Les agents sont orchestrés grâce à une allocation dynamique des tâches, une gestion multimodale des données et une surveillance intégrée. Chaque résultat génère un historique des modifications et fait l'objet d'une analyse par un expert. Cette architecture forme un écosystème adaptatif de modules d'apprentissage qui évoluent en toute sécurité avec les nouvelles données, conformément au modèle d'architecture d'agents d'IA.

5. Exécution du projet : Déploiement en cinq phases

S'appuyant sur une structure de mise en œuvre de l'IA en cinq phases, l'équipe d'architecture d'entreprise a contribué à la mise en œuvre et à l'exécution du projet avec rigueur et clarté. Chaque phase comprenait un point de contrôle de validation.

i- Planification stratégique

• Définition d'objectifs SMART (par exemple, réduire le coût de passage à l'écran de 25 % en 12 mois)

• Identification des sponsors (R&D, Science des données, Éthique, Juridique)

• Réalisation d'audits des connaissances et des données ; définition du périmètre

ii. Plan d'exécution

• Modèles sélectionnés : réseaux d'amarrage, modèles de graphes de toxicité

• Pipeline conçu : flux de données, définitions des fonctionnalités, API, dimensionnement des composants

• Définition des rôles (fournisseur/interne), de la propriété intellectuelle, du DevOps et des budgets

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iii. Conception et développement

• Nettoyage des tests et des graphes de connaissances, alignement des ontologies

• Entraînement des agents, capture des fiches de modèles et des métadonnées d'importance des fonctionnalités

• Tests de biais et panels de validation réalisés ; déploiement après validation

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iv. Déploiement

• Intégration et livraison continues automatisées (CI/CD) dans un environnement hybride cloud + sur site

• Surveillance en temps réel des indicateurs de performance, de dérive, de latence et d'équité

• Intégration des résultats dans les systèmes en aval, tels que les portails des organismes de développement et de fabrication à façon (CDMO) et de l'assurance qualité (AQ)

v. Amélioration continue

• Planification de retours hebdomadaires des parties prenantes, de formations mensuelles et d'améliorations de l'expérience utilisateur (UX)

• Revues de gouvernance avec le comité d'éthique et les équipes d'audit

• Suivi transparent des indicateurs d'équité et du comportement du système auprès de la direction

Cette structure a permis d'éviter la paralysie des projets pilotes et a favorisé l'instauration rapide d'un climat de confiance.

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6. Résultats et valeur mesurable

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Voici les résultats obtenus à ce jour, après 24 mois :

 

• Délai entre la découverte précoce et l’autorisation d’essai clinique (IND) : réduit d’environ 6 mois (soit 25 %)

• Taux de survie des candidats : amélioré de 9 % à ce jour

• Biais et violations de conformité : très faibles et tous corrigés, comme identifiés et mesurés dans les tableaux de bord d’éthique

• Dérive du modèle ou événements d’hallucination : signalés et corrigés dans les délais impartis (SLA)

• Transparence de la gouvernance : tableaux de bord en temps réel accessibles à la direction et aux équipes d’audit.

Il ne s’agissait pas d’objectifs irréalistes : ils ont été suivis, mesurables et justifiés lors des réunions de direction.

7. Pourquoi cela fonctionne

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• Une approche axée sur les besoins de l’entreprise, et non sur les outils : chaque agent, tableau de bord ou modèle de données est directement lié à un flux de valeur ou à une capacité.

• L'éthique comme architecture : l'équité, l'explicabilité, les contrôles humains et l'auditabilité sont fondamentaux, et non des ajouts a posteriori.

• Des agents conçus pour évoluer : modulaires, explicables, à apprentissage continu et sécurisés à grande échelle.

• Une mise en œuvre reproductible : une structure en cinq phases, des points de contrôle et l'alignement des parties prenantes intégré.

• Une gouvernance comme pilier : quatre architectures d'entreprise directement alignées sur la conformité et la science des données, et non cloisonnées au sein de l'informatique.

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Cette conception ne se contente pas d'accélérer la R&D. Elle renforce la confiance, la reproductibilité et la pérennité opérationnelle.

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8- Réflexions finales

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Lorsque l'architecture d'entreprise, la conception axée sur les besoins métiers et l'IA éthique sont combinées, la R&D devient à la fois plus rapide et plus fiable. Les scientifiques peuvent se concentrer sur la science, et non sur les tableaux de bord. La direction obtient un impact réel et reproductible, et non des conjectures. C'est ainsi qu'une entreprise pharmaceutique est passée d'« expérimentations d'IA » à une innovation transformatrice digne d'un conseil d'administration, en plaçant l'architecture et l'éthique au cœur de sa stratégie.