Adoption de logiciels de laboratoire : comment plus de 30 laboratoires ont amélioré leur efficacité avec SciSure
Nous avons analysé les données de flux de travail de plus de 30 laboratoires utilisant la plateforme SciSure : le temps de traitement des rapports de risques est passé de 3,5 jours à 5 minutes. Voici comment mesurer l'expérience de vos scientifiques.
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TL;DR
Nous avons analysé les données moyennes de flux de travail de plus de 30 organisations utilisant la plateforme de gestion scientifique SciSure, regroupées en trois volets mesurables de l'expérience scientifique (SX). Voici les changements observés dans ces domaines :
- Adoption.
Les tâches quotidiennes (consulter une fiche produit chimique, ajouter un contenant, mettre à jour l'inventaire) sont devenues environ 88 % plus rapides. Le changement le plus significatif a été l'identification de toutes les personnes manipulant une matière à haut risque spécifique : le temps est passé de 14 heures à 14 minutes.
- Engagement.
Le travail complexe de reporting a diminué en moyenne de 99 %. Le traitement des listes de risques entre les laboratoires et les groupes est passé de 3,5 jours à 5 minutes, et les échanges d'e-mails entre équipes pour obtenir des informations sont passés d'environ 45 par semaine à près de zéro.
- Efficacité.
Les tâches administratives (correction des données d'inventaire, reconstruction des dossiers, extraction de rapports de conformité) ont diminué de 88 % en moyenne. La préparation d'un rapport de sécurité pour la direction est passée de trois jours à moins de 30 minutes.
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Les laboratoires suivent le temps de disponibilité et l'utilisation des systèmes. Pourtant, aucun de ces indicateurs ne permet de savoir si les scientifiques peuvent travailler efficacement.
Dans les laboratoires d'aujourd'hui, les systèmes numériques façonnent presque chaque instant du travail scientifique. Ils guident la planification des expériences, le mouvement des échantillons, la mise à jour des inventaires et le partage des données. Mais les scientifiques font souvent l'expérience de ces outils d'une manière très différente de celle prévue par leur conception.
Cette réalité vécue constitue l' Expérience Scientifique (SX): le sentiment qu'un système favorise la dynamique scientifique ou, au contraire, l'entrave. Le fait que retrouver un dossier soit simple ou frustrant. Le fait que la documentation des résultats semble naturelle ou fastidieuse. Le fait que les outils numériques redonnent du temps aux scientifiques ou, insidieusement, leur en retirent en ajoutant des couches de contraintes administratives.
Votre logiciel de laboratoire aide-t-il réellement vos scientifiques ?
Les laboratoires mesurent des indicateurs tels que le temps de disponibilité et le taux d'utilisation, mais rarement la facilité, l'efficacité ou l'utilisabilité dont dépendent les scientifiques. Lorsque l'Expérience Scientifique est négligée, les frictions s'accumulent sans être remarquées. Les audits deviennent une course contre la montre.Des solutions de contournement apparaissent. L'adoption des outils numériques stagne.
Cet article propose un cadre pratique pour rendre l'Expérience Scientifique mesurable. En utilisant des données collectées auprès d'un large éventail d'organisations utilisant la plateforme de gestion scientifique SciSure, il illustre comment la SX peut être évaluée grâce à des indicateurs concrets, notamment les temps de flux de travail, les modèles d'utilisation et les gains d'efficacité, combinés aux retours directs des scientifiques.
Le résultat est une compréhension plus claire de la manière dont vos systèmes numériques soutiennent la recherche et des points sur lesquels ils doivent évoluer.
Mesurer l'Expérience Scientifique (SX) en laboratoire : 4 indicateurs clés
1. Adoption : vos scientifiques utilisent-ils réellement le système ?
L'adoption est le premier indicateur d'une expérience scientifique réussie. Les scientifiques n'adoptent que les outils qui les aident véritablement dans leur travail, ceux qui minimisent les frictions, réduisent la charge cognitive et semblent intuitifs au quotidien. Un système peut être entièrement déployé, mais si les scientifiques ne le choisissent pas, l'expérience utilisateur est déjà compromise.
Comment mesurer l'adoption :
- La fréquence à laquelle les scientifiques lancent des flux de travail dans le système
- Les taux de complétion des inventaires, des rapprochements et des mises à jour
- La réduction du recours aux feuilles de calcul externes ou aux registres manuels
- La preuve que les scientifiques tiennent leurs propres données à jour sans difficulté
- L'utilisation en temps réel plutôt que la saisie différée ou en fin de semaine
Ce que les données d'utilisation de SciSure révèlent sur l'adoption réelle
Pour comprendre les modèles d'adoption numérique, nous avons analysé les données d'efficacité moyennes compilées auprès de plus de 30 organisations utilisant la plateforme de gestion scientifique (SMP) de SciSure. Bien que les résultats individuels varient, les données montrent qu'une forte adoption accélère considérablement les flux de travail routiniers, faisant du système l'outil de travail privilégié des scientifiques.
Ces améliorations ne prouvent pas automatiquement l'adoption. Elles constituent toutefois un signal comportemental fort : les scientifiques continuent d'utiliser le système parce qu'il réduit significativement le temps et les efforts nécessaires. Lorsque les flux de travail s'accélèrent, le système devient la solution la plus simple et la plus efficace. Le suivi des données d'utilisation de vos scientifiques est le point de départ.
2. Engagement : quel est le degré d'interaction des scientifiques avec le système ?
Là où l'adoption pose la question : « Les scientifiques vont-ils l'utiliser ? », l'engagement pose la question suivante : « Dans quelle mesure s'y fient-ils pleinement ? ». L'engagement reflète une utilisation répétée, complexe et exigeante, ce qui signifie que les scientifiques reviennent vers le système parce qu'ils ont confiance en sa capacité à les soutenir sans les ralentir.
Comment mesurer l'engagement
- Interactions répétées tout au long de la semaine
- Confiance dans la capacité du système à gérer des processus à haut volume ou à enjeux élevés
- Réduction des questions ou des demandes d'informations entre les équipes
- Réalisation régulière de flux de travail complexes directement sur la plateforme
- Intérêt pour les intégrations avec des outils tiers
Ce que révèlent les données des utilisateurs de SciSure
La moyenne des résultats des utilisateurs SMP montre qu'un engagement fort entraîne des changements comportementaux profonds : les scientifiques transfèrent leurs activités exigeantes et multi-étapes sur la plateforme car l'expérience scientifique y est fiable, prévisible et rapide. Grâce à des enregistrements plus précis, les équipes EHS et LabOps sont mieux à même de collaborer avec les scientifiques et de les soutenir.
Ces comportements n'apparaissent que lorsque l'engagement est fort. Les scientifiques ne confient pas de tâches complexes et à enjeux élevés à un système si l'expérience utilisateur ne soutient pas systématiquement leur flux de travail.
3. Efficacité : combien de temps et d'efforts le système permet-il aux scientifiques d'économiser ?
L'efficacité est la dimension la plus immédiatement visible de l'expérience scientifique. Lorsque les systèmes numériques réduisent le temps et l'effort cognitif nécessaires à l'accomplissement du travail, les scientifiques retrouvent la concentration dont ils ont besoin pour la science elle-même. Lorsque les systèmes sont inefficaces, ne serait-ce que de quelques minutes par tâche, la friction s'accumule rapidement au cours de la journée de recherche.
Car, en fin de compte, l'efficacité consiste à préserver au mieux le flux de travail scientifique.
Comment mesurer l'efficacité
- Temps nécessaire pour réaliser des flux de travail complets
- Réduction des tâches administratives répétitives
- Moins d'interruptions ou de changements de contexte
- Charge cognitive réduite (moins d'étapes, de décisions ou de transferts)
- La mesure dans laquelle les scientifiques peuvent rester au sein d'un même système au lieu de changer d'outils
Ce que les données utilisateurs de SciSure illustrent
Les données d'efficacité recueillies auprès des utilisateurs de SMP révèlent des gains de temps spectaculaires dans les flux de travail qui interrompent habituellement la dynamique scientifique. Ces améliorations montrent comment une meilleure expérience scientifique réduit directement les freins opérationnels et simplifie la collaboration avec leurs collègues de l'EHS et des opérations de laboratoire.
Dans tous ces exemples, la tendance est constante : les gains d'efficacité apparaissent lorsque l'expérience scientifique est suffisamment solide pour permettre aux scientifiques d'avancer dans leur travail sans interruptions inutiles, sans recherches fastidieuses ou sans lourdeurs administratives.
Une expérience scientifique solide offre aux scientifiques plus de temps pour l'analyse, l'expérimentation et la réflexion critique. En somme, le travail qui leur a donné envie de devenir scientifiques à l'origine !
4. Satisfaction : les scientifiques se sentent-ils soutenus par leur environnement numérique ?
La satisfaction est la dimension la plus humaine de l'expérience scientifique. Elle reflète ce que les scientifiques ressentent lorsqu'ils naviguent dans un système numérique : si celui-ci leur donne confiance, les aide à rester organisés ou s'il ajoute discrètement une pression à une charge de travail déjà exigeante. La satisfaction ne peut être déduite des seules mesures de flux de travail, mais émerge plutôt des retours directs des scientifiques.
Contrairement à l'adoption, à l'engagement ou à l'efficacité, la satisfaction se mesure mieux de manière qualitative. Les scientifiques savent mieux que quiconque où se situent les points de friction, ce qui entrave leur concentration et quelles parties de l'environnement numérique les aident réellement à rester concentrés pour produire le meilleur travail possible.
Comment mesurer la satisfaction
- Enquêtes courtes et récurrentes axées sur la clarté, la facilité d'utilisation, la confiance et l'effort perçu
- Points rapides sur les points de friction lors des réunions de laboratoire (Qu'est-ce qui vous a ralenti cette semaine ?)
- Questions ouvertes permettant de capturer à la fois le ton émotionnel et les problèmes pratiques
- Suivi des thèmes dans les conversations internes, c'est-à-dire ce que les scientifiques célèbrent par rapport à ce qu'ils évitent
Les retours qualitatifs mettent souvent en lumière des problèmes que les données quantitatives ignorent. Les scientifiques peuvent se sentir « bloqués », « interrompus » ou « incertains », même si le système semble fonctionner correctement. À l'inverse, ils peuvent se sentir plus maîtres de leur travail, mieux organisés et moins stressés bien avant que des gains d'efficacité majeurs n'apparaissent dans les indicateurs.
Ces retours donnent du sens aux chiffres
- Le système est-il intuitif ou mentalement exigeant ?
- Permet-il aux scientifiques de rester concentrés, ou les entraîne-t-il vers des tâches administratives ?
- Inspire-t-il confiance dans les données, ou génère-t-il de l'incertitude ?
- Réduit-il le stress, ou l'accentue-t-il ?
Pourquoi la satisfaction est essentielle pour l'expérience scientifique (SX)
La satisfaction est le meilleur indicateur de la réussite numérique à long terme. Si les scientifiques se sentent soutenus par un système, ils continuent de l'utiliser, même lorsque les processus évoluent et que la charge de travail s'intensifie. S'ils se sentent frustrés ou accablés, le désengagement s'installe, quelle que soit l'efficacité théorique du système.
Une satisfaction élevée témoigne d'un environnement numérique qui travaille réellement pour les scientifiques, et non contre eux, ce qui constitue une base essentielle pour une expérience scientifique résiliente et durable.
Chez SciSure, notre taux de rétention après l'implémentation d'un logiciel s'élève à 96 %. Nous n'avons jamais connu d'échec d'implémentation.
Placer l'expérience scientifique au cœur de la stratégie numérique
L'expérience scientifique est une mesure quantifiable et opérationnellement significative du fonctionnement des laboratoires modernes. Lorsque la SX est forte, les scientifiques évoluent dans leur environnement numérique avec confiance, clarté et dynamisme. Lorsqu'elle est faible, les frictions s'accumulent silencieusement mais sûrement, ralentissant la recherche bien avant que la direction n'en constate l'impact sur la productivité, la qualité ou les délais.
Ensemble, ces signaux dressent un portrait complet et exploitable de la santé numérique.
Si vous voulez que la transformation numérique soit durable, mesurez l'expérience scientifique avec la même rigueur que celle appliquée à la conformité, au temps de disponibilité et aux indicateurs de performance opérationnels. La réussite numérique se définit par la capacité des scientifiques à donner le meilleur d'eux-mêmes au sein des systèmes mis à leur disposition, et non par le simple déploiement.
Lorsque l'expérience scientifique devient un élément central de votre prise de décision, vous améliorez le quotidien des scientifiques qui font avancer la découverte. C'est ce qui guide notre processus de mise en œuvre en entreprise chez SciSure et il pourrait en faire autant pour la vôtre.
Vous souhaitez comprendre comment votre environnement numérique soutient (ou entrave) le travail de vos scientifiques ? Contactez-nous pour découvrir comment SciSure peut vous aider à mesurer et à améliorer l'expérience des scientifiques.
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