Pierre-Louis Durel (Yseop) : “ D’ici 2027, notre objectif est d’atteindre un gain de temps de deux à trois mois sur la soumission finale d’une demande d’AMM” 

Pierre-Louis Durel, VP Stratégie et Opérations
Fondée en 2007, Yseop était spécialisée sur l’analyse des données financières grâce à sa plateforme de génération de langage naturel (NLG). En 2022, la société française a acté son nouveau positionnement exclusivement dédié à l’industrie pharmaceutique. Pierre-Louis Durel, vice-président Stratégie et Opérations, détaille à mind Health les dessous de ce choix stratégique et précise les possibilités qu’ouvrent aux laboratoires la technologie d’Yseop.

À ses débuts, Yseop proposait ses services au secteur financier, désormais, vous êtes uniquement centré sur l’industrie pharmaceutique. Comment s’est opéré ce pivot ?

En effet, historiquement, Yseop travaillait sur l’analyse des données financières avec des banques et des directions financières de grands groupes. Dans ce cadre, nous avons rencontré Sanofi. Ils ont salué l’intérêt de notre technologie, mais nous ont demandé de nous intéresser à un cas d’usage métier : la rédaction de documents réglementaires. Ils étaient particulièrement intéressés par l’automatisation du rapport d’étude clinique ou clinical study report (CSR). Ce document, qui détaille les méthodes, la conduite et les résultats d’un essai clinique, est central pour l’industrie pharmaceutique. 

Nous avons débuté un projet avec Sanofi, cela nous a permis de construire une plateforme SaaS permettant d’accompagner les rédacteurs médicaux et les scientifiques dans la rédaction de documents réglementaires, à commencer par le CSR. L’année dernière, nous avons été impliqués dans plus de 300 études cliniques pour la rédaction de plusieurs documents dans diverses aires thérapeutiques, notamment l’obésité et la maladie d’Alzheimer.

Sur quelles technologies d’IA repose votre plateforme ?

Nous sommes un acteur historique de l’intelligence artificielle (IA) symbolique. Pour atteindre le niveau de qualité et de fiabilité exigée par l’industrie pharmaceutique, nous avons adopté une approche neuro-symbolique combinant l’IA symbolique et les réseaux neuronaux.

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