IA & Industrie Pharmaceutique : sortir de la réaction pour entrer dans l’ère de la prédiction
Décryptage de l’intervention de M. Aymen Chakhari sur Express FM
L’intelligence artificielle est omniprésente dans les discours. Pourtant, dans les environnements industriels, et en particulier dans l’industrie pharmaceutique, la réalité opérationnelle reste encore largement en décalage avec cette promesse.
Lors de son intervention sur Express FM, M. Aymen Chakhari met en lumière un constat sans détour : malgré les initiatives et les investissements, une grande partie des organisations industrielles évolue encore dans une logique réactive, loin des standards de l’industrie 4.0 réellement pilotée par la donnée.
Ce décalage ne vient pas d’un manque de technologie. Il révèle plutôt une problématique plus structurelle : l’absence de maîtrise du cycle de vie de la donnée industrielle.
La donnée industrielle : un actif sous-exploité
Dans la plupart des environnements industriels modernes, les infrastructures sont déjà largement instrumentées. Capteurs, automates, systèmes de supervision, caméras industrielles… Les sources de données sont omniprésentes.
Mais cette abondance cache un paradoxe :
ces données existent, mais elles ne sont ni structurées, ni corrélées, ni valorisées.
Autrement dit, l’entreprise collecte sans exploiter.
Chez Focus, nous observons très souvent le même pattern :
- absence de gouvernance data
- silos entre IT et métiers
- données non historisées ou difficilement exploitables
- aucun modèle d’usage orienté décision
Ce manque de maturité data empêche toute logique prédictive. L’organisation reste alors enfermée dans une posture de réaction : on constate un incident, puis on agit. L’IA, dans ce contexte, ne peut pas délivrer de valeur.
Là où l’IA transforme réellement la performance industrielle
Enfin, l’automatisation des tâches répétitives reste un levier structurant. Il ne s’agit pas de remplacer l’humain, mais de repositionner les compétences là où elles créent réellement de la valeur. L’IA prend en charge les tâches routinières, standardisées, laissant aux équipes la capacité de se concentrer sur l’analyse, l’amélioration continue et la prise de décision.
L’IA n’est pas un projet IT, c’est une transformation transverse
- les métiers, qui portent les enjeux opérationnels et le budget
- l’IT, qui assure l’intégration et la robustesse des systèmes
- la fonction data, qui structure et gouverne les flux d’information
Une approche pragmatique : du use case à l’industrialisation
L’expérience montre qu’il est contre-productif de chercher à “faire de l’IA” de manière globale. L’approche la plus efficace reste incrémentale.
Elle commence toujours par une phase d’identification des points de friction : où se situent les pertes ? Les inefficiences ? les coûts non maîtrisés ?
À partir de là, une roadmap est construite, non pas sur la base de la technologie, mais sur le potentiel de création de valeur.
Les premiers cas d’usage sont ensuite traités en mode MVP (Minimum Viable Product), avec un objectif clair : démontrer rapidement un impact mesurable. Ce n’est qu’après validation que l’industrialisation intervient.
Cette logique de “quick wins pilotés par la valeur” est aujourd’hui la seule qui permet d’ancrer durablement l’IA dans les opérations.
Industrie pharmaceutique : une transformation à double enjeu
- accélération de la découverte de molécules
- optimisation des essais cliniques
- exploitation des données en conditions réelles (real-world data)
- amélioration des stratégies de mise sur le marché
Le positionnement de Focus : de l’infrastructure à la valeur métier
Cette approche end-to-end permet de réduire le temps entre l’idée et la mise en production, tout en sécurisant les investissements.
Un enjeu stratégique pour les industriels tunisiens
Le constat est clair : le potentiel est là, les technologies sont disponibles, mais la maturité reste hétérogène.
Les entreprises qui réussiront ne seront pas nécessairement celles qui investissent le plus, mais celles qui sauront structurer leur démarche :
- maîtriser leur patrimoine data
- cibler des cas d’usage pertinents
- avancer de manière progressive et mesurée
L’IA n’est pas une fin en soi. C’est un levier. Et comme tout levier, sa valeur dépend de la manière dont il est utilisé.
Évaluer pour mieux avancer
- le niveau de préparation de l’organisation
- les gaps critiques
- les opportunités à court terme
