L’intelligence artificielle acquiert une grande importance dans le secteur pharmaceutique catalan dans des domaines aussi divers que la R&D, le processus de fabrication, la distribution ou la commercialisation des produits. Cela a entraîné les entreprises à réclamer de nouveaux profils professionnels tels que des scientifiques des données en santé, des ingénieurs biomédicaux ou des bioinformaticiens, entre autres.

Selon Isabel Echevarría, Directrice Associée Life Science & Chemical de Catenon «  rien que la province de Barcelone, comme le reconnaît Farmaindustria, héberge 46% des usines de toute l’Espagne, employant près de 16 000 travailleurs dans le secteur et fabriquant 60% des produits pharmaceutiques. Un écosystème vraiment important avec des universités, des centres de recherche, des hôpitaux, des entreprises nationales et internationales, des fonds,

des start-ups qui constituent le principal hub et cluster pharmaceutique de l’industrie. Le système de santé catalan travaille déjà ardemment pour développer et mettre en œuvre des solutions IA afin de prédire et éviter les problèmes de santé. Il a même créé le Centre d’Intelligence Artificielle en Médicaments (CIAM) qui vise à créer une solution basée sur l’Intelligence Artificielle pour fournir à la population des informations validées et fiables sur les médicaments, ainsi qu’à résoudre les éventuels doutes sur les traitements pharmaceutiques. Tout cela entraîne une forte demande et une recherche de professionnels dans ce domaine à l’échelle mondiale, des profils rares dans un secteur endogamique, ce qui nécessite la recherche de talents dans d’autres secteurs ou pays. »

Applications de l’IA

Parmi les contributions de l’IA dans le domaine de la R&D du secteur en Catalogne, on distingue la découverte et le développement de nouveaux médicaments par l’analyse de grands ensembles de données et de modèles moléculaires ; l’amélioration des diagnostics et traitements personnalisés à partir de l’analyse des données des patients et des tests ; l’optimisation des essais cliniques, en accélérant le processus de recrutement des patients et en réduisant les essais potentiellement infructueux ; l’amélioration de l’adhérence et du dosage des médicaments, en prévoyant l’absorption de nouveaux composés et en surveillant l’utilisation des médicaments ; le repositionnement des médicaments, en identifiant leur usage dans d’autres pathologies ; et le développement de remèdes pour des maladies complexes et le traitement de maladies rares par l’analyse de grandes quantités de données.

Dans le processus de fabrication, l’IA améliore la qualité des médicaments pendant la fabrication grâce à l’utilisation de caméras et d’algorithmes cognitifs basés sur le Deep Learning ; elle améliore la sécurité des travailleurs grâce à la détection des risques avec la vision par ordinateur ; et optimise les opérations industrielles et réduit les pertes en combinant l’IA et la vision par ordinateur.

Enfin, dans le domaine de la distribution et de la commercialisation, elle optimise la chaîne d’approvisionnement grâce à des prédictions intelligentes de la demande et améliore l’efficacité de la production ; elle permet de détecter les fraudes associées aux médicaments en analysant les modèles d’achat et d’approvisionnement ; elle améliore la gestion de la communication avec des assistants virtuels et à travers de nouveaux canaux comme WhatsApp Business.

« Chez Catenon- souligne Echevarria – nous travaillons dans le monde entier depuis les 100 pays où nous opérons pour trouver les meilleurs profils pour le marché pharmaceutique de Catalogne. Nous employons principalement un modèle personnalisé pour le client et pour le candidat, qui s’appuie sur des technologies comme le Big Data, mais aussi l’IA et l’automatisation des processus, pour identifier le professionnel approprié n’importe où dans le monde en un temps record. Nous sommes capables de le faire grâce à ce que nous travaillons avec une méthodologie propre et que nous comprenons la recherche de talents de manière technologique depuis l’année 2000. »

Nouveaux profils professionnels

Ce scénario catalan nouveau et dynamique conduit à une recherche internationale de profils à haute connaissance. Et parmi les professionnels demandés, on retrouve :

• Scientifiques des Données en Santé : Leur rôle est d’analyser de grands ensembles de données pour identifier des motifs, des tendances et des relations qui peuvent être utiles dans la découverte de médicaments, la personnalisation des traitements et l’amélioration des résultats cliniques. Parmi leurs compétences, se distinguent les connaissances en science des données, en statistique, en apprentissage automatique et en programmation.
• Ingenieurs Biomédicaux : Ils développent et maintiennent des systèmes technologiques pour le suivi des patients, la gestion des données d’essais cliniques et la mise en œuvre de technologies de santé basées sur l’IA. Ce profil exige des connaissances en génie biomédical, en informatique et en programmation.
• Bioinformaticiens : Ils appliquent des outils informatiques pour analyser des données biologiques et génomiques, contribuant à la découverte de biomarqueurs et au développement de thérapies personnalisées. Il faut de l’expérience en bioinformatique, en génomique et en analyse de données biologiques.
• Experts en Régulation et Éthique de l’IA : Ils veillent à ce que les applications de l’IA respectent les réglementations et les standards éthiques dans le développement des médicaments et la prestation des services de santé. Ils doivent posséder des connaissances en règlementations pharmaceutiques, en éthique et en conformité réglementaire.
• Développeurs de Logiciels en Santé : Leur tâche est de créer des applications et des plateformes pour la gestion des données cliniques, la télémédecine et d’autres solutions basées sur les technologies de l’information. Ils doivent être spécialistes en développement de logiciels, connaître la sécurité de l’information et la conception d’interfaces utilisateur.
• Spécialistes en Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique : Ils appliquent des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser des données médicales, améliorer l’efficacité des processus et développer des modèles prédictifs. Il faut des connaissances et de l’expérience en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en programmation.