L’intelligence artificielle et la blockchain au service de la sécurisation logistique des produits dans le secteur pharmaceutique

Résumé Fr En

La supply Chain, ou management logistique, est une phase spécifique et capitale dans la mise sur le marché des produits pharmaceutiques dans les meilleures conditions de sécurité pour le patient, et dans les meilleures conditions économiques pour le laboratoire qui va rationaliser et optimiser son mode de production et de distribution au niveau international.L’intérêt d’avoir un recours couplé à l’intelligence artificielle, la puce RFID, et la blockchain (« outils numériques ») dans la supply Chain pharmaceutique réside dans la nécessité de protéger l’entreprise et le consommateur contre d’une part la perte, la fuite des données recueillies tout au long du circuit du produit, mais aussi d’assurer la protection des patients et utilisateurs contre le fléau de la falsification des produits et la criminalité visant à introduire sur le marché des produits contrefaits.Le recours à ces « outils numériques » fondés sur l’exploitation des données, sur le principe d’autoapprentissage de la machine ou « marchine learning », vient compléter le dispositif réglementaire rigoureux existant dans le secteur pharmaceutique. L’exploitation de ces outils tout au long du cycle de vie du produit exige un aménagement de l’encadrement juridique et réglementaire dans une approche agile du droit conditionnée par la vitesse d’évolution scientifique et technologique.

The supply chain, or logistics management, is a specific and crucial phase in the marketing of pharmaceutical products in the best safety conditions for the patient, and in the best economic conditions for the laboratory, which will rationalize and optimize its method of production and distribution internationally.The advantage of using artificial intelligence, the RFID chip, and the blockchain (“digital tools”) in the pharmaceutical supply chain lies in the need to protect the company and the consumer against share the loss, the leakage of data collected throughout the product circuit, but also to ensure the protection of patients and users against the scourge of product falsification and crime aimed at introducing counterfeit products into the market.The use of these “digital tools” based on the exploitation of data, on the principle of machine learning or “machine learning”, complements the rigorous regulatory framework existing in the pharmaceutical sector. The use of these tools throughout the product life cycle requires a development of the legal and regulatory framework in an “agile approach” to the law conditioned by the speed of scientific and technological evolution.