Retrouver un résultat d’essai, comparer des informations techniques, préparer une synthèse ou exploiter des données accumulées au fil des projets : ces tâches occupent une place importante dans le quotidien des équipes R&D. Comment l’intelligence artificielle peut-elle les faciliter et libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée ? Comment peut-elle favoriser et encourager l’innovation ?
Cette question était au cœur de la deuxième session du Club R&D de Wagralim qui a réuni plus de 20 participants. Celle-ci était organisée chez Realco à Louvain-la-Neuve, avec la participation de Woogma. Une matinée consacrée aux applications concrètes du numérique et de l’IA, en lien avec les réalités des entreprises.
Un Club pour faire évoluer ses pratiques entre pairs
Lancé en 2025, le Club R&D réunit des responsables R&D d’entreprises alimentaires et biotech autour de préoccupations communes. Pour cette session, les attentes identifiées en amont étaient très opérationnelles : gagner du temps, mieux exploiter les connaissances disponibles et savoir par où commencer avec l’IA. Avec une préoccupation transversale : adopter des outils adaptés aux équipes, sans alourdir leur fonctionnement.
Retrouver et réutiliser ce que l’entreprise sait déjà
Un historique d’essais dans des fichiers dispersés, des cahiers de laboratoire papier, plusieurs versions d’une fiche technique… L’information existe, mais la retrouver et la remettre en contexte peut prendre du temps.
Parmi les exemples présentés figurait la numérisation d’un historique de 20 ans de fiches techniques et de sécurité. La reconnaissance automatique de caractères permet d’extraire les informations des documents, puis de les intégrer dans une base de connaissances interrogeable.
Pour une équipe R&D, l’intérêt est concret : retrouver un protocole, comparer des résultats antérieurs ou identifier ce qui a déjà été testé avant de lancer une nouvelle série d’essais. Cette démarche peut aussi faciliter la transmission des connaissances lors d’un changement d’équipe.
Elle suppose toutefois de bien identifier les versions des documents, de vérifier les informations extraites et de conserver l’accès aux sources. La qualité de la réponse dépend d’abord de celle des connaissances mises à disposition.
Mieux exploiter les essais pour orienter les développements
Les supports ont également illustré l’intérêt des outils d’analyse et de modélisation pour préparer les expérimentations.
Prenons le développement d’une émulsion : l’agitation, le pH ou le choix de l’émulsifiant peuvent influencer sa stabilité. Organiser les essais à l’aide d’un plan d’expériences permet d’étudier ces paramètres et leurs interactions de manière structurée. Lorsque les données le permettent, des modèles prédictifs peuvent ensuite aider à cibler les combinaisons les plus prometteuses.
Les plans d’expériences ne relèvent pas, à eux seuls, de l’intelligence artificielle. Ils illustrent cependant un point essentiel de la session : structurer ses données et ses méthodes constitue une base pour tirer parti d’outils plus avancés. L’expertise de l’équipe reste déterminante pour interpréter les résultats et décider des essais à réaliser.
Une application ciblée peut déjà apporter une réponse utile
Autre exemple présenté : le comptage de tartes dans une production encore artisanale. Leur variabilité rendait difficile le recours à des capteurs classiques. Un prototype de reconnaissance d’images, entraîné sur des photographies des produits, a donné des résultats concluants pour cette tâche précise.
Ce cas montre l’intérêt de partir d’un problème bien délimité. Une application d’IA peut répondre à un besoin opérationnel ciblé, avec un résultat que l’entreprise peut observer et évaluer avant d’envisager un déploiement plus large.
Un prototype d’IA mis en place chez Realco pour faciliter la rédaction des rapports d’audit
Lors de la session, Realco a partagé une démarche née d’un constat concret : la rédaction et l’interprétation des rapports d’audit liés aux traitements enzymatiques mobilisent environ 500 heures par an. Ces rapports réunissent les traitements appliqués et les résultats analytiques, à commenter selon le contexte de chaque client.
Après avoir identifié et évalué onze cas d’usage de l’IA avec ses équipes, l’entreprise a retenu cette tâche comme une priorité. Un prototype a ainsi été développé pour générer une première version des analyses à partir des tableaux de résultats et de consignes adaptées aux différentes sections du rapport.
L’objectif est de faciliter le travail des experts et d’améliorer la cohérence des documents, en leur laissant la main sur la relecture et l’interprétation finale.
Passer de la découverte à l’expérimentation
Les échanges entre responsables R&D ont porté sur les outils, les freins et les possibilités d’application dans leurs équipes. La démarche du Club vise précisément à relier les exemples présentés aux pratiques de chacun et à faire émerger quelques actions à tester.
Un premier essai peut ainsi porter sur un corpus limité de documents techniques ou sur une tâche répétitive de synthèse. L’essentiel est de définir le résultat attendu, de vérifier les règles de confidentialité applicables aux données utilisées et d’évaluer le bénéfice obtenu. Les informations produites doivent rester vérifiables, et les décisions scientifiques et techniques demeurent sous la responsabilité des équipes.
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