Comment l’intelligence artificielle peut simplifier la transparence et la conformité réglementaire

Un paysage de conformité sous pression dans le secteur des sciences de la vie

Les organisations se tournent de plus en plus vers l’intelligence artificielle pour soutenir la conformité réglementaire, en aidant à rédiger les politiques, valider les contrôles et suivre l’évolution constante des exigences légales.

Et cette adoption s’accélère.

D’après le State of AI Report de McKinsey, 71% des entreprises utilisent désormais l’IA générative dans au moins une partie de leurs activités, le risque et la conformité figurant parmi les domaines prioritaires.

Alors que le monde – et la manière dont les entreprises pharmaceutiques opèrent, collaborent avec les professionnels de santé et servent les patients – évolue rapidement, les efforts de conformité doivent eux aussi s’adapter. La complexité croissante de la transparence et les attentes réglementaires de plus en plus strictes rendent les processus manuels et les systèmes fragmentés obsolètes.Pour garder une longueur d’avance, les équipes de conformité doivent renforcer leurs compétences et tirer parti des outils puissants désormais disponibles, notamment l’intelligence artificielle et l’analyse avancée.

La réalité actuelle : interventions manuelles et systèmes fragmentés

D’après les recherches récentes sur le rôle de l’intelligence artificielle dans la conformité et les rapports réglementaires, la plupart des organisations fonctionnent encore selon des modèles hybrides, combinant processus manuels, outils internes, externalisation et soutien de prestataires tiers. Parmi les difficultés les plus fréquentes figurent des systèmes disparates qui ne communiquent pas entre eux, des données de référence incohérentes – notamment pour les professionnels et organisations de santé (HCP et HCO) – ainsi que des corrections de données manuelles réalisées avec des tiers, qui ralentissent les cycles de reporting.

Ces obstacles créent des frictions et limitent la capacité à faire évoluer la conformité de manière efficace. Même si l’adoption de l’IA dans ce domaine reste encore faible, la tendance est claire.

Là où l’IA crée une véritable valeur ajoutée

Les recherches démontrent que l’intelligence artificielle et les technologies réglementaires sont particulièrement efficaces pour automatiser les tâches de conformité répétitives et à forte intensité de données. Parmi les cas d’usage les plus prometteurs :

1. Surveillance de la conformité et détection des anomalies
• Détection des doublons d’invités lors des événements.
• Identification de schémas de dépenses inhabituels.
• Suivi des transactions en temps réel afin de signaler les risques avant qu’ils ne s’aggravent.
2. Analyse des risques et analytique prédictive
• Anticipation des zones où les manquements à la conformité sont les plus probables.
• Priorisation des domaines à haut risque pour un usage optimal des ressources.
3. Analyse des dépenses et transparence des rapports
• Automatisation de la consolidation des dépenses entre les différentes régions.
• Normalisation des données pour répondre aux exigences de la loi « Sunshine ».
• Mise à disposition de tableaux de bord permettant de visualiser les dépenses par PS, EO ou par zone géographique en un coup d’œil.
4. Vérification et diligence raisonnable
• Automatisation des contrôles de radiation et de la validation des taux de juste valeur (FMV).
• Recoupement des registres externes avec les systèmes internes afin d’éviter tout paiement non conforme.

Étude de cas concrète : Identifier les dépenses manquantes grâce à l’IA

La théorie a sa place, mais c’est dans la pratique que la valeur de l’IA se révèle pleinement.

Une entreprise mondiale de dispositifs médicaux faisait face à une charge croissante en matière de transparence. Le dispositif de reporting « Sunshine » était en place, mais l’équipe conformité ne disposait pas d’outils évolutifs permettant de détecter en temps réel les anomalies ou les transactions manquantes dans le cadre de ses interactions internationales. Les audits manuels étaient lents, les systèmes cloisonnés engendraient des zones d’ombre, et les processus de reporting peinaient à suivre le rythme des exigences réglementaires, notamment lors d’événements impliquant des PS américains à l’étranger.

En adoptant le système de surveillance alimenté par l’IA de Vector Health, l’entreprise a pu intégrer plusieurs systèmes de dépenses et détecter automatiquement les anomalies, par exemple lorsque certaines dépenses (repas, déplacements, etc.) ne correspondaient pas aux profils des participants à un événement.

Le point de bascule est survenu lorsque la solution a signalé un volume inhabituel de dépenses liées aux voyages et à l’hébergement lors d’un congrès international, sans transactions de repas associées. Après enquête, l’équipe conformité de Vector Health a découvert que les repas avaient été facturés et traités en dehors de Concur, contournant ainsi les circuits habituels et n’ayant pas été déclarés à la CMS. Des écarts similaires ont ensuite été identifiés lors d’autres événements internationaux.

L’impact ? Plus de 70 000 $ de dépenses F&B auparavant non déclarées ont été régularisées auprès de la CMS, permettant à l’entreprise d’éviter plusieurs centaines de milliers de dollars d’expositions aux sanctions. Au-delà de la conformité, cette démarche a permis de renforcer le cadre global de reporting et d’instaurer la surveillance par IA comme un levier proactif de conformité.

Envie d’en savoir plus ? Téléchargez l’étude de cas complète pour découvrir comment cette entreprise a identifié des écarts cachés, corrigé ses processus de reporting et sécurisé durablement sa conformité en matière de transparence grâce à l’intelligence artificielle.

S’inspirer des autorités : les régulateurs utilisent eux aussi l’IA

Les équipes conformité ne sont plus les seules à recourir à la technologie. Les autorités de régulation deviennent elles aussi de plus en plus axées sur les données. L’opération nationale de lutte contre la fraude dans le secteur de la santé 2025 a été la plus importante de l’histoire du DOJ, avec des poursuites engagées contre 324 personnes pour des pertes estimées à plus de 14,6 milliards de dollars. Des initiatives telles que « Opération Gold Rush » et le nouveau Healthcare Fraud Data Infusion Center utilisent l’intelligence artificielle et les audits pour détecter des fraudes dans des domaines tels que la manipulation des dossiers médicaux électroniques (EHR), les abus liés à Medicare Advantage ou encore les systèmes de rétrocommissions.

Le message est sans équivoque : si les autorités de contrôle utilisent l’IA pour identifier les manquements, les entreprises doivent elles aussi adopter des outils technologiques avancés afin de garantir que leurs pratiques de reporting résistent à tout examen.

Équilibrer l’IA et le jugement humain

Malgré tout son potentiel, l’intelligence artificielle n’est pas une solution miracle. Plusieurs freins à son adoption subsistent :

• Les préoccupations liées à la confidentialité des données et à la fiabilité des résultats. 
• Le risque d’« entraîner » involontairement l’IA sur des pratiques non conformes (par exemple, lorsque les équipes commerciales reproduisent de mauvais comportements). 
• Les difficultés d’intégration avec des systèmes existants ou obsolètes. 
• La nécessité d’un accompagnement au changement et de l’adhésion du management. 

La meilleure approche repose sur un modèle de partenariat : l’IA prend en charge les tâches répétitives et volumineuses en données, tandis que les professionnels de la conformité apportent supervision, contexte et discernement.

Bonnes pratiques pour simplifier le reporting de transparence grâce à l’IA

Pour obtenir des résultats réellement exploitables, les entreprises devraient se concentrer sur les axes suivants :

• Intégration des données : créer des plateformes centralisées de données conformité afin de réduire les efforts de remédiation. 
• Prioriser les zones à forte valeur ajoutée : démarrer là où l’IA peut générer le meilleur retour sur investissement, comme l’agrégation des dépenses ou la détection des doublons. 
• Auditabilité et traçabilité : utiliser des systèmes d’IA capables de relier chaque rapport à sa source de données, garantissant ainsi la fiabilité lors des audits. 
• Complémentarité et non substitution : considérer l’IA comme un levier qui renforce l’expertise conformité, et non comme un remplacement. 

Engagement de la direction : sans le soutien des instances dirigeantes, les projets d’IA peinent à se concrétiser.

Conclusion

Le reporting de transparence et la conformité n’ont plus à être perçus comme des tâches réactives et fastidieuses. Grâce à l’intelligence artificielle, les organisations peuvent transformer ces obligations en un véritable levier de valeur : des analyses en temps réel, une détection prédictive des risques et un reporting simplifié, à la fois précis, cohérent et conforme aux attentes des autorités.

Les entreprises qui agissent dès maintenant ne se contentent pas de réduire leurs coûts de conformité : elles se préparent aussi à faire face à des régulateurs de plus en plus orientés données.
L’IA ne remplacera pas les professionnels de la conformité — elle les renforcera, leur permettant de concentrer leurs efforts sur la stratégie, la gestion des risques et la promotion d’interactions éthiques, plutôt que sur des corrections manuelles interminables.

Souhaitez-vous que je relie cette conclusion aux autres sections déjà traduites pour former un article complet et cohérent en français sur “L’apport de l’IA dans la conformité et le reporting de transparence” ?