5 prévisions pour Sciences de la vie en 2024

Sciences de la vie est à l’aube d’une transformation radicale, portée par les avancées technologiques et le besoin urgent d’innovation dans un contexte réglementaire en pleine évolution. Lors de notre récent webinaire intitulé «Frontline Excellence : Prévisions pour Sciences de la vie à l’horizon 2024 », nous avons analysé en profondeur les tendances appelées à redéfinir l’avenir de ce secteur. Cette période de transition marque un tournant décisif pour Sciences de la vie , et ceux qui sauront s’adapter au changement et adopter de nouvelles technologies ainsi qu’un nouvel état d’esprit seront en mesure de générer des améliorations opérationnelles significatives.

À l’approche de 2024, voici cinq prévisions clés concernant l’évolution Sciences de la vie . Celles-ci mettent en avant l’intégration des nouvelles technologies, la valeur des analyses fondées sur les données et la nécessité d’une approche centrée sur l’humain — soulignant ainsi la nécessité de s’orienter vers des modes de fonctionnement plus agiles et plus résilients. Le moment est venu pour les organisations de se projeter dans l’avenir et de planifier la manière dont elles souhaitent allouer leurs ressources à la lumière de ces conditions en mutation.

Le secteur s'éloigne de plus en plus des implémentations lourdes des systèmes traditionnels et monolithiques pour se tourner vers composable agiles et composable . Ces plateformes fournissent aux utilisateurs des modules de base pouvant être entièrement personnalisés afin de créer des solutions capables d'être déployées et améliorées rapidement, ce qui permet d'accélérer considérablement le délai de rentabilisation. Cette approche facilite également considérablement l'accès à ces solutions et permet aux personnes les plus proches des opérations de résoudre les problèmes et de collecter des données conformes.

La transition vers ces composable , capables de s'adapter aux spécificités de n'importe quel processus de production, ne devrait que s'accélérer cette année. Selon Gartner, « d'ici 2025, au moins 25 % des applications destinées aux opérations de fabrication utiliseront une architecture composable , contre moins de 2 % en 2022 ». Il s'agit là d'une évolution majeure, qui permettra de développer, de valider et de déployer à grande échelle de nouvelles solutions plus rapidement que jamais.

L'adoption de la technologie de l'Internet des objets industriel (IIoT) dans Sciences de la vie atteindre une masse critique, contribuant ainsi à faire des données un atout inestimable pour améliorer la qualité, la conformité et la productivité des organisations qui l'adoptent. IIoT une visibilité globale sur l'ensemble de vos opérations en permettant à la fois aux machines et aux personnes de fournir des données conformes.

Concrètement, cela peut prendre la forme de registres électroniques utilisés en atelier, qui permettent à tout membre de l’organisation d’avoir une visibilité en temps réel sur l’état des équipements. Les données de conformité relatives aux dossiers de lots aux historiques des dispositifs peuvent également être saisies électroniquement tout au long du processus de production, ce qui vous permet d’améliorer considérablement la traçabilité et d’éliminer les registres papier fastidieux. Même des éléments apparemment simples, tels que les consignes de travail relatives à des procédures comme la mise hors tension d’une ligne de production, peuvent être optimisés grâce à l’intégration des données issues des machines, afin de garantir l’exactitude du travail effectué par vos opérateurs. Les informations provenant d’autres systèmes d’entreprise, tels qu’un SGQ (système de gestion de la qualité) un ERP, peuvent également être intégrées pour contribuer à éliminer les silos de données et garantir que chacun puisse accéder aux données dont il a besoin, au moment où il en a besoin.

Une grande partie Sciences de la vie intrinsèquement axée sur le bien-être des êtres humains, mais cela n’a souvent concerné que le patient ou l’utilisateur final. Aujourd’hui, le secteur évolue pour étendre cette réflexion aux opérateurs de première ligne travaillant en atelier ou en laboratoire.

Cette évolution vers une technologie opérationnelle centrée sur l’humain se concrétise par l’adoption de plateformes « no-code » qui permettent la mise en œuvre du concept de « développement citoyen ». Cela signifie que les experts en processus, qui ne possèdent pas nécessairement de formation technique en informatique, sont désormais en mesure de créer des solutions entièrement adaptées aux défis spécifiques de leur processus de production.

Cette approche vous permet également de développer, de tester et de valider ces solutions beaucoup plus rapidement, en tenant compte des retours des opérateurs. Il en résulte une expérience utilisateur bien plus intuitive et captivante pour les opérateurs que celle offerte par les interfaces des systèmes monolithiques traditionnels.

Non seulement cela renforce l'engagement des opérateurs à une époque où les ressources se font rares — selon Deloitte et le National Manufacturing Institute, on estime à 2,1 millions le nombre d'emplois dans le secteur manufacturier américain qui ne seront pas pourvus d'ici 2030 —, mais cela se traduit également par des gains en termes de productivité, de qualité et de conformité.

Le secteur passe des systèmes d'archivage historiques traditionnels sur site, qui ont longtemps constitué la colonne vertébrale de la collecte des données opérationnelles, à une approche basée sur le cloud qui permet une meilleure contextualisation des données. Cette transition — qui consiste à passer d'une situation où l'on dispose de nombreuses données mais de peu d'informations à une situation où l'on exploite ces données pour en tirer des enseignements exploitables — est essentielle pour favoriser de nouvelles avancées en matière de qualité et de productivité.

Les systèmes traditionnels, bien qu’efficaces pour collecter des données, ne parviennent souvent pas à fournir les informations exploitables nécessaires à une prise de décision rapide et à l’innovation. Les organisations doivent donc s’attacher à collecter un éventail plus large de données, en particulier celles provenant des opérateurs de première ligne, qui ont toujours été sous-exploitées — quand elles étaient collectées, bien sûr.

À mesure que les supports tels que les photos et les vidéos deviennent aussi omniprésents que d’autres types de données, ils offrent eux aussi de nouvelles possibilités pour relever les défis liés au contrôle qualité et à la conformité. Des recommandations réglementaires seront bientôt publiées concernant ces nouveaux types de données afin de fournir des lignes directrices pour leur utilisation et de lever les obstacles empêchant Sciences de la vie tirer de ces données la même valeur que celle que d’autres secteurs sont déjà en mesure d’en extraire.

En combinant les informations contextuelles provenant des opérateurs, des équipements et d'autres sources de données au moment même où elles sont collectées, les entreprises peuvent transformer des ensembles de données fragmentés et cloisonnés en un flux en temps réel d'informations enrichies et exploitables.

Au-delà de l’engouement initial suscité par des innovations telles que ChatGPT, le Sciences de la vie s’oriente vers l’utilisation d’outils d’IA générative dans des cas d’utilisation apportant une réelle valeur ajoutée aux opérations. Partout dans le monde, les organismes de réglementation s’emploient activement à élaborer des lignes directrices relatives à l’utilisation des outils d’IA générative dans les environnements de production. Aux États-Unis, les programmes « Gestion de la qualité » et « Technologies émergentes » de la FDA, ainsi que le « Groupe d’innovation en matière de qualité » de l’EMAeuropéenne, sont en train d’élaborer des cadres visant à garantir que les déploiements d’IA générative soient conformes aux autres normes réglementaires.

Cette technologie promet de permettre un certain nombre de cas d’utilisation pertinents, notamment l’aide à la préparation des audits, l’enquête sur les écarts et l’analyse des causes profondes. Elle peut également constituer un outil permettant de démocratiser l’analyse des données et de donner aux personnes qui ne sont pas des data scientists de formation les moyens de générer des informations utiles pour résoudre les problèmes rencontrés dans leurs activités. Une grande partie du secteur envisage déjà de mettre ces technologies en œuvre dès 2024 ; selon ZS, 92 % des Sciences de la vie s'attendent à ce que leur entreprise investisse dans des capacités d'IA générative au cours des 12 prochains mois.

Cette année s'annonce décisive pour le secteur industriel, avec son lot de défis, mais aussi d'opportunités d'innovation. Par où Sciences de la vie devraient-ils commencer ? Voici trois pistes concrètes pour tirer parti des changements à venir dans ce secteur.

Passage à une Composable

L'abandon du modèle « taille unique » des systèmes de production traditionnels au profit d'un cadre plus composable adaptable nécessite des solutions qui ne se contentent pas d'offrir une flexibilité générale, mais qui puissent être entièrement personnalisées en fonction des processus de fabrication individuels.

Adopter une composable revient à créer un environnement dans lequel des changements peuvent être apportés rapidement et où de nouveaux systèmes peuvent être facilement intégrés afin de répondre à l'évolution des besoins de production, ce qui permet d'améliorer l'efficacité et l'agilité.

Donnez la priorité à votre atout le plus précieux : vos collaborateurs

Il ne fait aucun doute que le capital le plus précieux de toute organisation réside dans les personnes qui travaillent jour après jour en première ligne de ses activités. Toute décision concernant les technologies à adopter ou les changements à apporter à vos activités en 2024 doit être prise en tenant compte avant tout de ces personnes.

En ce qui concerne vos opérateurs, cela implique de vous attacher à réduire les tâches répétitives et de leur donner les moyens de mettre à profit leur connaissance approfondie de vos processus pour résoudre les problèmes et innover. Pour les ingénieurs, cela consiste à créer un environnement dans lequel ils peuvent exploiter pleinement leurs compétences, en s’appuyant sur les technologies modernes, afin d’améliorer en permanence le processus de production. Compte tenu notamment de la pénurie de main-d’œuvre à laquelle le secteur est confronté, il est essentiel de prendre de telles mesures pour attirer et fidéliser la prochaine génération d’employés talentueux.

Adoptez le guide de référence « Pharma 4.0 » en matière de qualité et de conformité

Le guide de référence « Pharma 4.0 » de l’ISPE joue un rôle essentiel pour Sciences de la vie engagées dans transformation numérique, en proposant un cadre détaillé qui concilie l’adoption des technologies avec la conformité réglementaire et Gestion de la qualité. Ce guide présente un modèle structuré d’excellence opérationnelle, soulignant la nécessité d’aligner les initiatives numériques sur des stratégies centrées sur l’humain.

L'élément clé de ce modèle réside dans la reconnaissance du fait que la technologie n'est qu'une composante parmi d'autres d'un écosystème plus large qui accorde également la priorité aux ressources humaines et à la culture d'entreprise. Ce guide préconise de tirer parti des technologies numériques non seulement à des fins d'automatisation, mais aussi en tant qu'outils permettant de faciliter la prise de décision, d'améliorer la qualité des produits et de rationaliser les processus de conformité grâce aux principes du « Quality by Design » (QbD).

Cette approche bénéficie du soutien des autorités de régulation, qui encouragent l'adoption de solutions numériques afin d'atteindre ces objectifs de manière plus efficace et plus efficiente. Son adoption est essentielle pour les organisations qui souhaitent transformer numériquement leurs activités et conserver une longueur d'avance dans cet environnement économique et réglementaire en pleine évolution.