Construire l’Avenir de la MLR avec l’IA : Voie Express Vers la Validation de Contenu

La valeur de l’IA se cristallise dans le cadre d’une opportunité plus vaste de réoutiller les opérations de contenu de bout en bout. Découvrez quelles améliorations de processus soutiennent le succès de l’IA et maintiennent la révision MLR au centre de l’attention.

Les biopharmas créent des volumes records de matériel pour engager les professionnels de la santé (HCP) de manière pertinente sur tous les canaux : la production a augmenté de 7 % à l’échelle internationale et de 29 % aux États-Unis en 2023 par rapport à l’année précédente — et le rythme ne ralentit pas (Schéma 1). Pendant ce temps, les équipes terrain utilisent rarement ou jamais 77 % du contenu approuvé. Les participants tout au long de la chaîne d’approvisionnement de contenu sont mis au défi de développer uniquement les actifs qui en valent le coût tout en générant des expériences client significatives.

Les équipes de contenu s’appuient sur des experts hautement qualifiés en MLR pour créer du matériel pertinent et conforme. Cependant, elles ne font appel à l’expertise des réviseurs que tard dans le cycle. Ce processus, associé à des effectifs de réviseurs réduits, met à rude épreuve la capacité.

« Si vous voulez que votre contenu soit publié rapidement et efficacement, les entreprises doivent considérer la MLR comme une problématique commerciale et s’investir dans sa résolution », déclare le Dr Samin Saeed. vice-président, Early Assets Medical chez GSK.

Des lancements de produits plus nombreux et plus rapides, ainsi que l’évolution des préférences de contenu des HCP, créent la nécessité de révolutionner le rôle de la MLR. L’IA promet d’aider à accélérer le contenu, mais ce n’est qu’un levier. Ayant contribué à améliorer la qualité et à réduire la charge de travail des équipes MLR, sa valeur se cristallise désormais dans le cadre d’une opportunité plus vaste de réimaginer les opérations de contenu de bout en bout.

Outre l’IA, les innovations de processus soutenant la transformation du rôle de la MLR incluent :

1. Gestion et collecte des claims : Les outils numériques relient automatiquement les claims approuvées aux références dans une bibliothèque centralisée, éliminant 90 % du travail par rapport au manuel. La collecte de claims crée des claims à partir d'annotations de liens sur des documents stables, ce qui facilite la maintenance de la bibliothèque.
2. Réutilisation du contenu : Une fois approuvés, les modules de contenu sont prêts à être utilisés dans divers actifs et sur plusieurs canaux, créant des expériences client plus personnalisées.
3. Révisions par niveaux : Les règles commerciales font passer un grand pourcentage de contenu par des niveaux rationalisés de manière conforme et efficace, libérant des ressources pour se concentrer sur le matériel de grande valeur et à haut risque.
4. Similarité de contenu : La comparaison du contenu dérivé avec une notation aide les réviseurs à prioriser où passer leur temps pendant la revue et l'approbation.

Ces avancées — associées à des produits d'IA capables d'évoluer avec la feuille de route unique d'une entreprise — offrent le meilleur retour sur investissement en accélérant le cycle complet de création, de révision et d'approbation du contenu pour aider à transformer le rôle de la MLR.

"Tous les piliers critiques qui possèdent des morceaux du flux de travail et du cycle de vie du contenu doivent être alignés. Cependant, les rôles n’ont pas besoin de rester statiques, surtout à mesure que l’IA fait effet." Directeur de la stratégie de contenu chez une biopharma

La valeur de la transformation du rôle de la MLR

Parce que les équipes MLR reçoivent le contenu au dernier kilomètre de la production, elles communiquent avec les opérations marketing, les équipes des marques, les agences partenaires et d’autres parties prenantes. L’augmentation du volume de contenu n’a pas affecté les délais de cycle de révision MLR : la moyenne mondiale pour l’approbation de contenu est constante à 21 jours. Mais les processus de pré-revue ajoutent du temps — allant de cinq à 150 jours pour chaque actif. Renforcer l’IA et l’automatisation par l’amélioration des processus, en particulier lors de la révision MLR, est le meilleur moyen de répondre aux besoins croissants de contenu des HCP.

« Tous les piliers critiques qui possèdent des morceaux du flux de travail et du cycle de vie du contenu doivent être alignés. Cependant, les rôles n’ont pas besoin de rester statiques, surtout à mesure que l’IA fait effet », déclare le directeur de la stratégie de contenu chez un biopharma international. Rassembler les réviseurs, les équipes des marques et/ou les agences partenaires, et les opérations marketing au début du cycle de vie du contenu est un changement important. Cela permet aux équipes de co-créer initialement un contenu de meilleure qualité et de réduire le travail plus tard.

Des équipes collaboratives et soutenues par la technologie peuvent produire du contenu pertinent plus rapidement malgré de nouveaux défis, tels que les lancements accélérés. Les nouvelles approches et technologies améliorent l’expérience des réviseurs et de tous ceux qui touchent au contenu médical et marketing.

« Il est essentiel de concentrer nos ressources pour gérer le processus [de révision MLR] efficacement pour toutes les parties prenantes tout en nous assurant de soutenir l’entreprise dans toutes nos initiatives de manière conforme », déclare Jamie Moccia, responsable MRC et des opérations médicales chez Argenx.

L’IA et l’évolution des équipes MLR

Pendant des années, les équipes commerciales se sont appuyées sur des systèmes manuels, basés sur papier, qui étaient lents et sujets aux erreurs. En réponse, les équipes de contenu se sont tournées vers les technologies numériques pour rationaliser les flux de travail, améliorer la collaboration et susciter de nouvelles façons de développer du matériel promotionnel. L’industrie est entrée dans une renaissance numérique lorsque les organisations ont appris à utiliser efficacement les investissements en contenu numérique.

La prochaine transformation est en cours alors que les entreprises testent l’IA pour améliorer l’efficacité, la vitesse, le contrôle qualité et la satisfaction des réviseurs. Plus de 80 % des grandes entreprises des sciences de la vie explorent son utilisation pour la création et la révision de contenu, le marquage et les contrôles qualité, selon les données de Veeva.

Les premiers rapports indiquent une opportunité pour les entreprises des sciences de la vie de tirer 5 à 7 milliards de dollars de valeur de l’utilisation de l’IA, dont 25 à 35 % proviennent de l’utilisation commerciale seule. Il n’existe pas de solution universelle, et les résultats de l’utilisation de l’IA dans la révision MLR sont encore en train de prendre forme. Mais les marqueurs de succès émergent (Schéma 2)..

La confiance de l’industrie dans la capacité de l’IA à aider à transformer la révision MLR augmente, à condition que les réviseurs conservent le dernier mot. Andrea Ward, directrice exécutive de l’éthique et de la conformité globale chez Astellas, affirme que la conformité avec la FDA et d’autres organismes de réglementation exige une intervention humaine, en particulier pour des processus tels que les pistes d’audit et la preuve documentée de conformité : « Assurer la conformité aux exigences de la FDA reste une responsabilité clé de nos équipes MLR, ce que l’IA seule ne peut gérer. »

Sabine Post, responsable globale des opérations de contenu pour les capacités de mise sur le marché chez Sanofi, est d’accord. « Bien que l’automatisation aide dans des approches telles que les révisions par niveaux, la surveillance humaine est cruciale pour maintenir la précision et la conformité. »

Les compétences des marketeurs et leur aisance avec les outils d’IA en dehors de la revue — pour la création et l’hygiène du contenu, par exemple — sont encore en développement. De plus, les biopharmas n’ont pas connu d’évolution dans l’utilisation de l’IA à ces fins, mais cela changera rapidement.

L’avenir des révisions

L’adoption d’une IA capable de fournir du contenu pré-révisé est « 90 % du chemin », une étape proactive pour réimaginer la chaîne d’approvisionnement de contenu. Une nouvelle application d’IA pour Veeva PromoMats sera bientôt disponible en réponse à ce besoin. Veeva MLR Bot priorise la qualité, la vitesse et la confiance en se concentrant d’abord sur l’efficacité de la pré-révision MLR. Les futures applications permettront aux marketeurs de contribuer davantage à un cycle de vie de contenu durable. MLR Bot utilise un grand modèle de langage hébergé par le client et intègre l’IA dans le cycle de vie du contenu.

L’application est un assistant de type chat qui effectue des contrôles qualité avant la révision et l’approbation MLR, vérifiant le respect des éléments suivants :

• Normes éditoriales : Identifie rapidement les fautes d’orthographe et de grammaire, ainsi que les phrases interdites.
• Directives de marque: Confirme le droit d’auteur, les marques de commerce et l’utilisation correcte des déclarations de confidentialité et des images.
• Directives du marché : Automatise les avertissements de boîte noire, les triangles inversés et l’inclusion de l’ISI ou de l’IP pour assurer la conformité aux réglementations changeantes des autorités sanitaires locales.
• Règles de canal : Vérifie l’alignement du contenu avec les exigences des différents canaux, y compris les options de désabonnement, les codes QR, le dimensionnement et l’accessibilité.

Innover tout au long du cycle de vie du contenu

PromoMats investit dans tous les aspects du contenu. Les améliorations de produits et de fonctionnalités telles que le MLR Bot offrent un soutien complet aux biopharmas — de la stratégie à la révision efficace et aux informations post-publication sur l’utilisation sur le terrain (Schéma 3). Les réviseurs, les marketeurs, les équipes des marques/agences partenaires et les équipes d’opérations marketing collaborent pour créer un contenu plus rapide, plus conforme et plus personnalisé pour les HCP à mesure que le volume augmente.

6 points clés pour créer plus d’éfficacité avec l’IA

Lorsqu’on leur a demandé comment les représentants sur le terrain des sciences de la vie ajoutent le plus de valeur, 62%des HCP ont répondu que c’est en comprenant les besoins et en partageant uniquement du contenu pertinent pour rendre les interactions éclairantes. « Nous avons parlé de l’IA comme un catalyseur. Trouver l’équilibre entre l’automatisation et le contact humain nous permet de créer des relations personnalisées », déclare Richard Palizzolo, directeur exécutif et responsable de l’expérience client chez Sobi.

Conduire des expériences client significatives nécessite une adoption réfléchie de l’IA, de l’automatisation et des améliorations de processus. Gardez à l’esprit les directives suivantes pour protéger les investissements dans l’efficacité du contenu :

1. Choisissez un partenaire engagé : Les fournisseurs d’IA fiables consacreront l’investissement initial nécessaire à l’innovation et les ressources pour la maintenance à long terme. Les partenaires devraient présenter une feuille de route de leurs plans d’IA et offrir des voies de rétroaction.
2. Priorisez l’évolutivité : Évitez les outils d’IA personnalisés non conçus pour fonctionner au sein des plateformes de contenu ou qui nécessitent des intégrations complexes avec les outils de business intelligence. Considérez les bases essentielles, telles qu’une taxonomie standard, essentielles pour déployer l’IA à l’échelle.
3. Faites de l’IA une partie du plan : Concentrez les ressources sur des priorités stratégiques comme les informations et l’excellence opérationnelle en parallèle de l’IA. Un manque de prudence concernant les investissements et l’intégration de l’IA peut épuiser des ressources limitées et détourner l’attention des objectifs commerciaux clés.
4. Définissez des procédures d’exploitation standard : Documentez et communiquez les directives aux parties prenantes et aux utilisateurs avant d’intégrer des produits d’IA. Mettez les gens en premier en construisant une culture de gestion du changement qui comble les lacunes en matière de connaissances et de compétences.
5. Restez concentré sur une seule zone d’impact : Sélectionnez soigneusement les initiatives pour obtenir le meilleur retour sur investissement de l’utilisation de l’IA. L’IA pour la pré-révision MLR, qui privilégie la qualité du contenu à la quantité, apportera de la valeur plus rapidement.
6. Adoptez le progrès plutôt que la perfection : Établissez une base de comparaison avant de mettre en œuvre l’IA. Le suivi du temps avant et après la pré-révision aide à créer un alignement et un soutien pour les initiatives de suivi de l’IA.

Améliorez l'expérience des réviseurs et préparez les équipes de contenu à créer un contenu plus rapide, plus conforme et plus personnalisé à mesure que le volume augmente.