IA dans la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique : amélioration de la logistique et de la gestion des stocks

À mesure que l'industrie pharmaceutique devient de plus en plus saturée, le besoin de solutions innovantes se fait de plus en plus pressant. L'intelligence artificielle (IA) est apparue comme une solution prometteuse à de nombreux problèmes. Qu'il s'agisse d'identifier des candidats-médicaments et d'optimiser les procédés de fabrication, ou de simplifier la documentation et les dossiers réglementaires, l'IA a montré des applications particulièrement prometteuses dans tous les domaines de l'industrie pharmaceutique — y compris la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique.

Chaîne d'approvisionnement assistée par l'IA la gestion a plusieurs avantages : Elle peut améliorer la logistique, la prévision de la demande, la gestion des stocks, la visibilité de la chaîne d'approvisionnement et le contrôle qualité. Elle peut aussi accélérer la distribution des produits et diminuer les coûts. En somme, l'IA dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques semble être une solution dont la plupart des entreprises pharmaceutiques ont besoin. Mais comment exactement l'IA peut-elle permettre autant d'avantages ? Comment l'IA peut-elle être mise en œuvre pour améliorer la logistique ?

Le rôle de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques

Améliorer la prévision de la demande et la gestion des stocks

Les modèles d'IA peuvent analyser les données historiques et les tendances saisonnières pour prédire la demande pour les trimestres à venir. Ces prévisions peuvent être utilisées pour optimiser les niveaux de stock dans tous les centres de distribution afin d'éviter les ruptures de stock ou les pertes de produits. De plus, ces prévisions peuvent également servir à définir des objectifs ou des calendriers de production, réduisant les déchets et les temps de stockage.

Accroître la visibilité et la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement

La chaîne d'approvisionnement pharmaceutique est un réseau complexe de partenaires, de vendeurs, de fournisseurs et de distributeurs. Les systèmes de suivi alimentés par l'IA et les technologies de suivi appropriées peuvent être intégrés à la chaîne d'approvisionnement pour surveiller le mouvement des matières premières et des médicaments. De tels systèmes peuvent également améliorer la transparence de la chaîne d'approvisionnement, réduire les risques d'ajout de contrefaçons et renforcer la confiance entre tous les partenaires.

Améliorer la logistique et la distribution

Les modèles d'IA et l'analytique prédictive peuvent également améliorer la logistique et la distribution des produits en optimisant les itinéraires et les plannings de livraison. De telles mises en œuvre réduiront les coûts et les retards de transport et garantiront la livraison des matériaux dans les délais. Les technologies alimentées par l'Internet des objets (IoT) peuvent améliorer la logistique de la chaîne du froid en permettant la surveillance continue des conditions environnementales pendant le transport et le stockage, ce qui permettra à l'entreprise de garantir l'intégrité des médicaments sensibles à l'environnement.

Atténuation des perturbations

Des changements inattendus tels que des retards de fournisseurs, des pénuries de matières premières, voire des fermetures de routes peuvent perturber l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement. Les outils d'analytique prédictive alimentés par l'IA peuvent être utilisés pour identifier les risques potentiels et développer des solutions alternatives. Par exemple, si un fournisseur est en rupture d'une matière première particulière, les modèles d'IA peuvent identifier des fournisseurs potentiels susceptibles de la fournir. Les modèles d'IA peuvent également simuler des scénarios de perturbation et élaborer des plans de contingence, améliorant ainsi la résilience de la chaîne d'approvisionnement et réduisant les temps d'arrêt opérationnels et les risques.

Prévention de la fraude

Des systèmes d'authentification alimentés par l'IA peuvent être intégrés pour prévenir la fraude. Des algorithmes d'IA tels que blockchain peuvent vérifier les numéros de série ou les détails de l'emballage à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement. Ainsi, si des médicaments contrefaits sont identifiés ultérieurement dans la chaîne d'approvisionnement, ils peuvent être facilement retracés jusqu'à la source. Ces systèmes peuvent surveiller la chaîne d'approvisionnement afin de détecter des irrégularités et des écarts non autorisés, qui peuvent être contrôlés pour s'assurer qu'aucune tentative de fraude n'a eu lieu.

Ce ne sont que cinq cas d'IA d'utilisation dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques. À mesure que de plus en plus d'entreprises comprennent les avantages des chaînes d'approvisionnement alimentées par l'IA, elles trouveront forcément de nouveaux cas d'utilisation qui leur profiteront ainsi qu'à l'ensemble du secteur.

Technologies d'IA dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques

Diverses technologies d'IA ont déjà été développées et mises en œuvre dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques, et elles montrent leur potentiel. Voici quelques outils alimentés par l'IA couramment mis en œuvre par les entreprises pharmaceutiques dans leurs chaînes d'approvisionnement :

Logiciel SAP Integrated Business Planning

Le logiciel SAP Integrated Business Planning est une solution cloud permettant aux utilisateurs d'accomplir diverses tâches. Il permettra à l'utilisateur de prévoir la demande, de collaborer sur les processus de planification et d'effectuer une planification d'approvisionnement multiniveau à l'aide d'algorithmes alimentés par l'IA. Ses fonctionnalités clés incluent :

• Prévision et gestion de la demande (planification de la demande, détection avancée de la demande et analyse des séries temporelles)
• Planification de la réponse et de l'approvisionnement (planification multiniveau, planification approximative)
• Planification des ventes et des opérations (simulation et comparaison de scénarios, planification en temps réel et surveillance des performances)
• Planification et optimisation des stocks (optimisation des stocks, gestion des erreurs de prévision et analytique intégrée)

Kinaxis Maestro

Kinaxis Maestro (anciennement RapidResponse) est une plateforme d'orchestration de la chaîne d'approvisionnement propulsée par l'IA qui facilite la prise de décision intelligente. Elle offre une vue numérique de la chaîne d'approvisionnement afin de maintenir tous les acteurs synchronisés. Maestro dispose d'outils prédictifs capables d'exécuter des scénarios, de créer des jumeaux numériques et de capturer des données historiques pour la prise de décision. Elle possède les fonctionnalités suivantes :

• Intelligence décisionnelle : En utilisant les données disponibles et les analyses précédentes, Maestro fournit des recommandations pilotées par des indicateurs clés de performance (KPI) pour la prise de décision.
• Exécution de scénarios : Ceux-ci peuvent déterminer l'effet d'un changement sur la chaîne d'approvisionnement de l'entreprise, ce qui permettra de minimiser les risques avant de mettre en œuvre tout changement.
• Automatisation : Elle automatise les tâches, améliorant la réactivité et l'efficacité de l'entreprise.

Blue Yonder Enterprise Supply Chain Platform

Des acteurs pharmaceutiques bien connus comme Bayer utilisent la Blue Yonder Enterprise Supply Chain Platform. La plateforme vise à accroître la visibilité à travers la chaîne d'approvisionnement et fournit des solutions d'IA et d'apprentissage automatique pour la planification et l'exécution. Elle peut être utilisée pour diverses applications :

• Elle peut être utilisée pour gérer la logistique de la chaîne du froid.
• Elle peut être utilisée pour l'optimisation des livraisons, comme l'optimisation des itinéraires et des calendriers de livraison.

Qui est déjà présent ?

Plusieurs entreprises ont déjà adopté l'IA dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques. Voici deux géants pharmaceutiques qui sont déjà entrés sur le terrain :

• Novo Nordisk a mis en place des modèles de prévision de la demande alimentés par l'IA pour améliorer sa chaîne d'approvisionnement. Cette mise en œuvre a entraîné une réduction de 50 % des erreurs de prévision et une économie estimée à 20 millions de dollars par an.
• AstraZeneca utilise l'IA et des modèles de ML pour optimiser sa gestion des stocks. Ils peuvent prévoir les variations de la demande et les niveaux de stock, ce qui a réduit leurs coûts de stockage de 40 %.

Qu'est-ce qui freine les autres ? Défis rencontrés par l'IA dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques

Malheureusement, mettre en œuvre l'IA dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques n'est pas très simple. Les entreprises pharmaceutiques doivent surmonter des obstacles pour déployer des outils de chaîne d'approvisionnement propulsés par l'IA afin d'améliorer la logistique. Parmi les défis les plus importants figurent :

Problèmes liés aux données

L'absence de données historiques et complètes limite l'efficacité des modèles. De plus, les données proviennent généralement de multiples parties prenantes et sont de natures différentes, ce qui rend la création d'un pipeline de données unifié difficile et coûteuse.

Contraintes financières

Le développement et le déploiement d'algorithmes d'IA sont coûteux, et les entreprises pharmaceutiques de petite et moyenne taille peuvent ne pas disposer des ressources nécessaires pour mettre en œuvre des systèmes avancés. De plus, les systèmes d'IA nécessitent une surveillance et des mises à jour continues, ce qui augmente les coûts opérationnels.

Enjeux éthiques et réglementaires

Les entreprises pharmaceutiques doivent surmonter diverses préoccupations lors du traitement des données, telles que les questions de confidentialité des données et les risques de cybersécurité. Elles doivent également veiller à ce que leurs pratiques en matière de données soient conformes aux directives réglementaires.

Conclusion

L'IA trouve progressivement des applications prometteuses dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques. De nombreuses entreprises de premier plan, telles que Novo Nordisk et AstraZeneca, ont déjà mis en œuvre des outils et des solutions d'IA pour simplifier la gestion de la chaîne d'approvisionnement, et beaucoup d'autres explorent la même voie. Cependant, le déploiement de l'IA reste confronté à trois défis majeurs que les entreprises doivent résoudre individuellement pour déployer leurs modèles d'IA. Il s'agit des contraintes financières, des enjeux réglementaires et éthiques, et des problèmes liés aux données. Heureusement, il existe un fort incitatif à résoudre ces problèmes : la gestion de la chaîne d'approvisionnement propulsée par l'IA peut réduire considérablement les coûts et augmenter les bénéfices en améliorant la logistique. Ainsi, dans un avenir proche, nous pourrions voir de nombreuses entreprises pharmaceutiques mettre en œuvre l'IA.

FAQ

1. Quels sont les avantages de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement pharmaceutiques ?

L'IA peut améliorer la logistique, les prévisions de la demande, la gestion des stocks et la visibilité de la chaîne d'approvisionnement, permettant aux entreprises pharmaceutiques de suivre leurs produits tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

2. L’IA peut-elle être utilisée pour prévenir l’infiltration de médicaments contrefaits ?

Les technologies basées sur l’IA peuvent être utilisées pour prévenir l’infiltration de médicaments contrefaits. Dans le cas d’échanges, les algorithmes d’IA peuvent suivre d’éventuelles déviations afin d’identifier le point d’infiltration.

3. Pourquoi toutes les entreprises pharmaceutiques ne peuvent-elles pas mettre en œuvre des solutions d’IA ?

La mise en œuvre de l’IA dans les entreprises pharmaceutiques est complexe en raison d’exigences réglementaires strictes, de préoccupations concernant la qualité et la sécurité des données, et de contraintes financières.