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Chaîne d'approvisionnement de médicaments intelligente
Créer de la valeur grâce à l'IA
La protection des chaînes d'approvisionnement biopharmaceutiques est une priorité pour les entreprises qui garantissent l'accès aux produits vitaux. Ce rapport examine les raisons de la transformation de la chaîne d'approvisionnement et le rôle que l'IA peut jouer dans sa transformation numérique.
Les raisons de la transformation de la chaîne d'approvisionnement biopharmaceutique
La chaîne d'approvisionnement biopharmaceutique comprend l'ensemble complexe des étapes nécessaires à la production d'un médicament, de l'approvisionnement et la fourniture des composants, en passant par la fabrication et la distribution, jusqu'à la livraison au consommateur. Ce cycle constitue le fil conducteur qui relie la découverte de nouvelles thérapies aux patients qui les reçoivent (figure 1).
Chaîne d'approvisionnement de médicaments intelligente
Figure 1 : Les différentes étapes dans la chaîne d'approvisionnement biopharmaceutique
Les chaînes d'approvisionnement biopharmaceutiques doivent répondre aux attentes d'un ensemble complexe de parties prenantes, parmi lesquelles les gouvernements, les payeurs, les prestataires de soins de santé, les organismes de réglementation nationaux et internationaux et les patients dont les besoins sont complexes et variés. Étant donné le caractère international de la chaîne d'approvisionnement et son rôle pour garantir aux populations l'accès à des produits qui sauvent et améliorent la vie, la protection de son intégrité est une priorité. Cependant, si certaines entreprises du secteur des sciences de la vie ont exploré les opportunités qu'offrent les technologies numériques, nombre d'entre elles doivent encore prendre des mesures cohérentes, durables et audacieuses pour tirer parti des nouvelles capacités.
Comment l'IA peut accélérer la transformation de la chaîne d'approvisionnement
Une énorme quantité de données est générée tout au long de la chaîne d'approvisionnement biopharmaceutique sans toutefois être, de manière générale, suffisamment exploitée. L'utilisation des technologies de l'intelligence artificielle servant à traiter ces données sera essentielle pour appuyer la prise de décision en temps réel, orchestrer l'efficacité opérationnelle et, en fin de compte, créer une chaîne d'approvisionnement rentable et dynamique. Nous avons identifié cinq domaines dans lesquels l'IA est susceptible d'avoir le plus fort impact.
- Visibilité de bout en bout
La visibilité de la chaîne d'approvisionnement signifie un accès aux données relatives à chaque transaction et au déclenchement de la demande, à toutes les étapes et à tous les niveaux, ainsi qu'aux mouvements logistiques intermédiaires. Ce concept peut être appliqué grâce à des tours de contrôle de la chaîne d'approvisionnement qui fonctionnent comme des centres de collecte d'informations provenant de systèmes disparates et sont utilisées pour la surveillance, l'audit et la génération d’informations. - Prévision de la demande, gestion des stocks et logistique
Des données précises en temps réel sur les niveaux de stocks sont nécessaires pour libérer la valeur de la chaîne d'approvisionnement et fournir aux patients un accès rapide et fiable à leurs thérapies. L'utilisation des technologies d'IA avancées, notamment l'analyse prédictive, peut permettre de suivre les médicaments tout au long de la chaîne d'approvisionnement et de faciliter des interventions proactives et rapides en cas de problème. - L'automatisation intelligente au service de l'Industrie 4.0 et de l'Internet des objets
La numérisation et l'automatisation intelligente des processus peuvent aider les entreprises à mettre en place des processus rentables, fiables et solides coordonnés tout au long de la chaîne d'approvisionnement. L'automatisation intelligente des processus peut imiter les interactions humaines et prendre des décisions complexes basées sur les résultats des intrants robotiques, ce qui permet de minimiser les erreurs humaines, d'améliorer les mesures de performance et de générer des informations stratégiques. - Optimiser la maintenance prévisionnelle
La perturbation des activités due à des problèmes de conformité, de qualité ou de sécurité de fabrication est un défi que les entreprises biopharmaceutiques doivent souvent surmonter. Il est possible de minimiser ces difficultés par le biais de la maintenance prévisionnelle basée sur l'IA qui fournit des informations sur les performances de fabrication, en prévoyant notamment des pannes d'équipement ou d'autres problèmes dans le but d'améliorer l'efficacité opérationnelle, y compris la disponibilité des machines. - Protéger l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement
Les médicaments contrefaits ou de qualité inférieure constituent un problème pour le secteur ainsi que pour les organisations internationales de santé et la société en général. Cependant, pour l'industrie biopharmaceutique, l'importance de l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement dépasse le cadre des produits contrefaits étant donné que les principaux types de produits doivent faire l'objet d'une « chaîne d'identité » et d’une « chaîne de contrôle ». Par conséquent, les entreprises investissent dans les technologies de la blockchain et de l’IA pour améliorer la sécurité, la transparence et la traçabilité.
Rôle de l'IA pour aider les chaînes d'approvisionnement à réagir, se rétablir et prospérer après la COVID-19
En 2020, la pandémie de COVID-19 a affecté la plupart des maillons de la chaîne d'approvisionnement biopharmaceutique mondiale, de l'approvisionnement en matières premières à la distribution de produits finis. Avec le confinement d'une grande partie de la population mondiale, les fermetures d'usines et les pénuries d'approvisionnement à travers tout le réseau logistique d’approvisionnement entraînent une perturbation importante de la chaîne d'approvisionnement à l’échelle internationale. Deloitte considère que la reprise des activités se déroule en trois phases (voir figure 2).
Figure 2 : Gestion du risque de perturbation de la chaîne d'approvisionnement biopharmaceutique en raison de la COVID-19
Les entreprises qui ont élaboré et mis en œuvre des stratégies de gestion des risques de la chaîne d'approvisionnement et de transformation numérique parallèlement à l’adoption de stratégies de continuité des activités seront mieux préparées pour atténuer l'impact des perturbations liées à la COVID-19. Les processus opérationnels basés sur l'IA devraient aider les entreprises biopharmaceutiques à réagir, à se rétablir et à prospérer plus efficacement face aux perturbations actuelles et futures.
Feuille de route pour la mise en œuvre d'une chaîne d'approvisionnement intelligente
Au cours des prochaines années, l'IA va transformer les modèles opérationnels du secteur. Cependant, la numérisation complète nécessite du temps et une réflexion stratégique ; elle implique aussi la transformation fondamentale de la chaîne d'approvisionnement linéaire en un réseau d'approvisionnement numérique dynamique, interconnecté et ouvert basé sur l'IA (figure 3). Une feuille de route technologique d’IA peut être utilisée pour accompagner la transformation numérique de l'industrie biopharmaceutique (figure 4).
Figure 3 : L'évolution vers un réseau d'approvisionnement numérique : du modèle linéaire au concept de réseau
Figure 4: Une feuille de route technologique d’IA peut être utilisée pour accompagner la transformation numérique de l'industrie biopharmaceutique
Commencer petit, évoluer rapidement, voir grand
Les entreprises biopharmaceutiques doivent identifier des projets pilotes prioritaires afin d’obtenir des gains rapides et de renforcer la confiance et l'adhésion. Une fois la mise en œuvre validée, les entreprises peuvent alors étendre le projet à l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.
Déterminer les facteurs internes de coût et de valeur
Les réseaux d'approvisionnement numériques peuvent aider le secteur biopharmaceutique à générer plus de valeur, à réduire les coûts, à accroître l'efficacité et à mieux utiliser les capacités dans le cadre de ses opérations de « planification – approvisionnement – fabrication – livraison ». Les entreprises possédant une connaissance approfondie des facteurs de coûts de leur chaîne d'approvisionnement dans chaque fonction seront mieux à même de décider quels projets pilotes de technologie d'IA doivent être prioritaires.
Construire un plan directeur de l'architecture de données
Une gestion intelligente et optimisée des données est essentielle. Actuellement, des infrastructures informatiques inadéquates et l'absence de normes d'interopérabilité constituent des obstacles importants à la mise en œuvre des réseaux d'approvisionnement numériques dans le secteur biopharmaceutique. Surmonter ces obstacles en utilisant des technologies compatibles avec l'IA peut augmenter la connectivité et améliorer la compréhension tout en garantissant la confidentialité des données.
Collaborer et apprendre d'autres secteurs d'activité
Ces dernières années, des experts en technologie numérique issus d'autres secteurs d'activité ont établi plusieurs modes de collaboration afin de développer des solutions d'IA pour la fabrication de produits biopharmaceutiques. L'industrie biopharmaceutique peut également apprendre d'autres secteurs d'activité en acquérant leur expertise et en adoptant leurs modèles d'innovation.
Acquérir et développer les compétences et les talents nécessaires
La mise en œuvre de réseaux d'approvisionnement numériques nécessitera des changements de rôles et de responsabilités, y compris l'emploi d'une main-d'œuvre plus diversifiée. Avec l'évolution de la technologie et des capacités, les employés du secteur biopharmaceutique devront trouver un équilibre entre l'acquisition de nouvelles compétences et l'application de leurs compétences actuelles. Pour les fabricants de médicaments qui adoptent une chaîne d'approvisionnement numérique de bout en bout, l'embauche d'experts est une priorité, en particulier pour le design thinking sur l'IA.
Créer une dynamique « gagnant-gagnant » entre le secteur et les organismes de réglementation
L'environnement réglementaire ne cesse de se complexifier ; le non-respect de la réglementation peut nuire à la réputation d'une entreprise et avoir des conséquences juridiques et financières importantes. De nombreux laboratoires biopharmaceutiques commencent à considérer leurs propres fonctions réglementaires comme un atout stratégique et rationalisent les processus cliniques, qualitatifs et réglementaires afin d'éliminer les silos fonctionnels et d’améliorer la conformité.
L'avenir des chaînes d'approvisionnement fondées sur l'IA
Le secteur des sciences de la vie est prêt à adopter l'IA qui lui permettra d'exploiter efficacement ses grands ensembles de données et de générer des informations exploitables. Les entreprises biopharmaceutiques doivent également adopter des solutions numériques avancées pour répondre aux futures demandes du marché en faveur de thérapies plus précises et personnalisées. Nous considérons que le passage d'une chaîne d'approvisionnement linéaire traditionnelle à un réseau d'approvisionnement numérique interconnecté compatible avec l'IA, associé à des données complètement interopérables, aidera les entreprises à prospérer. Nous prévoyons également que suite à la pandémie de COVID-19, la transformation numérique de la chaîne d'approvisionnement s'accélérera à un rythme et à une échelle inédits.
Auteurs
Francesca Properzi (Doctorat)
Maria João Cruz
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