L’un des défis majeurs du data mining en R&D réside dans la planification, la génération, la collecte et le traitement des données. Les industries traditionnelles doivent mettre en place des processus robustes pour recueillir des informations pertinentes et fiables. Ce sont des entreprises qui ont de l’expérience, c’est la seule chose qui leur permet de tenir la distance dans un premier temps face à leurs concurrents basés sur la data. Cette expérience leur procure une analyse critique sur des problématiques de qualité et de pertinence des données, sur leur intégration et à leur mise à jour régulière. La difficulté réside alors dans l’installation d’une infrastructure solide et d’équipes compétentes pour gérer ces aspects essentiels qui garantissent le succès du data mining combiné à la R&D.

Il faut aussi considérer qu’en R&D aussi il y a un fort contexte de confidentialité des données. Parfois moins liés à la réglementation RGPD, mais toujours stratégique. En ingénierie, une campagne d’essai a une vraie valeur qu’il faut capitaliser. Les industries traditionnelles doivent accorder une attention particulière à la protection des données lors de l’utilisation du data mining en R&D. Il est essentiel d’acculturer ses équipes et de mettre en place des mesures de sécurité adéquates. Cela génère de la confiance avec ses partenaires, ce qui est primordial pour assurer le succès et l’acceptation de la pratique du data mining dans les équipes de R&D.

Fusionner les pratiques de l’analyse de donnée avec celles d’une équipe de R&D établie nécessite des compétences spécifiques pour être pleinement exploité. C’est la raison pour laquelle les industries traditionnelles doivent investir dans la formation de leur personnel, particulièrement sur les thématiques de génération de donnée, d’analyse, de modélisation et en d’interprétation des résultats. Avec la tension du recrutement des talents en R&D, étendre les compétences de ses équipes est bien plus rentable. C’est pour cela que, la collaboration entre les experts en R&D et les spécialistes du data mining est essentielle pour maximiser les bénéfices de cette approche.

Prenons l’exemple d’un équipementier automobile qui cherchait à améliorer l’efficacité de ses processus de production en créant une boucle de rétroanalyse vers son service de R&D. Elle a dû relever plusieurs défis, notamment la collecte des seules données pertinentes provenant de multiples sources, la mise en place de systèmes de stockage et de traitement adaptés, ainsi que la protection des données sensibles. Grâce à des partenariats avec des experts en data mining et à une formation interne, l’entreprise a pu sélectionner et construire les informations pertinentes, développer des modèles prédictifs pour optimiser la production, réduire les coûts d’investigation du SAV et améliorer la qualité des pièces de véhicules qui sortent de sa chaine.

Le data mining combiné à la R&D offre de nombreuses opportunités aux industries traditionnelles pour se réinventer et se positionner à l’avant-garde de l’innovation. Malgré les défis liés à la génération, la collecte et au traitement des données, les entreprises peuvent surmonter ces obstacles en investissant dans les compétences nécessaires et en adoptant une culture de gestion des données. En exploitant pleinement le potentiel du data mining dans les services de R&D, les industries traditionnelles peuvent transformer leur approche de la recherche, accélérant ainsi leur capacité d’adaptation aux nouvelles réalités du marché.