Introduction
L’intelligence artificielle s’invite partout dans les discussions en industrie pharmaceutique, en particulier côté marketing et médical. Pourtant, sur le terrain, l’écart reste marqué entre le discours et une adoption réellement structurée. Dans cette émission de Marketing Santé animée par Vincent Kemmoun, avec Anca Petre (experte IA, fondatrice de Medshake Studio), Lucas Jaillette (product manager & digital lead chez ALK France) et Anaëlle-Zoé Rouault (chef de produit onco-hématologie chez Takeda), le constat est sans détour : l’IA générative progresse, mais elle est encore trop souvent utilisée de façon superficielle, avec des freins très concrets liés à la donnée, aux outils internes, à la culture d’entreprise et à la maîtrise de la qualité.
Adoption de l’IA en marketing pharma : beaucoup de bruit, une maturité inégale
Quand on demande une note d’adoption de l’IA dans le marketing pharma, les réponses convergent vers une idée simple : “on en parle beaucoup”, mais l’usage profond est loin d’être homogène. Les intervenants distinguent clairement trois niveaux.
D’abord, la visibilité : sur ce plan, l’IA est omniprésente, tout le monde en parle et le sujet est devenu incontournable. Ensuite, l’usage basique : produire un texte, reformuler un email, générer une première version de contenu, ce sont des pratiques déjà largement installées. Enfin, l’usage avancé : c’est là que les écarts explosent. Certains “champions” l’exploitent comme un véritable assistant de réflexion, tandis que d’autres restent sur des usages minimalistes, voire continuent à “faire des recherches” comme on le ferait sur un moteur de recherche, avec la déception qui va souvent avec.
Un risque : la “lazy AI” et la standardisation des campagnes
Un point de friction revient fortement : l’IA utilisée comme raccourci pour produire vite, sans relecture ni intention stratégique. Cette approche “paresseuse” pousse à mesurer la quantité de contenus produits, mais laisse la question de la qualité et de la performance en suspens. Les intervenants s’interrogent : un email approuvé et rédigé à 100% par IA a-t-il le même impact qu’avant ? Et surtout, si tout le monde utilise les mêmes outils de la même façon, le marketing risque de se ressembler d’une marque à l’autre, avec une créativité qui s’érode au lieu de se renforcer.
Bien utiliser l’IA : un assistant de réflexion, pas une baguette magique
Les invités s’accordent sur un principe : l’IA n’est pas seulement un générateur de texte. Son potentiel est plus fort quand elle devient un partenaire de réflexion, capable d’aider à explorer des angles morts, à challenger des idées ou à structurer un argumentaire. Mais cela exige de changer la manière de travailler.
L’image qui parle le plus est celle du “stagiaire surdoué” : il a accès à énormément d’informations, mais il a besoin d’être guidé, cadré et corrigé. Si l’on attend un résultat “magique” avec une requête vague, la désillusion arrive vite. En revanche, plus on apporte de contexte, d’objectifs et de contraintes, plus l’IA devient utile.
Prompt, contexte et relecture : le trio qui fait la différence
La bonne pratique décrite par les intervenants repose sur une séquence simple : penser d’abord, demander ensuite, retravailler enfin. Autrement dit, le prompt n’est pas une formule secrète, c’est l’expression d’une intention. Quand le marketeur fournit une direction claire, une stratégie, une matière de départ, l’IA peut produire une base solide. Mais le contenu ne doit pas être repris “tel quel”, surtout en pharma, où la précision scientifique et réglementaire impose une vigilance constante.
Un exemple est donné sur les réponses à objection : l’IA peut accélérer la première rédaction, mais la version finale doit rester sous contrôle humain, pour garantir le bon message et éviter les imprécisions.
Les freins dans les laboratoires : outils internes, vitesse de déploiement et enjeu data
Pourquoi les équipes n’ont-elles pas toujours “les bons outils” ? Les échanges mettent en lumière une réalité opérationnelle : les technologies évoluent très vite, mais l’intégration en environnement pharma prend du temps. Entre le lancement d’un projet d’IA interne et sa disponibilité, plusieurs générations de modèles peuvent déjà être sorties sur le marché.
La donnée, sujet central et légitime
Le frein principal identifié, c’est la donnée. Les laboratoires doivent protéger des informations sensibles : brevets, études, données commerciales, contenus internes. Cette contrainte explique à la fois la prudence et la lenteur, même quand la volonté d’avancer est réelle. Dans certains cas, l’IA interne est surtout très utile pour retrouver rapidement de la documentation et des procédures qualité, même si sa performance “conversationnelle” peut être inférieure à certains outils grand public.
Choisir le bon modèle selon l’usage
Un autre point de friction est la confusion sur les modèles : le plus récent n’est pas forcément le plus adapté. Les invités évoquent la nécessité d’orienter les équipes avec des logiques simples, comme des arbres décisionnels : un email n’a pas besoin d’un modèle qui “raisonne” longtemps et produit des réponses interminables. Ils insistent aussi sur un paramètre concret qui frustre souvent les utilisateurs : la fenêtre de contexte, c’est-à-dire la quantité d’informations qu’un modèle peut ingérer et restituer, ce qui devient critique dès qu’on travaille avec de gros documents.
Former ne suffit pas : la clé, c’est le mindset et les communautés de pratique
Sur la formation IA, le diagnostic est clair : beaucoup d’organisations en sont encore au stade des bases, notamment “apprendre à faire un prompt”. C’est nécessaire, mais insuffisant. Pour les invités, l’enjeu prioritaire est culturel.
Le vrai changement attendu n’est pas seulement une montée en compétences, mais un nouveau rapport à l’outil : arrêter de juger l’usage de l’IA comme une “triche”, accepter qu’elle soutienne le travail sans remplacer la responsabilité, et sortir de la peur liée aux métiers ou à la sécurité des données.
Une approche proposée : créer des communautés internes
Plutôt que des formations ponctuelles, une solution est mise en avant : constituer des communautés de pratique avec des ambassadeurs et des early adopters. L’idée est que l’IA doit devenir un sujet porté de l’intérieur, avec des cas d’usage concrets, une vision partagée et une dynamique collective. Sans cela, l’outil reste “posé sur la table” sans adoption durable, un peu comme donner un tableur sans expliquer ce qu’on peut réellement en faire.
Shadow AI : entre tentation, confidentialité et vigilance
Le “shadow AI”, c’est l’usage d’outils personnels pour des besoins professionnels. Le phénomène existe, même s’il est sensible dans un environnement où la confidentialité est critique. Les intervenants rappellent une règle pragmatique : éviter toute donnée interne, ou anonymiser fortement, et se limiter à des informations publiques quand on explore.
Ils soulignent aussi un point souvent ignoré : certains outils permettent de paramétrer l’absence d’apprentissage sur les données fournies, même si un stockage temporaire peut subsister. Cela ne supprime pas le besoin de prudence, mais nuance l’idée que tout usage externe serait automatiquement irresponsable.
Un autre risque : les hallucinations hors contrôle
Au-delà des données, le shadow AI pose un problème de qualité : mal utiliser l’IA expose à des hallucinations et à des erreurs factuelles, parfois difficiles à détecter si l’on n’applique pas une relecture exigeante. Un exemple marquant est cité : une “recherche biblio” avec des auteurs réels, mais des publications inventées. Dans le marketing pharma, cette fragilité impose des vérifications systématiques avec des sources fiables.
Qualité versus quantité : sécuriser sans freiner
L’IA permet de produire vite, mais la question clé reste la maîtrise de la qualité, notamment pour les contenus soumis au réglementaire. Plusieurs pistes sont évoquées.
D’abord, améliorer les prompts en prévoyant des “portes de sortie” : si l’IA ne trouve pas, elle doit pouvoir demander une précision ou signaler l’absence de réponse, plutôt que d’inventer. Ensuite, créer des assistants de pré-contrôle qualité capables de comparer un contenu aux règles et exigences attendues. L’objectif n’est pas de remplacer le contrôle réglementaire, mais de filtrer les erreurs grossières en amont et de réduire les allers-retours.
Les échanges insistent aussi sur une idée importante : l’IA fait des erreurs, comme les humains. Ce qui compte, c’est l’association intelligente, où l’humain garde la main et utilise l’IA pour augmenter sa capacité de production tout en conservant la rigueur.
IA et employabilité : pas encore un “must”, mais un avantage qui monte
Sur l’employabilité, les positions sont nuancées. Ce n’est pas encore un critère indispensable pour la majorité des postes, sauf fonctions explicitement orientées IA ou digital. En revanche, les intervenants sentent une accélération : les entreprises encouragent de plus en plus l’usage, et la disparité d’outils entre laboratoires devient une source de frustration.
Le point le plus discriminant, à court terme, n’est pas la “maîtrise” proclamée, mais l’ouverture d’esprit. Autrement dit, être capable d’expliquer comment on s’y intéresse, comment on l’utilise avec prudence et comment on apprend, peut compter davantage qu’une prétention à tout savoir faire.
Conclusion
L’intelligence artificielle dans l’industrie pharmaceutique et dans le marketing avance, mais avec une maturité très inégale. Le terrain montre une adoption réelle sur les usages simples, une progression sur les usages de réflexion, et des freins puissants liés aux données, aux outils internes, au choix des modèles et à la culture d’entreprise. La voie la plus prometteuse dessinée par les échanges tient en trois idées : utiliser l’IA comme un assistant qui aide à penser, renforcer l’esprit critique pour sécuriser la qualité, et installer une dynamique durable via des communautés de pratique. Dans un marketing pharma très normé, c’est précisément cette combinaison qui peut permettre de gagner du temps sans perdre la rigueur, et de retrouver de la créativité sans céder à la production automatique.
