COMPASS : Pourquoi est-il si difficile pour les organisations de transférer leur technologie ? Et comment le National Formulation Centre les aide-t-il à surmonter cette difficulté ?
GRAEME CRUICKSHANK : La mise en commun des connaissances entre différents organismes ou services au sein d'une grande entreprise peut impliquer des équipes géographiquement éloignées et dont la culture ou la langue diffère. Il faut alors trouver un terrain d'entente pour comprendre d'où vient chacune des parties, sans quoi les malentendus et la confusion risquent d'empêcher tout progrès significatif.
Et quand bien même, elles seraient toujours mises au défi de réussir à communiquer avec les systèmes des organisations externes. La nécessité de réduire les coûts fait que les entreprises ne remplacent pas le système en totalité. Y compris au sein d'une même organisation, les systèmes logiciels ne communiquent souvent pas les uns avec les autres.
En principe, ces entités doivent souvent rejoindre les systèmes qu'elles possèdent déjà. C'est là que les centres d'innovation dédiés au développement et à la fabrication de produits formulés avancés, disponibles en libre accès, prennent tout leur sens. Au National Formulation Centre, par exemple, nous réunissons les connaissances industrielles, la recherche et l'infrastructure technologique nécessaires pour que les entreprises boostent la commercialisation de produits formulés.
Comment des tendances comme la personnalisation s'ajoutent-elles aux défis liés au transfert de technologie ?
GC : La personnalisation existe dans la quasi totalité des catégories, de la médecine stratifiée aux boissons disponibles dans les cafés, en passant par les lessives en poudre, liquides, en tablettes et autres doses des rayons de supermarchés. De ce fait, la production devient de plus en plus fragmentée et les formulations de plus en plus localisées, car les entreprises sont amenées à produire de plus petites quantités pour répondre à une demande de plus en plus dynamique des consommateurs.
Dans cet environnement, l'efficacité du transfert d'information entre les systèmes de R&D et les systèmes d'usines multisites est plus importante que jamais pour que les connaissances acquises à un endroit puissent être appliquées ailleurs.
Les connaissances dans d'autres secteurs peuvent-elles faciliter le transfert vers la production ?
GC : L'un des moyens les plus rapides pour un secteur de l'industrie est de trouver la solution dans un autre secteur. Pour les formulations, les principales difficultés sont communes à toute une gamme de produits, mais les laboratoires n'en ont pas forcément conscience. Ils ne cessent de chercher leurs propres solutions. Par exemple, les problèmes posés par un déodorant peuvent aussi concerner la formulation d'une peinture : il s'agit dans les deux cas de vaporiser rapidement et uniformément un produit, qu'il sèche rapidement sans devenir collant, et qu'il se répande pour combler les espaces non couverts par l'utilisateur. Sur un marché hautement concurrentiel, ce transfert de technologie horizontal plaît aux entreprises car il les aide à trouver des solutions tout en évitant les problèmes de propriété intellectuelle et les mécanismes contraires au transfert de connaissances entre entreprises ou divisions concurrentes.
Quel rôle joue la modélisation prédictive ?
GC : Nous concevons davantage d'outils prédictifs, nous avons de meilleurs systèmes de recueil de données et nous pouvons mieux exploiter nos connaissances, ce qui permet un meilleur contrôle de notre produit. Mais le chemin reste encore long pour tout ce qui a trait à des liquides et des pâtes qui coulent, se mélangent, varient avec le temps, les températures et les processus. Les résultats ne sont pas faciles ni à contrôler ni à prévoir.
Quel est le secret pour faciliter la transition entre la conception et la production ?
GC : Il faut avant tout rester humble, apprendre vite en maîtrisant les détails. En fin de compte, un transfert de technologie réussi consiste à partager la bonne information avec les bonnes personnes. Le plus important est de déterminer les attributs à mesurer, d'obtenir des données de qualité et de partager les informations à leur sujet. Les grandes entreprises cherchent aujourd'hui des terrains d'entraînement neutres pour étudier rapidement toutes leurs nouvelles technologies et prendre des décisions objectives sur celles qui méritent d'être approfondies. Le nombre d'essais importants et coûteux que l'on peut effectuer et les résultats que l'on peut obtenir ne sont pas illimités. Mais l'utilisation d'un système robotique à haut débit sur de petits volumes d'échantillons peut générer des milliers de points de données. Une fois cette densité et cette qualité de données obtenues, on peut les utiliser pour élaborer des modèles prédictifs utiles pour les produits de prochaine génération.
