Formation · IA générative · Pharma & sciences de la vie

IA générative pour la pharma et les sciences de la vie

Une journée pratique et indépendante des éditeurs : comprendre les modèles de langage, leurs erreurs et réussir le déploiement en équipe.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe IA générative aux processus quotidiens du domaine Pharma & sciences de la vie. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

L’IA générative est désormais présente dans la plupart des entreprises, mais les équipes manquent souvent d’une vision commune de ce que les modèles de langage savent réellement faire et de leurs limites. Dans cette formation indépendante des éditeurs, vous découvrez comment les grands modèles de langage produisent du texte, pourquoi ils hallucinent et comment un prompting soigné, un contexte pertinent et la vérification des sources permettent d’obtenir des résultats fiables. Plutôt que des promesses commerciales, vous utilisez des critères objectifs pour comparer les outils.

Le second axe porte sur la mise en pratique au quotidien. Vous identifiez des cas d’usage concrets dans votre métier, évaluez bénéfices, risques et effort, puis élaborez un plan de déploiement réaliste pour votre équipe. Au programme : des règles claires pour les données confidentielles, une bibliothèque de prompts partagée et des leviers pour favoriser l’adhésion et mesurer les résultats. Tout au long de la journée, vous travaillez sur des exemples issus de votre domaine et repartez avec une feuille de route directement exploitable.

Les entreprises pharmaceutiques, biotech et medtech évoluent dans l'un des environnements les plus réglementés qui soient. Documentation, validation et traçabilité rythment le quotidien, de la recherche aux essais cliniques jusqu'à la production. L'IA générative offre un potentiel important : les assistants IA analysent la littérature scientifique, aident à rédiger protocoles d'essais, dossiers réglementaires et procédures, résument les rapports de déviation, soutiennent le traitement des cas de pharmacovigilance et préparent l'information médicale destinée aux professionnels de santé. L'automatisation facilite maîtrise des changements, suivi des CAPA et veille réglementaire. Dès que l'IA touche un processus BPx, validation, intégrité des données selon ALCOA+ et responsabilités claires deviennent obligatoires. Il faut donc distinguer usages non réglementés et usages GxP, et associer l'assurance qualité très tôt.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Professionnels des affaires réglementaires
  • Assurance qualité et pharmaciens responsables
  • Opérations cliniques et rédacteurs médicaux
  • Pharmacovigilance et sécurité des médicaments
  • Affaires médicales et chercheurs en R&D

Les défis concrets que nous traitons

  • Produire des documents réglementaires et scientifiques volumineux et de haute qualité
  • Traiter dans les délais déviations, CAPA et maîtrise des changements
  • Exploiter méthodiquement une littérature et une réglementation en croissance constante
  • Utiliser les outils d'IA de façon conforme aux BPx et validable

Objectifs pédagogiques

  • Vous savez expliquer simplement comment les modèles de langage génèrent du texte et pourquoi ils hallucinent.
  • Vous rédigez des prompts qui produisent de manière reproductible des résultats utiles et vérifiables.
  • Vous comparez les outils d’IA selon des critères clairs de protection des données, de fonctionnalités et de coût.
  • Vous identifiez et priorisez des cas d’usage concrets pour votre métier.
  • Utiliser l'IA pour la revue de littérature, la rédaction médicale et la veille réglementaire.
  • Distinguer usages non réglementés et applications GxP, et connaître les exigences de validation.
  • Garantir intégrité des données, confidentialité et protection des données patients dans l'usage de l'IA.

Programme

Module 1 Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage
  • Tokens, fenêtre de contexte et probabilités : ce qui se passe lors de la génération d’un texte
  • Connaissances issues de l’entraînement, recherche web et documents internes (RAG)
  • Texte, image, audio et code : ce que permettent aujourd’hui les modèles multimodaux
  • Évaluer avec réalisme leurs forces et faiblesses dans le travail de bureau
Module 2 Repérer les hallucinations et fiabiliser les résultats
  • Pourquoi les modèles produisent des erreurs plausibles et quand le risque augmente
  • Techniques de prompting : rôle, contexte, exemples, format de sortie et consignes par étapes
  • Exiger des sources, recouper les faits et instaurer un double contrôle
  • Découper les tâches pour que l’IA assiste sans décider à votre place
Module 3 Choisir ses outils en toute indépendance
  • Panorama des assistants conversationnels, de l’IA intégrée aux suites bureautiques et des outils spécialisés
  • Critères : traitement des données, lieu d’hébergement, administration, intégrations et modèle tarifaire
  • Licences entreprise, accès API et modèles open source hébergés en local
  • Construire une grille d’évaluation simple pour votre propre sélection
Module 4 Identifier les cas d’usage de votre métier
  • Recenser méthodiquement les tâches récurrentes de rédaction, de recherche et d’analyse
  • Évaluer bénéfice, risque et effort de mise en œuvre pour chaque cas
  • Distinguer les gains rapides des projets stratégiques
  • Constituer un backlog de cas d’usage priorisé pour l’équipe
Module 5 Déployer l’IA générative dans l’équipe
  • Règles d’usage : quelles données dans quel outil et qui valide les résultats
  • Créer et faire vivre une bibliothèque de prompts et de modèles partagés
  • Référents IA, formats de formation et échanges entre pairs pour ancrer les pratiques
  • Mesurer le succès : temps gagné, qualité et satisfaction des utilisateurs
Module 6 Atelier pratique : Pharma & sciences de la vie
  • Revue de littérature et données probantes
  • Appui à la rédaction médicale
  • Procédures et supports de formation
  • Déviations et CAPA
  • Veille réglementaire
  • Appui à la pharmacovigilance
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Lorsque des systèmes d'IA interviennent dans des processus GxP, la validation des systèmes informatisés selon l'annexe 11 des BPF européennes ou le 21 CFR Part 11 et l'intégrité des données selon ALCOA+ doivent être garanties. Les données d'essais cliniques et de pharmacovigilance sont des données de santé au sens de l'article 9 du RGPD et ne peuvent être traitées que pseudonymisées, dans des environnements validés.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Revue de littérature et données probantes

Un assistant IA résume les publications, extrait plan d'étude, critères d'évaluation et résultats dans des tableaux et soutient les revues systématiques, chaque donnée étant vérifiée par un expert sur la source.

Appui à la rédaction médicale

L'IA élabore plans et premières versions de protocoles, rapports d'étude clinique, brochures investigateur ou modules du dossier d'AMM à partir de modèles et de données sources validés.

Procédures et supports de formation

Descriptions de processus et référentiels deviennent des projets de procédures, des supports de formation et des questions de compréhension, ensuite revus et approuvés dans le système documentaire validé.

Déviations et CAPA

L'IA résume les rapports de déviation, structure l'analyse des causes, retrouve des cas similaires et propose des CAPA, évaluées et décidées par l'assurance qualité.

Veille réglementaire

Des automatisations collectent nouvelles lignes directrices et publications de l'EMA, de l'ANSM ou de la FDA ; l'IA résume les changements et les rattache aux produits et processus concernés pour une analyse d'impact.

Appui à la pharmacovigilance

L'IA aide à pré-structurer les cas à partir de textes non structurés, à extraire les informations sur le produit, l'événement et le patient et à détecter les doublons ; l'évaluation médicale reste aux experts.

Prérequis

Aucune connaissance technique n’est requise. Il est utile d’apporter des tâches typiques de votre quotidien que vous souhaitez faciliter grâce à l’IA. Vous travaillez dans l'industrie pharmaceutique, biotech ou medtech et connaissez les fondamentaux BPx de votre domaine.

Prérequis techniques

Prévoyez un ordinateur portable avec un navigateur à jour et une connexion internet. Un compte gratuit auprès d’un assistant IA courant suffit ; vos licences d’entreprise sont les bienvenues.

Protection des données & conformité

Lorsque des systèmes d'IA interviennent dans des processus GxP, la validation des systèmes informatisés selon l'annexe 11 des BPF européennes ou le 21 CFR Part 11 et l'intégrité des données selon ALCOA+ doivent être garanties. Les données d'essais cliniques et de pharmacovigilance sont des données de santé au sens de l'article 9 du RGPD et ne peuvent être traitées que pseudonymisées, dans des environnements validés.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • lun. 23 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 1 décembre 2026 Kaiserslautern Demander
  • lun. 7 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 14 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 20 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

La formation est-elle liée à un outil d’IA particulier ?

Non, elle est volontairement indépendante des éditeurs. Vous travaillez avec des assistants conversationnels répandus et apprenez des principes valables pour tous les grands modèles de langage. Vous pourrez ainsi appliquer vos acquis à l’outil validé dans votre entreprise et évaluer vous-même les nouvelles offres selon des critères objectifs, sans dépendre des arguments marketing.

Comment les données confidentielles sont-elles traitées pendant la formation ?

Les exercices s’appuient sur des exemples anonymisés ou fictifs issus de votre métier. Vous apprenez en parallèle quelles catégories de données peuvent être saisies dans quels outils, à quoi veiller concernant la sous-traitance et la réutilisation des données pour l’entraînement, et comment formaliser ces règles de façon claire pour votre équipe.

Repartons-nous avec des éléments concrets à mettre en œuvre ?

Oui. Vous repartez avec un backlog de cas d’usage priorisé, une grille d’évaluation des outils, des modèles de prompts testés et une première version de règles d’usage pour l’équipe. Ces supports sont conçus pour alimenter directement vos échanges internes avec la direction, la DSI et le délégué à la protection des données.

Les outils d'IA doivent-ils être validés dans la pharma ?

Cela dépend de l'usage. Pour des activités sans impact GxP, comme la communication interne ou des synthèses bibliographiques, les règles générales informatiques et RGPD s'appliquent. Si les résultats alimentent des décisions ou enregistrements GxP, une approche de validation fondée sur les risques est nécessaire. Nous montrons comment classer vos cas d'usage.

Comment garantir l'intégrité des données ?

Les résultats de l'IA doivent être attribuables, traçables et vérifiables : saisies et prompts documentés, relecteurs clairement désignés, gestion des versions et approbation dans vos systèmes validés. Nous voyons pendant la formation comment transposer les principes ALCOA+ aux étapes de travail assistées par l'IA.

Combien coûte la formation « IA générative pour la pharma et les sciences de la vie » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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