MSL et IA générative : ce que les laboratoires n'osent pas dire

Depuis deux ans, les directions médicales se ruent sur l'IA générative. Résumés d'articles, réponses standardisées, supports de congrès pré‑rédigés... Et aussitôt une question plane : à quoi bon déployer des MSL si un algorithme peut produire du contenu scientifique en quelques secondes ? Poser la question ainsi, c'est déjà se tromper de combat.

La tentation du "MSL augmenté à moindre coût"

L'année 2024 a été un festival de proofs of concept : chatbots médicaux internes, assistants d'écriture pour abstracts, résumés automatiques de congrès. Les grandes pharmas comme les biotechs de taille intermédiaire testent tout, parfois avec une naïveté désarmante.

Sur le papier, c'est idyllique :

• le MSL gagne du temps sur la rédaction ;
• les réponses aux demandes d'information médicale sont accélérées ;
• les messages sont harmonisés à l'échelle internationale.

En pratique, on voit poindre des dérives inquiétantes :

• tentation de réduire les équipes MSL en pariant sur des contenus "prêts à l'emploi" ;
• standardisation excessive des échanges, au détriment du contexte local ;
• risques réglementaires massifs si la validation médicale n'est pas béton.

Chez Pharmafield, où l'on gère des réseaux MSL externalisés pour des laboratoires en France et dans les DROM‑COM, le sujet n'est plus théorique. On voit concrètement où l'IA aide... et où elle devient un gadget dangereux.

Ce que l'IA sait (vraiment) faire pour les MSL

1. Dégrossir, jamais conclure

Premier usage pertinent : le tri et la synthèse. Pour un MSL noyé sous les publications, un assistant d'IA générative peut :

• prioriser les articles selon des mots‑clés cliniques ;
• produire des résumés structurés (méthode, résultats, limites) ;
• proposer des comparaisons rapides entre études.

Le gain de temps est réel, mais il ne dispense jamais d'une lecture critique humaine. Un algorithme ne "sent" pas la faiblesse d'un design d'étude, ne perçoit pas une manip statistique douteuse, ne connaît pas les pressions locales d'un comité thérapeutique hospitalier.

2. Accélérer la préparation de rendez‑vous complexes

Lorsqu'un MSL prépare une rencontre avec un KOL influent, il peut utiliser l'IA pour :

• agréger les dernières publications du KOL ;
• cartographier ses co‑auteurs, réseaux et thématiques récentes ;
• générer une première trame de questions.

Mais la sélection finale des messages clés, la nuance dans la formulation, l'anticipation des objections reposent sur la connaissance intime du terrain, que ce soit en métropole ou dans des territoires très particuliers comme les DROM‑COM. Et cela, aucune IA ne l'absorbe par miracle.

3. Standardiser des bases documentaires, sous haute surveillance

Autre domaine utile : harmoniser la structure de documents internes (FAQs médicales, fiches de réponses, argumentaires). L'IA peut proposer des gabarits cohérents, détecter des incohérences de forme, suggérer des reformulations.

Encore faut‑il que la validation finale reste clairement du ressort des Affaires médicales, dans un cadre qualité et réglementaire bien défini. Les recommandations de l'HAS sur l'information médicale et les exigences de transparence ne laissent aucune place à l'improvisation algorithmique.

Ce que l'IA ne sait PAS faire - et qu'on essaie pourtant de lui confier

Ce qui inquiète vraiment, ce n'est pas l'IA. Ce sont les décisions managériales approximatives qu'elle alimente.

1. Remplacer la relation de confiance avec les KOL

Un KOL ne confie pas ses doutes, ses intuitions ou ses frustrations à un chatbot. Il parle à une personne qui a mis les mains dans les données, connaît le terrain, respecte les contraintes hospitalières. Le MSL n'est pas qu'un vecteur d'information : c'est un partenaire intellectuel, parfois un sparring‑partner critique.

Penser qu'un flux d'emails standardisés et bien rédigés suffira à entretenir cette relation, c'est méconnaître radicalement le fonctionnement réel des leaders d'opinion. Ceux qui font la pluie et le beau temps dans une aire thérapeutique repèrent en quelques minutes la différence entre un discours "scripté IA" et un échange vivant, où l'on a le droit de dire "je ne sais pas encore, je me renseigne".

2. Gérer l'ambiguïté clinique

La pratique médicale n'est pas un QCM géant. Les situations borderline, les patients hors AMM, les combinaisons thérapeutiques iconoclastes sont le quotidien des cliniciens. Dans ces zones grises, un MSL compétent va :

• expliciter clairement ce que disent - et ne disent pas - les données ;
• rappeler les limites réglementaires, les cadres d'accès précoce, les risques médico‑légaux ;
• proposer, si nécessaire, un échange avec la pharmacovigilance ou le département juridique.

Une IA générative, elle, a un biais structurel : produire une réponse, toujours, même quand elle devrait se taire. Cette propension au "remplissage" est exactement l'inverse de l'attitude attendue d'un MSL responsable.

3. Assumer la responsabilité scientifique et éthique

Qu'on le veuille ou non, chaque prise de parole d'un MSL engage le laboratoire. C'est précisément pourquoi des structures comme Pharmafield ont investi depuis des années dans la compliance, la qualité et le réglementaire, avec une certification externe et une politique d'amélioration continue.

On ne peut pas déverser sur le terrain des contenus générés automatiquement sans une chaîne de responsabilité claire. Qui signe scientifiquement ? Qui vérifie la conformité avec la Charte de l'information promotionnelle ? Qui enregistre et archive les réponses ? Ces questions sont tout sauf anecdotiques.

Vers un modèle MSL + IA enfin mature

Refuser l'IA serait absurde. L'embrasser sans garde‑fous l'est tout autant. Le vrai sujet, c'est d'organiser un modèle où la technologie libère du temps intelligent, au lieu de fabriquer une illusion d'efficacité.

1. Redessiner le rôle du MSL

Dans un environnement outillé par l'IA, le MSL devrait consacrer moins de temps à :

• mettre en forme des slides internes ;
• compiler des bibliographies de base ;
• répondre à des demandes redondantes et simples.

Et davantage de temps à :

• analyser finement les signaux faibles remontés du terrain ;
• co‑construire des projets de recherche clinique ou observationnelle ;
• nourrir la stratégie médicale et de market access en insights argumentés.

C'est d'ailleurs déjà la logique défendue dans l'approche MSL externalisé chez Pharmafield : mesurer le MSL non pas à son débit de réponses, mais à la qualité de son apport stratégique.

2. Formaliser une gouvernance de l'IA

Il est temps que les directions médicales abordent le sujet avec sérieux : chartes d'usage, points de contrôle, formation des équipes. Les autorités de santé françaises et européennes avancent vite sur la régulation de l'IA en santé, et ce n'est que le début.

Toute initiative d'IA générative devrait être passée au crible :

• quels types de données sont injectés dans l'outil ?
• où sont‑elles hébergées, selon quels standards RGPD ?
• quelles validations médicales et réglementaires avant diffusion ?

Les exigences de protection des données décrites dans la rubrique RGPD de Pharmafield, ou encore par la CNIL, ne sont pas des détails minuscules perdus en bas de contrat. Ce sont des garde‑fous essentiels.

3. Relier MSL, SFE et digital dans une même vision

Ceux qui gagneront la bataille ne seront pas ceux qui auront le plus de gadgets IA, mais ceux qui auront su articuler trois briques :

• une force de vente et des MSL bien dimensionnés, comme le permet la réflexion menée sur nos équipes terrain ;
• un dispositif multicanal cohérent, outillé par le pôle Digital - SFE ;
• une gouvernance médicale et réglementaire robuste.

Dans ce modèle, l'IA n'est pas le centre, mais une couche d'optimisation. Elle aide à mieux cibler, synthétiser, documenter. Elle ne décide pas à la place de ceux qui, in fine, seront jugés sur la qualité de l'information délivrée aux professionnels de santé.

Et maintenant, on fait quoi ?

Si vous êtes responsable médical, directeur clinique ou de l'Excellence opérationnelle, la question n'est plus "Faut‑il utiliser l'IA ?" mais "Où est‑ce qu'elle a vraiment du sens pour mes MSL ?".

Concrètement, trois pistes de travail réalistes :

• lancer des pilotes très circonscrits (synthèse de littérature, structuration de documents), avec un suivi rapproché ;
• associer systématiquement vos équipes MSL terrain à la conception de ces outils, plutôt que de leur imposer des solutions sorties de nulle part ;
• connecter le sujet à vos partenaires d'analyse data et stratégie, pour éviter de créer un silo de plus.

Le rôle du MSL ne disparaîtra pas avec l'IA. Il deviendra, paradoxalement, plus exigeant : plus analytique, plus exposé, plus stratégique. Ceux qui auront compris cela tôt, et qui auront pris le temps de bâtir une intégration intelligente de l'IA, prendront une longueur d'avance durable.

Si vous voulez ouvrir ce chantier sans tomber dans le piège du gadget technologique, c'est précisément le type de réflexion que nous menons avec nos partenaires via notre offre MSL externalisé et nos services de Stratégie & Conseil. Le débat ne fait que commencer, et il vaut mieux y entrer bien armé.