Un patient se r\u00e9veille avec des douleurs dorsales r\u00e9currentes et demande conseil \u00e0 un assistant AI. L'application consulte son historique, rep\u00e8re une prescription ant\u00e9rieure et sugg\u00e8re de passer \u00e0 un autre anti-inflammatoire. Votre mol\u00e9cule n'est pas mentionn\u00e9e. Lorsque le patient consulte son m\u00e9decin cet apr\u00e8s-midi-l\u00e0 pour obtenir une ordonnance, le cadre est d\u00e9j\u00e0 pos\u00e9.<\/p>\n
L'adoption des assistants GenAI est d\u00e9j\u00e0 en cours, des deux c\u00f4t\u00e9s de la consultation.<\/strong> Sur les plus de 800 millions d'utilisateurs de ChatGPT, 200 millions soumettent chaque semaine des questions relatives \u00e0 la sant\u00e9. Les m\u00e9decins ne sont pas diff\u00e9rents : 76% utilisent l'IA dans la prise de d\u00e9cision clinique, plus de 60% v\u00e9rifient les interactions m\u00e9dicamenteuses gr\u00e2ce \u00e0 elle. Open Evidence, une IA clinique con\u00e7ue pour les m\u00e9decins, compte 65 000 nouveaux utilisateurs chaque mois.<\/p>\n En outre, l'offre d'assistants GenAI se d\u00e9veloppe tr\u00e8s rapidement. En un seul trimestre, quatre des plus grandes entreprises technologiques ont lanc\u00e9 leurs propres assistants de sant\u00e9 \u00e0 base d'IA<\/strong>: ChatGPT health pour OpenAI, MedgeMMA 1.5 et MedASR pour Google, Amazon One Medical's Health AI, et d'autres.<\/p>\n Pour l'industrie pharmaceutique, la recherche par IA devrait d\u00e9passer la recherche traditionnelle d'ici 2028 :<\/p>\n Ensemble, la perte de contr\u00f4le narratif et la visibilit\u00e9 hors \u00e9tiquette soul\u00e8vent une question r\u00e9glementaire que l'industrie pharmaceutique ne peut ignorer.<\/strong> La FDA et l'EMA exigent d\u00e9j\u00e0 des fabricants qu'ils surveillent les informations sur les effets ind\u00e9sirables des m\u00e9dicaments sur l'ensemble de leurs canaux num\u00e9riques, une obligation qui s'est progressivement \u00e9tendue aux m\u00e9dias sociaux. Aucune autorit\u00e9 de r\u00e9gulation n'a encore d\u00e9cid\u00e9 que les donn\u00e9es de sortie de l'IA constituaient un canal surveill\u00e9. Mais l'extension logique est difficile \u00e0 \u00e9carter.<\/p>\n Dans le cadre d'une recherche traditionnelle, vous \u00eates en concurrence pour obtenir une place sur une page de dix r\u00e9sultats. C'\u00e9tait le r\u00e9f\u00e9rencement. Aujourd'hui, deux nouveaux champs de bataille le remplacent, \u00e0 un rythme rapide, et ils fonctionnent diff\u00e9remment.<\/p>\n Le premier est GEO<\/strong> (Generative Engine Optimization). C'est ainsi que vous apparaissez dans les LLM g\u00e9n\u00e9ralistes (ChatGPT, Gemini, Perplexity) et les nouveaux assistants de sant\u00e9. Ces syst\u00e8mes puisent dans le web ouvert et synth\u00e9tisent le contenu en une seule r\u00e9ponse. Vous n'\u00eates pas en comp\u00e9tition pour un classement. Vous \u00eates en concurrence pour faire partie des deux ou trois sources cit\u00e9es par le mod\u00e8le. Ce qui compte : un contenu index\u00e9 sur le web et lisible par une machine, tel que des pages d'\u00e9ducation du patient, des questions-r\u00e9ponses, des r\u00e9sum\u00e9s en langage clair, des r\u00e9sum\u00e9s structur\u00e9s avec une association coh\u00e9rente entre la DCI et la marque.<\/p>\n Le second est le RAG<\/strong> (Retrieval-Augmented Generation). C'est ainsi que vous apparaissez dans des outils cliniques sp\u00e9cialis\u00e9s comme Open Evidence ou ClinicalKey AI, utilis\u00e9s par les m\u00e9decins sur le lieu de soins. Ces syst\u00e8mes n'effectuent pas de recherche sur le web. Ils puisent directement dans les bases de donn\u00e9es m\u00e9dicales data telles que PubMed, Cochrane, les directives cliniques. Ce qui compte ici : la qualit\u00e9 de la publication, la m\u00e9tadata compl\u00e8te de PubMed, les r\u00e9sum\u00e9s structur\u00e9s.<\/p>\n Deux questions nous sont souvent pos\u00e9es : l'IA sait-elle si un m\u00e9decin est influent ? Et peut-elle dire si une \u00e9tude est bonne ?<\/strong> R\u00e9ponse courte aux deux questions : en quelque sorte, mais pas comme le ferait un \u00eatre humain. Le patient<\/strong> est pass\u00e9 du clic sur des liens class\u00e9s \u00e0 l'action sur une r\u00e9ponse unique synth\u00e9tis\u00e9e par l'IA. En France, 60% des personnes ayant re\u00e7u une recommandation de sant\u00e9 de l'IA l'ont suivie, dont 17% sans consulter de m\u00e9decin. Aujourd'hui, les patients arrivent d\u00e9j\u00e0 en consultation pr\u00e9-inform\u00e9s, apr\u00e8s avoir interrog\u00e9 des LLM g\u00e9n\u00e9ralistes. Pour les produits en vente libre, le risque commercial est imm\u00e9diat et direct : si votre marque n'est pas cit\u00e9e, elle n'existe pas au moment de la d\u00e9cision d'achat. Pour les produits de prescription, le risque est structurel : L'IA remod\u00e8le les attentes des patients en amont de la consultation.<\/p>\n Le m\u00e9decin g\u00e9n\u00e9raliste<\/strong> Les patients sont confront\u00e9s \u00e0 des attentes form\u00e9es par l'IA et \u00e0 un r\u00f4le de plus en plus r\u00e9duit dans les soins de routine. Le pr\u00e9c\u00e9dent de l'Utah a encore acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 le changement structurel en devenant le premier \u00c9tat am\u00e9ricain \u00e0 autoriser les renouvellements d'ordonnance par l'IA pour 190 m\u00e9dicaments contre les maladies chroniques, \u00e0 raison de $4 par renouvellement. \u00c9tant donn\u00e9 que les renouvellements d'ordonnance repr\u00e9sentent environ 80% de l'ensemble des activit\u00e9s li\u00e9es aux m\u00e9dicaments et que les prescriptions de routine sont automatis\u00e9es, le m\u00e9decin g\u00e9n\u00e9raliste devient un gestionnaire d'exception et le point de contact le plus \u00e9tabli de l'industrie pharmaceutique se contracte.<\/p>\n Le sp\u00e9cialiste<\/strong> s'appuie de plus en plus sur les outils d'IA clinique comme filtre de premi\u00e8re ligne avant de prescrire. Ce qu'ils font appara\u00eetre d\u00e9termine ce qui est pris en consid\u00e9ration. Ce qui ne fait pas surface n'existe pas. C'est pourquoi l'indexation des publications, telle que la m\u00e9tadata compl\u00e8te de PubMed, les r\u00e9sum\u00e9s structur\u00e9s, le placement dans les revues de premier plan, est le levier de visibilit\u00e9 le plus important pour la prise de d\u00e9cisions cliniques.<\/p>\n Diagnostiquer maintenant.<\/strong> Le point de d\u00e9part consiste \u00e0 comprendre o\u00f9 vous en \u00eates aujourd'hui.<\/p>\n L'interrogation de ChatGPT, Perplexity, Gemini, Open Evidence et, au fur et \u00e0 mesure qu'ils deviennent accessibles, des assistants de sant\u00e9, avec les dix principales questions pos\u00e9es par vos patients et vos m\u00e9decins, r\u00e9v\u00e8le l'\u00e9cart plus rapidement que n'importe quel audit interne. Par exemple, \u201cquel est le meilleur traitement pour le diab\u00e8te de type 2 avec un taux d'HbA1c sup\u00e9rieur \u00e0 8 ? La r\u00e9ponse mentionne-t-elle votre marque ou seulement la DCI ? Cite-t-elle votre essai pivot ou celui d'un concurrent ? Indique-t-elle le bon dosage ? Un produit bien cit\u00e9 dans le ChatGPT g\u00e9n\u00e9rique peut \u00eatre totalement absent des recommandations personnalis\u00e9es d'un assistant de sant\u00e9 si l'\u00e9tude clinique structur\u00e9e data est incompl\u00e8te. L'analyse des lacunes qui en r\u00e9sulte est votre carte d'exposition. Agissez sur votre capital existant dans les 6 mois.<\/strong> Dans la plupart des cas, il ne s'agit pas d'un manque de contenu, mais d'un probl\u00e8me de formatage. Le reformatage des actifs existants peut am\u00e9liorer les taux de citation de l'IA jusqu'\u00e0 40%.<\/p>\n Cela dit, tout ne doit pas \u00eatre optimis\u00e9 : l'\u00e9tiquetage approuv\u00e9 et les essais publi\u00e9s peuvent g\u00e9n\u00e9ralement \u00eatre reformat\u00e9s en toute s\u00e9curit\u00e9, tandis que la recherche hors \u00e9tiquette peut pr\u00e9senter un risque de conformit\u00e9 si elle est rendue plus visible sans garde-fous. Il est judicieux que les services des affaires m\u00e9dicales et de la r\u00e9glementation d\u00e9limitent cette fronti\u00e8re d\u00e8s le d\u00e9part.<\/p>\n \u00c0 partir de l\u00e0, les ressources de grande valeur peuvent \u00eatre restructur\u00e9es sous forme de questions-r\u00e9ponses qui refl\u00e8tent la mani\u00e8re dont les patients et les assistants de sant\u00e9 traitent l'information. Par exemple, transformer une \u00e9tude clinique de 30 pages en une page structur\u00e9e r\u00e9pondant \u00e0 la question \u201cQuelle est l'efficacit\u00e9 de l'atorvastatine contre l'hypercholest\u00e9rol\u00e9mie ?\u201d<\/p>\n L'exhaustivit\u00e9 de PubMed metadata m\u00e9rite d'\u00eatre v\u00e9rifi\u00e9e. Une m\u00e9tadata incompl\u00e8te reste la raison la plus fr\u00e9quente pour laquelle de bonnes \u00e9tudes restent invisibles dans les outils d'IA clinique.<\/p>\n L'association coh\u00e9rente de l'INN et de la marque dans l'ensemble du contenu index\u00e9 aide \u00e9galement les mod\u00e8les d'intelligence artificielle \u00e0 apprendre \u00e0 associer les deux plut\u00f4t que d'utiliser par d\u00e9faut le nom scientifique.<\/p>\n Mettre en place une gouvernance dans un d\u00e9lai d'un an.<\/strong> Le p\u00e9rim\u00e8tre de surveillance doit s'\u00e9tendre de ce que vous publiez \u00e0 ce que l'IA dit de vous, \u00e0 travers les LLM g\u00e9n\u00e9ralistes, les outils d'IA cliniques et les assistants de sant\u00e9.<\/p>\n Des tests trimestriels sur les all\u00e9gations, les indications et la s\u00e9curit\u00e9 des produits data permettent de d\u00e9tecter rapidement les d\u00e9rives. Il est utile de d\u00e9finir des seuils d'escalade ; par exemple, une IA recommandant un anticoagulant \u00e0 une dose deux fois sup\u00e9rieure \u00e0 la dose approuv\u00e9e devrait d\u00e9clencher un examen imm\u00e9diat par le service des affaires m\u00e9dicales et r\u00e9glementaires.<\/p>\n Il est \u00e9galement utile de classer le contenu en fonction du niveau de visibilit\u00e9 de l'IA. Certains contenus peuvent \u00eatre consult\u00e9s sans risque, comme votre \u00e9tiquette approuv\u00e9e ou vos essais cliniques publi\u00e9s. D'autres peuvent \u00eatre index\u00e9s mais doivent \u00eatre encadr\u00e9s avec soin, comme les donn\u00e9es du monde r\u00e9el qui pourraient \u00eatre mal interpr\u00e9t\u00e9es en l'absence de contexte. D'autres enfin doivent rester totalement hors de port\u00e9e de l'IA, comme l'essai en cours data ou les r\u00e9sultats de pr\u00e9-approbation qui ne sont pas pr\u00eats \u00e0 \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9s par le public.<\/p>\n Les organisations qui mettent en place ce cadre d\u00e8s maintenant sont susceptibles de prendre de l'avance lorsque la r\u00e9glementation se consolide, plut\u00f4t que de r\u00e9agir \u00e0 celle-ci.<\/p>\n La visibilit\u00e9 de l'IA dans les soins de sant\u00e9 n'est pas une tendance, c'est un changement d'infrastructure.<\/p>\n Par o\u00f9 commencer : suivre la cha\u00eene d'influence et non l'utilisateur final.<\/p>\n En fonction de votre portefeuille, ces deux voies peuvent fonctionner en parall\u00e8le ou \u00eatre s\u00e9quenc\u00e9es, mais aucune ne doit attendre.<\/p>\n <\/p>\n Sources d'information<\/span>:<\/p>\n Un patient se r\u00e9veille avec des douleurs dorsales r\u00e9currentes et demande conseil \u00e0 un assistant AI. L'application consulte son historique, rep\u00e8re une prescription ant\u00e9rieure et sugg\u00e8re de passer \u00e0 un autre anti-inflammatoire. Votre mol\u00e9cule n'est pas mentionn\u00e9e. Lorsque le patient consulte son m\u00e9decin cet apr\u00e8s-midi-l\u00e0 pour obtenir une ordonnance, le cadre est d\u00e9j\u00e0 pos\u00e9.<\/p>","protected":false},"featured_media":1134255,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21931,2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1132129","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-healthcare","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1132129","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1134255"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1132129"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1132129"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1132129"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
GEO et RAG : o\u00f9 se d\u00e9cide la visibilit\u00e9 de votre produit en mati\u00e8re d'IA<\/h2>\n
\nL'IA ne v\u00e9rifie pas les r\u00e9f\u00e9rences d'un m\u00e9decin et ne lit pas la m\u00e9thodologie d'une \u00e9tude. Elle prend des raccourcis. Si le nom d'un m\u00e9decin appara\u00eet fr\u00e9quemment dans la litt\u00e9rature m\u00e9dicale publi\u00e9e, l'IA le citera davantage, non pas parce qu'elle a v\u00e9rifi\u00e9 qui il \u00e9tait, mais parce qu'elle ne cesse de voir son nom. Il en va de m\u00eame pour les \u00e9tudes : L'IA n'\u00e9value pas la taille de l'\u00e9chantillon ou la rigueur statistique. Elle examine la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle l'\u00e9tude est cit\u00e9e ailleurs, la notori\u00e9t\u00e9 de la revue et la facilit\u00e9 d'extraction du contenu. Un essai r\u00e9volutionnaire enterr\u00e9 dans une revue peu connue avec un m\u00e9tadata incomplet peut ne jamais faire surface, alors qu'une \u00e9tude plus petite dans une revue de premier plan avec un r\u00e9sum\u00e9 bien structur\u00e9 est cit\u00e9e partout. Pour l'industrie pharmaceutique, cela signifie que la visibilit\u00e9 de l'IA d\u00e9pend autant de l'endroit o\u00f9 vous publiez et du signataire de l'article que de la qualit\u00e9 de la science elle-m\u00eame.<\/p>\nQuels sont les changements pour les patients, les m\u00e9decins g\u00e9n\u00e9ralistes et les sp\u00e9cialistes ?<\/h2>\n
Ce qu'il faut faire<\/h2>\n
\nDes plateformes telles que Profound ou Evertune peuvent aider \u00e0 syst\u00e9matiser le suivi entre les plateformes. Ce type d'audit de base produit des signaux exploitables \u00e0 un co\u00fbt proche de z\u00e9ro.<\/p>\nConclusion : Le r\u00e9cit est d\u00e9j\u00e0 en cours d'\u00e9criture<\/h2>\n
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