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Un acteur du secteur de la biotechnologie avait développé une nouvelle solution pour les diagnostics en oncologie. Il avait identifié l’analyse des résultats comme un goulot d’étranglement dans le processus de diagnostic et souhaitait offrir une solution à cette étape de la chaîne de valeur.

Pour aider notre client, nous avons mis au point un tableau de bord permettant de convertir des questions simples en informations exploitables. Avec l’aide de notre client et les idées de futurs utilisateurs potentiels, nous avons développé un tableau de bord qui utilise un traitement du langage naturel (NLP) de pointe pour créer des graphiques significatifs et extraire des paramètres statistiques à partir des données sous-jacentes complexes.

Notre projet a permis à notre client d’obtenir un tableau de bord perspicace tout en garantissant la protection des données et en évitant les hallucinations du modèle d’IA génératif.

Alcimed a aidé une start-up spécialisée dans les biotechnologies à développer un tableau de bord alimenté par l’IA pour interpréter les résultats expérimentaux, en transformant les requêtes des utilisateurs en graphiques informatifs pour une étude intuitive des données.

Nous avons mené des recherches approfondies afin d’identifier les outils les plus appropriés pour le développement de la plateforme, y compris les bibliothèques et les projets open-source existants, puis nous avons développé et testé le backend de la solution afin d’en assurer la fonctionnalité et la fiabilité. Nous avons conçu les éléments graphiques du tableau de bord, en les alignant sur la charte graphique du client pour assurer la cohérence de l’image de marque et de l’expérience utilisateur.

Au final, notre équipe a développé une interface pratique qui a permis d’améliorer les processus de R&D de notre client, en offrant des informations précieuses dans un format convivial. Cette interface n’était pas seulement destinée à servir des objectifs internes, mais aussi à présenter un aspect visuellement attrayant, pour impressionner les investisseurs et les clients potentiels et laisser une impression durable.

Nous avons accompagné un laboratoire pharmaceutique dans un projet de conception et le déploiement d’un outil de Knowledge Management visant à faciliter la recherche d’informations précises sur des questions spécifiques en langage naturel, à partir de documents internes.

Lors de la première étape de ce projet, notre équipe a cartographié l’ensemble des sources documentaires et échangé avec les métiers cibles du POC afin d’identifier les fonctionnalités attendues. À la suite de ces investigations, nous avons procédé au développement et à la phase de test de l’outil lors de plusieurs ateliers métier. In fine, ce POC a permis à notre client de démontrer l’utilité et la performance technique d’un tel outil de Knowledge Management avant son déploiement à l’ensemble des services.

Alcimed a travaillé avec un client pharmaceutique de premier plan pour développer un processus complet et un outil de gestion de projet spécifique au produit afin de planifier et de prioriser les actions au bon moment pour lancer efficacement plusieurs produits sur l’hématologie dans un court laps de temps.

Dans un premier temps, notre équipe a défini une vision claire de ce que l’outil devrait être, des paramètres clés, des données requises et des cas d’utilisation futurs, y compris le format, la granularité de l’information et les résultats souhaités. Nous avons ensuite défini un ensemble d’activités opérationnelles (par exemple : stratégie de segmentation et de ciblage, campagne environnementale sur le terrain, disponibilité du produit, etc.). Pour chaque activité, toutes les étapes pertinentes pour le lancement du produit, les critères d’évolution du processus et les processus de décision associés ont été caractérisés et mis en œuvre dans la version finale de l’outil.

Au final, nous avons construit un outil de gestion de projet spécifique à un produit pour optimiser le processus de lancement de plusieurs produits dans un court laps de temps. L’outil intuitif et facile à utiliser a fourni une visualisation claire des goulots d’étranglement potentiels, de la planification des équipes et des détails des différentes activités (« listes de choses à faire »), permettant à notre client de séquencer et d’optimiser le lancement de ses produits.

Un laboratoire pharmaceutique souhaitait moderniser sa veille scientifique en intégrant une solution d’IA capable d’analyser et de synthétiser en temps réel les dernières publications, études cliniques et tendances thérapeutiques. L’objectif était de fournir aux équipes médicales et marketing des insights actionnables pour accélérer l’innovation et renforcer leur positionnement stratégique.

Pour y parvenir, nous avons accompagné le client dans la conception et le déploiement de cet outil, en suivant une approche collaborative et itérative :

• Études de marché pour identifier les besoins et attentes des collaborateurs internes mais aussi de médecins afin d’aligner les fonctionnalités de la solution sur leurs usages.
• Co-construction avec les équipes digitales du client pour développer un outil intuitif, intégrant des fonctionnalités comme la détection automatique de tendances ou la génération de rapports personnalisés.
• Pilotage du déploiement avec les équipes terrain, pour garantir une adoption fluide et mesurer l’impact opérationnel.
• Création de playbooks pour les équipes médicales et marketing, détaillant les bonnes pratiques, cas d’usage et processus d’intégration dans leurs workflows quotidiens.

Grâce à notre travail, notre client a pu déployer un outil d’IA opérationnel, adopté par les utilisateurs finaux, qui transforme la veille scientifique en un levier stratégique.

Un acteur majeur du secteur pharmaceutique cherchait à optimiser son engagement avec les leaders d’opinion (KOLs) pour maximiser la création de valeur et aligner ses interactions sur ses priorités stratégiques. L’enjeu était de transformer une approche souvent intuitive et manuelle en un processus data-driven, capable de recommander les KOLs les plus pertinents en fonction des objectifs stratégiques du groupe.

Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu et digitalisé un framework décisionnel intelligent intégrant des algorithmes avancés d’analyse de données et de traitement du langage naturel (NLP). Cette plateforme permet de :

• Analyser les profils des KOLs (expertise, influence, historique d’engagement, etc.) et les priorités stratégiques du client.
• Recommander les KOLs les plus adaptés pour chaque initiative, en temps réel, en fonction des critères définis.
• Prédire l’évolution des KOLs pour identifier les futures figures émergentes de demain et engager au plus tôt la collaboration.
• Garantir la cohérence et l’impact des interactions, tout en respectant les contraintes de conformité et de protection des données.

Au final, le client a reçu une solution qui lui permet d’engager les bonnes personnes, au bon moment et avec le bon objectif stratégique, tout en réduisant les biais humains et en accélérant la prise de décision.