Dirk de Bruyn Ouboter est responsable de la plateforme de capture de données sur le site R&D de Syngenta à Stein, en Suisse. Après avoir obtenu un doctorat en chimie à l'Université de Bâle, Dirk a travaillé comme chercheur postdoctoral au sein de la société suisse de biotechnologie Actelion (qui fait désormais partie de Johnson & Johnson), où ses recherches étaient centrées sur la production et l'évaluation de nanoformulations d'API à l'aide de méthodes analytiques.
En 2012, il a rejoint Syngenta dans les domaines de la science de la mesure et de la performance des procédés, et a ensuite dirigé des initiatives de technologie des procédés conduisant à la transformation numérique, d'abord de la technologie des procédés chimiques de Syngenta et maintenant de l'interface physique-numérique dans l'informatique R&D.
Meg : Je suis curieuse de savoir à quel moment vous avez réalisé que l'analyse pouvait ajouter beaucoup de valeur à votre travail – le point qui vous a finalement conduit là où vous en êtes aujourd'hui : jouer un rôle actif dans la transformation analytique de Syngenta.
Dirk : Quand j'étais enfant, j'ai toujours voulu devenir un inventeur, je suis donc vraiment un explorateur par nature. Mais avec le recul, je pense qu’il y a aussi eu un moment dans ma carrière où j’ai réalisé que si je pouvais rassembler beaucoup de données et trouver des corrélations, je pourrais apprendre beaucoup et le faire relativement rapidement. Je suis devenu vraiment fasciné par ce que je découvrais, et une fois que j'ai commencé à faire des découvertes avec des données, j'ai voulu partager ces découvertes avec d'autres personnes – ne serait-ce que pour partager mon enthousiasme !
Avoir des données, y voir quelque chose, reconnaître les modèles cachés, tirer des conclusions, puis partager cette fascination avec les autres – non seulement les résultats mais aussi l'approche ! Je voulais leur montrer à quel point il est facile de trouver des pépites d’or dans leurs données. Et en pratique, je savais qu'il y avait tellement plus d'informations que je ne pourrais pas traiter par moi-même. Je voulais que d’autres personnes ressentent également ce sentiment d’enthousiasme à l’idée d’utiliser les informations qu’elles découvriraient.
Meg : Quelqu'un a-t-il soulevé des objections ? Y avait-il des obstacles ?
Dirk : Pas lorsqu'il s'agissait de partager l'enthousiasme ou les résultats : mes collègues et notre direction ont toujours été tout à fait d'accord avec la valeur que l'analyse apporte à l'organisation. Le principal défi était simplement d’avoir accès aux bons outils. Lorsque j'en étais à mon deuxième mois chez Syngenta, quelqu'un m'a dit que je devrais obtenir une licence JMP , mais je n'ai pas pu. Nos processus internes d'entreprise ont rendu la tâche difficile et j'ai dû attendre presque une année complète. J'ai cherché qui en Suisse possédait des licences, puis j'ai réalisé qu'il y avait déjà quelques centaines d'utilisateurs chez Syngenta dans le monde. J'ai donc demandé un regroupement de licences pour la Suisse. En obtenant ma propre licence, j’ai fini par obtenir des licences pour beaucoup d’autres également – ha !
Une fois que j’ai eu JMP… [les statistiques] me semblaient tellement différentes. Il ne s'agissait plus d'équations. J’étais tellement plus motivé pour vraiment explorer une excitation après l’autre. Et un autre avantage était que le processus d'acquisition d'une licence m'a mis en contact avec de nombreux autres utilisateurs.
Bien entendu, tout le monde n'était pas d'accord au départ : nous avions Minitab depuis les années 1990, et avec STAVEX, il existait également une plate-forme de conception d'expériences exclusive développée par le prédécesseur de Syngenta. Et bien sûr, il y avait aussi des utilisateurs d’Excel. Mais je leur ai demandé : « Avez-vous déjà essayé de faire un histogramme dans Excel ? Ils disaient : « Oui, je peux le faire. Donnez-moi 5 ou 10 minutes. Ensuite, je leur montrais JMP et comment ils pouvaient désormais faire exactement la même chose en 3 secondes. Du côté de la conception des expériences, j'avais un collègue qui m'a dit : « Oui, j'ai commencé à faire du DOE il y a 30 ans, et je peux toujours tout faire dans Excel. Je peux vous le donner demain, ne vous inquiétez pas. J'ai juste [secoué la tête].
Je pense que ce que tous ces gens ont en commun, c'est qu'ils n'étaient pas encore curieux. Mais chaque fois que quelqu’un était impatient de voir et d’apprendre quelque chose de nouveau, il sautait immédiatement dessus.
Meg : Y a-t-il eu des premières preuves de concept qui vous ont aidé à démontrer l'analyse de rentabilisation des initiatives d'analyse ?
Dirk : À l'époque où j'utilisais JMP de manière très intensive, j'avais beaucoup accès aux données des sites de fabrication avec des historiens. Nous stockions des données de séries chronologiques – toutes les 10 secondes si vous le vouliez. Il y avait toujours des exemples simples liés au séchage ou aux températures – quelque chose que tout le monde pouvait comprendre même s'il n'était pas ingénieur ou statisticien.
Mais ce que j’ai réalisé, c’est qu’il est généralement préférable de choisir un exemple proche de l’utilisateur. Si je veux convaincre quelqu’un en chimie, en recherche, je dois lui montrer quelque chose de la chimie. Si c'était quelqu'un du secteur de la formulation qui travaillait sur la mouture, je sais qu'il existe un bon exemple de mouture.
Bien sûr, cela ne fonctionne pas toujours… et certaines personnes continueront à penser que [l'analyse] n'est pas nécessaire. Et pour être honnête, les conclusions ne sont pas souvent si surprenantes. Ils pourraient simplement confirmer ce que vous savez déjà.
Je partage aussi souvent ma propre histoire : lorsque j'ai fait mon doctorat, je n'utilisais pas de statistiques, à part peut-être parfois simplement pour résumer des statistiques. C’était plus mathématique que les statistiques derrière. Puis quelqu'un est venu vers moi et m'a demandé : « Quel est votre résultat ? » J'ai répondu : « J'ai obtenu un rendement de 90 %. » Ils ont répondu : « Fantastique. À quelle fréquence l'avez-vous répété ? » J'ai répondu : « Trois fois. » « Quand avez-vous obtenu 90 % ? » « La troisième fois », ai-je dit. "OK, mais si tu avais obtenu 90% la première fois, à quelle fréquence l'aurais-tu répété ? Une fois ? Et est-ce que ce serait vrai ?"
Durant mes études de doctorat, je n’ai pratiquement pas utilisé les statistiques. Je n'avais pas de plan pour ça. Je ne connaissais pas encore le véritable pouvoir des statistiques.
Meg : Si vous aviez pu revenir à cette période de votre carrière, qu'auriez-vous fait différemment ?
Dirk : Si j'avais su que les statistiques étaient si simples, c'est la première chose que j'aurais faite ! JMP a vraiment changé mes statistiques.
À l’université, on commence souvent avec trois années de statistiques. Au début, vous vous concentrez sur la façon de calculer et de faire des moyennes… puis vient le test d’hypothèses, qui est généralement le moment où vous perdez tout intérêt ! Ce n'est pas visuel. J'aurais aimé qu'au début de mes études, quelqu'un me montre une approche visuelle – introduisant ce concept de découverte.
Il y avait un excellent exemple [un de mes mentors m'a partagé] : Il m'a dit : « Si vous allez acheter 6 œufs, combien en regardez-vous ? J'ai répondu : « Eh bien, je regarde chacun d'eux pour m'assurer qu'ils ne sont pas fissurés. » « Et si vous allez acheter 150 raisins, combien en goûtez-vous ? Je me disais "Peut-être 1 ou 2". Cela montre à quel point il est important de réfléchir à la taille de l’échantillon et au nombre de tests que vous devriez tester.
Meg : Lorsque vous travailliez encore sur votre doctorat, étiez-vous au courant des normes de l'industrie en matière de statistiques appliquées ?
Dirk : Oui, absolument. J'ai étudié la conception statistique d'expériences au cours de ma deuxième année d'études supérieures. Mais la seule chose dont je me souviens, c'était ces cubes et le fait qu'ils étaient censés m'aider à obtenir plus de résultats avec moins d'expériences. Tout le reste, je n'ai pas compris parce que le cours était tellement axé sur les équations et les mathématiques lourdes. Bien sûr, j'ai étudié le génie chimique, donc ce n'est pas que nous n'étions pas bons en mathématiques, mais [les statistiques n'étaient tout simplement pas si intéressantes]. Je savais qu'il existait un plugin Excel, mais je ne connaissais pas l'existence d'un logiciel spécialisé.
J'ai également enseigné les statistiques dans une certaine mesure pendant mon doctorat – en enseignant des choses comme la propagation des erreurs, ce qui était très important, par exemple. Le plus difficile était toujours d'expliquer aux étudiants pourquoi ils ne devraient pas utiliser les barres standard que vous obtenez comme barres d'erreur dans Excel. Et je pense que cela fait également beaucoup de dégâts dans les universités, en utilisant les barres d’erreur dans Excel. Cela fausse complètement le concept de compréhension des statistiques qui se cachent derrière cela.
Meg : Vous avez parlé un peu du fait que l'accès à JMP a été un tournant dans votre carrière. Je me demande si vous pourriez nous parler davantage de la façon dont vous avez tiré profit des ressources et de la relation avec JMP – au-delà du logiciel lui-même.
Dirk : Pour moi, le point culminant de l'année est toujours le Discovery Summit, car lorsque j'y suis, je fais partie de nombreuses personnes qui partagent l'enthousiasme de découvrir des informations contenues dans les données et d'en apprendre davantage sur de nouveaux cas d'utilisation, possibilités et idées. Je reviens généralement du Discovery Summit avec un livre plein de nouvelles idées à tester avec mes données, ou des données que je n'ai pas encore utilisées mais dont je connais les cas d'utilisation. C'est certainement le point culminant.
Une chose que j'ai réalisé lorsque j'ai accepté un rôle de coach ici chez Syngenta, c'est qu'il y a, bien sûr, des gens qui ne savent pas que JMP existe, mais pire encore, c'est que beaucoup de gens savent qu'il existe mais ne le savent pas. sur tout le soutien qu'ils pourraient recevoir. Ils ne savent pas que JMP offre bien plus encore… ce n'est pas seulement un logiciel standard.
Meg : Selon vous, quel est le conseil le plus important à donner à quelqu'un qui débute avec JMP ?
Dirk : Je dis toujours aux gens, lorsqu'ils commencent [à utiliser JMP pour la première fois], de passer cette première heure à découvrir la magie qui se cache derrière les triangles rouges . Si vous manquez cela, vous manquez l’essentiel ! Bien sûr, il y a aussi cette formation à la demande « Getting Started » d'une heure, qui m'a également motivé à me pencher sur la série Mastering JMP .
La maîtrise de JMP est ce qui m'a vraiment donné envie d'appliquer ce que j'apprenais à mes propres données. Quant au Community , je l’utilise généralement simplement comme ressource de recherche. C'est un bon moyen de découvrir comment les autres ont fait les choses [face à un défi similaire en matière de données].
Alors : découvrez la magie des triangles rouges et choisissez au moins trois sessions de la série Mastering JMP. C'est un bon point de départ.
Pour moi désormais, en tant qu'ambassadeur ou défenseur chez Syngenta, je suis confronté au Triangle dramatique de Karpman. Quand quelqu'un me demande si quelque chose peut être fait dans JMP, je dois toujours décider : vais-je être le sauveteur ou vais-je être le coach ? Et ma décision – que je le fasse pour eux ou que je les entraîne à le faire eux-mêmes – détermine s'ils seront la victime qui a toujours besoin d'aide, ou le survivant qui apprend et peut ensuite survivre et propager ses connaissances sur son territoire. propre.
Dans la mesure du possible, j’essaie d’assumer le rôle de coach plutôt que celui de sauveteur. Mais c'est parfois très difficile quand on sait que quelque chose n'est qu'à deux clics et qu'il faut trois semaines à quelqu'un pour le découvrir !
Meg : Quels conseils donneriez-vous aux étudiants qui souhaitent poursuivre une carrière dans l'industrie comme vous l'avez fait ?
Dirk : Oubliez les équations – elles sont réalisées en arrière-plan – et concentrez-vous sur la vague des données dans JMP. Suivez le courant.
Peut-être que j'ajouterai aussi une chose. Je recommanderais vraiment aux étudiants de prendre le temps de suivre le programme STIPS (Réflexion statistique pour la résolution de problèmes industriels), car en tant qu'étudiant, vous êtes toujours habitué à suivre une série de leçons qui n'ont de sens qu'à la fin. Et suivre ce cours est un bon investissement non seulement pour vous former, mais également pour façonner votre façon de penser. Pour un étudiant, c’est presque un incontournable.
