Optimiser la gestion de votre chaîne d’approvisionnement avec l’automatisation robotisée des processus (RPA)

Votre chaîne d’approvisionnement clinique est-elle prête pour l’automatisation intelligente?

À mesure que les essais cliniques se complexifient, les organisations mondiales fondées sur les données des sciences de la vie doivent simplifier leurs activités pour demeurer concurrentielles. Selon l’étude La voix de nos clients 2025, l’élimination des frictions, l’accélération de la prise de décisions et la maintenance de l’intégrité des données tout au long du cycle de vie clinique sont les priorités du secteur. L’automatisation robotisée des processus offre une solution puissante, qui permet de moderniser les flux de travaux obsolètes, afin d’unifier les systèmes disparates et de réduire la dépendance aux processus manuels de la chaîne d’approvisionnement clinique. En réduisant les écarts entre les plateformes de technologie de réponse interactive (IRT) et les systèmes de prévisions, l’automatisation robotisée des processus rend possible des opérations en temps réel précises et évolutives, ce qui permet aux équipes de plateforme de technologie de réponse interactive de se concentrer sur la stratégie à déployer, plutôt que sur des feuilles de calcul.

Dans ce billet de blogue, nous explorons comment l’automatisation robotisée des processus transforme la gestion de la chaîne d’approvisionnement clinique, de la fragmentation des données et des goulets d’étranglement causés par les processus manuels à l’atteinte d’une interopérabilité fluide, d’une conformité améliorée et d’économies de coûts.

Défis liés à la gestion des données de la chaîne d’approvisionnement clinique

Les essais cliniques exigent de manipuler fréquemment des données, y compris l’inscription du patient, les abandons et la mise en service des sites. Les méthodes traditionnelles de gestion des données posent les problèmes suivants.

• Traitement manuel des données – Les chaînes d’approvisionnement cliniques dépendent souvent de systèmes existants et de sources de données déconnectées, ce qui nécessite l’extraction, la transformation et l’entrée manuelles des données. Non seulement ceci augmente les coûts de main-d’œuvre, mais cela introduit également un plus grand risque d’erreur humaine, en plus de ralentir les flux de travaux opérationnels.
• Normes incohérentes des formats de données – Les fournisseurs et les systèmes utilisent fréquemment une terminologie et des formats de données propriétaires, ce qui rend difficile l’intégration des données entre les plateformes. Pour pallier cette incohérence, il faut souvent faire appel à des scripts ou des intergiciels sur mesure, qui sont onéreux à concevoir et à maintenir.
• Harmonisation des données entre les études – Chaque étude clinique suit généralement ses propres protocoles, critères d’évaluation et structures de données, ce qui complexifie les efforts de normalisation et de consolidation des renseignements. Ce manque d’harmonisation nuit à la prévision, aux analyses et à la planification stratégique du portefeuille.
• Décalages dans les prévisions – Les prévisions exactes s’appuient sur des données ponctuelles provenant de systèmes comme une plateforme de technologie de réponse interactive, qui éprouvent souvent des retards causés par les approbations manuelles ou des décalages entre les données. Ceux-ci peuvent mener à une surproduction ou un épuisement des stocks, deux scénarios qui impliquent d’importants risques financiers et opérationnels.
• Disparité entre les renseignements rapportés des sites d’essai Les sites d’essai peuvent retarder la publication d’abandons de patients ou de l’utilisation des stocks de l’inventaire en raison de problématiques liées à la charge de travail ou à l’accès aux systèmes. Ces écarts brouillent la visibilité de la chaîne d’approvisionnement, ce qui affecte la prise de décision concernant la production et la distribution de médicaments.

Défis opérationnels : épuisement du personnel, exigences de conformité et pressions sur les coûts

Ces problématiques techniques liées aux données sont souvent ancrées dans des défis opérationnels plus importants. Les conclusions de La voix de nos clients confirment que les pénuries de talents et l’épuisement du personnel continuent de faire pression sur les équipes de la chaîne d’approvisionnement clinique, dont le personnel qualifié est surmené par les tâches manuelles répétitives, ce qui mène à des épuisements professionnels, des départs volontaires et l’érosion des connaissances institutionnelles Ces pressions sur le capital humain limitent la capacité de gestion des demandes aux données de plus en plus complexes. De plus, les attentes en matière de conformité pour la vérifiabilité, le suivi et la production de rapports en temps réel laissent peu de tolérance pour les erreurs humaines, ce qui accroît le risque de non-conformité et de pénalités onéreuses. L’augmentation des coûts d’exploitation – de la gestion inefficace du travail, de la logistique et de l’inventaire – exacerbe ces problèmes, ce qui fait de l’automatisation pas juste un avantage, mais une nécessité. Sans l’automatisation robotisée des processus, les organisations risquent d’éprouver des difficultés en raison d’attentes de performance et des charges de conformité impossibles à respecter, particulièrement en contexte d’essais cliniques complexes, étendus ou à l’échelle mondiale.

L’automatisation en tant que solution

La mise en œuvre d’une intégration fondée sur l’automatisation robotisée des processus entre les systèmes IRT et de prévision de la chaîne d’approvisionnement clinique permet de surmonter ces défis en :

• Améliorant l’exactitude des données –  Un traitement des données automatisé et normalisé élimine les erreurs humaines.
• Augmentant l’efficacité – L’automatisation robotisée des processus élimine les interventions manuelles, ce qui permet de traiter les données et de publier des rapports rapidement sans erreur.
• Assurant l’évolutivité – La solution s’adapte à de nombreuses études et à de nombreux fournisseurs IRT.

Voici les principaux composants de cette solution.

• Répartiteur – Collecte et envoie les données des études aux systèmes IRT.
• Module de production de rapports – Extrait et organise les rapports pour l’enrôlement et la mise en service des sites.
• Module d’enrôlement – Harmonise les données IRT avec les systèmes de prévision de la chaîne d’approvisionnement clinique pour maintenir l’enrôlement.
• Module de mise en service des sites – Met à jour la mise en service des sites, ce qui permet d’assurer la précision des données en temps réel.

Avantages commerciaux de l’automatisation

L’automatisation de l’IRT pour l’intégration des données issues des systèmes de prévision de la chaîne d’approvisionnement clinique confère des avantages considérables.

• Efficacité opérationnelle – Réduit le délai de traitement des données de plus de 80 %, ce qui libère des ressources pour des tâches stratégiques.
• Conformité réglementaire – La journalisation et la production de rapport automatisées améliorent le respect des réglementations du secteur.
• Amélioration de la prise de décisions – Des perspectives issues de données en temps réel guident la prise de décisions éclairées en lien avec la chaîne d’approvisionnement des essais cliniques.
• Économies de coûts – L’automatisation réduit les processus nécessitant une main-d’œuvre abondante, ce qui permet de réduire les dépenses d’exploitation.
• Agilité – Des capacités de réponse rapide aux modifications des essais assurent l’exactitude des prévisions.

Influence stratégique et améliorations prévues

L’automatisation au sein de la chaîne d’approvisionnement clinique pave la voie pour :

• L’analyse de données avancée – Intégration avec l’analyse prédictive fondée sur l’intelligence artificielle pour des prévisions améliorées.
• L’expansion de l’automatisation – Expansion de l’automatisation vers des éléments additionnels de la chaîne d’approvisionnement, y compris la fabrication (lancement en temps réel) et le contrôle de la qualité sans contact.
• L’intégration harmonieuse des systèmes – Unification de l’automatisation pour un plus grand nombre de plateformes de gestion des essais cliniques, dont la gestion des études, le suivi des jalons, le contrôle et la gestion des visites.

Transformer votre chaîne d’approvisionnement clinique avec l’automatisation intelligente 

L’automatisation représente un changement de paradigme de la gestion de la chaîne d’approvisionnement des essais cliniques, ce qui permet d’accroître l’efficacité, la précision et l’évolutivité. Normalement, une chaîne d’approvisionnement clinique est très éclatée et fragmentée, tant sur le plan physique que numérique. En automatisant ses processus et ses flux de données dans l’ensemble de son réseau, une entreprise qui mène des essais peut économiser des millions de dollars chaque année en droits d’exploitation et en coûts liés à la chaîne d’approvisionnement, particulièrement dans les domaines de la production de médicaments destinés aux essais cliniques, des coûts des comparateurs et des frais d’expédition (retours, destruction sur site). Les solutions d’automatisation robotisée des processus ainsi que les flux de travaux intelligents des activités de la chaîne d’approvisionnement clinique aident les organisations à rationaliser leurs données, à améliorer la conformité et à favoriser des perspectives intelligentes dans l’ensemble de leurs réseaux cliniques.

CGI transforme les chaînes d’approvisionnement cliniques grâce à une mise en œuvre intelligente de l’automatisation robotisée des processus, ce qui permet de combiner son expertise du secteur des sciences de la vie avec des solutions éprouvées d’automatisation. Afin de libérer le potentiel de l’automatisation robotisée des processus pour vos activités d’approvisionnement clinique, et ce, en vous assurant une conformité réglementaire et une excellence opérationnelle, communiquez avec nos experts dès aujourd’hui et découvrez comment l’automatisation peut transformer la performance de votre chaîne d’approvisionnement, en plus de vous offrir des avantages concurrentiels durables.