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Comment la pharmacie s'approprie le Big Data et l'intelligence artificielle

La recherche pharmaceutique utilise depuis longtemps le numérique. Les industriels découvrent maintenant son intérêt dans la production mais c'est dans les essais cliniques que son apport devrait être le plus décisif.

Chez Sanofi, le numérique a déjà largement pénétré dans les usines.
Chez Sanofi, le numérique a déjà largement pénétré dans les usines. (Patrick ALLARD/REA)

Par Catherine Ducruet

Publié le 24 mars 2019 à 15:06Mis à jour le 24 mars 2019 à 17:27

Après GSK, Merck, Novartis et Pfizer, c'est au tour de Sanofi de nommer un directeur numérique. Sauf qu'à la différence de ses concurrents, c'est son directeur médical, Ameet Nathwani, qui va cumuler ce poste. Ameet Nathwani aura ainsi pour mission de marier le développement de médicaments avec technologies numériques et le « big data », explique-t-on chez Sanofi. L'apparition, au cours des derniers dix-huit mois, au sein des groupes pharmaceutiques, de cette nouvelle fonction qui fait désormais jeu égal avec les directions marketing, médicale ou de la recherche, résulte de leur prise de conscience qu'ils ne peuvent plus se contenter de développer des médicaments en ajoutant une « couche de technologie par-dessus » mais qu'il faut désormais intégrer les deux. Reste à savoir comment. Pour l'instant chacun tâtonne avec la signature, en 2018, d'une quinzaine d'accords avec des start-up d'intelligence artificielle comme Berg, Exscientia ou Aktana, outre les premiers partenariats plus anciens et très médiatisés avec les Gafa.

Chez Novartis par exemple, avec l'arrivée à la tête du groupe d'un nouveau président, Vas Narasimhan , féru de technologies, le sujet est clairement devenu une priorité et il concerne toutes les fonctions de l'entreprise à travers 12 projets. Notamment la production. « Sur trois sites industriels pilote, Novartis a mis en place un contrôle en temps réel des paramètres de production, critiques en matière de bioproduction, tels que la température et le pH, explique Bertrand Bodson, directeur numérique de Novartis. Et il recourt à des logiciels capables pour détecter une dérive de la température ou du pH et de les corriger avant qu'elle atteigne le seuil où le lot de production devrait être détruit ».

Rattrapage

Chez Sanofi, le numérique a aussi déjà largement pénétré dans les usines. Le groupe français a par exemple créé un « jumeau numérique » de sa nouvelle unité de Framingham en capitalisant sur les données recueillies à toutes les étapes du process, des lots cliniques à la production de masse. Et ce « jumeau numérique » pourra aussi être utilisé pour optimiser la production de vaccins . « Les laboratoires pharmaceutiques ne sont pas vraiment des pionniers de l'utilisation du numérique et de l'intelligence artificielle dans la production, observe un analyste, car ses marges confortables rendaient une optimisation moins indispensable que dans d'autres industries ». On serait donc plutôt dans un rattrapage.

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Mais Novartis teste aussi le numérique pour aider ses commerciaux. « Pour cela, explique Bertrand Bodson, nous travaillons notamment avec la société Aktana qui utilise l'intelligence artificielle pour exploiter des bases de données, pour mieux cerner les habitudes de prescription des médecins et aider nos visiteurs médicaux à les démarcher plus finement ». L'utilité d'un tel dispositif n'est toutefois pas encore prouvée.

Reste la R&D. Dans la partie recherche, le numérique est déjà largement utilisé pour l'exploitation de grandes bases de molécules ou de données génomiques. « Ce n'est donc pas une révolution mais plutôt un changement d'échelle, estime Jean-Jacques Le Fur, analyste chez Bryan Garnier. En revanche, c'est dans le développement clinique que le digital a sans doute le plus à apporter ». D'où la double casquette attribuée chez Sanofi à Ameet Nathwani.

Réduire les coûts

A terme, on espère que l'analyse rétrospective et en temps réel des masses de données recueillies à l'occasion des essais cliniques permettra de réduire le temps et le coût des essais cliniques, sachant qu'aujourd'hui, il faut 12 ans et 2 milliards de dollars en moyenne pour mettre un médicament sur le marché. A plus court terme, on peut espérer identifier de nouvelles catégories de patients susceptibles de bénéficier d'un traitement, comme Pfizer qui recherche un sous-groupe de patients souffrant d'une forme particulière d'insuffisance cardiaque. Ou Novartis dont le projet baptisé Data42 recourt à l'intelligence artificielle pour exploiter les données d'essais cliniques accumulées au cours des 20 dernières années afin de mieux analyser le cancer du sein ou l'insuffisance cardiaque, et dégager de nouveaux biomarqueurs.

Sanofi semble en revanche avoir réduit la voilure de son partenariat avec Google dans le diabète. Il est vrai qu'investir de façon importante dans la collecte et l'analyse de données dans une pathologie où il est plutôt sur la défensive, a moins de sens.

Catherine Ducruet

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