L'innovation passera par le digital chez BASF

Le 18 juillet 2017

Le géant allemand de la chimie a tenu sa conférence annuelle dédiée à la R&D. Pour le groupe, les outils numériques aideront les chercheurs à élaborer les innovations de demain en chimie.

« Un produit chimique n'est pas digital, mais les technologies digitales peu-vent être utilisées pour mettre en place des "business models" se basant sur une production, une innovation, ou une chaîne logistique intelligentes ». Voici comment Martin Brudermüller, directeur de la technologie chez BASF, entrevoit l'apport des outils numériques pour son activité, dans les années à venir. Le 29 juin, BASF a tenu sa conférence annuelle dédiée à la R&D à Ludwigshafen (Allemagne). L'occasion de détailler comment sa R&D est en train de se digitaliser et comment cela peut devenir un avantage concurrentiel.

La stratégie de croissance du chimiste allemand se base notamment sur son fort potentiel d'innovation. En 2016, BASF a ainsi dépensé 1,86 milliard d'euros pour sa R&D. Il revendique chaque année le lancement de plus de 300 nouveaux produits et évalue à 10 Mrds € de ventes par an les apports de ses innovations. Cependant, l'environnement de la recherche devient de plus en plus complexe et dynamique, obligeant les industriels à s'adapter constamment et rapidement. Pour BASF, c'est à ce stade que les technologies numériques peuvent aider, en particulier au niveau de l'approche de R&D. « Les données et le savoir sont essentiels pour la croissance de l'activité. La digitalisation en R&D ouvre des opportunités uniques », insiste Horst Weiss, directeur de la digitalisation pour les activités Matériaux avancés et sciences des données. Fort de cette conviction, BASF s'est doté d'un superordinateur dénommé Quriosity pour « booster » ses capacités de modélisation/simulation, et lui permettre d'optimiser ses coûts liés à la R&D et de réduire le temps de mise sur le marché d'innovations produits. Dans le détail, il va aider à élaborer des modèles améliorés multi-échelles (quantique, moléculaire, macroscopique), permettant à la fois de comprendre les interactions et de prédire des propriétés d'un produit chimique, d'un matériau ou de formulations. En outre, Quriosity offre la possibilité d'obtenir des modèles améliorés pour visualiser les procédés ainsi que d'effectuer de l'analyse exhaustive de données.

 

Une recherche plus qualitative grâce aux données collectées

 

L'emploi des outils digitaux va donc contribuer à favoriser l'innovation, en simplifiant notamment le travail de recherche. « La digitalisation de la R&D va offrir de nouvelles possibilités au niveau de la gestion et de l'accès à des données intégrées et fiables, dans la diffusion du savoir-faire et ainsi que dans l'usage de la modélisation et de simulation numérique », explique Martin Brudermüller. Ces outils vont donc permettre de mieux visualiser les données intégrées pertinentes en les présentant sous la forme de graphiques ou d'interfaces interactives. « Par exemple, nous sommes parvenus à diviser par trois le temps nécessaire aux essais pour sélectionner des catalyseurs d'intérêt », illustre Richard Trethewey, directeur de la digitalisation pour les biosciences et du savoir chez BASF. Autre exemple : dans l'identification de molécules candidates pour la protection des cultures. Le digital offre la possibilité d'explorer les données (data mining) et de modéliser des composés, afin d'optimiser l'équilibre entre les effets bénéfiques et indésirables. « La modélisation par ordinateur couplée à des méthodes statistiques a permis de prioriser les composés candidats, et ainsi de réduire le temps de mise sur le marché », indique Richard Trethewey.

 

Développer ses propres applications pour la R&D

 

Mais le chimiste va encore plus loin en développant ses propres applications pour ses chercheurs. « L'idée est de regrouper toutes les compétences de R&D et de les rendre accessibles pour l'ensemble des collaborateurs de R&D », explique Richard Trethewey. Parmi les applications développées, il y a un outil d'apprentissage automatique « machine learning » pour accélérer l'ingénierie d'enzymes d'intérêt. Le groupe a également mis au point un outil d'apprentissage profond « deep learning » pour l'agriculture. « Avec cette application, les utilisateurs pourront par exemple, apprendre à détecter une maladie de blé à partir d'une simple photo pour fournir des recommandations de fongicides », explique Richard Trethewey. Avant d'ajouter : « Il s'agit d'une application inspirée de ce qui se fait déjà dans le domaine médical ». Toutes ces applications doivent bien évidemment être conçues en relation avec les utilisateurs finaux, et nécessitent une équipe dédiée au développement du logiciel.

Dans un contexte d'adaptation constante aux besoins du marché, la digitalisation va nécessairement nourrir les processus d'innovation, et permettre une R&D plus ciblée et performante. La puissance des outils numériques va aider les chercheurs à réaliser des calculs et expérimentations toujours plus complexes, et ce, de plus en plus vite. Cependant, la numérisation des expériences en R&D ne remplacera jamais totalement l'expérimentation physique, ces deux aspects étant complémentaires : les simulations aident à concevoir les expérimentations et facilitent la prévision, tandis que les expérimentations apportent des résultats mesurables et permettent d'élaborer de nouveaux modèles informatiques. « Il s'agit d'un changement de paradigme à avoir, et qui nécessite d'avoir une approche globale pour mener un projet de R&D », conclut Martin Brudermüller.



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Article extrait de Chimie Pharma Hebdo

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