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 processus, l'analyse ou le diagnostic, ces logiciels peuvent rapidement atteindre les limites de leurs capacités. En conséquence, la multiplication des dossiers - niveaux illimités de dossiers et de fichiers, sans fin en vue - et le chaos numérique - différentes versions de fichiers stockées à de multiples endroits, données décentralisées, avec peu ou pas de visibilité sur les points de données souhaités - peuvent prendre le dessus. 

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

Structure et hiérarchie du projet

La hiérarchie à trois niveaux vous permet d'organiser, de normaliser et d'alléger les opérations dans le laboratoire. En modifiant simplement la façon dont vous nommez vos programmes/projets internes, vous pouvez devenir extrêmement efficace et éliminer le désordre inutile dans la gestion de vos fichiers.

Voici un exemple de la manière dont nous y parvenons à eLabNext :

• Projets > L'étude > Expérience
• Groupe de projet

Le cahier 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 en études. Les données sont ajoutées aux expériences par le biais de sections dédiées : les utilisateurs peuvent enregistrer des données dans des sections de texte en format ouvert, ajouter un protocole pré-généré à partir d'un modèle, lier une liste d'échantillons provenant de l'inventaire du laboratoire, collecter des résultats dans des feuilles Excel, faire des dessins à main levée, ou télécharger des images et des fichiers dans 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'expérience et en copiant/déplaçant vos expériences et rapports pour créer un écosystème plus libre et partageable.

Voici comment cela fonctionne dans eLabNext : 

• Collaborer
• Partager
• Signature et Signature du témoin

Structures de données et accessibilité des données

Vous ne pouvez pas faire de recherche si vous n'êtes pas sûr de ce que vous cherchez. La recherche et l'accès aux données seront difficiles si vos projets/études/expériences ne sont pas nommés avec précision et si les sections qu'ils contiennent ne sont pas structurées. 

Voici quelques conseils pour rendre vos documents consultables :

Maintien de la convention de dénomination

• Développez un système de dénomination sain et durable pour vos projets, études et expériences/rapports (tel que Projet X - Étude Y - Rapport 001 - ABC).

•  Veillez à ce que le système de codage et de dénomination vous permette de l'enrichir au fur et à mesure de la création de nouveaux projets et de contenus connexes.

Élaborer une structure

• Développez une structure dans laquelle vous pourrez évoluer, par exemple en fonction de vos départements, de vos objectifs en matière de R&D et d'un plan de match à deux ou trois ans. 

• Lors de l'élaboration de vos structures internes, pensez à faciliter l'accès à vos données.

• Modélisez vos expériences les plus courantes à l'aide de sections définies, telles que

Intro
Objectif
Fournitures utilisées
Échantillons utilisés
Protocole utilisé
Analyse de données (Excel)
Matériel utilisé
Méthodes expérimentales et discussions
Fichier joint
Images
Notes et commentaires
Résultats
Conclusions

Tirer parti d'un calendrier

• Tirer parti de la calendrier pour effectuer des recherches par utilisateurs et par sections. Vos sections doivent être organisées de manière à ce que vous puissiez y accéder sur le front-end et utiliser l'API pour extraire des données dans un logiciel d'analyse de données.

Accéder aux listes complètes d'expériences

• Si vous souhaitez une plus grande granularité, utilisez le mode administrateur dans la rubrique Liste d'expériences pour effectuer une recherche par mots-clés et accéder à toutes les expériences souhaitées.

Regarder vers l'avenir : Se préparer à l'IA

Bien que ces pratiques puissent donner l'impression que vous ne faites que vous organiser, cet effort de normalisation vous permettra d'utiliser correctement l'IA, de construire des LLM internes et de faire de la modélisation prédictive. Plus vos projets seront structurés, plus vous remplirez 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 sera important.

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