Les clés du succès en Recherche et Développement

Une des clés du succès en R&D est la réduction de la durée des essais.
Dans la démarche scientifique, on émet un hypothèse et on la vérifie en effectuant des expériences. Combien? Cela dépend de la difficulté du problème mais une trentaine d'expériences ou d'essais est souvent suffisant. Le temps pour réaliser ces trente essais donne une idée de la durée nécessaire pour que le projet aboutisse : on peut en effet estimer que s'il existe une solution, on la trouvera en effectuant tous les essais possibles.
Prenez par exemple un projet de compréhension de l'adhésion d'une peinture : s'il faut une semaine pour réaliser techniquement un essai et que 17 jours sont nécessaires pour mesurer l'adhésion par un test de corrosion, alors il faudra 24 jours x 30 = 720 jours soit deux ans pour réaliser la totalité des essais. On ne connaîtra donc la solution du problème que dans environ deux ans.
Supposez maintenant que vous arriviez à réduire le test d'adhésion à une mesure effectuée en 1 jour, la durée de tous les essais sera ramenée à 4 mois et les chances de résoudre le problème en moins d'un an seront alors considérables car on pourra multiplier le nombre des essais bien au delà de 30!
Réduire la durée des essais est si essentiel qu'en examinant dans un projet la durée de l'essai élémentaire et les moyens disponibles, on peut évaluer les chances de réussite.
En Développement, la réduction de la durée des essais est aussi une des clés du succès mais comme le développement doit nécessairement se faire sur des outils industriels, il n'est pas aisé de réduire cette durée. Alors que faire?
La solution consiste à introduire en plus des essais industriels des méthodes donnant des résultats beaucoup plus rapidement : atelier avec des outils de taille intermédiaire entre le laboratoire et la production, réalisation de prototypes, utilisation de codes de calcul, de simulateurs, modélisation et simulation numérique, analyse statistique...
Ce raisonnement s'applique aussi à la Recherche Fondamentale dans la mesure où la durée des expériences peut être réduite par des moyens expérimentaux plus rapides et plus performants, des méthodes de calcul (au moyen d'éléments finis, de différences finies, méthode de Monte Carlo... ) performantes et automatisées et des calculateurs puissants et rapides repoussant les limites de la modélisation.