L’intelligence artificielle appliquée aux soins de santé est un domaine, qui offre beaucoup d’opportunités et évolue rapidement. De nombreuses startups s’activent à mettre au point des solutions propulsées par un algorithme, que ce soit pour suivre les patients à distance, aider aux diagnostics, créer des prothèses intelligentes, accélérer le développement de nouveaux médicaments, et plus encore. L’un des principaux défis pour ces jeunes entreprises, c’est de se démarquer dans le marché. Voici nos conseils pour sortir gagnant de la course à la commercialisation.
1. S’aligner sur les besoins des utilisateurs
Cela peut paraître une évidence, pourtant, de nombreux échecs de mise en marché résultent d’une mauvaise évaluation des besoins. Même si votre solution constitue une prouesse technologique, si elle ne répond pas à la bonne problématique, elle ne trouvera pas preneur. Dès la phase de conception, il est donc essentiel de travailler main dans la main avec les utilisateurs potentiels (établissements de santé, compagnies pharmaceutiques, etc.). C’est le seul moyen d’avoir accès aux données (si elles existent) et de consulter les professionnels pour connaître les problématiques à résoudre et les potentiels freins à l’utilisation du produit.
2. Faire appel à des experts du milieu de la santé
Les fondatrices et fondateurs de startups dans le domaine de l’IA en santé au profil techno (scientifiques des données, expert informatique, etc.) risque d’utiliser un langage spécialisé incompréhensible pour les profanes. Avoir un expert dans l’équipe — comme associé, consultant ou membre du conseil d’administration — facilitera le dialogue avec les médecins et autres professionnels du domaine médical. Ils sauront mieux quelles informations pertinentes faire ressortir pour les convaincre de tester la technologie que vous proposez. Ce sera un bon premier pas de franchi.
3. Construire un pitch de vente percutant
Dans le même ordre d’idée, il est important de s’appuyer sur des données tangibles pour expliquer la valeur de votre solution. Parler de la puissance de votre algorithme, cela reste abstrait pour bien des gens. Il faut créer un argumentaire de vente le plus adapté possible à vos clients potentiels. Par exemple, vous pouvez expliquer en quoi votre plateforme ou vos algorithmes améliorent la rentabilité d’un service, entraîne des gains d’efficacité ou aide à la décision clinique. Il s’agit également de présenter des preuves des bénéfices attendus sur la santé et des économies ou gains, qui en résultent. Il est donc important d’identifier les indicateurs de performance qui « parleront » aux professionnels et aux administrateurs de la santé pour gagner leur confiance et augmenter votre crédibilité.
Les applications basées sur l’intelligence artificielle intégrées dans la pratique clinique sont relativement nouvelles. Cela devient un enjeu pour les jeunes pousses qui n’ont pas un historique de succès comme les grandes organisations. C’est souvent ce qui fait qu’un établissement de santé va davantage choisir la solution d’une grande entreprise bien établie plutôt que celle d’une startup. De là l’importance de développer un narratif convaincant. Les experts de PME MTL peuvent d’ailleurs vous aider à le bâtir!
4. Créer un logiciel simple et facile d’utilisation
Il ne faut surtout pas négliger l’expérience et l’interface utilisateur. Pour faciliter son adoption, la solution doit être conviviale. Les professionnels de la santé (ou les patients) n’ont pas le temps de suivre une formation pour savoir comment utiliser la technologie. L’apprentissage se doit d’être intuitif. Pour répondre à ce défi, il est essentiel d’avoir une stratégie de développement technique centrée sur l’utilisateur, et ce, dès la conception de la solution. Mettre au point une version bêta avec une interface facile à comprendre et à utiliser permettra de convertir des prospects en clients.
5. S’assurer de la conformité réglementaire de la technologie
Elle est prioritaire, mais encore trop souvent négligée ou reportée au fil de la recherche et développement. Or, il faut s’y attarder dès le stade de l’idéation pour éviter d’avoir à retourner sur la planche à dessin, ce qui peut coûter cher et retarder l’entrée sur le marché.
Bref, penser avoir une bonne idée ne suffit pas pour se lancer dans l’aventure. Du développement de produit jusqu’à la démonstration en milieu clinique, toutes les étapes sont cruciales pour assurer le succès de l’entreprise, et ce, peu importe sa taille.
Il faut se rappeler que même de grandes organisations ont connu un échec de mise en marché faute d’avoir bien ciblé les besoins de la clientèle visée. Cela a été le cas notamment de la multinationale IBM avec Watson Health, un système basé sur les données qui était censé révolutionner les soins aux patients. Ce qui se voulait un super ordinateur dopé à l’intelligence artificielle capable par exemple de recommander des traitements contre le cancer n’a finalement jamais vraiment marché parce que la réalisation technique n’était pas au point et les données probantes manquantes. Bref, un exemple à ne pas suivre.
Ce texte a été réalisé avec la collaboration d'Alain Bakayoko, Directeur - Commercialisation et Innovation, Sciences de la vie et Technologies de la santé.