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IA et développement de médicaments

Actualités sur les risques, les occasions et les réglementations

Au cours des dernières années, l'utilisation de l'intelligence artificielle/l'apprentissage automatique, ou IA/ML, s'est accélérée dans le développement de médicaments. L'avenir promet encore d'autres applications potentielles de l'IA pour le développement de médicaments. Vous souhaitez en savoir plus sur l'avenir de l'IA pour le développement de médicaments ? Lisez notre billet de blog ci-dessous.

IA et développement de médicaments : activité récente et à venir

Rien qu'en 2021, la Food and Drug Administration des États-Unis (FDA) a reçu plus de 100 dossiers sur la biologie et les médicaments avec l'IA/le ML. En 2023, l'agence a publié son point de vue dans une discussion. Ce document s'inscrivait dans une initiative à plusieurs facettes visant à améliorer l'apprentissage et à obtenir des retours du secteur et d'autres parties prenantes. Au cours de la même année, l'EMA a publié son ébauche de réflexion sur l'IA intitulée « Reflection paper on the use of Artificial Intelligence (AI) in the medicinal product lifecycle » (Réflexion sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le cycle de vie des produits médicinaux). Ce document a déclenché un processus de consultation publique et des ateliers dont le but était d'échanger avec des acteurs externes concernant les applications de l'IA pour les médicaments humains et vétérinaires, y compris les services de traduction et les solutions de contenu en sciences de la vie. En décembre 2023, l'EMA et les Heads of Medicines Agencies, HMA, ont publié leur plan de travail pour l'IA jusqu'en 2028. Le but est d'optimiser les avantages et de gérer les risques de l'IA. Il s'agit d'un plan qui comporte d'autres volets, notamment :

  • La formulation de directives à partir du 3e trimestre 2024
  • Le déploiement de grands modèles de langage (LLM) pour une utilisation réglementaire interne à partir du 2e trimestre 2024
  • Un volet expérimental pour accélérer l'apprentissage et les recherches techniques approfondies

Trouver l'équilibre entre les risques et la confiance en matière d'IA pour le développement de médicaments

L'IA et le ML transforment le contexte du développement de médicaments en proposant des approches innovantes permettant de simplifier et d'améliorer le processus de recherche. Ces outils peuvent améliorer la réalisation d'essais cliniques en optimisant la sélection de participants à l'essai, en renforçant la surveillance des essais et en améliorant la collecte, la gestion et l'analyse des données. L'utilisation de l'IA peut également aider à créer des essais non traditionnels, comme des essais cliniques décentralisés (DCT, decentralized clinical trial) et des essais intégrant des données concrètes (RWD, real-world data) extraites des dossiers de santé électroniques (EHR, electronic health records), des demandes de remboursement de frais médicaux ou d'autres sources. En plus d'améliorer l'efficacité des essais, ces applications de l'IA/du ML donneront également la possibilité de créer des expériences patients plus personnalisées, pour rapprocher le secteur des essais cliniques de l'ère de la médecine de précision.

chercheur réglant un microscope

Les perspectives de l'IA et du ML sont déjà largement reconnues dans le développement de médicaments. En revanche, leur mise en œuvre ne l'est pas autant. Le recours à l'IA pour remplacer ou améliorer les tâches humaines dans le développement de médicaments nécessite d'instaurer la confiance et de gérer les risques. Cet aspect est aussi fondamental que l'entraînement des machines. Les organismes de réglementation s'attendront à ce que le secteur mette en œuvre une approche basée sur les risques pour le développement, le déploiement et la surveillance des technologies d'IA/de ML. L'objectif ultime sera de mettre en place, de manière proactive, les contrôles appropriés pour le contexte spécifique de l'utilisation et de l'influence de l'IA/du ML. Aux yeux des organismes de réglementation, le développement et l'évaluation des médicaments sont surtout axés sur leur profil bénéfices/risques, et sur la protection et les progrès généraux de la santé publique. Ces priorités concernent également l'application de l'IA/du ML, tout comme pour d'autres technologies qui sont entrées dans le développement de médicaments (comme la capture de données électroniques). En particulier, la complexité et l'incertitude de l'IA et du ML sont sans précédent. Les organismes de réglementation ont clairement compris que les capacités de calcul de l'IA et du ML transforment et remettent déjà en question le développement de médicaments, les poussant à chercher un apprentissage mutuel et à explorer ce domaine à l'évolution rapide.

Explorations linguistiques pour l'IA et le développement de médicaments

La langue est un prérequis dans les résultats de recherche internationaux et dans le marketing sur les interventions médicales. L'IA et le ML vont profondément améliorer les services linguistiques. Ces technologies ont le potentiel d'optimiser les flux de travail et les actifs linguistiques. Elles peuvent également générer et traiter le nouveau contenu pour différents publics, langues et utilisations prévues. Les prestataires de services linguistiques tels que Lionbridge explorent et développent rapidement des cas d'utilisation de l'IA et du ML en parallèle, ainsi que des partenariats avec le secteur. Le volume d'informations et de contenu dans le secteur des sciences de la vie est colossal : les types de contenu vont du contenu réglementé à celui non réglementé, et du style linguistique médical à celui non scientifique. L'IA et le ML transforment le secteur des services linguistiques et la façon dont il pourra favoriser les résultats pour la santé à l'avenir, en utilisant des grands modèles de langage associés à d'autres ressources linguistiques. L'IA et le ML ont le potentiel de générer ou de « retravailler » le contenu nouveau destiné à des publics ou marchés spécifiques, avec ou sans la dépendance traditionnelle par rapport au fichier source. S'il dispose des instructions et des entrées appropriées, un grand modèle de langage (LLM) peut produire différents types de contenu avec différents styles, adaptés à des publics ou à des médias spécifiques. Cependant, étant donné que nous traitons du contenu stratégique et sensible pour nos clients, les prestataires de services linguistiques doivent également gérer les risques et instaurer la confiance autour de nos solutions. Pour atteindre cet objectif, Lionbridge cherche sans cesse à acquérir une compréhension approfondie du contenu et des produits de ses clients, des exigences réglementaires et des utilisations prévues. Nous encourageons également les conversations d'exploration avec nos clients concernant les solutions optimisées par l'IA.  

chercheur réglant un microscope

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Lionbridge propose des services de traduction et des solutions de contenu pour les sciences de la vie, assurés par des experts et optimisés par l'IA. Forts de plusieurs décennies d'expérience, nous aidons les clients en leur fournissant des solutions linguistiques et de traduction d'essais cliniques. Nous vous aiderons à respecter les exigences de conformité linguistique, ainsi qu'à préparer et à planifier les essais cliniques multilingues. Contactez-nous pour découvrir comment nous pouvons aider votre équipe.

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RÉDIGÉ PAR
Pia Windelov, Vice-présidente Sciences de la vie et Marketing produit