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La chimie fournit de nombreux éléments essentiels aujourd'hui et, bien que fondamentale pour alimenter la recherche, l'innovation et la croissance économique, elle contribue de façon majeure au changement climatique.
Les substances dangereuses, les émissions de gaz à effet de serre et le manque de gestion adaptée des déchets résultent tous de pratiques chimiques inadéquates, qui doivent être entièrement repensées pour répondre aux nouveaux objectifs de durabilité.
On assiste depuis quelques années à un intérêt croissant pour les technologies numériques et les outils cognitifs puissants aptes à accélérer les solutions durables. D'une meilleure gestion des données à une optimisation de l'utilisation des ressources, la transformation numérique peut inciter les industries à repenser et optimiser leurs processus chimiques en réduisant leur impact sur l'environnement. Toutefois, les prédictions pour la prochaine décennie ne donnent aux entreprises qui se lancent dans la transformation numérique que 30 % de chance de réussite.
Une stratégie de numérisation peu judicieuse peut transformer rapidement un investissement intelligent en déception. À l'inverse, une compréhension approfondie des technologies numériques, de leurs multiples possibilités et de leurs partenaires pour la mise en œuvre stratégique peut libérer de nouvelles opportunités et aider les entreprises à atteindre leurs objectifs de durabilité tout en augmentant considérablement leur compétitivité sur le marché.
Numérisation et gestion des connaissances : création de fondations sur des données solides
De la R&D précoce à la surveillance post-commercialisation, l'industrie chimique génère et collecte continuellement une quantité énorme de données. Toutefois, le manque d'harmonisation au sein et entre les organisations aboutit à une perte d'informations précieuses et à un gaspillage de ressources. On estime que ces données non structurées, ou « dark data », représentent 55 % de toutes les données stockées, ce qui ralentit considérablement la recherche et l'innovation sur le terrain.
La numérisation peut structurer les données et les flux de travail en laboratoire tout en réduisant votre empreinte environnementale. Alors que l'industrie du papier représente plus de 40 % du bois commercialisé dans le monde, un système numérique de gestion des connaissances peut éviter la perte de données et minimiser la déforestation.
Il y a une dizaine d'années, l'article de Nature intitulé « Scientists losing data at a rapid rate » signalait qu'environ 80 % des données scientifiques ne sont plus disponibles au bout de 20 ans. Heureusement, l'essor des solutions numériques offre aux chercheurs la possibilité de dépoussiérer leurs anciennes données scientifiques et de les transformer en un nouveau terreau pour l'innovation fondée sur les données.
Téléchargez cette étude de cas pour découvrir comment une grande organisation en technologies de santé a rendu ses données de R&D internes plus accessibles.
Identification d'opportunités d'innovation : optimisation des processus chimiques grâce à des solutions assistées par IA
Aujourd'hui, plus de 80 % des entreprises chimiques déclarent que la durabilité est devenue aussi importante pour elles que la croissance de leurs revenus. Malgré des modifications significatives des pratiques visant à inclure des options plus durables, de nombreux flux de travail chimiques s'appuient toujours sur des solvants et des combustibles fossiles qui génèrent des déchets dangereux et des gaz à effet de serre. Le remplacement de chaque procédé par des alternatives plus écologiques est un long parcours qui demande beaucoup de temps et un investissement financier considérable. Grâce à l'avènement de la numérisation dans la chimie, des outils cognitifs offrent désormais un raccourci vers la durabilité et l'innovation avec un retour sur investissement (ROI) supérieur.
La recherche et l'analytique assistées par intelligence artificielle (IA) peuvent identifier efficacement les informations pertinentes pour votre domaine d'activité et vos objectifs. En procédant à des sélections directes dans votre base de données interne, des modèles prédictifs peuvent générer des recommandations précises pour de meilleures formulations chimiques, des flux de travail de fabrication durables et une productivité renforcée. En 2022, deux tiers des entreprises déclaraient développer activement des stratégies d'IA pour atteindre leurs objectifs de durabilité.
Alors que les projets alimentés par l'IA se développent, les entreprises ont besoin de fondations de données solides et d'une stratégie d'entraînement robuste pour garantir l'efficacité de l'IA. Un manque de diversité ou une faible qualité de données peuvent provoquer des variations des performances et une dérive des modèles qui risquent d'affecter vos prédictions d'IA et d'aboutir à de piètres investissements. Par le biais de jeux de données enrichis et d'ensembles d'entraînement structurés, vous pouvez valider vos modèles d'IA prédictive et d'apprentissage automatique pour identifier votre prochaine découverte.
Téléchargez cette étude de cas pour découvrir comment des données d'entraînement de grande qualité et l'apprentissage automatique facilitent la nouvelle chimie.
Transition vers une chimie durable : répondre aux exigences réglementaires en évolution constante
De la formulation à la gestion des déchets, le cycle de vie d'un produit chimique est soumis à des directives strictes, souvent non harmonisées entre les États et les pays. Outre le large paysage réglementaire, les directives font souvent l'objet de révisions et de mises à jour fréquentes pour s'aligner sur les connaissances scientifiques changeantes, les progrès technologiques ou l'évolution des attentes de la société.
En raison de leur nature complexe et évolutive, le respect des exigences réglementaires axées sur la durabilité représente un défi majeur pour les entreprises chimiques. Pour se repérer dans ces structures constamment changeantes et fragmentées, de nombreuses entreprises chimiques investissent dans des services d'affaires réglementaires dédiés, malgré la charge financière que cela représente. Des procédés internes bien mis en œuvre peuvent atténuer considérablement les coûts et les risques tout en garantissant la conformité aux évolutions des politiques environnementales.
La conformité réglementaire implique généralement une documentation considérable, y compris des dossiers chimiques complets, des procédés de fabrication détaillés et des fiches de sécurité à jour. Le rassemblement de ces exigences nécessite la lecture de vastes jeux de données provenant de différents services et utilisant des méthodologies différentes. Exigeant et chronophage, ce processus détourne l'attention de la recherche.
La mise en œuvre d'une piste d'audit complète et précise avec des systèmes standardisés de gestion des données peut être utile. En enregistrant et en suivant les changements apportés à la documentation chimique par le biais d'une base de données conviviale, vous pourrez conserver des connaissances structurées, accessibles et mises à jour au fil de l'évolution des normes réglementaires et des politiques environnementales.
Transformation numérique dans l'industrie chimique : la pierre angulaire pour un avenir vert
La prise de conscience croissante de la durabilité incite l'industrie chimique à repenser ses processus en recherchant des alternatives écologiques pour minimiser son impact environnemental et préserver les ressources.
Grâce à des systèmes optimisés de gestion des données, des modèles d'IA validés et des algorithmes multifonctions, la transformation numérique est un processus transformateur, qui fournit aux entreprises chimiques des opportunités majeures d'adopter des pratiques innovantes et durables dans leurs activités quotidiennes.
