Emmanuelle Quilès (Janssen France) : Pour l’IA, “l’enjeu est de savoir comment faciliter l’accès aux données de la santé”

La 3e édition d’AI for Health s’est tenue le 10 novembre 2020. Comment analysez-vous l’évolution de cet événement que Janssen co-organise et a cofondé en 2018 ?

Depuis le début, je constate un véritable engouement qui traduit un besoin commun de renouveau. L’industrie pharmaceutique est relativement traditionnelle. Nous avons des habitudes de travail habituellement silotées car nous sommes une industrie énormément régulée. Ce sujet de l’intelligence artificielle, ça nous challenge, nous mais aussi les régulateurs. Avec AI for Health, nous avons fait monter à bord les start-up. Cet événement a été une véritable réussite dès le début. Nous avons découvert ces start-up et les acteurs de l’IA en France. Pour les deux premières éditions, AI for Health a constitué une opportunité de rencontres. Et toutes les éditions sont devenues un lieu d’échange, entre acteurs privés, avec les pouvoirs publics.

Quels sont pour vous les enjeux de l’IA ?

Nous voyons surtout l’enjeu autour de la donnée. L’IA ne sort pas de nulle part, sans data pas d’IA. L’enjeu est de savoir comment faciliter l’accès aux données de la santé. C’est sur la base de ces données que l’on va pouvoir développer ces applications. On parle principalement de données de vie réelle, c’est-à-dire de toutes les données accessibles en dehors des essais cliniques. J’identifie trois grands enjeux : réglementaire et juridique, de modèle économique et lié à la méfiance des citoyens.

Quels sont les enjeux réglementaires et juridiques ?

La complexité réglementaire et juridique inquiète toujours. Elle est combinée à la complexité scientifique et technique de nos propres projets. D’où l’importance d’avoir une forte volonté politique et d’avoir des plateformes qui vont répondre aux questions. Il faut répondre à tous les sujets de droit.

Vous citez également le modèle économique et la méfiance des citoyens.

Une des préoccupations majeures concerne le modèle économique autour du partage des données. Il faut un partage équitable pour toutes les personnes impliquées. Il faut faire en sorte que l’ensemble des acteurs puissent s’y retrouver. Sinon il risque d’y avoir une sorte d’épuisement du système si les acteurs ne voient pas ce que ça peut apporter en retour. Un 3e défi porte sur la méfiance des citoyens. Il y a un énorme travail à faire sur la confiance. On le voit : quand l’État et les pouvoirs publics communiquent mal, il y a une défiance vis-à-vis des nouveaux outils.

Vous présidez le programme IA et Santé au sein du Comité stratégique de filière des industries et technologies de santé. Pouvez-vous présenter vos travaux ?

En France, des initiatives comme MaSanté2022 et le Health Data Hub ont été un vrai coup d’accélération pour nous en termes d’innovation et d’accès aux données. Mais aussi pour faire en sorte que les acteurs avancent ensemble. Le CSF évolue sous la houlette des pouvoirs publics qui nous demandent de faire émerger des projets pour la filière. Au dernier CSF des industries et technologies de santé, quatre projets ont été définis. IA et santé est l’un d’eux. Au sein de ce groupe, nous travaillons autour de quatre projets, avec à chaque fois environ 25 personnes du secteur. Le premier concerne la valorisation des données et le Health Data Hub. Une fois que les données sont disponibles, comment fait-on pour valoriser les producteurs et à quel prix ? C’est un sujet clé car si le producteur n’a pas l’impression d’être rémunéré à sa juste valeur, il n’a aucun intérêt à partager ses données. Nous avons remis des recommandations à la Drees (direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques, ndlr) et nous attendons son retour. Un deuxième projet porte sur les algorithmes pouvant être utilisés pour faire de l’évaluation. Auparavant, nous soumettions à la Haute Autorité de santé (HAS) des résultats d’essais cliniques. Maintenant, nous sommes en mesure d’apporter d’autres éléments qui reposent sur des données de vie réelle. Se posent les questions de savoir ce que la HAS va nous autoriser à mettre en avant, quels algorithmes seront autorisés…

Les deux autres projets concernent la constitution de plateformes de médecine de précision. Pouvez-vous les détailler ?

Un projet se nomme IA et cancer (plateforme de convergence dans le domaine de la médecine personnalisée et de précision portée par l’Ariis, présentée lors du CSF de février 2019, ndlr). Aujourd’hui nous sommes huit partenaires de la pharma dont Janssen, avec l’InCa, Bpifrance et le Health Data Hub. Il s’agit de constituer la plus grande base de données d’Europe en oncologie. Elle sera exceptionnelle par le nombre d’informations contenues mais aussi par la quantité des bases agrégées. Le budget total est de 15 M€. Nos discussions concernent actuellement la structure du consortium et nous attendons maintenant le go pour débuter. Enfin, le dernier projet est IA et maladies rares. Il est porté par Catherine Raynaud de Pfizer et a débuté il y a environ 2 mois.

Chez Janssen France, vous vous êtes dotés d’un centre d’excellence data et digital. Comment travaillez-vous sur ce sujet de l’IA ?

Les personnes au sein de l’entreprise qui travaillent autour de la donnée interviennent dans  des fonctions très diverses. Beaucoup d’équipes dans l’entreprise sont engagées dans la génération de données. C’est aussi un sujet pour tous les acteurs avec lesquels nous travaillons et pour nos prestataires. Nous avons constitué un véritable écosystème pour pouvoir travailler avec de nombreux acteurs. Nous avons beaucoup de projets dans différents domaines. Je vous ai cité le projet IA et Cancer avec le CSF dans lequel Janssen est engagé. Nous participons aussi au projet Melloddy dans le domaine de la R&D, qui est une coopération avec des laboratoires pharmaceutiques et des start-up comme la française Owkin (présenté en juin 2019, il porte sur le développement de technologies pour la découverte de médicaments en utilisant l’apprentissage fédéré et la blockchain appliquées aux chimiothèques des dix laboratoires partenaires, ndlr). Nous avons également un projet avec Heva sur la partie médico-économique. Nommé MyLord, il vise à collecter et analyser des données de l’Assurance maladie pour déterminer le profil de patients atteints de myélome multiple à chaque stade de la maladie. Grâce à un algorithme d’IA original, nous pouvons identifier et classer les types de traitements donnés aux différents stades et ainsi avoir une vision sur les différentes stratégies thérapeutiques. Il ne s’agit pas de dire aux médecins quoi prescrire mais d’éveiller l’attention des professionnels de santé sur le fait qu’avec les différents traitements sur le marché aujourd’hui il n’y a pas forcément des stratégies définies dans tous les cas.