IA, Blockchain, VR…Tous ces buzzwords qui font l’actualité, et la feront encore pendant les années à venir, sont autant de questions à se poser pour les responsables innovation, digital, data et autres fonctions que moi-même ou mes homologues occupons dans les laboratoires pharmaceutiques. Faire le tri entre le buzz et les opportunités de l’IA, là est le challenge sur lequel je m’essaie aujourd’hui dans le cadre de cette tribune du HDI.
L’environnement n’a jamais été aussi favorable…
Nous sommes en France à un tournant majeur du déploiement de l’IA, où 3 formes de maturité convergent : maturité technologique, maturité des business models et maturité des pouvoirs publics.
Maturité technologique. Le 100% numérique est arrivé. Aujourd’hui, la plupart des données sont numérisées (texte, images, voix, vidéos…) et interprétables par des algorithmes : reconnaissance de texte, vocale, visuelle… Evolution encore plus récente, ces algorithmes sont disponibles sous formes de librairies (Tensor flow, Caffe…) et ne sont plus réservés à des doctorants ou chercheurs spécialisés. Un peu comme au début du web ou des apps, les canevas sont là, il ne reste plus qu’à les appliquer à des domaines industriels. Celui de la santé est l’un des plus prometteurs.
Maturité des business models. On dénombre plus de 2500 startups en IA dans le monde (1). Les investisseurs qui les soutiennent croient dans la création de valeur par l’IA et dans la création de produits reposant uniquement sur de l’IA. Celle-ci n’est plus l’apanage de certains doctorants isolés ou experts, mais bien capable d’offrir de nouveaux produits rentables reposant uniquement sur elle.
Maturité des pouvoirs publics. Le rapport Villani de 2018, les apps expérimentées par les gouvernements (e.g. prévention des suicides au Canada avec Facebook), le soutien institutionnel de projets collaboratifs à échelle nationale ou internationale (« data science bowls », PCORnet…) sont autant de preuves d’une volonté voire d’un volontarisme politique en la matière. Certes, les Etats-Unis ont une longueur d’avance dans la santé avec des programmes comme FDA-precert, pour favoriser la recherche de solutions avant la réglementation, mais les choses bougent en France.
Ce synchronisme des maturités présage d’innovations certaines dans le domaine de l’IA en général et de celui de la santé bien sûr, notre domaine de prédilection.
L’IA répond à des problématiques des laboratoires pharmaceutiques en général et d’Astrazeneca en particulier
A Astrazeneca, et très certainement au sein de l’ensemble des acteurs de l’industrie pharmaceutique, nous avons plusieurs axes majeurs de développement qui vont être impactés de près ou de loin par la révolution IA. D’abord nous faisons nôtres les enjeux de nos partenaires naturels, à savoir les médecins et les hôpitaux. Ensuite, nos métiers, de la R&D à l’accès au marché, en passant par la visite médicale, sont éligibles aux transformations induites par l’IA. Enfin, nos enjeux stratégiques et nos actions nous amènent naturellement à considérer cette évolution.
Enjeux pour nos partenaires médecins et hôpitaux. Parmi les missions des médecins et des établissements de santé au travers des RCP, la pose d’un diagnostic et la prise de décision par rapport à un traitement pourront rapidement bénéficier de l’IA. Avec des algorithmes de types « recherche de patients similaires », à partir de larges bases d’information sur l’historique complet des patients (données non-structurées), et le développement des plateformes de diagnostic génétique de type NGS (Next Generation Sequencing), les diagnostics en oncologie par exemple, prendront une toute autre allure. Et le choix du traitement aussi (thème connexe de la « médecine personnalisée »). Bien entendu, c’est un enjeu majeur pour les laboratoires que de pouvoir comprendre les critères de choix d’un traitement plutôt qu’un autre, si une machine venait à intervenir dans ce processus.
Impact sur les métiers des laboratoires. Nous sommes dans l’ère de la médecine de précision dont l’objectif principal est de délivrer le traitement le plus adapté à chacun de patients en fonction des caractéristiques de leur maladie. Cette approche mobilise les connaissances scientifiques et le savoir-faire « naturels » aux équipes de R&D, mais aussi celles pour gérer les données de masse de la génomique, celles issues de l’épidémiologie, d’études en vie réelle, etc. L’IA présente des opportunités d’application manifestes dans la recherche de traitements et de nouvelles molécules (ex : Owkin), cela parait presque évident. Mais d’autres métiers des laboratoires seront également impactés. L’accès au marché et la fixation du prix des médicaments par exemple. Il est probable qu’avec des analyses massives de données, les comparaisons de prix entre différents payeurs et l’intégration de mesures d’efficacité des produits en vie réelle seront rapidement à l’ordre du jour. Enfin, même la visite médicale, métier historique des industriels de la pharmaceutique, devra probablement mieux comprendre les implications de l’IA sur l’hôpital, organiser des Réunions Professionnelles sur une thématique qui deviendra de plus en plus clé pour les médecins, et peut-être même jouer le rôle de facilitateur dans la création de cohortes de données inter-hôpitaux…
Enjeux stratégiques des entreprises pharmaceutiques. Comme toutes les grandes compagnies, les laboratoires pharmaceutiques doivent identifier les évolutions et disruptions qui les attendent. La capacité à collecter, traiter et exploiter des données patients massives fera certainement la différence entre les survivants et les autres. Le rachat récent de Flatiron par Roche n’est pas un signal anodin. D’autres sont à venir. En attendant, la plupart des plans stratégiques de laboratoires pharmaceutiques incluent une volonté de développer ces compétences en IA dans l’avenir. Chez Astrazeneca, un récent concours (2) destiné à identifier des startups en pointe dans le domaine de l’oncologie, nous a par exemple permis d’approcher quelques acteurs spécialisés dans le data management, le parcours patients et l’innovation thérapeutique. Bien entendu, l’IA n’est pas leur cœur de métier à tous, néanmoins, les données qu’ils produiront seraient toutes candidates à des analyses, croisements, corrélations, par des IA ou des analyses plus basiques, au service des patients.
Un momentum à saisir…et des challenges à adresser
Au final, le buzz autour de l’IA, qui génère bien sûr quelques emballements et c’est bien normal, s’inscrit dans un momentum qui lui est pour le moins réel. Au sein de celui-ci, et dans la santé en particulier, les rôles sont encore largement à distribuer.
Un momentum. En juin 2018, Agnès Buzyn a lancé l’idée du « Health Data Hub », au travers d’une mission de préfiguration qui rendra ses conclusions fin septembre 2018. C’est probablement maintenant et d’ici 2020 que vont s’esquisser les cohortes de données à des échelles jamais explorées jusqu’alors : groupements d’hôpitaux, nationales ou internationales. Si en plus l’opportunité est donnée de rapprocher ces données avec celles du SNDS, certains privilégiés auront peut-être la possibilité de développer des solutions d’IA en avant-première en France par rapport à d’autres pays.
Un rêve et des challenges… Clairement, le public et le privé vont devoir collaborer plus que jamais sur le sujet des données de santé pour fédérer, organiser et réguler l’utilisation souple de ces gisements. On peut rêver que les laboratoires pharmaceutiques jouent un rôle de fédérateurs de ces données, en facilitant la construction de cohortes de données liées aux pathologies qui les intéressent. Alors resterait à développer par-dessus les logiciels qui pourraient exploiter ces données, suggérer des diagnostics et des traitements appropriés, tout en fournissant les profils de toxicités extraits de dossiers patients similaires. En partenariat avec les sociétés de traitement de de données et les hôpitaux, c’est une nouvelle approche du médicament qui pourrait voir le jour… Resterait alors à y intégrer les payeurs, qui trouveraient également un intérêt à un pilotage plus efficace du système, et le pari de l’IA serait gagné… A moins qu’une grande compagnie américaine ne vienne challenger tout cela, mais là c’est une autre affaire !
(1) Etude Roland Berger : Artificial Intelligence – A strategy for European startups, 2018.
(2) REALIZE est un concours destiné aux startups, qui offre aux lauréats un accompagnement de 3 ans par une société partenaire d’Astrazeneca. Lancé fin 2017, ce concours a récompensé 9 startups en oncologie le 11 juillet 2018 dernier.
Frédéric OHAYON
Directeur Digital Multicanal & CRM AstraZeneca
