Figure 1 : Gérer simultanément toutes les idées différentes est la seule manière de trouver un optimum

Pour rationaliser ce processus, une procédure standardisée en trois étapes est mise en œuvre. Tout d’abord, les scientifiques saisissent leurs idées via une interface conviviale, où ils peuvent soit dessiner de nouvelles structures, soit modifier des structures existantes. Ensuite, les données sont traduites et enrichies afin de s’adapter à un format structuré qui facilite leur gestion et leur connexion avec d’autres informations. Enfin, ces données traitées sont stockées dans un système centralisé.

Une caractéristique clé de ce système est sa capacité à mettre à jour et à affiner automatiquement les informations stockées. Lorsqu’un scientifique soumet une nouvelle idée, le système vérifie si elle existe déjà dans la base de données. Si ce n’est pas le cas, il crée une nouvelle entrée et établit les relations nécessaires. De plus, le système comprend des mécanismes pour un enrichissement supplémentaire des données. Les scientifiques peuvent fournir des métadonnées additionnelles, telles que les conditions de réaction et les probabilités de succès, qui sont ensuite intégrées dans le système. Ce niveau de détail supplémentaire accroît la valeur des informations, les rendant plus utiles pour la recherche et le développement futurs.

De plus, le système est conçu pour intégrer des données provenant de diverses sources, y compris la littérature et les bases de données existantes. Cette capacité élargit le champ de la base de connaissances, garantissant que toutes les informations pertinentes sont prises en compte et que les scientifiques ont accès à l’ensemble de données le plus complet possible. Une fois validées pour leur précision et leur intégrité, les données sont mises à la disposition d’autres chercheurs. Ce dépôt centralisé permet aux scientifiques de consulter et de s’appuyer sur le travail des autres, favorisant un environnement collaboratif où de nouvelles idées peuvent rapidement évoluer et s’améliorer.