Sanofi se veut « powered by AI », alimenté par l’IA. Cela signifie-t-il que l’intelligence artificielle est au cœur de la transformation digitale de l’entreprise ?
Le terme de transformation digitale est utilisé depuis longtemps. Moi qui travaille dans ce domaine, je ne sais pas trop ce que cela veut dire. Souvent, on appelle transformation digitale la simple digitalisation des process existants. Pour moi, cependant, une véritable transformation digitale implique un changement profond de la façon de travailler. Et c’est là que l’intelligence artificielle est puissante. Car vouloir utiliser l’IA force à repenser beaucoup de choses dans les pratiques et les process. Par exemple pour optimiser le rendement de production de certains médicaments compliqués à fabriquer, comme les biologiques. Avec des modèles d’IA capables de prédire le rendement, les patrons d’usine et leurs équipes disposent d’outils pour faire des hypothèses en temps réel et donc travailler à optimiser le rendement d’une façon nouvelle. Donc, pour vous répondre, on met l’IA au cœur de notre transformation en la déployant partout dans nos activités.
Vous avez lancé trois accélérateurs digitaux. Quel rôle jouent-ils dans cette transformation ?
Ils ont un double objectif. D’une part, ils visent à accélérer la transformation de Sanofi voulue par notre directeur général, Paul Hudson, dont l’ambition est d’en faire la première entreprise pharmaceutique à intégrer l’intelligence artificielle à grande échelle. Cette notion de grande échelle est importante. Parce que les petits projets d’IA, on en trouve à la pelle dans les entreprises. Il y a des wagons de « proof of concept ». Pour moi, ces POC sont des jouets. Cela fait des trucs sympas qui ne vont jamais en production. Ce n’est pas notre philosophie. Il n’y a pas de POC dans mes équipes. Ce que nous faisons, ce sont des « minimum viable products » [la version élémentaire d’un produit pour obtenir des retours d’utilisateurs, ndlr].
L’autre grand objectif de ces accélérateurs, c’est d’aller plus vite pour les patients. C’est-à-dire d’accélérer leur accès à l’innovation thérapeutique. Il faut dix à douze ans pour développer un nouveau médicament et le mettre sur le marché. Et parfois plus encore si c’est en oncologie ou pour une maladie rare. C’est très long. Ce n’est pas normal que, dans une société où les choses vont beaucoup plus vite, on n’ait pas réussi à comprimer ce temps. Certes, la découverte puis l’évaluation d’un médicament sont complexes, mais il y a sûrement de la place pour des optimisations.
Come SITTLER Nous sommes ici, avenue de la Grande-Armée à Paris, dans votre premier accélérateur digital, dédié à l’expérience patient. Quelle est sa spécificité ?
Pour ce premier accélérateur digital, on s’est concentré sur la réduction du temps d’accès d’un patient au traitement dont il a besoin. Dans le cas de maladies rares, l’errance médicale est en moyenne de dix ans. C’est-à-dire que, pendant dix ans, vous souffrez et vous errez de médecin en médecin en étant parfois mal diagnostiqué. Il faut comprendre qu’un médecin va peut-être ne voir qu’une fois dans sa vie professionnelle une maladie rare. C’est donc très difficile pour lui de faire le bon diagnostic, d’autant plus que les symptômes peuvent être assez communs. On a donc développé des outils pour guider les professionnels de santé et les patients vers le bon traitement. Il y a environ 150 personnes qui travaillent dans cet accélérateur. Ce qui est assez unique, c’est que nous n’avons pas voulu faire une de ces digital factories que tout le monde créait il y a dix ans et qui réunissaient des équipes du digital pour développer plus vite. Nous avons conçu un espace commun à des personnes aux profils très variés : des gens de la tech, des spécialistes de l’IA, des gens du business, des chercheurs, des commerciaux, des professionnels de santé...
Vouloir utiliser l’IA force à repenser beaucoup de choses dans les pratiques et les process
En mai, vous avez lancé un troisième accélérateur, dédié à la production. Sur quoi travaille-t-il ?
Nous avons installé cet accélérateur digital pour la partie manufacturing and supply, à Lyon, près de nos usines les plus importantes et les plus modernes. Son objectif premier est de gagner un an sur le délai de mise à disposition d’un nouveau médicament, en accélérant son industrialisation. Un médicament qui arrive sur le marché a deux vies. La première correspond à l’essai clinique, pour lequel il faut le fournir aux participants. Il ne s’agit pas de gros volumes et le médicament est alors fabriqué dans des laboratoires, selon ce que l’on appelle une recette. Pour la seconde vie du médicament, quand il est commercialisé, ce sont des milliers, voire des millions, de doses qui doivent être fabriquées industriellement. Il faut donc transférer la recette de l’essai clinique vers une nouvelle recette. Beaucoup de choses peuvent changer, comme la formulation ou le caractère injectable ou non du médicament. Ce processus, que l’on nomme transfert de technologie, prend beaucoup de temps. On veut économiser un an dessus. Vous imaginez bien que ce ne sera pas possible en se contentant de le digitaliser et de mettre deux ou trois outils digitaux. Il s’agit de partir d’une page blanche pour transformer radicalement ce processus.
Comment favorisez-vous la diffusion des innovations issues des accélérateurs dans toute l’entreprise ?
Ces accélérateurs doivent être isolés pour les protéger : il ne faut pas que la machine qu’est Sanofi leur complique la tâche et les ralentisse. Mais, par ailleurs, il faut s’assurer que ce qui y est fait soit visible de l’extérieur pour contaminer positivement le reste de l’entreprise. C’est aussi le fonctionnement même de l’accélérateur qui produit cette contamination : un accélérateur n’est pas un fournisseur pour le reste de l’entreprise, c’est un co-créateur d’innovation. Lorsqu’on développe une solution, on le fait avec des personnes du métier. Ils ont l’obligation de co-investir en mettant des ressources humaines, au moins 50 % de l’équipe qui développe la solution. On a ces trois concepts : « co-invest », « co-innovate » et « co-own », c’est-à-dire que la solution leur appartient autant qu’à l’accélérateur. Ce qui est intéressant, c’est que ces personnes, quand elles repartent à leur poste, vont emporter avec elles des innovations et de nouvelles façons de travailler et les diffuser ainsi ailleurs au sein de Sanofi.
L’une de ces innovations, c’est le « target discovery engine ». Qu’est-ce que c’est ?
Il s’agit d’un outil qui aide nos chercheurs à identifier des cibles, une protéine par exemple, sur lesquelles on cherchera à agir pour traiter une maladie donnée. C’est une étape majeure dans la compréhension de la maladie et le développement d’un médicament. Cet outil d’IA est nourri par nos données et des publications scientifiques. Le chercheur dialogue avec lui pour lui faire trouver une cible. Ce produit a déjà permis d’en identifier sept. Il va être déployé dans un nombre croissant de laboratoires qui nous donneront du feedback pour l’améliorer. On a cette obsession de l’amélioration incrémentale de la valeur du produit. Ce sont les accélérateurs qui continuent à travailler dessus car ils sont propriétaires de ce qu’ils ont développé. Pour moi, c’est important de responsabiliser ceux qui créent un produit. Ils en sont responsables pour toute sa durée de vie. Cela évite des problèmes de qualité car si c’est vous que l’on risque d’appeler le week-end ou la nuit en cas de problème, vous avez tendance à vous assurer de son bon fonctionnement.
Come SITTLER Quels sont les autres domaines sur lesquels travaille l’accélérateur digital dédié à la R&D ?
Notre accélérateur travaille beaucoup sur les essais cliniques, avec l’objectif de gagner du temps sur cette phase très chronophage. On cherche par exemple à utiliser l’IA pour pousser au maximum les simulations numériques de l’effet d’un candidat médicament. On aimerait que ces simulations nous donnent le maximum de garanties possibles sur l’efficacité et la non-toxicité du traitement testé, de sorte que lorsqu’on lance le dernier essai clinique, celui de phase 3, on puisse être quasi certain que ce sera un succès. On cherche aussi à avoir le pool de participants à cet essai clinique qui soit le plus petit possible tout en restant statistiquement précis. C’est très difficile, notamment parce que l’on veut que ce pool soit représentatif de la diversité des populations. On pense que l’IA peut nous aider. De même, on aimerait réduire la taille du bras placebo de l’essai, pour limiter le nombre de patients qui n’ont pas la chance d’être traités par le médicament testé.
Les rapports qui présentent les résultats des essais cliniques sont complexes et peuvent prendre des mois. On aimerait que l’IA nous aide à les créer en quelques semaines
Enfin, l’accélérateur travaille aussi sur des solutions de soumission de documents. À la fin de l’essai clinique, si c’est un succès, il faut présenter les résultats aux autorités réglementaires. Ce sont des rapports complexes, qui peuvent dépasser 400 pages et prendre des mois pour être réalisés. On aimerait que l’IA nous aide à créer ces rapports à partir des données de l’essai clinique pour que cela ne prenne que quelques semaines.
Accélérer les essais cliniques, c’est aussi l’objectif de votre partenariat avec OpenAI et Formation Bio...
C’est un partenariat tripartite où OpenAI apporte son modèle de langage, Sanofi sa connaissance des maladies et des patients, et Formation Bio sa compétence en recrutement de patients pour les essais cliniques. Ensemble, nous avons mis au point un produit qui s’appelle Muse et qui est une sorte de ChatGPT qui comprend bien certaines maladies. Muse peut ainsi envoyer des messages aux professionnels de santé et aux patients qui sont plus pertinents, donc plus efficaces pour le recrutement des essais cliniques. En ce moment, on utilise cette IA pour recruter dans le monde entier des patients pour un traitement de la sclérose en plaques.
Comment évaluez-vous l’acculturation à l’IA des employés de Sanofi ?
Les Sanofiens ont vraiment pris le pli de l’IA. On peut le voir à travers l’adoption de deux outils. Le premier est une application appelée Plai. Elle a été lancée en interne, il y a quatre ans, pour regarder les ventes de produits et faire des prévisions. Depuis, son périmètre a été élargi à toutes les activités de Sanofi, de la recherche à la fabrication et l’approvisionnement. L’application permet d’accéder à toutes les données disponibles de l’entreprise et de faire des scénarios prédictifs sur mesure. Près de 25 000 personnes l’utilisent aujourd’hui, sur les 83 000 employés de Sanofi. L’autre outil s’appelle Concierge. Il a été développé avec Anthropic [un concurrent d’OpenAI, ndlr] il y a un an environ. C’est une sorte de ChatGPT interne qui a appris l’organisation de l’entreprise et tous ses process. Elle peut être interrogée par exemple sur la politique voyages ou les règles à suivre quand on rencontre un professionnel de santé. Son adoption est remarquable : 60 000 personnes l’utilisent. Elle est devenue l’IA de l’entreprise.
[Allumette]
Entré chez Sanofi il y a un peu plus de cinq ans en tant que responsable global des produits digitaux, Emmanuel Frenehard est, depuis deux ans, le directeur du digital de ce groupe que son patron veut transformer par l’adoption à grande échelle de l’intelligence artificielle. Diplômé de l’European Business School et titulaire d’un master de l’Institut supérieur de gestion, il s’est tourné vers les technologies de l’information chez Arthur Andersen avant d’intégrer Walt Disney International où il a occupé des postes de direction technologique pendant près de dix-sept ans. Après un passage de trois ans dans la start-up Iflix, sorte de Netflix de l’Asie du Sud-Est, Emmanuel Frenehard compare aujourd’hui son rôle à celui d’une allumette : « J’allume le plus de petits feux possibles dans l’entreprise. Certains ont déjà bien pris », se félicite-t-il, étant par ailleurs « fier des Sanofiens qui ont largement adopté l’intelligence artificielle ».
