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Outils alimentés par l’IA pour la tarification : Principaux points à retenir d’ISPOR Europe 2025
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Leanna Baker Williams, MS, PharmD
L’environnement mondial des prix des médicaments devient de plus en plus compliqué. Les politiques changent, les pays s’influencent mutuellement sur les prix et les systèmes de remboursement sont plus difficiles à naviguer. Les sociétés pharmaceutiques doivent s’adapter rapidement pour que les patients puissent avoir accès aux traitements en temps opportun. Lors de l’atelier ISPOR Europe 2025, «Naviguer dans le paysage mondial des politiques de tarification et tirer parti de l’IA pour obtenir des informations stratégiques », les experts ont discuté de la façon dont l’intelligence artificielle (IA) peut aider les équipes de tarification à relever ces défis.
L’atelier visait à donner aux leaders de la tarification des outils pour comprendre les conditions de tarification en constante évolution et y réagir. Vous trouverez ci-dessous les principales idées partagées au cours de la séance, notamment la façon dont l’IA peut soutenir les équipes, les étapes pratiques pour l’adoption et ce à quoi pourrait ressembler l’avenir.
L’atelier visait à donner aux leaders de la tarification des outils pour comprendre les conditions de tarification en constante évolution et y réagir. Vous trouverez ci-dessous les principales idées partagées au cours de la séance, notamment la façon dont l’IA peut soutenir les équipes, les étapes pratiques pour l’adoption et ce à quoi pourrait ressembler l’avenir.
Comprendre l’objectif de l’atelier
La séance a exploré l’évolution des politiques de tarification mondiales et l’incidence de ces changements sur le remboursement et l’accès des patients. Les choix de prix dans un pays influencent souvent les autres par le biais de systèmes comme la tarification de référence et le commerce transfrontalier. L’atelier a expliqué ces liens et a offert des conseils sur la façon dont les entreprises peuvent réagir.
La stratégie de tarification affecte la façon dont les contrats sont établis, les preuves auxquelles les payeurs s’attendent et la rapidité avec laquelle les patients reçoivent de nouveaux traitements. L’absence de signaux politiques clés peut retarder les lancements ou entraîner des conditions de remboursement plus strictes. Les conférenciers ont souligné que l’IA peut aider les équipes de tarification à détecter plus tôt les changements de politique, à résumer plus rapidement l’information et à tester comment les changements pourraient affecter différents marchés, en sachant que les résultats devraient être examinés par des professionnels expérimentés de la tarification et de l’accès au marché.
Figure 1 : Résultats du sondage de la séance
La stratégie de tarification affecte la façon dont les contrats sont établis, les preuves auxquelles les payeurs s’attendent et la rapidité avec laquelle les patients reçoivent de nouveaux traitements. L’absence de signaux politiques clés peut retarder les lancements ou entraîner des conditions de remboursement plus strictes. Les conférenciers ont souligné que l’IA peut aider les équipes de tarification à détecter plus tôt les changements de politique, à résumer plus rapidement l’information et à tester comment les changements pourraient affecter différents marchés, en sachant que les résultats devraient être examinés par des professionnels expérimentés de la tarification et de l’accès au marché.
Figure 1 : Résultats du sondage de la séance
Un sondage de la séance (figure 1), mené pendant l’atelier auprès de 246 participants, a montré que 64% des organisations n’utilisent pas l’IA dans la tarification du travail, et seulement 15% ont adopté des outils d’IA. Cela suggère que la plupart des entreprises en sont encore aux premiers stades de l’exploration de l’IA pour la tarification et concentrent leurs efforts d’IA ailleurs, comme l’engagement des patients ou les affaires médicales.
Le rôle de l’IA dans les stratégies de tarification
Les outils d’IA peuvent aider les équipes de tarification à créer et à tester des scénarios beaucoup plus rapidement que les méthodes manuelles. Ces outils peuvent organiser et analyser de grands ensembles de données, y compris des données cliniques, les règles des payeurs et l’activité du marché. Ils peuvent découvrir des tendances, remettre en question des hypothèses et transformer l’information en informations qui soutiennent la prise de décision .
Figure 2 : Capacités d’IA pour la tarification et la modélisation de scénarios
Figure 2 : Capacités d’IA pour la tarification et la modélisation de scénarios
Les outils alimentés par l’IA (figure 2) peuvent être configurés pour ingérer et structurer les données à travers les preuves cliniques, le contexte réglementaire, les décisions des payeurs et des ETS (évaluation des technologies de la santé), ainsi que les signaux économiques et de marché. À partir de là, des approches d’analyse et de modélisation sont appliquées pour faire émerger des modèles, tester des hypothèses et générer des scénarios qui peuvent être examinés et testés sous pression par les responsables de la tarification et de l’accès dans le cadre d’un processus gouverné.
L’IA peut refléter bon nombre des étapes que les équipes de tarification utilisent aujourd’hui, mais elle fonctionne à une vitesse et à une échelle beaucoup plus grandes. Par exemple, l’IA peut modéliser comment un changement de politique, comme une règle de la nation la plus favorisée ou le lancement d’un biosimilaire, pourrait affecter les prix. Cela aide les équipes à évaluer les impacts potentiels et à ajuster les hypothèses plus rapidement.
L’un des principaux avantages est que l’IA peut réduire le temps nécessaire à la collecte et à la synthèse de l’information. Cela permet aux équipes de passer plus de temps à vérifier les hypothèses et à élaborer des stratégies. Grâce à des flux de travail plus rapides, les équipes peuvent explorer plus d’options et prendre des décisions plus éclairées.
L’IA peut refléter bon nombre des étapes que les équipes de tarification utilisent aujourd’hui, mais elle fonctionne à une vitesse et à une échelle beaucoup plus grandes. Par exemple, l’IA peut modéliser comment un changement de politique, comme une règle de la nation la plus favorisée ou le lancement d’un biosimilaire, pourrait affecter les prix. Cela aide les équipes à évaluer les impacts potentiels et à ajuster les hypothèses plus rapidement.
L’un des principaux avantages est que l’IA peut réduire le temps nécessaire à la collecte et à la synthèse de l’information. Cela permet aux équipes de passer plus de temps à vérifier les hypothèses et à élaborer des stratégies. Grâce à des flux de travail plus rapides, les équipes peuvent explorer plus d’options et prendre des décisions plus éclairées.
Surmonter les obstacles à l’adoption de l’IA
Même avec ces avantages, de nombreuses entreprises ont du mal à adopter des outils d’IA. Les obstacles courants comprennent :
Pour surmonter ces défis, l’atelier a recommandé de commencer par de petits cas d’utilisation bien définis. Il a également souligné l’importance de choisir des outils avec une documentation et des pistes de vérification claires. L’IA devrait soutenir, et non remplacer, l’expertise des professionnels de la tarification. Les équipes doivent également valider l’exactitude, le biais et la couverture des données, en particulier lorsqu’elles utilisent l’IA générative pour résumer les documents sources.
- Besoins complexes en matière de données : La tarification repose sur de nombreux types d’informations, y compris les politiques, les preuves et les contrats.
- Préoccupations concernant la transparence : Les équipes s’inquiètent de la façon dont l’IA tire des conclusions et de la conformité des résultats à la réglementation.
- Ressources limitées : Les petites entreprises peuvent manquer d’expertise pour construire ou maintenir des systèmes d’IA, ce qui les rend dépendantes de partenaires.
Pour surmonter ces défis, l’atelier a recommandé de commencer par de petits cas d’utilisation bien définis. Il a également souligné l’importance de choisir des outils avec une documentation et des pistes de vérification claires. L’IA devrait soutenir, et non remplacer, l’expertise des professionnels de la tarification. Les équipes doivent également valider l’exactitude, le biais et la couverture des données, en particulier lorsqu’elles utilisent l’IA générative pour résumer les documents sources.
L’IA générative et le traitement du langage naturel dans la tarification
Deux technologies, l’IA générative et le traitement du langage naturel (NLP), jouent un rôle clé dans les outils modernes de tarification. Le NLP peut analyser de grands ensembles de documents réglementaires, de résultats d’ETS publiés et de rapports de marché pour identifier les tendances que les équipes pourraient manquer. L’IA générative peut transformer des informations complexes en résumés clairs, aidant les équipes à communiquer rapidement et de manière cohérente lorsqu’elle est utilisée avec des contrôles et des examens appropriés.
Figure 3 : Flux de travail d’intelligence politique de bout en bout pour les modèles de tarification
Figure 3 : Flux de travail d’intelligence politique de bout en bout pour les modèles de tarification
Ces outils (figure 3) peuvent aider les équipes de tarification à créer des scénarios et à évaluer comment les changements de politique ou les nouveaux produits peuvent affecter le marché, et à adapter les recommandations à l’aide de données actuelles et historiques. Ils peuvent raccourcir le temps de prise de décision et accroître la visibilité de la justification des prix en fournissant un point de départ structuré pour l’analyse.
Cependant, l’IA n’est aussi forte que les données et les hypothèses utilisées. Pour les politiques nouvelles ou inconnues, l’IA est mieux utilisée pour structurer les possibilités, tandis que les experts humains doivent toujours valider les résultats. De plus, les équipes doivent conserver les références aux documents sources sous-jacents pour soutenir la vérifiabilité et la traçabilité.
Cependant, l’IA n’est aussi forte que les données et les hypothèses utilisées. Pour les politiques nouvelles ou inconnues, l’IA est mieux utilisée pour structurer les possibilités, tandis que les experts humains doivent toujours valider les résultats. De plus, les équipes doivent conserver les références aux documents sources sous-jacents pour soutenir la vérifiabilité et la traçabilité.
Étapes pratiques pour adopter l’IA dans la tarification
Pour les entreprises qui souhaitent commencer à intégrer l’IA, mais qui ne sont pas sûres de la complexité ou de la conformité, l’atelier a recommandé :
Les modèles hybrides, où l’IA accélère le traitement des données et les experts prennent les décisions finales, devraient devenir la norme. Les organisations qui créent des flux de travail reproductibles et bien gouvernés seront mieux préparées aux futurs changements de politiques.
- Commencez petit : Utilisez l’IA sur des tâches étroites telles que le suivi des signaux politiques ou la synthèse des données.
- Prioriser la transparence : Choisir des outils dotés d’une documentation solide et de pistes de vérification intégrées.
- Utilisez l’expertise humaine : Assurez-vous que des experts qualifiés examinent et valident tous les résultats de l’IA.
- Investissez dans la formation : Assurez-vous que les équipes de tarification comprennent comment appliquer l’IA dans leur travail.
Les modèles hybrides, où l’IA accélère le traitement des données et les experts prennent les décisions finales, devraient devenir la norme. Les organisations qui créent des flux de travail reproductibles et bien gouvernés seront mieux préparées aux futurs changements de politiques.
L’avenir de l’IA dans les stratégies de tarification
La tarification basée sur l’IA n’en est qu’à ses débuts dans l’industrie biopharmaceutique, mais les avantages potentiels sont importants. L’IA peut aider les équipes de tarification à prendre des décisions plus rapidement, à réduire les retards dans l’analyse et la planification et à créer des stratégies plus efficaces lorsqu’elle est associée à une gouvernance solide et à une surveillance expérimentée.
Pour les entreprises qui souhaitent utiliser l’IA dans leurs efforts de tarification, Cencora offre des conseils et des outils soutenus par des décennies d’expérience. Notre approche allie une connaissance approfondie du marché à une technologie moderne pour aider les équipes à naviguer dans des environnements de tarification mondiaux complexes.
L’IA n’est pas une solution autonome, mais lorsqu’elle est associée à un jugement d’expert et à un plan clair, elle peut aider les équipes de tarification à prendre des décisions meilleures et plus rapides.
Nos équipes d’experts en science et en recherche s’appuient sur des décennies d’expérience et de relations avec les autorités sanitaires mondiales pour fournir des orientations et des conseils stratégiques. Découvrez comment nous aidons des organisations comme la vôtre à prendre de meilleures décisions en matière d’accès au marché
Pour les entreprises qui souhaitent utiliser l’IA dans leurs efforts de tarification, Cencora offre des conseils et des outils soutenus par des décennies d’expérience. Notre approche allie une connaissance approfondie du marché à une technologie moderne pour aider les équipes à naviguer dans des environnements de tarification mondiaux complexes.
L’IA n’est pas une solution autonome, mais lorsqu’elle est associée à un jugement d’expert et à un plan clair, elle peut aider les équipes de tarification à prendre des décisions meilleures et plus rapides.
Nos équipes d’experts en science et en recherche s’appuient sur des décennies d’expérience et de relations avec les autorités sanitaires mondiales pour fournir des orientations et des conseils stratégiques. Découvrez comment nous aidons des organisations comme la vôtre à prendre de meilleures décisions en matière d’accès au marché
Les renseignements fournis dans le présent document contiennent des déclarations de marketing et ne constituent pas des conseils juridiques. Les analyses basées sur l’IA doivent être fondées sur des données provenant de sources appropriées et utilisées dans un cadre de gouvernance documenté, avec un examen d’experts pour confirmer l’exactitude et la conformité. Cencora encourage fortement les lecteurs à consulter les informations disponibles sur les sujets abordés dans le présent document et à se fier à leur propre expérience et expertise pour prendre des décisions à cet égard.
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