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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué aux Vaccins ARNm
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés, avec des études de cas focalisées sur les enjeux des vaccins ARNm.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué aux Vaccins ARNm
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité des vaccins ARNm. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés sans compromettre l'intégrité des données.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué aux Vaccins ARNm
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique des vaccins ARNm. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés.
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IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué aux Vaccins ARNm
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences des vaccins ARNm. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés pour une résilience maximale.
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IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué aux Vaccins ARNm
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour des vaccins ARNm. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
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IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué aux Vaccins ARNm
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour l'optimisation de la stabilité de l'ARNm, la conception des nanoparticules lipidiques (LNP) et la prédiction de la réponse antigénique. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué aux Vaccins ARNm
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser l'optimisation de la stabilité de l'ARNm, la conception des nanoparticules lipidiques (LNP) et la prédiction de la réponse antigénique.
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué aux Vaccins ARNm
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis des vaccins ARNm, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué aux Vaccins ARNm
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine des vaccins ARNm. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés.
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué aux Vaccins ARNm
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement l'optimisation de la stabilité de l'ARNm, la conception des nanoparticules lipidiques (LNP) et la prédiction de la réponse antigénique. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données de formulation lipidique et d'essais immunologiques accélérés.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué aux Petites Molécules
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking), avec des études de cas focalisées sur les enjeux des petites molécules.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué aux Petites Molécules
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité des petites molécules. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking) sans compromettre l'intégrité des données.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué aux Petites Molécules
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique des petites molécules. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking).
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IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué aux Petites Molécules
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences des petites molécules. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking) pour une résilience maximale.
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IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué aux Petites Molécules
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour des petites molécules. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking) tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
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IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué aux Petites Molécules
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour le criblage virtuel à ultra-haut débit, l'optimisation de la rétrosynthèse et l'évaluation précoce de la toxicité (ADMET). Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking).
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué aux Petites Molécules
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking). Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser le criblage virtuel à ultra-haut débit, l'optimisation de la rétrosynthèse et l'évaluation précoce de la toxicité (ADMET).
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué aux Petites Molécules
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis des petites molécules, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking) afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué aux Petites Molécules
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine des petites molécules. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking).
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué aux Petites Molécules
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement le criblage virtuel à ultra-haut débit, l'optimisation de la rétrosynthèse et l'évaluation précoce de la toxicité (ADMET). Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de bibliothèques de chimiothèques structurelles et modèles d'amarrage (docking).
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué aux Biologiques
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs, avec des études de cas focalisées sur les enjeux des produits biologiques et anticorps monoclonaux.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué aux Biologiques
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité des produits biologiques et anticorps monoclonaux. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs sans compromettre l'intégrité des données.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué aux Biologiques
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique des produits biologiques et anticorps monoclonaux. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs.
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IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué aux Biologiques
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences des produits biologiques et anticorps monoclonaux. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs pour une résilience maximale.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué aux Biologiques
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour des produits biologiques et anticorps monoclonaux. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué aux Biologiques
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour la prédiction de la développabilité, l'optimisation des bioprocédés (fermentation) et la gestion de l'immunogénicité. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs.
Explore course→
Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué aux Biologiques
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser la prédiction de la développabilité, l'optimisation des bioprocédés (fermentation) et la gestion de l'immunogénicité.
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué aux Biologiques
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis des produits biologiques et anticorps monoclonaux, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué aux Biologiques
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine des produits biologiques et anticorps monoclonaux. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs.
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué aux Biologiques
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement la prédiction de la développabilité, l'optimisation des bioprocédés (fermentation) et la gestion de l'immunogénicité. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué aux Thérapies Géniques
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction, avec des études de cas focalisées sur les enjeux des thérapies géniques et cellulaires.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué aux Thérapies Géniques
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité des thérapies géniques et cellulaires. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction sans compromettre l'intégrité des données.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué aux Thérapies Géniques
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique des thérapies géniques et cellulaires. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction.
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IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué aux Thérapies Géniques
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences des thérapies géniques et cellulaires. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction pour une résilience maximale.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué aux Thérapies Géniques
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour des thérapies géniques et cellulaires. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué aux Thérapies Géniques
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour l'optimisation des vecteurs viraux (AAV), le design de séquences CRISPR et le suivi à très long terme de l'efficacité. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué aux Thérapies Géniques
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser l'optimisation des vecteurs viraux (AAV), le design de séquences CRISPR et le suivi à très long terme de l'efficacité.
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué aux Thérapies Géniques
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis des thérapies géniques et cellulaires, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué aux Thérapies Géniques
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine des thérapies géniques et cellulaires. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction.
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué aux Thérapies Géniques
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement l'optimisation des vecteurs viraux (AAV), le design de séquences CRISPR et le suivi à très long terme de l'efficacité. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données de séquençage NGS et paramètres critiques de bioproduction.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué aux Maladies Infectieuses
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données de séquençage pathogène et surveillance syndromique, avec des études de cas focalisées sur les enjeux des maladies infectieuses.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué aux Maladies Infectieuses
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité des maladies infectieuses. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données de séquençage pathogène et surveillance syndromique sans compromettre l'intégrité des données.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué aux Maladies Infectieuses
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique des maladies infectieuses. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données de séquençage pathogène et surveillance syndromique.
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IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué aux Maladies Infectieuses
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences des maladies infectieuses. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données de séquençage pathogène et surveillance syndromique pour une résilience maximale.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué aux Maladies Infectieuses
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour des maladies infectieuses. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données de séquençage pathogène et surveillance syndromique tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué aux Maladies Infectieuses
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour la prédiction des mutations virales, la surveillance épidémiologique et le développement accéléré d'anti-infectieux. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données de séquençage pathogène et surveillance syndromique.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué aux Maladies Infectieuses
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données de séquençage pathogène et surveillance syndromique. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser la prédiction des mutations virales, la surveillance épidémiologique et le développement accéléré d'anti-infectieux.
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué aux Maladies Infectieuses
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis des maladies infectieuses, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données de séquençage pathogène et surveillance syndromique afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué aux Maladies Infectieuses
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine des maladies infectieuses. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données de séquençage pathogène et surveillance syndromique.
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué aux Maladies Infectieuses
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement la prédiction des mutations virales, la surveillance épidémiologique et le développement accéléré d'anti-infectieux. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données de séquençage pathogène et surveillance syndromique.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué à la Cardiologie
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques, avec des études de cas focalisées sur les enjeux de la cardiologie.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué à la Cardiologie
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité de la cardiologie. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques sans compromettre l'intégrité des données.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué à la Cardiologie
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique de la cardiologie. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques.
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IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué à la Cardiologie
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences de la cardiologie. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques pour une résilience maximale.
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IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué à la Cardiologie
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour de la cardiologie. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
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IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué à la Cardiologie
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour la stratification du risque cardiovasculaire, la surveillance ECG continue et la modélisation hémodynamique. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué à la Cardiologie
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser la stratification du risque cardiovasculaire, la surveillance ECG continue et la modélisation hémodynamique.
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué à la Cardiologie
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis de la cardiologie, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué à la Cardiologie
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine de la cardiologie. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques.
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué à la Cardiologie
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement la stratification du risque cardiovasculaire, la surveillance ECG continue et la modélisation hémodynamique. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données de télémétrie en temps réel et cohortes épidémiologiques.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué à la Neurologie
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées, avec des études de cas focalisées sur les enjeux de la neurologie et des neurosciences.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué à la Neurologie
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité de la neurologie et des neurosciences. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées sans compromettre l'intégrité des données.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué à la Neurologie
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique de la neurologie et des neurosciences. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées.
Explore course→
IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué à la Neurologie
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences de la neurologie et des neurosciences. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées pour une résilience maximale.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué à la Neurologie
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour de la neurologie et des neurosciences. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué à la Neurologie
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour la prédiction de la progression des maladies neurodégénératives, l'analyse des biomarqueurs digitaux (voix, mouvement) et la modélisation de la BHE. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées.
Explore course→
Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué à la Neurologie
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser la prédiction de la progression des maladies neurodégénératives, l'analyse des biomarqueurs digitaux (voix, mouvement) et la modélisation de la BHE.
Explore course→
IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué à la Neurologie
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis de la neurologie et des neurosciences, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué à la Neurologie
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine de la neurologie et des neurosciences. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées.
Explore course→
IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué à la Neurologie
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement la prédiction de la progression des maladies neurodégénératives, l'analyse des biomarqueurs digitaux (voix, mouvement) et la modélisation de la BHE. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données issues de wearables et d'évaluations cognitives digitalisées.
Explore course→
Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué aux Maladies Rares
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés, avec des études de cas focalisées sur les enjeux des maladies rares et orphelines.
Explore course→
IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué aux Maladies Rares
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité des maladies rares et orphelines. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés sans compromettre l'intégrité des données.
Explore course→
IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué aux Maladies Rares
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique des maladies rares et orphelines. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés.
Explore course→
IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué aux Maladies Rares
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences des maladies rares et orphelines. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés pour une résilience maximale.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué aux Maladies Rares
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour des maladies rares et orphelines. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué aux Maladies Rares
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour l'identification des cohortes restreintes, la modélisation de l'histoire naturelle de la maladie et la création d'endpoints alternatifs. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué aux Maladies Rares
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser l'identification des cohortes restreintes, la modélisation de l'histoire naturelle de la maladie et la création d'endpoints alternatifs.
Explore course→
IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué aux Maladies Rares
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis des maladies rares et orphelines, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué aux Maladies Rares
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine des maladies rares et orphelines. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés.
Explore course→
IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué aux Maladies Rares
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement l'identification des cohortes restreintes, la modélisation de l'histoire naturelle de la maladie et la création d'endpoints alternatifs. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données issues de registres fragmentés et de réseaux fédérés.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué à l'Immunologie
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données longitudinales de cohortes immunitaires, avec des études de cas focalisées sur les enjeux de l'immunologie.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué à l'Immunologie
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité de l'immunologie. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données longitudinales de cohortes immunitaires sans compromettre l'intégrité des données.
Explore course→
IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué à l'Immunologie
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique de l'immunologie. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données longitudinales de cohortes immunitaires.
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IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué à l'Immunologie
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences de l'immunologie. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données longitudinales de cohortes immunitaires pour une résilience maximale.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué à l'Immunologie
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour de l'immunologie. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données longitudinales de cohortes immunitaires tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
Explore course→
IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué à l'Immunologie
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour la modélisation des réponses immunitaires, la prédiction des maladies auto-immunes et la gestion des biothérapies ciblées. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données longitudinales de cohortes immunitaires.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué à l'Immunologie
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données longitudinales de cohortes immunitaires. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser la modélisation des réponses immunitaires, la prédiction des maladies auto-immunes et la gestion des biothérapies ciblées.
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué à l'Immunologie
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis de l'immunologie, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données longitudinales de cohortes immunitaires afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué à l'Immunologie
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine de l'immunologie. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données longitudinales de cohortes immunitaires.
Explore course→
IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué à l'Immunologie
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement la modélisation des réponses immunitaires, la prédiction des maladies auto-immunes et la gestion des biothérapies ciblées. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données longitudinales de cohortes immunitaires.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Conformité EU AI Act : Évaluation d'Impact des Droits Fondamentaux appliqué à l'Oncologie
Processus d'audit obligatoire pour les systèmes d'IA de santé à haut risque : Annexe III pour les systèmes standalone (FRIA obligatoire), Annexe I + Article 6(1) pour les IA intégrées dans des dispositifs médicaux et IVD. Préparez vos organisations aux nouvelles échéances issues de l'accord Digital Omnibus (7 mai 2026) : 2 décembre 2027 pour les systèmes IA standalone à haut risque (Annexe III), 2 août 2028 pour les systèmes IA intégrés dans des dispositifs réglementés (Annexe I, Article 6.1). Le cours aborde les biais algorithmiques et les risques éthiques inhérents à l'utilisation de données multi-omiques et d'imagerie tumorale, avec des études de cas focalisées sur les enjeux de l'oncologie de précision.
Explore course→
IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Edge AI pour le Real-Time Release Testing (RTRT) appliqué à l'Oncologie
Déploiement de modèles d'inférence directement sur les capteurs de lignes de production (Edge Computing) pour l'optimisation PAT et la libération de lots en continu. Cette maîtrise du RTRT est critique pour répondre aux standards de qualité de l'oncologie de précision. Vous apprendrez à traiter en temps réel (inférence sous la milliseconde) des données multi-omiques et d'imagerie tumorale sans compromettre l'intégrité des données.
Explore course→
IA Management
Intermédiaire•14h
IA Agentique et Opérations de Pharmacovigilance à l'Échelle appliqué à l'Oncologie
Orchestration multi-agents pour le triage, la traduction, la détection de signaux et la rédaction de narratives de cas (ICSR). En appliquant un workflow "Human-in-the-Loop" supervisé, ce cours démontre comment automatiser la vigilance post-commercialisation spécifique de l'oncologie de précision. L'architecture est conçue pour gérer le volume et la complexité des données multi-omiques et d'imagerie tumorale.
Explore course→
IA Supply Chain
Avancé•14h
Federated Learning pour la Qualité et la Résilience Supply Chain appliqué à l'Oncologie
Déploiement du federated learning inter-organisationnel pour des cas d'usage supply chain et qualité documentés en 2026 : modèles de prédiction de qualité partagés entre sites de fabrication sans transfert de données propriétaires, surveillance partagée des signaux qualité fournisseurs, et conformité Critical Medicines Act 2026. Ce cadre garantit la confidentialité IP tout en construisant une intelligence collective sur l'approvisionnement, un enjeu majeur face aux exigences de l'oncologie de précision. Le modèle s'entraîne de manière distribuée sur des données multi-omiques et d'imagerie tumorale pour une résilience maximale.
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IA Clinique
Avancé•14h
Jumeaux Numériques Cliniques avancés (PROCOVA (EMA qualification opinion: September 2022)) appliqué à l'Oncologie
Création de bras de contrôle virtuels (VCA) par inférence causale. Exploitant les qualifications EMA 2022 pour la réduction des tailles de cohortes dans les essais de phase 2/3, cette approche est révolutionnaire pour de l'oncologie de précision. Le cours montre comment synthétiser des trajectoires patients fiables à partir de données multi-omiques et d'imagerie tumorale tout en maintenant le contrôle de l'erreur de type 1.
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IA R&D
Avancé•14h
Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué à l'Oncologie
Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour la stratification tumorale complexe, les biomarqueurs prédictifs et les essais adaptatifs en vie réelle. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données multi-omiques et d'imagerie tumorale.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
Validation Continue via Computer Software Assurance (CSA) appliqué à l'Oncologie
Transition stratégique du CSV traditionnel vers le modèle CSA appliqué aux systèmes d'IA en GxP. Le cours intègre les cadres de l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation prévue 2026) et les méthodologies de re-validation dynamique nécessaires pour contrôler le "model drift" inhérent à l'évolution des données multi-omiques et d'imagerie tumorale. Une approche centrée sur le risque, vitale pour maîtriser la stratification tumorale complexe, les biomarqueurs prédictifs et les essais adaptatifs en vie réelle.
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IA Technique
Avancé•14h
Modèles Fondateurs Multimodaux (Génomique, Imagerie, EHR) appliqué à l'Oncologie
Entraînement et fine-tuning de modèles multimodaux (Med-Gemini (Google DeepMind 2024), Gemini Health (2025), Medical Multimodal Generalist (MMG)) pour unifier des sources d'informations hétérogènes. Essentiel pour relever les défis de l'oncologie de précision, ce programme enseigne la fusion de données cliniques textuelles avec des données multi-omiques et d'imagerie tumorale afin de générer des prédictions thérapeutiques d'une précision inédite, en conformité avec les standards GxP 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
Self-Driving Labs : Intégration Robotique et Reinforcement Learning appliqué à l'Oncologie
Module de spécialisation thérapeutique des Self-Driving Labs (prérequis : R11 ou équivalent). Ce cours approfondit les contraintes et adaptations spécifiques des boucles fermées DMTA (Design-Make-Test-Analyze) automatisées par reinforcement learning pour le domaine de l'oncologie de précision. Vous apprendrez à orchestrer la synthèse et les tests itératifs en exploitant les données multi-omiques et d'imagerie tumorale.
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA Agentique pour la Rédaction de Rapports Cliniques appliqué à l'Oncologie
Déploiement d'agents IA autonomes pour synthétiser des données brutes en Clinical Study Reports (CSR) conformes à l'ICH E3. Ce module explore comment l'architecture agentique gère spécifiquement la stratification tumorale complexe, les biomarqueurs prédictifs et les essais adaptatifs en vie réelle. Il intègre les directives FDA/EMA 2026 sur la traçabilité algorithmique et la validation des contenus générés automatiquement à partir de données multi-omiques et d'imagerie tumorale.
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IA Technique
Avancé•14h
IA et Computer-Aided Drug Design (CADD) Moderne : Docking, Scoring et Génération Moléculaire de Nouvelle Génération
Maîtrisez les outils CADD augmentés par IA pour le design de médicaments de nouvelle génération : scoring functions basées sur le deep learning (GNN scoring, DeltaViNA), génération moléculaire de novo par modèles de diffusion 3D (DiffSBDD, TargetDiff), property-guided molecular generation (multi-objective: activité + ADMET + synthétisabilité), intégration protein-ligand co-design avec AlphaFold 3 et RFdiffusion3, pipelines automatisés de virtual screening à grande échelle (milliards de molécules). Articulé avec les partnerships Isomorphic Labs (Lilly, Novartis), Schrödinger (FEP+, Glide IA), et les nouvelles capacités SBDD 2026.
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IA Supply Chain
Avancé•14h
IA et Contrôle Qualité des APIs et Matières Premières : Spectroscopie ML, Authenticité et Surveillance Proactive
Appliquez le machine learning au contrôle qualité des APIs et matières premières pharmaceutiques : modèles spectroscopiques ML (NIR, Raman, MIR) pour l'identification et quantification rapide sans destruction, détection de contrefaçons et d'adulterations par analyse d'empreinte digitale spectrale, monitoring proactif de la qualité des API par ML sur données de fournisseurs multiples, qualification des nouvelles sources d'APIs par ML (comparabilité physicochimique). Conforme ICH Q6A/Q6B, USP <1119>, et aux recommandations CHMP sur la sécurité de la chaîne d'approvisionnement (EU Pharma Package 2026).
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IA Supply Chain
Intermédiaire•14h
IA et Accès au Marché MENA : Prix, Enregistrement Accéléré et Stratégies Marché Émergents par IA
Déployez l'IA pour optimiser l'accès au marché pharmaceutique en MENA : modèles ML d'optimisation des prix de lancement (IRP tracking Tunisie, Maroc, Algérie, Égypte, Arabie Saoudite, EAU), prédiction ML des délais d'enregistrement par pays et par type de dossier, intelligence réglementaire MENA automatisée (mandats eCTD, biosimilaires, sérialisation), stratégies d'entrée par segments (hôpitaux publics vs privé, tendres d'État vs secteur libre). Calibré sur les spécificités MENA : fragmentation réglementaire, contraintes de prix administrés, dépendances aux imports API.
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IA Fabrication GMP
Intermédiaire•7h
IA et Gestion des OOS/OOT/OOE : Détection Précoce, Classification Automatique et Investigation Augmentée
Déployez l'IA pour la gestion des résultats hors-spécifications (OOS), hors-tendance (OOT) et hors-expectation (OOE) pharmaceutiques : algorithmes ML de détection précoce sur données analytiques temps réel (contrôles limites statistiques IA, western electric rules augmentées), NLP pour la classification automatique et le routing des investigations, systèmes de recommandation pour les investigations Phase 1 et Phase 2 USP 1010, génération assistée des rapports d'investigation. Conforme à USP <1010>, EU GMP Chapter 6 et 21 CFR 211.192.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
IA et Transfert de Technologie Pharmaceutique : Scale-Up Prédictif, Comparabilité et Lifecycle CMC
Utilisez l'IA pour maîtriser les transferts de technologie et scale-ups pharmaceutiques : modèles ML prédictifs pour l'extrapolation de procédés du laboratoire à l'échelle industrielle (scale-up rules augmentés par data), prédiction de la comparabilité analytique lors des transferts de sites, génération automatique de plans de validation de transfert, identification des paramètres critiques de procédé (CPP) par feature importance ML. Conforme ICH Q10 lifecycle approach et aux exigences de comparabilité biologiques ICH Q5E/Q7. Applications CMO/CDMO, tech transfer post-approbation (ICH Q12) et expansion géographique MENA.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
IA et Libération de Lots Pharmaceutiques : RTRT Avancé, Review by Exception IA et QC Automatisé
Déployez des systèmes IA pour automatiser et accélérer la libération de lots pharmaceutiques : Real-Time Release Testing (RTRT) augmenté par ML (prédiction conformité avant fin de lot), Review by Exception (RbE) IA sur données EBR avec scoring automatique des déviations, qualification des QP par IA pour la libération accélérée de lots conformes, orchestration des tests QC par agentic AI. Articulé avec les exigences ICH Q10/Q13, les tendances Pharma 4.0 (EY 50-100% gain productivité EBR), et les obligations EU Pharma Package 2026 sur la disponibilité des médicaments.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•7h
IA et Calcul de la Valeur et du ROI des Projets IA Pharma : Business Case, Mesure d'Impact et Gouvernance Financière
Construisez des business cases robustes et mesurez le ROI réel des projets IA en pharma : frameworks de quantification de valeur IA (coût évité, revenu accéléré, risque réduit), métriques d'impact spécifiques pharma (time-to-IND, CSR authoring time, batch rejection rate, ICSR processing cost), pilotage financier des programmes IA, gouvernance du budget IA shifting from capability building à governance building. Articulé avec les données McKinsey GenAI pharma (60-110B$/an potentiel), McKinsey-Merck CSR results, et l'avertissement PwC sur les 40% d'initiatives agentiques abandonnées d'ici 2027.
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Gouvernance & Séc. IA
Avancé•14h
IA et Propriété Intellectuelle en Pharma : Inventorship IA, FTO Automatisé et Gestion du Portefeuille Brevets
Naviguez les enjeux juridiques et stratégiques de la propriété intellectuelle à l'ère de l'IA pharmaceutique : questions d'inventorship des médicaments AI-discovered (cadres USPTO, EPO, UK IPO 2025-2026), FTO (Freedom to Operate) automatisé par NLP sur millions de brevets (PatSnap, Derwent Innovation IA), prédiction ML d'expirations et de domaines cliffs, monitoring concurrentiel du portefeuille de brevets IA, stratégies de protection des modèles IA propriétaires et des datasets d'entraînement comme actifs incorporels.
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Gouvernance & Séc. IA
Avancé•14h
IA et Audit Continu Pharma : Compliance Monitoring en Temps Réel, Détection Anomalies et Self-Inspection IA
Transformez les audits pharmaceutiques par une approche d'IA continuous compliance : monitoring continu des processus GxP par ML (détection d'anomalies, dérives de procédés, non-conformités naissantes), self-inspection augmentée par LLM (RAG sur référentiels GMP), génération automatique de rapports d'audit et de CAPAs préventives, tableaux de bord de maturité compliance prédictive. Articulé avec les nouvelles exigences FDA QMM Pilot 2026, ISPE AI in Life Sciences Summit Implementation Track (mai 2026) et la tendance compliance-as-continuous-process (Globe Newswire, avril 2026).
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IA Management
Intermédiaire•7h
IA et Innovation Ouverte en Pharma : Scouting Technologique, Partenariats IA-Biotech et Gestion d'Écosystème
Exploitez l'IA pour piloter l'innovation ouverte et les partenariats technologiques pharmaceutiques : scouting automatisé de startups et plateformes IA par NLP (publications, brevets, levées de fonds, GitHub), scoring ML d'attractivité et de risque technologique, gestion de l'écosystème d'innovation (liens académiques, venture incubators, AI biotech trailblazers), identification des gaps de portefeuille par IA. Articulé avec la vision PwC 2026 sur les réseaux d'innovation fluides et les investissements IA pharma dépassant 8B$ annuellement.
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IA Management
Avancé•7h
IA et Stratégie de Tendres et Négociations Payers : Optimisation Dynamique par ML dans les Marchés MENA et UE
Optimisez les stratégies de tendres et de négociations payers par machine learning : modèles prédictifs de résultats de tendres (historiques adjudications, critères prix/qualité, spécificités pays), simulation IA des négociations payers en marché JCA UE, optimisation des prix de référence internationaux (IRP tracking ML), scoring dynamique des opportunités de marché MENA (Tunisie, Maroc, Algérie, Égypte). Articulé avec les nouvelles obligations EU Pharma Package 2026 sur la transparence des prix et le contexte de l'EU HTAR pour les produits en JCA.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA et Gestion des CMO/CDMO : Qualification Augmentée, Performance Prédictive et Oversight Réglementaire
Déployez l'IA pour optimiser la gestion des CMO et CDMO pharmaceutiques : scoring ML de qualification technique et réglementaire des sous-traitants, prédiction de performance qualité et délais (historique CAPA, Warning Letters FDA, inspections), monitoring continu par NLP des signaux de risque (corporate news, regulatory actions), dashboards de suivi en temps réel. Articulé avec les tendances FDA FY2025 (+50% Warning Letters liées aux défaillances CMO oversight) et les obligations EU Pharma Package 2026 sur la résilience de la chaîne d'approvisionnement.
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IA Management
Avancé•14h
IA et Forecasting Commercial Long Terme : Modèles d'Analogues IA, Uptake Prédictif et Scénarios de Marché
Maîtrisez les modèles de forecasting commercial long terme augmentés par IA : AI-driven analog finder pour identifier les produits historiquement les plus comparables, modèles ML d'uptake curves par marché et segment thérapeutique, simulation de scénarios compétitifs par IA (competitor launch timing, pricing, payer access), intégration des signaux RWD et HTA dans les projections long terme. Distinct des cours M13 (launch excellence) et C26 (PRMA/HTA) : focus sur la construction des modèles LRP (Long Range Plan) à 5-10 ans.
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IA Management
Avancé•14h
IA et Stratégie R&D Portfolio : Priorisation des Indications, Go/No-Go Prédictif et Capital Allocation
Optimisez les décisions stratégiques de portefeuille R&D par IA : modèles ML de priorisation d'indications (unmet medical need scoring, competitive intensity, probability of technical success), simulation Monte Carlo de portefeuille pour l'allocation de capital, prédiction AI-driven des Go/No-Go aux jalons clés, optimisation des transferts de technologie et des décisions make-buy-partner, tableaux de bord R&D portfolio en temps réel. Articulé avec les prédictions Axis Intelligence AI Drug Discovery 2026 et la méthodologie McKinsey AI R&D productivity.
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IA & Régulation
Avancé•14h
IA et Interactions Médicamenteuses : Prédiction DDI, Sécurité Préclinique Computationnelle et Risk Management
Appliquez l'IA à la prédiction et à la gestion des interactions médicamenteuses (DDI) et de la sécurité préclinique computationnelle : GNN pour la prédiction DDI pharmacocinétique (inhibition/induction CYP, transporteurs) et pharmacodynamique, modèles ML pour la sécurité non-clinique in silico (ICH S2, S3, S8), intégration dans les plans de gestion des risques (RMP), base de données DDI augmentée par ML pour la pharmacovigilance proactive. Conforme ICH M3(R2), S7A/B, et aux New Approach Methods acceptés par FDA/EMA en remplacement progressif des études animales.
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IA & Régulation
Intermédiaire•7h
IA et Étiquetage Pharmaceutique Automatisé : SmPC, PIL, Labeling Updates et Conformité Multi-Marchés
Automatisez le cycle de vie de l'étiquetage pharmaceutique par IA : NLP pour la détection automatique des sections à mettre à jour suite aux signaux de PV ou aux décisions réglementaires, GenAI pour la rédaction de sections de SmPC/PIL conforme ICH E3/M4, systèmes de comparaison automatique de versions (diff intelligent), gestion multi-marchés avec adaptation aux exigences locales par IA (MENA, UE, USA), cohérence cross-documents (SmPC, PIL, RMP, PSUR). Articulé avec les initiatives FDA label automation 2025-2026 et EU Pharma Package 2026.
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IA & Régulation
Intermédiaire•7h
IA et Regulatory Intelligence : Monitoring Automatisé des Guidances, Alertes d'Impact et Veille Multi-Juridictions
Déployez des systèmes d'intelligence réglementaire augmentés par IA pour le monitoring automatique des changements de guidelines FDA, EMA, ICH et autorités MENA : NLP pour l'extraction et la classification de mises à jour réglementaires, RAG sur bases documentaires réglementaires avec alertes d'impact sur les dossiers existants, plateformes de regulatory intelligence (Clarivate Regulatory Assistant, DDReg, IQVIA), automatisation des dossiers de veille réglementaire multi-juridictions. Indispensable dans un contexte de refonte réglementaire historique (EU Pharma Package, ICH E6(R3), Annexe 22, Annexe 11).
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IA Technique
Avancé•14h
IA et Génomique NGS : Analyse de Variants, Interprétation Clinique et Pipelines Bioinformatiques GxP
Déployez des pipelines bioinformatiques IA pour l'analyse NGS dans un contexte pharmaceutique GxP : modèles deep learning pour la détection de variants (SNV, CNV, fusions, INDEL) avec interprétation clinique automatisée, annotation fonctionnelle par LLMs spécialisés (ClinVar, gnomAD, OncoKB), pipelines validés CLIA/CAP pour les tests génomiques compagnons (CDx), intégration dans les plateformes de données cliniques. Conforme aux guidelines FDA pour les tests génomiques NGS (LDT Final Rule 2024) et ICH E18.
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IA Technique
Avancé•14h
IA et Simulation de Systèmes Biologiques : Jumeaux Numériques Cellulaires, Organoids et Organ-on-Chip IA
Maîtrisez l'IA appliquée à la simulation de systèmes biologiques complexes pour le développement pharmaceutique : modèles ML couplés aux organoïdes et organ-on-chip pour la prédiction de toxicité et d'efficacité (New Approach Methods FDA), jumeaux numériques cellulaires pour le développement de biologiques, intégration multi-échelle (moléculaire, cellulaire, tissu, organe) par modèles hybrides mécaniste+IA, cadrage réglementaire FDA AI4TOX et phase-out des tests animaux. Adresse l'intégration données organ-on-chip + DL comme training data de 3e génération (décrite en cours R14).
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IA Technique
Avancé•14h
IA Edge et IoT Pharmaceutique : Inférence on-Device, Capteurs Intelligents et Traitement Temps Réel GxP
Déployez des modèles IA directement sur des dispositifs edge en environnement pharmaceutique GxP : optimisation de modèles pour inférence on-device (TensorFlow Lite, ONNX, quantization), architecture IoT pharma (MQTT, OPC-UA, digital data hubs), déploiement de modèles ML sur instruments analytiques (NVIDIA x Thermo Fisher SLAS 2026), intégration dans les réseaux de capteurs cleanroom et chaîne froide, validation GxP des systèmes edge AI (Annexe 11 révisée, GAMP AI Guide). Adresse les 80% des fab pharma en transition vers Pharma 4.0.
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IA Technique
Avancé•14h
Knowledge Graphs Pharmaceutiques : Architecture, Interrogation et Applications Réglementaires
Construisez et exploitez des knowledge graphs biomédicaux au service des processus pharmaceutiques : modélisation d'ontologies pharmaceutiques (MedDRA, SNOMED CT, ChEMBL, DrugBank), graph databases Neo4j et Amazon Neptune pour les applications pharma, GNN pour le raisonnement sur graphes (drug-target, drug-drug interactions, adverse events), intégration knowledge graphs dans les systèmes RAG réglementaires (agents IA sur graphes de connaissances). Applications : vigilance signal detection, regulatory intelligence, drug repurposing, CAPA systémique.
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IA Technique
Avancé•14h
IA et Imagerie Médicale Pharmaceutique : Endpoints Radiologiques, Lecture Centralisée IA et Clinical Trials
Exploitez l'IA en imagerie médicale pour les besoins pharmaceutiques : modèles multimodaux (CT, MRI, PET, IRM) pour la quantification d'endpoints radiologiques dans les essais cliniques (RECIST augmenté par IA, volumétrie tumorale), lecture centralisée AI-assisted réduisant la variabilité inter-lecteurs, qualification d'algorithmes d'imagerie comme endpoints de soumission (FDA MDDT), intégration des données d'imagerie dans les plateformes EDC. Articulé avec les 1350+ dispositifs AI approuvés FDA (début 2026) et l'EU AI Act pour les systèmes à haut risque.
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IA Technique
Avancé•14h
IA et Pathologie Digitale Pharmaceutique : Analyse de Lames WSI, Biomarqueurs Histologiques et Pharma R&D
Appliquez les modèles d'IA à la pathologie digitale dans le contexte pharmaceutique : fondation models pour l'analyse whole-slide images (UNI, CONCH, PathChat multimodal), quantification automatisée de biomarqueurs histologiques (PD-L1, HER2, TMB), analyse spatiale du microenvironnement tumoral, détection de toxicité préclinique sur tissus, qualification des algorithmes de pathologie digitale pour les CDx pharmaceutiques (PathAI BioPharma, Paige). Conforme aux guidelines FDA/EMA pour les systèmes d'aide à la décision en pathologie.
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IA Technique
Avancé•14h
MLOps Pharmaceutique : Cycle de Vie des Modèles IA en Production GxP, Drift et Revalidation
Maîtrisez les MLOps dans les environnements pharmaceutiques GxP : pipelines CI/CD/CT (Continuous Training) validés, détection automatisée du concept drift et data drift en production, registres de modèles avec versioning réglementaire (MLflow, model cards GxP), protocoles de revalidation déclenchés par drift, audit trails MLOps conformes 21 CFR Part 11. Articulé avec le Clinical MLOps Maturity Framework for Biopharma (Clinical Leader, mars 2026) — seuls 12% des organisations pharma ont des mécanismes formels de drift detection.
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IA Clinique
Avancé•14h
IA Agentique dans les Opérations d'Essais Cliniques : Automatisation des Workflows Site, EDC et TMF
Déployez des agents IA pour automatiser les opérations d'essais cliniques end-to-end : agents orchestrant la gestion des sites (protocole amendments, query resolution, visit scheduling), intégration intelligente EDC (Veeva Vault eTMF, Medidata Rave) avec NLP pour la détection d'anomalies documentaires, agentic AI pour le Trial Master File (TMF) augmenté, monitoring décentralisé automatisé conforme ICH E6(R3). Articulé avec les projections PwC 2026 sur l'IA agentique dans le développement clinique et les outils Digital-by-Default FDA.
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IA Clinique
Avancé•14h
IA et Maladies Rares : Natural History, Endpoints Alternatifs et Développement Accéléré
Exploitez l'IA pour accélérer le développement de médicaments orphelins : caractérisation de l'histoire naturelle des maladies rares par ML sur données longitudinales fragmentées, identification de patients par NLP sur registres et EHRs (TriNetX, rare disease networks), conception d'endpoints alternatifs AI-validated pour les petits effectifs, bras contrôle virtuels (VCA) pour les essais non contrôlables, stratégie de soumission FDA Breakthrough Therapy/EMA PRIME. Adresse les 300M patients worldwide affectés par 7000+ maladies rares.
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IA Clinique
Intermédiaire•7h
IA et Engagement Patient : Prédiction d'Adhérence, Support Personnalisé et Remote Monitoring Thérapeutique
Déployez l'IA pour maximiser l'engagement et l'adhérence thérapeutique des patients : modèles ML de prédiction de non-adhérence (comportements post-diagnostic dans les 72h), chatbots IA thérapeutiques conformes FDA, orchestration omnicanale personnalisée par agentic AI (RoseRx, 2026), remote therapeutic monitoring (RTM) augmenté par IA (nouveaux codes CPT 2026 CMS), intégration dans les programmes patient support pharma. Conforme aux nouvelles guidelines FDA digital health (CDS Software janvier 2026).
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IA Clinique
Avancé•14h
IA et HEOR : Modélisation Économique Automatisée, SLRs et Evidence Synthesis pour les HTA
Transformez la recherche en économie de la santé et outcomes (HEOR) par l'IA : automatisation des modèles de coût-efficacité (Monte Carlo ML, Markov augmenté), NLP pour systematic literature reviews (SLRs) automatisées (EPPI-Reviewer, DistillerSR), génération de preuves pour les dossiers HTA avec GenAI (ISPOR CHEERS-AI standards), intégration des données de vie réelle dans les modèles économiques. L'ISPOR classe l'IA en tant que tendance #1 HEOR 2026-2027 (ISPOR Top 10 HEOR Trends Report 2026).
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IA Clinique
Avancé•14h
IA en Oncologie de Précision : Aide à la Décision Thérapeutique, Pathologie Digitale et Biomarqueurs Tumoraux
Appliquez l'IA à l'oncologie de précision pharmaceutique : modèles multimodaux intégrant imagerie, pathologie digitale (PathAI, PathChat), génomique et données cliniques pour la stratification tumorale et la sélection de thérapies ciblées, analyse computationnelle de l'environnement tumoral (TME) par ML pour l'immunothérapie, prédiction de réponse aux ADCs par IA, qualification de biomarqueurs compagnons (CDx) comme endpoints dans les essais. Articulé avec les avancées Digital Pathology & AI Europe 2026 (mars 2026).
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IA Clinique
Avancé•14h
IA et Biomarqueurs Digitaux : Qualification Réglementaire et Endpoints pour les Essais Cliniques
Maîtrisez le développement et la qualification réglementaire de biomarqueurs digitaux par IA : algorithmes ML pour transformer des données wearables en endpoints cliniques qualifiés, qualification FDA (MDDT) et EMA de digital health technologies, validation analytique et clinique des biomarqueurs digitaux, intégration dans les dossiers de soumission (Nature Reviews Drug Discovery mars 2026). Conforme aux nouvelles guidelines FDA digital health janvier 2026 élargissant la politique wellness et CDS pour les IA.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Planification de Synthèse Chimique : Rétrosynthèse et Route Optimization pour API
Accélérez la planification de voies de synthèse d'APIs par IA : rétrosynthèse assistée par LLMs et transformers (ASKCOS, Synthia, IBM RXN), prédiction de rendements et conditions réactionnelles par ML (température, solvants, catalyseurs), optimisation de routes multi-étapes pour réduire le nombre d'étapes et l'impact environnemental, intégration avec les principes de green chemistry (atom economy ML). Applications pour la découverte de médicaments, scale-up CMC et production industrielle.
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IA R&D
Avancé•21h
IA et Quantitative Systems Pharmacology (QSP) : Réseaux Biologiques, Simulations et Virtual Patients
Intégrez l'IA dans la Quantitative Systems Pharmacology pour modéliser des réseaux biologiques complexes : construction de modèles QSP augmentés par graph neural networks, génération de cohortes de patients virtuels par IA (virtual patient populations pour maladies rares), modèles mécanistes hybrides ML pour l'immuno-oncologie, optimisation de combinaisons thérapeutiques par reinforcement learning. Conforme ICH M15 et FDA MIDD framework. Applications en oncologie, immunologie et maladies cardiovasculaires.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Design de Peptides Thérapeutiques et Acides Nucléiques : siRNA, ASO et Peptides Cycliques
Déployez l'IA pour la conception de nouvelles modalités thérapeutiques : design de peptides cycliques et stapled peptides par diffusion models (RFdiffusion3, ProteinMPNN), optimisation de siRNA et ASO (anti-sens oligonucléotides) par ML (prédiction d'efficacité, off-target, stabilité), conception de conjugués peptide-oligonucléotide, prédiction de pharmacocinétique par PBPK hybrides. Articulé avec les 897 programmes RNA en pipeline clinique (ASGCT 2023) et les avancées 2025-2026.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Épigénétique : Horloges Biologiques, Sénescence et Développement de Thérapies Longévité
Maîtrisez l'IA appliquée à l'épigénétique computationnelle pharmaceutique : modèles ML pour les horloges épigénétiques (GrimAge, DunedinPACE) comme biomarqueurs de vieillissement et endpoints cliniques, prédiction de la réponse aux sénolytiques, multi-omics ML pour l'identification de cibles longévité, cadrage réglementaire FDA pour les thérapies anti-aging. Aligné avec les tendances Biomedicine 2026 sur digital biomarkers et longevity therapeutics (BiomedGrid, décembre 2025).
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Microbiome Humain : Interactions Médicament-Microbiote et Développement de Thérapeutiques Ciblées
Exploitez le machine learning pour décoder les interactions complexes entre médicaments et microbiome intestinal : prédiction ML des interactions drug-microbiome (DMI) impactant l'efficacité et la toxicité, intégration multi-omics (métagénomique, métatranscriptomique, métabolomique) par deep learning, identification de biomarqueurs microbiens prédictifs de réponse thérapeutique, conception de thérapeutiques ciblant le microbiome. Sources : Health Engineering 2026, Journal of Gut Microbiome research 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Édition Génomique CRISPR : Guide RNA Design, Prédiction Off-Target et Thérapies Géniques
Appliquez l'IA à la conception et l'optimisation de systèmes CRISPR thérapeutiques : ML pour le design de guide ARN à haute efficacité et faible off-target (modèles Cas-OFFinder, CRISPR-ML), prédiction des effets de l'édition sur le transcriptome par neural networks (CRISPR-GEM), découverte de nouvelles nucléases par LLMs (OpenCRISPR-1, Baker Lab), stratégies de délivrance optimisées par IA. Conforme aux guidelines réglementaires FDA/EMA pour les thérapies géniques.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Conception d'Anticorps et d'ADC : Ingénierie de Novo et Optimisation Linker-Payload
Maîtrisez l'IA appliquée au développement d'anticorps thérapeutiques et d'ADC (Antibody-Drug Conjugates) : modèles transformers (AbLang, AntiBERTy) pour la prédiction d'affinité, stabilité et immunogénicité, génération de séquences par IA générative, optimisation payload-linker par ML (prédiction cytotoxicité, pharmacocinétique ADC), et intégration dans un workflow DMTA biologics. Articulé avec les revues Nature (2025) et Trends in Pharmacological Sciences (décembre 2025) sur l'IA en développement ADC.
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IA Supply Chain
Intermédiaire•14h
IA et Procurement Intelligence : Supplier Risk Prédictif
Transformez la qualification et le monitoring des fournisseurs par l'IA : modèles ML de scoring de risque fournisseur prédictif (qualité, livraison, compliance), NLP pour le monitoring continu (Warning Letters FDA, actualités, actions réglementaires), stratégies de diversification sourcing IA-assistées conformes Critical Medicines Act 2026, intégration dans l'eQMS et le Supplier Quality Management System.
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IA Supply Chain
Intermédiaire•14h
IA et Demand Forecasting Pharma : Shortage Prevention
Prévenez les ruptures d'approvisionnement pharmaceutique par le machine learning : forecasting de demande par LSTM et NeuralProphet, détection précoce de risques de pénurie (API single-source, événements manufacturing), construction de shortage prevention plans IA-assistés conformes EU Pharma Package 2026 et Critical Medicines Act. Focus sur les spécificités MENA et les médicaments critiques EU.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et SBDD/FBDD : Structure-Based Drug Design IA
Accélérez le design de médicaments basé sur la structure par IA : docking par modèles de diffusion (DiffDock, Uni-Mol, TANKBind), FBDD augmenté par ML pour le scoring et l'élaboration de fragments, Free Energy Perturbation accélérée (FEP-ML), intégration cryo-EM et cristallographie assistées par IA. Applications Isomorphic Labs (partenariats Eli Lilly et Novartis avec AlphaFold 3) 2026.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Données Synthétiques Pharma : VCA
Générez et validez des données synthétiques à usage réglementaire en pharma : GANs et modèles de diffusion pour données cliniques tabulaires et longitudinales (CTGAN, TimeGAN), bras contrôle virtuels (VCA) dont la méthodologie PROCOVA a reçu une qualification EMA en 2022, validation de fidelity et privacy, cadre FDA/EMA pour les soumissions incluant des données synthétiques.
Explore course→
IA R&D
Avancé•21h
IA et Pharmacométrie (MIDD) : Population PK/PD et PBPK Augmentés par ML
Intégrez le machine learning dans la pharmacométrie et le MIDD (Model-Informed Drug Development) : Neural ODEs et ML dans les modèles popPK, PBPK hybrides pour biologiques et ATMP, optimisation Bayésienne de la dose en Phase I (BCRM, BLRM), QSP augmentée en oncologie et maladies rares. Conforme ICH M15, avec construction complète d'un package réglementaire MIDD pour soumission NDA/BLA.
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IA R&D
Avancé•14h
IA et ADMET/Toxicologie in Silico
Prédisez les propriétés ADMET et la toxicité in silico dès les premières étapes du développement : GNN et transformers moléculaires (Chemprop, ChemBERTa) pour la prédiction d'hépatotoxicité, cardiotoxicité (hERG) et génotoxicité, modèles PBPK hybrides, pipeline de validation réglementaire conforme FDA AI4TOX, ICH M7(R2) et New Approach Methods.
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IA R&D
Avancé•21h
IA et Design de Protéines/Biologiques : AlphaFold 3, RFdiffusion3 et Génération de Novo
Maîtrisez l'IA pour le design de protéines et biologiques thérapeutiques : AlphaFold 3 (DeepMind/Isomorphic Labs, mai 2024, utilisé par Eli Lilly et Novartis), RFdiffusion3 (Baker Lab, open source décembre 2025 — génération de novo de protéines interagissant avec ligands, acides nucléiques et autres molécules), ESMFold et ProteinMPNN, prédiction de développabilité et manufacturabilité, boucle DMTA biologics accélérée.
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IA Management
Avancé•14h
IA et Pharmacovigilance Agrégée : PSURs, PBRERs et Signaux Automatisés
Automatisez les activités de pharmacovigilance agrégée par IA : rédaction GenAI des sections narratives de PSURs (terme EU, Periodic Safety Update Report) et PBRERs (terme ICH, Periodic Benefit-Risk Evaluation Report), détection de signaux avancée combinant disproportionnalité et ML sur données DARWIN EU, qualification des systèmes IA de PV selon GAMP AI Guide et EU AI Act. Distinct du cours B110 centré sur les ICSRs individuels.
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IA Management
Intermédiaire•7h
IA et e-Learning Pharma Adaptatif : Avatars
Concevez des dispositifs de formation pharmaceutique intelligents : parcours e-learning adaptatifs par ML (Cornerstone, Docebo AI), avatars IA et synthèse vidéo pour la formation terrain (Synthesia, D-ID), systèmes de recommandation de contenu personnalisés, validation LMS GxP conforme 21 CFR Part 11 et EU GMP Chapter 2.
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IA Management
Avancé•7h
IA et BD&L / Portefeuille : Asset Valuation
Optimisez la stratégie BD&L et la gestion de portefeuille par IA : scoring ML des actifs en deal flow, analyse automatisée du paysage brevets (FTO par NLP), modèles NPV probabilistes alimentés par des prédictions IA, due diligence augmentée par LLM. Applications documentées : Iktos-Servier, Chai-Lilly, Noetik-GSK 2026.
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IA Management
Avancé•14h
IA et Launch Excellence : Forecasting et Planning
Transformez l'excellence de lancement pharmaceutique par l'IA : forecasting augmenté par analogues et uptake curves ML, prédiction d'outcomes HTA pre-launch (Okra ValueScope, 90% précision), agents IA pour la coordination cross-fonctionnelle (ZS ZAIDYN Agentforce), patient-finding et segmentation HCP par ML. Playbook agentic AI pour les lancements 2026–2028.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA et Intelligence Compétitive Pharma
Déployez une intelligence compétitive pharmaceutique augmentée par IA : monitoring en temps réel du pipeline concurrentiel par NLP (ClinicalTrials.gov, brevets, congrès), prédiction de probabilité de succès des programmes compétiteurs par ML, intégration dans la stratégie de portefeuille et de lancement. Plateformes 2026 : BiopharmaVantage, Noetik, Evaluate AI.
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IA Technique
Avancé•14h
RAG Réglementaire : Du PoC à la Production GxP
Industrialisez vos assistants IA réglementaires RAG en production GxP : architecture RAG mature sur bases documentaires réglementaires (ICH, FDA, EMA, eCTD), gestion de la latence et de la fraîcheur documentaire, sécurité et confidentialité IP, évaluation RAGAS en continu, validation GAMP AI Guide et conformité EU AI Act Article 13 sur la transparence des LLMs.
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IA Technique
Avancé•14h
IA et Bioprocess Optimization : Fermentation ML
Optimisez les bioprocessus pharmaceutiques par machine learning : modèles ML pour la fermentation et la culture cellulaire (fed-batch, CHO/HEK), modèles hybrides mécaniste+ML pour le contrôle de procédé, DoE augmenté par Bayesian optimization, prédiction de titre et qualité produit en temps réel. Conforme GAMP AI Guide, ICH Q11 et ISPE CM Biologics GPG 2025.
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IA Technique
Intermédiaire•7h
IA Multilingue Pharma : Traduction Réglementaire
Déployez l'IA multilingue pour les dossiers réglementaires pharmaceutiques en contexte MENA et UE francophone : traduction réglementaire par LLMs spécialisés (GPT-4o, DeepL Pro), NLP arabe pour les marchés MENA (CAMeL Tools, ArabiGPT), workflow de traduction validé avec post-édition professionnelle, gestion de la terminologie MedDRA/ICH en multilingue.
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IA Technique
Avancé•14h
IA et Méthodes Analytiques (ICH Q14)
Accélérez le développement et la validation de méthodes analytiques par ML : optimisation Bayésienne des conditions chromatographiques (HPLC, IC), prédiction des performances analytiques (LOD, LOQ, résolution), anomaly detection en QC de routine, rédaction automatisée de rapports de validation ICH Q2(R2)/Q14 par GenAI. Aligné ICH Q14 lifecycle approach (training materials publiés mars 2026).
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IA Technique
Avancé•14h
IA et RCA/CAPA Automatisés : NLP et Knowledge Graphs
Automatisez la gestion des déviations et des CAPAs par NLP profond et knowledge graphs : classification multi-labels par NER spécialisé pharma, graphes de causalité Neo4j pour des RCA systémiques cross-sites, moteurs de recommandation CAPA par pattern recognition sur historiques, intégration validée dans les eQMS (Veeva Vault, MasterControl, SABYL).
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•7h
IA et Gestion du Changement Pharma : Adoption IA GxP
Pilotez l'adoption de l'IA dans les organisations pharmaceutiques : diagnostic des résistances au changement, feuille de route d'adoption GxP, programme AI Literacy conforme EU AI Act Article 4 (en vigueur février 2025), reskilling des profils clés (data steward QA, AI validation engineer), mesure de la maturité IA par le modèle FDA QMM adapté.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•14h
IA Éthique et Équité Pharma : Biais Algorithmiques et EU AI Act
Identifiez, mesurez et corrigez les biais algorithmiques dans les systèmes IA pharmaceutiques : audit de fairness (Fairlearn, Aequitas), demographic parity, equalized odds, calibration par sous-groupe. Obligations EU AI Act Articles 9–15 et FDA GMLP (Good Machine Learning Practice), avec application concrète aux modèles de recrutement clinique, de diagnostic et de pharmacovigilance.
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Gouvernance & Séc. IA
Avancé•14h
IA Explicable (XAI) Pharma GxP : SHAP, LIME et Régulation
Rendez vos modèles IA explicables et défendables face aux régulateurs : SHAP (TreeExplainer, DeepExplainer), LIME local, Integrated Gradients, attention maps pour modèles pharma. Construction de model cards réglementaires conformes EU AI Act Article 13, formation des équipes qualité à l'interprétation des explications IA dans un contexte décisionnel GxP.
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IA Clinique
Avancé•14h
IA en Pharmacoépidémiologie : Causal Inference et RWE
Appliquez l'inférence causale par ML à la pharmacoépidémiologie réglementaire : causal forests (grf), Double ML (EconML), target trial emulation (Hernán), propensity score augmenté, contrôle des biais par méthodes IA. Intégration DARWIN EU et EHDS pour les analyses agrégées de pharmacovigilance et les soumissions EMA/FDA en RWE causal.
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IA Clinique
Intermédiaire•14h
IA en Medical Affairs et MSL : KOL Mapping
Augmentez les équipes Medical Affairs et les MSLs par l'IA : KOL mapping dynamique par NLP et graph analytics, agents IA pour la préparation et le suivi des interactions (agentic MSL), clustering NLP des insights terrain, génération de contenus médicaux conformes MLR. Déploiements documentés : Syneos-Sageforce, H1, Inizio 2026.
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IA Clinique
Intermédiaire•7h
IA et Recrutement de Patients : NLP EHR et Diversité
Accélérez le recrutement de patients dans les essais cliniques grâce à l'IA : NLP pour le screening automatisé des critères d'éligibilité sur dossiers EHR, réseaux de données fédérés (TriNetX, DARWIN EU) pour la faisabilité de protocole, stratégies de recrutement respectant les mandats de diversité FDORA Section 3602. Résultats documentés : +65% taux d'enrôlement.
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IA Clinique
Avancé•14h
IA et Essais Adaptatifs : Bayesian Adaptive et Bras Contrôle Virtuels
Concevez des essais cliniques adaptatifs augmentés par IA : designs Bayésiens (BCRM, BLRM), intégration de bras contrôle virtuels (VCA) dont la méthodologie PROCOVA a reçu une qualification EMA en 2022, reinforcement learning pour l'optimisation dynamique de protocoles, gestion des enjeux statistiques des modèles qui s'auto-mettent à jour. Conforme FDA real-time trial initiative et ICH M15.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
IA en Bioproduction ATMP : Chain of Identity et Lot Release
Appliquez l'IA aux spécificités de la bioproduction ATMP : systèmes de suivi de chain of identity (COI) par IA pour thérapies autologues, prédiction ML de la qualité et viabilité cellulaire en cours de fabrication, libération anticipée RTRT biologics, corrélation manufacturing-outcomes cliniques. Conforme EU GMP Part IV et GAMP AI Guide 2025.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
IA et Formulation Pharma : Excipients, Dissolution ML
Accélérez le développement de formulations pharmaceutiques par ML : prédiction de compatibilité API-excipient et de stabilité, modèles de profil de dissolution in silico, DoE augmenté par Bayesian optimization, construction d'un design space AI-assisted conforme ICH Q8(R2) et soumission dans le Module 3 CTD.
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IA Fabrication GMP
Intermédiaire•14h
IA et Maintenance Prédictive Pharma : OEE et Fiabilité GMP
Déployez la maintenance prédictive en fabrication pharmaceutique : modèles ML de prédiction de défaillances sur équipements critiques GMP (lyophilisateurs, autoclaves, compresseuses), monitoring IoT en temps réel, optimisation de l'OEE par IA, intégration dans le CMMS. Validation conforme Annexe 11 révisée (draft 2025) et GAMP AI Guide 2025.
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IA & Régulation
Avancé•7h
IA et Soumissions NDA/BLA : Adapter ses Dossiers aux Outils IA des Régulateurs
Stratégie avancée de soumission NDA/BLA à l'ère des régulateurs augmentés par IA : comprenez comment FDA Elsa (RAG system sur Google Cloud Platform, Elsa 4.0 lancé mai 2026, en transition vers Gemini depuis mars 2026) analyse les dossiers, anticipez les points de déficience détectables algorithmiquement, adaptez la structure narrative et la cohérence CTD pour une review augmentée, et préparez vos équipes aux nouveaux types d'échanges avec la FDA.
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IA & Régulation
Intermédiaire•14h
IA et Dossiers Génériques/Biosimilaires : eCTD Augmenté MENA
Accélérez la préparation et la soumission de dossiers génériques et biosimilaires avec l'IA : validation eCTD augmentée, prédiction des déficiences fréquentes dans les ANDAs, stratégie Paragraphe IV par NLP sur le paysage brevets, comparabilité analytique biosimilaires par ML. Spécifiquement adapté aux mandats eCTD MENA 2026–2027 (Tunisie juin 2026, Algérie 2027).
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IA & Régulation
Intermédiaire•14h
IA et Post-Market Surveillance : SmPC Updates et Lifecycle Réglementaire
Automatisez la surveillance post-commercialisation et la gestion du cycle de vie réglementaire par IA : monitoring NLP des changements réglementaires, mise à jour automatique des SmPCs et IBs par GenAI, prédiction des délais de variations, portfolio lifecycle management IA global. Aligné EU Pharma Package 2026 et nouveau cadre des variations.
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IA Supply Chain
Avancé•7h
IA et Chaîne du Froid Intelligente : Prédiction Excursions
Déployez l'IA pour une chaîne du froid pharmaceutique intelligente : modèles LSTM de prédiction d'excursions thermiques avant qu'elles surviennent, digital twin de route de distribution, MKT IA-assisted pour l'impact analysis, tableau de bord GDP augmenté avec alertes prédictives. Applications biologiques, vaccins ARNm et ATMP autologues.
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IA Supply Chain
Avancé•7h
IA en Sérialisation : Détection de Falsifications par ML
Appliquez le machine learning aux flux de données de sérialisation pour détecter falsifications et anomalies supply chain : modèles d'anomaly detection sur événements EPCIS, scoring de risque contrefaçon en temps réel, tableau de bord anti-fraude IA. Contexte DSCSA, EU FMD, mandats MENA 2026–2027 et Digital Product Passport UE (cadre ESPR en développement).
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IA R&D
Avancé•14h
IA et Drug Repurposing : Knowledge Graphs et NLP
Repositionnez des médicaments existants grâce à l'IA : construction et exploitation de graphes de connaissances biomédicaux (Hetionet, Neo4j), link prediction par GNN pour la découverte de nouvelles indications, extraction d'hypothèses de repositionnement par NLP (BioGPT, PubMedBERT), stratégie de développement et pathway réglementaire 505(b)(2).
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IA R&D
Avancé•14h
IA et HTS : Self-Driving Labs et DMTA Accélérés
Maîtrisez les laboratoires autonomes et le criblage à haut débit augmenté par IA : architectures self-driving labs (Automata, Lila Sciences, NVIDIA-Thermo Fisher), Bayesian optimization et active learning pour le design d'expériences, boucle DMTA accélérée par ML, intégration robotique HTS, et gouvernance des données et de la propriété intellectuelle dans un lab IA-driven.
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IA Management
Intermédiaire•14h
IA et ESG/Sustainability Pharma : CSRD Automatisée
Utilisez l'IA pour accélérer la transition durable : rétrosynthèse green chemistry par IA (ASKCOS, Synthia), optimisation énergétique ML en fabrication, collecte et analyse automatisée de données ESG (Scope 1, 2, 3), reporting CSRD augmenté par IA conforme ESRS. Applicable dès 2026 sous EU Taxonomy et Directive CSRD.
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IA Management
Avancé•14h
IA et Inspection Readiness FDA/EMA
Préparez vos sites aux inspections FDA et EMA à l'ère de l'IA : gap analysis automatisée par LLM (RAG sur EudraLex et 21 CFR), evidence packs ALCOA+ AI-generated, analyse NLP des Warning Letters pour anticiper les axes prioritaires, tableau de bord compliance prédictif, et stratégies d'interaction avec les régulateurs utilisant des outils IA internes (FDA Elsa 4.0 sur Google Cloud, mai 2026).
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IA Technique
Avancé•14h
Vision par Ordinateur pour le Contrôle Qualité Visuel
Déployez la vision par ordinateur pour le contrôle qualité visuel pharmaceutique : modèles CNN, YOLO et Vision Transformer pour la détection de défauts, construction et annotation de datasets d'inspection GxP, validation conforme FDA AVI Guidance 2023 et EU GMP, intégration dans les lignes de fabrication avec seuils de confiance justifiés réglementairement.
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IA Technique
Avancé•21h
LLMs Pharma : RAG, Fine-tuning et Déploiement GxP
Déployez des Large Language Models dans un contexte pharmaceutique GxP : architectures RAG sur bases documentaires réglementaires (ICH, FDA, EMA, CTD), fine-tuning parameter-efficient (PEFT/LoRA/QLoRA) sur données propriétaires, évaluation et red-teaming pour détecter les hallucinations, validation GAMP AI Guide et conformité EU AI Act pour les LLMs en production.
Explore course→
Gouvernance & Séc. IA
Avancé•14h
Gouvernance des Données IA en GxP : ALCOA++ ML
Construisez une gouvernance solide des données IA en GxP : data pipelines validés avec traçabilité complète, application d'ALCOA++ aux datasets d'entraînement et de production ML, conformité GDPR et EU EHDS pour les données de santé, data catalog IA dans un environnement pharmaceutique réglementé.
Explore course→
Gouvernance & Séc. IA
Avancé•14h
Sécuriser les Systèmes IA en Pharma GxP
Protégez vos systèmes IA en environnement pharma GxP : vecteurs d'attaque spécifiques aux modèles ML (adversarial, poisoning, model extraction), obligations NIS2 pour les entités pharma, EU AI Act Article 15 sur la robustesse des IA à haut risque, programme de sécurité ML en production incluant monitoring et incident response.
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IA Clinique
Avancé•14h
Federated Learning et RWD : Collaboration sans Partage de Données
Collaborez sur des modèles IA sans partager vos données sensibles : architectures federated learning (FedAvg, swarm learning), cas d'usage pharma MELLODDY (projet EU IMI 2020-2023, 10 big pharma, 2,6 milliards de points de données, résultats publiés JCIM 2026) et DARWIN EU, garanties de confidentialité (differential privacy, secure aggregation), gouvernance EU EHDS et RGPD pour la recherche collaborative inter-organisations.
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IA Clinique
Avancé•14h
IA dans les DCT : Wearables, ePRO et Monitoring ICH E6(R3)
Concevez et opérez des essais cliniques décentralisés augmentés par IA : validation de Digital Health Technologies (DHT) pour endpoints réglementaires, monitoring centralisé AI-powered conforme ICH E6(R3) et son approche Quality Management risk-based (finalisé janvier 2025, effectif EMA juillet 2025, FDA septembre 2025), analyse ePRO par NLP, gestion des données wearables en temps réel.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
IA dans PRMA : Pricing, Reimbursement et HTA
Utilisez l'IA pour transformer la stratégie pricing, reimbursement et market access : prédiction d'outcomes HTA avant soumission (Okra ValueScope, 90% précision), SLRs automatisées par NLP, pricing value-based AI-augmented, intégration RWD/RWE AI-processed dans les dossiers JCA, NICE et G-BA.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•14h
IA en Pharmacogénomique et Médecine de Précision
Maîtrisez l'IA appliquée à la pharmacogénomique et à la médecine de précision : découverte de biomarqueurs par graph neural networks, intégration multi-omics (génomique, transcriptomique, protéomique), développement co-diagnostique CDx AI-augmented, computational pathology. Cadre réglementaire FDA/EMA pour les CDx avec composantes IA.
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IA Fabrication GMP
Avancé•21h
IA et PAT+ML+RTRT (ICH Q13)
Intégrez ML et IA dans une stratégie PAT complète : modèles prédictifs CQA en temps réel (NIR, Raman augmentés par deep learning), Real-Time Release Testing avec IA, articulation ICH Q13 fabrication continue et digital twins de procédé. Construction et soumission réglementaire d'une stratégie PAT-ML dans un dossier CTD conforme ICH Q13 (finalisé, FDA mars 2023, EMA juillet 2023) et ICH Q14.
Explore course→
IA Fabrication GMP
Avancé•14h
IA et Fabrication Stérile Augmentée (Annexe 1)
Appliquez l'IA à la fabrication stérile : contamination control strategy data-driven, monitoring environnemental prédictif par MVDA, vision par ordinateur pour l'inspection en ligne, maintenance prédictive des équipements stériles critiques. Conforme EU GMP Annexe 1 révisée (en vigueur août 2023), GAMP AI Guide 2025 et FDA Aseptic Guidance.
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IA Fabrication GMP
Avancé•14h
Valider l'IA elle-même : CSA/GAMP AI Guide et EU GMP Annexe 22
Apprenez à valider les systèmes IA eux-mêmes dans un environnement GxP : application du GAMP AI Guide 2025 (ISPE, juillet 2025, 290 pages), approche CSA risk-based pour les modèles ML, gestion du concept drift en production, articulation avec EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation 2026) et EU AI Act Articles 9–15. Le cours de référence pour les équipes validation face à l'IA.
Explore course→
IA & Régulation
Avancé•14h
IA et Qualité Prédictive GMP
Déployez le machine learning pour anticiper les déviations, prédire les tendances qualité et préparer les sites aux inspections : anomaly detection sur données batch, NLP pour triage de déviations, tableaux de bord qualité prédictifs en temps réel. Conforme GAMP AI Guide 2025, FDA Quality Management Maturity (QMM) Program et exigences ICH Q10 modernisé.
Explore course→
IA & Régulation
Avancé•7h
FDA Elsa, EMA et IA dans les Soumissions Réglementaires : Préparer ses Dossiers à l'Ère du Régulateur Augmenté
Adaptez votre stratégie de soumission réglementaire à l'ère du régulateur augmenté par IA : comprenez les capacités de FDA Elsa (lancé juin 2025, Elsa 4.0 mai 2026, RAG system développé par Deloitte sur Google Cloud Platform FedRAMP High, en transition vers Gemini depuis mars 2026), les 10 principes conjoints FDA-EMA (janvier 2026), et construisez des dossiers CTD machine-readable cohérents et auditables par des outils IA côté régulateur.
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IA & Régulation
Avancé•14h
GenAI et Medical Writing Réglementaire
Exploitez l'IA générative pour accélérer la rédaction de documents réglementaires : CSRs, IBs, patient narratives, summaries CTD Module 2, étiquetage. Workflows GenAI validés avec human oversight, traçabilité ALCOA++, et conformité aux principes conjoints FDA-EMA janvier 2026 sur les soumissions contenant du contenu IA-assisté.
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IA Supply Chain
Intermédiaire•7h
IA & Supply Chain Pharma
Déployez l'IA pour optimiser la supply chain pharmaceutique : demand forecasting par ML, détection de risques de pénurie, optimisation des stocks multi-échelons, qualification fournisseur prédictive. Conforme EU Pharma Package 2026, Critical Medicines Act, et exigences GDP sur la résilience de l'approvisionnement.
Explore course→
IA R&D
Avancé•7h
IA en Drug Discovery
Maîtrisez l'IA appliquée à la découverte de médicaments : génération moléculaire par deep learning, prédiction d'activité biologique, criblage virtuel, optimisation de leads. Outils industriels (Schrödinger, Atomwise, Insilico Medicine) et open-source (RDKit, DeepChem), articulés avec les stratégies de développement préclinique.
Explore course→
IA Clinique
Avancé•7h
IA dans les Essais Cliniques
Applications concrètes de l'IA dans le cycle de vie des essais cliniques : optimisation du design de protocole, analyse prédictive des risques, monitoring centralisé augmenté, gestion des données temps réel. Conforme ICH E6(R3) (finalisé janvier 2025, effectif EMA juillet 2025, FDA septembre 2025) et guidance FDA et EMA sur les technologies numériques en recherche clinique.
Explore course→
IA & Régulation
Avancé•7h
IA & Soumissions CTD/eCTD
Utilisez l'IA pour accélérer et fiabiliser la préparation de dossiers CTD/eCTD : génération de summaries Module 2, vérification de cohérence cross-modules, détection d'incohérences narratives, structuration machine-readable. Aligné ICH M4, principes conjoints FDA-EMA janvier 2026 et exigences de machine-readability pour les soumissions augmentées par IA côté régulateur.
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IA & Régulation
Intermédiaire•7h
IA en Pharmacovigilance (ICSR)
Automatisez et augmentez le traitement des ICSRs par NLP et IA : codage MedDRA assisté, détection de duplicats, triage de gravité, narratives auto-générées. Conforme EudraVigilance, GVP Module VI, ICH E2B(R3). Inclut la qualification des outils IA de PV selon GAMP AI Guide et EU AI Act.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•7h
Gouvernance IA & EU AI Act
Cadre complet de gouvernance IA pour les organisations pharmaceutiques : obligations EU AI Act (systèmes à haut risque, transparence, audit), articulation avec GAMP AI Guide 2025 et EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation attendue 2026, enforcement progressif 2027–2028). Construction d'une politique IA d'entreprise, registre des systèmes IA, accountability et préparation aux inspections.
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Gouvernance & Séc. IA
Avancé•7h
IA Agentique en Pharma
Maîtrisez la conception et le déploiement d'agents IA autonomes en pharma : orchestration multi-agents, workflows agentic pour la soumission réglementaire, la pharmacovigilance et la qualité. Frameworks LangGraph, AutoGen et CrewAI appliqués aux contraintes GxP, avec gouvernance et human-in-the-loop obligatoire.
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IA Fabrication GMP
Avancé•7h
Jumeaux Numériques Pharma 4.0
Comprenez et déployez les jumeaux numériques dans l'industrie pharmaceutique 4.0 : simulation de procédés de fabrication, optimisation en temps réel, prédiction de la qualité batch. Applications concrètes en fabrication solide, biotech et stérile, articulées avec PAT, ICH Q13 et les frameworks de validation GxP.
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Gouvernance & Séc. IA
Intermédiaire•7h
IA & Intégrité des Données GMP
Explorez comment l'IA renforce et automatise les contrôles d'intégrité des données en environnement GxP : détection d'anomalies dans les audit trails, vérification de cohérence ALCOA++, monitoring continu des systèmes informatisés. Aligné EU GMP Chapter 4, 21 CFR Part 11 et Annexe 11.
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IA Technique
Intermédiaire•7h
Prompt Engineering Pharma GMP
Maîtrisez le prompt engineering appliqué aux contextes pharmaceutiques et GMP : rédaction de SOPs, analyse de déviations, revue documentaire, réponses aux questions réglementaires. Techniques de prompting avancées (chain-of-thought, few-shot, RAG) adaptées aux contraintes d'intégrité des données et de traçabilité GxP.
Explore course→
Parcours IA Pharma
Avancé•7h
Gouverner et Valider un Système IA en GxP : Guide pour Décideurs
Guide stratégique pour les décideurs : comment gouverner, qualifier et valider un système IA dans un environnement GxP. Couvre le GAMP AI Guide 2025, l'EU AI Act (Articles 9–15), l'EU GMP Annexe 22 (draft juillet 2025, finalisation 2026), la qualification fournisseur IA, la gestion des inspecteurs, et la construction d'une politique IA site ou corporate.
Explore course→
Parcours IA Pharma
Intermédiaire•10h
IA Appliquée aux Processus Critiques : Déviations, CAPA, Revue de Lot
Maîtrisez l'application de l'IA aux processus qualité critiques : classification automatique des déviations par NLP, recommandation de CAPA par pattern recognition, et revue de lot assistée par IA. Un cours opérationnel ancré dans les exigences EudraLex Vol. 4 et les pratiques terrain des sites pharmaceutiques.
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Parcours IA Pharma
Fondamental•7h
L'IA Pratique en Assurance Qualité Pharmaceutique
Découvrez comment l'IA transforme concrètement les métiers de l'assurance qualité pharmaceutique. Ce cours fondamental démystifie les outils IA applicables dès aujourd'hui en AQ — détection de déviations, assistance à la rédaction de SOPs, revue documentaire augmentée — dans un cadre conforme EU GMP, GAMP AI Guide et EU AI Act.
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