Cela a permis le développement de réseaux neuronaux complexes capables de gérer des ensembles de données massifs et d'atteindre une précision sans précédent dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la prise de décision autonome. Les avancées en IA ont propulsé l'innovation non seulement dans le secteur technologique, mais aussi dans des domaines dépendants de la technologie tels que l'industrie pharmaceutique et le génie biomédical. Au cours de la dernière décennie, l'utilisation de l'IA dans notre secteur a connu une croissance sans précédent, avec des applications dans la conformité, la fabrication avancée, la prise de décision et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, poussant cette technologie dans des domaines critiques comme la médecine personnalisée, la maintenance prédictive et la production efficace.
Malgré sa popularité et sa croissance au cours de la dernière décennie, l'IA est souvent mal comprise, en grande partie à cause des médias du grand public qui se concentrent sur certains sous-ensembles de l'IA et les amplifient sans les distinguer. La réalité est que des sous-domaines de l'IA tels que le Machine Learning, le Deep Learning et le traitement du langage naturel (NLP) sont des catégories distinctes mais interconnectées au sein du champ plus large de l'IA, chacune ayant son propre champ d'application, ses techniques et ses applications.
Bien que les deux catégories impliquent l'apprentissage, le deep learning et le machine learning sont des sous-ensembles distincts avec une architecture unique au sein du domaine plus large de l'intelligence artificielle, chacun ayant une approche différente du traitement des données. Alors que le machine learning repose sur les apports d'experts en la matière pour extraire manuellement des caractéristiques à partir des données ; le deep learning en revanche, utilise des réseaux neuronaux profonds pour apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques des données à partir directement des données brutes. Cette approche unique du traitement des données fait du deep learning la méthode idéale pour traiter des données non structurées complexes sans intervention humaine, ce qui peut être extrêmement utile dans l'industrie pharmaceutique, car cette technologie peut reconnaître des modèles et des corrélations dans d'immenses ensembles de données biomédicales.
Contrairement au deep learning qui se concentre sur l'apprentissage de représentations à partir de données grâce à des couches de réseaux neuronaux, l'apprentissage par renforcement est centré sur l'apprentissage par essais et erreurs pour atteindre des objectifs définis. Alors que le deep learning excelle dans des tâches comme la reconnaissance d'images et de la parole en identifiant des motifs, l'apprentissage par renforcement utilise un système de récompenses et de sanctions pour régir les actions et modéliser le comportement
Alors que l'IA trouve sa place dans l'industrie pharmaceutique, il existe un potentiel inexploité d'innovation et de progrès dans la recherche et le développement pharmaceutique. Avec la capacité d'analyser d'énormes quantités de données et de proposer des prédictions et des recommandations, l'IA peut aider à accélérer l'innovation en optimisant les essais cliniques et le développement de médicaments pour améliorer leur efficacité et leur sécurité. PQE Group s'engage à intégrer les nouvelles technologies pour faire avancer l'industrie, y compris l'adoption de l'IA pour aider les clients à produire des produits meilleurs et plus sûrs.
