Pour réussir une transformation numérique, les laboratoires de contrôle qualité (CQ) doivent d’abord accorder la priorité à la transformation culturelle. La culture d’un laboratoire peut souvent être ancrée depuis des décennies, mais elle requiert une transformation qui accompagne les avancées technologiques de son environnement.

Ce changement agile de culture, s’écartant de la méthodologie traditionnelle en cascade, peut commencer avec un département ou une équipe sur une base pilote et se déployer progressivement à l’ensemble de l’organisation.

Plus que l’évolution des compétences au sein du personnel, ce qui importe vraiment, c’est de savoir si les décideurs croient au changement et sont en mesure de le mener, ou bien s’ils préfèrent s’en tenir aux anciennes façons d’accomplir le travail organisationnel.

Une fois la voie culturelle établie, l’organisation doit se concentrer sur la réalisation de certains objectifs. Ceux-ci incluent le développement de nouvelles compétences au sein de la main-d’œuvre, l’engagement des employés, la prestation d’un excellent service à la clientèle, l’amélioration de la sécurité et la promotion de l’excellence en leadership pouvant servir de points de repère tout au long du processus.

Une transformation culturelle réussie nécessite l’implication complète de tous les niveaux de leadership, qui jouent un rôle clé en modélisant de manière durable et en accompagnant les comportements souhaités qui se diffuseront dans l’organisation. Il faut donc établir une feuille de route répondant à des questions comme : où en est l’organisation aujourd’hui, où veut-elle aller, pourquoi souhaite-t-elle changer et quels objectifs sont dans sa mire.

Pour déterminer la perception de la culture d’entreprise par l’organisation, les sondages, groupes de discussion, entrevues avec des employés à fort potentiel, entrevues individuelles avec des dirigeants et plateformes de vote numériques sont des moyens utiles pour recueillir de l’information pertinente de tous les secteurs. Avant de passer à l’étape suivante, la fiabilité des données et des contributions devient un enjeu crucial dans la prise de décision.

En s’appuyant sur les données et les commentaires recueillis, les objectifs organisationnels peuvent être alignés sur l’intégration de nouvelles technologies, telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (AA), les jumeaux numériques et l’analytique des données (A&D), entre autres.

Comment les technologies transforment la culture organisationnelle

Dans l’étude State of AI in the Enterprise de Deloitte, il est mentionné que les organisations investissant dans la gestion du changement sont 1,6 fois plus susceptibles de rapporter que leurs initiatives en IA surpassent les attentes et 1,5 fois plus susceptibles d’atteindre leurs objectifs comparativement à celles qui ne le font pas.

Les organisations impulsées par l’IA considèrent les données comme un atout et cherchent à déployer une IA centrée sur l’humain dans l’ensemble de leurs processus d’affaires essentiels. Elles misent sur une prise de décision rapide et fondée sur les données pour améliorer l’expérience tant des employés que des clients. Ces organisations ne se contentent pas de faire confiance aux données : elles montrent une volonté d’agir rapidement sur les idées nouvelles grâce à l’expérimentation, ce qui est crucial en CQ.

« L’IA et l’AA joueront un rôle majeur dans l’amélioration de la transformation numérique et culturelle dans le laboratoire, notamment en optimisant de nombreux cas d’utilisation. Après avoir connecté les appareils, l’enjeu principal devient l’accessibilité fluide des données en temps réel et l’analyse des erreurs et défaillances courantes pouvant être anticipées avant même de débuter la DSA [angiographie par soustraction numérique]. La seule option est d’utiliser l’IA et l’AA », explique Joseph Laraichi, directeur et responsable de l’IoT Sciences de la vie et soins de santé pour l’UE chez HCLTech.

Un rapport du MIT SMR-BCG souligne que les avantages de l’IA vont bien au-delà de l’efficacité et de la prise de décision, contribuant à l’efficacité organisationnelle, au renforcement des équipes et cultures d’entreprise, et générant autant des bénéfices culturels que financiers. Ces avantages culturels peuvent s’infuser jusque dans l’essence des opérations commerciales, améliorant les postulats guidant les comportements organisationnels et garantissant la poursuite d’objectifs plus judicieux. Les dirigeants expérimentés en déploiement de l’IA dans leur structure envoient un message clair : la culture d’entreprise influence la réussite de l’IA, et vice versa.

Le rapport met en lumière que plus de 75 % des répondants notent des améliorations en moral d’équipe, clarté des rôles, collaboration et apprentissage collectif. Certains répondants ayant vu d’importants bénéfices financiers grâce à l’IA étaient dix fois plus enclins à modifier leur façon de mesurer la réussite que ceux n’ayant perçu aucun avantage.

Outre la réorientation des comportements et l’amélioration de la compétitivité entre employés, dans certains cas, l’IA a permis aux dirigeants d’identifier de nouveaux leviers de performance, menant à de nouvelles hypothèses, cibles, indicateurs et schémas comportementaux, ainsi qu’à de nouveaux secteurs de responsabilisation.

Favoriser la transformation culturelle dans un laboratoire de contrôle qualité

Lors d’une transformation numérique, la question revient souvent : comment instaurer un changement culturel commun au sein de l’organisation et s’assurer que chacun embarque dans le virage numérique ?

Selon Laraichi, un des défis majeurs actuellement dans les parcours numériques des secteurs pharmaceutique ou MedTech et dans les laboratoires en particulier, est que les ingénieurs de laboratoire sont surchargés. Ils savent que de nombreuses tâches pourraient être améliorées ou automatisées dans les processus, mais ils manquent de temps pour s’y consacrer.

« Les laboratoires de CQ devraient se concentrer sur “comment insuffler la transformation numérique par la culture et créer l’environnement adéquat pour que les scientifiques y consacrent temps et ressources”, car de nombreux ingénieurs de laboratoire disent avoir des journées très chargées et manquent de temps pour des réflexions innovantes ou pour améliorer ce qu’ils font déjà », explique Laraichi.

Il ajoute : « La priorisation est l’un des facteurs à considérer : par exemple, la structuration des données est la tâche la plus lourde au labo et induit des erreurs de données. Habituellement, on commence par ce cas d’utilisation, tout en utilisant des outils de gestion du risque afin d’évaluer les risques liés à ce changement et appuyer la décision.

« Donc, afin d’instaurer une transformation culturelle et mobiliser le personnel sur le terrain dans le parcours numérique, on écoute chaque employé du laboratoire pour recueillir ses commentaires sur les façons dont le processus pourrait être optimisé pour maximiser la valeur du changement. »

De plus, développer, perfectionner ou requalifier les employés dans la littératie des données, comme partie intégrante de la culture, bâtit la confiance et favorise une adhésion plus forte envers les nouvelles technologies et modèles.

Définir la réussite

La réussite d’une transformation numérique et culturelle n’a pas de destination finale. C’est un processus continu qui s’articule autour des pratiques de l’organisation – il ne s’agit pas seulement de “faire du numérique”, mais d’“être numérique”.

« HCLTech est le bon partenaire avec son expertise à la fois dans les laboratoires scientifiques et comme intégrateur technologique pour accompagner le parcours numérique des laboratoires des sciences de la vie », affirme Laraichi.

Le rôle de HCLTech est simple : aider les clients du secteur pharmaceutique et MedTech à évaluer le cas d’utilisation prioritaire avec le meilleur retour sur investissement et en accompagner l’intégration, tout en rehaussant la qualité, la sécurité des patients et en diminuant les risques d’affaires.