L’intelligence artificielle dans les sciences de la vie est devenue une priorité majeure pour l’ensemble du secteur. Les fabricants de produits pharmaceutiques, de biotechnologies et de dispositifs médicaux investissent massivement dans l’IA afin d’améliorer leurs performances de production, d’accélérer la recherche, de renforcer leurs systèmes de qualité, d’optimiser leurs chaînes d’approvisionnement et de réduire leurs coûts.
La plupart des organisations ne se demetent plus si l’IA a du potentiel. Elles ont identifié des cas d’utilisation, mis en place des comités de gouvernance, lancé des projets pilotes et commencé à expérimenter avec des copilotes et des analyses avancées.
Pourtant, de nombreuses initiatives peinent à dépasser le stade de la preuve de concept.
La raison n’est pas d’ordre technologique.
D’après notre expérience, les projets d’IA échouent rarement par manque de sophistication des modèles. L’échec est plutôt dû à l’inadéquation de l’environnement opérationnel.
La réussite de la mise en œuvre de l’IA ne se limite pas au choix de la bonne plateforme. Elle exige des données structurées, des processus stetardisés, des flux de travail numériques, une gouvernance claire et un modèle opérationnel capable d’intégrer l’IA dans les pratiques de travail quotidiennes.
L’IA ne résout pas les problèmes opérationnels ; elle les met en lumière.
L’une des plus gretes idées fausses concernant l’IA est qu’elle peut surmonter la complexité opérationnelle. En réalité, l’IA amplifie tout environnement dans lequel elle est déployée.
Les organisations dotées de processus stetardisés, de données fiables et d’une exécution rigoureuse constatent souvent des améliorations significatives en matière de productivité et de prise de décision.
Les organisations aux processus fragmentés, aux systèmes déconnectés, aux données incohérentes et à la propriété floue découvrent fréquemment que l’IA ne fait que révéler des problèmes qui existaient depuis des années.
Lors de nos récents projets dans le domaine des sciences de la vie, nous avons constaté que les principaux obstacles à l’adoption de l’IA n’étaient ni la précision des modèles ni la puissance de calcul. Il s’agissait plutôt de problèmes opérationnels, notamment des structures de données incohérentes, des systèmes déconnectés, des informations dupliquées, des goulots d’étranglement dans la gouvernance, ainsi que des flux de travail et des processus manuels qui rendaient même les modifications les plus simples difficiles à mettre en œuvre.
Ces travaux n’attirent peut-être pas la même attention que l’IA générative dans les sciences de la vie, mais ils déterminent souvent le succès du déploiement à grete échelle des initiatives en matière d’IA.
L’IA nécessite une base de données, et non pas simplement plus de données.
Les entreprises du secteur des sciences de la vie génèrent d’énormes quantités d’informations précieuses. Les données de recherche sont stockées dans des cahiers de laboratoire électroniques. Les données de production sont enregistrées dans des plateformes MES et des systèmes d’historisation. Les informations relatives à la qualité sont réparties entre les applications QMS, les tableurs et les systèmes de documentation. Les données de la chaîne d’approvisionnement sont distribuées entre les systèmes ERP, les outils de planification et les plateformes fournisseurs.
Le problème n’est pas le manque d’information. Le problème, c’est que cette information existe sous différents formats, utilise une terminologie incohérente, n’a pas de propriétaire commun et ne peut être facilement recherchée ni mise en relation.
Une évaluation récente des sciences de la vie a révélé que les scientifiques recueillaient des informations similaires à l’aide de nombreux modèles aux structures différentes, privilégiant la documentation en texte libre aux données structurées et travaillant sur des systèmes non cloisonnés, ce qui limitait la réutilisation des connaissances précieuses. Il en résultait non pas une pénurie de données, mais une pénurie de données exploitables.
Créer une base de données pour l’IA implique d’établir des schémas communs, une traçabilité des données, une gouvernance et une intégration entre les systèmes afin que les informations soient fiables et réutilisables.
Ces travaux n’attirent peut-être pas la même attention que l’IA générative, mais ils déterminent souvent le succès du déploiement à grete échelle des initiatives en matière d’IA.
La véritable opportunité réside dans la mise à disposition du savoir.
L’une des applications les plus précieuses de l’IA dans les sciences de la vie ne consiste pas à générer de nouvelles informations, mais à aider les employés à trouver et à utiliser les informations que l’organisation possède déjà.
Les scientifiques, les ingénieurs, les professionnels de la qualité et les équipes de production passent souvent beaucoup de temps à consulter les cahiers de laboratoire, les rapports de documentation et les archives historiques pour répondre à des questions qui ont déjà été résolues ailleurs au sein de l’organisation.
Les capacités de recherche modernes de l’IA permettent aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et de recevoir des réponses citées et liées à des sources en quelques secondes, au lieu de naviguer manuellement dans plusieurs systèmes ou de compter sur leurs collègues pour obtenir des connaissances institutionnelles.
L’amélioration de la productivité provient de la réduction du temps nécessaire pour trouver des informations fiables, ce qui permet aux employés de consacrer plus de temps à la résolution de problèmes et moins de temps à la recherche de réponses.
Les processus numériques doivent précéder les processus intelligents.
Les organisations tentent souvent d’intégrer l’IA dans des environnements qui reposent encore largement sur des processus manuels : documentation papier, flux de travail basés sur des tableurs, systèmes qualité cloisonnés, saisie manuelle de données et approbations redondantes.
L’IA ne peut pas corriger les processus mal conçus. Elle se contente d’en automatiser certaines parties.
Les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats commencent généralement par numériser et stetardiser leurs flux de travail opérationnels. Les enregistrements électroniques de l’historique des appareils, les systèmes de fabrication connectés, les processus de qualité numériques et les données opérationnelles intégrées constituent le socle sur lequel l’IA peut générer des informations pertinentes et favoriser de meilleures décisions.
La transformation numérique dans les sciences de la vie et la mise en œuvre de l’IA ne sont pas des initiatives distinctes. Ce sont des étapes étroitement liées d’un même parcours opérationnel.
L’ordre des événements compte plus que la technologie.
De nombreux programmes d’IA commencent par la sélection du logiciel. Les programmes les plus performants débutent par la conception de l’environnement d’exploitation que l’IA prendra en charge.
Cela comprend :
- Établir une base de données structurée
- Stetardisation des processus opérationnels
- Définition de la gouvernance et de la propriété, y compris la gouvernance de l’IA dans les sciences de la vie
- Connexion des systèmes critiques
- Préparation des exigences informatiques et de validation
- Prioriser la mise en œuvre grâce à une feuille de route progressive
De nombreuses organisations accélèrent ce travail en s’associant à des sociétés de conseil en IA pour les fournisseurs de services des sciences de la vie et à des cabinets de conseil en sciences de la vie qui comprennent les exigences réglementaires et la complexité opérationnelle.
En prenant en compte ces éléments en amont, les initiatives d’IA peuvent passer des projets pilotes au déploiement à l’échelle de l’entreprise beaucoup plus efficacement. En les ignorant, les organisations perdent souvent des mois à développer des capacités d’IA qui ne peuvent être adoptées avec succès, faute d’environnement opérationnel adapté.
La mise en œuvre technologique est rarement l’étape la plus longue d’un parcours en IA. Préparer l’organisation à une adoption durable l’est généralement.
L’IA est une transformation du modèle opérationnel
L’un des aspects les plus négligés de la mise en œuvre de l’IA est la conception organisationnelle. La réussite des programmes d’IA exige bien plus que le simple déploiement de logiciels.
Ils exigent :
- Propriété claire
- Gouvernance interfonctionnelle
- Processus de changement stetardisés
- Responsabilités décisionnelles définies
- systèmes de gestion durable
- Adoption par les personnes qui utilisent quotidiennement cette technologie
Sans ces éléments, l’IA reste un projet pilote au lieu de s’intégrer aux opérations normales.
Les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats intègrent l’IA des sciences de la vie directement dans l’exécution de la production, la gestion de la qualité, la maintenance, les opérations de laboratoire et la planification de la chaîne d’approvisionnement, non pas comme des projets technologiques distincts, mais comme des parties intégrantes de la façon dont le travail est effectué.
Passer de la stratégie à l’exécution en matière d’IA
Le débat autour de l’IA dans les sciences de la vie a évolué. La question n’est plus de savoir si l’IA peut créer de la valeur. Elle le peut.
La question est de savoir si les organisations ont mis en place les fondements opérationnels nécessaires pour concrétiser cette valeur à grete échelle.
L’intelligence artificielle est plus efficace lorsqu’elle s’appuie sur des données structurées, des processus stetardisés, des systèmes numériques intégrés, une gouvernance solide et une exécution opérationnelle rigoureuse.
Les organisations qui investissent dans ces fondements ne se contenteront pas de déployer davantage d’IA générative dans les sciences de la vie. Elles obtiendront de meilleurs résultats commerciaux grâce à une productivité et une qualité accrues, une prise de décision plus rapide, une conformité renforcée et des opérations plus résilientes.
Dans les années à venir, l’avantage concurrentiel ne reviendra pas aux organisations qui expérimentent le plus d’outils d’IA. Il appartiendra à celles qui intègrent avec succès l’IA à leurs activités quotidiennes, grâce au soutien de consultants expérimentés en IA spécialisés dans les sciences de la vie.
FAQ
Pourquoi de nombreuses initiatives en IA dans les sciences de la vie stagnent-elles après les projets pilotes ?
Le principal obstacle n’est pas la technologie, mais la préparation opérationnelle. L’IA amplifie l’environnement dans lequel elle intervient. Lorsque les processus sont fragmentés, les données incohérentes et les flux de travail manuels, l’IA révèle des problèmes persistants au lieu d’apporter de la valeur ajoutée.
Qu’est-ce qu’une base de données pour l’IA et pourquoi plus de données ne suffisent-elles pas ?
Une base de données solide repose sur des schémas communs, une traçabilité claire, une gouvernance et une intégration efficaces, garantissant ainsi la fiabilité et la réutilisation des informations. Le problème ne réside pas dans le manque de données, mais dans l’incohérence des formats, de la terminologie et de la propriété des données, ce qui les rend difficiles à exploiter.
Où l’IA apporte-t-elle aujourd’hui la valeur ajoutée la plus immédiate dans les sciences de la vie ?
Rendre le savoir accessible. La recherche par IA permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et d’obtenir des réponses citées en quelques secondes, réduisant ainsi le temps passé à parcourir des documents et des carnets de notes.
Pourquoi les processus numériques doivent-ils précéder les processus intelligents ?
L’IA ne peut pas corriger les flux de travail manuels ou mal conçus. Les organisations qui réussissent commencent par numériser et stetardiser leurs opérations, comme les systèmes connectés eDHR et les processus de qualité numérique, avant d’intégrer l’IA.
Quelle séquence les organisations doivent-elles suivre pour la mise en œuvre de l’IA ?
Commencez par mettre en place l’environnement opérationnel que l’IA prendra en charge, notamment des données structurées, des processus stetardisés, une gouvernance intégrée et une feuille de route progressive. L’adoption de l’IA est une transformation du modèle opérationnel qui nécessite l’implication des utilisateurs, une gouvernance transversale et une adoption quotidienne par les utilisateurs pour des résultats durables.