Webinaires 2023
Cycle « Innover par les méthodes en R&D Industrielle »
Si certaines organisations développent des activités de recherche très proches de la recherche fondamentale, la plupart des industries développent des approches hybrides, mêlant approches scientifiques et pragmatisme empirique.
Dans tous les cas, les contraintes et impératifs concrets de la recherche industrielle – optimisation des temps de développement, budgétisation des approches exploratoires, – imposent de trouver des compromis efficaces entre démarches de compréhension et actions.
L’objectif de cette nouvelle série 2023 de webinaires gratuits est de partager nos analyses de la recherche industrielle dans les domaines de la transformation de matière et nos pistes pour innover efficacement par les méthodes. Cette série s’adresse autant aux acteurs opérationnels qu’aux managers de R&D industrielle.
Programme
Episode 1 : Innover par les méthodes pour une R&D efficace ?
Qu’est-ce qu’une R&D industrielle efficace ? S’agit-il d’une R&D capable de développer rapidement de nouveaux produits conformes au brief marketing, de fiabiliser les étapes d’industrialisation, de résoudre des problèmes récurrents en production ou en application, d’orienter des choix techniques, des réglages de process, d’explorer des options d’innovation et d’en concrétiser des concepts techniques ?
Dans ce webinaire, nous partagerons nos constats des pratiques communes des organisations industrielles et de leurs R&D dans les secteurs des transformations de matières. Nous tâcherons de montrer la dimension systématique de certaines difficultés et l’intérêt des innovations méthodologiques, notamment à travers leurs apports transversaux aux différents services impliqués dans les questions techniques.
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Episode 2 : Changer de regard sur la matière
La R&D industrielle des transformations de matières travaille essentiellement des états de matières complexes, à partir d’ingrédients liquides ou en poudres, pour développer des formules aux textures et fonctionnalités diverses. Les pratiques industrielles montrent que la sensibilité des matières aux conditions de mise en œuvre est paradoxalement souvent tenue pour secondaire, en dépit des évidences empiriques.
Dans ce webinaire, nous tâcherons de montrer comment le regard généralement porté sur la matière est source de nombreuses confusions aux conséquences opérationnelles fâcheuses. Nous évoquerons certaines origines à de tels malentendus et montrerons comment en pratique un changement de perspective sur la matière et ses comportements ouvre la voie à une meilleure anticipation des difficultés liées aux activités de R&D Industrielle et des divers services liés ces questions.
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Episode 3 : La mesure en question
La mesure est centrale pour les activités techniques industrielles, mais souvent problématique. L’usage de standards qualité dans des démarches de R&D est ainsi régulièrement source de biais. A l’opposé, les techniques scientifiques avancées posent souvent des difficultés de mise en œuvre ou d’interprétation.
Dans ce webinaire, nous mettrons en lumière diverses idées reçues entourant la mesure, ses principes et résultats, et montrerons le lien avec les difficultés rencontrées dans la mise en œuvre pratique. Nous présenterons une grille d’analyse des techniques instrumentales et détaillerons les différents points de vigilance pour éviter des usages contre-productifs.
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Episode 4 : La R&D Industrielle comme démarche expérimentale
Dans les industries de transformation, de nombreuses opérations de R&D sont essentiellement expérimentales, comme en attestent l’art irréductible de la formulation dans le développement produit ou les essais empiriques d’industrialisation ou d’application. Si les sciences y jouent évidemment un rôle, d’autres facteurs et impératifs, tels que les délais, les coûts, les normes ou les procédures, interviennent et conditionnent cette démarche particulière d’expérimentation concrète qu’est la R&D Industrielle.
Dans ce webinaire, nous développerons les implications de cette nature expérimentale de la R&D industrielle. Nous montrerons notamment comment une perception adaptée des points et zones critiques ouvre des voies d’amélioration scientifique et d’innovation méthodologiques profondes pour les organisations.
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Episode 5 : Savoir-faire et apprentissage organisationnel au niveau technique
Face au turn-over ou aux départs en retraite impactant significativement sur la circulation des savoir et savoir-faire, la R&D Industrielle doit trouver des voies pour développer et capitaliser une connaissance pérenne de ses propres pratiques pour être en mesure de les faire progresser et éviter le « on a toujours fait comme ça ».
Dans ce webinaire, nous explorerons l’articulation entre savoir-faire, procédures et moyens techniques dans la R&D Industrielle pour suggérer à la fois des pistes de diagnostic et des voies d’amélioration dans une logique d’apprentissage organisationnel.
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Episode 6 : Traduire une problématique concrète en étude R&D
Il serait idéal que des méthodes claires et simples permettent d’aborder l’ensemble des problèmes concrets. Malheureusement, même la méthode dite scientifique doit être adaptée aux objets d’investigation pour porter ses fruits. Son application aux problématiques industrielles concrètes pose encore d’autres difficultés.
Dans ce webinaire, nous reprenons à la base les enjeux méthodologiques pour être capable d’étudier scientifiquement un problème industriel concret. Nous montrerons notamment comment, pour les questions liées aux transformations et application de matières, une prise en compte combinée des phénomènes physiques et des leviers d’action concrets oriente les démarches d’une R&D industrielle fructueuse.
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Episode 7 : Construire des méthodes prédictives
La R&D industrielle est souvent limitée par les difficultés rencontrées pour anticiper les comportements concrets des produits en développement à l’échelle laboratoire. Les tests applicatifs comme les essais pilote constituent autant de palliatifs présentant diverses limitations, tout comme les approches de plan d’expérience, de simulation numérique, de statistique ou d’IA.
Dans ce webinaire, nous analyserons les causes des limites des différentes approches. Nous dessinerons les principes méthodologiques pour le développement de méthodes prédictives adaptées, qu’elles soient expérimentales ou de modélisation, et les étapes et défis liés à leur construction et leur mise en place effective au sein d’une R&D industrielle.
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Episode 8 : Développer des systèmes expérimentaux spécifiques
Les outils instrumentaux à disposition des services de R&D sont très variables selon les organisations. Certains acteurs disposent de moyens permettant d’aborder une grande variété de problématiques, quand d’autres sont limités à l’usage d’outils de contrôle qualité à des fins de R&D.
Dans ce webinaire, nous montrerons qu’il peut s’avérer judicieux de développer des systèmes expérimentaux spécifiques pour l’étude de certaines questions. Du développement de bancs de test frugaux, de modules expérimentaux adaptables ou de bancs de test pilotes instrumentés, nous aborderons les enjeux, atouts et difficultés associés à ce genre de démarche.
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Episode 9 : Des données de mesure adaptées en R&D industrielle
Pour espérer limiter certaines démarches empiriques particulièrement préjudiciables à ses objectifs, une R&D Industrielle doit pouvoir quantifier certaines caractéristiques des comportements de ses matières et produits à différentes étapes de leur production ou leur usage. Malheureusement, toute donnée quantifiée n’est pas bonne à utiliser.
Dans ce webinaire, nous aborderons la question de la donnée, la fameuse Data, et les enjeux pratiques d’une donnée adaptée aux enjeux et problèmes à traiter. Nous montrerons que les biais sont nombreux, de la fiche technique à la donnée mesurée, et qu’une réflexion sur ces questions permet de fiabiliser l’ensemble de la chaine de développement produit.
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Episode 10 : Exploiter des données de mesure
Même lorsque les biais de quantification sont évités, nombreuses sont les situations où les données de mesure produites peinent à être exploitées. L’interprétation des données, la recherche de descripteurs, la modélisation, sont autant de difficultés qui exigent de bien comprendre à la fois la production des données et leurs périmètres de représentativité pour les exploiter à bon escient.
Dans ce webinaire, nous évoquerons les différentes difficultés liées à l’interprétation des données et notamment la reconnaissance des artefacts. Nous montrerons qu’il est possible d’envisager différents niveaux d’interprétation, permettant d’avancer progressivement dans l’exploitation des données et de capitaliser sur l’activité globale de la R&D.
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Last Updated on 14 septembre 2023 by Vincent Billot