{"id":367,"date":"2026-01-12T09:30:08","date_gmt":"2026-01-12T09:30:08","guid":{"rendered":"https:\/\/mrt-sa.ch\/?p=367"},"modified":"2026-03-16T10:43:06","modified_gmt":"2026-03-16T10:43:06","slug":"laboratory-of-the-future","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mrt-sa.ch\/fr\/laboratory-of-the-future\/","title":{"rendered":"Une infrastructure data centralis\u00e9e pour acc\u00e9l\u00e9rer la recherche en mat\u00e9riaux"},"content":{"rendered":"<p>mRT modernise son environnement de recherche afin d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement de nouveaux mat\u00e9riaux. Aujourd\u2019hui encore, ce domaine repose largement sur des approches empiriques et sur des donn\u00e9es issues d\u2019exp\u00e9riences multiples, souvent dispers\u00e9es dans des silos ind\u00e9pendants et stock\u00e9es sous des formats tr\u00e8s h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. Cette fragmentation rend leur exploitation complexe, chronophage et peu adapt\u00e9e aux besoins croissants des \u00e9quipes de recherche.<\/p>\r\n<p>Face \u00e0 ces limites, mRT a engag\u00e9 une transformation en profondeur de sa gestion des donn\u00e9es. L\u2019objectif est de simplifier l\u2019acc\u00e8s \u00e0 l\u2019information, de fiabiliser les analyses et de cr\u00e9er un socle commun capable de soutenir l\u2019innovation scientifique. Pour y parvenir, l\u2019ensemble du cycle de vie de la donn\u00e9e est structur\u00e9 selon les principes FAIR, garantissant que les informations soient facilement trouvables, accessibles, interop\u00e9rables et r\u00e9utilisables \u00e0 chaque \u00e9tape du processus de recherche.<\/p>\r\n<p>Cette d\u00e9marche se traduit par la mise en place d\u2019une infrastructure data unifi\u00e9e, pens\u00e9e pour collecter et harmoniser les donn\u00e9es issues des diff\u00e9rentes phases exp\u00e9rimentales. Un pipeline de donn\u00e9es centralis\u00e9 permet de rassembler automatiquement les informations, de les transformer et de les normaliser afin d\u2019en assurer la coh\u00e9rence. Cette architecture offre une grande flexibilit\u00e9\u202f: de nouvelles sources de donn\u00e9es peuvent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9es facilement, enrichissant progressivement une base de connaissances commune et durable.<\/p>\r\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 cette organisation, les \u00e9quipes de recherche disposent d\u2019un acc\u00e8s fiable et rapide \u00e0 l\u2019ensemble des donn\u00e9es exp\u00e9rimentales. Les t\u00e2ches manuelles et r\u00e9p\u00e9titives sont r\u00e9duites, ce qui lib\u00e8re du temps pour l\u2019analyse et l\u2019interpr\u00e9tation scientifique. Les donn\u00e9es deviennent ainsi directement exploitables par des outils modernes, notamment des algorithmes de machine learning, ouvrant la voie \u00e0 des approches plus pr\u00e9dictives et \u00e0 une acc\u00e9l\u00e9ration significative de la recherche en mat\u00e9riaux.<\/p>\r\n<p>En structurant et en rendant la donn\u00e9e pleinement accessible, mRT transforme celle\u2011ci en un v\u00e9ritable levier d\u2019innovation. Cette infrastructure pose les bases d\u2019une recherche plus agile, plus collaborative et r\u00e9solument tourn\u00e9e vers les m\u00e9thodes scientifiques de demain.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>MRT is modernising its research environment to accelerate the development of new materials. Even today, this field still relies heavily on empirical approaches and data from multiple experiments, often scattered across independent silos and stored in highly heterogeneous formats. 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