Les cas d’usage de l’IA dans la production des médicaments se multiplient, entrainant d’importants gains en matière de performance, nous indiquent Philippe Guyard, CEO, et Laurent Dray, senior advisor du cabinet de conseil Let it Be.

Actulabo : Quels sont les cas d’usage les plus fréquents d’utilisation de l’IA au profit de la production pharmaceutique ?

Laurent Dray : L’IA appliquée à la production industrielle pharmaceutique permet d’amener davantage de prédictivité dans la conduite des process, d’être plus compétitifs notamment en réduisant les pertes de produits et de temps, mais aussi d’améliorer la conformité aux exigences réglementaires. En automatisant certains paramétrages de procédés ou d’équipements et en les ajustant en temps réel aux conditions d’exploitation, l’IA offre un pilotage beaucoup plus fin de production. Elle facilite également le reporting, la documentation et la justification des écarts, devenus essentiels dans un environnement toujours plus réglementés. Lors des étapes critiques comme la libération des lots, l’IA permet d’automatiser les tâches d’enregistrement et de vérification. Cela libère un temps précieux pour les pharmaciens, les ingénieurs ou responsables qualité, qui peuvent alors se recentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

Actulabo : Mais ces process d’automatisation ne sont pas nouveaux et permettent déjà d’importants gains de productivité ?

Laurent Dray : Vous avez raison, mais l’IA apporte une couche prédictive et auto-apprenante qui est totalement nouvelle dans la recherche des gains de productivité. Il y a aussi un gros potentiel d’amélioration de la qualité. Ces solutions permettent de limiter les risques de rejets de lots pour des raisons de non-conformité de qualité.

Ce n’est pas neutre lorsqu’on connait les coûts des matières notamment dans la bioproduction.

Actulabo : Les laboratoires ont-ils pris la mesure de ces enjeux ?

Philippe Guyard : Toutes les entreprises pharmaceutiques ne sont pas au même niveau de maturité. Les big pharmas s’y sont mises et accélèrent, mais pour les structures intermédiaires, les investissements restent substantiels.

Les gros projets d’IA transversaux sont des projets coûteux, de l’ordre de centaines de milliers d’euros, voire de millions d’euros.

Ce sont aussi des projets de transformation qui demandent de la compétence et de l’accompagnement. On voit toutefois émerger des solutions digitales « augmentées » par l’IA, portées par des startups agiles. Ces outils, souvent accessibles pour quelques dizaines de milliers d’euros, permettent de démarrer rapidement avec des résultats concrets.

Propos recueillis par Jean-Christophe Savattier

actulabo n°481 – Mercredi 11 juin 2025

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