Du domaine clinique au domaine commercial : relier les données tout au long du cycle de vie des produits pharmaceutiques

Depuis plus d'une décennie, les laboratoires pharmaceutiques investissent massivement dans les données. Les plateformes d'essais cliniques, les ensembles de données issues de l'expérience réelle, les systèmes de veille commerciale, les programmes d'accompagnement des patients, les plateformes CRM et les outils d'analyse sont tous devenus des éléments essentiels de l'entreprise pharmaceutique moderne.

Pourtant, malgré ces investissements, de nombreuses entreprises ont encore du mal à répondre à certaines des questions stratégiques les plus importantes auxquelles est confrontée une équipe produit.

Comment les résultats observés chez les patients dans la pratique clinique se comparent-ils à ceux observés lors des essais cliniques ? Quelles sont les dynamiques de marché qui favorisent l'adoption d'un traitement dans une zone géographique plutôt que dans une autre ? Quels sont les facteurs qui influencent le plus la persévérance des patients, l'engagement des médecins ou le succès d'un médicament dans le formulaire de remboursement au fil du temps ?

Le problème réside rarement dans un manque d'informations. Dans la plupart des cas, les données nécessaires existent déjà quelque part au sein de l'entreprise. Le problème, c'est qu'elles sont dispersées dans différents systèmes, gérées par différents services, organisées selon des normes différentes et souvent analysées indépendamment les unes des autres.

L'industrie pharmaceutique est désormais particulièrement performante en matière de production de données, mais leur mise en relation reste un travail en cours.  

Ce défi est particulièrement visible à la croisée des données cliniques, commerciales et issues du monde réel. Chaque domaine apporte à lui seul des informations précieuses, mais les meilleures opportunités émergent souvent lorsqu’on les examine conjointement. Les données cliniques expliquent l’efficacité et la sécurité. Les données commerciales offrent un aperçu des performances sur le marché et du comportement des médecins. Les données issues du monde réel révèlent les performances des traitements en dehors des environnements d’essais contrôlés. Lorsque ces ensembles de données restent isolés, les organisations ne disposent que d’une vision partielle des traitements, des patients et des marchés qu’elles desservent.

Les conséquences vont bien au-delà des simples inefficacités en matière de reporting. Les analystes consacrent un temps considérable à rechercher, recouper et valider les informations avant de pouvoir entamer une analyse pertinente. Il arrive fréquemment que les équipes parviennent à des conclusions divergentes, car elles s'appuient sur des sources de données différentes. L'élaboration d'informations stratégiques précieuses prend des semaines, alors que les dirigeants ont besoin de réponses en quelques jours. À mesure que les portefeuilles de produits s'étoffent et que la pression concurrentielle s'intensifie, ces retards peuvent avoir des répercussions commerciales significatives.

Ce qui rend ce problème particulièrement complexe, c'est qu'il ne peut pas être résolu simplement en achetant une autre plateforme d'analyse. De nombreuses organisations disposent déjà d'outils sophistiqués de reporting et de visualisation. L'obstacle ne réside pas dans l'analyse elle-même, mais dans la mise en place d'une infrastructure permettant aux informations de circuler de manière cohérente entre les différents services et d'être comprises dans le même contexte.

Historiquement, les entreprises pharmaceutiques ont toujours fonctionné selon un modèle de « silos » hautement spécialisés. Le développement clinique, les affaires médicales, les opérations commerciales, l’accès au marché et les services aux patients ont souvent évolué en s’appuyant sur des technologies, des modèles de gouvernance et des structures hiérarchiques distincts. Ces choix se justifiaient à l’époque où chaque fonction se concentrait principalement sur ses propres objectifs. Aujourd’hui, cependant, les équipes de direction doivent de plus en plus être en mesure de comprendre ce qui se passe tout au long du cycle de vie d’un produit.

Une stratégie de lancement fondée uniquement sur des données commerciales risque de passer à côté d'informations essentielles issues des résultats observés dans la pratique. Les équipes cliniques chargées d'évaluer les futurs protocoles d'essais cliniques ont tout intérêt à comprendre les schémas d'adoption des traitements et le comportement des patients après l'autorisation de mise sur le marché. Les services des affaires médicales doivent disposer d'une vue d'ensemble des signaux tant scientifiques que commerciaux afin d'identifier les opportunités émergentes et les sujets de préoccupation. Aucune de ces questions ne peut trouver de réponse efficace tant que les données restent fragmentées.

C'est pourquoi l'intégration des données est devenue une priorité stratégique pour de nombreuses entreprises pharmaceutiques. L'objectif n'est pas simplement de créer des bases de données plus volumineuses ou de regrouper l'ensemble des ensembles de données dans un référentiel unique. Il s'agit plutôt de mettre en place un cadre permettant de relier, de gérer et d'analyser les informations de manière cohérente, quelle que soit leur provenance.

Les organisations qui ont réalisé des progrès dans ce domaine ont tendance à mettre l'accent sur une combinaison d'architecture, de gouvernance et d'alignement métier. Elles investissent dans des définitions communes, des normes de métadonnées et des processus de qualité des données. Elles créent des vues partagées sur des entités clés telles que les produits, les professionnels de santé, les patients et les marchés. Surtout, elles abordent l'intégration comme une capacité métier plutôt que comme un projet informatique.

Ce moment est d’autant plus crucial que les organisations recourent de plus en plus à l’intelligence artificielle et à l’analyse avancée. L’IA repose sur l’hypothèse selon laquelle les données peuvent être facilement identifiées, jugées fiables et combinées d’un système à l’autre. Dans la pratique, cependant, la fragmentation des environnements de données constitue souvent le principal obstacle à la mise à l’échelle de ces initiatives. L’efficacité de l’analyse et de l’IA est en fin de compte limitée par la qualité et l’accessibilité des données sous-jacentes.

À mesure que l'industrie pharmaceutique continue d'évoluer, la capacité à relier les informations cliniques, commerciales et issues du monde réel deviendra de plus en plus importante. Les organisations qui réussiront seront capables de dégager des enseignements plus rapidement, d'évaluer les opportunités plus efficacement et de prendre des décisions avec davantage d'assurance. Celles qui n'y parviendront pas risquent de se retrouver face à une abondance de données, mais avec une capacité limitée à les transformer en valeur commerciale.

Le débat sur l'innovation pharmaceutique porte souvent sur les nouveaux traitements, les technologies émergentes et les progrès en matière d'analyse. Le travail, moins visible, qui consiste à garantir la circulation de l'information au sein de l'entreprise revêt toutefois une importance tout aussi grande. En effet, dans un secteur fondé sur les données probantes, l'un des principaux avantages concurrentiels ne réside plus dans l'accès aux données en soi, mais dans la capacité à les rassembler pour en tirer une vision cohérente permettant de prendre de meilleures décisions, du développement clinique jusqu'à la commercialisation.

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