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Outils de tarification alimentés par l’IA : 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 et les systèmes de remboursement sont plus difficiles à naviguer. Les entreprises pharmaceutiques doivent s’adapter rapidement pour que les patients puissent accéder rapidement aux traitements. Lors de l’atelier ISPOR Europe 2025, «Naviguer dans le paysage mondial de la politique de tarification et tirer parti de l’IA pour obtenir des informationsstratégiques », les experts ont discuté de la manière dont l’intelligence artificielle (IA) peut aider les équipes de tarification à relever ces défis.
L’atelier visait à donner aux responsables de la tarification des outils pour comprendre et répondre à l’évolution rapide des conditions de prix. Vous trouverez ci-dessous les principales idées partagées au cours de la session, notamment comment l’IA peut soutenir les équipes, les étapes pratiques à adopter et à quoi pourrait ressembler l’avenir.
L’atelier visait à donner aux responsables de la tarification des outils pour comprendre et répondre à l’évolution rapide des conditions de prix. Vous trouverez ci-dessous les principales idées partagées au cours de la session, notamment comment l’IA peut soutenir les équipes, les étapes pratiques à adopter et à quoi pourrait ressembler l’avenir.
Comprendre l’objectif de l’atelier
La session a exploré l’évolution des politiques de tarification mondiales et comment ces changements affectent le remboursement et l’accès des patients. Les choix de prix dans un pays influencent souvent les autres par le biais de systèmes tels que 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 attentes des payeurs de données probantes 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 intervenants ont souligné que l’IA peut aider les équipes de tarification à détecter plus tôt les changements de politique, à résumer plus rapidement les informations et à tester comment les changements pourraient affecter différents marchés, étant entendu que les résultats doivent être examinés par des professionnels expérimentés de la tarification et de l’accès au marché.
Graphique 1 : Résultats du sondage de la session
La stratégie de tarification affecte la façon dont les contrats sont établis, les attentes des payeurs de données probantes 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 intervenants ont souligné que l’IA peut aider les équipes de tarification à détecter plus tôt les changements de politique, à résumer plus rapidement les informations et à tester comment les changements pourraient affecter différents marchés, étant entendu que les résultats doivent être examinés par des professionnels expérimentés de la tarification et de l’accès au marché.
Graphique 1 : Résultats du sondage de la session
Un sondage de la session (Figure 1), mené lors de l’atelier auprès de 246 participants, a montré que 64 % des organisations n’utilisent pas l’IA dans le travail de tarification et que 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 sur l’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 les données cliniques, les règles des payeurs et l’activité du marché. Ils peuvent découvrir des modèles, remettre en question les hypothèses et transformer les informations en informations qui soutiennent la prise de décision .
Graphique 2 : Capacités d’IA pour la tarification et la modélisation de scénarios
Graphique 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 probantes cliniques, le contexte réglementaire, les décisions des payeurs et de l’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 à des modèles de surface, testent des hypothèses et génèrent des résultats de scénario 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 de nombreuses 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 permet aux équipes d’évaluer les impacts potentiels et d’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 des informations. 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 davantage d’options et prendre des décisions plus éclairées.
L’IA peut refléter de nombreuses 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 permet aux équipes d’évaluer les impacts potentiels et d’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 des informations. 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 davantage 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 les outils d’IA. Les obstacles courants sont les suivants :
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 claire et des pistes d’audit. L’IA devrait soutenir – et non remplacer – l’expertise des professionnels de la tarification. Les équipes doivent également valider l’exactitude, les biais et la couverture des données des résultats, 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, notamment les politiques, les preuves et les contrats.
- Préoccupations concernant la transparence : Les équipes s’inquiètent de la façon dont l’IA parvient à des conclusions et si les résultats sont conformes aux réglementations.
- Ressources limitées : Les petites entreprises peuvent manquer d’expertise pour créer ou maintenir des systèmes d’IA, ce qui les rend dépendantes de leurs 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 claire et des pistes d’audit. L’IA devrait soutenir – et non remplacer – l’expertise des professionnels de la tarification. Les équipes doivent également valider l’exactitude, les biais et la couverture des données des résultats, 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 de tarification modernes. Le NLP peut analyser de grands ensembles de documents réglementaires, de résultats 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 les contrôles et les examens appropriés.
Graphique 3 : Workflow d’intelligence politique de bout en bout pour les modèles de tarification
Graphique 3 : Workflow 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 réduire 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, la force de l’IA dépend des données et des 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. En outre, les équipes doivent conserver les références aux documents sources sous-jacents pour soutenir l’auditabilité et la traçabilité.
Cependant, la force de l’IA dépend des données et des 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. En outre, les équipes doivent conserver les références aux documents sources sous-jacents pour soutenir l’auditabilité 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 où 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 politique.
- Commencez petit : Utilisez l’IA pour des tâches précises telles que le suivi des signaux politiques ou la synthèse de données.
- Donnez la priorité à la transparence : Choisissez des outils avec une documentation solide et des pistes d’audit intégrées.
- Utiliser l’expertise humaine : Assurez-vous que des experts qualifiés examinent et valident tous les résultats de l’IA.
- Investir 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 où 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 politique.
L’avenir de l’IA dans les stratégies de tarification
La tarification basée sur l’IA en est encore 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 d’analyse et de 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 propose 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 combinée à un jugement d’expert et à un plan clair, elle peut aider les équipes de tarification à prendre de meilleures décisions plus rapidement.
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 conseils 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 propose 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 combinée à un jugement d’expert et à un plan clair, elle peut aider les équipes de tarification à prendre de meilleures décisions plus rapidement.
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 conseils 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 informations fournies dans le présent document contiennent des déclarations de marketing et ne constituent pas des conseils juridiques. Les analyses basées sur l’IA doivent être basées sur des données provenant de sources appropriées et utilisées dans un cadre de gouvernance documenté, avec un examen par des experts pour confirmer l’exactitude et la conformité. Cencora encourage vivement 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 ce sujet.
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Notre équipe d’experts en valeur de premier plan se consacre à la transformation des données probantes, des informations sur les politiques et des renseignements sur le marché en stratégies efficaces d’accès au marché mondial. Laissez-nous vous aider à naviguer en toute confiance dans les méandres complexes des soins de santé d’aujourd’hui. N’hésitez pas à nous contacter pour découvrir comment nous pouvons vous aider à atteindre vos objectifs.
