Le véritable rôle de l'IA dans la compréhension du marché et des clients

L'intelligence artificielle est aujourd'hui au cœur de presque toutes les discussions dans les services de marketing pharmaceutique et d'analyse client. Selon le contexte, l'IA est soit la technologie qui permettra enfin de résoudre les problèmes d'engagement des professionnels de santé et des patients, soit celle qui rendra les équipes d'analyse client totalement superflues.

Aucune de ces deux opinions ne résiste à un examen approfondi. La réalité est que l'IA apporte déjà une réelle valeur ajoutée sur le marché pharmaceutique et dans les fonctions d'analyse client. Cependant, sa plus grande contribution ne consiste pas à se substituer au jugement des professionnels de l'analyse, mais bien à le renforcer.

Les services marketing qui considèrent l'IA comme un raccourci vers la prise de décision automatisée sont systématiquement déçus. Ceux qui la considèrent comme un outil permettant d'accélérer l'analyse, de mettre en évidence des tendances et de faciliter une meilleure prise de décision obtiennent des résultats bien plus significatifs.

Le défi de l'analyse n'a jamais été une question de données

La plupart des services marketing du secteur pharmaceutique ne manquent pas d'informations.

Les retours d'information des professionnels de santé se trouvent dans les systèmes CRM, les notes d'appel, les comptes-rendus de congrès, les registres des demandes de renseignements médicaux, les programmes d'accompagnement des patients, les études de marché, les plateformes d'engagement numériques, les données syndiquées et les outils d'écoute des réseaux sociaux. Les données relatives à l'expérience des patients constituent une dimension à part entière. Le défi n'a jamais résidé dans la collecte de ces informations.

Le défi consiste à l’analyser suffisamment rapidement pour que cela ait un impact. Même les équipes d’analyse les plus expérimentées peinent à traiter le volume considérable de données désormais disponibles. Des indications précieuses sur le sentiment des prescripteurs, la résonance des messages ou les besoins émergents des patients restent souvent cachées, car les équipes n’ont pas le temps d’examiner des milliers de transcriptions, d’identifier les thèmes récurrents ou de relier les informations provenant de différentes sources.

C'est là que l'IA commence à démontrer sa véritable valeur. Elle est capable de traiter rapidement de grands volumes d'informations structurées et non structurées, d'identifier des tendances, de mettre en évidence des anomalies et de révéler des relations qui, sans cela, passeraient inaperçues. Il est toutefois important de noter que la détection de tendances n'équivaut pas à la génération d'informations exploitables.

Cela nécessite une interprétation humaine.

Ce que l'IA fait bien

L'IA excelle dans les tâches qui requièrent rapidité, ampleur et cohérence.

Par exemple, les équipes chargées du marketing et de l'analyse de données dans le secteur pharmaceutique peuvent utiliser l'IA pour :

• Analyser simultanément des milliers de citations textuelles provenant de professionnels de santé ou de patients

• Identifier les changements de sentiment émergents concernant une marque, un domaine thérapeutique ou un concurrent

• Regrouper les commentaires similaires en thèmes communs, tous marchés et canaux confondus

• Détecter les premiers signes dans les données relatives au suivi des patients ou à leur observance thérapeutique

• Résumer des rapports d'étude de marché volumineux ou des comptes rendus de réunions de comités consultatifs

• Suivre les communications des concurrents et les lancements de produits à grande échelle

• Suivre les commentaires des leaders d'opinion (KOL) dans le cadre des congrès et des publications

• Formuler des hypothèses initiales que l'équipe chargée de l'analyse pourra approfondir

Ces activités réduisent considérablement le travail manuel nécessaire pour transformer les retours bruts en informations exploitables. Au lieu de passer des jours à coder des commentaires verbaux ouverts ou à résumer de longs dossiers de recherche, les équipes chargées de l'analyse peuvent consacrer leur temps à examiner ce que ces résultats signifient réellement pour la marque.

En ce sens, l'IA améliore la productivité tout en renforçant les capacités d'analyse. Il n'en résulte pas une diminution du nombre de professionnels de l'analyse, mais une amélioration de leur efficacité.

Ce que l'IA ne maîtrise pas bien

L'engouement suscité par l'IA occulte parfois ses limites, et ces limites ont davantage d'importance dans le secteur pharmaceutique que dans presque tous les autres secteurs.

• L'IA est capable d'identifier des corrélations sans en comprendre les liens de causalité.

• Il peut résumer les propos des médecins ou des patients sans tenir compte du contexte réglementaire ou concurrentiel qui explique pourquoi ils ont tenu ces propos.

• Il est capable de détecter un changement de sentiment sans pour autant comprendre ce que ce changement implique pour une marque soumise à des contraintes liées à l'étiquetage, à l'examen MLR ou à la dynamique des listes de médicaments remboursables.

Mais surtout, il ne peut se substituer au jugement commercial et médical. Imaginons une situation où l’engagement des professionnels de santé vis-à-vis du contenu numérique d’une marque diminue soudainement. Un système d’IA peut identifier avec précision ce déclin et mettre en évidence les contenus ou les canaux dont les performances sont insuffisantes. Il peut même proposer des explications possibles. Ce qu’il ne peut pas faire, c’est mettre ces conclusions en perspective avec une mise à jour imminente de la notice, une décision à venir concernant le formulaire de remboursement, le calendrier de lancement d’un concurrent, les contraintes réglementaires ou la stratégie de marque à long terme. Ces décisions relèvent toujours de la responsabilité des responsables du marketing, des affaires médicales et de la direction commerciale.

L'IA alimente ces décisions. Elle n'en est pas à l'origine.

La différence entre l'information et la compréhension

L'une des idées reçues les plus courantes dans le débat sur l'IA dans le secteur pharmaceutique est de croire que plus on dispose d'informations, plus on obtient automatiquement de meilleures analyses. Ce n'est pas le cas. La plupart des équipes marketing disposent déjà de plus de tableaux de bord, de rapports syndiqués et de présentations d'études de marché qu'elles ne peuvent en exploiter efficacement. Une véritable analyse ne peut émerger que lorsque l'information est replacée dans son contexte. Par exemple :

• Une baisse de la capacité des professionnels de santé à se souvenir des messages constitue une information.

• Déterminer quel canal ou quel contenu est à l'origine de cette baisse relève de l'analyse.

• Déterminer comment adapter la stratégie omnicanale et justifier ce choix dans le cadre d'une analyse MLR relève du jugement.

L'IA peut apporter une contribution significative aux deux premières étapes. La troisième étape reste fondamentalement humaine. C'est pourquoi les structures de marketing pharmaceutique les plus performantes considèrent l'IA comme un partenaire dans le processus d'analyse plutôt que comme un substitut à celui-ci. La technologie accélère la compréhension, mais ce sont les personnes qui restent responsables de l'interprétation et de l'action.

Le profil du professionnel de l'analyse prospective évolue

Certains professionnels des études de marché, de l'analyse client et de l'analyse de marque craignent que l'IA ne rende leurs fonctions obsolètes. Il est toutefois plus probable que cela entraîne une transformation plutôt qu'un remplacement. Les tâches analytiques routinières continueront à être de plus en plus automatisées. Le codage mot à mot, le suivi de la concurrence et la synthèse initiale des rapports sont de plus en plus souvent pris en charge par des systèmes intelligents.

Parallèlement, l'importance de l'esprit critique, du sens des affaires et de la capacité à prendre des décisions transversales va s'accroître. À mesure que l'IA prendra en charge une part croissante des tâches routinières, les professionnels de l'analyse passeront davantage de temps à :

• Formuler les bonnes questions relatives à la marque et à l'aspect commercial

• Évaluation des explications concurrentes concernant ce que révèlent les données

• Valider les résultats à la lumière des réalités médicales, réglementaires et en matière d'accès

• Construire des récits qui incitent les dirigeants de marque et les responsables commerciaux à agir

• Intégrer les signaux des clients dans une stratégie commerciale plus globale

• Orienter les décisions organisationnelles

En d'autres termes, les professionnels qui apportent les analyses les plus pertinentes se concentreront moins sur la préparation des données et davantage sur leur capacité de jugement.  

Pourquoi la gouvernance reste-t-elle importante ?

Il existe une autre réalité souvent négligée dans les débats sur les analyses basées sur l'IA :

La qualité des résultats dépend de la qualité des données d'entrée.

Les entreprises pharmaceutiques dont les données CRM sont fragmentées, dont les définitions des champs ne sont pas harmonisées d’une marque à l’autre ou d’une région à l’autre, et dont la traçabilité des données n’est pas claire ont souvent du mal à générer des informations fiables issues de l’IA, quelle que soit la sophistication du modèle utilisé.

Si les dossiers des professionnels de santé (PS) font l'objet de doublons d'un système à l'autre, si les données issues des programmes destinés aux patients ne sont pas recoupées avec les données commerciales, ou si la définition d'un « professionnel de santé engagé » varie d'une équipe de marque à l'autre, l'IA ne fera que traiter plus rapidement des informations erronées.

C'est pourquoi les organisations matures investissent non seulement dans des outils d'IA, mais aussi dans les fondements architecturaux qui les sous-tendent. La qualité des données, la gouvernance, les définitions métier communes et les sources d'information fiables restent des conditions préalables essentielles à une exploitation efficace des données. Les organisations qui tirent le meilleur parti de l'IA sont souvent celles qui ont passé des années à améliorer leurs fondements en matière de données avant de mettre en œuvre des analyses avancées.  

La technologie accentue les forces et les faiblesses existantes. Elle ne les élimine pas.

Une opportunité de prendre des responsabilités

Pour les responsables du marketing et de l'analyse stratégique, la question n'est pas de savoir si l'IA est capable de générer des informations sur le marché et les clients dans le secteur pharmaceutique. Elle en est déjà capable. La question la plus importante est de savoir comment l'IA et l'expertise humaine peuvent se compléter au sein d'un environnement hautement réglementé.

Les organisations doivent s’attacher à créer des environnements dans lesquels l’IA accélère la découverte, tandis que les humains apportent l’interprétation, le contexte et la responsabilité. Les dirigeants qui tireront le meilleur parti de l’IA ne seront pas ceux qui chercheront à automatiser le jugement. Ce seront ceux qui chercheront à le renforcer. Ils utiliseront l’IA pour détecter plus rapidement les signaux, identifier plus tôt les opportunités et évaluer les informations de manière plus exhaustive que jamais. Mais ils continueront à s’appuyer sur l’expertise de professionnels expérimentés et sur des experts commerciaux pour déterminer la signification de ces résultats et la manière dont la marque doit y répondre.

C'est dans cet équilibre que réside le véritable avantage concurrentiel.

En résumé

L'IA excelle particulièrement dans le traitement de l'information, l'identification de tendances et l'accélération des analyses. Les professionnels de l'analyse restent toutefois les seuls à pouvoir mettre en œuvre le contexte, le jugement réglementaire, la stratégie commerciale et les relations que nul modèle ne peut reproduire.

Les organisations qui prospéreront seront celles qui sauront allier ces deux atouts. Car l'objectif ultime de l'analyse client et de l'analyse de marché n'est pas de générer davantage de données, mais de prendre plus rapidement de meilleures décisions en matière de stratégie de marque et de stratégie commerciale.

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