[Avant-propos] Le nouvel impératif marketing de l'industrie pharmaceutique : le tournant agentique

dans un écosystème complexe : les canaux sont fragmentés, les cycles d'examen réglementaire sont longs, et le succès dépend de la capacité à influencer simultanément trois parties prenantes distinctes : les patients, les prescripteurs (professionnels de santé) et les payeurs.

Le secteur des sciences de la vie se trouve à un tournant décisif. Sous l’impulsion de deux forces conjointes – la médecine personnalisée et l’explosion des data issues du monde réel –, la demande en matière d’engagement innovant et centré sur le patient n’a jamais été aussi forte. Pourtant, le marketing pharmaceutique reste prisonnier Partenaires et facilitateurs de l'écosystème Agences (communication, numérique) – Data Médias médicaux et éditeurs – Distributeurs – Start-ups Régulateurs et payeurs Organismes de réglementation (par ex., EMA, FDA…) Payeurs et organismes d'évaluation des technologies de santé – Organismes d'achat Cibles directes et bénéficiaires Professionnels de santé (HCP et KOL) Patients et associations de patients Entreprises pharmaceutiques Équipe marketing – Affaires médicales – Équipe commerciale – MLR (Médical, Juridique, Réglementaire) Le modèle marketing traditionnel ne parvient pas à maîtriser cette complexité, ce qui entraîne une surcharge de contenu, un faible degré de personnalisation et une pression commerciale croissante. Cette lacune opérationnelle crée un besoin urgent d’un nouveau paradigme technologique capable de fonctionner avec intelligence, prévoyance et indépendance.

et ne disposant pas de l'autonomie nécessaire pour générer des résultats commerciaux complexes.

L'IA agentique représente la prochaine étape décisive de l'évolution. Un système agentique est capable d'exécuter de manière autonome des actions en plusieurs étapes, de poursuivre des objectifs définis et d'atteindre des résultats sans intervention humaine constante. Il ne s'agit pas simplement de générer des messages, mais bien de mettre en œuvre une stratégie.

Si le secteur s'est intéressé à l'IA générative (GenAI) – qui s'avère efficace pour créer du contenu –, celle-ci reste fondamentalement réactive et nécessite des instructions constantes

[AVANT-PROPOS] LE NOUVEL IMPÉRATIF MARKETING DE L'INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE : LE TOURNANT AGENTIC Les capacités fondamentales de l'IA agentique ouvrent la voie à l'avenir du marketing.

  • Raisonnement stratégique et prise de décision autonome : lancer des actions complexes et prendre des décisions tactiques en temps réel.
  • Prévision en temps réel : faites évoluer vos études de marché, passant de rapports statiques à une collecte continue d'informations en temps réel, afin que votre équipe puisse identifier les nouvelles tendances et obtenir des informations décisives avant la concurrence.
  • Orchestration adaptative : coordonner les tâches entre des canaux fragmentés, apprendre en continu et optimiser les performances tout au long du parcours client.

Le choix est clair. Les entreprises qui adoptent l'IA agentique réduiront considérablement les délais de mise sur le marché des médicaments et bénéficieront d'un avantage décisif en termes de rapidité et d'efficacité. Celles qui tardent à le faire risquent de se retrouver à la traîne dans un avenir caractérisé par des opérations commerciales autonomes, personnalisées et conformes.

  • Mise en œuvre concrète : connexion directe aux systèmes agréés pour déployer, évaluer et optimiser les campagnes de manière proactive.

Ce livre blanc vous servira de guide indispensable. Nous irons au-delà du battage médiatique pour examiner des cas d'utilisation concrets de la technologie Agentic, détailler les changements nécessaires au niveau du cadre réglementaire et organisationnel, et formuler des recommandations concrètes pour mettre en œuvre dès aujourd'hui cette technologie révolutionnaire.

Ce changement n'est pas une simple tendance progressive ; c'est un impératif concurrentiel . Les enjeux ne pourraient être plus importants :

  • Conformité accélérée : imaginez que les cycles d'examen réglementaire du contenu passent de plusieurs semaines à quelques jours, grâce à des agents IA qui effectuent des vérifications scientifiques et de conformité dès la rédaction du contenu.

Thomas Filaire Associé – Santé Transformation Data de l'IA

  • Une véritable personnalisation omnicanale : mettez en place des parcours de soins véritablement adaptatifs, dans lesquels chaque élément de communication – destiné aux patients, aux professionnels de santé et aux payeurs – est instantanément optimisé et diffusé sur tous les points de contact.


02 La prochaine étape : de l'IA générative à l'IA agentique

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

Avant de se plonger dans l'IA agentique, il est utile de prendre un peu de recul pour comprendre comment l'intelligence artificielle a évolué – de l'automatisation basée sur des règles aux systèmes génératifs, puis aujourd'hui aux agents autonomes axés sur des objectifs. Ce contexte permet de mieux cerner ce qui est véritablement nouveau dans l'ère de l'IA agentique et pourquoi celle-ci représente un changement fondamental dans la manière dont l'IA crée de la valeur.

2 – LA PROCHAINE ÉTAPE : DE L'IA GÉNÉRATIVE À L'IA AGENTIVE

En ce qui concerne la définition, l'intelligence artificielle générative, ou GenAI, est le terme générique d'algorithmes sophistiqués qui excellent dans la création de contenus inédits et originaux, tels que des images, des fichiers audio ou du code, en réponse à la demande d’un utilisateur. Elle fonctionne comme un moteur de prédiction, basant ses résultats sur des modèles tirés de son vaste data d'apprentissage.

La GenAI apporte une valeur ajoutée concrète dans divers domaines, par exemple grâce à la génération automatisée de contenu, à la synthèse d'informations et à la création d'idées. Cela offre aux équipes une base leur permettant d'accélérer la mise en œuvre et d'assurer une exécution plus cohérente à grande échelle.

Cependant, l'IA générative actuelle est fondamentalement réactive et nécessite des instructions constantes pour produire du contenu, tout en étant incapable de planifier, de hiérarchiser ou d'assurer l'intégration entre les différents systèmes de l'entreprise. Les équipes marketing génèrent des informations, mais doivent les traduire manuellement en actions concrètes. L'écart entre les résultats et les retombées reste important.

La différence fondamentale réside dans le fait que l'IA générative produit des résultats en réponse à des invites humaines, tandis que l'IA agentique exécute de manière autonome des actions en plusieurs étapes pour atteindre des .

En quoi l'IA « Agentic » se distingue-t-elle et en quoi est-elle véritablement « Agentic » ?

Les systèmes d'IA agentique vont au-delà des modèles génératifs traditionnels. Ils ne se contentent pas de produire des résultats, ils poursuivent des objectifs. Leur force réside dans la combinaison d'un comportement autonome et de l'architecture technologique qui le rend possible.

3. Compréhension contextuelle et mémoire – Enregistre et tire des enseignements des interactions sur différentes plateformes (par exemple, CRM, bases de données de recherche médicale), ce qui permet d'assurer la continuité et une adaptation plus intelligente au fil du temps. Exemple : un agent se souvient des points de contact antérieurs et adapte le contenu médical à chaque professionnel de santé en fonction de sa spécialité, de ses préférences en matière de canal de communication et de son comportement lors des interactions précédentes.

Cinq fonctionnalités caractérisent l'IA Agentic :

4. Orchestration adaptative – Coordonne les tâches et collabore avec d’autres agents ou personnes, en ajustant dynamiquement les plans en fonction des retours d’expérience et des résultats. Exemple : un agent gère les workflows de validation de contenu, un autre déclenche des interactions numériques conformes, tandis qu’un troisième surveille les retours d’expérience en temps réel – le tout de manière synchronisée afin de garantir la conformité aux exigences médicales, juridiques et réglementaires (MLR) et d’optimiser la portée.

1. Prise de décision autonome – Fonctionne sans intervention constante, en lançant des actions et en prenant des décisions en fonction d'objectifs définis ou de conditions changeantes. Exemple : un agent surveille data relatives à l'engagement des professionnels de santé, identifie les segments peu réactifs et ajuste automatiquement la fréquence des communications ou la combinaison des canaux sans intervention humaine.

2. Raisonnement stratégique – Utilise des modèles de langage de grande envergure (LLM) avancés pour analyser des scénarios complexes, planifier des solutions en plusieurs étapes et faire des choix éclairés afin d'atteindre les objectifs. Exemple : un agent examine les tendances en matière de prescription, l'accès au répertoire des médicaments et l'activité de la concurrence, puis recommande la meilleure action possible pour chaque groupe de professionnels de santé.

5. Exécution concrète – Se connecte aux API et aux systèmes approuvés pour mettre en œuvre des actions concrètes dans le monde réel : déploiement, tests et optimisation en temps réel. Exemple : un agent lance une campagne d'e-mails HCP via Veeva CRM, suit les taux d'ouverture et de clics, puis affine la segmentation ou le calendrier en fonction des tendances de réponse observées.

2 – LA PROCHAINE ÉTAPE : DE L'IA GÉNÉRATIVE À L'IA AGENTIVE

Dans le secteur commercial, l'IA peut avoir un impact tout aussi important – voire que dans la R&D lorsqu’il s’agit de générer des avantages, des revenus et l’efficacité. Il est simplement un peu plus facile de mettre en avant la valeur de l’IA en R&D qu’en milieu commercial. » –

Florent Hassen, responsable mondial Data commerciales et de l'intelligence artificielle

En résumé : l'IA agentique fait passer l'accent de la création de contenu réactive à l'obtention proactive , permettant ainsi aux spécialistes du marketing de diffuser le bon message, auprès du bon public, via le bon canal – de manière autonome et à grande échelle.

L'IA agentique redéfinit notre approche du travail et ouvre la voie à trois axes de valeur principaux

  • Économisez aujourd’hui pour alimenter demain – Rentabilité et réinvestissement : Agentic AI automatise les tâches répétitives et chronophages, réduisant ainsi les erreurs manuelles et les frais généraux. En libérant des ressources et en rationalisant les flux de travail, les organisations peuvent réaffecter les économies réalisées à l’innovation, au renforcement des capacités et aux initiatives de croissance future.

Cette vision précoce permet d'ajuster la stratégie de manière proactive, aidant ainsi les équipes à anticiper le changement plutôt qu'à y réagir.

  • Gagnez en rapidité et en précision – Agilité intelligente et précision Les systèmes Agentic analysent de vastes ensembles de données et prennent des décisions optimisées en temps réel, bien au-delà des capacités humaines. Ils permettent aux organisations de réagir plus rapidement aux fluctuations du marché, de personnaliser leurs actions à grande échelle et de maintenir leur précision même dans un environnement en constante évolution.
  • Découvrir de nouvelles opportunités – Analyse du marché : les agents analysent en permanence data les canaux, identifiant ainsi les nouveaux comportements des clients, les changements d'opinion et les besoins non satisfaits avant même que les concurrents ne s'en aperçoivent.

2 – LA PROCHAINE ÉTAPE : DE L'IA GÉNÉRATIVE À L'IA AGENTIQUE L'impact de l'IA agentique sur les processus marketing

L'IA agentique transforme les processus tout au long de la chaîne de valeur des soins de santé. Dans la section suivante, nous examinerons en détail chaque domaine à l'aide d'exemples concrets. À titre d'illustration, nous montrerons tout d'abord comment un processus marketing clé est repensé grâce à l'IA agentique.

À venir Agentique Processus

environ 3 semaines

L'intérêt de recourir à l'IA générative et à l'IA agentique va au-delà des indicateurs généraux tels que l'augmentation globale de la rapidité ou l'amélioration du retour sur investissement ; il réside dans leur capacité à offrir une valeur ajoutée hautement personnalisée et adaptée à chaque public, à chaque étape du processus marketing.

  • Segmentation précise : Permet de créer des segments d'audience précis et détaillés, pour des campagnes plus efficaces. – Optimisation des résultats produit : les informations recueillies servent à définir l'avantage ou la valeur spécifique que le produit apporte à chaque audience. – Diffusion ciblée de contenu : garantit que le bon contenu parvienne aux bonnes personnes via les bons canaux. – Optimisationcontinue: les campagnes sont affinées automatiquement grâce à des rapports de performance et à des tests A/B.


De la théorie à la pratique : Cas d'utilisation concrets 03

Le secteur des sciences de la vie connaît actuellement une profonde transformation. Sous l'impulsion des avancées en médecine personnalisée, de la multiplication des data issues du monde réel et d'une orientation vers une approche centrée sur le patient, ce secteur évolue à un rythme sans précédent. Cette évolution a bouleversé les modèles marketing traditionnels, imposant un changement radical dans la manière dont les avancées scientifiques sont mises sur le marché.

aux payeurs, aux investisseurs et aux principaux décideurs, qui ont tous des besoins et des conceptions différentes de la « valeur ».

C'est précisément pour cette raison qu'un fossé persiste entre la stratégie et sa mise en œuvre. Bien qu'il existe une volonté manifeste d'aller de l'avant et d'innover, le marketing n'est souvent pas considéré comme une priorité au même titre que la R&D (qui représente la principale dépense des entreprises pharmaceutiques). Par conséquent, il est plus difficile d'obtenir des investissements, surtout lorsqu'un retour sur investissement (ROI) clair n'a pas encore été démontré.

Pour les équipes marketing, la capacité à traduire des études complexes en contenus captivants est essentielle à la réussite commerciale. Cette tâche n'est toutefois pas aisée. Elles doivent trouver un équilibre entre l'exactitude scientifique, le strict respect de la réglementation et les exigences d'un ensemble très hétérogène de parties prenantes,allant des chercheurs aux professionnels de santé (PS). Néanmoins, des cas d'utilisation (certains plus aboutis que d'autres) apparaissent tout au long de la chaîne de valeur, ce que nous allons précisément examiner dans la section suivante.

01

Études de marché Élaboration et validation de contenus

02

03 Mise en œuvre de campagnes et engagement omnicanal

04 Accompagnement commercial et soutien sur le terrain

Avertissement : cette cartographie des cas d'utilisation n'est pas exhaustive et s'appuie sur les retours des clients, de la littérature scientifique et de notre propre expérience dans le développement de solutions pour les . Bien qu’il mette en évidence des exemples importants, il n’englobe pas toutes les opportunités potentielles au sein de la chaîne de valeur des essais cliniques.

3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : CAS D'UTILISATION CONCRETS


3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : CAS D'UTILISATION CONCRETS Cas d'utilisation n° 1 : Études de marché : des rapports statiques à l'analyse en temps réel

Le secteur des sciences de la vie opère dans des segments en constante évolution, chacun développant des produits uniques qui ont un impact direct sur le bien-être et la santé de nombreuses parties prenantes. Le marketing de contenu joue un rôle crucial, car chaque segment nécessite une stratégie marketing bien documentée, ciblée et hautement stratégique, capable de transmettre le message clé aux chercheurs et aux scientifiques.

  • Capacité limitée à générer des informations en temps réel : la plupart des analyses sont statiques et deviennent rapidement obsolètes, ce qui empêche les équipes marketing de saisir les tendances émergentes, les nouveaux besoins des parties prenantes ou les changements concurrentiels au fur et à mesure qu'ils se produisent.

Pour ce faire, l'étude de marché constitue la première étape de la campagne : elle permet d'identifier le public cible B2B, de comprendre la demande du secteur pour vos produits et d'évaluer la concurrence. Vous avez besoin d'informations sur les derniers besoins des clients, leurs difficultés, les tendances scientifiques et les défis/opportunités à venir pour commercialiser vos produits de manière stratégique ; en effet, manquer le public cible revient à gaspiller votre budget et à réduire l'impact de votre campagne.

Dans ce contexte, les systèmes basés sur l'agentique et l'apprentissage automatique jouent un rôle essentiel en générant des informations détaillées en temps réel à partir de la littérature scientifique, des données sur la concurrence, des exigences des payeurs et des comportements des parties prenantes, afin d'identifier les principaux facteurs stratégiques et les opportunités.

Pourtant, des défis majeurs persistent :

  • Coût élevé et manque d'efficacité : les études de marché traditionnelles sont coûteuses et chronophages ; elles nécessitent souvent des investissements avoisinant le million d'euros pour produire des centaines de pages d'analyse, dont la plupart sont ensuite condensées en brefs résumés et archivées sans être réutilisées.
  • data fragmentées et incohérentes : data de santé data dispersées entre de multiples systèmes, formats et normes, ce qui rend difficile l'élaboration d'une vue d'ensemble unifiée et exploitable des clients, des patients ou des prescripteurs.

CAS D'UTILISATION

1. Génération autonome d'informations sur le marché : l'IAagentique analyse en permanence les publications, data de vente, les canaux numériques et les concurrents afin de détecter les tendances et les évolutions du marché. Elle transforme ces signaux en informations précoces, permettant ainsi d'ajuster plus rapidement les stratégies et de remplacer les études traditionnelles coûteuses.

2. Modélisation du parcours comportemental et micro-segmentation : Agentic AI rassemble data de prescription, les interactions numériques et les indicateurs de sentiment pour cartographier les comportements des médecins et des patients. Cela permet un ciblage de précision et une personnalisation évolutive grâce à une segmentation adaptative, un ciblage d'audience et une exécution stratégique.

3. Veille concurrentielle : en surveillant de manière autonome les conférences, les réseaux sociaux et les communiqués de presse, les « éclaireurs virtuels » dotés d'une IA agentique peuvent améliorer la veille concurrentielle en identifiant les nouvelles initiatives des concurrents, en mettant au jour des schémas stratégiques et en détectant les premiers signaux du marché.

3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : ZOOM SUR DES CAS D'UTILISATION CONCRETS CAS D'UTILISATION: TESTS DE CAMPAGNES ASSISTÉS PAR L'IA CONTEXTE

  • Les tests de campagne préalables au lancement constituent une étape cruciale pour valider l'efficacité des messages, des visuels et des appels à l'action.
  • Les spécialistes du marketing peuvent utiliser la plateforme de manière itérative, en modifiant une phrase ou un élément visuel en temps réel et en constatant immédiatement l'impact de ce changement sur les performances prévues de la campagne et sur sa capacité à susciter un appel à l'action spécifique (par exemple, « l'intention de se faire vacciner »).
  • Traditionnellement, ce processus s'appuie sur des méthodes d'étude de marché lentes et coûteuses, telles que les groupes de discussion et les enquêtes à grande échelle, ce qui crée un goulot d'étranglement important : les cycles de test durent entre 8 et 10 semaines et coûtent plus de 100 000 dollars, ce qui limite la capacité d'une équipe à tester et à optimiser efficacement ses produits.
  • Cela entraîne de longs délais entre l'apparition des signaux externes et la mise en œuvre des mesures stratégiques internes, ce qui limite l'agilité et la compétitivité.

SOLUTION

  • Une plateforme de test basée sur l'IA intègre des ensembles de données externes (publications, brevets, réseaux sociaux, data cliniques) à des bases de connaissances internes (SharePoint, référentiels de recherche) afin de générer des analyses en temps réel et prédictives de l'ensemble des ressources de campagne.

IMPACT

  • Réduction considérable des coûts :

Les coûts liés aux tests de campagne peuvent être réduits de plus de 90 %.

  • Une mise sur le marché plus rapide : le délai entre la détection du signal et la réponse passe de plusieurs mois à quelques jours, voire en temps réel.
  • Optimisation Data: les équipes peuvent aller au-delà des retours subjectifs pour s'appuyer sur data fiables, et lancer des campagnes scientifiquement optimisées pour la mémorisation et, surtout, pour inciter les patients ou les professionnels de santé à agir.
  • L'IA est entraînée pour analyser les créations, les textes publicitaires et les vidéos, et fournit des notes instantanées sur des indicateurs clés tels que la mémorisation, la réponse émotionnelle et data d'oculométrie data aux visuels.

« Aujourd’hui, grâce à ce type d’outil d’IA, nous pouvons tester des campagnes en 12 à 24 heures pour environ 7 000 dollars. Quand on compare cela à l’ancienne méthode – 8 à 10 semaines pour 100 000 ou 150 000 dollars –, il est difficile de revenir en arrière. » – Jeremy Peaudecerf , directeur marketing Europe

3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : CAS D'UTILISATION CONCRETS

  • Cas d'utilisation n° 2 | Développement et validation de contenu

Accélérer la création d'actifs à fort impact tout en garantissant et la conformité réglementaire

L'industrie pharmaceutique se trouve à un tournant décisif de sa transformation, les méthodes traditionnelles de création de contenu devenant rapidement obsolètes. Le calendrier traditionnel de création de contenu est devenu un obstacle majeur à l'efficacité du marketing, ce qui incite les responsables marketing du secteur pharmaceutique à adopt AI surmonter ces limites :

des messages clés conformes qui mettent en avant la proposition de valeur unique d'un produit pharmaceutique, favorisant ainsi un engagement plus constructif et opportun avec les professionnels de santé.

Chez Amgen, nous étudions comment l'IA agentique peut faciliter la création de contenu et rationaliser les processus de révision. Bien qu' il en soit encore à la phase pilote, les premiers résultats du projet de révision MLR sont prometteurs : 100 % des utilisateurs font état de leur satisfaction, d'un gain de temps et d'une réduction du nombre d'itérations MLR. L'outil d'IA a également identifié plus de 95 % des problèmes critiques de conformité et mis en évidence des détails supplémentaires qui n'avaient pas été détectés , renforçant ainsi la qualité globale du contenu . Cette approche ne remplace pas la supervision humaine, mais la renforce, démontrant ainsi comment l'IA peut enrichir de manière responsable nos processus de marketing et de révision médicale. » – Marie Morice-Morand, directrice adjointe Innovation, Omnicanal et Formation

  • Des processus de validation longs et complexes : les laboratoires pharmaceutiques doivent respecter des normes élevées en matière de précision et de crédibilité, et s'appuient sur des examens rigoureux en plusieurs étapes pour vérifier le contenu médical et ses sources avant publication.
  • Une production de contenu coûteuse et gourmande en ressources : au-delà des budgets considérables consacrés aux partenariats avec des agences, les équipes marketing consacrent d'innombrables heures à des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée qui pourraient être automatisées. Les multiples cycles de révision ralentissent non seulement la livraison, mais entraînent également d'importants dépassements budgétaires.
  • Goulet d'étranglement lié à l'examen des demandes de mise sur le marché (MLR) : bien qu'il soit essentiel pour garantir la conformité et l'intégrité scientifique, ce processus est souvent long et comporte plusieurs étapes, impliquant un examen minutieux et une coordination entre les différentes parties prenantes, ce qui retarde considérablement la mise sur le marché.

L'IA agentique comble cette lacune en analysant de manière autonome la littérature clinique, les signaux d'engagement, data sur le sentiment et les habitudes de prescription afin de détecter en temps réel les tendances émergentes et les besoins non satisfaits. Elle traduit des informations cliniques complexes en messages clairs, convaincants et

CAS D'UTILISATION

1. Contrôles préalables automatisés par IA : un agentIA vérifie en temps réel la conformité du contenu aux directives réglementaires. Ce contrôle de conformité proactif réduit les erreurs avant la soumission, ce qui permet de réduire le nombre de cycles de révision et d'accélérer les validations.

2. Accélération de la conception de contenu : les agentsIA peuvent analyser data d'engagement des professionnels de santé data générer des concepts de contenu hyper-personnalisés pour les lancements de produits. Ils itèrent de manière autonome les orientations créatives et produisent des variantes conformes aux directives de l'ABPI en fonction des retours en temps réel, ce qui réduit considérablement le temps de conception et améliore les taux de mémorisation et d'engagement des professionnels de santé.

3. Marquage de contenu : l'IA marque automatiquement les documents marketing et médicaux, permettant ainsi un suivi précis du contenu à travers les différents outils et systèmes. Cette automatisation peut réduire les coûts opérationnels jusqu'à 76 % en éliminant les tâches manuelles répétitives et en favorisant la réutilisation des ressources déjà marquées.

3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : ZOOM SUR DES CAS D'UTILISATION RÉELS CAS D'UTILISATION: Processus de révision MLR assisté par l'IA CONTEXTE

  • Le processus d'examen médical, juridique et réglementaire (MLR) est essentiel pour garantir la conformité, l'exactitude et le respect des normes éthiques dans le domaine du marketing et de la communication pharmaceutiques.
  • Pré-contrôle automatisé : les règles réglementaires, juridiques et médicales sont automatiquement appliquées aux projets de documents, ce qui permet de signaler les problèmes potentiels avant leur soumission et de réduire au minimum les cycles de révision manuelle.
  • Cependant, ce processus peut s'avérer long, difficile et coûteux, et nécessiter plusieurs cycles de révision afin de garantir la conformité avec les directives réglementaires, les allégations approuvées et les restrictions légales.
  • Trouver le juste équilibre entre rapidité et respect rigoureux des règles constitue un défi permanent ; pourtant, il est essentiel de le relever pour assurer des communications rapides, conformes et efficaces dans le contexte hautement réglementé d'aujourd'hui.

IMPACT

  • Des cycles de révision plus courts : le contenu prévalidé réduit les allers-retours et les délais de validation, ce qui permet de ramener la durée de la révision MLR de plusieurs semaines à quelques jours (jusqu’à 60 % plus rapide).

SOLUTION

L'IA agentique offre une nouvelle approche du MLR en intégrant directement la conformité dans le processus de création de contenu :

  • Conformité intégrée : les outils de rédaction assistés par IA intègrent les exigences en matière de MLR, ce qui permet de créer d'emblée des documents conformes et d'éviter ainsi des révisions coûteuses par la suite.
  • Cadres intégrés : les lexiques de marque, les directives réglementaires, les droits d'auteur et les bibliothèques d'allégations approuvées sont directement reliés aux processus de rédaction afin de garantir la cohérence dès le départ.
  • Réduire le risque lié à la conformité et

risque juridique : chaque produit est conforme aux cadres réglementaires dès sa conception.

  • Accélération de la mise sur le marché :

Les équipes marketing et médicales acquièrent la flexibilité nécessaire pour lancer plus rapidement des campagnes et du contenu scientifique, sans pour autant compromettre la conformité.

Il s'agit là d'un cas d'utilisation majeur. L'automatisation des processus réglementaires, juridiques et médicales (par exemple, la vérification des références des demandes de remboursement, la gestion droits d'auteur) est identifiée comme un goulot d’étranglement présentant un potentiel important gains de temps. » –

Claude Broudic, chef de cabinet et directeur des opérations de stratégie produit mondiale 3 - DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : CAS D'UTILISATION CONCRETS Cas d'utilisation n° 3 : Exécution de campagnes et engagement omnicanal

Les laboratoires pharmaceutiques sont en pleine transformation stratégique, passant de modèles fragmentés et cloisonnés à des expériences personnalisées et intégrées sur l'ensemble des points de contact. Cette évolution – qui se traduit par le fait que 10 à 15 % des budgets publicitaires sont désormais consacrés à des initiatives omnicanales – est essentielle pour offrir une expérience cohérente et connectée, où chaque message vient renforcer le parcours client.

L'IA agentique surmonte les obstacles actuels pour libérer tout le potentiel de l'omnicanal – et les perspectives qui s'ouvrent à nous restent immenses.

Pourtant, bien qu'elles en reconnaissent le potentiel, de nombreuses entreprises pharmaceutiques continuent de se heurter à des défis majeurs lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre une stratégie omnicanale véritablement efficace :

  • Des organisations cloisonnées : les équipes marketing, commerciales, médicales et numériques fonctionnent souvent de manière indépendante, ce qui entraîne un manque de cohérence dans les messages, une communication fragmentée et une sous-exploitation data au final, nuit à l'expérience client.
  • Technologies obsolètes : les infrastructures informatiques dépassées entravent data et le déploiement fluide de solutions omnicanales.
  • Une vision limitée du parcours client : sans une compréhension claire et globale du parcours des professionnels de santé – de la prise de connaissance à la prescription –, les entreprises risquent de proposer des expériences fragmentées et peu efficaces qui ne répondent pas aux besoins réels de leur public.

CAS D'UTILISATION

1. Optimisation de la répartition entre les canaux : l'IAagentique évalue en permanence les performances multicanaux afin d'identifier les segments peu performants et d'ajuster automatiquement le ciblage ou la répartition budgétaire en fonction des objectifs stratégiques.

2. Parcours clients et segments dynamiques : l'IAd'Agentic surveille les comportements des clients afin d'identifier les changements dans leur parcours, tels qu'une préférence accrue pour l'utilisation de l'application plutôt que du site web. Les agents mettent à jour la logique du parcours et les segments de clientèle afin de déclencher des actions de communication adaptées aux nouveaux canaux privilégiés.

3. Un discours personnalisé et cohérent : les agentsIA personnalisent en permanence le contenu en s'appuyant sur des données en temps réel concernant les consommateurs, tout en respectant le ton de la marque et les directives de communication. Cela permet une personnalisation à grande échelle et multicanal qui apparaît cohérente, pertinente et fidèle à la marque à chaque point de contact avec le client.

3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : ZOOM SUR DES CAS D'UTILISATION CONCRETS CAS D'UTILISATION Orchestration omnicanale pilotée par des agents CONTEXTE

  • Les stratégies omnicanales actuelles s'appuient sur des règles statiques et une logique prédéfinie, dans lesquelles les interactions reposent sur les comportements attendus des professionnels de santé plutôt que sur leurs comportements réels.
  • Agent de conformité : sert de garde-fou en temps réel pour toutes les actions pilotées par l'IA.
  • Lorsque les comportements évoluent, les outils d'analyse et de segmentation traditionnels peinent à les détecter et à s'adapter rapidement.

Mettez en œuvre cette solution selon une approche «commencer modestement, évoluer rapidement», en déployant un agent sur des ensembles de données prédéfinis afin d'en démontrer la valeur avant d'étendre les capacités.

  • La mise en œuvre des mises à jour du parcours client nécessite souvent plusieurs semaines de travail manuel en raison de la complexité des processus de validation et de déploiement.
  • En conséquence, les stratégies omnicanales ne parviennent pas à suivre le rythme des comportements en temps réel, ce qui entraîne des occasions manquées d'interaction et des inefficacités.

SOLUTION Mettre en place un écosystème d'IA agentique – un réseau d'agents intelligents et semi-autonomes qui optimisent en permanence l'engagement omnicanal en temps réel – et déployer une équipe d'agents spécialisés :

  • Insight Agent : analyse data en temps réel data mettre en évidence les changements de comportement.

IMPACT

  • Efficacité : automatise les tâches routinières et les décisions manuelles, permettant ainsi aux spécialistes du marketing de se concentrer sur la stratégie et les interactions à forte valeur ajoutée.
  • Rapidité : ce qui prenait autrefois des semaines se fait désormais en quelques heures, ce qui permet d'optimiser les itinéraires en temps réel.
  • Évolutivité : permet de diffuser à grande échelle un contenu personnalisé et conforme aux normes ; une fois que le cadre opérationnel est mis en place pour une marque, il peut être rapidement déployé pour d'autres marques et sur de nouveaux marchés.
  • Agent de contenu : génère du contenu personnalisé et conforme.
  • Agent de canal : gère le canal, le moment et la fréquence appropriés.

3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : CAS D'UTILISATION CONCRETS

Cas d'utilisation n° 4: Accompagnement commercial et soutien sur le terrain : donner à l'équipe commerciale les moyens d'agir grâce à des ressources solides de soutien sur le terrain

La conception d'une stratégie efficace d'engagement des professionnels de santé constitue un investissement crucial et à enjeux élevés. L'industrie pharmaceutique investit plus de 90 milliards de dollars par an à l'échelle mondiale (jusqu'à 30 % des budgets commerciaux) pour établir ces relations, qui peuvent à leur tour influencer jusqu'à 60 % de toutes les décisions de prescription. Cependant, ce modèle traditionnel est sous pression, mis à rude épreuve par la saturation numérique et par un nouveau type de patient, informé par l'IA, qui utilise désormais cette technologie pour autodiagnostiquer ses symptômes.

  • Confiance et évaluation de la valeur : les méthodes traditionnelles visant à instaurer la confiance, qui passent par l'organisation de congrès coûteux, perdent du terrain. En raison d'une réglementation plus stricte et d'un retour sur investissement difficile à évaluer, il est plus compliqué que jamais d'en justifier la valeur.

Aujourd'hui, plusieurs facteurs déterminants rendent le paysage des relations avec les professionnels de santé de plus en plus complexe :

Ce processus a toujours été coûteux et dépendait fortement des commerciaux. Avec l'émergence de l'IA agentique, cette relation est aujourd'hui en pleine transformation et révolutionnée par la création d'un écosystème intelligent, autonome et scientifiquement pertinent.

  • Volumétrie et accès numérique : le modèle traditionnel de représentation en personne est coûteux et ne peut pas s'étendre à grande échelle. Il ne répond pas à la demande actuelle, car la majorité des médecins déclarent désormais préférer la communication en ligne aux visites en personne.
  • Qualité et personnalisation : l'ère des messages « standardisés » est révolue. Les médecins indiquent désormais que les réseaux sociaux et les contenus numériques influencent non seulement leur perception d'une marque, mais aussi leurs décisions en matière de prescription.
  • Fréquence et saturation : les professionnels de santé se disent submergés par un contenu promotionnel excessif, souvent perçu comme du « spam », ce qui finit par éroder la confiance et nuire aux relations.

CAS D'UTILISATION

1. Résumé des interactions avec les professionnels de santé : un agent IA qui traite et synthétise automatiquement toutes les interactions omnicanales passées (e-mails, notes CRM, appels, activité Web) afin de fournir au commercial une vue d'ensemble concise à 360° de l'historique et du sentiment du professionnel de santé avant la prochaine réunion.

2. Simulateur de conversation IA-professionnel de santé : un agent IA incarne un « professionnel de santé virtuel ». Le représentant ou le MSL s'entraîne à mener une conversation complète avec cet agent, qui a été formé à partir de toutes data scientifiques approuvées data des objections potentielles.

3. Générateur de profils IA « » : un agent qui crée et met à jour de manière dynamique des profils de professionnels de santé en temps réel. Il analyse la consommation de contenu, les comportements numériques et les habitudes de prescription afin de permettre une véritable hyper-personnalisation et une micro-segmentation en temps réel pour les campagnes.

3- DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE : ZOOM SUR DES CAS D'UTILISATION RÉELS CAS D'UTILISATION « Turing », l'outil d'aide à la décision de Sanofi destiné aux professionnels de santé CONTEXTE

Le principal défi auquel Sanofi a été confronté était un changement radical dans la manière dont les professionnels de santé interagissent avec les délégués médicaux.

  • Il est devenu de plus en plus complexe d'entrer en contact avec les professionnels de santé. Les commerciaux sont confrontés à un accès en personne de plus en plus limité et à une «fatigue numérique» importante, les médecins étant submergés par des contenus en ligne provenant de multiples sources.
  • Ils doivent aller au-delà d'un modèle de vente traditionnel axé sur le volume et veiller à ce que chaque interaction soit personnalisée, opportune et apporte une valeur ajoutée évidente en réponse aux besoins spécifiques de chaque professionnel de santé.

SOLUTION

  • Mise en place de « Turing », un moteur d’IA de type « Next Best Action » (NBA) qui sert de « compagnon » aux commerciaux, en analysant data omnicanales data recommander l’approche optimale pour chaque professionnel de santé.
  • La plateforme fournit une liste simple de suggestions hebdomadaires directement dans le CRM natif du commercial (Veeva), ce qui évite d'avoir recours à un tableau de bord distinct et intègre ces informations directement dans son flux de travail quotidien.

IMPACT

  • Elle génère une «hausse significative des ventes» pour plus de 15 grandes marques et a été déployée avec succès dans plus de 20 pays.
  • Atteint un indicateur clé de performance (KPI) de 10:1 en termes de retour sur investissement (ROI) cumulé, générant 10 € de chiffre d'affaires pour chaque euro investi dans le programme.
  • Améliore l'efficacité des commerciaux en les aidant à donner la priorité aux activités à forte valeur ajoutée et à personnaliser leurs actions de prospection à grande échelle.

  • Renforce l'engagement et la satisfaction des professionnels de santé en veillant à ce que les communications soient pertinentes, coordonnées et diffusées au bon moment.
  • Mise en place d'un modèle d'apprentissage continu «human-in-the-loop». Les commerciaux peuvent «accepter» ou «rejeter» chaque suggestion. Les raisons du rejet sont transmises à l'IA afin d'affiner et d'améliorer en permanence la pertinence des recommandations futures.

« Turing est un véritable allié pour nos commerciaux. En intégrant des suggestions basées sur l’IA directement dans leur CRM, nous leur avons donné les moyens de transmettre le bon message au bon professionnel de santé au bon moment, ce qui nous a permis d’obtenir un retour sur investissement de 10 pour 1. » – Marion Dumas, responsable mondiale de l’omnicanal

Nouveaux acteurs : start-ups et opportunités d'action 04

Si l'adoption de l'IA dans le secteur des sciences de la vie a été considérable, elle n'a pas été uniforme dans toutes les fonctions. Le secteur de la recherche et du développement a vu émerger un grand nombre de start-ups, spécialisées dans des domaines tels que la découverte de médicaments et l'optimisation des essais cliniques. En revanche, le marché de l'IA générative et agentique dans les fonctions commerciales et marketing est encore un peu moins développé.

Les informations fournies doivent respecter des procédures rigoureuses d'examen par les services de conformité (MLR) ainsi que les lois internationales en matière de transparence (telles que le Sunshine Act américain ou la loi française sur l'encadrement des avantages). Parmi les principaux risques figurent la formulation d'affirmations non étayées par data cliniques approuvées, ou des propositions non conformes concernant l'accueil, les invitations ou les frais ; ce qui crée des obstacles importants à l'entrée sur le marché pour les outils axés sur le marketing.

Cette divergence s'explique par plusieurs facteurs.

1. Exigence de retour sur investissement : les laboratoirespharmaceutiques exigent un retour sur investissement clair, facile à démontrer en termes d'efficacité (par exemple, l'automatisation des tâches administratives ou la réduction du temps consacré à la saisie des données dans le CRM), mais « prématuré » et bien plus complexe à quantifier lorsqu'il s'agit de mesurer l'efficacité (par exemple, prouver qu'une analyse basée sur l'IA a directement conduit à une nouvelle prescription).

2. Obstacles complexes en matière de réglementation et de conformité :

Tout message ou toute recommandation généré(e) par l'IA

3. Des cycles de vente longs liés à l'intégration technique : des plateformesprofondément intégrées telles que Veeva et Salesforce dominent l'infrastructure technologique commerciale, ce qui oblige tout nouvel outil d'IA à se soumettre à des processus rigoureux de validation, de sécurité et d'intégration. Parallèlement, l'adoption dépend de la coordination entre de multiples parties prenantes – les équipes commerciales, informatiques, juridiques, d'approvisionnement et de terrain – ce qui rend la mise en œuvre lente et complexe.

Cependant, certains acteurs se sont tout de même positionnés le long de la chaîne de valeur et tentent de saisir cette opportunité :

Cette liste n'est pas exhaustive et ne mentionne que les start-ups évoquées lors de nos entretiens et de nos recherches personnelles.

Renforcer les équipes de terrain : une formation basée sur l'IA

Cette catégorie regroupe les start-ups qui utilisent des agents IA pour améliorer les compétences et la conformité des commerciaux et des MSL : entretiens et recherches personnelles.

Offre une plateforme de simulation de situations réelles basée sur l'IA destinée aux équipes pharmaceutiques. Les commerciaux s'entraînent à mener des entretiens décisifs avec des « professionnels de santé virtuels » réalistes, pilotés par l'IA. Le système fournit un retour d'information immédiat et détaillé sur la transmission du message et le respect des consignes, ce qui permet aux équipes de s'entraîner à grande échelle et d'accélérer l'intégration des nouveaux collaborateurs.

Un « simulateur de vente basé sur l'IA » similaire, dans lequel les commerciaux participent à des jeux de rôle vidéo avec un personnage de professionnel de santé généré par l'IA. Sa principale fonctionnalité réside dans sa capacité à signaler automatiquement les déclarations médicales non conformes au cours de la simulation, offrant ainsi un accompagnement à la fois sur le plan des performances et sur le plan réglementaire.

Automatisation des opérations commerciales : des informations exploitables à l'engagement client

Cette catégorie regroupe les plateformes qui utilisent des agents autonomes pour générer des informations, créer des campagnes complètes, voire faire office de représentants virtuels.

Une plateforme d'analyse basée sur l'IA qui transforme les conversations réelles des patients, issues de l'écoute des réseaux sociaux, en informations conformes et exploitables. Elle propose des « copilotes IA » adaptés à chaque fonction (par exemple, « Agent des affaires médicales », « Sentinelle de marque ») afin d'aider les équipes commerciales à élaborer des stratégies fondées sur la « voix des patients ».

Une « agence IA » (en partenariat avec Google Cloud) qui s'appuie sur une équipe d'agents IA collaboratifs pour automatiser l'ensemble du processus créatif. Elle est capable de générer une campagne produit complète et conforme (vidéos, e-mails, contenu pour les réseaux sociaux) en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs mois, le tout sous la supervision d'un expert humain chargé de guider la formulation des requêtes, le contexte ainsi que la définition du public et du sujet.

Déploie des agents IA autonomes qui jouent le rôle de commerciaux virtuels et d'agents de liaison scientifique (MSL). Cette plateforme soutient les activités marketing et commerciales en automatisant les interactions personnalisées avec les professionnels de santé afin d'augmenter les taux de prescription.

Une plateforme permettant de créer des agents IA destinés aux clients, pour la vente et l'assistance. Une entreprise pharmaceutique pourrait l'utiliser pour déployer des agents chargés de traiter les demandes entrantes des professionnels de santé et les questions des patients, ainsi que pour automatiser la qualification des prospects et data dans un CRM.

Améliorer la productivité des équipes sur le terrain : le « copilote » IA

Cette catégorie est consacrée aux assistants IA qui jouent le rôle de « copilote » pour les commerciaux sur le terrain, en automatisant les tâches à faible valeur ajoutée et en garantissant la conformité.

Un assistant IA axé sur la voix, conçu pour servir de « bureau mobile » au commercial. Les commerciaux consacrent jusqu’à 30 % de leur temps à des tâches administratives ; l’objectif est de ramener ce chiffre à moins de 10 %, ce qui permettrait de réaliser des gains significatifs en termes d’efficacité et de performance. Ce copilote IA vise à soutenir les équipes de terrain grâce à trois fonctionnalités clés :

1. Préparation optimale avant la visite : résume toutes data CRM pertinentes data préparer le commercial pour son prochain rendez-vous client et recommande des messages clés spécifiques et approuvés ainsi que les meilleures actions à entreprendre pour maximiser l'impact.

2. Rapports post-visite sans effort : automatise la création de rapports CRM via la dictée vocale. Le commercial peut dicter ses notes de visite en langage naturel, ce qui élimine des heures de data manuelle data et garantit une documentation rapide et de grande qualité.

3. Conformité : permet d'effectuer des contrôles de conformité à la demande (par exemple, pour la « Loi sur l'encadrement des avantages » en France) et automatise les transferts interfonctionnels vers d'autres services (par exemple, l'enregistrement d'une demande auprès d'un MSL).


05 Du potentiel à la pratique : la nécessité de changements organisationnels et structurels pour les entreprises

Les cas d'utilisation présentés plus haut dans ce document illustrent le potentiel transformateur de l'IA agentique, qu'il s'agisse d'accélérer les examens MLR ou de déployer des campagnes omnicanales hyper-personnalisées. Cependant, exploiter ce potentiel ne se résume pas simplement à acquérir une nouvelle technologie.

Le simple fait d'intégrer Agentic AI dans les processus existants n'apportera, au mieux, que des gains d'efficacité marginaux. Pour dégager une véritable valeur durable, les entreprises doivent opérer de profonds changements organisationnels et structurels. Il ne s'agit pas simplement d'une mise à niveau informatique, mais d'une transformation fondamentale de l'entreprise.

« On croit souvent que l’IA va tout résoudre, mais ce n’est pas le cas. Il existe un besoin énorme de transformation interne et d’assimilation culturelle. Ce n’est pas seulement une question de technologie, c’est aussi une question de soutien, de budget et d’engagement de la part de la direction. » – Jeremy Peaudecerf, directeur marketing Europe

5- DU POTENTIEL À LA PRATIQUE : LA NÉCESSITÉ DE CHANGEMENTS ORGANISATIONNELS ET STRUCTURAUX POUR LES ENTREPRISES Les défis à relever pour réussir la mise en œuvre de l'IA agentique

Pour réussir l'intégration de l'IA Agentic, il faut mettre en place une stratégie à plusieurs volets qui tienne compte de la culture d'entreprise, des compétences clés, data et de la gouvernance juridique.

  • Naviguer entre Data et consentement : comme le souligne Florent Hassen, la prise de décision automatisée se heurte directement à des contraintes réglementaires : « L’un des principaux défis liés à la mise en œuvre d’une IA agentique pour l’engagement client réside dans les contraintes réglementaires. Conformément à l'article 22 du RGPD, le traitement data à caractère personnel data le data la prise de décision automatisée nécessite un consentement explicite, ce qui limite le ciblage agentique aux contacts ayant donné leur accord et réduit la portée globale de l'impact par rapport aux interactions médiatisées par l'humain. »

1. Obtenir le soutien de la direction et promouvoir une nouvelle culture

Le principal obstacle est souvent d'ordre culturel. Une approche « AI-first » doit être défendue par la direction et ancrée dans l'ensemble de l'organisation.

4. Harmonisation d'un écosystème fragmenté en matière de Data de technologies écosystème

  • Soutien de la direction : les dirigeants doivent manifester clairement leur soutien à cette transition, en allouant des budgets spécifiques et en communiquant une vision claire qui positionne l'IA agentique comme un levier stratégique essentiel, et non comme un simple « projet parallèle » expérimental.

La puissance de l'IA agentique dépend entièrement des data a accès et des systèmes qu'elle peut contrôler.

  • Instaurer la confiance : le discours doit mettre l'accent sur le renforcement des capacités, et non sur le remplacement. L'objectif est d'instaurer la confiance en montrant comment l'IA peut libérer les humains des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée afin qu'ils puissent se concentrer sur des activités stratégiques à forte valeur ajoutée.
  • Éliminer data : la plupart des laboratoires pharmaceutiques sont confrontés à une fragmentation data, les informations sur les clients étant dispersées dans différents systèmes (CRM, médicaux, numériques et commerciaux). Une condition préalable essentielle consiste à mettre en place une data unifiée (souvent via des API) offrant une véritable vue à 360° du professionnel de santé et du patient.

2. Développer la « culture de l'IA » au sein de l' organisation

  • Faciliter l'action via les API : les agents doivent pouvoir agir. Cela nécessite des API sécurisées et robustes pour se connecter à des systèmes centraux tels que Veeva, Salesforce et les plateformes d'automatisation du marketing, et les contrôler. Comme indiqué dans la section III, les longs cycles d'intégration des nouveaux outils dans cette infrastructure technologique bien établie constituent un obstacle majeur qui nécessite une planification informatique stratégique.

Le personnel doit être formé pour pouvoir collaborer efficacement avec les agents d'IA. Cela va bien au-delà de la formation de quelques data ; cela nécessite d'améliorer la « culture de l'IA » de l'ensemble de l'organisation commerciale et médicale.

  • L'acculturation à l'échelle de l'entreprise : les grandes entreprises s'y sont déjà attelées. Roche, par exemple, a déployé sa stratégie d'IA d'entreprise : le programme « Everyday AI ». Il s'agit d'un programme de formation obligatoire de six semaines, mis en place de manière descendante sous l'impulsion du PDG du groupe et destiné à l'ensemble des 100 000 employés. L'objectif est de « relever le niveau » et de faire de la culture de base en IA une compétence fondamentale, à l'instar de ce qui s'est passé avec le courrier électronique il y a 30 ans.

3. Redéfinir la gouvernance pour une ère

La capacité de l'IA agentique à prendre des décisions de manière autonome pose de nouveaux défis complexes en matière de gouvernance, en particulier dans le secteur des sciences de la vie.

  • Rendre obligatoire l'intervention humaine : cette contrainte juridique et éthique signifie que, dans un avenir prévisible, un modèle impliquant une intervention humaine n'est pas seulement une bonne pratique, mais une nécessité. Les nouveaux processus doivent être conçus de manière à intégrer un contrôle et une validation par un humain avant qu'un agent ne prenne une mesure critique, en particulier lorsqu'il s'agit de data relatives aux professionnels de santé data de communication avec les patients.

Le nouveau modèle opérationnel : axé sur l'humain, piloté par les agents 06

L'IA agentique propose un modèle opérationnel révolutionnaire dans lequel la créativité humaine et la vision stratégique sont renforcées par des agents autonomes. L'avenir repose sur une autonomie collaborative, où l'humain et l'IA pilotent conjointement la marque en temps réel. Les conclusions de ce rapport montrent que la responsabilité restera entre les mains des humains, tandis que les agents se chargeront de l'exécution, de l'optimisation et de l'adaptation.

les cas limites, et de préserver l'intégrité éthique et réglementaire. L'objectif n'est pas de remplacer les humains, mais d'en renforcer les capacités.

  • Prévoyez sur le long terme : lancez le projet rapidement, mais consacrez environ un tiers de votre budget aux activités post-lancement, notamment aux mises à jour, à la formation du personnel et à la gestion du changement. Cette approche permet aux organisations d'affiner les flux de travail d'Agentic AI, d'intégrer les enseignements tirés et d'étendre l'adoption au sein des équipes de manière sûre et efficace.

Dans l'industrie pharmaceutique, les responsables de campagne deviennent des orchestrateurs de systèmes. Les équipes marketing superviseront des agents capables d'effectuer toute une série d'actions concrètes permettant de gagner du temps, notamment :

  • Former le personnel : mettre en place à l'échelle de l'entreprise des programmes de perfectionnement qui associent une formation adaptée aux fonctions, une expérience pratique et un apprentissage continu. Donner aux équipes les moyens d'interpréter les résultats de l'IA, de valider les recommandations, de gérer les exceptions et de collaborer efficacement avec les agents, tout en restant en phase avec l'évolution des exigences de conformité et des meilleures pratiques.
  • Fournir des informations en temps réel sur le marché pour une prise de décision éclairée,
  • Produire à grande échelle des contenus conformes et percutants,
  • Et en dotant les équipes de terrain d'outils d'intervention prédictifs et d'un soutien scientifique à la demande.
  • Mettre en place une gouvernance dès le départ : mettre en œuvre des procédures claires de supervision, des processus de validation et une documentation afin de garantir la responsabilité, la conformité et la confiance. Mettre en place des mécanismes de suivi et des processus d'audit pour évaluer les performances des agents, faire respecter les normes éthiques et assurer la transparence tant pour les équipes internes que pour les autorités de régulation.

L'adoption de l'IA agentique devient de plus en plus indispensable. Les entreprises qui tardent à s'y mettre s'exposent à un ralentissement du processus décisionnel, à des occasions manquées en matière d'engagement et à une augmentation des coûts opérationnels. Cependant, une adoption réussie nécessite une approche réfléchie et structurée. Voici quelques stratégies clés pour se lancer :

  • Commencez modestement : identifiez un problème précis et sans enjeu majeur, puis développez conjointement un projet pilote d'IA agentique avec une petite équipe d'experts. Des résultats concrets obtenus rapidement créent une dynamique, renforcent la confiance dans les solutions d'IA et jettent les bases nécessaires au déploiement d'applications plus complexes.

L'avenir du marketing pharmaceutique repose sur la collaboration : les humains et les agents d'IA travaillent main dans la main pour transformer les informations en actions concrètes. L'IA agentique ne remplace pas les professionnels du marketing, mais élargit leurs capacités, harmonise des processus auparavant fragmentés et donne aux équipes les moyens d'avoir un impact plus important. Les entreprises qui adoptent cette approche étape par étape, avec une gouvernance claire et une responsabilité humaine, seront mieux placées pour améliorer leur efficacité globale et, au final, mieux s'adresser aux professionnels de santé et renforcer l'engagement des patients.

  • Impliquer les humains : veiller à ce que les humains restent activement impliqués tout au long du cycle de vie de l'IA, depuis les tests et la validation jusqu'aux contrôles de conformité. Une supervision itérative permet aux équipes d'affiner les résultats et de résoudre

GLOSSAIRE

  • IA agentique : systèmes d'intelligence artificielle capables de prendre des décisions de manière autonome et d'agir en fonction d'objectifs sans intervention humaine constante
  • API (interface de programmation d'application) : ensemble de règles permettant à différents systèmes logiciels de communiquer et de partager data des fonctionnalités
  • CLM (Closed-Loop Marketing) : une approche marketing data qui s'appuie sur les retours issus des interactions avec les clients pour affiner et personnaliser en permanence les communications futures
  • CRM (gestion de la relation client) : technologies ou systèmes utilisés pour gérer les interactions d'une organisation avec ses clients actuels et potentiels, afin d'améliorer les relations et l'efficacité
  • EMA (Agence européenne des médicaments) : l'agence de l'Union européenne chargée d'évaluer et de contrôler les médicaments afin de garantir leur sécurité et leur efficacité
  • Loi européenne sur l'IA : législation de l'Union européenne établissant un cadre juridique pour le développement et l'utilisation de l'intelligence artificielle, mettant l'accent sur la transparence, la sécurité et l'éthique
  • FDA (Food and Drug Administration) : l'agence fédérale américaine chargée de protéger la santé publique par le biais de la réglementation des denrées alimentaires, des médicaments, des dispositifs médicaux et d'autres produits liés à la santé
  • IA générative (GenAI) : forme d'IA capable de créer de nouveaux contenus – tels que du texte, des images ou data – data de modèles appris à partir d'informations existantes
  • Professionnels de santé : personnes titulaires d'un diplôme, telles que les médecins, les infirmiers et les pharmaciens, qui fournissent des soins cliniques et une expertise médicale aux patients
  • Les LLM (modèles linguistiques de grande envergure) : des modèles d'IA avancés entraînés sur d'énormes quantités de data textuelles data comprendre et data générer un langage semblable à celui des humains
  • RDM (Règlement sur les dispositifs médicaux) : règlement de l'Union européenne qui régit la sécurité, les performances et l'autorisation de mise sur le marché des dispositifs médicaux
  • MLR (aspects médicaux, juridiques et réglementaires) : processus de vérification visant à garantir que les supports marketing et scientifiques respectent les exigences en matière d'exactitude médicale, de conformité juridique et de normes réglementaires
  • Engagement omnicanal : une approche coordonnée de la communication avec les clients sur plusieurs canaux (numérique, en personne, sur support papier, etc.) afin d'offrir une expérience cohérente et fluide
  • Une approche centrée sur le patient : une approche des soins de santé qui vise à comprendre et à répondre aux besoins, aux préférences et aux expériences des patients à chaque étape des soins ou du développement de produits
  • Médecine personnalisée : approche médicale qui adapte les stratégies de traitement et de prévention aux caractéristiques individuelles du patient, telles que son profil génétique et son mode de vie
  • Ciblage de précision : utilisation des data de l'analyse pour proposer des messages ou des traitements très ciblés au public ou au segment de patients approprié
  • data du monde réel data RWD) : data relatives à la santé data dans des contextes réels, tels que les dossiers médicaux électroniques ou les registres de patients, plutôt que dans le cadre d'essais cliniques contrôlés
  • Commercial : professionnel chargé de promouvoir et de vendre des produits ou des services, qui sert souvent de principal interlocuteur entre une entreprise et ses clients
  • ROI (retour sur investissement) : indicateur de performance qui évalue la rentabilité ou l'efficacité d'un investissement par rapport à son coût
  • Liens sémantiques : processus consistant à relier data des contenus par le biais de relations fondées sur le sens, permettant ainsi une recherche, une intégration et une interprétation plus intelligentes entre les différents systèmes

Remerciements

Nous tenons à exprimer notre sincère gratitude à toutes les personnes interrogées, issues de tous les secteurs de l'écosystème, dont contribution précieuse a grandement contribué à la création de ce livre blanc. Leur expertise et leur esprit de collaboration ont été essentielles pour façonner et affiner nos idées.

Claude Broudic – Chef de cabinet et directeur des opérations de stratégie produit mondiale chez Servier Saber Daassi – Cofondateur de Kustoma Marion Dumas – Responsable mondiale de l'omnicanal chez Sanofi Florent Hassen – Responsable mondial Data commerciales et de l'intelligence artificielle chez Roche Bartek Madej – Responsable du numérique et de l'informatique commerciale pour les marchés européens et responsable de la santé numérique pour les marchés internationaux chez Bristol Myers Squibb Marie Morice – Directrice adjointe de l'innovation, de l'omnicanal et de la formation chez Amgen Jeremy Peaudecerf – Directeur marketing Europe chez Moderna

Nous tenons également à remercier chaleureusement chaque membre de notre équipe pour ses efforts inlassables et sa précieuse contributions tout au long de ce processus.

L'équipe Artefact

Thomas Filaire, associé en charge du secteur de la santé chez ARTEFACT France) Léa Giroulet, consultante senior au sein du pôle Santé chez ARTEFACT France) Anna Sojnoczky, consultante senior au sein du pôle Santé chez ARTEFACT Pays-Bas) Maria Garzon, consultante junior au sein du pôle Santé chez ARTEFACT Pays-Bas) Meric Gurgen, consultante senior au sein du pôle Santé chez ARTEFACT (Royaume-Uni) Anna Mulbert, consultante junior au sein du pôle Santé chez ARTEFACT France) Sébastien Marguerès, directeur, responsable des affaires publiques et scientifique chez AI FOR HEALTH – ARTEFACT Gabriel Roteta Maranon, chef de projet relations publiques chez AI FOR HEALTH – ARTEFACT