L'outil est déjà commercialisé auprès de deux laboratoires pharmaceutiques étrangers et du CHU d'Amiens, qui a contribué à réaliser sa preuve de concept en 2018, a expliqué à TICpharma Emmanuel Bilbaut, pharmacien cofondateur de Posos.

Le dispositif exploite les dernières avancées du traitement automatique du langage pour comprendre des questions posées par l'utilisateur et générer immédiatement des réponses fiables, à partir de sources de données officielles comme Pubmed, les publications de la Haute autorité de santé (HAS) ou les résumés des caractéristiques du produit (RCP).

Depuis la création de la start-up, l'équipe composée de data scientists, ingénieurs et pharmaciens, a entraîné un algorithme de reconnaissance du langage naturel par la méthode du machine learning (apprentissage automatique) supervisé, afin de comprendre la question posée, quelle que soit sa formulation, et donc l'information recherchée.

Proposé en licence SaaS (Software as a Service), dont le montant dépend du profil du client, l'outil est fourni "clé en main" et peut être directement intégré sur un site web sous la forme d'une barre de recherche ou d'un chatbot (agent conversationnel), ou sur une application mobile.

Lorsque l'utilisateur pose une question, il fait apparaître dans ses résultats l'ensemble des documents où il pourra trouver sa réponse.

Posos a été cité dans le rapport sur l'amélioration de l'information des usagers et des professionnels de santé sur le médicament, rendu public en septembre 2018 à la suite de l'affaire Levothyrox, parmi les projets qui permettent de "catégoriser des champs lexicaux et tenir compte du contexte des questions posées par les utilisateurs en vue de leur apporter des réponses circonstanciées, adéquates et précises".

Les premiers clients ciblés par la jeune pousse sont les laboratoires pharmaceutiques, afin d'"automatiser une partie de l'information médicale" délivrée aux professionnels de santé, a souligné Emmanuel Bilbault.

"Ce métier d'information médicale est aujourd'hui le plus souvent réalisé par téléphone avec un temps de réponse moyen de trois jours. Avec notre outil, on passe à une réponse fournie en une seconde", a-t-il mis en avant.

Chargé pendant plusieurs années de l'information médicale du laboratoire Teva dans 23 pays, Emmanuel Bilbault a pu constater la difficulté à fournir, dans chaque pays, la même information aux professionnels de santé. "Le seul moyen d'homogénéiser les réponses fournies était de les automatiser", a-t-il analysé.

A l'hôpital, les questions posées par les professionnels de santé varient selon les services, a-t-il observé.

En gériatrie, elles sont très variées et portent en priorité sur l'adaptation de la posologie d'un traitement tandis que les professionnels des services d'urgence ou des pharmacies à usage intérieur (PUI) ont plus tendance à interroger l'outil sur les risques d'interaction médicamenteuse.

Posos travaille actuellement à créer un extracteur d'information médicale, capable de fouiller des documents non structurés pour y trouver "la bonne phrase ou le bon paragraphe" qui répondra à la question posée, a indiqué son cofondateur. La start-up planche aussi sur la déclinaison de son outil en anglais et en espagnol.

Interrogé par TICpharma sur la vitesse d'adoption des technologies d'IA par les industriels pharmaceutiques, Emmanuel Bilbault a répondu qu'elle était "très différente selon les laboratoires". "Les industriels américains veulent aller très vite et intégrer des technologies déjà existantes, alors qu'en Europe, ils ont plutôt tendance à vouloir tout développer en interne", a-t-il analysé.

Posos fait partie des start-up françaises accompagnées par le groupe La Poste au CES de Las Vegas (lire dépêche du 21 décembre 2018). Il y cherche notamment de nouveaux partenariats avec des acteurs étrangers, industriels de santé et entreprises spécialisés en technologies, ainsi qu'une plus grande visibilité.