Formation · Lovable · Pharma & sciences de la vie

Lovable pour la pharma et les sciences de la vie

Créer des applications web par prompt : avec Lovable, de l’idée à une app React opérationnelle, avec Supabase, GitHub et déploiement.

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

« Lovable pour la pharma et les sciences de la vie » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Professionnels des affaires réglementaires, Assurance qualité et pharmaciens responsables et Opérations cliniques et rédacteurs médicaux. Vous découvrez Lovable non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Pharma & sciences de la vie.

Avec Lovable, vous créez des applications web en décrivant simplement ce dont vous avez besoin, sans aucune compétence en programmation. Cette formation s’adresse aux équipes métier – marketing, ventes, RH, opérations ou gestion de produit – qui veulent transformer une idée en application cliquable et fonctionnelle en quelques heures : une landing page de campagne, un outil interne de suivi des demandes, un portail client simple ou un prototype pour convaincre en interne.

La formation est résolument pratique. Vous travaillez sur votre propre petit projet et apprenez à formuler clairement vos besoins, à enregistrer les données en toute sécurité, à mettre en place des connexions utilisateurs et à publier le résultat. Le regard réaliste compte tout autant : quels projets mener sans l’appui de la DSI, quand associer l’informatique ou le délégué à la protection des données, et comment transmettre un prototype réussi à une équipe de développement. Vous utilisez ainsi Lovable efficacement, sans créer de shadow IT ni de risques de sécurité.

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 décrivez vos besoins de façon à ce que Lovable génère une application web exploitable.
  • Vous créez une landing page avec formulaire et la publiez en autonomie.
  • Vous construisez un outil interne avec connexion, stockage de données et rôles, sans coder.
  • Vous concevez des prototypes cliquables et les utilisez pour aligner les parties prenantes.
  • 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 De l’idée à la première version
  • Ce que Lovable sait faire et ce qui se passe en coulisses, expliqué simplement
  • Décomposer une idée en objectif, utilisateurs, pages et contenus
  • Rédiger un premier prompt et évaluer le résultat
  • Avancer par petites demandes précises plutôt que tout recommencer
Module 2 Landing pages et présence web
  • Pages de campagne ou d’événement avec un message clair et un appel à l’action
  • Intégrer images, textes et charte graphique
  • Formulaires de contact et d’inscription avec enregistrement des réponses
  • Vérifier l’affichage sur smartphone et ordinateur
Module 3 Outils internes et formulaires
  • Créer des écrans de saisie, des listes de suivi et des tableaux de bord simples
  • Stocker des données dans une base sans écrire de SQL
  • Mettre en place connexions et rôles : qui peut voir et modifier quoi
  • Repérer les erreurs courantes et les corriger grâce à l’historique
Module 4 Portails clients et prototypes
  • Portails simples pour clients ou partenaires avec espace protégé
  • Prototypes cliquables pour idées produit et présentations aux décideurs
  • Recueillir les retours et mettre en œuvre les itérations de façon ciblée
  • Transmettre un prototype bien documenté au développement ou à la DSI
Module 5 Publication, sécurité et règles du jeu
  • Publier l’application et la rendre accessible sur votre propre domaine
  • Données personnelles, RGPD et coordination avec la DSI et le DPO
  • Coûts, limites d’utilisation et effort réaliste
  • Savoir quand un projet doit passer entre les mains de développeurs
Module 6 Projet pratique : votre propre solution – Pharma & sciences de la vie
  • Tableau d'extraction bibliographique – Une application où l'on colle des résumés et qui transforme plan d'étude, population, critères et résultats en tableau comparatif exportable.
  • Suivi des CAPA – Un tableau de bord interne, hors périmètre GxP, qui visualise CAPA ouvertes, échéances et vérifications d'efficacité et envoie des rappels.
  • Fil d'actualité réglementaire – Un outil qui collecte les publications des autorités, les filtre par thème et produit chaque semaine une synthèse commentée pour l'équipe réglementaire.
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.

Projets pratiques possibles

Tableau d'extraction bibliographique

Une application où l'on colle des résumés et qui transforme plan d'étude, population, critères et résultats en tableau comparatif exportable.

Suivi des CAPA

Un tableau de bord interne, hors périmètre GxP, qui visualise CAPA ouvertes, échéances et vérifications d'efficacité et envoie des rappels.

Fil d'actualité réglementaire

Un outil qui collecte les publications des autorités, les filtre par thème et produit chaque semaine une synthèse commentée pour l'équipe réglementaire.

Prérequis

Une utilisation aisée du navigateur et des logiciels de bureautique courants suffit. Aucune connaissance en programmation n’est nécessaire. Vous travaillez dans l'industrie pharmaceutique, biotech ou medtech et connaissez les fondamentaux BPx de votre domaine.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour, un compte Lovable (une offre payante est conseillée pour un usage intensif) ainsi que des comptes gratuits GitHub et Supabase.

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.

  • ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 1 décembre 2026 Augsbourg Demander
  • mer. 16 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 Kaiserslautern Demander
  • jeu. 4 février 2027 En ligne Demander
  • mar. 16 février 2027 Brême Demander

Questions fréquentes

Le code généré par Lovable m’appartient-il ?

Oui. Il s’agit de code React et TypeScript standard que vous pouvez transférer dans votre propre dépôt grâce à la synchronisation GitHub. Vous pouvez ensuite le faire évoluer, le tester et le déployer sans dépendre de Lovable. Pendant la formation, nous vous montrons comment organiser cela dès le départ pour éviter tout enfermement propriétaire.

Lovable convient-il à des applications en production ?

Oui pour des prototypes, des MVP, des outils internes et des applications clients de taille raisonnable, à condition de vérifier sérieusement la sécurité et le modèle de données. La Row Level Security de Supabase, la gestion des secrets et la maintenabilité d’un code qui grossit demandent une vraie vigilance. Nous détaillons les contrôles utiles avant une mise en ligne.

Quelle différence avec Cursor ou Claude Code ?

Lovable est un générateur d’applications dans le navigateur, avec une pile imposée, un hébergement intégré et la connexion à Supabase : idéal pour démarrer vite. Cursor et Claude Code travaillent sur n’importe quelle base de code existante, quelle que soit la technologie. Beaucoup d’équipes combinent les deux : lancement dans Lovable, puis suite du développement dans l’éditeur via GitHub.

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 « Lovable 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.

Autres formations pour la pharma et les sciences de la vie

Autres formations Lovable

Les 61 formations Lovable

Lovable · MunichLovable · SalzbourgLovable · BerlinLovable · AugsbourgLovable · HanovreLovable · BrêmeLovable · StuttgartLovable · KaiserslauternLovable · En ligne