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Naviguer dans votre parcours numérique vers le succès de l'IA

Livre blanc

Le battage médiatique autour de l'intelligence artificielle (IA) est inévitable : Après le lancement du ChatGPT d'OpenAI, l'idée d'utiliser l'IA dans votre travail quotidien est rapidement passée d'un concept vague et futuriste à une réalité pratique. L'excitation grandit dans le secteur de l'intelligence artificielle. Industrie biopharmaceutique sur les avantages potentiels de l'IA et la peur de passer à côté incitent de nombreux chefs de service à se demander, parmi la myriade de solutions d'IA disponibles, laquelle pourrait être la meilleure pour leur entreprise dans le cadre de son parcours numérique : apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP) ou autre chose ?

Pourtant, le constat est sans appel réalité est que l'IA n'est pas une panacée pour tous les défis de BioPharma. Bien que les applications de l'IA dans le domaine de la découverte de médicaments démontrent déjà leurs avantages et que les premiers médicaments conçus par l'IA fassent actuellement l'objet d'essais cliniques, même ceux qui sont à la pointe de ce domaine s'accordent à dire que l'IA est un outil, et non une solution miracle.

La valeur d'une solution d'IA dépend de la qualité des données et du contexte de départ, ainsi que de la pertinence des questions commerciales que vous lui demandez de résoudre. La vieille expression "garbage in, garbage out" est toujours d'actualité. Quelle que soit la sophistication de vos algorithmes, si vous posez les mauvaises questions ou si vous n'avez pas accès à des données de qualité, les résultats ne seront pas utiles.

Téléchargez notre livre blanc pour découvrir comment utiliser les données pour tirer une réelle valeur d'une solution d'IA et bien commencer votre parcours numérique.

Points clés : 

  • La FDA met en garde contre le risque que les algorithmes d'IA amplifient les erreurs et les biais préexistants dans les sources de données sous-jacentes.
  • La première étape critique de votre parcours numérique avant de mettre en œuvre l'IA est de vous assurer que vous avez atteint le bon niveau de maturité numérique.
  • Une approche centrée sur les données permet d'améliorer l'accessibilité, la qualité, l'interopérabilité et la réutilisation des données.
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