IA & Innovation
Les jumeaux numériques sont des répliques virtuelles de systèmes physiques, permettant une surveillance, une simulation et une optimisation en temps réel grâce à l’intelligence artificielle, au Machine Learning, à l’internet des objets (IoT) et à l'analyse des données. Les jumeaux numériques sont passés d’un concept industriel à une technologie transversale permettant de modéliser, simuler et optimiser des actifs physiques, des processus et des personnes — des usines jusqu’aux organes et parcours patients.
La montée rapide des capacités de virtualisation des systèmes grâce aux évolutions notamment des IoT, et de l’intelligence artificielle, accélère le déploiement des jumeaux numériques mais aussi soulève des défis techniques, réglementaires, éthiques et d’interopérabilité — en santé. Ces enjeux se cumulent avec la protection des données, la validation des essais cliniques et la responsabilité médicale.
Quels sont les défis critiques pour l’industrie pharmaceutique et comment peut-on définir les priorités stratégiques pour déployer des jumeaux numériques robustes et responsables en santé et dans cette industrie?
Les jumeaux numériques transforment l'industrie pharmaceutique en améliorant la découverte de médicaments, la fabrication, les essais cliniques, la médecine personnalisée et les chaînes d'approvisionnement.
Ainsi dans le domaine de la découverte et du développement de nouveaux médicaments, les jumeaux numériques permettent la simulation moléculaire et cellulaire, ainsi que la réalisation d’essais cliniques virtuels. Ils permettraient ainsi de réduire les coûts et le temps de mise sur le marché de nouveaux médicaments.
En ce qui concerne la fabrication pharmaceutique, cette technologie optimise la fabrication en prédisant les pannes d'équipement, en améliorant la cohérence des lots et en réduisant les déchets, comme démontré par les usines intelligentes de Pfizer (Source : https://forwork.meta.com/fr/etudes-de-cas/comment-la-vr-a-booste-la-reponse-de-pfizer-au-covid/)
Les jumeaux numériques permettent également d’améliorer les essais cliniques par la simulation de la physiologie humaine, l'identification des populations de patients optimales et la réduction des risques et des coûts, comme illustré par les essais virtuels de Novartis ( https://pharmaphorum.com/news/novartis-expands-virtual-clinical-trial-project-science-37 et https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11263130/ ))
Les jumeaux numériques permettent des traitements personnalisés en modélisant les réponses individuelles des patients, en ajustant les dosages et en surveillant les résultats à long terme, comme le fait Siemens Healthineers. (https://www.siemens-healthineers.com/fr )
Enfin, les jumeaux numériques optimise les chaînes d'approvisionnement en prédisant la demande, en surveillant les conditions de transport et en réduisant les coûts logistiques, comme démontré par Merck. (https://www.merckgroup.com/en/expertise/electronics/dataanalyticsandai.html )
En résumé, la technologie des jumeaux numériques a le potentiel de révolutionner la façon dont les médicaments sont développés, fabriqués et administrés en permettant la surveillance, la prédiction et l'optimisation en temps réel de l'ensemble du processus, de la découverte de la molécule au traitement des patients.
Si cette technologie s’avère déjà prometteuse, les défis techniques d’une part et les enjeux éthiques et réglementaires peuvent freiner son expansion dans l’industrie.
Au chapitre des défis techniques, l’absence d’interopérabilité des jumeaux numériques et / ou de standards freine l’intégration et la portabilité des jumeaux numériques (egm.io.).
Comme pour tout outil gravitant autour de l’intelligence artificielle , la disponibilité et la qualité des données entrantes sont cruciales (verifiedmarketreports.com.)
Enfin les besoins d’architecture et de scalabilité sont énormes et demande de dispose de plateformes cloud hautement performantes et sécurisées afin de permettre le déploiement de jumeaux numériques en temps réel.( blog.kuzzle.io.)
Les enjeux réglementaires, éthiques et juridiques sont également importants. Citons par exemple les exigences de protection des données patients, d’anonymisation et de consentement explicite des patients à fournir leurs données. (Portail national de la e-santé beesens.com.). La validation des essais cliniques et la définition des responsabilités en cas d’erreur de prédiction du jumeau numérique est également un sujet de préoccupation. Il va donc falloir à l’avenir déployer un réferentiel pour les jumeaux numériques et mettre en place un véritable système d’accréditation pour ces derniers.
Dans ce contexte les priorités stratégiques pour les acteurs et industriels impliqués dans les jumeaux numériques sont de 5 ordres :
1. Il faut mettre en place une gouvernance qui permettra de définir les responsabilités et de tracer les décisions du jumeau numérique (beesens.com ccn.unistra.fr.)
2. Il faudrait adopter des architectures ouvertes et normalisées avec des APIs et des format interopérables (egm.io.)
3. Il faut lancer des POc ciblés avec des métriques ROI claires (sécurité, efficacité, coûts évités) avant tout déploiement à l’échelle (Simio)
4. Bien entendu comme dans tout projet de transformation digitale , il faut des plans de formation, constitiuer des équipes pluridisciplinaires (cliniciens/ingénieurs/datascientists/juristes) et mettre en place une véritable gestion du changement.
5. De plus, il ne faut pas négligés la mise en place de partenariats publics-privés pour mutualiser les coûts R&D et accélérer l’adoption de ces jumeaux numériques (ex. centres de recours, consortiums industriels) info.gouv.fr.
Et de façon plus opérationnelle, pour déployer un jumeau numérique, 3 étapes primordiales sont nécessaires :
1. Cartographier les cas d’usage prioritaires avec dés le début du projet une identification des KPIs métier et des critères de succès (6–9 mois) Matterport.
2. Mettre en place un prototype interopérable (PoC) sur 1 cas valeur (ex. jumeau d’organe ou d’une ligne de production) avec évaluation clinique/industrielle et gouvernance data (9–18 mois) info.gouv.fr Simio.
3. Définir une roadmap de montée en charge, comprenant des standards, les actions de formation, le mode d’industrialisation plateforme, la gestion du changement et modèle économique (18–36 mois) egm.io Mines Paris - PSL.
En conclusion, la transformation digitale portée par les jumeaux numériques représente une opportunité majeure pour les acteurs industriels et institutionnels. L’adoption de bonnes pratiques telles qu’une gouvernance claire, des architectures ouvertes, et la mise en œuvre de partenariats stratégiques est essentielle pour maximiser les bénéfices tout en maîtrisant les risques. La réussite de ces projets repose sur l’identification précise des cas d’usage, l’expérimentation encadrée et le développement progressif d’une feuille de route adaptée. À travers une démarche structurée et collaborative, les jumeaux numériques pourront pleinement contribuer à l’innovation et à l’efficacité opérationnelle de l’industrie pharmaceutique et du secteur santé dans son ensemble .
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