Note de l'éditeur : Ce billet est adapté de la présentation du Dr Rich Sonnenblick à la 30th European Biopharma projet, Program, & Portfolio Management Conference à Bâle. Dans sa présentation, le Dr Sonnenblick a dissipé le battage médiatique autour de l'IA et des agents, tout en donnant des exemples concrets de la manière dont les équipes de développement de médicaments économisent des centaines d'heures, réduisent les risques de leurs pipelines cliniques et obtiennent des informations stratégiques et opérationnelles essentielles grâce à l'intelligence artificielle.
"S'il y a bien une chose à retenir de la conférence de Bâle de cette année, c'est que l'IA a franchi le seuil de la promesse à la performance dans la gestion de portefeuilles des sciences de la vie."
La conférence a été émaillée de sessions au cours desquelles les intervenants ont débattu de la manière de relier la stratégie et l'exécution, de gérer les falaises de brevets et de créer de la transparence au sein de réseaux de R&D tentaculaires. Mais au-delà de toutes les diapositives et des frameworks, la véritable histoire était celle de la façon dont l'IA redéfinit le rythme de la prise de décision dans le développement des médicaments.
Pour Planview, ce changement s'est fait au fil des ans.
Notre mission a toujours été d'aider les organisations à transformer les données d'activité connectées en intelligence connectée. Aujourd'hui, l'IA nous permet de le faire plus rapidement, plus tôt et avec beaucoup plus de précision.
Des données à la décision : L'horizon des capacités de l'IA
Dans ma présentation, "Managing Drug Development Initiatives : Trends in IA", j'ai décrit le modèle de Planview pour l'évolution des capacités en matière d'IA.
Ce modèle s'appuie sur une infrastructure fondamentale permettant l'alerte précoce, la simulation et l'optimisation, la planification de scénarios et, enfin, l'IA générative.
Chaque domaine de solution représente une étape pratique vers une véritable intelligence décisionnelle.
1. Infrastructure fondamentale : Devenir un bon gestionnaire des sources de données d’activité connectées
Chaque idée commence par des données connectées.
Le développement de médicaments génère d'énormes volumes d'informations structurées et non structurées. Des informations telles que les jalons cliniques, l'affectation des ressources, les cartes de dépendance, les registres des risques et les documents réglementaires.
"La Data Fabric de Planview rassemble ces éléments à travers les produits, les portefeuilles de produits et les équipes, formant ainsi le substrat du Machine Learning et de l'analyse prédictive."
Le graphique Connected Work de Planview fournit une représentation visuelle de votre réseau d’activité, de ressources et de résultats, ce qui vous permet d’identifier et de traiter les risques.
Le graphique de l’activité connectée fournit une représentation visuelle puissante de l’activité, des ressources et des objectifs pour une identification instantanée des dépendances, de l’activité à risques, et bien plus encore.
2. Alerte précoce : Voir les problèmes avant qu'ils ne se manifestent
Lorsque les champs d'état deviennent rouges, il est déjà trop tard.
Planview contourne ce problème en utilisant les données historiques d'exécution, les patterns d'activité et même le sentiment du fil de discussion du projet. Nos modèles de Machine Learning mettent en évidence des signaux de risques précoces pour identifier le moment où l'activité est bloquée, où les ressources sont surchargées et où la collaboration est rompue.
Cette capacité d’alerte précoce équivaut à passer des rapports météorologiques à un radar Doppler. Les responsables de projet ne se contentent pas de voir ce qui s'est passé, ils voient ce qui se prépare à l'horizon.
3. Optimisation basée sur le système : Le copilote IA pour la stratégie des ressources
Une fois les risques visibles, l'optimisation devient actionnable.
Les modèles d'IA de la plateforme Planview recommandent des réaffectations de personnel, le découplage des dépendances et des changements de séquence. Ainsi, les ajustements de portefeuille ne sont plus de pénibles débats trimestriels, mais des ajustements continus orientés données.
En alignant les charges de travail et la capacité sur les contraintes en temps réel, les organisations peuvent gagner des mois de productivité sans augmenter leurs effectifs.
4. Planification de scénarios : Répéter l'avenir
Les portefeuilles de sciences de la vie sont des paris impliquant du temps, des ressources et des facteurs externes.
Les moteurs de simulation et d'optimisation alimentés par l'IA permettent aux équipes de tester différents avenirs :
Que se passe-t-il si un procès clé est reporté de trois mois ?
Comment une soumission accélérée en Europe affecte-t-elle la séquence de lancement aux États-Unis ?
En quantifiant les compromis en termes de ressources, de délais et de probabilité de réussite, la planification de scénarios fait passer la prise de décision de l'instinct à la précision répétée.
5. IA générative : la conversation comme nouvelle interface
La couche la plus nouvelle est celle de la conversation.
Avec Planview Anvi™ Chat, les équipes peuvent poser des questions en langage naturel directement à partir du Connected activité Graph de Planview :
- "Quelles sont les études qui montrent une baisse du nombre de patients inscrits ?
- "Où avons-nous une activité non attribuée liée à un objectif Q4?"
- "Résumez les dépendances entre nos actifs en oncologie".
L'IA générative transforme le portefeuille en un système de connaissances vivant capable de s'expliquer lui-même, d'enseigner aux nouveaux membres de l'équipe et de rédiger des résumés riches en contexte en quelques secondes.
Pourquoi l'IA est importante aujourd'hui
Le développement de médicaments a toujours été un domaine riche en données, mais pauvre en informations. L'IA modifie cette équation.
En rassemblant les données structurées, le contexte non structuré et le jugement humain, nous pouvons identifier des patterns invisibles pour les analyses conventionnelles - de l'épuisement rampant des ressources à l'évolution du sentiment des procès.
Concrètement, cela signifie que
- Détecter le risque six mois plus tôt.
- Réorienter les investissements vers des actifs plus probables.
- Réduire les cycles d'examen des portefeuilles de plusieurs semaines à quelques heures.
- Rendre les rétrospectives de projet continues plutôt que post-mortem.
Associée à l'expertise humaine, l'IA donne aux responsables de la R&D la capacité d'agir par anticipation, et non a posteriori.
Les leçons des conversations de Bâle
La conférence élargie a montré à quel point cette transformation est devenue essentielle.
- Jacqueline Poot (IDEA Pharma) a montré comment la "fraîcheur de l'innovation" sépare les leaders du marché des retardataires - mais a averti que 2030 les falaises de brevets pourraient anéantir des revenus de200milliards de dollars sans les paris nécessaires sur l'innovation dans les pipelines d'aujourd'hui.
- Mahesh Chandra (Novartis) a plaidé en faveur de frameworks décisionnels structurés qui intègrent la gouvernance des données à chaque étape, en alignant les risques, la valeur et l'affectation de ressources.
- Andrea Panariello (IBSA) et Silke Rodrigues (Medac ) ont expliqué comment les outils numériques de gestion de portefeuille tels que Planisware et ONBOARD professionnalisent le PPM et créent une transparence unifiée à travers les sites mondiaux.
Toutes ces sessions reflètent la même vérité fondamentale.
Les organisations pharmaceutiques ne souffrent plus d'un manque de données, mais de données déconnectées. C'est l'IA qui le reconnecte, en transformant le bruit en un signal navigable.
"La vision de Planview : De l'activité connectée à l'intelligence connectée"
Chez Planview, notre vision du PPM des sciences de la vie est simple, mais transformatrice :
- Prévoir au lieu de réagir : Utilisez le Machine Learning et l'IA générative pour détecter les risques (équipes surchargées, activité qui n'est pas prête à démarrer) avant que les champs d'état définis par l'utilisateur ne passent du vert au rouge.
- Simulez au lieu de spéculer : Utilisez la modélisation de scénarios pour comparer les futurs possibles, en tenant compte de l'incertitude concernant la taille du marché, le risque clinique, le risque lié au payeur et d'autres données essentielles.
- Conversez au lieu de configurer : Permettez à n'importe qui, du scientifique au dirigeant, d'interagir naturellement avec ses données pour faire émerger des informations et des recommandations basées sur les bonnes pratiques.
Lorsque toutes les parties de l'organisation peuvent voir la même vérité et agir en conséquence, le parcours du pipeline au patient s'accélère considérablement.
L'avenir de la gestion de projets pharmaceutiques appartiendra aux organisations capables de relier la compréhension, l'exécution et l'adaptation en une boucle continue.
C'est ce que Connected Work Graph et Anvi™ Chat de Planview sont conçus pour offrir : la couche d'intelligence qui transforme les données de l'activité en avantage stratégique.
