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Chez Novozymes, une évolution de ce que signifie faire de la science
Comment l'activation des statistiques d'entreprise a conduit à une recherche plus reproductible et à un impact plus important face à une planète en mutation
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Défi: Les effets accélérés du changement climatique nécessitent désormais un changement fondamental vers des solutions scientifiques qui sont à la fois nettement plus innovantes - et arrivent plus rapidement - que jamais auparavant. Avec des leaders créatifs et scientifiquement agiles à sa tête, Novozymes répond à ce défi croissant en franchissant les étapes difficiles pour devenir une organisation mondiale entièrement capable sur le plan statistique.
La solution: Au-delà de la simple licence de nouveaux outils, Novozymes s'est associé à JMP® pour donner aux scientifiques la plate-forme, la formation et le soutien dont ils avaient besoin pour utiliser efficacement les méthodes statistiques dans leur pratique scientifique. En un seul exemple, la combinaison de l'expertise scientifique de haut niveau de l'entreprise et d'une gamme de fonctionnalités JMP a permis à Novozymes de passer de « zéro à leader mondial » de la levure biocarburant en l'espace de quelques années seulement.
Résultats: Michael Akerman, spécialiste des données, explique qu'avec la consolidation des workflows de données d'entreprise dans JMP, Novozymes crée des produits plus rapidement, plus efficacement et avec une meilleure qualité. De plus, dit-il, "l'impact de Novozymes en tant qu'entreprise peut croître parce que nous utilisons des méthodes plus efficaces pour construire l'avenir de la biotechnologie".
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Reconnue comme l'une des sociétés de biotechnologie les plus innovantes d'Europe, Novozymes, basée à Copenhague, utilise la science de pointe pour relever les défis d'une planète en mutation. Le travail révolutionnaire de la société dans le développement d'enzymes et de microbes se retrouve désormais dans tout, des détergents biodégradables au carburéacteur à base de plantes.
«Novozymes a une attitude très enthousiaste lorsqu'il s'agit de repousser les limites du fonctionnement de la biotechnologie», déclare Michael Akerman, un scientifique des données travaillant dans la division des biosolutions agricoles et industrielles de l'entreprise. Bien qu'Akerman, qui a une formation en génie chimique, ait commencé sa carrière chez Novozymes dans l'expérimentation des biocarburants, il dirige maintenant la mise en œuvre statistique en R&D dans le cadre d'une campagne parrainée par le leadership pour une stratégie de données plus efficace.
"Je veux que la science soit davantage axée sur les données", dit-il. "Je pense qu'il y a beaucoup de science qui se fait au niveau de l'instinct avec des méthodes plus anciennes axées sur un seul facteur à la fois - ou même sur l'observation. Et ce n'est tout simplement pas suffisant, compte tenu de la complexité du monde dans lequel nous vivons.
Au-delà des limites du laboratoire physique
En mettant l'accent sur la durabilité, Novozymes est mieux placée que la plupart pour comprendre ces complexités et l'innovation nécessaire pour les surmonter au service d'un avenir plus vert. Cette même philosophie a guidé une profonde transformation analytique qui vise à renforcer la science avec des pratiques de données de pointe. Akerman explique que, alors que l'entreprise cherchait à augmenter le débit dans des domaines clés comme les biocarburants, la direction a reconnu que les scientifiques repoussait déjà les limites des spécifications physiques des laboratoires et avait donc besoin d'une nouvelle approche pour maximiser la valeur de leur science.
"Alors que le monde devient plus complexe et que nous devons proposer plus de produits pour répondre à davantage de besoins et améliorer le monde pour les personnes qui y vivent, il devient de plus en plus difficile de [répondre à ces besoins tout en maintenant] des normes de qualité", Akerman explique.
"Chaque leader scientifique de Novozymes se soucie vraiment de bien faire la science. Presque tous sont eux-mêmes d'anciens scientifiques, et ils sont passés par l'organisation scientifique. Ils veulent voir [une évolution] dans ce que signifie faire de la science. Pour Novozymes, cette évolution a commencé par réinventer la façon dont les scientifiques utilisent les données.
Une façon transformatrice de penser la science
Akerman, comme ses sponsors à la direction de Novozymes, croit fermement que les approches statistiques ont le potentiel de transformer la recherche scientifique pour le mieux. En fin de compte, note-t-il, une meilleure science signifie non seulement apporter de la valeur à l'entreprise, mais également aux personnes du monde entier. Et les raisons sont multiples :
- Les statistiques améliorent la qualité de votre science. "Il est d'une importance vitale pour la science de pouvoir répondre aux questions de manière réelle et d'éviter les biais qui sont si courants dans l'expérimentation [traditionnelle]", déclare Akerman.
- Les statistiques peuvent réduire les coûts. "Cela coûte cher de se tromper sur la conception du produit", explique-t-il. "Si vous sortez avec quelque chose dont vos scientifiques disent qu'il va certainement fonctionner - et qu'ensuite il s'avère que cela ne fonctionne pas dans le monde réel - c'est un coût énorme pour l'entreprise."
- L'activation statistique permet aux scientifiques d'utiliser leurs connaissances du domaine au plus haut niveau. Les systèmes biologiques, dit Akerman, sont très compliqués d'un point de vue analytique. "Nous travaillons presque toujours dans un espace de R&D où nous ne sommes pas liés par les contraintes traditionnelles des problèmes d'optimisation qui se prêtent à des conceptions faciles à sortir d'un manuel."
- Les outils statistiques facilitent une meilleure collaboration et encouragent la réflexion hors des sentiers battus. "Nous avons automatisé une grande partie de nos processus de laboratoire, de données et de partage des connaissances pour capturer les données de manière à ce qu'elles soient faciles à partager avec le reste de l'équipe. [Une fois que les scientifiques se sont habitués à un environnement de données,] ils ne retourneront pas au travail en silos, car désormais tout le groupe peut travailler ensemble pour comprendre ce que signifient les données », dit-il.
En fin de compte, il était clair que Novozymes avait besoin de moyens plus intelligents pour réaliser des expériences - et d'un outil plus efficace pour analyser et individualiser les résultats de ces expériences, ainsi que pour communiquer des informations aux parties prenantes. « J'ai commencé à aider mes collègues à utiliser une conception efficace des expériences et à effectuer des analyses et des visualisations plus efficaces. Cela fait partie du fait de repousser les limites de la façon dont nous créons des statistiques et, éventuellement, de la science des données », ajoute Akerman.
"Avec chaque scientifique possédant ses propres expériences et sa propre partie du monde scientifique, nous avions vraiment besoin de démocratiser les statistiques chez Novozymes. Nous n'avons pas de statisticien qui attend pour analyser chaque expérience ; nous comptons plutôt sur les scientifiques pour analyser leur propre travail.
Démocratiser les statistiques grâce à un partenariat stratégique
Alors que de nombreuses entreprises s'appuient sur une équipe statistique centrale pour soutenir les scientifiques, Akerman explique que Novozymes a adopté un tact différent, abordant l'activation statistique au niveau de l'entreprise. Tous les scientifiques recevraient les outils et la formation nécessaires pour appliquer les méthodes statistiques à leurs recherches.
« Il y a beaucoup de risques à avoir une équipe de statistiques distincte qui reçoit des données à analyser, puis qui ne fait que remettre le rapport [aux scientifiques] », dit-il. "La connaissance du domaine est absolument vitale." En développant la capacité statistique de l'ensemble de l'organisation R&D, les scientifiques peuvent ensuite utiliser les statistiques pour augmenter leur propre expertise biologique, acquérant finalement une connaissance plus approfondie des produits dans le processus.
Bien sûr, deux grands défis accompagnent la démocratisation des statistiques. D'une part, Novozymes devrait fournir aux scientifiques une formation et des ressources qui leur permettraient d'exécuter correctement les approches statistiques. Deuxièmement, le leadership devrait conduire l'adoption de haut en bas, en persuadant les scientifiques qui pourraient encore être sceptiques quant à une nouvelle méthodologie.
Selon Akerman, la clé pour surmonter ces deux défis a été la décision de Novozymes de s'associer à JMP®. Logiciel de découverte statistique et leader de l'industrie dans la conception d'expériences (DOE), JMP a offert à Novozymes une large gamme de capacités statistiques allant de la visualisation de données de base à la modélisation de données fonctionnelles avancées - le tout regroupé dans une plate-forme conviviale pouvant être exécutée sans code sur n'importe quel ordinateur portable .
« JMP est l'un des rares outils dont j'ai l'impression que je peux faire confiance à tous les scientifiques pour utiliser et travailler avec des valeurs par défaut raisonnables qui sont bien expliquées et qui vous indiquent ce qui se passe sur la plate-forme », déclare Akerman. « Bien sûr, les outils de visualisation de JMP permettent d'examiner très facilement les données sous différents angles, même lorsque nous avons de nombreuses variables différentes. Je n'ai jamais vu quelqu'un venir à JMP et ne pas aimer immédiatement Graph Builder… Et toute la documentation est facilement disponible pour toute analyse ou visualisation que [les utilisateurs] pourraient vouloir faire. »
Plus qu'un simple logiciel, Akerman a vu en JMP le potentiel d'un partenariat qui pourrait aider Novozymes à favoriser l'adoption de l'analytique à grande échelle. JMP, explique-t-il, a travaillé de manière stratégique avec Novozymes pour évaluer les domaines propices à l'amélioration des flux de travail de données et soutenir l'organisation avec des formations, des ressources et un accès aux experts JMP.
Avec la culture de Novozymes tout à fait à bord avec l'activation statistique, l'organisation a commencé sa mise en œuvre par le perfectionnement. "Tous nos scientifiques sont intéressés par l'amélioration - ils veulent bien faire [leur travail scientifique] et améliorer leurs méthodologies", déclare Akerman. "Mais même si tout le monde a sauté les pieds en premier, ils venaient d'un endroit où le système éducatif ne met pas nécessairement l'accent sur les statistiques au degré que j'aimerais voir pour les scientifiques."
Heureusement, JMP a été un partenaire privilégié pour soutenir le déploiement de nouvelles formations à grande échelle grâce à des ressources telles que la pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels (STIPS) - un cours en ligne gratuit de JMP - et l'accès à une équipe active d'experts JMP en la matière. . Akerman déclare : « Le défi chez Novozymes consistait à mettre les scientifiques au courant des statistiques et à leur donner accès aux ressources dont ils avaient besoin pour acquérir ces nouvelles compétences, c'est pourquoi je pense que STIPS est si efficace. STIPS fournit une très belle rampe d'accès pour améliorer vos compétences de manière très concrète autour de ce que vous faites réellement.
De zéro à leader mondial
Des victoires importantes n'ont fait que renforcer la demande de formation statistique et accélérer le rythme de diffusion de la science axée sur les données. Parmi ces gains, le succès le plus spectaculaire est peut-être celui de la levure pour biocarburant. Arrivé relativement tard dans le domaine des levures exprimant des enzymes, Novozymes a cherché à tirer parti de la transformation statistique pour accélérer le rythme de la R&D.
Aux premiers stades de la division, l'équipe d'Akerman avait été appelée à développer un système qui rendrait le partage de données sans friction, la communication sans effort et le travail continu transparent. "Les scientifiques ont consacré beaucoup d'énergie, de concentration et d'efforts à travailler avec mon équipe, à travailler dans JMP et à comprendre les pratiques en matière de données pour rendre leurs données plus efficaces qu'elles ne l'auraient été autrement", explique-t-il. L'un des principaux objectifs était de rationaliser l'ensemble des workflows de données avec un script relativement minimal. Cette automatisation a non seulement ajouté une couche de reproductibilité, mais elle a également accéléré le rythme de l'expérimentation et rendu l'effort plus collaboratif.
Le système résultant, MissionControl for Biofuel, comprend une table JMP qui utilise des gestionnaires d'événements pour extraire les données d'analyse de la construction et de la conception des souches jusqu'aux tests dans les laboratoires de recherche d'applications et à la mise à l'échelle. Ces flux de données sont ensuite collectés via une combinaison de scripts JMP et Python et déployés dans un format qui permet aux scientifiques de parcourir et d'interroger très facilement les données, quel que soit leur niveau de complexité. Par exemple, les panneaux d'interface dynamique de MissionControl affichent la lignée génétique, le génotype mesuré, le résumé de la fabricabilité et l'historique des expériences, permettant aux scientifiques de contourner les défis traditionnels d'accès aux données. Le système, dit Akerman, offre une expérience d'interface utilisateur riche pour l'exploration des données et la construction de couches de compréhension du produit qui n'étaient pas possibles auparavant.
"[MissionControl] a changé la donne dans la façon dont la science de la levure est pratiquée - un changement de jeu dans une séquence de nombreux changements de jeu - permettant finalement à notre équipe de passer de zéro à leader mondial de la levure pour biocarburant en quelques années seulement ", Akerman dit.
La mise à l'échelle avec l'automatisation JMP offre une valeur exponentielle
Avec des scientifiques habilités individuellement à utiliser des méthodes statistiques – augmentés par leur accès à des tableaux de bord automatisés standardisés – le pari de Novozymes sur la démocratisation des statistiques a porté ses fruits à plusieurs reprises. Même une petite quantité d'automatisation, explique Akerman, a été essentielle pour accroître les avantages de mettre un outil statistique entre les mains des scientifiques.
« Toutes les personnes qui effectuent des analyses essaient maintenant d'aller de plus en plus vite, essaient de les automatiser, essaient de réutiliser les analyses qu'elles ont faites auparavant », dit-il. "C'est pourquoi mon équipe se concentre désormais sur la création d'outils pour aider les scientifiques à travailler avec des données de manière plus efficace et efficiente [grâce à l'automatisation]." Le langage de script JMP (JSL), ajoute-t-il, facilite le conditionnement d'une méthodologie particulière et son déploiement auprès de plusieurs scientifiques qui peuvent ensuite reproduire la même méthode en conséquence. La reproductibilité, dit-il, renforce la confiance dans l'exactitude des résultats expérimentaux.
Novozymes a en outre encouragé la création et le partage de compléments JMP en développant un outil interne pour faciliter l'utilisation partagée et la gestion des versions. Les utilisateurs peuvent désormais enregistrer un script JSL à partir de n'importe quelle plate-forme dans JMP et le télécharger sur l'intranet de l'entreprise où il est disponible en quelques secondes pour les utilisateurs de l'entreprise. De plus, il se met à jour automatiquement.
Construire l'avenir de la biotechnologie
En réfléchissant à ces succès et à d'autres, Akerman est clairement dynamisé par la perspective d'une innovation significative non seulement dans la science de Novozymes, mais dans le processus scientifique plus large. "Cela m'excite de pouvoir améliorer matériellement des vies, à la fois dans le sens de mes collègues qui font de la science - rendant leur science plus efficace et plus facile à faire - et en rendant leur impact sur le monde plus grand en faisant résonner leurs données à travers le temps d'une manière plus significative au-delà d'une simple expérience », dit-il.
"Qu'il s'agisse de produits enzymatiques ou microbiens, si nous pouvons construire des choses plus rapidement, plus efficacement et avec une meilleure qualité, cela augmente l'impact. [Avec l'analyse d'entreprise,] l'impact de Novozymes en tant qu'entreprise peut croître parce que nous utilisons des méthodes plus efficaces pour construire l'avenir de la biotechnologie.
