Tony Hogben, Responsable du Studio Immersif chez Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) – Série d’entretiens

Tony Hogben est le Responsable du Studio Immersif chez Pfizer (PFE ) Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS). Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) est à la pointe de la transformation de la façon dont Pfizer se connecte avec les patients, les professionnels de la santé et les professionnels du monde entier. Grâce à des stratégies numériques innovantes, des technologies de pointe et des insights basés sur les données, OSS offre des expériences personnalisées et impactantes. En intégrant des analyses avancées, de l’automatisation et des solutions basées sur l’IA, l’équipe améliore l’engagement, optimise la communication et favorise des connexions significatives sur tous les points de contact numériques.

Vous avez une carrière étendue dans l’innovation numérique et les technologies immersives. Qu’est-ce qui a d’abord suscité votre intérêt pour ce domaine, et comment votre parcours vous a-t-il mené à votre rôle actuel ?

Mon parcours a été quelque peu inhabituel. Après avoir obtenu un diplôme en « Nouveaux Médias » au tournant du siècle – lorsque le numérique était encore en train de trouver ses pieds -, j’ai créé et dirigé ma propre agence numérique. Travailler pendant l’émergence du Web 2.0 a été vraiment électrisant. Nous étions des pionniers dans les solutions SAAS et les applications mobiles dans un environnement où l’innovation n’était pas seulement un mot à la mode – c’était notre réalité quotidienne. Chaque projet a ouvert de nouvelles voies, et l’énergie entrepreneuriale était contagieuse.

Après avoir vendu mon entreprise avec succès juste avant la pandémie, j’ai d’abord apprécié le temps libre, mais j’ai rapidement réalisé que j’avais besoin d’un nouveau défi qui mettrait à profit mon expertise. Rejoindre Pfizer Digital m’a permis de combiner à la fois ma vision créative et mes capacités techniques, en tirant parti de près de deux décennies d’expérience dans l’aide aux organisations de toutes tailles à se transformer numériquement.

La construction du Studio Immersif à partir de zéro a été particulièrement gratifiante – créer un centre d’innovation interne qui permet aux équipes de l’entreprise de tirer parti des technologies immersives et interactives. Actuellement, je fais partie d’une équipe qui dirige nos initiatives pour intégrer des solutions basées sur l’IA dans plusieurs départements et cas d’utilisation, aidant les équipes à réimaginer leurs flux de travail et leurs capacités.

Ce qui a été le plus gratifiant en passant au domaine de la santé est d’appliquer ma passion pour l’intersection de la technologie et de l’expérience humaine dans un environnement où notre travail a un impact tangible. Ici, la précision, le réalisme et l’engagement que nous créons à travers les technologies immersives influencent directement l’éducation des professionnels de la santé et, en fin de compte, les résultats pour les patients. Cette connexion entre l’innovation technologique et le bien-être humain me motive chaque jour.

La formation médicale subit un changement avec des simulations propulsées par l’IA. Comment ces expériences immersives alimentées par l’IA se comparent-elles aux méthodes de formation traditionnelles en termes d’efficacité et d’accessibilité ?

Je devrais commencer par aborder les expériences immersives avant d’explorer comment l’IA transforme le paysage.

Les expériences de formation immersives transforment fondamentalement l’éducation médicale en offrant une flexibilité que les méthodes traditionnelles ne peuvent pas égaler. Les apprenants peuvent revoir des scénarios complexes depuis pratiquement n’importe où, à leur propre rythme et autant de fois que nécessaire. Les preuves sont convaincantes, les taux de rétention des connaissances pour l’apprentissage immersif sont importants – jusqu’à 76 % meilleurs que les méthodes de formation traditionnelles*

L’IA révolutionne maintenant ces expériences immersives de quatre manières cruciales :

Dans la création de contenu, l’IA démocratise le développement de simulations de haute fidélité. Ce qui nécessitait autrefois des équipes de développeurs spécialisés et des mois de travail peut maintenant être réalisé plus rapidement et par beaucoup moins de personnes – cela débloquera le potentiel de développement et permettra de créer du contenu à grande échelle.

Pour l’expérience de l’apprenant, l’IA permet une adaptation dynamique – en ajustant les scénarios en temps réel en fonction des décisions et du niveau de compétence, en créant des défis authentiques qui reflètent mieux l’imprévisibilité clinique.

En termes de feedback, l’IA fournit une évaluation nuancée au-delà des simples métriques de réussite ou d’échec. Elle peut analyser les mouvements des apprenants, les séquences de décision et comparer les performances à des milliers de sessions précédentes pour offrir un coaching personnalisé.

Enfin, l’IA permet un apprentissage collaboratif grâce au traitement du langage naturel et à des avatars intelligents qui simulent des interactions réalistes avec les patients et les équipes.

L’impact sur l’accessibilité est profond – les expériences immersives alimentées par l’IA peuvent être déployées largement et de manière rentable, aidant à résoudre les lacunes de formation dans le monde entier. Cette combinaison puissante de technologie immersive et d’IA a le potentiel de démocratiser l’accès à une formation médicale de haute qualité, en particulier dans les régions les moins desservies.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). Amélioration de l’éducation en biotechnologie grâce à des simulations de laboratoire ludifiées

Pouvez-vous partager des insights sur la façon dont les simulations médicales propulsées par l’IA sont développées dans votre entreprise ? Quels sont les plus grands défis à surmonter pour construire ces simulations de haute fidélité ?

Nous sommes aux premiers stades de l’intégration de l’IA dans nos approches. Nous avons une vision claire de où nous allons, mais l’espace de soins de santé réglementé dans lequel nous travaillons nécessite une mise en œuvre méthodique et une validation rigoureuse. Cela crée une tension entre notre désir d’innover rapidement et notre obligation de procéder avec prudence – nous aimerions suivre le rythme de l’innovation frénétique qui se produit avec l’IA.

Actuellement, nous nous concentrons nos efforts d’IA sur trois domaines clés :

1. Accélération de la création de contenu : Nous utilisons l’IA pour améliorer notre processus de développement de contenu, en aidant nos équipes médicales et de conception pédagogique à accroître la production de scénarios fondés sur des preuves, de variations cliniques et de modèles de patients. Cela nous permet de maintenir la qualité tout en augmentant considérablement notre bibliothèque de simulations.
2. Accélération du développement technique : Nous utilisons l’IA pour rationaliser nos processus de développement technique, permettant une mise au point plus rapide, des tests et un déploiement de nouvelles fonctionnalités et capacités de simulation. Cela nous aide à surmonter les contraintes de ressources et à accélérer notre cycle d’innovation.
3. Expériences adaptatives pour les apprenants : En parallèle, nous développons des moyens d’intégrer l’IA directement dans nos simulations pour créer des environnements d’apprentissage plus dynamiques et réactifs. Cela inclut des systèmes de feedback personnalisés et une difficulté adaptative en fonction des modèles de performance des apprenants.

Bien que le progrès nécessite de la patience dans ce domaine, nous sommes enthousiastes quant à la façon dont ces innovations basées sur l’IA transformeront finalement la formation médicale et les résultats pour les patients.

Votre expérience 360 degrés, le laboratoire virtuel, est une approche innovante pour la formation des professionnels de la santé. Comment fonctionne-t-il, et quels types de feedback avez-vous reçus des utilisateurs jusqu’à présent ?

Le laboratoire virtuel 360 degrés offre aux professionnels de la santé l’expérience de marcher dans un environnement de laboratoire réel, d’interagir avec du matériel médical, de pratiquer des procédures et de résoudre des défis du monde réel dans un espace numérique entièrement immersif.

Le laboratoire virtuel a été conçu pour compléter les visites physiques de laboratoires en activité qui démontrent les meilleures pratiques. Nous avons reconnu que les visites de laboratoire physiques impliquent des logistiques compliquées et des limitations de planification, nous avons donc créé une alternative numérique accessible 24h/24 et 7j/7, partout dans le monde.

Les professionnels de la santé naviguent à travers des simulations interactives détaillées qui testent leurs connaissances et améliorent leur compréhension des procédures de laboratoire. La plateforme est conçue pour plusieurs appareils, garantissant la flexibilité dans la façon et l’endroit où l’apprentissage se déroule. Nous avons élargi notre offre pour inclure des laboratoires virtuels pour de nombreuses affections médicales et avons traduit ces expériences dans de nombreuses langues pour soutenir les besoins d’éducation mondiaux.

Les feedback a été globalement très positif. Les utilisateurs louent régulièrement trois aspects :

1. Réalisme : L’environnement de haute fidélité crée un sentiment d’authenticité dans un laboratoire en activité
2. Engagement : Les éléments interactifs maintiennent l’intérêt et la concentration tout au long de l’expérience d’apprentissage
3. Flexibilité : La capacité d’accéder à la formation à leur convenance et à leur rythme

Le plus important est que les professionnels de la santé rapportent se sentir plus confiants dans leurs compétences et retenir mieux l’information que avec les méthodes de formation traditionnelles. Cette meilleure rétention des connaissances se traduit directement par de meilleurs soins aux patients dans les situations réelles.

Les technologies immersives et l’IA peuvent rendre la formation plus accessible, mais voyez-vous des barrières – telles que des préoccupations réglementaires, une hésitation à l’adoption ou des limites techniques – qui doivent être surmontées ?

Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre de nouvelles technologies dans la formation médicale, les barrières diffèrent considérablement entre les expériences immersives et les applications de l’IA.

Les principaux défis liés aux technologies immersives incluent :

• Coûts de développement : La création d’expériences immersives de haute qualité a traditionnellement été coûteuse. Cependant, l’IA nous aide à relever ce défi en accélérant la création de contenu et en réduisant le temps de production.
• Accessibilité : Nous nous assurons que notre formation immersives reste accessible en la développant pour plusieurs plateformes, comme le démontre notre Laboratoire Virtuel qui fonctionne sur divers appareils. Cette approche permet aux apprenants de s’engager indépendamment de leur configuration technique.
• Hésitation à l’adoption : C’est probablement notre défi le plus persistant, en particulier parmi les professionnels de la santé expérimentés. Notre stratégie est une exposition incrémentale – en commençant par des formats familiers comme notre Laboratoire Virtuel qui introduisent des concepts d’apprentissage spatial sans nécessiter une courbe d’apprentissage abrupte. Cela construit une confort avec les concepts immersifs avant de passer à des technologies plus complexes.

Pour l’intégration de l’IA, nous rencontrons des obstacles différents :

• Limites techniques : Nous travaillons activement à les surmonter en construisant des plateformes robustes et des approches qui serviront de fondations pour les développements futurs.
• Préoccupations réglementaires : Cela représente notre plus grand défi. Les organismes de réglementation ont des questions légitimes sur l’exactitude et la validité du contenu généré par l’IA dans l’éducation médicale. Notre approche est de développer des cas d’utilisation internes en premier, en créant des exemples concrets que nous pouvons utiliser pour engager les équipes de réglementation de manière constructive. Nous reconnaissons que nous devons soutenir leur compréhension tout en développant conjointement des garde-fous appropriés.

En abordant ces barrières de manière systématique et en reconnaissant leurs caractéristiques distinctes, nous créons des voies pour une innovation responsable qui maintient les normes élevées requises dans l’éducation médicale.

Avec l’IA qui accélère à un rythme sans précédent, prévoyez-vous un moment où l’IA pourrait prendre un rôle plus actif dans les soins aux patients en temps réel, plutôt que de simplement être un outil de soutien ?

Ceci sort légèrement du domaine de mon expertise, mais je pense que nous pouvons voir que l’IA est déjà en train de passer au-delà des rôles de soutien dans les soins de santé, avec des exemples comme la diagnose assistée par l’IA et la chirurgie guidée en temps réel. Dans les cinq prochaines années, je m’attends à ce que l’IA prenne un rôle beaucoup plus actif dans les soins aux patients, mais elle ne remplacera pas complètement les humains. Au lieu de cela, l’IA travaillera aux côtés des professionnels de la santé dans un cadre « humain dans la boucle », offrant une assistance sans prendre le contrôle total. Ce changement soulève des préoccupations éthiques autour de la confiance et de la responsabilité – même si l’IA pourrait suggérer des diagnostics ou des plans de traitement, la décision finale sera toujours prise par les humains pour assurer la sécurité des patients. L’IA améliorera la prise de décision, mais le jugement humain restera essentiel.

Dans un monde où les insights médicaux générés par l’IA pourraient un jour surpasser les professionnels de la santé dans certaines tâches, comment l’industrie des soins de santé devrait-elle se préparer à ce changement ?

Avec chaque transformation technologique, nous voyons un déplacement de tâches plutôt qu’un remplacement de personnes. L’industrie des soins de santé doit reconsidérer l’IA non pas comme un remplacement pour les professionnels, mais comme un collaborateur. C’est une équation simple, Humain + IA est supérieur à Humain ou IA seul.

Ce changement sera progressif et spécifique à certaines tâches – probablement en commençant par des domaines comme la diagnose basée sur les images, le dépistage en pathologie et l’analyse prédictive de la détérioration des patients. Ce sont des domaines où la reconnaissance de modèles à grande échelle donne à l’IA un avantage naturel, tandis que la raison clinique plus complexe restera dirigée par les humains pour un avenir prévisible.

Nous devons commencer par de petites tâches ciblées qui apportent une valeur immédiate plutôt que l’approche habituelle de solutions monolithiques. Cette approche itérative permet aux cliniciens et aux patients de construire la confiance dans les capacités de l’IA au fil du temps.

Plutôt que de résister au changement, l’industrie des soins de santé devrait proactivement façonner la manière dont l’IA est intégrée dans l’écosystème des soins de santé, en veillant à ce qu’elle améliore plutôt qu’elle ne diminue les éléments humains qui restent au cœur de la guérison.

En fin de compte, la première étape que toute organisation devrait prendre est de démocratiser l’exposition à l’IA. Donnez à votre personnel des défis personnels pour ouvrir leurs yeux aux possibilités – faites-les créer une image, écrire un e-mail ou construire une présentation en utilisant des outils d’IA. Une fois qu’ils expérimentent le pouvoir en premier lieu, ils ramèneront cet enthousiasme dans leur travail quotidien pour identifier des applications significatives. L’innovation ascendante produit souvent les solutions les plus pratiques et les plus impactantes.

De nombreuses entreprises ont du mal à mettre en œuvre des solutions basées sur l’IA au-delà des projets pilotes. Quelles stratégies avez-vous utilisées pour mettre en œuvre avec succès l’IA à grande échelle ?

Pour moi, la mise à l’échelle réussie de tout projet technologique implique de relever deux défis critiques : l’infrastructure technologique et l’adoption par les utilisateurs.

Dans l’environnement des soins de santé fortement réglementé, établir des fondations techniques solides est essentiel avant de mettre à l’échelle toute initiative basée sur l’IA. Nous avons besoin d’une infrastructure sécurisée et conforme qui équilibre l’innovation avec les exigences de sécurité des patients.

Avec la nouvelle technologie, l’adoption devient souvent la plus grande barrière à l’échelle. Nous avons constaté qu’il est crucial de rendre l’IA aussi invisible que possible pour une adoption généralisée. Par exemple, être confronté à un écran vide et devoir écrire une invite efficace crée une friction significative pour la plupart des utilisateurs. Au lieu de cela, nous concevons des solutions où les utilisateurs peuvent simplement cliquer sur des boutons préconfigurés ou utiliser des flux de travail familiers qui exploitent l’IA en arrière-plan.

Nous donnons la priorité à commencer petit mais en construisant avec une mise à l’échelle à l’esprit dès le premier jour. Plutôt que de créer des solutions à usage unique, nous concevons des composants modulaires qui peuvent être étendus et réutilisés sur plusieurs cas d’utilisation. Cela permet aux pilotes réussis de devenir des modèles pour une mise en œuvre plus large.

Vous croyez que l’IA est sur le point de transformer les soins de santé de manières qui étaient autrefois considérées comme de la science-fiction. Quels progrès spécifiques pensez-vous avoir le plus grand impact au cours des cinq prochaines années ?

En tant qu’enfant des années 80, je me souviens des séries télévisées « L’homme qui valait 3 milliards » et « La femme bionique » des années 70. Ces séries mettaient en scène des personnages physiquement améliorés par la technologie, mais la véritable révolution avec l’IA sera l’augmentation cognitive. C’est ce qui m’excite le plus.

Au cours des cinq prochaines années, je crois que plusieurs autres progrès spécifiques transformeront fondamentalement les soins de santé :

1. Automatisation administrative : La charge bureaucratique qui consomme actuellement une grande partie du temps des professionnels de la santé sera considérablement réduite. Ce n’est pas seulement une question d’efficacité – c’est à propos de remettre les soins dans les soins de santé en redirigeant l’attention humaine vers les interactions avec les patients.
2. Accélération de la découverte de médicaments : Le délai entre l’identification de cibles thérapeutiques et le développement de traitements efficaces sera compressé de décennies à des années ou même des mois. AlphaFold, créé et open source par Google DeepMind, a déjà révolutionné notre compréhension des structures de protéines – en résolvant en quelques jours ce qui prenait auparavant des années de travail de laboratoire.
3. Diagnostique de précision à grande échelle : Les systèmes basés sur l’IA amélioreront considérablement la détection précoce de conditions telles que le cancer, les maladies cardiovasculaires et les troubles neurologiques grâce à la reconnaissance de modèles sur de vastes ensembles de données.
4. Traitement personnalisé : Les plans de traitement seront continuellement affinés sur la base des données individuelles des patients, en ajustant en temps réel pour maximiser l’efficacité et l’engagement des patients dans leurs propres soins.

Le rythme de ces changements sera frappant. Le développement de l’IA est comme les années de chien – mais avec une accélération exponentielle. Nous allons voir ce qui aurait pu prendre 50 ans de recherche et de mise en œuvre conventionnelles.

Ce ne sont pas des scénarios de science-fiction lointains – ils émergent déjà sous forme précoce, ce n’est pas l’avenir, c’est maintenant.