Mieux utiliser l'IA et la data au service du patient, dans la pharma

Le développement rapide de l'intelligence artificielle ouvre toujours davantage de nouvelles perspectives pour les acteurs privés de la santé. Qu'il s'agisse d'accélérer certaines étapes de la recherche clinique, de fiabiliser la documentation réglementaire, d'optimiser la gestion des référentiels produits, d'améliorer le suivi des patients ou encore de mieux exploiter les données issues de la vie réelle, les opportunités sont nombreuses. L'IA agentique renforce encore ces possibilités en promettant d'automatiser des processus complexes, mobilisant de multiples sources d'information dans un écosystème où celles-ci sont réparties entre de nombreux acteurs. 

Mais les démonstrateurs ne racontent qu'une partie de l'histoire. Les directions générales attendent désormais des retours sur investissement mesurables, alors que de nombreux projets se heurtent encore à des difficultés de passage à l'échelle : données hétérogènes ou incomplètes, accès difficiles aux bons référentiels, manque d'interopérabilité entre les systèmes, adaptation limitée aux exigences réglementaires ou encore évolution parfois difficile des pratiques des équipes... Alors que les Européens attachent une importance particulière à la transparence, à la confiance et au respect de la vie privée, la réussite de l'IA repose autant sur la capacité à fiabiliser les données qu'à industrialiser les processus ou à construire une architecture cohérente pour répondre à ces enjeux spécifiques.  

Dans ce contexte, les choix des CIO, CDO et responsables de l'IA seront centraux pour créer les conditions permettant d'accélérer la transformation. Qualité des données, référentiels partagés, interopérabilité, maîtrise des coûts… Quelles sont leurs priorités pour débloquer la valeur ? De la sélection des patients pour les essais cliniques jusqu'à l'exploitation des données de vie réelle après la mise sur le marché, en passant par de nombreux autres cas d'usage liés à la gestion documentaire ou aux nouveaux dispositifs médicaux, les cas les plus prometteurs nécessiteront une action déterminée pour mieux faire dialoguer les données, conserver la maîtrise, mais aussi mesurer au plus juste le coût de l'« effort IA » mis en œuvre.  

Au travers d'une étude, Alliancy en partenariat avec Klee Group, décrypte avec les décideurs IT et data des entreprises de la pharma et de la santé privée, les conditions d'une industrialisation réussie des usages de la data et de l'IA, face aux spécificités de leur secteur. 

• Comment construire des données réellement « AI Ready », malgré les multiples contraintes des environnements de santé ? 

• Comment transformer les premiers succès de l'IA en projets industriels créateurs de valeur, tout en maîtrisant les coûts, les risques et les évolutions organisationnelles nécessaires pour passer à l'échelle ? 

• Quels sont les principaux leviers activés par les CIO et CDO pour accélérer l'innovation IT sur l'ensemble de la chaîne de valeur des entreprises de santé ?