Il ne fait aucun doute que l’IA sera le moteur du laboratoire du futur pour les organisations tournées vers l’avenir. Imaginez la valeur de l’automatisation totale, de la planification et de l’évaluation des risques à la préparation et au traitement des échantillons.
Bien que la transition soit déjà en cours dans de nombreuses organisations, la promesse de l’IA ne se concrétise pas encore dans la plupart des entreprises. Selon deux rapports récents de Gartner, 85 % des projets d’IA et d’apprentissage automatique ne parviennent pas à apporter de la valeur, et seulement 53 % des projets passent du prototype à la production.
Si cette technologie a autant de potentiel, pourquoi tant d'implémentations avec IA échouent-elles ?
La réponse est simple : si de nombreux laboratoires et autres organisations reconnaissent le potentiel de l’IA, ils ne savent souvent pas quoi en faire. Il est si facile de se laisser prendre par les détails de la mise en place du système que les équipes de laboratoire ne parviennent pas à définir correctement les défis spécifiques qu’il doit relever ou à reconnaître son potentiel à perturber et à améliorer les processus métier actuels.
Qu’est-ce que les utilisateurs d’IA qui réussissent font bien ?
Malgré les défis, les avantages sont évidents pour tous ceux qui ont vu l’IA fonctionner correctement. Ceux qui l’ont mis en œuvre avec succès, et qui ont une stratégie proactive, réalisent non seulement une excellente valeur, mais ils ont également tendance à avoir des marges bénéficiaires nettement plus élevées.
Dans un des cas d’utilisation, par exemple, l’IA et le machine learning (ML) ont rentabilisé plus de cinq fois l’investissement de l’entreprise en seulement trois ans en fournissant des processus automatisés avec une qualité de 97 % et en réduisant immédiatement le temps de traitement des lots « défectueux ».
Cinq étapes clés peuvent aider votre laboratoire à réaliser chacune des étapes de la courbe, et la valeur que chaque niveau apporte.
5 étapes pour une transformation réussie avec l’IA
· Identifier les cas d'utilisation et les sources de valeur
Commencez par analyser l’horizon des cas d’utilisation de votre organisation à la recherche d’applications où l’IA peut faire une réelle différence. Il est essentiel d’exprimer les besoins réels de l’entreprise plutôt que de se contenter de foncer tête baissée. Élaborez une analyse de rentabilisation convaincante, aussi précise que possible, démontrant les sources de valeur quantifiable.
· Établissez des écosystèmes de données intégrés
Les informations basées sur l’IA sont aussi bonnes que les données disponibles le permettent. Dans la mesure du possible, vous devrez décloisonner les silos de données existants. Décidez du niveau d’agrégation et de pré-analyse dont vous aurez besoin et identifiez les données à forte valeur ajoutée dont votre solution d’IA aura besoin pour obtenir une image complète.
· Évaluer les tests et les outils
Identifiez des outils d’IA adaptés qui répondront aux besoins des opérations de votre laboratoire. Il peut être nécessaire pour vous de vous associer à d’autres entreprises pour combler les lacunes en matière de capacités. Adoptez une approche agile « test and learn » avant d'implémenter des solutions d’IA dans l’ensemble de votre organisation afin de vous assurer qu’elles vous apporteront la valeur que vous recherchez.
· Intégration du flux de travail
Une fois que vous avez déterminé les bonnes solutions d’IA, il est temps de commencer à les intégrer dans les processus du lieu de travail. Vous devrez peut-être le faire progressivement afin de ne pas submerger votre équipe avec trop de changements à la fois. Optimisez au maximum l’interface homme/machine pour rendre la transition et l’utilisation en cours aussi fluides que possible.
· Promouvoir une culture d'« entreprise ouverte »
Tout au long de ce processus, prenez des mesures pour encourager une culture ouverte et collaborative, les silos de données n'étant souvent pas les seuls obstacles à éliminer. Les parties prenantes à tous les niveaux de votre organisation doivent être impliquées dans la transition et devront établir une confiance dans les informations fournies par votre solution IA. Requalifiez votre personnel si nécessaire pour assurer une relation complémentaire entre votre équipe et l’IA afin que chacun puisse exceller dans ce qu’il fait de mieux.
L’avantage de LabVantage Analytics
LabVantage Analytics (LVA) optimise toutes les étapes décrites ci-dessus en augmentant les capacités des LIMS et en favorisant un écosystème numérique axé sur les données dans le laboratoire. Ce système entièrement modulaire est conçu pour différents niveaux d’adoption en fonction des besoins de votre laboratoire.
Au niveau le plus élémentaire, LVA est livré avec un ensemble d’accélérateurs de solutions prêts à l’emploi, conçus pour des problèmes commerciaux spécifiques en laboratoire, qui peuvent être implémentés avec des configurations minimales. Un cadre de développement low-code vous permet de créer et de déployer un portefeuille de solutions d’analyse de données spécialisées. LVA est également doté des capacités exhaustives nécessaires pour réaliser une architecture numérique centrée sur les données pour votre laboratoire à long terme.
Vous souhaitez doter votre laboratoire de l’IA et du ML ? Apprenez-en plus sur LabVantage Analytics ou appelez-nous pour discuter de vos besoins.
