Blog de l'IDBSles résultats négatifs sont importants pour la science

IDBS Blog | 28 mars 2024

L'importance de l'enregistrement zéro à l'ère numérique de la science

les résultats négatifs sont importants pour la science

Par Nathalie Batoux, chef de produit (découverte et innovation), développement de produits numériques, IDBS

La découverte ou l'invention du chiffre zéro, il y a plusieurs siècles, a eu un impact profond sur l'humanité et continue de jouer un rôle crucial à l'ère numérique actuelle. Outre son rôle dans le codage binaire, le zéro est indispensable dans diverses disciplines scientifiques et dans la vie de tous les jours. Il est essentiel de reconnaître l'importance de l'enregistrement des résultats négatifs ou des échecs aux côtés des résultats positifs pour une compréhension globale du processus scientifique. Cet article explore la valeur des résultats négatifs et la manière dont une gestion appropriée des données de tous les résultats permet de progresser vers la maturité numérique. apprentissage automatique (ML) et le progrès scientifique.

L'importance d'un rapport complet

Traditionnellement, les publications scientifiques se concentrent sur les expériences réussies, s'attardant rarement sur les détails de ce qui n'a pas fonctionné et sur les raisons possibles de cet échec. Cependant, l'enregistrement des résultats négatifs et des paramètres spécifiques impliqués est vital pour un partage efficace des connaissances et pour les efforts de recherche futurs. Alors que les résultats positifs facilitent la reproduction, les enregistrements détaillés des échecs permettent des expériences d'apprentissage précieuses tant pour les individus que pour les systèmes ML.

Biais de publication des scientifiques

Les scientifiques publient souvent leurs travaux sous un angle positif, en soulignant ce qui a fonctionné et en minimisant ce qui n'a pas fonctionné. Ce parti pris est évident dans les publications externes telles que les brevets, mais il est également présent dans les rapports internes des organisations. Ces publications s'attachent principalement à expliquer comment faire fonctionner quelque chose ou à souligner l'efficacité d'un processus. Les résultats négatifs et les paramètres ou conditions qui les ont engendrés sont rarement communiqués en détail. Cette tendance peut s'expliquer par la crainte de présenter des échecs ou par l'importance accordée aux seuls résultats positifs.

La valeur des résultats négatifs

Si la communication des résultats positifs est essentielle pour reproduire les expériences, elle n'est pas aussi précieuse pour l'apprentissage et les applications ML. Les scientifiques et les équipes de recherche tirent des enseignements de leurs échecs et de leurs résultats négatifs, mais ces connaissances restent confinées à des individus si elles ne sont pas soigneusement enregistrées et mises à disposition. Lorsqu'un nouveau chercheur tente la même expérience sans avoir accès aux échecs précédents, il lui faut souvent plus de temps et de tentatives pour obtenir les résultats souhaités. L'apprentissage automatique, semblable à l'apprentissage humain, bénéficie de l'enregistrement des résultats négatifs, ce qui permet une compréhension plus complète des expériences et des plans d'étude.

Apprentissage automatique et résultats négatifs

L'apprentissage automatique nécessite des ensembles de données comprenant des résultats négatifs pour être efficace dans la fourniture d'informations, de prédictions et d'aide à la conception d'études. L'entraînement des modèles d'apprentissage automatique uniquement sur des résultats positifs limite leur capacité à gérer des scénarios du monde réel où les échecs et les résultats négatifs sont courants. Pour construire des algorithmes de ML robustes, il est nécessaire d'inclure les résultats négatifs et les paramètres associés dans les ensembles de données d'entraînement. Cela permet au modèle d'apprendre des tentatives infructueuses et de faire des prédictions plus précises dans les applications pratiques.

Passage à l'enregistrement numérique complet

L'enregistrement minutieux des résultats négatifs et des paramètres associés dans des systèmes numériques présente plusieurs avantages. Tout d'abord, il permet d'accumuler des connaissances sur les tentatives infructueuses, ce qui permet aux chercheurs de tirer des leçons des erreurs passées et d'éviter de les répéter. Deuxièmement, l'enregistrement complet facilite la création d'ensembles de données d'entraînement ML robustes, ce qui permet d'obtenir des prédictions et des informations plus précises. Bien qu'il soit impossible de documenter rétrospectivement les expériences passées de manière exhaustive, l'ère numérique offre des possibilités d'enregistrement méticuleux pour l'avenir. Les systèmes numériques offrent des modèles spécialement conçus et des instruments de mesure intégrés qui facilitent la documentation facile et cohérente des paramètres critiques et d'autres paramètres qui n'auraient pas été jugés critiques au départ. L'automatisation améliore encore le processus en permettant l'observation et la mesure simultanées de plusieurs paramètres. La saisie des exceptions et des écarts par rapport aux procédures établies est cruciale, car des détails apparemment insignifiants peuvent contribuer à une connaissance précieuse lorsqu'ils sont analysés collectivement.

Construire des ensembles de données résistants pour l'apprentissage automatique

L'enregistrement de données expérimentales dans des systèmes numériques permet de créer des ensembles de données robustes et résistants pour l'apprentissage du ML. Toutefois, il est nécessaire de s'assurer que les données respectent le FAIR (trouvable, accessible, interopérable et réutilisable) est cruciale pour le succès. Des algorithmes de ML bien formés accélèrent la découverte et minimisent la répétition d'expériences similaires ou qui ont échoué, ce qui permet d'économiser un temps et des ressources précieux.

En fait, ces dernières années, la réaffectation des médicaments a gagné du terrain en tant que stratégie visant à identifier de nouvelles utilisations pour les médicaments approuvés existants. En réexaminant et en développant des données précédemment enregistrées, les chercheurs peuvent découvrir des informations précieuses et des applications thérapeutiques alternatives potentielles.

Cela dit, l'accès aux résultats négatifs peut s'avérer difficile, car ils sont souvent enfouis dans les bases de données internes de l'entreprise ou dans des systèmes isolés. Surmonter ces obstacles en rendant les données négatives facilement accessibles permet aux scientifiques des données de se concentrer sur des tâches plus productives telles que la création d'algorithmes.

Accélérer la réorientation des médicaments

L'enregistrement et la documentation des résultats négatifs, des expériences ratées et des études sont aussi importants que la capture des résultats positifs. Les humains comme les machines tirent des enseignements précieux des tentatives infructueuses, contribuant ainsi au progrès scientifique et à l'avancement de la ML. L'adoption de systèmes numériques, la promotion de l'accessibilité et l'adhésion à des pratiques de reporting exhaustives ouvriront la voie à un partage plus efficace des connaissances, à des découvertes plus rapides et à des économies de coûts dans les efforts de recherche et de développement.

Le rôle de l'accessibilité et de la repérabilité des données

L'accessibilité et la facilité de trouver des données sont des facteurs cruciaux pour la réussite de la formation au ML. Si les résultats positifs sont souvent facilement accessibles dans les publications et les rapports, il est essentiel de trouver et d'accéder à des résultats négatifs fiables pour constituer des ensembles de données de formation de haute qualité. Les résultats négatifs sont susceptibles d'être trouvés dans les données internes de l'entreprise, à condition que tous les paramètres et résultats aient été soigneusement enregistrés. Cependant, la localisation et la mise en forme de ces données peuvent être une tâche fastidieuse pour les scientifiques des données, les détournant d'un travail plus productif tel que la création d'algorithmes de ML.

L'impact sur les économies de temps et d'argent

En adoptant des pratiques d'enregistrement exhaustives, la communauté scientifique peut réaliser des économies de temps et d'argent dans ses efforts de recherche et de développement. Des résultats négatifs soigneusement documentés réduisent la nécessité pour les chercheurs de répéter des expériences qui ont échoué, ce qui permet de gagner du temps et d'économiser des ressources. Les algorithmes de ML formés sur des ensembles de données comprenant des résultats négatifs peuvent fournir des prédictions plus précises, réduisant ainsi le gaspillage de tenter des expériences qui ont déjà échoué. Cela permet non seulement d'accélérer les progrès scientifiques, mais aussi de réaliser des économies de temps et d'argent et de réduire le gaspillage dans les domaines de la découverte de médicaments, de la science des matériaux et d'autres domaines de recherche.

 

A propos de l'auteur

Nathalie Batoux

Nathalie Batoux, Chef de produit (découverte et innovation) Développement de produits numériques, IDBS

 Nathalie a quitté le laboratoire et a rejoint l'IDBS en 2005, animée par la passion d'aider les scientifiques avec des flux de travail et des outils informatiques pour accélérer leur recherche.  

Chez IDBS, Nathalie est chef de produit pour la découverte et l'innovation. Dans son rôle, elle interagit régulièrement avec les clients et les chercheurs afin de comprendre leurs besoins en matière de gestion de données et de développer les capacités de la plateforme pour fournir une solution.  

Nathalie est chimiste organique de formation et a commencé sa carrière en tant que chercheur post-doctoral en chimie dans le domaine des analogues de nucléosides et de dinucléotides. 

 

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