer une bonne traçabilité des expériences menées et des résultats obtenus.

Figure 1Répartition du temps passé par un scientifique de R&D utilisant un cahier papier(source : Atrium Research (1))




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III - Bénéfices attendus des cahiers de laboratoire électroniquesL’utilisation des ELN a pour objectif d’améliorer et d’accélérer des processus consommateurs de temps et de ressources afin de libérer du temps pour les activités de R&D. Les principaux bénéfices attendus par l’introduction d’un ELN en regard de l’utilisation d’un cahier papier sont de 4 types :

• Une plus grande efficacité se concrétisant par l’augmentation du temps disponible pour conduire les expériences et, in fine, une réduction du délai de dépôt des brevets : réduction du nombre d’heures à consigner les résultats, suppression des tâches de formatage/copier/coller physiques, élimination de prises de notes manuelles, suivi des expériences, réduction des doublons d’expérience, analyse et validation des données en temps réel, optimisation du temps de mise en conformité et d‘archivage… ;• Une amélioration de la qualité des données pour qualifier et valoriser pleinement l’information obtenue : partage d’un même langage, saisie guidée et contrôlée, vérification des erreurs avant l’enregistrement, contrôle des formats, intégration de formules de calcul, récupération automatisée de résultats instruments permettant de minimiser les erreurs et ressaisies, utilisation de processus standards… permettent de ;• Une meilleure traçabilité et protection de la propriété intellectuelle : fourniture d’un environnement plus sécurisé que le papier, accès contrôlés et sécurisés aux données, traçabilité des actions, mécanismes sécurisés, signatures électroniques, meilleure lisibilité ;• Une conformité réglementaire accrue : accès aux personnes autorisées, audits détaillés, contrôle de version, authentification des utilisateurs, mise en place de processus en conformité avec les procédures internes.

La figure 2 reprend la répartition des activités d’un scientifique de R&D utilisant un cahier électronique en lieu et place (c’est-à-dire à iso-fonctionnalité) d’un cahier papier dans le but d’entrer et sécuriser ses données. Ce graphe montre une diminution sensible du temps passé sur les activités d’écriture dans le cahier de laboratoire et de recherche d’information permettant une augmentation sensible du temps consacré aux expériences. Ainsi, en recourant à un ELN remplaçant à iso-fonctionnalité un cahier papier, un chercheur gagne globalement 6 % de temps en plus pour ses expériences (22 % réservé à l’écriture et l’exploitation des données contre 28 % avec un cahier papier). Le tableau II présente le processus d’enregistrement des données dans un cahier électronique.

Ce processus est allégé par l’abandon du support papier et l’apport des données électroniques. Il est optimisé grâce à l’automatisation de nombreuses opérations : chargement de fichiers de données issus des instruments, saisie contrôlée et validée, téléchargements… A service égal d’un cahier papier, l’impact organisationnel reste toutefois limité.

IV - Le processus d’émergence de la connaissanceAprès avoir analysé les processus d’enregistrement des données avec des cahiers de laboratoire papier et électronique, nous allons comparer maintenant les processus de valorisation des données scientifiques avec les deux types de cahiers.

1. La valorisation des données avec des cahiers de laboratoire papierLe tableau III synthétise les actions nécessaires pour rechercher, extraire, compiler, mettre en forme l’information contenue dans des cahiers papier.

Tableau IProcessus d’enregistrement des données dans un cahier de laboratoire papier

Etape Actions

1 Déclarer les expériences • Insérer début et fin d’expérience• Décrire les contextes expérimentaux

2 Récupérer les données • Sources de données multiples : appareils, applications, bases de données internes et externes• Imprimer les données

3 Copier les données • Scanner, reformater, réimprimer, plier, découper, coller,...• Ecrire, ressaisir informations complémentaires

4 Sécuriser les pages • Barrer, dater & signer chaque page

5 Valider le contenu • Relire, vérifier, dater & contresigner• Compiler les cahiers

6 Archiver les cahiers • Classer, ranger• Enregistrer le classement



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Ce processus montre la longue suite d’actions de recherche et saisies manuelles nécessaires pour trouver, analyser et mettre en forme l’information contenue dans les cahiers papier.

2. L’émergence de la connaissance avec les ELNNous avons précédemment identifié les qualités des cahiers électroniques pour faciliter la collecte

des données et dégager du temps pour la R&D. Parmi les qualités intrinsèques des ELN, nous avons identifié : la centralisation des informations dans une même base de données, la saisie guidée, contrôlée et validée automatiquement, la structuration, la lisibilité et la sémantique univoque des saisies effectuées, la garantie de la traçabilité, la remontée et le partage rapide d’information entre les différents scientifiques créant ainsi une véritable culture de partage.

Tableau IIProcessus d’enregistrement des données dans un cahier de laboratoire électronique

Etape Actions

1 Organiser la R&D • Déclarer projets, études, expériences• Créer les essais

2 Récupérer les données • Sources de données multiples : appareils, applications, bases de données internes et externes• Intégrer automatiquement les données

3 Saisir les données • Télécharger données• Saisir notes, descriptions, objectifs, contexte dans éditeur de texte

4 Sécuriser les données• Saisir de manière contrôlée les données• Valider les données à l’enregistrement • Signer électroniquement

5 Valider le contenu• Partager données à valider• Notifier témoin pour validation et signature• Relire, vérifier, dater & contresigner

Figure 2Estimation du temps passé par un scientifique de R&D utilisant un cahier électronique (évaluation factuelle interne à Agilab)




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ANous avons toutefois observé que le cahier électronique vu comme simple outil de remplacement iso-fonctionnel d’un cahier papier reste d’un apport limité. En effet, si les ELN permettent d’enregistrer des flots d’information, il est tout aussi important de pouvoir les organiser et les exploiter.

3. L’organisation des flux de travail et de donnéesL’organisation des flux de travail et de données est importante afin de mieux conduire, suivre les expériences et enregistrer le contexte scientifique de production des données. Ces flux de travail peuvent s’organiser grâce à des fonctions de gestion de processus informatisés souples et adaptables aux situations de la R&D. Ces fonctions doivent modéliser facilement et graphiquement les différentes étapes d’un protocole ou procédé (figure 3), de prévoir les données à obtenir à chaque étape ainsi que de suivre l’exécution des travaux effectués, en y attachant les résultats obtenus. Les données sont ainsi produites dans un processus scientifique qui les contextualise précisément.

4. L’exploitation et la valorisation des données enregistréesL’exploitation de la masse d’information enregistrée est primordiale afin d’identifier rapidement les résultats d’intérêt et mettre en évidence la connaissance obtenue, l’interpréter et la partager. Grâce à l’apport de fonctions de recherches, tris, filtres, extractions, mises en forme, génération de graphes, notifications de nouveaux résultats… intégrées dans l’ELN, l’information d’intérêt doit être accessible pour une analyse des données en ligne.Des stratégies de recherche et de traitement de l’information peuvent ainsi être mises en place (data mining, modèles prédictifs…).Il est important que les résultats de l’exploitation des données soient enregistrés et conservés dans le cahier électronique. En effet, les interprétations, conclusions et synthèses donnent du sens aux résultats produits et transforment l’ELN en un référentiel centralisé des connaissances tacites et explicites, permettant une véritable gestion de cette connaissance.Le tableau IV synthétise le processus de valorisation des informations contenues dans

Etape Actions

1 Rechercher cahiers • Rechercher cahiers en fonction de la période, du scientifique concerné, des projets travaillés,...• Collecter cahiers en fonction classement, rangement

2 Rechercher informations• Parcourir cahiers• Lire et déchiffrer séquentiellement• Marquer pages d’intérêt

3 Récupérer données• Identifier sources de données• Rechercher et récupérer données stockées• Compiler données

4 Analyser données

• Analyser données• Ressaisir données complémentaires• Décrire contexte scientifique• Interpréter résultats

4 Présenter informations• Mettre en forme données• Rédiger pour mettre en valeur• Préparer présentation

Tableau IIIProcessus de recherche et d’extraction de l’information dans les cahiers papier

Figure 3Exemple de protocole interactif permettant de modéliser et suivre les travaux



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des ELN qui intègrent des fonctions et outils pour faciliter la gestion des flux de travail et d’exploitation des données.Les gains attendus par l’utilisation d’un tel ELN sont présentés dans la figure 4 : Cette nouvelle répartition met en évidence le potentiel de temps libéré pour faire de la science plutôt que de la ressaisie, de la mise en forme… Elle présente des gains substantiels quant à la recherche d’informations, l’analyse des données,

l’écriture de rapports et d’articles, la tenue de réunions notamment grâce à :

• la centralisation des données ;• l’apport des fonctions d’exploitation et de mise en forme des données, de construction de graphes ;• les possibilités de consultation et de partage en ligne des informations, interprétations, conclusions et synthèses établies suite à l’exploitation des données.

Etape Actions

1 Rechercher informations• Sélectionner contexte scientifique : projet, étude, expérience,...• Rechercher par mots-clés, informations d’intérêt• Parcourir résultats

2 Récupérer données• Télécharger données• Filtrer & sélectionner données• Extraire données d’intérêt

3 Analyser données • Analyser données• Associer données complémentaires, contexte scientifique, objectifs, conclusions, synthèse...

4 Présenter informations • Partager en ligne résultats, interprétations, conclusions • Mettre en forme et en graphe données en ligne

Tableau IVTransformation des données en connaissance avec les cahiers électroniques

Figure 4Estimation du temps passé par un scientifique de R&D utilisant un cahier électronique intégrant des fonctions avancées d’exploitation des données (évaluation interne factuelle à Agilab)




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REFERENCES(1) Atrium Research, Electronic Laboratory Notebooks – A Foundation for Scientific Knowledge Management, Août 2004

(2) William A. Holtz, mars 2011, Electronic lab notebooks as evidence in interference proceedings, mars 2011, http://bit.ly/1jaTqEe

(3) Nutter McClennen & Fish, Should you throw away your lab notebook?, mai 2012,http://bit.ly/1MYMXZ5

(4) Nutter McClennen & Fish, It’s a first-to-file system: how does that impact my practice?, novembre 2011, http://bit.ly/1QSjUrN

ConclusionLes avantages des ELN face aux classiques cahiers papier sont nombreux. Ils permettent de diminuer de façon significative de nombreuses tâches manuelles, de consacrer plus de temps à la R&D, de construire la mémoire scientifique du laboratoire, de partager et échanger facilement de l’information et surtout de faciliter l’émergence de la connaissance à partir de l’ensemble des données et des informations enregistrées.Dans cette perspective, le cahier de laboratoire électronique ne doit pas se contenter de copier le fonctionnement d’un cahier papier, c’est-à-dire être un simple outil de structuration, d’enregistrement et de traçabilité de l’information produite par les laboratoires, il se doit de fournir aussi les moyens :

• de guider et assister les scientifiques dans leur travail quotidien (i.e. : planifier, construire et suivre les processus et protocoles…)• de rechercher et analyser les données produites (i.e. : rechercher, explorer, exploiter, comparer, extraire, mettre en forme, générer des graphes, interpréter…)• de se réunir autour des données centralisées du cahier électronique sans avoir à extraire, compiler, formater et rédiger des présentations.

Un ELN intégrant ces moyens, en plus de réels gains de temps pour la R&D, est à même d’optimiser la qualité et la structuration des données, de transformer la masse d’information collectée en outil d’émergence de connaissances.

Software

Cahiers de laboratoire électroniques, transformer les données en connaissance