IA & Market Access : de l'analyse à l'arbitrage

1. La formation en résumé

La formation « IA & Market Access : de l'analyse à l'arbitrage » propose un cadre approfondi pour comprendre et exploiter les apports de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine du Market Access. Elle met en lumière les usages concrets de l'IA pour soutenir l'analyse, la structuration et la prise de décision dans la préparation des dossiers et des arbitrages. L’un des atouts majeurs de ce programme est son approche pragmatique, incluant des démonstrations de cas d’usage spécifiques au Market Access ainsi qu’un atelier pratique permettant aux participants de tester leurs propres cas d’usage. L’objectif principal est d’acquérir une maîtrise critique des possibilités et limites de l’IA, tout en adoptant des bonnes pratiques pour garantir la fiabilité des analyses et la pertinence des interventions dans un contexte professionnel.

2. Les thèmes abordés

- Panorama des usages de l'IA en Market Access, distinguant les différentes formes d’aide (analyse, structuration, décision).
- Identification des apports de l’IA dans la préparation des dossiers et la gestion des arbitrages.
- Exploration des limites, biais et points de vigilance spécifiques à l’intégration de l’IA en Market Access.
- Mise en pratique à travers la structuration d’analyses comparatives (produits, indications, scénarios) et la synthèse d’informations issues de sources multiples.
- Clarification des problématiques complexes et cadrage des hypothèses.
- Atelier pratique dédié au test de cas d’usage Market Access.
- Appui à la préparation des dossiers et arbitrages via la structuration d’arguments, l’aide à la synthèse de documents complexes et la mise en perspective de scénarios et options.
- Analyse critique de la fiabilité des résultats générés par l’IA, identification des situations où elle apporte une réelle valeur ajoutée ou non.
- Adoption de bonnes pratiques d’usage dans un environnement professionnel, incluant la gestion des informations sensibles et le respect du cadre interne.
- Capitalisation collective sur les apprentissages, partage des cas testés, discussion sur les usages les plus pertinents et priorisation des cas d’usage à développer après la formation.

3. Éléments de méthodologie de la formation

La formation s’appuie sur une approche pédagogique interactive et pragmatique, combinant exposés théoriques, démonstrations concrètes et ateliers pratiques pour favoriser l’appropriation des concepts. Les participants sont invités à tester directement leurs propres cas d’usage dans le cadre d’un atelier, favorisant ainsi l’application immédiate des acquis. La méthodologie inclut également des temps de restitution collective et d’échange permettant de confronter les expériences, d’identifier les meilleures pratiques et de prioriser les actions à mener post-formation. Cette démarche collaborative vise à renforcer l’engagement et la montée en compétence des participants dans l’utilisation opérationnelle de l’IA au service du Market Access.