Unifier les données R&D et cliniques : les architectures modernes

Dans les sciences de la vie, le défi n’est pas la rareté des données. C’est la confiance dans la décision.

Les informations scientifiques, cliniques et réglementaires sont dispersées entre SharePoint, les LIMS, les ELN, les CTMS et de multiples systèmes de conformité. Lorsque l’accès à des connaissances validées et contextualisées est lent ou incomplet, les conséquences sont immédiates : travaux dupliqués, décisions retardées et affaiblissement des preuves.

C’est pourquoi la gestion des connaissances est devenue une capacité stratégique dans les sciences de la vie. Il ne s’agit plus de stocker des documents ou d’améliorer la recherche d’information, mais de connecter, comprendre et gouverner les connaissances à travers la R&D, le développement clinique et les fonctions réglementaires, sans compromis sur la confiance et la conformité.

La gestion des connaissances en sciences de la vie regroupe les processus et technologies permettant de transformer une information fragmentée en une connaissance fiable, traçable et directement exploitable pour la prise de décision, sur l’ensemble du cycle de développement du médicament.

Des plateformes d’IA d’entreprise comme Sinequa soutiennent cette approche en ancrant la recherche avancée et l’IA générative dans des connaissances internes validées, au service de la découverte, du développement clinique et des exigences réglementaires.

Introduction : quand le savoir quitte l’usine

Les organisations des sciences de la vie évoluent sous des contraintes qui rendent les approches traditionnelles de gestion de l’information insuffisantes. 

Une grande partie des connaissances critiques est non structurée et fortement contextuelle. Rapports d’études cliniques, protocoles, publications scientifiques, narratifs de sécurité ou notes d’investigateurs contiennent des informations clés qui ne peuvent être comprises par de simples mots-clés. L’identification du sens, de la pertinence et du niveau de validation exige une compréhension sémantique du contenu scientifique. 

Par ailleurs, la collaboration est intrinsèquement transverse. La R&D, les opérations cliniques, la biostatistique, les affaires réglementaires et la qualité s’appuient sur les mêmes connaissances, mais avec des usages distincts. La médecine translationnelle repose sur la mise en relation des mécanismes d’action avec les critères d’évaluation, tandis que les équipes réglementaires nécessitent des chaînes de preuves complètes, traçables et auditables. 

Enfin, la rapidité ne peut jamais se faire au détriment de la confiance. Les décisions doivent être explicables, reproductibles et conformes aux attentes des autorités de santé. Toute stratégie de gestion des connaissances doit donc intégrer dès l’origine les contrôles d’accès, la protection de la propriété intellectuelle, la confidentialité des données patients et les exigences GxP.

Le coût caché de la fragmentation des connaissances 

Lorsque les connaissances sont fragmentées, les inefficacités deviennent structurelles. 

Des expériences et analyses sont répétées faute de pouvoir retrouver ou qualifier des résultats antérieurs. Les experts passent un temps excessif à reconstruire le contexte à travers différents systèmes avant de pouvoir décider. Les preuves scientifiques existent, mais restent déconnectées au moment critique. Les équipes réglementaires et qualité font face à des retards lors des audits et inspections en raison de difficultés d’accès cohérent aux documents validés. 

À long terme, cette fragmentation ralentit l’innovation et fragilise la confiance organisationnelle dans la prise de décision.

À quoi ressemblent réellement les architectures modernes de knowledge management

La gestion des connaissances (knowledge management) dans le secteur des sciences de la vie ne repose ni sur un système unique ni sur des migrations massives de données. Elle s’appuie sur une architecture en couches, conçue pour connecter les systèmes existants, comprendre les contenus et appliquer une gouvernance rigoureuse.

• La première couche est celle de la connectivité. Les systèmes existants, LIMS, ELN, CTMS, référentiels documentaires, etc., restent en place. Une couche unificatrice fédère l’accès à ces sources, tandis que seuls les contenus validés ou contrôlés sont centralisés. Le principe est clair : centraliser la source de vérité et fédérer le reste.
• La deuxième couche apporte la compréhension sémantique. Les entités scientifiques, le langage métier spécifique aux sciences de la vie et les relations entre données sont identifiés et enrichis, transformant des documents isolés en connaissances exploitables.
• La troisième couche permet la recherche avancée et la génération assistée par l’IA. Les moteurs de recherche et l’IA générative s’appuient exclusivement sur des connaissances d’entreprise validées, avec une provenance explicite et des réponses respectant les droits d’accès. L’IA accélère ainsi le travail des équipes sans introduire de risques réglementaires.

La gouvernance est intégrée de bout en bout : gestion des rôles, traçabilité, auditabilité et conformité sont conçues dès l’origine pour soutenir les workflows réglementés.

Enfin, la couche d’expérience utilisateur s’adapte aux différents métiers. Les scientifiques, équipes cliniques, professionnels du réglementaire et responsables IT accèdent à un socle commun de connaissances via des interfaces alignées sur leurs besoins spécifiques.

Une approche pragmatique pour démarrer

Les initiatives réussies commencent généralement par un ou deux cas d’usage à forte valeur, tels que la revue de littérature scientifique, la réutilisation de protocoles cliniques ou la recherche de preuves réglementaires. Les organisations connectent d’abord les systèmes prioritaires, définissent une taxonomie scientifique minimale et mesurent le succès en termes de temps gagné, réutilisation des connaissances et confiance dans les décisions.

Cette approche incrémentale permet de générer rapidement de la valeur tout en construisant une base solide et évolutive.

Pourquoi la gestion des connaissances est indispensable à l’IA en sciences de la vie

Les IA génératives et les agents intelligents ne sont fiables que dans la mesure où les connaissances auxquelles ils accèdent le sont. Dans les sciences de la vie, cela signifie que l’IA doit être ancrée dans des connaissances d’entreprise fiables, gouvernées et traçables.

La gestion des connaissances constitue le socle qui permet à l’IA de produire des résultats précis, explicables et conformes aux exigences réglementaires. Sans ce socle, l’IA accroît l’incertitude au lieu d’accélérer l’innovation.

Dans le prochain article, nous explorerons six modèles d’usage concrets montrant comment les connaissances unifiées se traduisent en valeur mesurable pour les organisations des sciences de la vie.