Les 5 symptômes de la fragmentation des données en Life Sciences

La fragmentation des données scientifiques en Life Sciences résulte de silos entre données de laboratoire, cliniques, multi-omiques et de santé, rendant les preuves difficiles à exploiter. Elle freine l’innovation et limite l’impact de l’IA et de l’analytique. Restaurer la continuité scientifique par un accès unifié, des métadonnées communes et une gouvernance renforcée est essentiel pour accélérer la découverte de médicaments et améliorer les résultats patients.

Les entreprises des sciences de la vie produisent aujourd’hui un volume d’informations sans précédent. Cette richesse devrait accélérer la recherche, éclairer les décisions stratégiques et renforcer la connaissance scientifique. Pourtant, plus les données s’accumulent, plus elles deviennent difficiles à retrouver et à exploiter. Dispersées entre les systèmes, les équipes et les partenaires, elles entraînent une perte d’efficacité, une baisse de reproductibilité et un ralentissement de l’innovation.
Dans un contexte où les données de santé explosent, notamment avec l’IA, la fragmentation de l’information scientifique s’impose comme un obstacle majeur en R&D et en clinique.

Symptôme 1 : une production scientifique massive qui dépasse les capacités d’exploitation

Chaque technologie d’analyse, chaque laboratoire et chaque plateforme produit ses propres données : fichiers instrumentaux, jeux omiques*, images HD, documents Word, rapports, tableaux Excel… Résultat : une mosaïque d’informations impossible à cartographier sans accès unifié. Le potentiel d’analyse est dilué et l’effort de recherche devient disproportionné.
Ce phénomène illustre pleinement la fragmentation des données scientifiques dans les environnements de recherche.

Les données précliniques présentent les mécanismes, les données cliniques démontrent l’efficacité et la sécurité, et la RWD (Real-World Evidence) confirme la réalité terrain. Mais ces univers avancent chacun dans leur tunnel, rendant très difficile de répondre à des questions comme : « Sur quelles preuves précliniques repose ce signal clinique ? »

Dans beaucoup d’organisations, accéder à une donnée revient à connaître quelqu’un qui sait où elle est. La donnée existe, mais l’accès devient un projet en soi. 

Symptôme 2 : une gestion des connaissances en Life Sciences difficile à structurer

Les connaissances clés ne sont pas centralisées : elles se perdent dans les changements d’équipes ou disparaissent avec les départs d’experts. La mémoire scientifique se fragmente comme la donnée, créant de nouveaux silos de données R&D.

La continuité narrative de la preuve scientifique, de l’idée initiale à la vie réelle du médicament, est essentielle pour préserver le sens. Mais en réalité, les informations sont déconnectées, rendant difficile la reconstruction du contexte des décisions.

Documentation, protocoles et métadonnées sont parfois incomplets, incohérents, non FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Sans une véritable gestion des données en santé, la valeur scientifique se perd entre les acteurs.

Symptôme 3 : des décisions ralenties par les silos de données R&D / clinique

R&D, clinique et médical ne partagent pas une vue unifiée des preuves. Chacun voit une partie du puzzle, ce qui ralentit les décisions et augmente la prise de risque.
Ces silos de données R&D provoquent une vision partielle de l’information.

Quand retrouver une expérience prend plus de temps que de la refaire, les doublons explosent. Cela coûte cher et nuit à la reproductibilité.

Même avec un fort volume d’information, l’absence de contexte et d’intégration crée un écart durable entre données et décisions. Cette situation reflète une fragmentation des données scientifiques qui s’inscrit dans le temps.

Symptôme 4 : une fragmentation aggravée par les systèmes, les organisations et la réglementation

Chaque solution métier résout un problème local tout en créant un silo supplémentaire. Cette accumulation rend l’écosystème technologique complexe à maintenir et difficile à faire évoluer.

La collaboration multi-entreprises apporte autant d’environnements que de partenaires : règles d’accès, contraintes d’export, standards divergents.

Protéger les données de santé est essentiel. Mais sans architecture pensée pour la conformité, la réglementation devient un frein plutôt qu’un support à la gestion des données en santé.

Symptôme 5 : une architecture technologique qui limite l’accès aux données et freine la recherche

L’information reste utile dans son système d’origine, mais difficilement interrogeable globalement. L’IA ne peut être exploitée pleinement tant que persistent les silos de données R&D.

Les projets de modernisation deviennent longs, coûteux et risqués. Les workflows scientifiques finissent par dépasser les capacités des infrastructures existantes.

Mesurer objectivement la fragmentation des données scientifiques

Un diagnostic fiable repose sur trois catégories d’indicateurs :

• Structurels : nombre de sources, formats, duplications, dispersion
• Fonctionnels : ruptures dans les processus, rapprochements manuels
• Cognitifs : temps perdu à chercher, manque de confiance dans la donnée

Ces trois dimensions permettent de calculer un score de fragmentation par périmètre scientifique.

Roadmap pour réduire la fragmentation : l’apport de Sinequa x ChapsVision

Les organisations les plus avancées adoptent une stratégie de réconciliation par l’accès : rendre chaque donnée recherchable, accessible et contextualisée là où elle se trouve. Surmonter la fragmentation des données scientifiques devient alors concret.

• Cartographier les silos R&D / clinique
• Définir une gouvernance unifiée (métadonnées, standards, ontologies)
• Automatiser les flux critiques pour réduire l’effort manuel
• Suivre des KPI structurels, fonctionnels et cognitifs

Grâce au NLP scientifique et à la contextualisation, Sinequa for Life Sciences soutient une gouvernance de la donnée cohérente et continue.

En savoir +

• Les 8 types d’informations critiques non exploitées en Life Sciences
• Pourquoi unifier l’information devient stratégique en Life Sciences
• Données R&D et cliniques fragmentées : risques et impacts

Reprendre le contrôle sur la fragmentation des données scientifiques est devenu essentiel pour accélérer la recherche et améliorer la décision en Life Sciences. Grâce à un accès unifié et contextualisé, Sinequa for Life Sciences transforme des données fragmentées en insights actionnables, au service de l’innovation et des patients.

*Un jeu omique = données issues d’analyses génomiques, protéomiques, métabolomiques, etc., essentielles en R&D pharmaceutique.