IA en pharma
Consultante en Intelligence artificielle pour la synthèse de l’évidence dans l’industrie pharmaceutique. Une même innovation change de sens selon la perspective. J’analyse celles de l’IA en pharma : ce qu’elles font, pourquoi les labos les choisissent, et ce qu’ils y gagnent.
Méthodes d’IA
Réseaux de neurones, apprentissage, biais : comprendre ce qui se passe vraiment sous le capot, illustré par des cas concrets en pharma
Outils d’IA
TuneLab, Azure OpenAI, plateformes internes : quels outils les labos déploient réellement, comment ils fonctionnent et ce qu’ils leur apportent.
Cartographie des acteurs
Big pharma, startups, fournisseurs d’infrastructure : qui développe quoi, qui s’allie à qui, et quelle stratégie se joue derrière chaque partenariat.
Réglementation & qualité
AI Act, marquage CE, évaluation des preuves : ce qu’un algorithme doit démontrer pour être déployé, remboursé, et maintenu dans le temps.
Comment j’analyse un outil d’IA en santé
- Comment ça marche ? Je m’attache à la cohérence plus qu’au volume.
- Où intervient précisément l’IA, et où s’arrête-t-elle.
- Ce qu’elle fait, ce qu’elle ne fait pas. Sur quelles données elle a été construite.
- À quoi ça sert ?
- Quelle étape de la chaîne du médicament l’outil couvre.
- Qu’est-ce qu’il remplace, qu’est-ce qu’il ajoute.
- Le problème visé est-il un vrai goulot, ou une étape déjà maîtrisée qu’on accélère ?
- Pour quel gain ? Trois choses distinctes que les communiqués confondent : plus vite, mieux, ou plus souvent.
- La vitesse
- la qualité
- le taux de succès
- Existe-t-il une mesure objective du gain de l’IA dans le processus ?
- Comment l’outil d’IA entre dans un écosystème régulé ?
- Où l’outil s’arrête dans la chaîne de valeur, et pourquoi.
- Qui garde quoi : données, modèles, propriété.
- Ce qui est démontré, et par quel niveau de preuve (publication revue par les pairs, préprint, communiqué, déclaration).
- Qu’est ce qui ne se dit pas car l’absence de trace est aussi une information ?
- un partenariat sans nouvelle depuis deux ans,
- un usage interne jamais annoncé,
- un candidat qui n’arrive jamais.