L'équipe de SnapLogic était de nouveau en déplacement, cette fois-ci à Londres, pour faire le point sur l'état actuel de l'IA dans l'industrie pharmaceutique et explorer ses perspectives d'avenir.
Comme son nom l'indique, Digi-Tech Pharma & AI est un événement consacré à l'industrie pharmaceutique, ainsi qu'aux opportunités et aux défis liés à la mise en œuvre productive de l'IA dans ce secteur.
La journée a débuté par une déclaration d'intention, avec cette affirmation quelque peu provocante lancée depuis la scène : « Leschatbots ne sont pas de l'IA. » Je serais plutôt d'accord pour dire que de nombreux cas d'utilisation de l'IA, en particulier dans le monde de l'entreprise, ne se prêtent pas aux modèles d'interface conversationnelle, principalement en raison de la latence inhérente à tout cas d'utilisation nécessitant le traitement d'un volume de données non négligeable.
L'autre grand défi (qui avait été annoncé dès le début et qui a constitué un fil conducteur tout au long des deux jours de l'événement) concernait l'explicabilité et l'observabilité. Les modèles de type « boîte noire » ne suffisent pas, et peut-être encore moins dans le secteur pharmaceutique ; on attend en effet que tout résultat soit documenté, explicable et vérifiable, y compris longtemps après coup.
Ce que le secteur pharmaceutique attend de l'IA
Cette réflexion sur la nécessité spécifique d'une gouvernance est importante, car il est bien trop facile, lorsqu'on aborde des projets qui reposent autant sur les technologies de l'information que sur l'intégration de données ou l'IA, de se retrouver à s'adresser principalement à des informaticiens et à ne parler que de questions informatiques. Lors de DigiTech Pharma & AI, les discussions portaient sur le secteur pharmaceutique, entre des personnes qui utilisent l'informatique et l'IA comme des outils au service d'un autre objectif, et qui ont des exigences très précises quant à la manière dont ces outils peuvent et doivent être déployés.
Dans tous les secteurs où SnapLogic est présent, nous avons constaté que les projets d'origine technologique ont tendance à ne pas atteindre leur plein potentiel en raison de l'absence d'un objectif clair et concret vers lequel tendre et à l'aune duquel mesurer les progrès. Lorsqu'une nouvelle capacité technologique, telle que la génération actuelle d'IA, fait son apparition, elle doit être mise au service d'objectifs concrets pour réussir. Il est donc important pour nous, en tant que technologues, d'être à l'écoute de ces discussions, qui se situent en amont de l'informatique, afin de nous assurer que nous répondons bien à ces besoins.
Cette harmonisation revêt une importance particulière, car le déploiement et la mise à l'échelle de l'IA posent de nouveaux défis qui vont au-delà de ceux qu'elle partage avec les vagues technologiques précédentes, précisément en raison de la rapidité avec laquelle elle peut être mise en œuvre. L'IA risque en effet de se retrouver trop facilement prise entre ses capacités techniques avancées et la capacité de l'entreprise à l'adopter et à s'y adapter. Dans de nombreuses organisations, la maturité organisationnelle et architecturale globale reste encore à la traîne par rapport aux capacités techniques, même lorsque certains domaines spécifiques affichent un niveau élevé de compétence.
Il est bien trop facile pour l'IA de se retrouver coincée entre ses capacités techniques de pointe et la capacité de l'entreprise à l'adopter et à s'y adapter.
Premiers progrès de l'IA dans le secteur pharmaceutique
Cela ne veut pas dire pour autant que l'industrie pharmaceutique ne tire pas parti de l'IA ! Au cours de ces deux jours, nous avons découvert de nombreuses réussites, avec des projets dans des domaines très variés. Parmi celles-ci, on peut citer :
- Les projets de « jumeau numérique », qui ouvrent la voie à la recherche in silico
- Initiatives de partage de données entre le secteur privé et le monde universitaire, notamment les moyens de combiner les connaissances locales avec des modèles communs
- Des recherches bien trop pointues pour que des non-spécialistes comme moi puissent les suivre (mais qui semblaient très impressionnantes, surtout après une rapide recherche sur Wikipédia pour me faire une idée générale de ce dont il était question)
C'est lors de la discussion sur les enseignements tirés de ces projets et sur ce qu'il fallait faire pour aller plus loin que j'ai pu me remettre dans le bain. C'est là le domaine de prédilection de SnapLogic, et d'ailleurs, ma propre présentation portait justement sur la réussite de nos projets menés avec des clients du secteur pharmaceutique tels qu'AstraZeneca ou Boehringer Ingelheim.
Maîtrise des données et des résultats
Dans le prolongement du thème d'ouverture sur la nécessité pour les entreprises de s'approprier les projets d'IA, de nombreuses discussions ont porté sur la propriété des données et sur la manière dont celles-ci s'intègrent aux buts et objectifs de l'entreprise. Cette évolution exige que l'entreprise dispose d'une culture des données, plutôt que de céder la maîtrise de ces dernières aux services informatiques.
Un autre axe prioritaire consistait à considérer l'IA comme un catalyseur de nouvelles capacités, et non comme un élément statique à ajouter à un inventaire. Cela correspondait tout à fait à ce que nous avions entendu lors de l'événement Gartner Data & Analytics il y a quelques semaines, avec le passage du concept «human in the loop» (l'humaindansla boucle) à celui, bien plus valorisant, de «human in the lead » (l'humain aux commandes).
Ce changement est important, car c'est à travers ce prisme que l'on peut identifier les cas d'utilisation les plus prometteurs. Il apparaît de plus en plus clairement que la productivité individuelle, quelle que soit l'ampleur de son amélioration grâce à l'IA, est différente de l'excellence opérationnelle.
Dans le secteur pharmaceutique, le fait d'améliorer la productivité d'un seul chercheur ne changera pas la donne quant aux ambitions dont il a été question lors de la conférence : de nouveaux traitements, mis au point selon de nouvelles méthodes, et accessibles à un plus grand nombre de manière plus efficace.
Gouvernance et audit
Compte tenu du caractère sensible des données gérées, qu'il s'agisse de propriété intellectuelle de grande valeur ou de données protégées relatives aux patients, la gouvernance est une priorité absolue. La gouvernance informatique ne peut être une simple réflexion après coup ; elle doit être intégrée de manière proactive dans la recherche et les soins aux patients, tant avant le développement qu'après le déploiement.
Pour intégrer efficacement l'IA dans ce contexte, il faut repenser et actualiser l'ensemble du processus de travail, plutôt que de se contenter de superposer une nouvelle technologie à «la façon dont les choses ont toujours été faites ». C'est cette intégration en profondeur qui fait la différence entre des données suffisamment solides pour orienter la recherche vers de nouvelles directions, et des données qui se contentent de confirmer ce qui s'est déjà produit. Pour parvenir à une telle accélération, il faut une infrastructure numérique capable de relier l'intention à l'action et aux données, et d'accélérer la prise de décision fondée sur des données factuelles.
Il convient également de noter que le MCP a fait son apparition dans le secteur pharmaceutique, plusieurs fournisseurs proposant désormais de nouvelles façons pour les agents d'accéder à leurs offres. Cette multiplication des points d'accès rend d'autant plus cruciale une bonne gouvernance de ces interactions entre agents.
J'ai eu plusieurs discussions au sujet des nouvelles fonctionnalités « Trusted Agent Identity » de SnapLogic, qui permettent de transmettre les identifiants d'accès des utilisateurs aux agents, puis tout au long de la chaîne jusqu'aux outils et ressources auxquels ces agents accèdent. Cela revêt une importance particulière, tant au moment même de l'opération qu'à plus long terme, car cela permet de contrôler et d'examiner les actions qui ont été effectuées par le passé.
Pour en savoir plus sur l'identité des agents de confiance, rejoignez-moi ainsi que mon collègue Matt Sager lors d'un prochain webinar la gouvernance MCP. Inscrivez-vous à la diffusion pour l'Amérique du Nord ou à celle pour la zone EMEA.
Briser les cloisonnements
Le problème bien connu de la fragmentation des systèmes informatiques est peut-être particulièrement répandu dans les grandes entreprises pharmaceutiques qui se sont développées par le biais de fusions et d'acquisitions, avec tous les doublons et les incohérences que cela implique. En effet, un intervenant a mentionné en passant qu'ils tentaient d'interconnecter 800 systèmes différents, ce qui est monnaie courante dans ce secteur.
Les principaux problèmes liés aux silos de données, qui ont été soulevés à maintes reprises tout au long de la conférence, sont pour l'essentiel les mêmes que dans d'autres secteurs, mais avec quelques particularités propres à l'industrie pharmaceutique :
- Duplication des efforts due à des projets menés en parallèle sans que les équipes ne soient au courant de ce que font les autres
- Manque d'accès aux données existantes, qu'il s'agisse de recherche fondamentale ou d'essais cliniques
- Difficultés rencontrées pour rendre les données FAIR (facilement repérables, accessibles, interopérables et réutilisables)
La bonne nouvelle, c'est que l'interconnexion des silos permet non seulement de répondre à ces préoccupations, mais aussi de réduire au minimum les risques liés à l'investissement dans de nouvelles solutions numériques. Cet avantage se manifeste de plusieurs façons.
L'un d'entre eux est d'ordre technique : la mise en place d'une base de données solide et intégrée, indispensable à la réussite des nouvelles initiatives en matière de recherche et de prestation de soins de santé rendues possibles par l'IA.
L'autre aspect est plus philosophique et renvoie à la question de la propriété. Dans un environnement cloisonné, l'accent est mis sur la propriété d'un système ou d'un ensemble de données particulier. Une architecture interconnectée permet la conception conjointe d'outils partagés, plutôt que de se concentrer de manière exclusive sur la propriété des ressources de données.
C'est cette approche collaborative qui permet d'accélérer la mise à disposition des traitements, au bénéfice de tous : les laboratoires pharmaceutiques, les professionnels de santé et, bien sûr, les patients, c'est-à-dire, tôt ou tard, nous tous.
Conclusion
L'une des synthèses les plus percutantes est venue de Frederik Buijs, de Roche, qui a déclaré :
« La gouvernance des données est indispensable pour accélérer les processus, la maîtrise des données pour les déployer à grande échelle, et le partage des données pour obtenir des résultats efficaces. »
Grâce aux fonctionnalités de la plateforme SnapLogic plateforme et à l'expertise-conseil de nos architectes d'entreprise et de nos partenaires spécialisés, nous sommes parfaitement en mesure de répondre aux besoins de nos clients sur ces trois fronts, que ce soit dans le secteur pharmaceutique ou dans l'un des nombreux autres secteurs que nous desservons.
