Le déferlement d’innovations technologiques et l’arrivée de nouveaux entrants (GAFAM, Big Tech, start-ups,…) sur le marché, laissent présager une mutation profonde et rapide de l’industrie pharma, avec l’intégration croissante de la data science. Quels sont les facteurs de mutation ? Comment penser les sites autrement ? Quelles pistes de développement choisir pour l’usine de demain ? Ces questions, parmi d’autres, seront au cœur du prochain colloque POLEPHARMA sur l’Industrie du Futur, qui se tiendra le 8 novembre à Orléans (Centre – Val de Loire). « L’enjeu étant pour l’ensemble des intervenants d’esquisser les bases d’un nouveau modèle pour la Pharma face aux tendances disruptives », note René Labatut, Head of Biologics Technology Innovation Strategy de Sanofi qui préside son comité d’organisation.
Question 1 : Identifier les facteurs de mutation
La dynamique exponentielle en matière de progrès scientifique et de nouvelles technologies de l’information (NTIC) a permis à la médecine personnalisée de s’imposer comme une voie d’avenir dans une approche globale axée sur la prévention. Avec l’accroissement rapide des connaissances supportées par les technologies de la data science, la Pharma est entrée dans le monde du « diagnostic embarqué » en offrant plus de latitude pour piloter la santé du patient et ses habitudes de vie. Face à ce nouveau paradigme, les stratégies innovantes et les technologies de rupture viendront à l’avenir des data, de l’électronique, des nano- et biotechnologies, des matériaux, ou encore de la biologie au travers notamment d’une meilleure connaissance du système immunitaire. La force de l’organisation n’est plus la taille mais la multidisciplinarité. Dans le secteur des biosimilaires, les concurrents de l’industrie pharma sont aujourd’hui des consortiums technologiques « multi-composants » comme Fujifilms et Samsung qui sont aussi présents dans la thérapie génique, les objets connectés (IoT) et l’imagerie médicale. Un nouveau monde se prépare dans lequel la difficulté est de choisir la bonne voie, et de repenser les modèles industriels autour de la médecine des 4P : Prédictive (identifier les risques d’une maladie en fonction du profil génétique), Préventive (mise en place de traitements pour l’éviter), Personnalisée (propres à chaque patient) et Participative.
Question 2 : Penser les sites autrement
A terme, c’est toute une nouvelle culture du soin centrée sur l’individu qui devrait se faire jour avec son cortège de nouvelles questions sociétales, éthiques, technologiques et financières. Sur le terrain, nos sites de production ont déjà les moyens de faire différemment, et de manière plus efficace et économique, grâce à l’intensification des procédés et l’analyse prédictive pour se préparer à intégrer d’autres briques technologiques, d’autres marchés et d’autres enjeux comme le digital. Cobotique, réalité augmentée, réalité virtuelle, intelligence artificielle, … les technologies numériques avancées sont déjà présentes dans les ateliers apportant de la flexibilité, de la productivité, de la connectivité et des données précieuses pour l’optimisation des processus de la chaîne de production (approche prescriptive). Nous pouvons utiliser les données issues de la vie réelle, tester les modifications sur un double numérique, et accélérer les développements. En poussant la logique jusqu’au bout, les unités de production plus petites et robotisées, faisant appel à des schémas plus flexibles, peuvent apporter de meilleures réponses aux défis du changement. L’enjeu étant de passer à une industrie qui produit les machines et les composants nécessaires à leur fonctionnement. Une révolution déjà expérimentée par l’industrie du diagnostic.
Question 3 : Donner la direction pour l’usine de demain
Il est difficile aujourd’hui de prédire l’impact qu’aura la data science à l’avenir sur la maitrise de la qualité et la validation des produits à l’usine, ou encore sur la réaction des patients aux traitements, mais les contours d’un nouveau modèle se dessinent, dont nous pouvons être « acteurs ». Le modèle à pousser est donc celui de l’agilité, de la maitrise de réseaux et de l’animation de communautés. La valorisation et le partage des données devenant un élément à part entière du patrimoine des organisations.
« Les nombreux défis auxquels est confrontée l’industrie pharma devraient être perçus comme de formidables opportunités pour renouveler les modèles, s’adapter et s’affirmer sur un marché dans lequel elle reste une pièce centrale, pour faire autrement et mieux pour les patients et la santé collective », souligne René Labatut.