La clé de voûte : un pilotage stratégique global

Pour ne pas se contenter d’empiler les stocks de précaution, la priorité est de mettre en place un pilotage stratégique global. Ceci va permettre de décloisonner les différentes étapes de la supply chaîne des essais cliniques, de mieux partager les contraintes et les besoins de chacun en amont comme en aval, et ainsi de mieux coordonner chaque niveau. Par exemple, avoir de la visibilité sur différentes études permettra de mutualiser les productions et les emballages, que l’on pourra aussi standardiser au maximum. Toujours en ce qui concerne le conditionnement, ce n’est qu’en liaison étroite avec les exigences du protocole que l’on pourra définir le format et le nombre de doses optimaux. À l’inverse, intégrer les contraintes logistiques lors de la conception de l’étude permet, par exemple, de limiter les expéditions. On aura également besoin de cette vision globale pour calculer précisément, et suffisamment tôt, les besoins cliniques en tenant compte de tous les paramètres : pays participants, nombre de patients, protocole, règlementation…

Cette approche globale permet aussi de mieux articuler les optimisations propres à chaque étape : le recours à l’étiquetage électronique et à des matériaux alternatifs pour réduire l’impact du packaging ; l’équilibrage du protocole entre considérations médicales et pratiques pour obtenir les meilleurs résultats possibles ; l’optimisation des stocks de médicament comparateur et de leur distribution aux établissements ; la gestion, enfin, des échantillons biologiques prélevés sur les patients pour être analysés.

Le numérique, un outil indispensable

À l’ère de la bioproduction, l’optimisation de la supply chain passe enfin nécessairement par un recours accru aux solutions numériques, au premier rang desquels l’IRT (Interactive Response Technology), la pierre angulaire de la gestion des essais cliniques. Les laboratoires vont devoir utiliser à plein les riches fonctionnalités de cet outil complexe, ce qui, par manque de maîtrise, n’est aujourd’hui que rarement le cas. En revanche, il n’existe pas de moteur d’optimisation dédié à cette activité, mais Capgemini travaille à combler ce manque en adaptant une solution issue du secteur automobile. Enfin, l’IA générative pourrait vite se révéler incontournable pour aider tous les acteurs à s’orienter face à la multiplication des contraintes et des réglementations.

Étant donné le coût de développement et de production des biomédicaments, les laboratoires n’ont pas droit à l’erreur. Ils ont impérativement besoin de combiner toutes les solutions à leur disposition afin d’optimiser l’ensemble de la chaîne logistique des essais cliniques. Avec des quantités calculées au plus juste, ils minimisent les gaspillages, les besoins de stockage réfrigéré et de transport, et donc les impacts environnementaux, tout en garantissant le bon déroulement et la qualité de l’étude. Les objectifs de durabilité rejoignent ainsi les impératifs économiques, scientifiques, médicaux et réglementaires pour assurer le développement et la viabilité de ces nouvelles thérapies.