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La performance de la R&I (Recherche et Innovation) au sein des groupes industriels est toujours un sujet d\u2019actualit\u00e9, mais surtout en p\u00e9riode de r\u00e9duction des co\u00fbts. L\u2019une des pistes pour am\u00e9liorer cette performance consiste \u00e0 mieux exploiter les donn\u00e9es disponibles, dans l\u2019espoir de r\u00e9duire ainsi le besoin d\u2019effectuer des tests. Cet espoir guide d\u00e9j\u00e0 depuis au moins une dizaine d\u2019ann\u00e9es les strat\u00e9gies de R&I dans des secteurs tels que l\u2019oil & gas et l\u2019industrie pharmaceutique. Il arrive maintenant en force dans le secteur de la beaut\u00e9.<\/span><\/p>\n \u00a0<\/p>\n La chimie est \u00e0 l\u2019origine d\u2019un grand nombre de m\u00e9dicaments r\u00e9volutionnaires, mais depuis quelques d\u00e9cennies la productivit\u00e9 et la rentabilit\u00e9 de la R&D bas\u00e9e sur les m\u00e9thodes empiriques diminue. Dans le cas de l\u2019industrie pharmaceutique, la cause de ce ph\u00e9nom\u00e8ne r\u00e9side dans une large mesure dans le fait que l\u2019\u00e9chec d\u2019une mol\u00e9cule en cours de d\u00e9veloppement co\u00fbte de plus en plus cher. Mais tous les secteurs industriels amen\u00e9s \u00e0 mettre au point de nouvelles mol\u00e9cules sont confront\u00e9s \u00e0 la n\u00e9cessit\u00e9 de r\u00e9duire les co\u00fbts et les d\u00e9lais du d\u00e9veloppement.<\/span><\/p>\n Cette r\u00e9alit\u00e9 conduit des secteurs tels que l\u2019oil & gas et l\u2019industrie pharmaceutique \u00e0 chercher activement \u00e0 faire progresser les m\u00e9thodes de d\u00e9veloppement de nouvelles mol\u00e9cules, par tous les moyens d\u00e8s lors qu\u2019ils permettent de minimiser le besoin d\u2019essais r\u00e9els. Le but est donc de se rapprocher le plus possible d\u2019un environnement de d\u00e9veloppement le plus virtuel possible : d\u2019un environnement bas\u00e9 sur la manipulation de donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 disponibles. Pourquoi en effet lancer une exp\u00e9rimentation co\u00fbteuse quand on peut simuler\u00a0?<\/span><\/p>\n Mais est-ce que ces approches data-driven fonctionnent\u00a0? Cela d\u00e9pend de la complexit\u00e9 des mol\u00e9cules et des syst\u00e8mes avec lesquels elles interagissent. Ainsi le passage des essais in vitro aux essais in vivo, constitue un facteur de complexit\u00e9 absent des environnement artificiels caract\u00e9ristiques de l\u2019oil & gas.\u00a0<\/span><\/p>\n Dans le cas du secteur de la beaut\u00e9, un nouveau facteur appara\u00eet : celui de la complexit\u00e9 des formulations. Les produits de beaut\u00e9 combinent typiquement des substances, notamment sous la forme d\u2019\u00e9mulsions (cas le plus complet et complexe). Cette r\u00e9alit\u00e9 rend le comportement de ces formulations difficile \u00e0 pr\u00e9voir, et peut conduire \u00e0 une incertitude sur la fiabilit\u00e9 des produits dans la dur\u00e9e. Un industriel ne peut pas se permettre de mettre sur le march\u00e9 un produit qui ne tient pas ses promesses dans la dur\u00e9e.<\/span><\/p>\n Pour accro\u00eetre la performance de la R&I dans le secteur de la beaut\u00e9, deux approches data-driven semblent particuli\u00e8rement int\u00e9ressantes : d\u2019une part le r\u00e9tro-engineering, d\u2019autre part la typologie pr\u00e9dictive de stabilit\u00e9.<\/span><\/p>\n Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 s\u2019appuyer sur les donne\u0301es afin de corre\u0301ler performances et proprie\u0301te\u0301s avec la structure des mole\u0301cules, et ainsi fournir une aide a\u0300 la formulation (qui n\u2019est alors plus uniquement empirique). Cette m\u00e9thode se situe en amont dans la phase de conception des nouvelles mol\u00e9cules, et permet de limiter le recours aux tests empiriques. Elle vient donc compl\u00e9ter le travail du formulateur. Les entreprises du secteur de la beaut\u00e9 manifestent un grand int\u00e9r\u00eat pour cette m\u00e9thode, qui a d\u00e9j\u00e0 donn\u00e9 des succ\u00e8s dans l\u2019industrie pharmaceutique, notamment gr\u00e2ce aux progr\u00e8s de la biologie syst\u00e9mique.<\/span> Contrairement \u00e0 un secteur tel que l\u2019agro-alimentaire, le secteur de la beaut\u00e9 n\u2019est pas soumis \u00e0 une obligation r\u00e9glementaire en mati\u00e8re de tests pour garantir la stabilit\u00e9 des formules. Fr\u00e9d\u00e9ric Leroy, Fellow Presans et ex-Directeur de la R&D chez L\u2019Or\u00e9al Advanced Research attire l\u2019attention sur le fait que le principal test en vigueur ne concerne que l\u2019aspect physique (texture) de la stabilit\u00e9 (le test consiste \u00e0 conserver la formulation \u00e0 45\u00b0 pendant trois mois). Ce type de test ne poss\u00e8de pas de valeur pr\u00e9dictive. Il ne donne en particulier aucune information sur l\u2019aspect chimique de la stabilit\u00e9 : est-ce que les compos\u00e9s se d\u00e9gradent (disparition des compos\u00e9s d\u00e9sirables)\u00a0? De m\u00eame en ce qui concerne l\u2019aspect s\u00e9curit\u00e9 microbiologique (apparition de compos\u00e9s ind\u00e9sirables). Par cons\u00e9quent les dates de p\u00e9remption indiqu\u00e9es sur le packaging des produits de beaut\u00e9 tendent \u00e0 \u00eatre largement conventionnelles.<\/span><\/p>\n Dans le cas de formules combinant des substances diverses, une meilleure connaissance de leur comportement contribuerait par ailleurs \u00e0 la r\u00e9duction des risques et des d\u00e9lais associ\u00e9s au d\u00e9veloppement de nouvelles mol\u00e9cules (\u00e9limination plus rapide des fausses pistes).<\/span><\/p>\n Pour constituer cette connaissance, il est n\u00e9cessaire de compiler une masse de donn\u00e9es qui n\u2019existe actuellement que dans un \u00e9tat de grande dispersion. Un tel travail permettrait de constituer une typologie pr\u00e9dictive, associant tests et mod\u00e9lisation, et permettant de conna\u00eetre par avance les effets de diverses combinaisons de substances. La capacit\u00e9 de pr\u00e9dire l\u2019\u00e9volution d\u2019une formule en fonction de param\u00e8tres standards (temps, temp\u00e9rature, pression) augmenterait massivement, et ce sur les trois plans physique, chimique et s\u00e9curit\u00e9 microbiologique. La complexit\u00e9 et la non lin\u00e9arit\u00e9 des formules rend cependant difficile la constitution de lois globales de comportement.<\/span><\/p>\n Le passage \u00e0 une R&I data-driven dans le secteur de la beaut\u00e9 repose sur l\u2019adoption et l\u2019adaptation d\u2019approches prometteuses ayant fait leurs preuves dans d\u2019autres secteurs. Reste la question de savoir comment une telle base de connaissance doit \u00eatre construite : chacun va-t-il travailler individuellement \u00e0 renforcer sa position concurrentielle \u00e0 travers la constitution d\u2019un savoir propri\u00e9taire\u00a0? Ou bien se peut-il que des synergies apparaissent entre diff\u00e9rents acteurs, voire entre acteurs appartenant \u00e0 des secteurs distincts, dans une logique de <\/span>Synergy Factory<\/span><\/a>\u00a0?\u00a0<\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_post_nav _builder_version=\u00a0\u00bb3.14″ prev_text=\u00a0\u00bbPrevious article\u00a0\u00bb next_text=\u00a0\u00bbNext article\u00a0\u00bb in_same_term=\u00a0\u00bbon\u00a0\u00bb background_color=\u00a0\u00bb#3d59a1″ title_font=\u00a0\u00bb|800|||||||\u00a0\u00bb title_text_color=\u00a0\u00bb#ffffff\u00a0\u00bb title_font_size=\u00a0\u00bb15px\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb10px|10px|10px|10px\u00a0\u00bb border_radii=\u00a0\u00bbon|5px|5px|5px|5px\u00a0\u00bb border_width_all=\u00a0\u00bb1px\u00a0\u00bb border_color_all=\u00a0\u00bb#3d59a1″ saved_tabs=\u00a0\u00bball\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb30px|||\u00a0\u00bb global_module=\u00a0\u00bb8506″ \/][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les m\u00e9thodes de Recherche et Innovation data-driven qui marchent ailleurs d\u00e9barquent dans le secteur de la beaut\u00e9.<\/p>\n","protected":false},"author":177,"featured_media":9029,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[163,164,165,1392],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9028"}],"collection":[{"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/177"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9028"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9028\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9029"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9028"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9028"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/open-organization.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9028"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Les nouvelles m\u00e9thodes de R&D en chimie arrive dans le secteur de la beaut\u00e9<\/span><\/h2>\n
Limites des approches empiriques<\/span><\/h3>\n
\u00a0<\/h3>\n
D\u00e9fis des m\u00e9thodes data-driven<\/span><\/h3>\n
\u00a0<\/h3>\n
Sp\u00e9cificit\u00e9s du secteur de la beaut\u00e9<\/span><\/h3>\n
\u00a0<\/h2>\n
Le r\u00e9tro-engineering data-driven<\/span><\/h2>\n
<\/span><\/p>\n\u00a0<\/h2>\n
La pr\u00e9diction data-driven de la stabilit\u00e9 des formulations<\/span><\/h2>\n
Limites des tests existants<\/span><\/h3>\n
\u00a0<\/h3>\n
Utiliser l\u2019intelligence artificielle pour construire une typologie pr\u00e9dictive<\/span><\/h3>\n
\u00a0<\/h2>\n
Conclusion<\/span><\/h2>\n