CETTE HISTOIRE EST MAINTENANT APPROUVÉE POUR UN USAGE EXTERNE : Novozymes | JMP
Chez Novozymes, une évolution dans ce que signifie faire de la science
Comment l’amélioration des statistiques d’entreprise a conduit à des recherches plus reproductibles et à un impact plus important face à une planète en évolution
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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 beaucoup plus innovantes – et arrivent plus rapidement – que jamais. Avec à sa tête des dirigeants créatifs et scientifiquement agiles, Novozymes répond à ce défi croissant en franchissant les étapes difficiles pour devenir une organisation mondiale pleinement compétente en matière de statistiques.
Solution: Au-delà de la simple licence de nouveaux outils, Novozymes s'est associé à JMP® pour doter les scientifiques de la plateforme, de la formation et du soutien dont ils avaient besoin pour utiliser efficacement les méthodes statistiques dans leur pratique scientifique. À titre d'exemple, la combinaison de l'expertise scientifique de haut niveau de l'entreprise et de l'ensemble des fonctionnalités de JMP a permis à Novozymes de passer de « zéro à leader mondial » de la levure pour biocarburant en l'espace de quelques années seulement.
Résultats: Le data scientist Michael Akerman explique qu'avec les workflows de données d'entreprise consolidés dans JMP, Novozymes crée des produits plus rapidement, plus efficacement et avec une qualité supérieure. 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 au Danemark, utilise la science de pointe pour relever les défis d'une planète en évolution. Le travail révolutionnaire de l'entreprise en matière de développement d'enzymes et de microbes se retrouve désormais dans tous les domaines, des détergents biodégradables aux substituts de viande 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, ingénieur principal en science des données, qui soutient la division Agriculture et biosolutions industrielles de l'entreprise. Bien qu'Akerman, qui a une formation en génie chimique, ait commencé sa carrière chez Novozymes dans l'expérimentation de biocarburants, il dirige désormais la mise en œuvre de statistiques dans le cadre d'une orientation mondiale au sein de la R&D pour une stratégie de données plus efficace.
«Je veux que la science soit davantage axée sur les données», dit-il. « Je pense qu'une grande partie de la science est réalisée au niveau de l'instinct, avec des méthodes plus anciennes axées sur un seul facteur à la fois – ou même sur l'observation et l'intuition. 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 le développement durable, Novozymes est mieux placé 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 enrichir la science avec des pratiques de pointe en matière de données. Akerman explique que, alors que l'entreprise cherchait à augmenter sa production dans des domaines clés tels que les biocarburants, les dirigeants ont reconnu à quel point les scientifiques repoussaient déjà les limites des spécifications des laboratoires physiques et avaient donc besoin d'une nouvelle approche pour maximiser la valeur de leur science.
"À mesure que le monde devient plus complexe et que nous devons proposer davantage 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] les normes de qualité", a déclaré Akerman. explique.
« Chaque leader scientifique de Novozymes se soucie vraiment de bien faire la science. Presque tous sont eux-mêmes d’anciens scientifiques et ont évolué au sein d’organisations scientifiques. Ils veulent voir une évolution dans ce que signifie faire de la science. Pour Novozymes, cette évolution a commencé en réinventant la manière dont les scientifiques utilisent les données.
Une façon transformatrice de penser la science
Akerman, comme ses sponsors dans 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, souligne-t-il, une meilleure science signifie non seulement apporter de la valeur à l’entreprise, mais aussi 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 préjugés si courants dans l'expérimentation [traditionnelle]", explique Akerman.
- Les statistiques peuvent réduire les coûts. « Se tromper sur la conception d'un produit coûte très cher », explique-t-il. "Si vous proposez quelque chose qui, selon vos scientifiques, va certainement fonctionner – et qu'il s'avère ensuite que cela ne fonctionne pas dans le monde réel – cela représente un coût énorme pour l'entreprise."
- Les outils statistiques permettent aux scientifiques d'utiliser leurs connaissances dans le 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 domaine 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 extraire d'un manuel. »
- Les outils statistiques facilitent une meilleure collaboration et favorisent une réflexion hors des sentiers battus. « Nous avons automatisé une grande partie de nos processus de laboratoire, de partage de données et de 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 seront 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 ses informations aux parties prenantes. « Au début de ma carrière, je me suis assis avec mes collègues pour les aider à utiliser des plans d'expériences efficaces et à effectuer des analyses et des visualisations plus efficaces. Cela fait partie du fait de repousser les limites de la façon dont nous réalisons des statistiques et, à terme, de la science des données », ajoute Akerman.
« De nos jours, alors que chaque scientifique possède ses propres expériences et sa propre partie du monde scientifique, nous devons vraiment démocratiser les statistiques chez Novozymes. Nous n’avons pas de statisticien attendant d’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 une approche différente, en abordant l'habilitation 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 et qui se contente ensuite de rendre le rapport [aux scientifiques] », dit-il. "La connaissance du domaine est absolument vitale." En développant la capacité statistique de l’ensemble de l’organisation de R&D, les scientifiques peuvent ensuite utiliser les statistiques pour accroître leur propre expertise biologique, acquérant ainsi une connaissance plus approfondie des produits.
Bien entendu, la démocratisation des statistiques comporte deux grands défis. D’une part, Novozymes devrait fournir aux scientifiques une formation et des ressources qui leur permettraient d’exécuter correctement des 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 décision de Novozymes de s'associer à JMP® a été essentielle pour surmonter ces deux défis. Logiciel de découverte statistique et leader du secteur en matière de conception d'expériences (DOE), JMP offrait à Novozymes une large gamme de fonctionnalités statistiques allant de la visualisation de données de base à la modélisation de données fonctionnelles avancées, le tout regroupé dans une plate-forme conviviale qui pouvait être exécutée sans code sur n'importe quel ordinateur portable. .
« JMP est l'un des rares outils que je peux faire confiance à chaque scientifique et qu'il peut utiliser en toute confiance pour générer des connaissances scientifiques. Chaque analyse comporte des valeurs par défaut raisonnables qui sont bien expliquées et qui vous indiquent ce qui se passe sur la plateforme », explique Akerman. « Bien entendu, 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 chez JMP sans aimer immédiatement Graph Builder… Et toute la documentation est facilement disponible pour toute analyse ou visualisation que [les utilisateurs] pourraient vouloir effectuer. »
Plus qu'un simple logiciel, JMP Akerman a vu le potentiel d'un partenariat qui pourrait aider Novozymes à favoriser l'adoption de l'analyse à grande échelle. JMP, dit-il, a travaillé de manière stratégique avec Novozymes pour évaluer les domaines susceptibles d'être améliorés dans les flux de travail de données – et soutenir l'organisation avec des formations, des ressources et un accès aux experts JMP.
La culture de Novozymes étant très attachée aux outils statistiques, l'organisation a commencé sa mise en œuvre par le perfectionnement des compétences. « Tous nos scientifiques souhaitent s’améliorer – ils veulent bien faire [leurs travaux scientifiques] et améliorer leurs méthodologies », explique Akerman. "Mais même si tout le monde a sauté le pas, ils venaient d'un endroit où le système éducatif ne met pas nécessairement l'accent sur les statistiques dans la mesure où j'aimerais voir les scientifiques."
Heureusement, JMP était un partenaire privilégié pour soutenir le déploiement de nouvelles formations à grande échelle grâce à des ressources telles que Statistical Thinking for Industrial Problem Solving (STIPS) – un cours en ligne gratuit de JMP – et à l'accès à une équipe active d'experts en la matière de JMP. . Akerman déclare : « Le défi chez Novozymes était de mettre les scientifiques au courant des statistiques et de 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 offre 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 significatives n’ont fait que renforcer la demande de formation en statistique et accélérer le rythme de diffusion de la science basée sur les données. Parmi ces victoires, la plus spectaculaire est peut-être celle de la levure pour biocarburant. Relativement tardive 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 fluide. « 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 flux de données avec un minimum de scripts. 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 via des tests dans des laboratoires de recherche d'applications et une 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. Selon Akerman, le système offre une expérience d'interface utilisateur riche pour l'exploration des données et la création de couches de compréhension du produit qui n'étaient pas possibles auparavant.
« [MissionControl] a changé la donne dans la manière dont la science de la levure est réalisée – un changement dans une séquence de nombreux changements – permettant finalement à notre équipe de passer de zéro au 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 – complétés 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 un petit degré d'automatisation, explique Akerman, a été essentiel pour accroître les avantages de la mise à la disposition des scientifiques d'un outil statistique.
« Tous ceux qui effectuent des analyses essaient désormais d'aller de plus en plus vite, en essayant de les automatiser, en essayant de réutiliser les analyses qu'ils ont effectuées précédemment », dit-il. "C'est pourquoi mon équipe se concentre désormais sur la création d'outils pour aider les scientifiques à travailler avec les données de manière plus efficace et efficiente [grâce à l'automatisation]." Le langage de script JMP (JSL), ajoute-t-il, facilite l'élaboration d'une méthodologie particulière et son déploiement auprès de plusieurs scientifiques qui peuvent ensuite reproduire la même méthode en conséquence. Selon lui, la reproductibilité 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 depuis n'importe quelle plateforme dans JMP et le télécharger sur l'intranet de l'entreprise où il est disponible en quelques secondes pour les utilisateurs de toute l'entreprise. De plus, il se met à jour automatiquement. (Pour en savoir plus à ce sujet, regardez la conférence d'Akerman au Discovery Summit 2021, Aussi simple que de télécharger une photo : création, partage et mise à jour automatiques de compléments .)
Construire l’avenir de la biotechnologie
En réfléchissant à ces succès et à d'autres, Akerman est clairement stimulé par la perspective d'une innovation significative, non seulement dans la science de Novozymes mais dans le processus scientifique plus large. « Cela me passionne de pouvoir améliorer matériellement la vie, à la fois dans le sens de mes collègues qui font de la science – en rendant leur science plus efficace et plus facile à réaliser – et en augmentant leur impact sur le monde en faisant résonner leurs données à travers le temps. d'une manière plus significative, au-delà d'une simple expérience », dit-il.
« Que nous travaillions sur des produits enzymatiques ou microbiens, si nous pouvons construire des choses plus rapidement, plus efficacement et avec une meilleure qualité, cela augmente l'impact. [Grâce à 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.
