Deux mois après son lancement, ChatGPT comptait déjà 100 millions d'utilisateurs. C'est la croissance la plus rapide jamais enregistrée pour cette catégorie d'IA, un autre signe que les entreprises voient une grande opportunité dans l'utilisation de l'intelligence artificielle comme moyen d'améliorer leurs opérations. L'industrie pharmaceutique est elle aussi sur le point de se transformer en adoptant l'IA.

L'IA peut être utile aux entreprises MedTech et pharmaceutiques de plusieurs façons ; elle peut rendre les processus plus efficaces, aider les entreprises à personnaliser les interactions/solutions, libérer la créativité et fusionner la créativité non conventionnelle avec une science exacte. L'IA peut améliorer l'accès à diverses données d'entreprise et à une base de connaissances globale, ce qui permet de créer de la valeur d'une nouvelle manière.

Comprenons d'abord ce que l'IA peut faire pour les chaînes d'approvisionnement MedTech et pharmaceutiques et ses cas d'utilisation spécifiques.

Comprendre l'IA dans les chaînes d'approvisionnement

L'intelligence artificielle (IA) simule les processus de l'intelligence humaine par le traitement du langage naturel, y compris l'apprentissage, le raisonnement, la contextualisation et l'autocorrection. Cela permet de renforcer le contrôle de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique, et d'améliorer constamment les opérations des entreprises pharmaceutiques et de technologie médicale.

Contrairement aux produits de grande consommation ou au commerce électronique, les chaînes d'approvisionnement MedTech et pharmaceutiques ont connu une croissance et des investissements limités en matière d'agilité ou de technologie au cours de la dernière décennie. L'introduction de l'IA dans ces chaînes d'approvisionnement permet d'opérer un virage décisif vers des opérations plus agiles, plus réactives et plus efficaces. L'IA permet aux entreprises de prévoir les tendances, de comprendre les besoins des clients, de mieux gérer les stocks et d'optimiser la logistique pour gagner du temps et réduire les coûts, jetant ainsi des bases solides pour la transformation.

L'impact de l'IA sur les technologies médicales et la gestion de la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique

Les chaînes d'approvisionnement des secteurs Med-Tech et pharmaceutique sont confrontées à des défis très différents des autres chaînes d'approvisionnement. Des défis tels que des réglementations et une conformité strictes, une logistique à température contrôlée ou une précision absolue dans la gestion des stocks leur sont propres. Les technologies basées sur l'IA sont particulièrement bien placées pour s'attaquer de front à ces problèmes et améliorer les performances de la chaîne d'approvisionnement.

En fait, c'est dans le secteur des soins de santé que l'IA semble la plus prometteuse à court terme, avec un taux de croissance annuel moyen de 85 % jusqu'en 2027 pour atteindre 22 milliards de dollars, soit la croissance la plus rapide de tous les secteurs d'activité. En utilisant l'IA pour la prévision de la demande, les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent réduire le gaspillage et s'assurer que les médicaments et les dispositifs vitaux se trouvent à l'endroit et au moment où ils sont nécessaires, sans qu'il y ait d'excès ou de pénurie dans les stocks.

Pour les entreprises MedTech et pharmaceutiques, les principaux avantages de l'IA sont les suivants :

• Efficacité accrue grâce à la réduction du travail manuel ou à des processus plus rapides
• Personnalisation sans précédent des interactions avec les clients
• Amélioration de la créativité pour développer des conceptions et des produits nouveaux
• Utilisation plus complète des données et des connaissances de l'entreprise

De nombreuses études de cas illustrent déjà l'impact remarquable de l'IA : l'analyse prédictive pour la distribution des vaccins, les plateformes pilotées par l'IA pour la surveillance en temps réel des expéditions à température contrôlée et la documentation réglementaire pilotée par l'IA. De nombreuses autres innovations basées sur l'IA rationalisent les opérations et réduisent considérablement le risque d'erreurs, garantissant la conformité et l'intégrité des produits dans les chaînes d'approvisionnement vastes et complexes des secteurs pharmaceutique et de la technologie médicale.

‍
Cas d'utilisation de l'IA dans les secteurs MedTech et Pharma

Comme nous l'avons brièvement évoqué, il existe de nombreux cas d'utilisation de l'IA dans les secteurs MedTech et pharmaceutique, tels que l'amélioration du développement de médicaments, les diagnostics, les essais cliniques, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, etc. Voici comment ces cas d'utilisation ont un impact significatif :

Développement de produits

Les prouesses de l'IA dans l'analyse de vastes ensembles de données permettent de concevoir des médicaments avec la bonne structure et de prédire leur bioactivité, leur toxicité et leurs propriétés physicochimiques. Cela permet d'accélérer le processus de développement et de s'assurer que les médicaments fournissent une réponse thérapeutique optimale lorsqu'ils sont administrés. Cette application est également cruciale dans le domaine des technologies médicales, où l'IA peut contribuer à la mise au point de dispositifs médicaux innovants et de plans de traitement personnalisés, tout en améliorant l'efficacité des dispositifs existants sur la base de données cliniques.

Diagnostics

Dans le domaine du diagnostic, l'IA identifie les caractéristiques des images au-delà de la perception humaine, jouant ainsi un rôle crucial dans le diagnostic de maladies graves telles que le cancer. Par exemple, des recherches menées par le National Cancer Institute mettent en évidence le potentiel de l'IA pour améliorer le dépistage du cancer du col de l'utérus et de la prostate et pour identifier des mutations génétiques spécifiques à partir d'images de pathologie tumorale. D'autres applications commerciales sont déjà utilisées, comme le diagnostic des risques cardiaques par l'IA, qui pourrait détecter le risque dans 93 % des cas. L'avenir s'annonce prometteur pour d'autres problèmes de santé comme la rétinopathie diabétique, ouvrant la voie à une détection précoce et à une prolongation de la vie en bonne santé. 

Essais cliniques

La pandémie a transformé la conception et l'exécution des essais cliniques. Étant donné que les coûts de recherche et de développement représentent une part importante des dépenses totales de l'industrie pharmaceutique, l'exploitation des plateformes disponibles sur le marché pour décentraliser les essais peut améliorer l'efficacité et réduire les coûts. Cette évolution est également pertinente pour les entreprises MedTech qui développent de nouveaux dispositifs et traitements. Par exemple, BenevolentAI utilise des technologies et des processus informatiques et expérimentaux pour exploiter de vastes quantités de données biomédicales extraites et déduites afin d'améliorer et d'accélérer chaque étape du processus de découverte de médicaments.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

L'IA analyse les données longitudinales pour identifier et mettre en évidence les problèmes systémiques dans les processus de fabrication, repérer les goulets d'étranglement dans la production, prévoir les délais d'exécution des mesures correctives et surveiller en permanence la sécurité et la qualité des médicaments. L'IA renforce la confiance dans les entreprises de fabrication et garantit le respect des réglementations, en particulier lors de l'approvisionnement en matières premières. La pandémie a mis à l'épreuve la résilience des chaînes d'approvisionnement MedTech et pharmaceutiques, soulignant l'importance de l'IA pour les produits vitaux.

Gestion des stocks

Grâce aux biomarqueurs, la médecine personnalisée se généralise. L'inconvénient est que les entreprises pharmaceutiques doivent désormais garder en stock une plus grande variété de traitements, mais en plus petites quantités. L'IA aide les entreprises pharmaceutiques à contrôler leurs stocks en prédisant quels médicaments seront demandés et à quel moment, en surveillant leur livraison aux patients et en organisant rapidement des remplacements en cas de retard ou de problème.

Par exemple, OptumRx s'appuie sur l'IA pour traiter les données qu'elle recueille. Depuis sa création, le système d'IA s'est auto-amélioré en examinant les données et les résultats, fonctionnant de manière autonome sans intervention humaine. Les premières observations suggèrent que l'IA rend déjà la chaîne d'approvisionnement plus efficace en minimisant les pénuries de médicaments et en réduisant les stocks excédentaires.

Automatisation des entrepôts

L'intégration de l'IA dans l'automatisation des entrepôts améliore l'efficacité et minimise les erreurs dans les zones de prélèvement et d'emballage. L'IA aide à prévoir quels articles resteront stockés plus longtemps et à les disposer de manière à optimiser l'espace. Selon une récente étude de McKinsey, les entreprises qui ont adopté l'IA ont vu leurs revenus augmenter et 44 % d'entre elles ont annoncé des réductions de coûts. Par exemple, Lineage Logistics, une entreprise spécialisée dans l'entreposage et la distribution de produits réfrigérés, a augmenté sa productivité de 20 % grâce aux stratégies d'IA. De même, l'IA aide à ranger les articles fréquemment utilisés dans des endroits faciles d'accès, améliorant ainsi l'accessibilité sans provoquer de goulots d'étranglement.

‍

Démarrer avec l'IA : un guide simple pour les entreprises de Medtech et de Pharma

Contrairement à d'autres technologies émergentes, l'IA peut rapidement améliorer l'efficience et l'efficacité. Mais comment commencer ? Voici trois étapes pour commencer à intégrer l'IA de manière efficace :

1. Identifier, tester et développer les applications clés tout au long de la chaîne de valeur

Dans un premier temps, les entreprises doivent identifier les domaines où l'impact est maximal et les applications de l'IA susceptibles de le renforcer. Ce processus implique d'évaluer l'impact de l'IA, en tenant compte de facteurs tels que la disponibilité des modèles et des données, la tolérance aux erreurs, la sécurité des données, le coût et la demande du marché.

Nous avons identifié plusieurs applications présentant un potentiel immédiat pour les entreprises MedTech et pharmaceutiques :

1. Service à la clientèle: Utiliser une compréhension linguistique avancée pour aider les clients à passer des commandes ou à répondre à des questions administratives, principalement par le biais de modèles en libre-service, afin d'améliorer l'expérience du client.
2. Ventes: Exploitez les interactions passées avec les clients et les données externes pour identifier des actions personnalisées pour les clients, en automatisant la création de documents de vente tels que des courriels ou des notes d'information.
3. Développement de logiciels: Accélérer le développement de logiciels, du codage aux tests, en s'attaquant au goulot d'étranglement dans les secteurs des technologies médicales et pharmaceutiques et en mettant rapidement sur le marché des produits différenciés.
4. Gestion des connaissances: Améliorer l'accès aux connaissances de l'entreprise, en intégrant l'IA dans les outils quotidiens (tels que Microsoft Office) afin d'améliorer la productivité des employés.
5. Opérations: Dans la fabrication et le contrôle de la qualité, les données synthétiques pour l'entraînement des modèles sont utilisées pour accélérer le déploiement et améliorer la précision. Ceci est particulièrement pertinent dans les secteurs pharmaceutique et MedTech, où la précision est primordiale.

2. Intégrer l'IA dans la stratégie globale de l'entreprise pour un avantage concurrentiel durable

Les nouvelles applications de l'IA d'aujourd'hui deviendront bientôt la norme au fur et à mesure de leur adoption. Les entreprises ont besoin d'une stratégie pour identifier les domaines dans lesquels l'IA peut apporter l'avantage concurrentiel le plus significatif, qu'il s'agisse d'améliorer les produits et services actuels ou d'en introduire de nouveaux. Cela peut impliquer de réévaluer les portefeuilles de produits et les processus d'engagement des clients/patients, en reconnaissant que l'IA pourrait modifier substantiellement les activités de la chaîne de valeur et les modèles opérationnels.

3. Mettre en œuvre des politiques appropriées et encourager les talents

Après avoir prouvé leur valeur, il est essentiel d'étendre les applications de l'IA à l'ensemble de l'organisation pour tirer parti de leurs avantages en termes de politiques et de talents.

1. Politiques: Définir des cadres pour une utilisation responsable de l'IA afin d'atténuer les risques tels que la partialité des données, les problèmes de propriété intellectuelle, l'amélioration de l'efficacité des produits ou la réduction des menaces de cybersécurité. Les entreprises peuvent développer de manière proactive des structures de gouvernance pour relever les défis éthiques, juridiques et technologiques, en veillant à ce que l'IA soit utilisée de manière responsable.
2. Talent: Préparer l'organisation et ses membres à prospérer grâce à l'IA. Cela peut nécessiter d'ajuster les structures organisationnelles, de définir les rôles et les responsabilités et de mettre à jour les profils de poste. Une stratégie révisée en matière de talents est essentielle, car elle permet aux employés d'acquérir les compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils basés sur l'IA et pour déployer des applications avancées, comme l'amélioration de l'expertise en matière d'apprentissage automatique.

L'IA offre aux entreprises MedTech et pharmaceutiques des opportunités d'affiner les processus internes et de perturber le marché avec des produits et services innovants.

Améliorer les résultats pour les patients grâce aux innovations de la chaîne d'approvisionnement

Le bénéficiaire final de ces améliorations de la chaîne d'approvisionnement pilotées par l'IA est le patient. Des réseaux de chaîne d'approvisionnement efficaces et fiables garantissent que les produits médicaux sont disponibles et arrivent à destination dans des conditions optimales, ce qui a un impact direct sur la qualité des soins prodigués aux patients. Par exemple, la livraison en temps voulu des médicaments peut avoir une incidence significative sur les résultats du traitement des maladies chroniques, tandis que la manipulation adéquate des produits sensibles, tels que les produits de gestion des saignements ou de traumatologie, peut faire la différence entre la vie et la mort.

L'intégrité et la sécurité des données, renforcées par l'IA, protègent également les informations des patients et garantissent que les prestataires de soins de santé reçoivent des données exactes et opportunes. La gestion de la chaîne d'approvisionnement est essentielle pour maintenir la confiance et l'efficacité du système de santé. Si elle est réalisée et intégrée correctement, le résultat final est la satisfaction du client.

L'approche d'Holocene en matière d'IA dans les chaînes d'approvisionnement

Chez Holocene, notre engagement en faveur de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement se reflète dans notre mission plus large qui consiste à fournir des solutions pour des entreprises mondiales transparentes et efficaces. Nous offrons aux entreprises Med-Tech et Pharma les outils dont elles ont besoin pour gérer les complexités de la logistique internationale tout en garantissant la conformité, l'efficacité et la fiabilité. Nos solutions sont conçues pour répondre aux besoins uniques de ces secteurs et aux demandes des clients, de la prévision de la demande au suivi des expéditions en temps réel.

Nous nous concentrons principalement sur les secteurs Med-Tech et Pharma pour ajouter de la valeur avec l'IA et l'automatisation et transformer le modèle de la chaîne d'approvisionnement pour l'avenir. Contactez-nous dès aujourd'hui pour discuter de la manière dont Holocene peut vous aider à répondre à vos besoins commerciaux spécifiques.

‍