Erreurs de saisie en laboratoire : comment les éviter ?

Une erreur de saisie n’est jamais anodine. Un chiffre inversé, une donnée omise, et c’est tout un processus qui s’écroule : résultats faussés, retards dans les analyses, voire non-conformité réglementaire.

Ces erreurs sont plutôt courantes. Elles se glissent discrètement dans la saisie manuelle, prospèrent sur des feuilles Excel sans contrôle, et résistent aux validations tardives. Pourquoi ? Parce que dans de nombreux laboratoires, la saisie des données repose encore sur des processus fragiles, hérités d’une époque où l’automatisation n’était pas une nécessité vitale.

Alors, comment sécuriser vos données et éviter ces pièges sous-estimés et coûteux ? Voyons ensemble les fautes les plus fréquentes, leurs conséquences parfois dramatiques, et surtout, les solutions concrètes pour y mettre un terme.

Erreurs de saisie en laboratoire : quelles sont les principales causes ? 

70% des erreurs en laboratoire seraient d’origine humaine ou organisationnelle, résultant de méthodes de travail perfectibles et d’un manque d’automatisation. Et parmi ces 70%, les erreurs de saisie sont omniprésentes.

Les principaux facteurs 

❌ Les données saisies manuellement

Plus une tâche est répétitive, plus le risque d'inattention grandit au fil du temps.
Une simple faute de frappe altère des résultats critiques. Lorsqu’un technicien entre à la main les résultats d’un dosage enzymatique, une simple inversion de chiffres – 3,2 au lieu de 2,3 – peut fausser un diagnostic. 

Une vérification supplémentaire est nécessaire pour garantir une saisie correcte, mais elle prend du temps, ralentissant l’ensemble du processus.

❌ Les formulaires papier et fichiers Excel

L’utilisation de supports non automatisés limite les contrôles et augmente le risque d’erreurs. Une feuille de résultats mal rangée ou un fichier Excel écrasé par inadvertance peut entraîner la perte d'informations critiques.

Il est important de structurer les informations pour éviter ces incidents, mais sans outil adapté, cela devient une tâche chronophage et source de stress.

❌ L’absence de validation des données

Une erreur non détectée devient un problème exponentiel en aval. Si un responsable qualité valide des résultats sans relecture et qu’une incohérence est détectée après la transmission au client ou au service qualité, il est déjà trop tard. 

❌ Les données non standardisées
Sans harmonisation, les analyses croisées deviennent hasardeuses. Un technicien saisit une concentration en mg/mL, un autre en µg/L, et personne ne rectifie l’écart.

❌ La pression et la charge de travail élevée
Dans un laboratoire en sous-effectif, le volume d’échantillons à traiter augmente le stress et la fatigue, deux facteurs favorisant les erreurs.

❌ La mauvaise gestion des échantillons

L’étiquetage manuel favorise la confusion entre les échantillons, compromettant la traçabilité et vous obligeant à refaire les analyses.

Ces défaillances se répercutent sur l’ensemble du processus analytique. Une donnée erronée peut fausser un résultat, induire des décisions incorrectes et compromettre la conformité aux normes ISO et autres. 

De plus, leur détection dépend des procédures de contrôle mis en place dans le laboratoire. Certaines d'entre elles peuvent être rapidement identifiées et corrigées, tandis que d'autres peuvent facilement passer inaperçues, ou découvertes beaucoup trop tard. 

Les conséquences : un effet domino redoutable 

Une erreur de saisie, c’est une donnée fausse qui se propage et des recherches tronquées. Et une fois insérée, elle contamine tout le processus.

Des analyses faussées et des décisions biaisées 

Lorsqu’une valeur erronée est enregistrée, elle contamine toute une analyse, introduit un biais qui peut passer inaperçu et, dans certains cas, déclencher des décisions aux conséquences lourdes.

Prenons un exemple concret : dans un laboratoire de contrôle qualité dans le secteur pharmaceutique, une concentration mal saisie dans un protocole peut mener à la libération d’un lot non conforme.

Ce n’est que bien plus tard, lorsqu’un écart est détecté en production ou lors d’un audit réglementaire, que l’erreur refait surface – avec, à la clé, un rappel de produit coûteux et un risque pour la sécurité de la population.

Une conformité réglementaire compromise

ISO, FDA, BPF, etc. sont autant de termes familiers, et pout cause : chaque réglementation exige une traçabilité de pointe et une fiabilité absolue. Un rapport incomplet, un fichier modifié par erreur, et c’est la conformité du laboratoire qui vacille. Lors d’un audit, une seule donnée incohérente peut suffire à remettre en cause une accréditation.

Une traçabilité des échantillons compromise

Un mauvais étiquetage, une donnée mal reportée, une mauvaise manipulation et les résultats ou d’un lot de production deviennent inutilisables. Une erreur qui, dans certains cas, peut fausser des conclusions scientifiques.

Un impact direct sur la réputation du laboratoire

Un laboratoire qui accumule les anomalies perd la confiance de ses clients et partenaires. Et dans un secteur où la précision est non négociable, une réputation écornée se traduit vite en pertes financières.

Pourquoi un LIMS est la solution idéale pour fiabiliser vos données ?

Contrairement aux fichiers Excel et Word hasardeux, une solution LIMS (Laboratory Information Management System) structure, standardise et sécurise les données dès leur enregistrement. Il bloque les anomalies avant qu’elles ne se propagent et assure une traçabilité et un historique parfait en cas d’audit.

Voyons comment il élimine les sources d’erreur et transforme la gestion des données en un processus fiable et infaillible.

1. Automatisation de la saisie pour éliminer les erreurs humaines

• Génération automatique des demandes d’analyses

  Adieu les saisies manuelles où un "ctrl+C / ctrl+V" un peu trop enthousiaste entraîne des doublons ou des erreurs d’échantillon. Le LIMS récupère automatiquement les informations à partir de systèmes connectés (ERP, gestion des commandes, etc.) ou d’une base de données standardisée.
  
  Par exemple, lorsqu’un lot de matières premières est réceptionné, le système peut déclencher automatiquement les analyses de contrôle qualité associées.
  
  Grâce aux workflows automatisés, chaque analyse suit donc un circuit préétabli.
  
  

• Identification des échantillons

  Votre collègue a une écriture manuscrite qui ressemble à des hiéroglyphes ? Chaque échantillon est étiqueté avec un code-barres ou QR code, permettant une saisie instantanée et évite toute ambiguïté à chaque étape (réception, analyse, validation).
  
  

• Importation automatique des résultats d’analyse 

  Les données issues des instruments de mesure sont directement enregistrées dans le logiciel de laboratoire, ce évite les fautes de transcription. Le tout se fait en un clic, et personne ne peut se trompant en recopiant les chiffres à la main. 
  
  

2. Sécurisation de la saisie et contrôle des données

• Formulaires intelligents et saisie guidée 

  La solution logicielle empêche les saisies incomplètes ou incohérentes en proposant des champs pré-remplis, des menus déroulants et des contrôles automatiques des valeurs.
  
  

• Validation automatique des données 

  Avant tout enregistrement définitif, des règles de cohérence sont appliquées (seuils, tolérances, unités de mesure), en fonction de ce que vous avez défini en amont.  
  
  

• Gestion des habilitations et traçabilité des saisies 

  Chaque saisie est associée à un utilisateur identifié et enregistrée avec un historique des modifications, garantissant intégrité et conformité aux réglementations (CFR 21 Part 11, ISO 17025).

🗒️ Consultez notre article sur le sujet : La gestion des équipements de laboratoire selon ISO 17025

3. Standardisation et réduction des erreurs de transcription

• Base de données centralisée 

  Toutes les analyses réalisables, les gammes d’analyses et les méthodes sont stockées dans une base unique, garantissant l’uniformité des saisies. De plus, le logiciel permet de créer, stocker et gérer des protocoles d'analyse ou des méthodes pour vos tests, mais aussi de les associer à des produits au travers de fréquences de contrôle et d'essais. 
  
  

• Suppression des doubles saisies 

  Une donnée saisie une seule fois est réutilisée automatiquement à toutes les étapes, évitant les erreurs de recopie et d’interprétation.
  
  

• Gestion des modèles de rapports et certificats 

  Les résultats sont injectés directement dans des modèles de certificats et rapports, supprimant toute saisie manuelle avant l’envoi aux clients ou partenaires.
  
  

4. Contrôle et validation des saisies pour garantir des résultats fiables

• Workflow de validation à plusieurs niveaux 

  Avant toute validation finale, le LIMS propose un double contrôle automatisé ou manuel pour détecter toute incohérence dans les données saisies.
  
  

• Alertes en cas d’anomalie 

  Si une valeur hors tolérance est détectée, une notification est envoyée immédiatement, évitant ainsi la propagation d’une erreur.
  
  

• Auditabilité totale 

  Toutes les saisies et modifications sont historisées, garantissant une traçabilité parfaite en cas d’audit ou d’investigation.
  
  

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Un investissement rentable sur le long terme

Si la mise en place d’un logiciel de gestion de laboratoire LIMS représente un investissement initial, les bénéfices en termes d'efficacité, de qualité, de productivité et de conformité en font une décision stratégique incontournable.

Les erreurs de saisie en laboratoire sont souvent perçues comme inévitables, mais elles peuvent être significativement réduites en combinant organisation rigoureuse, sensibilisation des équipes et outils adaptés. Une meilleure structuration des processus et des ressources, l’instauration d’une culture de la donnée et des contrôles renforcés permettent déjà d’en limiter l’impact.

Toutefois, à mesure que les exigences réglementaires se renforcent et que la quantité de données à traiter augmente, la digitalisation devient un levier incontournable pour fiabiliser la saisie des informations. Un LIMS ne remplace pas l’expertise ou les ressources humaines, mais il apporte un cadre structurant qui réduit les risques d’erreur en standardisant les formats, en automatisant certaines tâches et en garantissant une meilleure traçabilité.