Les 6 modèles d’usage des données scientifiques en pharma et biotech

Les architectures modernes permettent aujourd’hui d’unifier les données de R&D et les données cliniques au sein d’un environnement cohérent et gouverné. Mais l’architecture, à elle seule, ne crée pas de valeur.

La véritable question pour les organisations des sciences de la vie est désormais simple : que peut-on réellement faire une fois les connaissances unifiées ?

Au-delà de l’intégration technique, l’enjeu consiste à transformer cette base consolidée en avantage opérationnel, accélérer la recherche, fiabiliser la prise de décision et ouvrir la voie à de nouveaux usages scientifiques à forte valeur ajoutée.

C’est ici que la gestion des connaissances en sciences de la vie passe de l’infrastructure à l’impact. Lorsque les connaissances scientifiques, cliniques et réglementaires deviennent accessibles, contextualisées et gouvernées, les organisations débloquent des modèles d’usage concrets qui influencent directement la productivité, la qualité des décisions et le time-to-market.

En pharma et en biotech, ces modèles d’usage apparaissent généralement selon une progression claire, allant de l’accès à l’information jusqu’au support avancé à la décision. Les comprendre permet d’évaluer le niveau de maturité, de prioriser les investissements et de se concentrer sur les résultats plutôt que sur les outils.

La gestion des connaissances en sciences de la vie désigne la manière dont les organisations pharmaceutiques et biotechnologiques organisent, relient et gouvernent les connaissances scientifiques, cliniques et réglementaires afin de soutenir les décisions de recherche, de développement et de conformité.

Pourquoi les modèles d’usage sont essentiels

Les organisations des sciences de la vie échouent rarement par manque de technologie. Elles échouent surtout parce que leurs initiatives de gestion des connaissances manquent d’objectifs clairs. Sans modèles d’usage définis, les équipes connectent les systèmes, mais peinent à démontrer la valeur créée.

Les modèles d’usage fournissent un cadre pragmatique. Ils clarifient qui bénéficie des connaissances, comment elles sont utilisées et pourquoi leur unification est déterminante. Ils facilitent aussi l’alignement entre équipes scientifiques, IT et directions autour d’objectifs communs.

Modèle 1 : trouver et retrouver des connaissances validées 

Le premier modèle, et le plus répandu, concerne l’accès à l’information. 

Les chercheurs, les équipes cliniques et les professionnels réglementaires doivent pouvoir retrouver rapidement des informations pertinentes et validées, quel que soit le système source. Cela inclut rapports d’études, protocoles, publications, données de sécurité ou analyses antérieures. 

La valeur provient ici de la réduction du temps passé à chercher et de l’élimination des angles morts. La recherche sémantique joue un rôle clé en comprenant le langage scientifique, les synonymes et le contexte, au-delà des simples mots-clés. 

Impacts principaux 

• Accès plus rapide à l’information pertinente 
• Réduction du temps consacré à la recherche 
• Moins de documents manqués ou ignorés

Modèle 2 : réutiliser les connaissances et réduire les duplications

Une fois l’information accessible, les organisations peuvent commencer à la réutiliser.

Des expériences, analyses ou décisions antérieures existent souvent, mais sont difficiles à localiser ou à valider. Les connaissances unifiées permettent d’identifier ce qui a déjà été réalisé, dans quelles conditions et avec quels résultats.

Ce modèle s’attaque directement aux expérimentations dupliquées et aux analyses redondantes, qui génèrent des coûts importants et ralentissent l’innovation.

Impacts principaux

• Réduction des duplications d’expériences et d’analyses
• Meilleure réutilisation des connaissances existantes
• Diminution des coûts opérationnels et de recherche

Modèle 3 : relier les preuves entre R&D et clinique

À ce stade, la gestion des connaissances dépasse la simple recherche pour créer des connexions.

Les enseignements issus de la recherche préclinique, de la médecine translationnelle et des essais cliniques peuvent être reliés pour former une chaîne de preuves continue. Les mécanismes d’action, biomarqueurs, critères d’évaluation et résultats ne sont plus isolés par système ou par phase.

Ce modèle est central pour la médecine translationnelle et pour construire des récits scientifiques solides tout au long du développement.

Impacts principaux

• Meilleure continuité entre découverte et clinique
• Compréhension renforcée du lien entre recherche précoce et résultats cliniques
• Justification scientifique plus robuste des décisions de développement

Modèle 4 : soutenir la décision scientifique et clinique

Lorsque les preuves sont connectées, la gestion des connaissances devient un véritable outil d’aide à la décision.

Les équipes peuvent poser des questions complexes et obtenir des réponses contextualisées, ancrées dans des sources validées. Au lieu d’assembler manuellement l’information, les experts se concentrent sur l’interprétation et le jugement.

Ce modèle renforce la confiance dans les décisions tout en maintenant traçabilité et explicabilité.

Impacts principaux

• Décisions plus rapides et plus sûres
• Moins de dépendance aux synthèses manuelles
• Lien clair entre décisions et preuves utilisées

Modèle 5 : activer l’intelligence scientifique et concurrentielle

Les connaissances unifiées soutiennent également des cas d’usage d’intelligence plus larges.

En combinant recherche interne, données cliniques, littérature externe, brevets et signaux concurrentiels, les organisations peuvent surveiller les paysages scientifiques, identifier des tendances émergentes et détecter des zones encore inexplorées.

Ce modèle est particulièrement utile pour l’identification de cibles, la stratégie de portefeuille et la détection précoce des risques.

Impacts principaux

• Meilleure visibilité sur les environnements scientifiques et concurrentiels
• Identification plus précoce des opportunités et des risques
• Décisions stratégiques mieux informées

Modèle 6 : produire des connaissances et des preuves prêtes pour la conformité

Le modèle le plus avancé met l’accent sur la confiance et la conformité.

Les connaissances ne sont plus seulement accessibles, elles sont prêtes pour l’audit. Les équipes réglementaires, qualité et sécurité peuvent retrouver des ensembles de preuves complets et cohérents, avec une traçabilité totale. Le versioning, les contrôles d’accès et les journaux d’audit sont intégrés aux workflows quotidiens.

À ce stade, la conformité devient un processus reproductible, et non un effort de dernière minute.

Impacts principaux

• Préparation réglementaire et inspections plus rapides
• Réduction du risque de non-conformité
• Confiance accrue dans les preuves soumises

Comment ces modèles s’articulent entre eux

Ces six modèles sont cumulatifs. Chacun repose sur les capacités mises en place aux étapes précédentes. Les organisations qui tentent de passer directement à un support décisionnel avancé basé sur l’IA, sans connaissances unifiées et gouvernées, rencontrent souvent des difficultés à créer de la valeur.

La gestion des connaissances en sciences de la vie fonctionne lorsque les organisations progressent de manière structurée, en alignant cas d’usage et niveau de maturité.

Sinequa et la gestion des connaissances en sciences de la vie

Sinequa est une plateforme de gestion des connaissances alimentée par l’IA, conçue pour les environnements réglementés des sciences de la vie. Elle permet aux organisations pharmaceutiques et biotechnologiques d’unifier les connaissances scientifiques, cliniques et réglementaires à travers la R&D et les opérations cliniques.

En combinant recherche sémantique, traitement du langage naturel et IA générative ancrée dans les données d’entreprise, Sinequa aide les équipes à :

• connecter les connaissances issues des ELN, LIMS, CTMS, référentiels documentaires et sources externes
• retrouver des preuves scientifiques et cliniques validées avec une traçabilité complète
• réduire la duplication des recherches et des analyses
• accélérer la prise de décision tout au long du cycle de développement
• maintenir la sécurité, les contrôles d’accès et la conformité réglementaire

Sinequa fournit une couche de connaissance unifiée qui soutient la découverte, le développement clinique, la pharmacovigilance et les processus réglementaires, en transformant une information fragmentée en connaissances directement exploitables.

Le rôle de l’IA dans les six modèles d’usage

L’intelligence artificielle amplifie la valeur à chaque étape, à condition d’être ancrée dans des connaissances fiables.

La recherche sémantique améliore la découverte et la réutilisation. L’IA générative soutient la synthèse et l’aide à la décision. Les analyses avancées permettent la détection de tendances et de signaux faibles. Dans tous les cas, la gouvernance et la traçabilité restent indispensables.

Des plateformes comme Sinequa rendent ces modèles opérationnels en combinant recherche sémantique et IA générative au-dessus d’une connaissance d’entreprise unifiée, sans compromis sur la conformité.

Comment prioriser les bons modèles d’usage

La plupart des organisations ont intérêt à commencer par les modèles offrant un impact immédiat, comme la recherche et la réutilisation, avant d’évoluer vers l’aide à la décision et l’intelligence avancée. Le bon point de départ dépend des irritants actuels, de la maturité des données et des priorités métiers.

Le succès ne se mesure pas au nombre de systèmes connectés, mais au temps gagné, aux connaissances réutilisées et à la qualité des décisions prises.

FAQ

01

Quels sont les modèles d’usage des données scientifiques ?

Ce sont des façons concrètes d’utiliser des connaissances scientifiques, cliniques et réglementaires unifiées pour améliorer la découverte, la prise de décision et la conformité.

02

Faut-il mettre en œuvre les six modèles simultanément ?

Non. La majorité des organisations progressent par étapes, en commençant par l’accès et la réutilisation avant d’aborder des modèles plus avancés.

03

En quoi ces modèles soutiennent-ils le développement du médicament ?

Ils réduisent les duplications, renforcent la continuité des preuves, améliorent la confiance dans les décisions et accélèrent les délais de développement.

04

Quel est le rôle de l’IA dans ces modèles ?

L’IA améliore la découverte, la synthèse et la génération d’insights, à condition d’être fondée sur des connaissances fiables et gouvernées.

Dans le prochain article de cette série, nous verrons pourquoi les agents IA en sciences de la vie nécessitent une base de connaissance centralisée et gouvernée pour fonctionner de manière sûre et efficace dans des environnements réglementés.