Une société leader dans le domaine des soins de santé aux consommateurs, opérant sur un marché pharmaceutique hautement réglementé, gère un large portefeuille de marques à travers la région SOCOPAC. Dans le cadre d'une stratégie de transformation numérique, l'entreprise s'est associée à Artefact pour déployer un agent en direct Generative AI de qualité interne pour ses opérations en Colombie - automatisant les demandes des consommateurs sur ses principales marques pharmaceutiques tout en respectant les exigences strictes de conformité de l'industrie.

Le défi : une attention fragmentée et non conforme de la part des consommateurs.

L'entreprise passait d'un modèle partagé d'attention au consommateur - auparavant géré conjointement avec sa division Biopharma - à une opération Consumer Healthcare (CHC) entièrement autonome. L'absence de gestion normalisée et automatisée des demandes sur l'ensemble des canaux exposait l'entreprise à des risques de non-conformité et d'inefficacité opérationnelle.

  • Manque de normalisation : La gestion des demandes des consommateurs était fragmentée entre le Web, le centre d'appel et les canaux de courrier électronique dans toute la région SOCOPAC, ce qui entravait les temps de réponse et la capacité à générer des informations exploitables à grande échelle.
  • Exposition à la conformité : Dans un secteur pharmaceutique très réglementé, toute solution automatisée devait respecter des règles strictes, afin d'éviter les conseils médicaux hallucinés ou non conformes à l'étiquetage, susceptibles d'enfreindre les normes réglementaires et d'éroder la confiance des consommateurs.
  • Dépendance opérationnelle : Le modèle d'attention partagée avec la division Biopharma a créé des inefficacités structurelles et a empêché l'entreprise de mettre en place une expérience consommateur CHC totalement indépendante et autonome, alignée sur sa feuille de route stratégique.

La solution : un agent vivant basé sur RAG avec des garde-fous de qualité pharmaceutique.

Artefact a conçu et mis en œuvre un agent en direct Gen AI basé sur une architecture RAG (Retrieval Augmented Generation) alimentée par le logiciel Amazon Bedrock. La solution ingère exclusivement de la documentation pharmaceutique approuvée - des notices de produits et des sites web officiels de marques - garantissant que chaque réponse est fondée sur une source de vérité vérifiée pour les principales gammes de produits de l'entreprise.

  • Architecture RAG sur Amazon Bedrock : Mise en place d'un pipeline d'extraction n'ingérant que la documentation pharmaceutique approuvée, ancrant chaque réponse du modèle Foundation dans la source officielle de vérité et empêchant la génération de contenu non approuvé.
  • Amazon Bedrock Guardrails pour la conformité : Mise en place de garde-fous de sécurité stricts pour refuser de manière programmée les demandes de diagnostics médicaux, de conseils en matière de prescription, de comparaisons avec des concurrents et de recommandations non conformes à l'étiquetage, afin de garantir une conformité réglementaire de niveau pharmaceutique à chaque interaction.
  • Base de connaissances multimarques évolutive : Conception de la couche de connaissances pour isoler la documentation spécifique à la marque, ce qui permet à l'agent de prendre en charge plusieurs marques pharmaceutiques et de s'étendre à la région SOCOPAC sans nécessiter de modifications architecturales.
  • Manuel de déploiement structuré : Élaboration d'un cahier des charges complet pour le déploiement avec une phase de test interne définie pour valider le comportement des agents par rapport à des scénarios de consommation réels avant le lancement public, garantissant ainsi la qualité et la conformité avant le déploiement externe.

Les résultats : conformité à grande échelle, autonomie atteinte.

L'agent Gen AI Live a eu un impact mesurable sur la conformité, l'efficacité opérationnelle et l'autonomie stratégique.

  • Précision de conformité 100% : Il a obtenu 0% de réponses contenant des diagnostics ou des recommandations médicales non conformes à l'étiquetage, atteignant ainsi l'indicateur de performance critique du régulateur pour le déploiement d'une IA de qualité pharmaceutique et éliminant un vecteur de risque clé pour l'entreprise.
  • Autonomie opérationnelle des CSC atteinte : L'entreprise est passée avec succès d'un modèle manuel partagé à une opération autonome alimentée par GenAI, éliminant la dépendance vis-à-vis des ressources biopharmaceutiques et normalisant la gestion des demandes des consommateurs dans toute la région SOCOPAC.
  • Assistance aux consommateurs 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, à un coût réduit : Déploiement d'un agent en direct de qualité interne disponible 24 heures sur 24, déchargeant les FAQ standard sur la posologie, les ingrédients et les achats - réduisant la charge opérationnelle des agents humains sans nécessiter d'augmentation linéaire des effectifs.

En combinant les modèles de fondation d'Amazon Bedrock avec des garde-fous de qualité pharmaceutique et une architecture RAG évolutive, Artefact a permis à une grande entreprise de soins de santé grand public de transformer son modèle d'assistance aux consommateurs - en transformant la conformité réglementaire en un avantage concurrentiel tout en établissant un modèle reproductible pour le déploiement de l'IA générative dans son portefeuille régional plus large.