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IPSEN : l’innovation au service du patient

Yoann Janvier, Head of Data Science chez IPSEN, est venu présenter l’activité du groupe et les problématiques Data Science qui y sont traitées, le jeudi 18 Avril 2019. Yoann Janvier est un ancien étudiant du Mastère Spécialisé Big Data de Télécom ParisTech.

IPSEN est un groupe biopharmaceutique fondé en 1929. Le groupe se concentre principalement sur la santé familiale et connaît une forte croissance avec son médicament phare, le Smecta, un pansement digestif utilisé dans le traitement des diarrhées aiguës et chroniques. Dans les années 2010, le groupe prend le virage de la médecine de spécialité. Aujourd’hui, c’est plus de 83% du chiffre d’affaire du groupe qui est réalisé par la médecine de spécialité et notamment en oncologie (62%), neurosciences (17%) ou en traitement des maladies rares. Les domaines d’expertise d’IPSEN sont regroupés ci-dessous :

Domaines d'expertise de l'entreprise IPSEN

Le groupe réalise aujourd’hui plus de 2 Milliards d’euros de chiffre d’affaires, emploie 5400 personnes à travers le monde et dispose de centres de recherche et développement à Paris, à Oxford et aux Etats-Unis.Le groupe est fort de nombreux partenariats avec le monde académique. Pendant 3 années consécutives, des projets Fil Rouge ont été proposés par IPSEN aux étudiants du Mastère Spécialisé Big Data de Télécom ParisTech.

Ces dernières années, IPSEN a enchaîné de nombreux projets Data Science. Aujourd’hui, le cycle de production des projets Data Science est accéléré, les projets sont conséquents et les équipes s’agrandissent. La data est présente dans de nombreuses activités du groupe, notamment lors de la découverte de biomarqueurs ou de la simulation des groupes de contrôle lors d’essais cliniques.

Deux études de cas ont été présentées lors de la conférence :

  • Etude de cas 1 : Chaque hiver, à des périodes variables, des épidémies de gastro-entérite ont lieu. A des fins de prédiction de ces épidémies pour le déclenchement des campagnes marketing des dérivés en vente libre du Smecta, des algorithmes de machine learning et de séries temporelles ont été mis en place. Le modèle de prédiction s’appuie sur les séries temporelles, notamment le modèle ARGO (AutoRegression with GOogle search data). L’explicabilité des résultats reste un des enjeux sur ce genre de modèles, afin notamment de favoriser l’échange avec tous les corps de métier de l’entreprise.
  • Etude de cas 2 : 70% des essais cliniques n’atteignent pas leurs objectifs de recrutement. Des outils développés par IPSEN permettent notamment d’automatiser le recrutement de patients et de les sélectionner plus efficacement ou d’identifier des médecins et des chercheurs qui sont influents dans le domaine.

L’ensemble des solutions “Data driven” d’IPSEN sont regroupées sur une plateforme interne, la “Data Factory”.

Compte-rendu rédigé par Maël Fabien et Valentin Phetchanpheng, étudiants du Mastère Spécialisé Big Data promotion 2019-2020.