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Ce n'est pas un jeu... La vie des gens est en jeu.

Dans les laboratoires du monde entier, la gestion des risques est encore trop souvent traitée comme une case à cocher : un formulaire de conformité, une affiche de sécurité, un panneau de porte ou un module de formation qui n'a peut-être pas été complété. Mais de mon point de vue, et en particulier dans le contexte de la plus importante pandémie de l'histoire moderne, la définition traditionnelle de la « gestion des risques » est dangereusement étroite. Et dangereusement dépassé.

Le risque commence tout simplement par l'absence d'un enregistrement numérique des expériences réalisées, des échantillons utilisés et des protocoles suivis. Imaginez qu'un médecin qui vous soigne soit incapable de retrouver vos antécédents médicaux, soit incapable de produire des notes cliniques numériques et ne puisse pas rechercher quels médicaments ont été prescrits ? Dans les laboratoires modernes, la capacité de reproduire les résultats de la recherche est essentielle, et le risque de perdre la recherche est l'une des principales raisons pour lesquelles les médicaments mettent en moyenne 10 à 15 ans à se développer, avec un taux d'échec pouvant atteindre 90 %¹.

Bien au-delà de la reproductibilité de la recherche, les risques dans les environnements scientifiques constituent des enjeux extrêmement élevés. Les conséquences d'un seul faux pas peuvent être graves, profondes et permanentes. Il ne s'agit pas seulement de savoir si vos audits sont en ordre ou si vos produits chimiques sont correctement étiquetés. Une mauvaise compréhension et une mauvaise gestion de la gestion des risques organisationnels peuvent entraîner des poursuites judiciaires coûteuses. Les pannes d'équipement peuvent mettre fin à des recherches critiques ; une pièce d'équipement non surveillée peut endommager les échantillons et mettre en danger la santé et la sécurité des scientifiques ainsi que la qualité des expériences. Une seule erreur d'inventaire (en particulier pour les produits chimiques dangereux) peut au pire provoquer un incendie non maîtrisé ou, au mieux, une citation d'un service d'incendie local. Et il s'agit des répercussions réglementaires et de réputation qui en découlent, mettant en danger non seulement la science, mais aussi les scientifiques et la population qui en dépendent.

La réalité, malheureusement, est que la plupart des organisations de recherche scientifique sont mal préparées à aborder le risque organisationnel de manière globale. Mais cela n'est pas dû à la négligence, mais au fait qu'ils s'appuient sur une mosaïque de solutions ponctuelles mal intégrées qui ne se connectent pas les unes aux autres. Les systèmes et les données se fragmentent, la surveillance échoue et les risques se multiplient. Et en cas de problème, les organisations n'ont pas les capacités nécessaires pour réagir.

Chez SciSure, nous pensons que cela doit changer. Et vite. Parce que lorsque votre infrastructure ne permet pas une science sûre, connectée et reproductible, ce n'est pas seulement une personne travaillant dans un laboratoire qui est en danger. Elle peut avoir et aura un impact sur des organisations entières.

La définition croissante du risque organisationnel en laboratoire

Pour de nombreuses institutions, la « gestion des risques » commence et se termine toujours par la conformité, en s'assurant que les fiches de données de sécurité sont classées, que les audits sont réussis et que la formation est à jour. Tout est important. Mais cette vision étroite ne tient pas compte de l'éventail plus large des risques organisationnels auxquels les organisations sont confrontées au quotidien.

Le risque organisationnel peut entraîner non seulement des amendes réglementaires ou l'échec des inspections, mais aussi des pannes opérationnelles, une atteinte à la réputation, une perte de propriété intellectuelle et même une responsabilité légale. Il ne s'agit pas de menaces abstraites, mais de conséquences réelles qui apparaissent lorsque vos systèmes ne peuvent pas suivre le rythme de la complexité scientifique.

Imaginez une découverte prometteuse perdue dans un carnet en papier laissé par un chercheur partant. Un produit chimique mal étiqueté déclenchant un incident de sécurité. Absence de formation au cours de laquelle une personne non qualifiée utilise un équipement à haut risque ou manipule mal des produits chimiques dangereux. Imaginez un lavage oculaire ou une douche de sécurité dans un laboratoire qui n'est pas allumé pendant des années ou qui n'est pas inspecté régulièrement ? Ces scénarios constituent des points de défaillance courants dans les laboratoires utilisant des systèmes déconnectés qui ne sont pas axés sur la gestion globale des risques organisationnels.

Dans les laboratoires du monde entier, la gestion des risques est encore trop souvent traitée comme une case à cocher : un formulaire de conformité, une affiche de sécurité, un panneau de porte ou un module de formation qui n'a peut-être pas été complété. Mais de mon point de vue, et en particulier dans le contexte de la plus importante pandémie de l'histoire moderne, la définition traditionnelle de la « gestion des risques » est dangereusement étroite. Et dangereusement dépassé.

• Effort de recherche inutile, lorsque des systèmes défaillants empêchent d'éclairer la recherche en temps réel, ce qui permet de prendre rapidement des décisions concernant des projets non viables.
• Procès résultant de recherches non reproductibles, de dossiers numériques manquants ou de litiges relatifs à la propriété de propriété intellectuelle.
• Amendes pour signalement inadéquat ou non-respect des codes de prévention des incendies, des règles de biosécurité et des réglementations locales.
• Échecs d'audit qui bloquent le financement, retardent la recherche ou révèlent des lacunes en matière de surveillance.
• Risques d'incendie, en raison de produits chimiques mal étiquetés ou égarés et d'un stockage incompatible.
• Risques liés aux stocks, notamment des échantillons manquants, des matériaux détériorés et même la disparition de substances dangereuses.
• Personnel non formé en utilisant des équipements à haut risque ou en exécutant des protocoles dangereux.
• Pannes d'équipement en raison d'une maintenance manquée ou d'une mauvaise supervision.
• Incidents de biosécurité, comme le monde l'a rappelé pendant la COVID-19, cela peut dégénérer en urgences de santé publique.
• Permis de laboratoire retardés en raison d'une documentation insuffisante ou d'un manque de préparation opérationnelle.
• Erreurs de données manuelles dans des feuilles de calcul qui compromettent l'intégrité des données ou, pire encore, entraînent la perte de découvertes.
• Enregistrements sur support papier qui disparaissent en raison de la rotation du personnel, ou qui sont littéralement recyclés avec des informations critiques à l'intérieur.

Ce ne sont pas des cas rares. Il s'agit de défaillances courantes, coûteuses et souvent évitables qui surviennent lorsque les laboratoires fonctionnent sans systèmes centralisés et intégrés, axés sur l'obtention de résultats tout en minimisant les risques.

Au-delà de la réussite des inspections, la gestion des risques organisationnels vise à protéger votre science, votre personnel et votre avenir. Dans un monde où une seule erreur peut porter atteinte à leur réputation, porter atteinte à la justice ou avoir des conséquences sur la santé publique, les organisations scientifiques doivent voir plus grand et agir plus rapidement lorsqu'il s'agit d'atténuer les risques organisationnels.

Pourquoi vos systèmes constituent votre première ligne de défense

Tu ne peux pas gérer ce que tu ne peux pas voir. Et lorsque l'infrastructure de votre laboratoire repose sur des systèmes déconnectés, ce que vous ne pouvez pas voir peut t'a fait mal.

Le risque prend souvent racine dans les angles morts opérationnels, tels que les contrôles d'équipement manqués, les produits chimiques non suivis, les certifications expirées, les échantillons mal étiquetés et les inspections périmées. Ces problèmes ne sont pas dus à la négligence, mais à l'architecture : l'infrastructure fragmentée et intégrée qui est devenue la norme dans de trop nombreux laboratoires ne parvient pas à fournir les données précises nécessaires pour évaluer et atténuer les risques organisationnels.

C'est pourquoi nous avons construit quelque chose de fondamentalement différent : le SciSure Plateforme de gestion scientifique (SMP). Il regroupe tous les niveaux critiques des opérations des laboratoires (santé et sécurité, inventaire, formation, équipement et données de recherche) au sein d'un écosystème intégré unique. Plus besoin de rebondir entre des systèmes déconnectés ou de recourir à des solutions de contournement. Grâce au SMP, les laboratoires fonctionnent à partir d'une source d'information centralisée : une base commune où les scientifiques, les responsables de la sécurité et les dirigeants restent alignés, informés et gardent le contrôle.

Cette infrastructure connectée atténue les risques organisationnels de trois manières puissantes :

1. Elle améliore la visibilité. Les directeurs de laboratoire, les chercheurs principaux, les équipes EHS, les opérations du laboratoire et la haute direction peuvent voir ce qui se passe dans chaque laboratoire en temps réel. Qu'il s'agisse d'une inspection signalée, d'un problème de stockage de produits chimiques, d'une date limite de formation non respectée ou simplement d'un inventaire des personnes, des lieux et des dangers, rien n'est caché.
2. Elle renforce la traçabilité. De l'achat à la publication, chaque article et chaque action sont enregistrés numériquement et reproductibles. L'inventaire est classé automatiquement. Les expériences sont liées à des protocoles. Les données sont préservées et la responsabilisation est intégrée.
3. Il uniformise la sécurité et la conformité. La formation est enregistrée sur la plateforme, directement liée aux rôles des utilisateurs et aux flux de travail. La gestion des stocks de produits chimiques n'est pas enterrée mais automatisée. La préparation des rapports et des audits fait désormais partie de la routine quotidienne, et non pas une corvée de dernière minute.

Parce qu'il n'y a pas deux organisations ou laboratoires identiques, le SMP est conçu pour évoluer en fonction des besoins de votre organisation. Grâce à des interfaces de programmation d'applications (API) ouvertes et à des fonctionnalités d'intégration personnalisées transparentes, il se connecte à vos outils et à votre infrastructure existants, maximisant ainsi la flexibilité, rendant votre organisation pérenne et réactive face à l'émergence de nouvelles technologies.

L'intelligence ne fonctionne que si l'infrastructure fonctionne

La centralisation de vos outils et de vos données jette les bases de l'avenir. Alors que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique deviennent des réalités pratiques dans les laboratoires scientifiques, les systèmes ont besoin de plus que de connectivité : ils ont besoin de clarté. Et cela commence par des données propres, cohérentes et centralisées pour lutter contre la fragmentation des données et les systèmes cloisonnés.

Sans données propres, même les systèmes les plus sophistiqués alimentés par l'IA sont limités et peuvent introduire de nouveaux risques au lieu de les résoudre. C'est pourquoi l'infrastructure de laboratoire numérique intégrée n'est pas qu'une simple mise à niveau technique, c'est un outil essentiel pour des opérations intelligentes et conscientes des risques.

La plateforme de gestion scientifique SciSure fournit cette base. Toutes les données opérationnelles, de l'inventaire aux inspections, en passant par les dossiers de formation et les journaux d'équipement, circulent via une plateforme unique. Cela signifie que les laboratoires peuvent conserver une visibilité sur les recherches et les expériences, appliquer les protocoles de sécurité, suivre l'activité tout au long du cycle de vie de la recherche et rester prêts pour les audits par défaut.

Une fois ces bases en place, votre laboratoire peut être prêt pour l'avenir en matière d'intégration de l'IA, libérant ainsi le potentiel de :

• Identifiez les tendances en matière de problèmes de conformité entre les sites ou les équipes
• Prévoyez les risques de sécurité en fonction des tendances historiques en matière d'incidents
• Faciliter la classification et la gestion des stocks plus rapides grâce à la reconnaissance d'image
• Priorisez les alertes en fonction de la reconnaissance des formes et des données historiques sur les incidents

Il ne s'agit pas simplement de gains de productivité, mais aussi de mesures d'atténuation des risques. L'IA a le potentiel d'être un partenaire proactif en matière de sécurité, de reproductibilité et de prise de décisions en laboratoire, mais uniquement si l'infrastructure est prête pour cela.

De la conformité réactive à la gestion proactive

De nombreux laboratoires considèrent la conformité comme une tâche périodique, une tâche à laquelle il faut se préparer avant un audit, et non comme une tâche intégrée aux opérations quotidiennes. Mais cet état d'esprit évolue rapidement.

Le contrôle réglementaire s'intensifie dans le monde entier. En mai 2025, un décret exécutif aux États-Unis, »Restaurer une science de référence», une supervision fédérale élargie des laboratoires de recherche, publics et privés. Les agences locales intensifient également leurs efforts : les services d'incendie exigent désormais régulièrement des inventaires chimiques à jour, et les protocoles de biosécurité font l'objet d'une révision plus approfondie à la suite des leçons de l'ère COVID.

Dans ce climat, il ne suffit pas de cocher des cases. Les laboratoires sont tenus de faire preuve d'une surveillance continue, de mesures de protection applicables et d'une traçabilité numérique. C'est là que la conversation passe de la conformité à la gestion. Parce que la vraie question n'est pas « Pouvons-nous réussir un audit ? » C'est « Pouvons-nous garantir l'intégrité de notre science et la sécurité de ceux qui la font ? ».

La gérance signifie connaître vos risques avant qu'un inspecteur ne les signale. Cela implique de mettre en place une infrastructure qui protège votre science avec autant de soin que vous la poursuivez. Et cela implique de reconnaître que le risque organisationnel ne menace pas seulement les opérations des laboratoires, il menace également la confiance du public.

La science résiliente commence par les bons systèmes

Le risque organisationnel n'est pas théorique. C'est opérationnel, financier et parfois existentiel. Et dans les laboratoires d'aujourd'hui, elle est en pleine croissance.

Les laboratoires ne peuvent pas se permettre d'être réactifs. Les risques sont trop importants et les conséquences trop graves. Qu'il s'agisse d'un incident de sécurité, d'un ensemble de données perdu ou d'une approbation retardée, chaque lacune en matière de surveillance mine non seulement votre recherche, mais aussi la confiance dont elle dépend.

La solution n'est pas d'avoir plus d'outils. C'est une meilleure infrastructure.

Chez SciSure, nous pensons que l'avenir de la science dépend de systèmes qui ne se contentent pas de capturer des données, ils les protègent. Des systèmes qui ne se contentent pas de permettre la recherche, mais qui la protègent. C'est pourquoi nous avons conçu la plateforme de gestion scientifique SciSure de A à Z pour les personnes qui en ont besoin, afin de donner aux laboratoires les bases dont ils ont besoin pour travailler plus intelligemment, avancer plus rapidement et réduire les risques à tous les niveaux.

Parce que lorsque les enjeux sont aussi importants, l'infrastructure qui sous-tend votre science est aussi importante que la science elle-même.

Êtes-vous prêt à adopter une approche proactive en matière de risques organisationnels ?

Parlons-en. SciSure est là pour vous aider à créer un environnement de laboratoire plus sûr, plus intelligent et conçu pour l'avenir.

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¹ Sun, D., Gao, W., Hu, H. et Zhou, S. (2022). Pourquoi 90 % des développements cliniques de médicaments échouent et comment les améliorer ? Acta Pharmaceutica Sinica B, 12 (7), 3049—3062. https://doi.org/10.1016/j.apsb.2022.02.002

Et si votre laboratoire numérique vous simplifiait la vie ?

La transformation numérique est censée rendre les laboratoires plus efficaces. Plus conforme. Plus connecté. Mais trop souvent, cela finit par faire le contraire.

Au lieu de résoudre des problèmes, cela ajoute de la complexité : un autre identifiant, un autre flux de travail, un autre outil qui ne convient pas tout à fait. Les scientifiques sont confrontés à une charge administrative supplémentaire. Les responsables de laboratoire perdent en visibilité. La sécurité est considérée comme une question secondaire. La promesse de la numérisation se perd dans un labyrinthe de systèmes disjoints.

Mais il n'est pas nécessaire qu'il en soit ainsi.

Bien conçu, un laboratoire numérique offre non seulement une excellence opérationnelle, mais simplicité opérationnelle. Il s'agit d'un espace où la science, la sécurité et la supervision opérationnelle fonctionnent de manière synchronisée, où les systèmes soutiennent vos scientifiques au lieu de les ralentir. C'est le type de laboratoire que nous construisons chez SciSure : un laboratoire qui n'est pas simplement numérique pour le numérique, mais qui est réellement plus facile à gérer, à gérer et à développer.

C'est le sujet de cet article : comment réussir la transformation numérique des laboratoires. Lisez la suite pour obtenir des conseils pratiques qui vous aideront à éviter les pièges courants, à susciter l'adhésion et à créer une plateforme que toute votre équipe souhaite réellement utiliser.

Commencez par les personnes, pas par les plateformes

La transformation numérique n'est pas simplement une décision technologique, c'est un changement de culture. Et le succès de tout nouveau système dépend de sa capacité à s'adapter aux personnes censées l'utiliser. C'est pourquoi les projets de laboratoire numérique les plus intelligents ne commencent pas par une démonstration du logiciel. Ils commencent par une conversation.

Si vos scientifiques jonglent déjà avec dix systèmes, aucun autre outil ne sera utile. Si les responsables des laboratoires ne voient pas comment le changement peut simplifier la conformité ou accroître la visibilité, l'adoption est bloquée. Et si les équipes EHS se sentent exclues, la sécurité est vouée à rester une question secondaire.

Avant que quoi que ce soit ne soit déployé, rendez-vous dans la salle avec vos scientifiques, vos responsables de laboratoire et vos équipes EHS. Demandez où les choses se dégradent. Où redoublent-ils leurs efforts ? Qu'est-ce qui les ralentit ou les stresse ? À quoi ressemblerait réellement le « mieux » dans leur quotidien ? Ce sont les informations qui devraient façonner votre mise en œuvre. Il ne s'agit pas simplement d'une liste de fonctionnalités, mais d'une carte réelle des besoins, des flux de travail et des frustrations.

Chez SciSure, c'est exactement de cette façon que nous abordons la transformation. Notre plateforme de gestion scientifique (SMP) est conçue pour s'adapter à la façon dont les laboratoires fonctionnent déjà. Qu'il s'agisse de scientifiques enregistrant des expériences, d'équipes EHS chargées de suivre la conformité ou de responsables supervisant les ressources, tout vit dans un environnement partagé, adapté au rôle de chaque utilisateur.

Parce que lorsque votre système reflète la réalité de votre équipe, l'adoption n'est pas quelque chose que vous devez encourager, c'est quelque chose de logique.

Commencez petit, prouvez vite

L'une des erreurs les plus courantes dans la transformation numérique des laboratoires est d'essayer de tout déployer trop rapidement.

Désireux de se moderniser, les laboratoires visent souvent un déploiement complet dès le premier jour, en numérisant chaque flux de travail, en intégrant chaque équipe et en espérant une adoption instantanée à tous les niveaux. Mais lorsque tout change en même temps, même le meilleur système peut avoir l'impression d'être perturbé.

Une approche plus efficace consiste à commencer par un cas d'utilisation unique et significatif. Quelque chose de difficile mais de fort impact : il s'agit peut-être de rationaliser la traçabilité des échantillons, de suivre l'inventaire des produits chimiques ou d'intégrer une formation à la sécurité dans les flux de travail quotidiens. Choisissez un problème qui intéresse votre équipe. Résolvez-le bien. Montrez ensuite les résultats. Ramper. Marchez. Faire du jogging. Courez.

Définissez vos mesures de réussite dès le départ : par exemple, réduire les erreurs de 50 % ou réduire le délai d'approbation de 30 %. Déployez-le tôt auprès d'un groupe cible, célébrez cette victoire, mesurez l'impact, puis utilisez-le pour alimenter la phase suivante. Cette approche renforce la confiance. Cela donne aux scientifiques et aux directeurs de laboratoire une raison de s'engager. Et cela crée un espace pour les commentaires avant de poursuivre la mise à l'échelle.

Chez SciSure, nous avons développé notre plateforme de gestion scientifique pour soutenir cette approche progressive. Les laboratoires peuvent commencer par des fonctionnalités ciblées, qu'il s'agisse d'ELN, de LIMS ou d'EHS, et en ajouter d'autres au fur et à mesure de l'évolution des besoins. Chaque réussite devient un tremplin et non un silo.

Choisissez des outils adaptés à votre façon de travailler

Il n'y a pas deux laboratoires identiques. Pourtant, trop souvent, les logiciels les traitent comme si c'était le cas.

Les systèmes rigides exigent des laboratoires qu'ils s'adaptent à leur environnement, ce qui oblige les équipes à suivre des flux de travail qui ne correspondent pas à leur réalité et à utiliser des outils déconnectés qui n'ont jamais été conçus pour fonctionner ensemble. C'est là que les difficultés commencent : données dupliquées, solutions de contournement maladroites et frustration croissante.

La bonne plateforme de laboratoire numérique devrait faire le contraire. Il doit rencontrer votre équipe là où elle se trouve, puis évoluer avec vous au fil du temps.

C'est pourquoi le SciSure SMP réunit l'ELN, le LIMS, l'EHS et les intégrations dans un environnement unifié, tout en restant suffisamment flexible pour s'adapter à la réalité de votre laboratoire. Vous pouvez configurer les flux de travail, définir l'accès par rôle et intégrer progressivement les fonctionnalités à votre propre rythme.

Et en matière d'intégration, nous ne croyons pas qu'il faille vous enfermer dans un écosystème fermé. Grâce à notre hub de développeurs et à notre place de marché de fournisseurs connectés, SciSure prend en charge des intégrations personnalisées via des interfaces de programmation d'applications (API) ouvertes et des kits de développement logiciel, afin que vos instruments, logiciels et services tiers puissent tous se connecter de manière native. Qu'il s'agisse de capteurs environnementaux, de plateformes d'approvisionnement ou d'outils de surveillance des congélateurs, les données circulent directement dans le système, sans qu'il soit nécessaire de les copier, de les coller ou de les reformater.

Parce que la transformation n'est pas synonyme de disruption. Cela signifie que vous vous sentirez comme chez vous dans votre laboratoire numérique : familier, connecté et conçu en fonction de votre façon de travailler.

N'ajoutez pas de sécurité plus tard, intégrez-la dès le départ

Dans de trop nombreux laboratoires, la sécurité est toujours perçue comme quelque chose que l'on fait au bout du compte, comme boucler sa ceinture de sécurité à son arrivée. C'est considéré comme une corvée de conformité et non comme un élément essentiel du travail scientifique. Et les professionnels de l'EHS sont souvent considérés comme les responsables de l'application, et non comme les facilitateurs. Cet état d'esprit doit changer.

Dans un véritable laboratoire numérique moderne, la sécurité n'est pas quelque chose dont on se souvient à la dernière minute. Il est déjà là : intégré aux flux de travail quotidiens, intégré aux actions de routine et visible pour toutes les parties prenantes sans effort supplémentaire.

C'est le changement que permet SciSure. Notre plateforme intègre l'EHS directement dans les systèmes que les scientifiques utilisent déjà : plus besoin de sauter entre les onglets, de rechercher des formulaires, de listes de contrôle déconnectées. Les évaluations des risques sont liées à des protocoles. La formation à la sécurité est automatiquement attribuée, suivie et renouvelée. L'utilisation de produits chimiques est enregistrée en temps réel. Les enregistrements FDS sont accessibles en un clic.

Les inspections, les audits et les rapports d'incidents ne sont plus des événements isolés, mais des processus continus simplifiés grâce à l'automatisation et à la visibilité basée sur les rôles. Chaque tâche réalisée contribue à créer un environnement plus sûr et plus conforme, sans étapes supplémentaires.

Parce que lorsque la sécurité fait partie du flux, ce n'est pas quelque chose que vous recherchez. C'est quelque chose que vous soutenez.

Planifiez le changement, pas seulement le déploiement

La transformation numérique n'est pas un changement ponctuel. Il s'agit d'un changement dans le fonctionnement de votre laboratoire, et ce changement doit être encouragé.

Trop de projets échouent après leur lancement parce que la gestion du changement n'était qu'une question secondaire. Les équipes n'étaient pas entraînées. La propriété n'était pas claire. Les commentaires n'ont pas été capturés. Et ce qui n'était au départ qu'une innovation est devenu un autre système que les gens contournent. Pour éviter ce sort, intégrez le changement à votre plan dès le départ.

Désignez des champions internes. Définissez qui est propriétaire de quels flux de travail. Créez un espace pour la formation, pas seulement initiale, mais continue. Et choisissez une plateforme qui évolue avec vous, et non une plateforme qui vous enferme dans des flux de travail rigides.

Chez SciSure, nous avons conçu notre plateforme pour évoluer au même rythme que les laboratoires qui l'utilisent. Cela signifie des conseils intégrés au produit, une assistance dédiée à l'intégration et des fonctionnalités qui peuvent être mises en place progressivement en fonction de l'évolution de vos besoins. De notre centre de développement à notre place de marché de fournisseurs, tout est conçu pour favoriser la connexion et l'amélioration continue, et non la complexité au nom de la complexité.

Le changement n'est difficile que lorsqu'on y va seul. Avec SciSure, vous ne l'êtes pas.

Construisez le laboratoire que votre équipe mérite

La plupart des scientifiques n'ont pas choisi cette carrière pour passer leurs journées à cliquer sur des systèmes déconnectés, à rechercher des dossiers de conformité ou à copier des données entre des feuilles de calcul. Mais quelque part en cours de route, c'est devenu la norme. Il n'est pas nécessaire que cela reste ainsi.

Le succès d'un laboratoire numérique ne se définit pas par le nombre de solutions ponctuelles qu'il propose, mais par la qualité de ses systèmes pour les personnes qui le composent. Lorsque vos systèmes sont connectés, que vos flux de travail sont clairs et que vos processus de sécurité sont fluides, tout change. Les scientifiques regagnent le temps. Les responsables de laboratoire bénéficient d'une réelle visibilité. Les équipes EHS cessent de rechercher les problèmes et commencent à les prévenir.

C'est à cela que ressemble la transformation lorsqu'elle est bien menée. Et c'est le type de laboratoire pour lequel le SMP de SciSure a été conçu.

Parce qu'en fin de compte, les outils numériques devraient vous aider à faire ce que vous vous êtes fixé en premier lieu : vous concentrer sur la science, avancer plus vite en toute confiance et construire quelque chose qui dure.

Êtes-vous prêt à simplifier les opérations dans votre laboratoire ?

Parlons-en. La plateforme de gestion scientifique de SciSure est conçue pour simplifier les opérations, fédérer vos équipes et intégrer la sécurité, la science et la supervision dans un seul système connecté.

Entrez en contact pour voir comment nous pouvons vous aider à créer un laboratoire numérique qui fonctionne réellement pour votre personnel.

La plupart des laboratoires modernes supposent que leurs données de laboratoire sont en bon état. Après tout, ils utilisent des systèmes numériques : LIMS, ELN, logiciel d'instrumentation, stockage dans le cloud. Cela signifie sûrement que l'intégrité des données est garantie ?

En réalité, la plupart des laboratoires gèrent un éventail de solutions ponctuelles et d'outils numériques qui ne sont pas connectés. Les données sont cloisonnées. Les flux de travail sont fragmentés. Et ce qui ressemble à un laboratoire numérique cache souvent de graves lacunes en dessous, des lacunes qui peuvent entraîner des incohérences, des erreurs et des pistes d'audit manquantes.

C'est un gros problème. Parce qu'en science, la confiance signifie tout. Qu'il s'agisse de publier des résultats, de partager des données avec des collaborateurs ou de réunir des preuves pour une soumission réglementaire, tout repose sur la confiance dans les données de votre laboratoire.

Si vous continuez à jongler avec des solutions numériques déconnectées, vos données peuvent être menacées, non pas parce que votre équipe fait quelque chose de mal, mais parce que vos systèmes ne peuvent pas suivre le rythme. Dans cet article, nous présenterons cinq menaces souvent négligées qui pèsent sur l'intégrité des données et proposerons des mesures pratiques que tout laboratoire peut prendre pour renforcer le contrôle, réduire les risques et protéger la fiabilité de ses recherches.

1. Outils déconnectés, données de laboratoire fragmentées

De nombreux laboratoires utilisent un ensemble disparate de systèmes numériques : un LIMS pour le suivi des échantillons, un ELN pour les notes d'expériences, une interface d'instrument pour les résultats et un système distinct pour les approbations ou le contrôle qualité. Individuellement, ces outils font leur travail. Mais ensemble ? Souvent, ce n'est pas le cas.

Sans intégration, les données de laboratoire finissent par être réparties sur plusieurs plateformes. Les équipes copient et collent entre les systèmes, saisissent à nouveau les mêmes informations plusieurs fois ou s'appuient sur des solutions de contournement hors ligne pour combler les lacunes. C'est alors que les fissures commencent à apparaître.

Enregistrements incohérents. Horodatages mal alignés. Une version manquante d'un fichier juste au moment où un auditeur en a besoin. Ces problèmes ne sont pas le résultat de mauvaises pratiques, mais les symptômes d'une mauvaise connectivité. Lorsque vos outils ne communiquent pas entre eux, vos données ne circulent pas. Et lorsque les données ne circulent pas, il est difficile de leur faire confiance.‍

Notre recommandation :‍

Investissez dans une plateforme connectée qui unifie vos principaux systèmes (LIMS, ELN, EHS et intégrations) en un seul système où les données circulent de manière fluide. La plateforme de gestion scientifique (SMP) de SciSure est conçue pour faire exactement cela, en aidant les laboratoires à combler les lacunes en matière de données et à maintenir une supervision complète de leurs données de bout en bout.

2. L'accès non contrôlé nuit à la responsabilisation

Dans de nombreux laboratoires, le contrôle d'accès n'est encore qu'une question secondaire. Logins partagés. Mots de passe génériques. Fichiers locaux enregistrés sur les ordinateurs de bureau ou envoyés par courrier électronique entre collègues. C'est faisable, mais c'est risqué.

Sans autorisations utilisateur et pistes d'audit appropriées, vous ne pouvez pas savoir qui a modifié quoi, quand et pourquoi. Et en cas de problème (résultat erroné, fichier manquant ou conflit entre deux versions), vous ne disposez d'aucun moyen fiable de retracer le problème. Ce n'est pas seulement gênant. Cela mine la confiance dans les données de votre laboratoire et crée un risque réel lors d'audits, d'examens d'assurance qualité ou de litiges.

Il ne s'agit pas simplement d'un problème de sécurité. Il s'agit d'un problème d'intégrité des données. Et elle peut même prendre au dépourvu même les laboratoires bien gérés lors d'audits ou d'enquêtes.

Notre recommandation :

Mettez en œuvre des contrôles d'accès basés sur les rôles dans l'ensemble de votre environnement de laboratoire. Assurez-vous que chaque action de l'utilisateur est enregistrée et traçable, grâce à des pistes d'audit claires pour les modifications, les approbations et les transferts de données. Le SMP de SciSure est conçu avec des couches d'autorisation granulaires et une traçabilité intégrée, de sorte que les données de votre laboratoire racontent une histoire claire, de leur création à leur achèvement.

3. Des pistes d'audit qui s'effondrent sous la pression

Il est facile de supposer que votre laboratoire est prêt pour les audits, jusqu'à ce que quelqu'un vous demande des preuves. Trop souvent, les pistes d'audit sont partielles, éparpillées ou dépendent des connaissances individuelles. Fichiers enregistrés sous des noms ambigus. Les approbations de données sont gérées par e-mail. Un document clé qui se trouve sur le bureau d'une personne partie il y a des mois.

Lorsque les auditeurs, les collaborateurs ou les équipes d'assurance qualité demandent comment ou quand une décision a été prise, les données de votre laboratoire devraient parler d'elles-mêmes. Si vous ne parvenez pas à établir une trace claire, vous risquez la non-conformité, des retards dans le projet, voire la perte de l'approbation réglementaire.

Les lacunes en matière d'audit ne sont pas toujours évidentes. Ils s'introduisent par le biais de processus informels, d'outils déconnectés et en partant du principe que quelqu'un d'autre possède le casier judiciaire.

Notre recommandation :

Intégrez la préparation aux audits dans vos flux de travail quotidiens, non pas après coup, mais par défaut. Grâce au SMP de SciSure, chaque point de données, chaque action et chaque approbation sont automatiquement enregistrés et versionnés, de sorte que les données de votre laboratoire sont toujours prêtes à se défendre.

4. Les données de laboratoire vivent en dehors du système

Vous seriez surpris de voir combien de données sont encore stockées hors réseau.

Fichiers cachés sur des disques personnels. Les clés USB ont été transmises entre les membres de l'équipe. Captures d'écran des résultats envoyées par e-mail pour plus de commodité. Même lorsqu'un laboratoire utilise des systèmes numériques, il existe souvent une couche opaque de données non suivies qui existe en dehors de tout environnement contrôlé.

Les risques sont énormes. Lorsque les données ne sont pas capturées dans vos systèmes principaux, elles ne peuvent pas être sécurisées, auditées ou versionnées. Les laboratoires sont donc exposés à des pertes, à des doublons ou à des erreurs d'interprétation, en particulier lorsque des membres clés de l'équipe passent à autre chose ou que les régulateurs frappent à la porte.

Pire encore, cela crée un faux sentiment de confiance. Vous pensez que les données de votre laboratoire sont centralisées et complètes, jusqu'à ce que quelqu'un ait besoin d'un fichier qui n'a jamais été intégré au système.

Notre recommandation :

Facilitez la tâche à votre équipe pour conserver les données de laboratoire là où elles doivent être : sur une plateforme connectée et sécurisée. Le SMP de SciSure prend en charge l'intégration directe des instruments, la saisie centralisée des données et des mécanismes de téléchargement faciles, afin que des données précieuses ne passent pas entre les mailles du filet.

5. Confusion des versions et illusion de contrôle

Les risques liés aux données ne sont pas tous dus à des enregistrements manquants. Parfois, le problème est trop versions, stockées dans des fils de discussion, des dossiers partagés ou téléchargées depuis différentes plateformes. Sans contrôles stricts du cycle de vie, les laboratoires perdent de vue quelle version est la version finale, approuvée ou la plus précise.

Vous avez peut-être mis en place un SOP. Mais lorsque cinq personnes modifient cinq copies d'un même fichier et qu'aucun système ne permet de savoir qui a fait quoi ni quand, ce n'est qu'une question de temps avant que des erreurs ne se produisent. Les décisions critiques sont prises sur la base d'informations obsolètes ou incomplètes. Et personne ne s'en rend compte avant que les résultats ne soient remis en question ou que les flux de travail ne soient interrompus.

Ce type de dérive de version ne fait pas que ralentir les choses, il mine la confiance dans les données de votre laboratoire et affaiblit votre capacité à les défendre.

‍Pas nécessairement.

Traitez le versionnage et la révision des données comme des éléments essentiels de l'infrastructure de votre laboratoire, et non comme des processus secondaires. Le SMP de SciSure assure la gestion des données à source unique avec un historique complet des versions, des flux de travail d'approbation et des journaux d'audit, afin que vous sachiez toujours quel fichier est le bon et pourquoi.

L'intégrité des données ne faiblit pas trop... jusqu'à ce que ce soit le cas

La plupart des échecs en matière d'intégrité ne sont pas dus à une seule erreur dramatique. Ils s'accumulent lentement, en raison de petits oublis, de systèmes déconnectés et de suppositions selon lesquelles tout est « sous contrôle ».

Mais le moment venu, qu'il s'agisse d'un audit, d'une soumission, d'une collaboration, les données de votre laboratoire doivent tenir le coup. Il doit être complet, connecté et défendable.

Cela ne se produit que lorsque vos systèmes sont conçus dans un souci d'intégrité dès le départ.

La plateforme de gestion scientifique de SciSure aide les laboratoires à y parvenir, en unifiant votre LIMS, votre ELN, vos intégrations d'instruments et vos flux de travail de conformité dans un environnement connecté. Plus de silos. Finies les données fictives. Juste des données visibles et reproductibles auxquelles vous pouvez faire confiance.

Êtes-vous prêt à prendre le contrôle de vos données ?

Parlons-en. La plateforme de gestion scientifique de SciSure est conçue pour combler les lacunes en matière d'intégrité et vous donner une visibilité complète sur l'ensemble de votre laboratoire.

Entrez en contact pour découvrir comment nous pouvons vous aider à protéger vos données et les données scientifiques qui les sous-tendent.

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Dans un laboratoire, chaque réactif, chaque échantillon et chaque équipement sont importants. Lorsque les fournitures ne sont pas là où elles devraient être, ou pire encore, lorsqu'elles sont expirées, la recherche s'arrête, les délais s'étirent et les coûts augmentent.

C'est pourquoi efficace gestion des stocks de laboratoire ne se limite pas à « organiser les étagères ». C'est l'épine dorsale de la productivité, de la conformité et de l'intégrité de la recherche.

Le Plateforme de gestion scientifique SciSure (anciennement eLabNext) redéfinit la façon dont les laboratoires gèrent les stocks en allant au-delà des feuilles de calcul et des journaux papier pour adopter un suivi automatisé en temps réel.

Dans ce blog, nous aborderons :

• Qu'est-ce que le matériel de laboratoire ?
• Défis courants en matière de gestion des stocks de laboratoire
• Améliorer la gestion des stocks de laboratoire grâce à des solutions de laboratoire numériques
• Meilleures pratiques pour une gestion efficace des stocks de laboratoire

Poursuivez votre lecture alors que nous explorons les défis associés à la gestion du matériel de laboratoire et discutons de la façon dont des solutions numériques telles que SciSure pour la gestion des stocks peut vous aider à optimiser l'efficience et l'efficacité de votre laboratoire.

Qu'est-ce que le matériel de laboratoire ?

Le stock de laboratoire comprend tous les matériaux et ressources dont dépend votre laboratoire : réactifs, produits chimiques, consommables et équipements. Gérer ce stock ne consiste pas seulement à savoir ce que vous avez sous la main. Cela signifie également :

• Surveillance des tendances d'utilisation pour éviter les surstocks ou les sous-stocks
• Suivi des dates d'expiration pour garantir la qualité et la sécurité
• Gestion des conditions de stockage pour que les matériaux restent utilisables
• Planification de projets à long terme et budgétisation efficace

Sans supervision adéquate, les laboratoires risquent de retarder les projets, de gaspiller des matériaux et d'augmenter les coûts.

Défis courants en matière de gestion des stocks de laboratoire

La gestion des stocks peut faire la réussite ou l'échec d'un projet de recherche. Voici les principaux obstacles auxquels les laboratoires sont confrontés, en particulier lorsqu'ils s'appuient sur des processus manuels :

Surstockage et sous-stockage

Défi: Les laboratoires ont souvent du mal à maintenir le bon équilibre des stocks. Le surstockage se produit lorsque plus de matériaux sont commandés que nécessaire, ce qui entraîne un excédent de stock qui peut expirer avant utilisation. Le sous-stockage, en revanche, se produit lorsqu'un stock insuffisant est commandé, ce qui retarde la recherche ou interrompt complètement les expériences.

Conséquences: Le surstockage entraîne un gaspillage de ressources, car les matériaux excédentaires peuvent devenir obsolètes ou expirer. Cela augmente non seulement les coûts, mais occupe également un espace de stockage précieux. Le sous-stockage peut être tout aussi néfaste, car il peut perturber les délais de recherche et entraîner le non-respect des délais ou des opportunités.

Suivi manuel et erreur humaine

Défi: De nombreux laboratoires s'appuient encore sur des processus manuels pour suivre les niveaux de stock, à l'aide de feuilles de calcul ou même de dossiers papier. Cette méthode est sujette à des erreurs humaines, telles que des erreurs de comptage, des erreurs de saisie de données ou des éléments oubliés.

Conséquences: Des niveaux de stock inexacts peuvent entraîner des problèmes d'efficacité opérationnelle, tels que l'épuisement des fournitures essentielles ou la surcommande de matériaux déjà en stock. Ces erreurs augmentent les coûts et font perdre du temps, car le personnel du laboratoire doit corriger les écarts et s'assurer que les bons matériaux sont disponibles.

Suivi des dates d'expiration

Défi: La gestion des dates de péremption des produits chimiques et des réactifs peut s'avérer difficile, en particulier dans les grands laboratoires disposant de stocks importants. Les matériaux périmés présentent des risques pour la sécurité et peuvent compromettre la qualité des expériences.

Conséquences: L'utilisation de matériaux périmés peut compromettre les expériences, fausser les résultats et présenter des risques pour la sécurité. De plus, l'élimination des matériaux périmés contribue au gaspillage et augmente les coûts d'exploitation.

Processus de réorganisation inefficaces

Défi: Les processus de réorganisation traditionnels impliquent souvent la vérification manuelle des niveaux de stock et la passation de commandes, ce qui peut être lent et sujet à la supervision. Cela peut entraîner des ruptures de stock ou des retards dans la réception des fournitures essentielles.

Conséquences: Des processus de réorganisation inefficaces peuvent perturber les horaires des laboratoires et retarder les expériences, en particulier lorsque les matériaux essentiels ne sont pas disponibles à temps. Cela nuit non seulement à la productivité, mais peut également augmenter les coûts si des commandes urgentes ou une expédition accélérée sont nécessaires.

Ces défis et conséquences communs soulignent l'importance de mettre en œuvre de solides pratiques de gestion des stocks de laboratoire. Un moyen sûr d'y parvenir est de tirer parti de solutions numériques conçues pour améliorer l'efficacité et la cohérence de la gestion des stocks.

Améliorer la gestion des stocks de laboratoire grâce à des solutions de laboratoire numériques

La plateforme de gestion scientifique (SMP) SciSure combine les fonctionnalités ELN et LIMS dans un seul système, donnant aux laboratoires un contrôle total sur les stocks.

Voici comment il transforme la gestion des stocks :

• Suivi automatique des stocks: Supprimez les saisies manuelles. Chaque mouvement de stock est enregistré automatiquement, offrant une précision en temps réel.
• Surveillance en temps réel : Recevez des alertes instantanées en cas de faible stock ou d'approche de la date d'expiration, avant que cela ne devienne un problème.
• Suivi de la date d'expiration : Les rappels automatisés empêchent les réactifs périmés de se retrouver dans les expériences, ce qui permet de préserver les résultats et de réduire les coûts.
• Réorganisation automatique : Définissez des seuils pour les fournitures. En cas de rupture de stock, SciSure génère des bons de commande, ce qui vous permet de ne jamais faire face à des pénuries.

Ensemble, ces fonctionnalités permettent de réduire le gaspillage, les coûts et de respecter les délais de recherche.

Meilleures pratiques pour une gestion efficace des stocks de laboratoire

Même avec une plateforme puissante, la gestion des stocks fonctionne mieux lorsqu'elle est associée à de bonnes pratiques. En voici cinq à prioriser :

1. Réaliser des audits réguliers: Vérifiez la précision du système à l'aide de contrôles physiques programmés.
2. Former correctement le personnel: Assurez-vous que tout le monde sait comment utiliser efficacement la plateforme.
3. Définir des points de réorganisation: définissez des seuils en fonction de l'historique d'utilisation et des délais.
4. Tirez parti des fonctionnalités de reporting: Utilisez les informations recueillies pour affiner les achats et réduire le gaspillage.
5. Mettre en œuvre le FIFO (premier entré, premier sorti): Faites une rotation du stock pour utiliser d'abord les anciens articles et éviter le gaspillage inutile.

Grâce à ces pratiques, les outils numériques apportent encore plus de valeur.

Faire le plein de succès

Une mauvaise gestion des stocks peut faire échouer même les meilleures recherches. En associant des pratiques intelligentes au SciSure SMP, les laboratoires disposent d'un système fiable et automatisé qui garantit que les matériaux sont toujours disponibles, sûrs et prêts à être utilisés.

Du suivi automatique des stocks aux alertes d'expiration et à la réorganisation des commandes, SciSure permet aux laboratoires de fonctionner en toute confiance, efficacité et contrôle.

Êtes-vous prêt à améliorer la gestion des stocks de votre laboratoire ? Découvrez par vous-même les avantages de la gestion numérique des stocks grâce à une démonstration personnelle gratuite.

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Publié à l'origine le 17 octobre 2024. Edité le 11 août 2025.

What made you get into science?

You probably didn’t imagine a future spent buried in spreadsheets, logging into ten different tools, or chasing inventory approvals. You didn’t think about hours spent formatting compliance reports, chasing different departments, or spending half your time trying to find missing data.

Let’s face it—you didn’t get into science for the admin. But somehow, that’s where the journey led. Somewhere along the way, science became paperwork. Discovery turned into red tape. Curiosity took a backseat to compliance.

At SciSure, we believe it’s time to change that.

Science has a workflow problem

Today’s labs are bursting with digital tools—ELNs, LIMS, inventory management software, EHS platforms, procurement systems—but most of them don’t talk to each other. These single-point solutions were designed to address one aspect of the puzzle, not the entire picture.

If a scientist needs to run an experiment, they might need to check three siloed databases, coordinate with two departments, and track down someone in procurement—all before they even pick up a pipette.

Lab operations and EHS teams are equally overwhelmed. They’re working tirelessly to support the science, but with little visibility into what’s happening across the labs, and little time to chase down missing data or out-of-date records. Instead of being proactive, they’re stuck in a constant cycle of reactive problem-solving.

It’s chaotic. It’s inefficient. But most of all, it’s not what the Scientist Experience should feel like.

As I said to a room full of scientists at a recent event:

“Close your eyes and think back to the moment you decided to become a scientist. Did you picture spending half your time on admin work?” 

The room responded with an odd kind of laughter, not because it was funny. Because it was real. Because every person there felt the pain. And the worst part? We’ve all accepted it as usual. But normal doesn’t mean acceptable—and at SciSure, we’re here to challenge that.

Introducing SciSure’s Scientific Management Platform

We’re not here to add another tool to the pile. We’re here to replace the pile with something new. Something comprehensive. Something built from the ground up for the people who actually use it.

SciSure is the result of a bold, deliberate merger between two established names in digital lab technology: eLabNext, long respected for its ELN and LIMS capabilities, and SciShield, a trusted leader in EHS, compliance, and lab safety. By combining our offerings, we have become the first platform to connect the whole triangle of scientists, lab operations, and EHS in one unified system. No silos. No disconnects. No handoffs between incompatible tools.

Welcome to the Scientific Management Platform (SMP): a true home base for the modern lab. A place where every part of your day—from experiment planning to procurement to training reminders—is connected, visible, and easy to manage.

‍Most of us can still remember. It wasn’t just a subject at school—it was a spark. A moment. You saw something under a microscope that made the invisible visible, read about a medical breakthrough, or started asking questions that nobody had the answers to. And you thought: “I want to do this. I want to change the world.”
As a result, lab staff today spend hours toggling between platforms, re-entering the same data multiple times, or emailing colleagues for updates that are buried in someone else’s system. Compliance logs reside in one system, while inventory records are stored in another. Safety training records might be tracked in spreadsheets that only one person knows how to access. 

• One login instead of ten.
• One interface instead of half a dozen.
• One continuous experience, where your experiment, your materials, your inventory, your compliance, and your safety are all part of the same workflows.
• A digital marketplace of pre-built integrations and add-ons for the tools you trust.

At the heart of SciSure is something we call the Scientist Experience (SX). While most platforms focus on generic “user experience (UX)”, we’ve gone further. SciSure is purpose-built for science, with workflows, functionality, and connectivity that feel intuitive to researchers, not retrofitted for them. This isn’t consumer-grade UX repackaged for the lab—it’s a purpose-built experience designed to support the way scientists actually work.

No more jumping between disconnected systems. No more missing data, miscommunications, or duplicative admin.

Just science. Streamlined and reproducible.

We’ve brought ELN, LIMS, EHS, inventory, procurement, and safety into one system to create the first truly end-to-end SMP because scientists deserve better. Because the science itself depends on it.

Operational simplicity, not complexity

In the biopharma world, you hear a lot about “operational excellence.” But let’s be honest—too often, that “excellence” looks like a long and complex roadmap, a multi-year digital transformation strategy, and a small army of consultants and resources just to get started. 

I, for one, prefer the term operational simplicity. Improving your lab shouldn’t be overwhelming. It shouldn’t require ripping everything out and starting from scratch. And it definitely shouldn’t mean waiting years to see value.

You should be able to start today. Start with what matters most—maybe that’s digitalizing your protocols, automating your inventory management, bolstering your safety workflows, or getting a grip on training compliance. Start where the pain is loudest. And then build from there. 

With SciSure, you don’t need to onboard everything at once. Our platform is modular, scalable, and flexible, so you adopt what you need, when you need it. You grow at your own pace, with solutions that you will never outgrow as you scale. 

You control the pace. You control the priorities. You control the controllables.

That last line is something I’m always saying to our team—and to our customers. Because in an industry that’s dealing with economic pressure, regulatory uncertainty, and tightening budgets, you can’t control the chaos out there.

But you can control how your lab operates. You can build a system that’s efficient, compliant, and delivers proven ROI—without needing a complete overhaul every time something shifts. Simplicity isn’t a shortcut. It’s a strategy, and it’s one I’m proud to stand for.

Safety that’s built in—not bolted on

Too often, lab safety is treated like an afterthought. It’s like buckling your seatbelt when you’ve already arrived at your destination—performative, reactive, and, frankly, too late. It’s a bit of a “check the box” exercise.

In many labs, safety is something scientists ‘remember’ to do right before someone checks in. Training reminders get lost in junk email inboxes. Chemical inventories get updated days after the work is done. Compliance audits spark frantic document hunts. Meanwhile, EHS teams, instead of being proactive partners, become the bad guys chasing people down.

That’s not a people problem. That’s a system problem. And I’ve seen the consequences firsthand.

An early part of my career was in protective apparel, where I designed lab coat safety programs for complex research centers. I learned of a heartbreaking story of a young researcher who never made it home after a lab accident. It felt like we could have done so much more to protect her and others. I remember asking, “Why aren’t we fixing this?” The answer shocked me: “Because it’s research. We can’t always make scientists follow the rules.”

But instead of blaming the scientists, I asked a different question: “Why aren't they following the rules?” 
What I found changed everything for me. The PPE wasn’t built for them. It was uncomfortable, impractical, and designed without their input. So my team and I redesigned it from the ground up and made it readily accessible, including a special fit for women. Today, that flame-resistant lab coat is widely used in labs all over the world. Not because we mandated safety, but because we built it for people who needed to wear it. Built by scientists, for scientists.

That experience shaped everything I do. At SciSure, we’ve taken the same approach.

We asked:

• Why are scientists overwhelmed?
• Why does EHS feel like a nuisance instead of a partner?
• Why is lab ops always chasing problems instead of preventing them?

Now we are building the platform to fix it. With the Scientific Management Platform, safety and compliance are no longer bolted on at the end—they’re built in from the start: Training alerts live in your home base, right where you log your experiments. Hazards drive requirements for safety procedures and training. EHS gets visibility without needing to micromanage and nag scientists for updates. 

With our SMP, lab operations, EHS, and scientists aren’t on separate teams anymore. They’re part of one connected system, supporting each other in real time. We’re not perfect, and we won’t pretend to be. But we’re listening. We’re building. And we’re solving a problem that no one else has had the guts to take on. 

Because true safety shouldn’t slow science down. It should set it free.

The future of the Scientist Experience (SX)

Imagine a lab where scientists don’t dread admin days. EHS isn’t the bad guy. Ops isn’t stuck chasing down updates, and every part of your research journey is connected, compliant, and reproducible. Imagine a system that offers pre-built integrations and add-ons with tools you already use and trust.

That’s what we’re building.

Not because it’s easy. But because it’s necessary. Because great science deserves to be scalable and reproducible. Because patients are waiting, and because somewhere, a young scientist believes she can change the world.

Let’s help her achieve it. 

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L'inventaire n'est peut-être pas la partie la plus prestigieuse du travail de laboratoire, mais c'est l'une des plus importantes. Sans les réactifs, les échantillons et l'équipement appropriés, la recherche est bloquée. Pire encore, une mauvaise gestion des stocks peut entraîner un gaspillage de ressources, des risques pour la sécurité et même des résultats compromis.

La bonne nouvelle ? Des plateformes telles que la plateforme de gestion scientifique (SMP) SciSure (anciennement eLabNext) aident les laboratoires à dépasser les carnets de bord papier obsolètes, en les remplaçant par des systèmes automatisés et rationalisés qui assurent le bon déroulement des opérations.

Dans ce blog, nous mettrons en avant :

• Pourquoi une gestion efficace des stocks est essentielle
• En quoi consiste la gestion des stocks des laboratoires
• Meilleures pratiques pour la gestion des stocks des laboratoires
• Les avantages de la numérisation de la gestion des stocks de votre laboratoire

Une gestion rigoureuse des stocks doit être la pierre angulaire de toute opération de laboratoire réussie. Malgré cela, de nombreux laboratoires continuent d'utiliser des méthodes obsolètes, telles que la journalisation des stocks sur papier, ce qui entraîne des inefficacités, du gaspillage et des erreurs potentielles. Les solutions numériques de pointe, telles que SciSure, révolutionnent la façon dont les laboratoires gèrent et suivent leurs ressources.

Êtes-vous prêt à maîtriser l'art de la gestion des stocks de laboratoire ? Lisez la suite pour découvrir nos meilleures pratiques et nos meilleurs conseils pour vous aider à optimiser l'organisation, l'efficacité et les économies de coûts de votre laboratoire.

Pourquoi une gestion efficace des stocks est-elle essentielle ?

Une gestion efficace de l'inventaire des laboratoires est à la base de la réussite des opérations quotidiennes des laboratoires. Il donne au personnel du laboratoire un accès simplifié aux ressources nécessaires, minimise le gaspillage et réduit les coûts, tout en améliorant la productivité globale du laboratoire. En normalisant l'infrastructure et les processus d'inventaire, les laboratoires peuvent préserver l'intégrité de la recherche en garantissant une organisation, un stockage et une application cohérents des réactifs et des matériaux.

L'optimisation de l'efficacité des systèmes de gestion des stocks est essentielle pour une grande variété d'environnements cliniques et de laboratoires. Qu'il s'agisse de biobanques, de laboratoires de recherche universitaires, d'organismes de recherche sous contrat, de laboratoires commerciaux ou de services de pathologie hospitaliers, la gestion normalisée des stocks est essentielle pour garantir la robustesse et la fiabilité des opérations des laboratoires.

En quoi consiste la gestion des stocks des laboratoires ?

À la base, la gestion des stocks couvre tout, de l'approvisionnement et de l'étiquetage au stockage et à la surveillance du matériel de laboratoire. Cela inclut :

• Suivi des niveaux de stocks de réactifs et d'échantillons
• Commander et réorganiser des fournitures
• Garantir des conditions de stockage appropriées
• Documentation des dates d'utilisation et d'expiration

Le défi ? Les journaux de bord et les feuilles de calcul manuels sont lents, sujets aux erreurs et difficiles à adapter. C'est pourquoi de nombreux laboratoires se tournent vers un Plateforme de gestion scientifique pour une précision, une efficacité et un contrôle accrus.

Meilleures pratiques pour la gestion des stocks des laboratoires

Des avantages substantiels peuvent être obtenus en instaurant un solide régime de gestion des stocks de laboratoire. En adoptant ces bonnes pratiques, vous pouvez non seulement garantir un flux opérationnel plus fluide au sein de votre laboratoire, mais également atténuer de manière significative les erreurs potentielles, améliorer la conformité en matière de sécurité et réaliser des économies considérables.

1. Effectuer des contrôles de stock/d'inventaire réguliers

Des contrôles de stocks réguliers permettent de maintenir l'équilibre des stocks du laboratoire, empêchant ainsi l'accumulation d'articles inutiles, tout en identifiant ceux qui sont périmés ou sur le point d'expirer. Cette pratique est cruciale car les matériaux périmés peuvent entraîner des interruptions de la recherche et l'échec des expériences. Ainsi, un contrôle constant des stocks peut minimiser le gaspillage, optimiser l'utilisation du budget et aider à maintenir le contrôle de la qualité dans le laboratoire.

2. Étiquetage et documentation précis

Un étiquetage et une tenue de registres approfondis sont essentiels au bon fonctionnement du laboratoire. Lorsqu'elles sont mal gérées, les erreurs d'étiquetage peuvent entraîner la contamination des échantillons, une mauvaise utilisation des matériaux et d'autres erreurs coûteuses. Une documentation et un étiquetage appropriés peuvent améliorer de manière significative la reproductibilité et la fiabilité de la recherche et, en fin de compte, préserver l'intégrité des travaux d'un laboratoire.

3. Garantir des conditions de stockage appropriées

Le stockage des réactifs et des échantillons dans des conditions optimales est essentiel pour préserver leur intégrité. Cela comprend l'adoption de bonnes pratiques de gestion des entrepôts frigorifiques, telles que le dégivrage régulier, la rotation des étagères et l'évitement de grands espaces vides dans les réfrigérateurs. Il est essentiel de surveiller les délais de stockage des matériaux sensibles, car ils peuvent devenir inutilisables en raison de l'exposition à la chaleur, au froid ou à l'humidité.

4. Utilisez une politique du premier entré, premier sorti

Utiliser d'abord des stocks plus anciens réduit le risque de devoir jeter les articles périmés et permet de gérer les coûts de manière plus efficace. Ce système garantit que les matériaux sont utilisés dans l'ordre dans lequel ils ont été reçus, réduisant ainsi le gaspillage et garantissant que tous les articles sont utilisés avant leur date de péremption.

5. Adoptez une plateforme de gestion scientifique

Les systèmes d'inventaire numérique des laboratoires offrent une solution prête à l'emploi pour le suivi et la gestion de l'inventaire des laboratoires. En numérisant la gestion des stocks de votre laboratoire, vous pouvez facilement surveiller l'utilisation des matériaux, les niveaux de stocks et les expirations. Les plateformes DAA telles que SciSure automatisent le suivi des stocks, les alertes d'expiration et les achats, minimisant ainsi les erreurs humaines tout en augmentant l'efficacité.

Pourquoi la gestion numérique des stocks gagne à chaque fois

La numérisation est de loin le moyen le plus efficace de garantir que la gestion des stocks de votre laboratoire reste efficace et durable.

Grâce aux fonctionnalités LIMS de SciSure, vous pouvez gérer sans effort tous les aspects du suivi des stocks, de l'approvisionnement et des contrôles des stocks au suivi du stockage et de l'utilisation. Avec un système numérique intelligent robuste en place, votre laboratoire disposera d'une base solide pour des résultats de recherche réussis et des flux de travail rationalisés. Des petits laboratoires en démarrage aux grandes institutions, SciSure peut être adapté à vos besoins spécifiques.

Examinons certaines des fonctionnalités numériques intelligentes qui peuvent dynamiser les processus de gestion des stocks de votre laboratoire :

Visualisez l'ensemble de votre inventaire

Les systèmes de gestion des stocks de laboratoire vous aident à visualiser numériquement l'ensemble de votre inventaire de laboratoire, ce qui facilite la navigation et la localisation des échantillons et des spécimens dans votre configuration de stockage de laboratoire. Offrant une plate-forme centralisée pour toutes les informations d'inventaire clés, y compris le suivi des échantillons, les emplacements de stockage, les niveaux de stock et les informations d'approvisionnement, les systèmes de gestion des stocks des laboratoires permettent à tout le personnel du laboratoire d'accéder à des données de stockage précises et à jour en temps réel.

Rationaliser les processus d'approvisionnement

L'achat manuel des principaux réactifs de laboratoire peut être fastidieux, en particulier lorsque plusieurs fournisseurs sont impliqués. Avec le bon système de gestion des stocks de laboratoire en place, vous pouvez rationaliser vos procédures d'approvisionnement en automatisant les achats lorsque les niveaux de stock atteignent une valeur prédéfinie. Cette fonctionnalité permet d'améliorer la rentabilité tout en réduisant les retards potentiels dans les processus de laboratoire. De plus, le stockage numérique de toutes les informations relatives aux achats permet de minimiser les commandes incorrectes dues à une erreur humaine.

Bénéficiez de l'automatisation des codes-barres

L'un des avantages les plus importants de la numérisation de la gestion des stocks de votre laboratoire est la mise en œuvre de la technologie des codes-barres. Grâce à des solutions numériques telles que notre SciSure SMP, vous pouvez rapidement générer des codes-barres pour tous vos matériaux et équipements de laboratoire, en rationalisant le suivi, la surveillance de l'utilisation et en facilitant les processus de réapprovisionnement automatisés. L'automatisation des codes-barres réduit considérablement le temps consacré aux contrôles manuels des stocks.

Réalisez une biobanque augmentée

Les biobanques, qui stockent des échantillons biologiques à des fins de recherche et de diagnostic, nécessitent une gestion d'inventaire robuste. Avec un LIMS, les biobanques peuvent améliorer les processus en numérisant l'étiquetage et le suivi des échantillons, les conditions de stockage optimales, les exigences de passage des cellules, etc.

Personnalisez les rôles et les autorisations des utilisateurs

En intégrant des systèmes de gestion des stocks dans votre laboratoire, vous pouvez attribuer des rôles et des autorisations aux utilisateurs individuels, en veillant à ce que seul le personnel autorisé ait accès aux informations sensibles et aux capacités d'approvisionnement. Cette fonctionnalité permet de préserver l'intégrité des données et de minimiser le risque d'utilisation non autorisée ou d'égarement de matériaux de valeur.

Réduire les temps d'arrêt des instruments

Les équipements et instruments de laboratoire sont des actifs précieux qui nécessitent une maintenance et une gestion minutieuses pour garantir leur longévité. Grâce aux systèmes de gestion des stocks de laboratoire, vous pouvez surveiller numériquement l'utilisation des instruments, les calendriers de maintenance et les données d'étalonnage. Cette fonctionnalité permet à votre laboratoire de réduire les temps d'arrêt des instruments dus à des dysfonctionnements imprévus tout en garantissant des performances optimales.

Bénéficiez de fonctionnalités supplémentaires grâce à la connectivité ELN

SciSure propose des fonctionnalités LIMS et ELN sur une interface unique. Cette intégration permet de connecter des échantillons et des réactifs aux données d'étude, ce qui facilite la connectivité des données, des pistes d'audit robustes et une récupération des données plus facile. Grâce à la connectivité ELN, votre laboratoire peut améliorer ses processus de contrôle qualité, simplifier la collaboration et rationaliser les flux de travail de recherche.

C'est le moment de passer au numérique ?

Les journaux de bord papier périmés ne peuvent pas répondre aux exigences des laboratoires modernes. La plateforme de gestion scientifique SciSure simplifie non seulement le suivi des stocks, mais protège également l'intégrité de la recherche, réduit les coûts et permet à votre équipe de se concentrer sur ce qui compte le plus : la science.

Êtes-vous prêt à découvrir comment SciSure peut transformer la gestion des stocks de votre laboratoire ? Réservez une démo gratuite dès aujourd'hui

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Publié initialement le 4 octobre 2024. Edité le 29 juillet 2025.

Trust is the currency of science.

Whether you’re publishing results, submitting regulatory data, or developing new therapeutics, the confidence others have in your data determines how far it can go. And that confidence—research integrity—doesn’t just come from good intentions. It comes from robust systems.

Too often, we treat integrity as a people issue. We focus on protocols, training, or maybe ethics. All important. But after decades working with labs of every size and discipline, I’ve seen something else at play: when your systems are fragmented, your integrity is at risk—even when your people do everything right.

In many labs, data still lives across a messy patchwork of systems—an ELN here, a spreadsheet there, paper records in a binder. Teams copy and paste data across platforms, version control becomes guesswork, and no one’s quite sure what the “final” version is.

When an auditor asks for proof of compliance or a collaborator needs to validate results, you realize how much depends on assumed knowledge and goodwill. And when people move on, or mistakes surface, the fragility of those systems becomes painfully clear.

That’s why I believe system integrity is the backbone of research integrity—and why connected lab platforms are no longer a nice-to-have, but a scientific necessity.

When systems undermine science

Research integrity doesn’t fail all at once. It erodes quietly, through disconnected point solutions, manual data transfer and systems that were never designed to work together.

I’ve walked into labs with world-class researchers using cutting-edge instrumentation—only to find their data pipelines held together with nothing more than good intentions. It’s not because they don’t care. It’s because the systems around them haven’t kept pace with the demands of modern science.

Disconnected platforms; siloed ELNs, standalone LIMS, inventory tools that don’t talk to safety systems—all create invisible fault lines. Data gets duplicated or lost. Metadata goes missing. It becomes impossible to trace the full lifecycle of a sample or reconstruct the context behind a result.

And when that happens, the consequences are real. Reproducibility suffers. Internal reviews stall. Regulatory submissions take longer and carry more risk. Worse still, you lose confidence—not just in your systems, but in the science itself.

For organizations working in regulated environments, the stakes are even higher. Incomplete audit trails, missing version histories, or informal approvals can mean non-compliance, rejected submissions, or reputational damage.

These aren’t edge cases. They’re everyday realities in labs that haven’t yet joined up their data infrastructure. And they represent a quiet threat to the very thing science depends on most: trust.

What research integrity actually looks like

Too often, research integrity gets framed as either a matter of ethics or a matter of compliance—something enforced through training or checked off in audits. But in real-world lab environments, it comes down to something more fundamental: can your infrastructure support consistent, trustworthy science?

That infrastructure isn’t just software. It’s the entire operational system that governs how data is generated, recorded, shared, and reviewed. It includes your ELN, LIMS, EHS system, instrument integrations, user permissions, approval chains, and how all of those components interact.

In labs with strong system integrity, research integrity is built-in. You don’t have to rely on memory, trust, or double-checking a spreadsheet—because the process itself ensures traceability, reproducibility and control at every step.

Here’s what it looks like in practice:

• Protocols are version-controlled and digitally signed by authorized users

• Sample records are automatically linked to test results, instruments, and reagents used

• Every action is timestamped and traceable across users and systems

• Permissions and role-based access prevent accidental edits or data leaks

• Metadata—like experiment conditions or instrument settings—is captured automatically, not added after the fact

It’s about more than preventing fraud. It’s about preventing drift—those subtle gaps between what was planned, what was done, and what gets reported. When those gaps widen, reproducibility breaks down. When they close, trust scales.

And this matters whether you’re running a small academic group or a global R&D program. Because sooner or later, someone outside your team—an auditor, a collaborator, a regulator—will ask: can we rely on this data?

Research integrity means being able to say “yes”, and being able to show it, systemically. That’s exactly what we’re building at SciSure: a connected home base for the lab where trust, traceability, and transparency aren’t bolted on—they’re built in.

The value of system integrity

Research integrity is often treated as an outcome—as something measured by reproducibility, accuracy or audit success. But behind all those metrics is a more foundational truth: you can’t deliver research integrity unless your systems are built to support it.

This is where system integrity comes in. It’s not about individual tools. It’s about how your tools work together to preserve the full lifecycle of your data: generation, approval, storage, access and re-use.

Labs with strong system integrity can trace every data point back to its origin—who captured it, how it was reviewed, and where it’s stored. Their workflows don’t rely on individuals to go the extra mile; they’re embedded in the platform. And when regulations evolve or new technologies are introduced, those systems adapt, because they were designed with change in mind.

System integrity isn’t an add-on—it’s the architecture. And in our experience, when you get that right, research integrity stops being a problem you fix—and starts being something you can trust.

Turning risky into resilient

Disconnected systems don’t just slow things down—they erode confidence. When your ELN, LIMS, EHS system and instrument data all live in separate silos, the gaps between them become places where integrity fails: a missing sample ID, an overwritten protocol, a spreadsheet with no owner.

That’s why connected platforms are so essential—not just for operational efficiency, but for resilience. When systems are joined up, workflows become transparent. Data becomes trustworthy. Compliance becomes routine, not reactive.

At SciSure, we’ve built our Scientific Management Platform (SMP) around that principle. It brings together the critical building blocks of research management—ELN, LIMS, EHS, inventory, sample tracking, regulatory workflows and audit logs—into one coherent, cloud-native environment.

Within the SMP, system integrity is more than a principle—it’s a set of connected capabilities designed to make compliance and reproducibility seamless. That includes:

• Automated sample lineage tracking across collection, processing, and storage

• Embedded compliance checkpoints aligned with 21 CFR Part 11, GxP, and ISO 17025

• Configurable approval chains with full digital audit trails

• A unified environment where ELN, LIMS, and EHS modules speak the same language

• Scalable SDK-based integration, allowing labs to evolve without losing traceability

But just as importantly, the SMP isn’t rigid. Every lab works differently. That’s why we offer both a growing library of ready-to-use integrations and a developer Software Development Toolkit that supports custom workflows, instrument integrations and data pipelines. You’re not stuck working around the platform—you shape it around how your lab already works.

And when your systems are this connected, integrity becomes effortless. You’re no longer relying on tribal knowledge to chase down files or verify data lineage. It’s all there—verifiable, reproducible and ready to stand up to scrutiny.

Research resilience starts here. Not with good intentions or paper-based processes, but with infrastructure that’s designed to make trust scalable.

Research integrity is in your hands

Research integrity isn’t just about what happens at the bench—it’s about what happens behind the scenes. The tools, the workflows, the handoffs, the audit trails. If those systems are fragile, no amount of rigor at the surface can compensate for what’s missing underneath.

That’s why integrity has to start at the system level. When your infrastructure supports consistency, traceability and compliance by default, research integrity becomes scalable. Defensible. Repeatable. It becomes a property of your lab—not just the people in it.

At SciSure, we believe that good science needs good systems. And we’ve built our platform to help labs create the kind of environment where integrity thrives—now and in the future.

If you’re serious about protecting the trustworthiness of your research, start by asking: do your systems support the science you stand behind?

Ready to future-proof your lab’s integrity? Contact us to see how SciSure can help you unlock the system your science deserves.

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Les opérations de laboratoire sont un travail composé d'innombrables pièces mobiles. C'est vous qui recevez le message de 6 heures du matin concernant un congélateur cassé. Celui qui répond aux e-mails tardifs concernant des réactifs manquants. Celui qui traque les rapports d'inventaire des produits chimiques en retard. C'est vous qui êtes coincé entre les deux : vous essayez de garder les scientifiques sur la bonne voie, de satisfaire l'EHS et d'atteindre les objectifs fixés par l'administration.

Et voici la vérité : votre travail n'est pas un travail unique. Il fait vingt ans. Vous êtes à la fois scientifique, résolveur de problèmes, responsable de la sécurité, coordinateur de l'équipement, spécialiste des achats, responsable du suivi de la conformité, et oui, pompier. Tous les jours Tout le temps.

J'ai discuté avec suffisamment de dirigeants de LabOps pour savoir que le « multitâche » ne suffit même pas. L'une des premières questions que je me pose lorsque je rencontre quelqu'un à LabOps est la suivante : combien de chapeaux portez-vous ? Et à chaque fois, ils se contentent de rire ou de lever les yeux au ciel. Parce qu'ils connaissent déjà la réponse : trop.

Une personne m'a récemment dit : « Si je pouvais simplement retirer un chapeau, un seul, je serais bien plus utile à mes scientifiques. » Cela m'a marqué. Parce que cela révèle une vérité plus profonde concernant votre rôle : vous êtes le moteur opérationnel du laboratoire, celui qui fait avancer la science, celui qui veille à ce que la recherche ne s'arrête pas. Et pourtant ? Vous êtes souvent incapable de vous rendre au travail qui fait bouger les choses.

On s'attend à ce que vous soyez la colle, c'est-à-dire la liaison entre les scientifiques, l'EHS, les fournisseurs, les installations, le service informatique, etc., mais personne ne vous a fourni les outils nécessaires pour assurer la cohésion du tout. Ce n'est pas de ta faute. C'est la faute du système.

Nous avons normalisé le dysfonctionnement

La plupart des laboratoires que je rencontre jonglent avec un nombre impressionnant de systèmes : il existe une application pour les inspections. Une feuille de calcul matricielle de formation. Un lecteur cloud pour les commandes. Un classeur numérique pour les feuilles FDS qui n'a pas été mis à jour depuis des mois. Quelqu'un enregistre toujours les produits chimiques dans une feuille Excel. Et pourtant, tout le monde est censé fonctionner comme une équipe performante.

Les scientifiques sont dans leur propre zone et se concentrent sur la réalisation d'expériences. L'EHS n'est pas en mesure de garantir la sécurité et la couverture réglementaire sans avoir une visibilité totale sur les données dont ils ont besoin pour se préparer aux audits. Les LabOps sont souvent pris entre les deux, censés faire en sorte que tout fonctionne. On nous a fait croire que cet écosystème fragmenté était normal. Le fait de regrouper dix outils et de les appeler « transformation numérique » ne représente que le coût de la science.

Mais ce n'est pas normal. C'est juste le statu quo, et il n'est pas respecté.

Nous n'avons pas besoin de plus de complexité. Nous avons besoin de simplicité opérationnelle.

Dans le secteur biopharmaceutique, un mot à la mode circule depuis des années : « excellence opérationnelle ». Vous pouvez le voir dans les diaporamas. Écoutez-le lors des réunions stratégiques. Des départements entiers sont construits autour de cette quête.

Mais je dois être honnête : quand je vois la feuille de route typique pour y parvenir, j'ai les yeux glacés. Pas parce que ce n'est pas bien intentionné. Mais parce qu'il est conçu pour un monde où vous disposez d'un temps illimité, d'une douzaine de chefs de projet et de plusieurs années pour transformer vos systèmes.

LabOps ne vit pas dans ce monde. La plupart des laboratoires n'ont pas besoin d' « excellence », ils ont besoin de quelque chose qui fonctionne aujourd'hui. C'est pourquoi, chez SciSure, nous défendons quelque chose de nouveau : la simplicité opérationnelle. Et nous avons créé la première plateforme qui le fournit réellement, de bout en bout. Nous ne sommes pas là pour ajouter un autre outil à la pile. Nous sommes là pour remplacer la pile contenant quelque chose construit à partir de zéro pour les personnes qui l'utilisent réellement.

Le Plateforme de gestion scientifique (SMP) est un système unique en son genre qui réunit les scientifiques, les LabOps et l'EHS sous un même toit. Non pas en tant qu'utilisateurs du même outil, mais en tant que collaborateurs au sein d'un écosystème partagé. Fruits de la fusion stratégique entre deux leaders de confiance, ElabNext, connue pour ses logiciels ELN et LIMS, et SciShield, réputée pour ses solutions EHS, de biosécurité et de sécurité chimique, nous travaillons d'arrache-pied pour proposer quelque chose que personne d'autre n'avait la conviction de faire :

Une véritable solution de bout en bout. Une base d'attache pour l'ensemble de l'organisation scientifique.

• Un seul identifiant. Une seule interface. Un seul système qui relie la recherche, l'inventaire, la sécurité, la conformité et les rapports réglementaires.
• Tableaux de bord intuitifs pour les scientifiques, l'EHS et les LabOps, adaptés à leurs besoins.
• Workflows de sécurité et de conformité intégrés—pas de poursuites, pas de bolt-ons, pas de « oups, nous avons oublié de suivre l'entraînement ».
• Un design modulaire qui vous permet d'adopter ce dont vous avez besoin aujourd'hui et de vous développer lorsque vous êtes prêt.

Avec le SMP, vous ne vous connectez pas à 10 outils. Vous n'êtes pas en train de saisir à nouveau des données ou de les transcrire entre des systèmes qui ne peuvent pas communiquer entre eux. Vous n'êtes pas en train de bricoler des solutions de contournement juste pour faire fonctionner votre laboratoire. Tu travailles simplement. En toute confiance. De manière transparente. En collaboration.

Et c'est le pouvoir de simplicité opérationnelle: cela vous donne le contrôle. Contrôlez vos flux de travail. Contrôlez vos données. Maîtrisez votre temps. Dans un monde en constante évolution (changements de financement, mises à jour réglementaires, rotation du personnel), vous ne pouvez pas contrôler le chaos. Mais vous pouvez contrôler les éléments contrôlables. C'est ce que SciSure est là pour vous aider à faire.

Notre objectif chez SciSure n'est pas de forcer tout le monde à suivre le même flux de travail. Il s'agit de connecter leurs silos de manière logique, afin que LabOps n'ait pas à être le traducteur, le tampon ou la personne qui copie les données d'un système à un autre.

Les scientifiques veulent travailler dans leur environnement. L'EHS a besoin de données fiables. LabOps a besoin de visibilité sur les deux plans. Nous développons SciSure pour rendre cela possible : permettre à chacun de bien faire son travail, tout en veillant à ce qu'il soit connecté en arrière-plan là où cela compte.

De la recherche des problèmes à leur prévention

Je l'ai entendu maintes et maintes fois : LabOps vit en mode réactif. Vous passez d'une tâche à l'autre, vous ne rattrapez jamais votre retard, vous réagissez toujours. Il n'y a pas de place pour penser à l'avance, encore moins pour optimiser, élaborer des stratégies ou innover. Mais lorsque vous donnez à LabOps les bons outils, tout change.

Tout à coup, vous obtenez des tableaux de bord en temps réel qui vous indiquent ce qui est en retard, ce qui est à risque et ce qui est imminent. Vous recevez des rappels automatiques pour les formations, les inspections et les mises à jour de conformité, et non des e-mails frénétiques la veille de l'échéance. Au lieu de recouper trois systèmes pour déterminer qui est en retard en matière d'inventaire des produits chimiques, vous pouvez voir l'état dans une seule vue. Vous ne vous demandez plus si vos données sont à jour. Tu sais que ça l'est.

Les rapports deviennent rapides et fiables. MAQ, CFATS, produits inflammables : le type de documentation qui prenait auparavant des heures ne prend plus que quelques minutes, car tout est intégré. Plus de devinettes. Plus besoin de copier-coller. Et grâce aux alertes basées sur des seuils associées à des données réelles sur les dangers, vous ne vous contentez pas de détecter les problèmes. Tu les empêches.

Mais voici la partie que j'aime le plus : elle change votre façon de penser. Au lieu de redouter le prochain audit, vous êtes prêt à le faire. Au lieu de détecter les problèmes en aval, vous les évitez en amont. Au lieu de vous laisser entraîner dans toutes les directions, vous définissez la direction. C'est le changement que nous créons avec SciSure. Et ce n'est pas hypothétique, cela se passe actuellement dans des laboratoires comme le vôtre.

Il est temps de repenser l'inventaire des produits chimiques

Demandez à n'importe quel membre de LabOps quels sont les drains qui passent le plus de temps, et l'inventaire des produits chimiques se trouvera en tête de liste. Non pas parce que c'est difficile, mais parce que c'est déconnecté. Les mises à jour sont perdues. Les FDS vivent en silos. Les rapports sont toujours compliqués. Nous avons conçu SciSure pour transformer cette charge en un levier stratégique.

Avec SciSure, les tâches d'inventaire des produits chimiques qui prenaient auparavant des heures ne prennent plus que quelques minutes. Dès qu'un produit chimique est ajouté à l'inventaire, vous savez quels sont les dangers qui s'appliquent et quelles réglementations sont pertinentes, allant même jusqu'à l'ajouter automatiquement à vos rapports réglementaires. Une équipe avec laquelle nous avons travaillé passait près de trois jours complets à réconcilier l'inventaire des produits chimiques sur son site. Après le passage à SciSure, elles ont été effectuées en trente minutes. Un autre a réduit le temps de correction des données de dix-sept heures par mois à moins de deux minutes. Lorsque vous répartissez ces gains de temps sur des dizaines de personnes et sur des centaines de tâches, ces minutes et ces coûts s'additionnent rapidement.

Nous avons récemment examiné les données de 32 sites clients afin de comprendre l'impact réel de la transformation des flux de travail d'inventaire des produits chimiques. Voici un aperçu de ce que les équipes LabOps et EHS gagnent réellement en retour :

Tableau 1 : Gains de temps enregistrés sur 32 sites clients de SciSure

Mais la vraie valeur n'est pas seulement la vitesse. C'est de la confiance. Lorsque l'inventaire est lié aux profils de danger, aux exigences de formation, aux rapports et à l'approvisionnement, vous ne vous contentez pas de cocher des cases. Vous gérez un laboratoire plus sûr et plus responsable. Et vous fournissez aux scientifiques et aux équipes EHS des données partagées en lesquelles ils peuvent avoir confiance.

Flexibilité et extensibilité conçues pour vous.

SciSure ne prétend pas être tout pour tout le monde. Nous savons que les laboratoires sont complexes. Nous savons que les préférences varient. C'est pourquoi nous avons conçu notre marché d'intégrations SciSure pour qu'il soit ouvert et extensible.

Supposons que vous disposiez déjà d'un outil de planification que vos scientifiques adorent. Super. Ne le jetez pas, intégrez-le. Ou peut-être que votre équipe fait appel à un fournisseur spécifique pour les achats ou la surveillance des équipements. Parfait, apportez-les.

Notre place de marché est conçue pour vous permettre de travailler comme vous le souhaitez. Il s'agit d'un écosystème ouvert où des tiers de confiance, y compris certains de nos concurrents, peuvent se connecter directement à la plateforme SciSure. Pourquoi ? Parce que nous pensons qu'en tant que communauté scientifique, nous sommes « meilleurs ensemble ». Parce que si cela facilite votre flux de travail, si cela permet à votre équipe de gagner du temps et si cela permet aux scientifiques de se consacrer au travail qui compte, alors nous ferons de la place. C'est à quel point nous prenons l'interopérabilité au sérieux.

Comme l'a indiqué l'un de nos partenaires de la place de marché :

« Notre intégration avec SciSure permet aux scientifiques, aux LabOps et à l'EHS de visualiser les données critiques en un seul endroit fluide. Cela signifie que les laboratoires peuvent surveiller de manière proactive les conditions environnementales et réagir instantanément aux écarts susceptibles de compromettre des échantillons précieux. »
- Sridhar Iyengar, fondateur et CSTO, Elemental Machines

Certains de nos clients ont même commencé à créer leurs propres intégrations. Un groupe a créé un planificateur d'équipement entièrement personnalisé dans SciSure à l'aide de nos outils de développement. Aucune dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Il n'y a pas de solution. Juste une fonctionnalité adaptée à leur mode de fonctionnement.

C'est à cela que devrait ressembler la flexibilité. Parce que tu n'es pas là pour servir le système. Le système doit servir vous.

Arrêtons de réparer ce qui est cassé. Créons ce qui fonctionne.

La vérité, c'est que LabOps ne devrait pas avoir à se bousculer autant juste pour maintenir la cohésion du laboratoire. Les scientifiques ne devraient pas être enterrés dans l'administration. L'EHS ne devrait pas avoir à rechercher la conformité.

Et toi ? Vous ne devriez pas être le traducteur entre des équipes et des outils qui n'ont jamais été conçus pour s'aligner au départ.

C'est pourquoi nous avons créé SciSure. Pas comme un patch, mais comme une véritable base d'attache. Une base unifiée pour les laboratoires modernes, une base qui connecte votre personnel, vos processus et votre objectif. Parce que la science est importante. Il en va de même pour les personnes et les patients qui en sont à l'origine.

Faisons en sorte qu'il soit plus facile de faire le travail qui compte le plus. Redonnons aux LabOps leur temps, leurs outils et leur redonnons leur voix. Tu n'es pas le problème. Le système l'est.

Réparons-le... ensemble.

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Cambridge, MA — 10 juillet 2025 — SciSure, anciennement SciShield et eLabNext, est fière d'annoncer le parrainage officiel de The Engine, une organisation à but non lucratif fondée par le MIT pour incuber et accélérer les entreprises Tough Tech en phase de démarrage, de l'idée à l'impact. Ce parrainage marque la prochaine étape d'un partenariat ancré dans une mission commune : aider les startups à accélérer le développement de technologies, de traitements et de solutions de santé qui changent la vie.

SciSure a récemment été créée à la suite de la fusion de SciShield et d'eLabNext. Les deux sociétés étaient des partenaires de longue date de The Engine : pendant des années, SciShield a soutenu The Engine en lui fournissant une infrastructure de santé et de sécurité environnementales (EHS) et de conformité, tandis qu'eLabNext a alimenté la dorsale numérique de nombreuses entreprises résidentes. Aujourd'hui, en unissant leurs forces, SciShield et eLabNEXT étendent leur soutien en offrant aux entrepreneurs du secteur des technologies un accès connecté aux outils numériques essentiels, aux cadres de conformité et aux ressources opérationnelles dont ils ont besoin pour évoluer et réussir.

« Nous avons pu constater de première main à quel point il est important que les startups de Tough Tech disposent d'une infrastructure adaptée pour accéder au marché », a déclaré Jon Zibell, vice-président des alliances mondiales et du marketing pour SciSure. « En approfondissant notre partenariat avec The Engine, nous permettons aux innovateurs de se concentrer plus facilement sur ce qui compte le plus : réaliser des avancées qui ont un impact durable sur la société. »

« Étant donné que la science s'oriente de plus en plus vers les technologies difficiles et la bio (comme la technologie d'abord, en utilisant des outils informatiques avancés tels que l'IA, le ML, le cloud et l'ingénierie des données), il est très important de pouvoir créer un écosystème alimenté par des API/SDK pour les scientifiques qui savent que nous pouvons soutenir leurs plateformes, leur automatisation et leur évolutivité », a déclaré Zareh Zurabyan, vice-président commercial pour les Amériques pour SciSure.

Grâce à ce partenariat renforcé, les entreprises résidentes de The Engine bénéficieront des avantages suivants :

• Opérations numériques intégrées : Accès à la plateforme de laboratoire numérique (DLP) d'ELABnext, qui combine l'ELN, le LIMS, l'automatisation des laboratoires et le suivi de la conformité dans un seul système connecté.
• Support EHS et de conformité intégré : La plateforme SciShield garantit que les startups respectent les normes réglementaires dès le premier jour, ce qui réduit les risques et permet de gagner du temps.
• Incitatifs d'accès anticipé : Accès spécial à une intégration personnalisée, à des incitations et à une assistance continue pour l'adoption des solutions SciShield et eLabNEXT.
• Meilleur logiciel de sa catégorie : Une suite complète de solutions logicielles pour les scientifiques, les LabOps et l'EHS afin de garantir les meilleures chances de succès commercial et d'avoir un impact durable.
• Éducation et collaboration : De nouvelles opportunités pour les startups de participer à des ateliers co-organisés, à des formations pratiques et à des sessions de partage de connaissances sur la numérisation, la sécurité et la conformité des laboratoires.

« Depuis des années, SciShield et eLabNext fournissent des infrastructures et des ressources essentielles pour alimenter la croissance de nos résidents », a déclaré Alexa Monti, vice-présidente du développement commercial et des partenariats stratégiques chez The Engine. « Nous sommes maintenant ravis d'accueillir leur parrainage sous le nom de SciSure. De tels partenariats sont essentiels pour créer un écosystème d'innovation résilient qui permet aux fondateurs de transformer leurs idées révolutionnaires en un impact qui changera le monde. »

À propos du moteur :

The Engine est un incubateur et un accélérateur à but non lucratif qui vise à aider les entreprises Tough Tech en phase de démarrage à relever les plus grands défis du monde. Fondé par le MIT en 2016, The Engine fournit un soutien essentiel aux entreprises du secteur des technologies difficiles sous la forme d'infrastructures de laboratoire et de fabrication spécialisées, de programmation et de mentorat, ainsi que d'un écosystème d'experts et d'investisseurs. En comblant le fossé entre les idées révolutionnaires et leur impact sur le monde réel, The Engine joue un rôle crucial dans la recherche de solutions à des problèmes mondiaux complexes. Pour plus d'informations, rendez-vous sur moteur.xyz

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Contact pour les médias :

press@engine.xyz

Contact pour les médias :

Jon Zibell
Vice-président des alliances mondiales et du marketing
‍J.Zibell@scisure.com

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Au cours de la dernière décennie, le secteur des sciences de la vie a connu une transformation fondamentale, qui redéfinit la façon dont la biologie est explorée, comprise et mise à l'échelle.

La biotechnologie traditionnelle axée sur les laboratoires humides a évolué vers TechBio, un nouveau modèle fondé sur le génie logiciel, l'architecture des données et les plateformes natives de l'IA. Cette transition remplace l'expérimentation linéaire basée sur des hypothèses par des systèmes de découverte conçus par ordinateur, automatisés et guidés par le feedback.

Alors que les flux de travail biotechnologiques classiques tournaient autour de tests physiques et d'interprétation des données post-hoc, les organisations TechBio donnent la priorité à l'infrastructure de données en amont, aux sorties prêtes pour l'apprentissage automatique (ML) et aux piles technologiques modulaires dès le départ.

Les bioinformaticiens sont passés d'un rôle de soutien à un rôle de direction stratégique, tandis que l'exécution en laboratoire humide est devenue programmable. Les plateformes numériques, telles que les écosystèmes ELN/LIMS, sont devenues des infrastructures critiques. Des équipes interdisciplinaires couvrant la biologie, la science des données et le génie logiciel collaborent sur des modèles orientés produit, similaires à ceux que l'on trouve dans les entreprises SaaS. Les outils d'IA améliorent également la prise de décision à chaque étape, de l'identification des cibles à la fabrication.

Ce guide décrit ce qu'est TechBio et dix piliers qui le définissent, en fournissant des exemples détaillés. Il explore la manière dont les organisations TechBio conçoivent non seulement les thérapies, mais aussi les systèmes numériques qui les découvrent, les affinent et les valident.

Alors que la frontière entre la biologie et le calcul disparaît, TechBio se positionne comme le système d'exploitation des sciences de la vie du 21e siècle, offrant un modèle pour une innovation scientifique plus rapide, plus évolutive et plus reproductible.

Bienvenue sur TechBio, où la biologie rencontre le génie logiciel et où le futur est codé avant d'être cultivé.

Qu'est-ce que TechBio ?

TechBio est la convergence de la biologie, du génie logiciel et de l'IA, remplaçant les flux de travail traditionnels des laboratoires humides par des systèmes de découverte programmables pilotés par ordinateur. Il réimagine les sciences de la vie en tant que plateforme évolutive et centrée sur les données, où des équipes interdisciplinaires et une infrastructure numérique permettent une innovation plus rapide et plus reproductible.

10 piliers qui définissent la transition vers TechBio

1. L'architecture des données avant le travail sur sol mouillé

La biotechnologie traditionnelle a commencé par le laboratoire : mener des expériences, générer des données et interpréter les résultats plus tard.

Dans TechBio, c'est l'inverse qui est vrai. Les équipes conçoivent désormais d'abord le schéma de données, l'ontologie et le pipeline d'analyse, ce qui permet de concevoir des expériences intelligentes, des sorties prêtes pour le ML et des plateformes évolutives qui peuvent s'adapter au fil du temps.

Si vos données ne sont pas structurées de manière à fournir des informations dès le premier jour, vous êtes déjà en retard. Voici quelques exemples :

• Des entreprises comme Recursion Pharmaceuticals utilise l'imagerie et des pipelines de données structurés avant même que toute hypothèse thérapeutique ne soit proposée.
• La recherche analogique sur le GLP-1 est désormais modélisée à l'aide de modèles métaboliques pré-entraînés qui simulent les effets en aval avant la synthèse.
• De nouvelles bibliothèques CRISPR sont générées et filtrées in silico avec des modèles de notation prédictifs, optimisation des ARN guides sur la base de grands ensembles de données omiques.

Cette inversion, qui a commencé par la conception des données avant l'expérimentation, a réorienté les pipelines de R&D vers l'évolutivité à long terme. Les données structurées devenant un actif stratégique, les entreprises de TechBio sont de plus en plus appréciées, non seulement pour leurs avancées scientifiques, mais aussi pour la réutilisabilité de leurs couches de données. Cela a de profondes implications pour les modèles commerciaux des plateformes, les partenariats et les informations croisées entre études.

2. L'IA d'abord contre l'hypothèse d'abord

La biotechnologie fonctionne selon une logique séquentielle : formuler une hypothèse, la tester dans un in vitro modélisez et itérez.

TechBio construit des systèmes natifs de l'IA qui mettent en évidence des informations et des corrélations avant même que des hypothèses humaines ne soient formulées, accélérant ainsi les découvertes.

L'IA ne remplace pas le scientifique ; elle augmente son intuition à grande échelle. Les exemples incluent :

• Insitro et Inceptive génèrent des candidats médicaments avec le ML à partir de données génétiques/phénotypiques, en particulier pour des maladies comme la SLA et l'obésité.
• Le dépistage CRISPR utilise désormais L'IA pour prédire les cibles génétiques essentielles avant les expériences, ce qui réduit considérablement le délai de livraison.

Le passage d'une découverte basée sur des hypothèses à une découverte augmentée par l'IA marque un tournant dans la recherche biologique. Plutôt que de remplacer les scientifiques, l'IA fonctionne désormais comme un moteur collaboratif qui met en lumière de nouvelles dimensions de corrélation et de causalité. L'avantage concurrentiel se déplace vers les organisations capables d'orchestrer efficacement cette boucle homme-machine, en trouvant un équilibre entre les signaux statistiques et la plausibilité biologique.

3. L'ingénierie des plateformes en tant que compétence de base

Dans TechBio, les entreprises ne se contentent pas de développer des médicaments ; elles développent des plateformes logicielles qui normalisent les flux de travail, intègrent des outils tiers et transforment des recherches fragmentées en systèmes reproductibles.

Plateformes de données internes, Intégrations LIMS/ELN, et les pipelines ML sont des technologies de base essentielles pour la compétitivité. Voici quelques exemples concrets :

• Ginkgo Bioworks construit plateformes d'ingénierie cellulaire réutilisables similaire aux API pour les cellules.
• Arda Therapeutics a créé un pile modulaire de découverte de l'inflammation à partir de données unicellulaires, en normalisant l'exploration informatique des voies immunitaires et des cellules.

L'essor des équipes d'ingénierie internes et des plateformes logicielles réutilisables dans les sciences de la vie reflète l'évolution de l'industrie technologique. La plateforme permet aux entreprises de TechBio de lancer rapidement des programmes dans des domaines thérapeutiques, d'intégrer des partenaires et de générer des boucles de feedback en temps réel. Il en résulte une accélération de l'innovation et une meilleure efficacité du capital, caractéristiques que les investisseurs et les partenaires pharmaceutiques privilégient de plus en plus.

4. Les bioinformaticiens sont les nouveaux scientifiques de référence

Dans une organisation TechBio, le bioinformaticien n'est plus « dans les coulisses » ; il est au cœur de la stratégie, de la production et de la prise de décision. Les équipes donnent la priorité aux recrues capables d'extraire le signal du bruit, de créer des modèles prédictifs et d'interagir avec des biologistes et des ingénieurs back-end. Les bioinformaticiens sont désormais chargés de définir le plan de l'expérience, et pas seulement d'analyser les résultats après coup.
Alors que le goulot d'étranglement de la biologie moderne passe de l'expérimentation à l'interprétation, les bioinformaticiens sont devenus des architectes essentiels des découvertes. Les organisations qui font de la biologie computationnelle une discipline de première ligne, et non un service en aval, font preuve d'un délai d'obtention d'informations plus rapide, d'une meilleure validation des cibles et d'une conception d'essais plus intelligente. L'acquisition de talents dans ce domaine est désormais une priorité stratégique essentielle.

5. Piles technologiques de laboratoire composables

L'époque des systèmes de laboratoire rigides et cloisonnés est révolue. TechBio exige des écosystèmes modulaires connectés à des API qui permettre une intégration fluide entre l'ELN, le LIMS, les lacs de données, les instruments de test et les outils d'analyse du cloud.

La composabilité, c'est-à-dire la capacité de sélectionner, d'assembler et de reconfigurer des composants, tels que des services, des modules ou des API, constitue le nouvel avantage concurrentiel.

Les principales organisations TechBio créent des écosystèmes intégrés dans lesquels les données ELN, LIMS et de test se synchronisent en temps réel, réduisant ainsi les erreurs de lots et améliorant la reproductibilité. L'architecture composable transforme les laboratoires d'environnements cloisonnés en écosystèmes interopérables connectés au cloud.

Cette flexibilité permet un échange rapide d'outils, une synchronisation des données en temps réel et des opérations numériques évolutives. La composabilité devenant une condition préalable, le marché se tourne vers des fournisseurs et des plateformes qui mettent l'accent sur l'intégration, la standardisation et l'orchestration interdomaines.

6. Automatisation expérimentale en tant que logiciel

Automatisation des laboratoires humides a évolué au-delà de l'utilisation de bras robotiques. Maintenant c'est programmable. Les équipes de TechBio traitent l'exécution en laboratoire comme du code : les expériences sont contrôlées par version et modularisées, ce qui les rend reproductibles sur différents sites géographiques. Strateos et Emerald Cloud Lab sont exemples commerciaux de la façon dont cela peut fonctionner, en permettant aux scientifiques d'effectuer des tests à distance, un contrôle qualité et un traitement des échantillons avec du code.
En considérant l'exécution en laboratoire comme une infrastructure programmable, TechBio ferme la boucle entre in silico design et in vitro exécution. L'automatisation accélère non seulement le débit, mais ouvre également la voie à un nouveau paradigme de science contrôlée des versions, où la reproductibilité et la traçabilité sont codifiées. Les gagnants de cet espace seront ceux qui peuvent résumer la biologie en code sans sacrifier la fidélité.

7. Équipes de produits interdisciplinaires

Les organisations TechBio sont structurées comme des entreprises SaaS. Les chefs de produit, les ingénieurs logiciels, les scientifiques des données et les biologistes de laboratoire contribuent tous à l'orientation stratégique des produits. L'adéquation entre les produits et le marché n'est pas seulement une question d'efficacité ; il s'agit de la facilité d'utilisation des flux de travail, de l'interopérabilité des données et de l'évolutivité analytique.

Dyno Therapeutics, une société qui utilise l'IA pour découvrir et optimiser l'administration de meilleures thérapies géniques, emploie des chefs de produits et des responsables du ML aux côtés de virologues pour concevoir des plateformes de capsides AAV avec des tropismes spécifiques.
La production scientifique, dans le cadre de laquelle des équipes multidisciplinaires sont propriétaires des fonctionnalités, des feuilles de route et des résultats, brouille les frontières entre la R&D et le développement de produits. Les équipes de TechBio fonctionnent désormais comme des startups agiles, itérant sur des modèles thérapeutiques avec la même vélocité et les mêmes mécanismes de feedback que les entreprises SaaS. Cela accélère à la fois la découverte et l'alignement sur le marché, réduisant ainsi le décalage translationnel entre la R&D et l'impact.

8. Quand la science ouverte rencontre l'infrastructure protégée par la propriété intellectuelle

Plutôt que de stocker les résultats dans des PDF ou des publications, les entreprises de TechBio publient des ensembles de données, des API et des outils tout en protégeant leurs informations via des modèles de machine learning et des plateformes de données propriétaires. Il ne s'agit pas seulement de la molécule ou de la cible ; il s'agit de l'écosystème qui la découvre.

TechBio redéfinit l'équilibre entre ouverture et défendabilité. En publiant des outils et des ensembles de données tout en protégeant l'infrastructure qui les rend opérationnels, les entreprises peuvent créer des communautés, accélérer l'adoption et établir des douves défendables autour de couches propriétaires. Cette approche hybride de la stratégie de propriété intellectuelle reflète le modèle open core des logiciels et est en train de devenir rapidement la norme dans les organisations à la pointe de la science.

9. Prise de décision assistée par l'IA en R&D

De l'identification des cibles à la conception des essais, L'IA est intégrée tout au long du cycle de vie de la R&D. Les modèles de PNL extraient des informations de la littérature, les modèles génératifs conçoivent des structures protéiques et les modèles prédictifs signalent les risques avant qu'ils ne se manifestent. Par exemple :

• La recherche sur le GLP-1 et les incrétines est accélérée par modèles d'IA multimodaux qui prédisent la réponse cardiométabolique sur la base de données génétiques et alimentaires.
• Outils de prédiction hors cible CRISPR, tels que CRISPR profond et Réseau CRISPR, minimisez les risques avant de commencer le montage.

De la découverte au développement en passant par la fabrication, les entreprises de TechBio utilisent des modèles prédictifs pour prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Cette transition réduit les risques, réduit les coûts et améliore les résultats, positionnant les pipelines augmentés par l'IA comme la référence absolue en matière de thérapies de nouvelle génération.

10. Vitesse, échelle et signal

Les entreprises de TechBio fonctionnent selon des calendriers de démarrage, et non selon des calendriers scientifiques. Ils utilisent une infrastructure cloud, un flux de données continu et des boucles de rétroaction rapides pour réduire les temps de cycle de plusieurs mois à quelques jours. L'extraction du signal et le débit sont les indicateurs clés. Ce qui prenait auparavant 18 mois dans un laboratoire humide se produit désormais en 6 semaines grâce à la modélisation informatique et à l'exécution robotique.

En adoptant une infrastructure cloud, une expérimentation continue et des pipelines agiles, les entreprises peuvent réduire le temps de cycle entre la question et la réponse et entre l'idée et l'impact. L'extraction du signal devenant la métrique qui définit la productivité, les entreprises sont désormais jugées en fonction de l'efficacité de leur apprentissage, et pas seulement de la quantité de tests qu'elles peuvent effectuer.

Les perspectives du capital-risque (VC) et du capital-investissement (PE) : pourquoi TechBio est le nouveau mandat d'investisseur

La transition vers TechBio a fondamentalement transformé la psychologie des investisseurs dans le secteur des sciences de la vie. Alors que les biotechnologies traditionnelles reposaient sur de longs délais, un risque binaire et des évaluations centrées sur les molécules, les sociétés de capital-risque et de capital-investissement d'aujourd'hui recherchent des sociétés de biologie axées sur les logiciels, orientées vers les plateformes et natives de l'IA qui font preuve d'une innovation reproductible, d'une évolutivité et d'une valeur d'entreprise au-delà d'un seul actif thérapeutique.

Principales tendances d'investissement qui stimulent le déploiement de capitaux dans TechBio

Le paysage de l'investissement dans les biotechnologies est en train de changer, le déploiement du capital-risque s'accélérant fin 2025 et favorisant les entreprises TechBio natives de l'IA, inspirées des entreprises SaaS à forte croissance. Le capital-investissement s'éloigne des regroupements biotechnologiques traditionnels pour se tourner vers des infrastructures axées sur le numérique, telles que le LIMS et les plateformes d'automatisation. Les valorisations se compriment pour les entreprises de biotechnologie à actif unique, mais s'étendent aux plateformes multimodales dotées de capacités internes d'IA et de ML. La préparation à l'introduction en bourse et à la sortie nécessite désormais une maturité à la fois clinique et technologique, tandis que les entreprises dépourvues d'infrastructures numériques sont confrontées au plus grand risque de financement.

TechBio étant solidement ancrée, voici à quoi ressemblera un avenir pas si lointain :

• Privilégier la plateforme par rapport au pipeline : Les investisseurs privilégient les entreprises dotées de plateformes de données ou de moteurs de découverte d'IA capables de générer de multiples actifs, plutôt qu'un seul pipeline de médicaments. Regardez Flagship et Andreessen Horowitz (a16z) qui continuent de soutenir des systèmes de découverte répétables, tels que Générez des biomédicaments et Inceptif, au lieu d'approches privilégiant les molécules.
• La biologie computationnelle à la pointe de la technologie : Les entreprises dotées de flux de travail natifs du ML, d'ontologies de données structurées et in silico les capacités de conception commandent des évaluations plus élevées. Introduction en bourse et valorisation de Recursion Pharmaceuticals, par exemple, étaient davantage liés à son infrastructure d'IA basée sur l'image qu'à son programme principal.
• Les équipes interdisciplinaires, gage de qualité : Les équipes fondatrices interdisciplinaires qui combinent l'apprentissage automatique, la biologie des systèmes et l'ingénierie sont considérées comme des moyens d'atténuer les risques liés à l'exécution. Les sociétés de capital-investissement mènent de plus en plus de due diligence technique, non seulement sur les pipelines, mais également sur l'infrastructure, les opérations de données et le génie logiciel.
• Passage à des modèles B2B et SaaS dans les sciences de la vie : Une vague d'investissements est en train d'affluer vers les entreprises qui desservent l'écosystème TechBio, notamment les plateformes LIMS/ELN natives du cloud, les CRO informatiques et les systèmes de laboratoire automatisés. Ils fournissent des revenus récurrents, des cycles de vente plus rapides et un verrouillage de l'infrastructure, des indicateurs qui correspondent étroitement aux critères d'investissement du secteur technologique.
• L'IA en tant que couche de défendabilité : Les sociétés de capital-risque accordent une grande importance aux modèles d'IA propriétaires dans le cadre des douves en matière de propriété intellectuelle. Il ne suffit plus de posséder une séquence ; les entreprises doivent posséder le système qui conçoit ou prédit la séquence. Les investisseurs s'intéressent désormais à l'exclusivité des données, aux performances des modèles, à l'extensibilité des API, à l'intégration des partenaires et à l'amélioration des modèles au fil du temps.

TechBio : Redéfinir l'avenir des sciences de la vie

L'environnement de financement des sciences de la vie connaît les mêmes bouleversements que ceux qui ont transformé la fintech, les médias et la cybersécurité : de l'investissement centré sur les actifs à l'investissement centré sur les plateformes et les systèmes. À mesure que la biologie devient programmable, les investisseurs ne recherchent plus le meilleur médicament ; ils recherchent le meilleur moteur pour découvrir, concevoir et optimiser les médicaments.

Les principales implications de cette situation incluent le passage à :

• Embaucher plus d'ingénieurs logiciels et d'experts en machine learning que de techniciens de laboratoire
• Les sociétés de capital-risque recherchent des modèles axés sur la plateforme avec des actifs de données récurrents
• Les entreprises privilégient les flux de travail natifs du cloud et compatibles avec le ML.
• Des découvertes plus rapides, reproductibles et optimisées par l'IA.

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Pour les entreprises, cela signifie :

• Construire des infrastructures avant les oléoducs
• Valoriser la reproductibilité en tant que produit
• Donner la priorité aux ingénieurs logiciels et aux bioinformaticiens en tant que cofondateurs
• Concevoir des modèles commerciaux autour de boucles de feedback, et pas seulement de points finaux

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Les leaders de ce prochain chapitre ne se contenteront pas de découvrir, ils concevront la biologie comme un système d'ingénierie, construit sur des plateformes, alimenté par des données et évolutif grâce à l'IA.

Alors que Biotech commercialisait la biologie, TechBio transformera la biologie en informatique.

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If you manage environmental health and/or safety (EHS) in a life science laboratory, you can set up safety protocols, and put up eye-spray stations that you test daily, but building a culture of compliance is a whole other can of worms. Furthermore, the link between EHS and sustainability efforts are not always top-of-mind for lab personnel.

So, how can you educate and compel researchers to be more sustainable?

In the modern lab, where digitalization continues to make research more efficient and streamlined, leveraging software platforms that centralize lab operations – including EHS and sustainability efforts – can help you avoid safety and sustainability mistakes that can cost millions of dollars and could lead to personnel injuries.

In this article, we’ll cover EHS in the life sciences, its link to sustainability,  how to enforce compliance digitally, leveraging tools such as ELN/LIMS, and the best practices for achieving this. Using a decentralized platform for EHS and other lab operations is a mistake you do not want to make, so we also introduce a new type of software tool for laboratories called a Scientific Management Platform (SMP), that combines EHS (especially Exposure Control), with your day-to-day ELN/LIMS.

Environment, Health, and Safety (EHS) in Life Sciences and Biotech

What is EHS?

EHS in life sciences and biotech involves policies and procedures designed to:

• Protect the environment from biohazards and chemical pollutants.
• Ensure employee health through safe practices and exposure controls.
• Maintain workplace safety in laboratories, manufacturing, and research facilities.

EHS Areas of Focus

Environmental Protection

• Waste Management: Disposal of biohazardous and chemical waste following strict guidelines.
• Energy Efficiency: Implementation of green lab initiatives to reduce energy use.
• Sustainable Practices: Incorporating biodegradable materials and reducing water use in lab operations.

Occupational Health

• Exposure Control: Limiting exposure to pathogens, hazardous chemicals, and radiation.
• Health Monitoring: Regular health screenings for employees working with toxic substances.
• Mental Well-being: Programs addressing stress in high-pressure research environments.

Workplace Safety

• Equipment Safety: Regular maintenance of autoclaves, centrifuges, and lab machinery.
• PPE Compliance: Ensuring the use of lab coats, gloves, goggles, and respirators where necessary.
• Emergency Readiness: Spill response training and protocols for accidents involving biological or chemical agents.

Top 10 EHS Examples in Life Sciences and Biotech

Academic and industry labs handle hazardous materials, dangerous equipment, and harmful biological agents. Effective EHS programs ensure compliance to mitigate the risks of these activities. Below are ten examples that highlight essential safety measures in these high-risk settings.

1. Biowaste Management: Segregation and sterilization of biological waste.

2. Fume Hood Usage: Safe handling of volatile chemicals and reagents.

3. Pathogen Containment: Use of biosafety cabinets for handling infectious agents.

4. Radiation Safety: Monitoring and control for radiological materials in research.

5. Chemical Inventory Systems: Tracking and proper storage of hazardous substances.

6. Ventilation Systems: Preventing air contamination in laboratories.

7. Incident Reporting: Documenting and analyzing lab accidents and near misses.

8. Ergonomic Lab Design: Preventing repetitive strain injuries among researchers.

9. Hazard Communication: Clear labeling and documentation of chemical and biological hazards.

10. Training Programs: Regular EHS training tailored to biotech-specific risks.

Real-World Applications of EHS

The examples above apply to various sectors within the industry, from R&D to large-scale manufacturing.

• Pharmaceutical R&D: Safely handling toxic reagents and ensuring GMP compliance.
• Biomanufacturing: Managing emissions and waste from large-scale bioreactors.
• Clinical Trials: Protecting researchers from potential pathogen exposure during specimen handling.
• Gene Therapy Labs: Strict protocols for handling genetically modified organisms (GMOs).

Benefits of EHS in Life Sciences and Biotech

By tailoring EHS practices to the unique challenges of life sciences and biotech, organizations can achieve safer and more compliant operations while driving innovation. The benefits of EHS compliance include:

• Ensures regulatory compliance (e.g., OSHA, WHO, IFC).
• Reduces environmental impact of high-tech lab activities.
• Enhances employee safety and operational efficiency.
• Builds public trust by prioritizing ethical and sustainable practices.

What is the Link Between EHS and Sustainability?

EHS provides a foundation for a laboratory or organizations sustainability practices, by mitigating the environmental impacts of research, ensuring worker safety, and promoting efficient use of resources. In this context, sustainability refers to the adoption of business practices that meet present needs without compromising the ability of future generations to meet theirs. It involves integrating environmental stewardship, social responsibility, and economic viability to achieve long-term success.

EHS Integration with Sustainability:

• Energy Use Reduction: Transitioning to energy-efficient lab equipment.
• Carbon Neutral Labs: Offsetting carbon emissions from lab processes.
• Water Recycling: Using closed-loop systems in biomanufacturing.

Sustainability Through Digitization: The Role of a Scientific Management Platform (SMP) in Labs and Institutions

Introduction to Lab Sustainability through Digitization

Sustainability in labs and research institutions extends beyond environmental conservation; it encompasses efficient resource use, minimizing waste, and adopting practices that ensure long-term viability.

Digitization, particularly through the adoption of Electronic Lab Notebooks (ELNs), Laboratory Information Management Systems (LIMS), or all-in-one SMPs plays a pivotal role in driving sustainability by reducing physical resource dependence and enhancing operational efficiency.

What is an SMP?

An SMP is a digital ecosystem that unifies lab operations, digital research, and EHS. It’s distinguished from other ELN and LIMS platforms in that it is a single platform that serves the needs of an entire life science organization, including scientists, lab operations professionals, EHS and compliance personnel, and leadership.

Impact of an SMP on Lab Sustainability

1. Reduction of Paper and Physical Resource Use

• Traditional Practices: Labs have historically relied on paper-based lab notebooks, forms, and records, leading to significant paper waste.
• Digitized Solution: SMPs, as well as ELNs and LIMS, eliminate the need for physical notebooks and documentation, significantly reducing paper usage. A large institution can save thousands of sheets of paper annually by transitioning to digital systems.

2. Streamlining Data Management

• Resource Optimization: SMPs, ELNs, and LIMS centralize data storage, eliminating redundancies and enhancing accessibility, thereby reducing the energy costs associated with manual data retrieval and storage.
• Cloud Integration: Many systems operate on energy-efficient cloud platforms, further reducing on-site energy consumption.

3. Decreasing Redundancy and Waste

• Inventory Control: SMPs and LIMS improve inventory management, ensuring efficient use of reagents and consumables, reducing overstocking, and minimizing expired materials.
• Experimentation Efficiency: SMPs and ELNs support accurate experiment tracking, preventing redundant trials and saving time and resources.

4. Energy Efficiency in Lab Operations

• Digitally Monitored Systems: SMPs and LIMS can integrate with lab equipment to optimize energy usage, such as monitoring freezers, incubators, and other devices.
• Scheduling and Maintenance: These platforms help schedule equipment usage and maintenance, reducing unnecessary energy consumption.

5. Waste Management and Compliance

• Traceability: LIMS and SMPs enhance the traceability of samples and reagents, ensuring proper disposal of hazardous materials and compliance with environmental regulations.
• Analytics: The analytics modules in these systems can identify wasteful practices and recommend more sustainable workflows.

6. Remote Collaboration and Access

• Virtual Collaboration: SMPs and ELNs enable remote data sharing and collaboration, reducing the need for physical presence and associated travel, contributing to lower carbon footprints.
• Global Integration: Institutions can collaborate globally without duplicating experiments or resources.

Impact of an SMP on Institutional Sustainability

1. Institution-Wide Standardization

Digital systems promote uniformity across labs, ensuring sustainable practices are maintained at every level. Standardization also enables new personnel to quickly and easily adopt standardized practices during onboarding.

2. Educational and Training Benefits

Digital platforms make sustainability training more effective by integrating real-time data tracking and eco-conscious decision-making.

3. Long-Term Cost Efficiency

Though initial implementation costs are high, digitization reduces operational costs in the long term by minimizing resource wastage and improving process efficiency.

4. Scalability and Growth

Digitized labs are better equipped to scale sustainably as they require fewer physical expansions and utilize resources more efficiently.

Impact of an SMP on Global Sustainability

1. Alignment with SDGs

Digitized labs contribute to the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs) by promoting responsible consumption and production (Goal 12) and climate action (Goal 13).

2. Carbon Footprint Reduction

Digitally driven labs contribute to global carbon reduction efforts through energy efficiency, reduced paper use, and waste minimization.

3. Circular Economy Participation

By optimizing resources and ensuring traceability, labs using ELNs and LIMS align with the principles of a circular economy.

Driving Safety and Sustainability Through Lab Digitalization

Les outils numériques, tels que les SMP, transforment les laboratoires et les organisations des sciences de la vie en améliorant la sécurité, la durabilité et l'efficacité. Alors que les initiatives EHS s'alignent sur les objectifs de développement durable, des plateformes telles que les ELN, LIMS et SMP rationalisent la conformité, réduisent les déchets et optimisent les opérations.

Les SMP, en particulier, centralisent la gestion des laboratoires, garantissant l'efficacité des ressources, la traçabilité des données et des mesures de sécurité proactives. En adoptant la transformation numérique, les laboratoires peuvent favoriser une culture de durabilité, minimiser l'impact environnemental et améliorer l'excellence opérationnelle, se positionnant ainsi pour réussir à long terme dans un paysage scientifique en évolution.

Pour en savoir plus sur les SMP et leur rôle dans la sécurité et la durabilité des laboratoires, nous contacter.

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Les sciences de la vie traversent une crise discrète.

Ce n'est pas une question de découverte, mais de confiance.

Pendant des décennies, les chercheurs ont repoussé les limites de ce que nous pouvons guérir, concevoir et séquencer. Mais derrière cette innovation se cache une base d'une fragilité inquiétante.

L'inconfortable vérité ?

La plupart des études publiées en biologie ne peuvent pas être reproduites, même par les auteurs originaux.

Le coût ?

Des milliards de dollars en R&D perdus, en échec de programmes de médicaments et en une érosion de la confiance dans le processus scientifique lui-même.

Il ne s'agit pas d'une histoire de mauvais acteurs ou de fabrication de données malveillantes (bien que cela se produise certainement). C'est une histoire de fragmentation, de friction et de dysfonctionnements fondamentaux.

Problèmes de reproductibilité : les faits

Au cours des deux dernières décennies, plusieurs dures vérités concernant la reproductibilité scientifique ont été révélées :

• UNE 2016 La nature enquête a révélé que 70 % des chercheurs n'ont pas réussi à reproduire les expériences de quelqu'un d'autre et que plus de 50 % n'ont pas pu reproduire leurs propres travaux
• Amgen a indiqué qu'elle ne pouvait que se répliquer 6 études oncologiques majeures sur 53, à peine 11 %
• Bayer HealthCare a constaté que seule ~20 à 25 % de ses projets internes de validation des cibles étaient totalement reproductibles. Environ les deux tiers des projets avaient des délais prolongés ou ont été annulés en raison d'incohérences entre les données publiées et les données internes.
• Un estimé à 28 milliards de dollars est gaspillé chaque année, rien qu'aux États-Unis, pour des recherches précliniques non reproductibles.
• Le Lancet a estimé que 85 % de la recherche biomédicale est en fin de compte un effort inutile en raison d'une méthodologie, de rapports et d'une conception médiocres.
  

Ces chiffres ne font pas que faire les gros titres ; ils sont le reflet de l'industrie. Ces rapports proviennent de sociétés possédant des pipelines de médicaments d'un milliard de dollars et publiés dans des revues réputées. Les données ne peuvent être ignorées et les implications se répercutent bien au-delà du laboratoire.

Des problèmes de stylos et de papier au chaos numérique

Les problèmes de reproductibilité ne sont pas nouveaux.

À l'ère de cahiers de laboratoire en papier, les coupables étaient souvent simples : notes illisibles, détails manquants, matériaux incohérents et documentation médiocre. Mais aujourd'hui, la communauté scientifique est confrontée à un autre type de problème, créé par la surcharge numérique et la fragmentation systémique.

Les laboratoires d'aujourd'hui regorgent d'outils numériques (carnets de laboratoire électroniques (ELN), systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS), etc. — qui rationalisent un certain nombre de tâches quotidiennes.

Cependant, l'infrastructure nécessaire pour intégrer ces différents outils et leurs utilisateurs fait défaut :

• Les protocoles peuvent résider dans l'un des nombreux ELN, mais ils ne sont souvent pas standardisés entre les équipes.
• Les échantillons de données et les résultats expérimentaux sont regroupés dans des feuilles de calcul, des dossiers cloud ou des plateformes LIMS vieillissantes.
• Les API, si tant est qu'elles existent, sont fragiles et permettent rarement l'harmonisation des données en temps réel.
• Les plateformes d'automatisation créent des données structurées qui ne peuvent pas être facilement intégrées ou analysées avec d'autres outils.
• Les données contextuelles, y compris les décisions, les anomalies et les connaissances tribales, ne sont pas officiellement documentées à partir d'outils de communication numériques tels que Slack et les fils de discussion.

Nous avons abandonné les ordinateurs portables au profit d'une tenue de dossiers numériques « plus organisée », pour aboutir à un environnement de laboratoire distribué plus complexe. La crise de reproductibilité n'est pas le résultat d'une négligence ; elle provient d'un écosystème de laboratoires numériques inefficace.

La pile Franken : comment nous en sommes arrivés là

La plupart des laboratoires n'ont pas été conçus pour évoluer, ils ont appliqué des correctifs.

Une feuille de calcul ici.

Un ELN là-bas.

Un LIMS local que personne n'ose toucher.

Au fur et à mesure que la science devenait plus complexe, la suite logicielle s'est développée, mais sans plan d'intégration de toutes ces technologies.

Il ne nous reste plus qu'un « Frankenstack » : des dizaines de systèmes déconnectés, dont aucun ne communique clairement entre eux.

• Les ELN existent dans des silos, sans aucun lien avec les registres d'échantillons.
• Les LIMS sont souvent personnalisés et rigides, conçus pour les flux de travail de contrôle qualité, et non pour les expériences de R&D.
• Les outils d'analyse de données nécessitent un nettoyage manuel des données avant utilisation.
• Les systèmes d'inventaire sont soit basés sur Excel, soit complètement déconnectés de la conception des expériences.
• La communication sur le contexte expérimental se fait en dehors de ces systèmes : par e-mail, Slack ou mémoire.

Cette pile disparate fragmente le contexte, introduit l'erreur humaine et rend les connaissances non transférables.

La conséquence ?

La reproductibilité est impossible à garantir car les entrées, les conditions et les points de décision sont dispersés et éphémères.

Pourquoi l'infrastructure est plus importante que jamais

La reproductibilité n'échoue pas au moment de l'analyse, elle échoue au moment où les données sont capturées, enregistrées et stockées. Si les résultats scientifiques sont générés sans structure, traçabilité ou contexte, la capacité de les reproduire devient désespérée.

La solution ne réside pas dans l'utilisation de nouveaux outils.

C'est une meilleure infrastructure :

• Plateformes centralisées qui unifient le suivi des échantillons, la saisie des données, la gestion des versions des protocoles et les résultats dans un seul flux de travail.
• Des API qui ne se contentent pas de connecter les systèmes ; elles normalisent les données entre eux.
• Des pistes d'audit automatiques, complètes et lisibles par l'homme.
• Des outils qui ne se contentent pas de collecter des informations, mais qui les transforment en informations structurées et exploitables.

Ce ne sont pas des « choses agréables à avoir ». Ils constituent la base de la création d'organisations scientifiques modernes et résilientes.

Pourquoi l'infrastructure est primordiale

Il est facile de considérer l'infrastructure comme « les tuyaux derrière les murs ». Mais dans le domaine des sciences de la vie, votre infrastructure est votre science.

Que vous gériez des tests moléculaires, des modifications CRISPR, des transferts d'échantillons ou des données réglementaires, votre infrastructure technologique définit ce qui est possible, ce qui est traçable et, en fin de compte, ce qui est reproductible.

À l'heure actuelle, trop d'organisations développent une science à enjeux élevés sur des bases numériques peu fiables.

Que signifie réellement l'infrastructure dans les sciences de la vie ?

C'est bien plus qu'un logiciel. Une véritable infrastructure numérique pour la R&D scientifique signifie :

• Modèles de données normalisés : Formatage, structure et taxonomie cohérents entre les expériences, les instruments et les départements.
• Systèmes pilotés par le flux de travail : Des outils qui reflètent la façon dont les travaux scientifiques se déroulent réellement, et pas seulement des formulaires de saisie de données génériques.
• Interopérabilité dès la conception : Des API et des intégrations robustes, en temps réel, qui permettent un flux de données fluide entre les systèmes.
• Responsabilité des utilisateurs et pistes d'audit : Chaque action est suivie et contextualisée automatiquement.
• Configuration évolutive : La capacité d'évoluer au fur et à mesure de l'évolution de la science, sans dette technique ni dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
• Lacs de données structurés et consultables : Il ne s'agit pas seulement de stockage, mais aussi de connaissances interrogeables à des fins d'analyse rétrospective, de méta-études et de préparation au machine learning.

Cette infrastructure est ce qui distingue la documentation scientifique de l'intelligence scientifique.

À quoi ressemble une bonne infrastructure

Pour garantir une reproductibilité optimale, nous devons penser comme des architectes de systèmes, et pas seulement comme des scientifiques.

Une infrastructure prête pour la reproductibilité est la suivante :

1. Unifié

Toutes les fonctions expérimentales de base, y compris le suivi des échantillons, l'exécution de protocoles, la capture de données et l'analyse des résultats, sont hébergées sur une seule plateforme connectée ou sont interopérables de par leur conception.

2. Riche en contexte

Chaque résultat est automatiquement lié à ses conditions expérimentales, à la lignée des échantillons, à la version du protocole et à l'historique des interactions utilisateur.

3. Priorité à l'API

Le système est conçu pour transmettre et extraire des données en temps réel, permettant ainsi l'automatisation, les tableaux de bord et les analyses sans silos de données.

4. Flexible

Vous ne devriez pas avoir besoin d'une migration complète à chaque fois que votre type d'échantillon, votre équipement, votre flux de travail expérimental ou vos réactifs changent. Une bonne infrastructure est modulaire, configurable et adaptable à l'évolution des flux de travail.

5. Conçu pour la découverte

Les données ne sont pas stockées dans des silos. Il est structuré et indexé afin que les équipes puissent en tirer des enseignements. L'IA et le ML ne peuvent apporter de la valeur que si les données sont cohérentes et consultables.

Il ne s'agit pas uniquement d'un travail informatique ; c'est une priorité stratégique

Chaque flux de travail repose sur une décision d'infrastructure, prise intentionnellement ou par défaut.

Si l'objectif est d'accélérer le développement de médicaments, de réussir des audits réglementaires ou de développer des équipes à l'échelle mondiale, l'infrastructure n'est pas une fonction principale, mais un moteur essentiel de la rapidité scientifique.

La différence entre un laboratoire qui innove constamment et un laboratoire qui se noie dans ses propres données se résume souvent à ceci :

Contrôlez-vous votre infrastructure ou est-ce votre infrastructure qui vous contrôle ?

Améliorer l'expérience utilisateur (UX)

Demandez à n'importe quel scientifique comment il passe sa journée, et vous n'entendrez pas « repousser les limites de l'innovation moléculaire ».

Vous entendrez quelque chose comme : « J'étais en train de fouiller dans d'anciennes entrées ELN, de rechercher une version du protocole, de recouper une feuille de calcul et d'essayer de me rappeler ce que signifiait cet étrange exemple d'étiquette. »

Il ne s'agit pas d'un problème logiciel.

Il s'agit d'un problème d'expérience utilisateur (UX).

La solution : une plateforme de laboratoire unifiée qui donne la priorité à SX

L'avenir des travaux scientifiques ne sera pas défini par des listes de fonctionnalités ou des tableaux de bord tape-à-l'œil ; il sera défini par la facilité avec laquelle il est possible de trouver des données critiques, de s'y fier et d'agir sur celles-ci.

C'est là qu'une plateforme unifiée devient essentielle, en particulier une plateforme qui :

• Regroupe les expériences, les échantillons, les protocoles et les résultats dans un espace de travail unique et connecté
• Permet aux scientifiques de passer facilement de la planification à l'exécution et à l'analyse, sans quitter le système
• Intégre la communication, les approbations et l'auditabilité au flux de travail lui-même
• Propose des informations contextuelles, et pas seulement des fichiers, au moment où elles sont le plus nécessaires
• Est conçu pour les scientifiques eux-mêmes, et pas seulement pour les administrateurs informatiques ou les réviseurs réglementaires

C'est ce que signifie donner la priorité à l'UX.

Ce que permettent les plateformes de laboratoire pilotées par l'expérience utilisateur : reproductibilité et plus encore

Lorsque la plateforme est unifiée et intuitive, les avantages sont immédiats et exponentiels :

• Des résultats plus reproductibles car toutes les actions et les données sont saisies dans leur contexte
• Intégration plus rapide pour les nouveaux scientifiques qui n'ont plus besoin d'apprendre six outils pour démarrer
• Une meilleure collaboration entre les scientifiques de laboratoire, les équipes informatiques, l'assurance qualité et la direction
• Des transferts plus clairs entre les services professionnels, la réussite des clients et les équipes commerciales
• Intégrité des données renforcée tout au long du cycle de vie d'un projet

L'expérience utilisateur n'est pas un luxe ; c'est la couche essentielle qui permet à la science d'évoluer de manière sûre et intelligente.

On ne peut pas réparer la science sans réparer l'expérience scientifique

Si nous nous soucions de la rapidité, de la reproductibilité et de la collaboration, nous devons nous intéresser à l'expérience. Parce que les scientifiques n'ont pas seulement besoin de meilleurs outils, ils ont besoin de meilleurs systèmes qui correspondent à leur façon de penser, de travailler et de partager leurs connaissances.

Et ce système doit être unifié, intuitif et adapté aux réalités de la R&D moderne.

L'UX doit occuper une place centrale dans la manière dont nous construisons la prochaine génération de plateformes scientifiques.

Parce que lorsque les scientifiques sont en mesure de se concentrer, de trouver de la clarté et de faire confiance à leurs systèmes, ils ne se contentent pas de travailler mieux, ils découvrent plus rapidement.

Pour en savoir plus sur la façon d'optimiser votre laboratoire, nous contacter pour une consultation gratuite de 30 minutes.

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Boston, Massachusetts--SciSure, la plateforme de gestion scientifique (SMP) conçue pour unifier la recherche scientifique, la sécurité, les opérations et la conformité, a annoncé aujourd'hui un partenariat stratégique avec US Lab Partners, un leader des opérations de laboratoire et d'installations et du conseil EHS (Environmental Health & Safety). Ensemble, les organisations lancent un « modèle d'incubateur virtuel » transformateur qui donne aux organisations des sciences de la vie émergentes et en pleine expansion un accès abordable à une infrastructure de laboratoire numérique de classe mondiale et à un soutien opérationnel.

Débloquer la gestion moderne des laboratoires pour les entrepreneurs scientifiques

Les organisations émergentes du secteur des sciences de la vie sont depuis longtemps confrontées à un défi coûteux : accéder à l'EHS, aux opérations de laboratoire et à une infrastructure de conformité de haute qualité avant de disposer des ressources ou de la taille nécessaires pour faire face à d'importants investissements logiciels. La nouvelle collaboration entre SciSure et US Lab Partners élimine cet obstacle. En combinant la suite logicielle complète et évolutive de SciSure avec les services d'experts de conseil et de mise en œuvre d'US Lab Partners, ces organisations peuvent désormais exploiter des laboratoires efficaces, sûrs et conformes dès le premier jour.

« Nos clients nous ont souvent dit qu'ils avaient besoin d'une infrastructure numérique bien avant de disposer du budget ou des ressources internes nécessaires pour la gérer », explique Philip Meer, PDG de SciSure. « Grâce à ce partenariat, ils n'ont plus à choisir entre un logiciel haut de gamme ou des services d'experts sur le terrain : ils bénéficient d'une intégration parfaite des deux. »

Mieux ensemble : une solution complète pour les laboratoires émergents

US Lab Partners fournit une expertise approfondie et pratique en matière de configuration, d'exploitation et de conformité EHS des laboratoires. Ils deviennent une extension de l'équipe interne du client, guidant les laboratoires à travers les exigences complexes et les opérations quotidiennes. SciSure complète cela avec une plateforme de pointe comprenant des blocs-notes de laboratoire électroniques (ELN), des systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS), le suivi des stocks et des flux de travail EHS, le tout dans un environnement sécurisé et évolutif.

« Trop souvent, les entreprises scientifiques émergentes sont obligées de s'appuyer sur des outils peu performants, des systèmes qui créent des silos de données et qui ne sont rien de plus que de simples feuilles de calcul », explique Jon Zibell, vice-président des alliances mondiales et du marketing chez SciSure. « Ce partenariat est conçu pour changer cela. Nous proposons une expérience numérique fluide dès le premier jour, sans sacrifier la sécurité, la conformité ou l'intégrité des données. »

« La numérisation des opérations des laboratoires n'est plus une option, elle est essentielle pour la continuité, la sécurité et l'intégrité scientifique », a déclaré Demet Aybar, PDG et fondateur de US Lab Partners. « En collaboration avec SciSure, nous proposons des logiciels de classe mondiale et une expertise pratique qui étaient traditionnellement réservés aux grandes entreprises pharmaceutiques, désormais accessibles aux startups et aux innovateurs universitaires. »

Influer sur l'avenir de l'innovation scientifique

Ce partenariat marque un tournant décisif dans la manière dont les organisations scientifiques peuvent se lancer et fonctionner. En éliminant le fardeau traditionnel des coûts élevés, de la fragmentation des systèmes et du manque de ressources techniques, le modèle d'incubateur virtuel accélère l'innovation tout en réduisant les frais généraux et les risques.

Les clients ont désormais accès à :

• Un système de tenue de dossiers entièrement numérique et parfaitement intégré dès le premier jour
• Logiciels et services complets de gestion de l'EHS et des stocks
• Un LMS robuste avec bibliothèque de contenus de formation
• Des partenaires de confiance qui proposent à la fois des logiciels et des services pour gérer la configuration, la sécurité et la conformité des laboratoires
• ELN, LIMS, SOP et gestion des échantillons intégrés

« Ce modèle reflète notre mission commune : aider la science brillante à prospérer sans obstacles opérationnels », a ajouté Aybar. « Nous sommes là pour mettre à disposition une infrastructure de laboratoire de premier ordre sans compromis. »

À propos de SciSure

SciSure est la première plateforme de gestion scientifique (SMP) au monde, combinant la plateforme de laboratoire numérique d'eLabNEXT et les logiciels LabOps et EHS fiables de SciShield dans une solution unifiée conçue par des scientifiques, pour des scientifiques. SciSure soutient plus de 550 000 scientifiques, plus de 40 000 laboratoires et plus de 8100 organisations scientifiques dans le monde.

À propos de US Lab Partners

US Lab Partners est un leader de confiance en matière d'exploitation de laboratoires et d'installations et de conseil en matière d'EHS, qui aide les entreprises du secteur des sciences de la vie et les institutions universitaires à concevoir, lancer et exploiter des environnements de laboratoire évolutifs et conformes. Leurs experts aident les clients à naviguer dans le paysage réglementaire, à garantir la conformité et à créer des environnements de laboratoire adaptés aux ambitions scientifiques.

Contact pour les médias :
Jon Zibell
Vice-président des alliances mondiales et du marketing
j.zibell@scisure.com

Kyrie Stevens
Directeur commercial, US Lab Partners, LLC
‍kyrie@uslabpartners.com

‍BOSTON, MA (April 2, 2025) – GA International, a global leader in laboratory identification solutions, under its LabTAG brand, announced today that its DYMO® LabelWriter™ 5-Series Printing Kits are now compatible with SciSure (formerly eLabNext)—an intuitive and flexible system for collecting, managing, and analyzing laboratory information. The integration is available in the eLabMarketplace through an Add-on, and provides researchers with a reliable, precise, and user-friendly solution for labeling in critical laboratory workflows.

“We’re excited to expand our partnership with SciSure by introducing this Dymo® LabelWriter™ 550 Add-On,” comments George Ambartsoumian, Founder and CEO of GA International. “This tool allows researchers to print labels directly from the eLabNext interface, making sample identification faster, easier, and more reliable. It’s another step forward in our shared mission to streamline lab workflows and improve sample and data management in laboratories.” 

The Add-on allows users access to pre-designed label templates tailored for LabTAG’s specialized DYMO-Branded CryoSTUCK® Labels directly within SciSure. These templates are optimized for the Dymo® LabelWriter™ 5-series printers, ensuring perfect formatting, dimensions, and layout alignment. This eliminates the need for manual adjustments and enables effortless label printing in just a few clicks. By combining the affordability of the Dymo® LabelWriter™5-Series (550, 550 Turbo, and 5XL) with LabTAG's durable cryogenic labels, the Add-on also offers a cost-effective labeling solution, particularly beneficial for labs working on a tight budget.

“We jump on every opportunity to enhance our platform by integrating tools that simplify workflows, collaborating with companies that share our passion for sample and data management, and streamlining lab operations for our users,” says Zareh Zurabyan, VP of Commercial, Americas. “This recent collaboration with LabTAG is a win for everyone and ensures that labs can focus on their research with confidence, knowing their labeling needs are met with innovative and reliable technology.” 

To learn more about SciSure and how to connect with LabTAG’s Dymo® LabelWriter™ 550 Printer Add-on, visit the Marketplace.

About LabTAG

GA International has over 25 years of experience as a leading manufacturer of specialty labels, supplying laboratory identification solutions to biomedical research labs, biobanks, hospitals, and other healthcare institutions. Since its inception, GA International has become a worldwide leader in cryogenic and chemical-resistant labels, strongly dedicated to R&D and customer service. 

For more information about GA International, please visit www.labtag.com

Press contacts

For Media & Communication Inquiries‍

Ishan Wadi, Marketing Leader
ishan.wadi@ga-international.com

For Technical Inquiries Related to the Add-On

Alexandre Beaudoin Gagne, IT Director
alexandre.beaudoin@ga-international.com

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On May 6, 2025, a significant shift will take place in the regulatory environment with the implementation of the new United States Government Policy for Oversight of Dual Use Research of Concern (DURC) and Pathogens with Enhanced Pandemic Potential (PEPP). Dual use research refers to studies that, although intended for beneficial purposes, may also pose risks if misused or if the knowledge gained could be exploited for harmful purposes. Enhanced pandemic potential refers to research involving pathogens that could potentially lead to widespread outbreaks.

This enhanced DURC/PEPP Policy expands the scope of research previously overseen by the 2012 Federal DURC, the 2014 Institutional DURC, and the 2017 P3CO Framework policies and organizes research into Category 1: involving dual use research of concern (DURC), and Category 2: involving pathogens with enhanced pandemic potential (PEPP).

This policy comes in the wake of heightened global concerns about biosecurity and the potential misuse of research, particularly in light of recent events that have underscored the need for stringent safety and oversight measures. It aims to ensure that sensitive research does not pose risks to public health and national security while fostering responsible scientific innovation.

All research institutions that receive funding from federal agencies are obligated to fully follow this Policy as a condition of their funding. According to section 5.6 of the Policy, “failure to follow the research oversight framework under this Policy may result in suspension, limitation, or termination of federal funding and loss of future federal funding opportunities for the research proposal and for other life sciences research at the research institution, as imposed by the federal funding agency.”

Breaking Down the New Policy Requirements

Under the new policy, research entities involved in DURC or PEPP must adhere to several key requirements:

1. Risk Assessment: Institutions must conduct thorough risk assessments for proposed research to identify any potential dual-use implications. This will involve evaluating how results can be used or misused and detailing necessary mitigation strategies.
2. Review Processes: The research institution, through an IRE (sometimes as a component of an IBC), reviews the PI’s initial assessment and confirms whether proposed or ongoing research is within the scope of Category 1 or Category 2 research
3. Training and Compliance: Institutions must ensure that all personnel involved in relevant research are adequately trained on the ethical, legal, and safety concerns associated with DURC and PEPP. A risk mitigation plan must be drafted if research falls under Category 1 or Category 2.
4. Transparency and Reporting: Research entities will be required to maintain transparent records and report any incidents or concerns related to misuse or safety violations promptly to relevant oversight bodies.

Concerns for Research Entities

This new oversight policy is understandably causing concerns among research entities due to fear of increased administrative burdens for researchers and reviewers, as well as potential for delays as institutions implement the new policy. The NIH has released a Notice for their implementation of the Policy for all NIH-funded research, including grants and cooperative agreements; with other funding agency implementation plans yet to be published.

How SciSure Can Help

The responsibility of assessing whether or not research falls under the scope of Category 1 and Category 2 research, as defined in the new USG Policy, falls on Principal Investigators and Researchers named in the application for which federal funding is received or proposed, at the proposal stage and continuously throughout the research lifecycle.

While the onus is on the PI to make these assessments, the DURC/PEPP Policy posits that the research institution is responsible for “ensuring that PIs are aware of and executing this responsibility appropriately.” One key approach to achieving this is by arming researchers with the tools to make compliance faster and easier.

With SciSure’s new DURC/PEPP Assessment in the Biosafety Management Module, researchers may easily self-assess whether research falls under Category 1 and/or Category 2 research. This speeds up the assessment cycle for Institutional Review Entity (IRE) and Institutional Contact for Dual Use Research (ICDUR).

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