Comment la gestion numérique des connaissances facilite le travail Vous vous sentez dépassé par la gestion de votre propre laboratoire ? 

Les responsables de laboratoire sont soumis à une pression constante : pénurie de personnel qualifié, obligations croissantes en matière de documentation et perte de savoir-faire à chaque changement de personnel. Il n'est donc pas étonnant que beaucoup se sentent dépassés. La gestion numérique des connaissances montre comment alléger le quotidien des laboratoires.

Récemment, j'ai pris un café avec quelques anciens collègues de l'époque où j'étais technicien de maintenance. À l'époque, nous installions, réparions et entretenions ensemble des appareils de laboratoire – puis nous laissions assez rapidement les clients se débrouiller tout seuls. C'était comme ça, tout simplement. En évoquant ces souvenirs, nous avons tous remarqué la même évolution : les choses ont bien changé.

Un café, trois anciens collègues… et une constatation commune

Autrefois, une installation se déroulait à peu près ainsi : on installait l'appareil, on donnait quelques instructions rapides, et c'était terminé. Ensuite, on était pour ainsi dire raccompagné jusqu'à la porte – les clients voulaient se débrouiller tout seuls. Aujourd’hui, les choses ont changé. Les formations sont plus longues, plus approfondies, plus intensives. On demande désormais presque aux techniciens de service d’expliquer chaque fonction une deuxième, voire une troisième fois avant de pouvoir partir.

Ce n'était pas un cas isolé lors de notre entretien. C'est le même constat que je fais dans l'ensemble de mon réseau : de plus en plus de techniciens de laboratoire ont du mal à maîtriser véritablement leurs propres appareils et processus. Les mauvaises langues disent que dans jusqu'à 80 % des interventions techniques, la faute vient de la personne qui utilise l'appareil.

Les appareils perdent-ils en performance, ou le personnel est-il moins performant ? Ce n'est pas aussi simple que cela. Le véritable problème réside ailleurs : dans la complexité sans cesse croissante à laquelle sont confrontés les techniciens de laboratoire dans leur quotidien. Trois causes se distinguent particulièrement.

Raison n° 1 : l'automatisation accroît la complexité

Aujourd'hui, l'automatisation des laboratoires est plus poussée et plus étendue que jamais. Des chaînes de processus entières – de la préparation des échantillons à l'analyse – sont désormais entièrement automatisées. Il s'agit là, fondamentalement, d'une évolution positive : plus rapide, plus reproductible, plus efficace.

Mais chaque maillon supplémentaire dans une telle chaîne d'automatisation constitue également une source d'erreur potentielle supplémentaire. Si une erreur apparaît à la fin de la chaîne, par exemple au niveau du détecteur, la recherche de la cause peut rapidement se compliquer. Était-ce dû à la préparation de l'échantillon ? À une étape intermédiaire ? À un mauvais étalonnage, il y a trois semaines ? Plus la chaîne est longue, plus il y a de sources d’erreur potentielles – et plus la recherche de la cause est fastidieuse.

Raison n° 2 : les connaissances sont encore consignées dans des classeurs et dans les têtes

Le deuxième point touche, à mon sens, au cœur du problème : pour prendre la bonne décision, il faut du contexte. Or, de nombreux collaborateurs de laboratoire continuent de puiser ce contexte dans de vieux registres, des manuels épars, des notes manuscrites et, dans le pire des cas, même auprès de ce collègue qui sait tout sur le laboratoire et les équipements qu’il abrite.

Une erreur survient, la recherche commence. On parcourt les dossiers, on interroge ses collègues, on fouille les classeurs et les étagères. Avec un peu de chance, au bout de 60 minutes, on sait enfin ce qui a provoqué l'erreur. Mais voilà : on connaît désormais la cause, mais pas encore la solution. La deuxième phase de la recherche commence. C’est précisément là que réside le nœud du problème de l’automatisation : celui qui automatise sans acquérir en parallèle les connaissances nécessaires risque que l’automatisation finisse par coûter plus de temps et d’argent qu’elle n’en a jamais permis d’économiser.

Raison n° 3 : la pénurie de main-d'œuvre qualifiée aggrave la situation

Un troisième facteur, souvent sous-estimé : il y a tout simplement une pénurie de techniciens de laboratoire qualifiés. Les postes vacants sont de plus en plus souvent pourvus par des personnes issues d’autres secteurs plutôt que par du personnel de laboratoire ayant suivi une formation classique, et la qualité de la formation en laboratoire s’est également sensiblement dégradée. Les nouveaux collègues ont moins d’expérience pratique préalable ; ils sont alors confrontés pour la première fois à un système complexe – et n’en comprennent dans un premier temps qu’une infime partie.

Une complexité croissante due à l'automatisation, une gestion des connaissances de type analogique et un déclin de la formation spécialisée : voilà trois évolutions en réalité indépendantes les unes des autres, mais qui se renforcent mutuellement. Il n’est donc pas étonnant que les formations initiales s’allongent et que l’incertitude grandisse parmi le personnel de laboratoire – et il n’est pas étonnant non plus que tant de personnes se sentent tout simplement dépassées dans leur quotidien au laboratoire.

Le levier décisif : la gestion des connaissances

Parmi ces trois facteurs, l'un d'entre eux est particulièrement facile à influencer – et c'est précisément celui-là qui a le plus d'impact : la gestion des connaissances. Correctement mise en œuvre, elle peut résoudre une grande partie des problèmes décrits. Lorsque chaque erreur, chaque solution, chaque astuce est immédiatement accessible et associée à l'appareil concerné, le temps de dépannage ne passe pas de 60 à 55 minutes, mais souvent à quelques secondes seulement.

Il est important de noter que la gestion numérique des connaissances ne doit pas remplacer les systèmes LIMS ou ELN existants, mais les compléter. Les systèmes LIMS et ELN gèrent les échantillons, les résultats et les flux de travail, mais rarement les connaissances empiriques implicites des collaborateurs : pourquoi l'appareil 3 fonctionne-t-il différemment de l'appareil 4 ? Quelle manipulation permet d'éviter de manière fiable une erreur spécifique ? C'est précisément pour ce type de connaissances qu'il faut un système dédié, spécifique aux laboratoires.

Ce que doit offrir une gestion des connaissances spécifique aux laboratoires

Des registres numériques plutôt que papier : au lieu de devoir tenir à jour simultanément des dizaines de registres papier, les contrôles, les entretiens et les anomalies sont regroupés dans un système numérique consultable, avec des balises et des champs de saisie personnalisables, plutôt que des notes rédigées en texte continu que personne ne retrouve jamais.

Un wiki associé à l'appareil : au lieu de disperser les connaissances dans des wikis, des lecteurs réseau et des boîtes e-mail, celles-ci sont directement associées à l'appareil, à la méthode ou à l'étape du processus concernés. Ainsi, même les collaborateurs nouveaux ou peu expérimentés peuvent trouver rapidement les informations appropriées en cas d'urgence, sans avoir à solliciter au préalable un collègue expérimenté.

L'IA au service du quotidien : une IA intégrée au système permet d'exploiter activement les connaissances stockées : elle répond aux questions relatives aux appareils et aux processus en s'appuyant sur sa propre documentation vérifiée, plutôt que de recourir aux informations générales disponibles sur Internet, qui s'avèrent souvent peu utiles dans le contexte réglementé d'un laboratoire.

Effet secondaire : des audits plus détendus

Un aspect est souvent sous-estimé dans le débat sur la gestion des connaissances : son impact sur les audits. Lorsque les contrôles, les écarts, l'historique des équipements et les connaissances pratiques associées sont centralisés, consultables et documentés de manière exhaustive, la préparation d'un audit ne consiste plus à passer plusieurs jours à fouiller dans des classeurs, mais se résume à quelques clics. La conformité aux audits ne résulte donc pas d’un effort supplémentaire à la dernière minute, mais s’instaure automatiquement, comme un sous-produit du travail quotidien : les connaissances sont rendues exploitables et prises en compte dès le départ pour garantir la conformité aux audits.

Cela s'avère également payant au regard de la pénurie de main-d'œuvre qualifiée : les nouveaux collaborateurs s'intègrent nettement plus rapidement lorsqu'ils n'ont pas à se demander péniblement où se trouvent les informations, mais qu'ils les trouvent directement sur l'appareil concerné ou à chaque étape du processus. Cela soulage les collègues expérimentés, qui, sans cela, devraient répondre sans cesse aux mêmes questions, et cela réduit précisément l’incertitude qui rend nécessaires les formations initiales de plus en plus longues décrites au début.

Mise en route rapide sans infrastructure informatique propre

Une objection fréquemment formulée à l'encontre des nouveaux logiciels en laboratoire est la suivante : trop coûteux, délai de mise en place trop long, charge informatique trop importante. Les solutions modernes basées sur le cloud (SaaS – Software as a Service) dissipent en grande partie cette objection : elles ne nécessitent ni infrastructure serveur propre, ni projets informatiques s'étalant sur plusieurs mois. Un déploiement en l'espace d'environ deux semaines est tout à fait réaliste si la structure et les processus sont pris en compte dès le départ.

Conclusion : l'automatisation, oui – mais pas sans les connaissances nécessaires

L'automatisation dans les laboratoires va continuer à se développer, c'est inévitable. La question cruciale est toutefois la suivante : les connaissances accumulées évoluent-elles au même rythme, ou restent-elles confinées dans des dossiers, des registres et l'esprit de chaque collaborateur ?

Investir dès le début dans une gestion structurée des connaissances, spécifique au laboratoire, ne se limite pas à réduire la durée des recherches d’erreurs de plusieurs heures à quelques minutes. Cela rend le laboratoire dans son ensemble plus résilient face aux changements de personnel, à la pénurie de main-d’œuvre qualifiée et à la complexité croissante des analyses modernes. Et il élimine durablement la crainte liée à la question : « Êtes-vous dépassé par votre propre laboratoire ? »