Gestion de projet : moins c'est plus

Google Drive, Box, DropBox, Egnyte, OneNote, EndNote et SharePoint sont d'excellentes solutions pour stocker les fichiers bruts de vos instruments de laboratoire. Mais lorsqu'il s'agit de gérer des projets de laboratoire et d'accéder à vos résultats, que ce soit pour la R&D, le développement de procédés, les analyses ou les diagnostics, ce logiciel peut rapidement atteindre les limites de ses capacités. Par conséquent, le fluage des dossiers (niveaux illimités de dossiers et de fichiers, sans fin en vue) et le chaos numérique (différentes versions de fichiers stockées à plusieurs endroits, données décentralisées, avec une visibilité faible ou nulle sur les points de données souhaités) peuvent prendre le dessus.

Nous voulons plutôt de la clarté numérique, c'est-à-dire une gestion de projet structurée qui vous permet de collecter, d'accéder, de gérer et d'analyser facilement vos données. Notre expérience a montré qu'une hiérarchie à 3 niveaux est le meilleur moyen d'atteindre la clarté numérique, offrant la structure ultime pour collecter, gérer et analyser les données de manière standardisée.

Structure et hiérarchie des projets

La hiérarchie à 3 couches vous permet d'organiser, de standardiser et de rationaliser les opérations en laboratoire. En modifiant simplement la façon dont vous nommez vos programmes/projets internes, vous pouvez devenir extrêmement efficace et éliminer l'encombrement inutile de votre gestion de fichiers.

Voici un exemple de la manière dont nous y parvenons chez ElabNext :

• Projets > Étude > Expérience
• Groupe de projet

Le carnet de laboratoire électronique vous permet de suivre les résultats et de partager les données enregistrées lors des expériences. Les expériences vous permettent d'organiser vos données de recherche dans des rapports structurés, de partager des informations avec d'autres membres du laboratoire et de les organiser en projets et études. Les données sont ajoutées aux expériences par le biais de sections dédiées : les utilisateurs peuvent enregistrer les données dans des sections de texte au format ouvert, ajouter un protocole pré-généré à partir d'un modèle, lier une liste d'échantillons provenant de l'inventaire du laboratoire, collecter les résultats dans des feuilles Excel, réaliser des dessins à main levée ou télécharger des images et des fichiers pour leurs expériences.

Partage et collaboration

L'organisation des opérations de votre laboratoire via l'architecture Projet > Étude > Expérience vous permet de collaborer avec vos collègues, notamment en partageant des modèles d'expériences et en copiant/déplaçant vos expériences et vos rapports pour créer un écosystème partageable plus gratuit.

Voici comment cela fonctionne dans eLabNext :

• Collaborez
• PARTAGEZ
• Signature et Signature du témoin

Structures de données et accessibilité des données

Vous ne pouvez pas effectuer de recherche si vous n'êtes pas certain de ce que vous recherchez. La recherche et l'accès aux données constitueront un défi si vos projets/études/expériences ne sont pas nommés correctement et si les sections qu'ils contiennent ne sont pas structurées.

Voici quelques conseils pour rendre vos dossiers consultables :

Maintenir la convention de dénomination

• Développez un système de dénomination sain et durable pour vos projets, études et expérimentations/rapports (tels que Projet X — Étude Y — Rapport 001 — ABC)

• Assurez-vous que le système de codage et de dénomination vous permet de vous y développer grâce à de nouveaux projets et à la création de contenu connexe.

Développer une structure

• Développez une structure que vous pourrez développer, par exemple, en fonction de vos départements, de vos objectifs de R&D et d'un plan de match sur 2 à 3 ans.

• Lorsque vous développez vos structures internes, pensez à l'avance pour faciliter l'accès à vos données.

• Créez des modèles pour vos expériences les plus courantes avec des sections définies, telles que :

Intro
Finalité
Fournitures utilisées
Échantillons utilisés
Protocole utilisé
Analyse des données (Excel)
Équipement utilisé
Méthodes expérimentales et discussions
Pièces jointes
Des images
Remarques et commentaires
Résultats
Conclusions

Tirez parti d'une chronologie

• Tirez parti du chronologie pour effectuer une recherche par utilisateurs et par sections. Vos sections doivent être organisées de manière à ce que vous puissiez y accéder depuis le front-end et utiliser l'API pour extraire des données dans le logiciel Data Analytics.

Accédez à la liste complète des expériences

• Si vous souhaitez plus de granularité, utilisez le mode Admin dans Liste des expériences pour effectuer une recherche par mots-clés et accéder à toutes les expériences souhaitées.

Perspectives d'avenir : se préparer à l'IA

Bien que ces pratiques puissent sembler être en train de s'organiser, cet effort de standardisation vous permettra d'utiliser correctement l'IA, de créer des LLM internes et de modéliser les prévisions. Plus vos projets sont structurés, plus vous remplissez de champs de métadonnées avec des données précieuses et plus votre arsenal d'outils pour la mise en œuvre de l'IA et l'accès aux données est important.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la standardisation des données et sur la façon dont elle vous permettra de vous démarquer dans les décennies à venir, contactez-nous dès aujourd'hui!