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La présente thèse se propose d'examiner les modalités d'adoption et d'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) dans les départements d'intelligence commerciale au sein des grandes entreprises pharmaceutiques en France. Se démarquant des terrains d'application traditionnels tels que la Recherche et Développement, la Supply Chain et le Développement Clinique, cette recherche met en lumière l'utilisation de l'IA dans les domaines alors inexplorés de la Business Intelligence, des Études de marché, de l'Analytics et du Planning stratégique. Elle vise à cartographier les usages actuels, à évaluer l'intégration de l'IA et à mesurer les avantages ainsi que les contraintes découlant de cette intégration.
Le premier volet de l'étude consiste à évaluer, par le biais d’entretiens et de questionnaires, l'adoption de l'IA parmi les différentes entités d'intelligence commerciale, en quantifiant, lorsque les données le permettent, l'extension et l'intensité de cette intégration. Cette analyse vise à révéler des modèles d'adoption de l'IA, à identifier des habitus sectoriels et à dégager des insights sur les pratiques prédominantes et les stratégies distinctives des laboratoires étudiés.
Ensuite, l'étude s'attache à qualifier et quantifier les bénéfices liés à l'intégration de l'IA. Elle se concentre également sur les défis qui émergent de cette intégration. L’objectif est donc de fournir une évaluation des impacts tant positifs que négatifs de l'IA.
Parallèlement, cette recherche explore les perspectives d'évolution de l'usage de l'IA dans le secteur, notamment en identifiant des pistes innovantes pour l'expansion de l'IA dans les activités d'intelligence économique. Elle anticipe les développements futurs et esquisse les contours de ce que pourrait être la prochaine génération de systèmes d'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique.
Enfin, le travail s'intéresse au potentiel transversal de l'IA, en examinant sa capacité à générer de la valeur au-delà des frontières des départements d'intelligence commerciale. Il étudie les possibilités d'application de l'IA dans d'autres fonctions critiques telles que les Affaires médicales, le Market-Access et la Médico-économie, en envisageant l'IA comme un vecteur de transformation sectorielle.
Cette thèse s'achève sur la formulation de recommandations pratiques pour les décideurs du secteur pharmaceutique, leur offrant un cadre pour une intégration optimale de l'IA.
