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Académie Qualité Efficace

Vous vous demandez comment ça se passe chez les autres ? Vous cherchez des solutions à vos problèmes ? Vous êtes à cours d'idées ? Arnaud et PAM, qui ont à eux deux plus d’une vingtaine d'années d'expérience dans l'industrie pharmaceutique recherchent et partagent des témoignages de bonnes pratiques, des innovations et des curiosités de l'industrie Pharmaceutique.  Retrouvez nous sur Youtube : https://www.youtube.com/channel/UC3_l-vgXrXIucvv99bYdYrw Ou sur LinkedIn  : Paul-Adrien Mathon (PAM) : https://www.linkedin.com/in/paul-adrien-mathon-b6114397/Arnaud Huc : https://www.linkedin.com/in/arnaud-huc-5b935920/🐙🔥

  1. -3 h

    Analyse de risque, déviations et IA : le Dr Watson de l'investigateur

    Épisode estival, mais pas au rabais. Tout part d'une discussion que j'ai eue avec un copain sur la formalisation des analyses de risque, et on tombe assez vite sur une idée qui tient debout : les risques que vous listez dans votre analyse de risque a priori sont, quelques mois plus tard, les causes de vos déviations. Ce qui change tout au moment de choisir vos CAPA. Si la cause identifiée était déjà dans votre analyse de risque, c'est que votre moyen de contrôle a dérivé — il faut le remettre d'aplomb. Si c'était un risque inconnu, c'est une CAPA bien plus lourde : il faut créer le système de détection. Et si on prend le problème dans l'autre sens ? Des investigations structurées dès le départ, avec les risques inscrits dans des champs exploitables, ça donne au bout de six mois une extraction qui devient, de fait, votre analyse de risque actualisée. Les signaux faibles, les probabilités à recoter, les impacts qui reviennent : tout est là. Arnaud remet une dose de réalité dans la discussion — parce que le gars qui en est à sa millième déviation de l'année ne se pose pas la question du risque déjà identifié. On parle aussi de connaissance du process, de criticité surcotée quand on ne sait pas, et de l'expert en analyse de risque qui est parti il y a cinq ans. Deuxième partie de l'épisode : notre outil d'aide à l'investigation assistée par IA, désormais quasiment terminé. On explique nos deux postulats de départ. D'abord, l'IA n'investigue pas à votre place : c'est un Dr Watson qui remet Sherlock sur les rails, qui vous demande de vous positionner avant de vous ouvrir l'esprit. Ensuite, l'indépendance vis-à-vis des données historiques — et là, la vraie question : confieriez-vous votre vie aux données qui dorment dans votre QMS ? On termine sur le QQOQCCP, le cas d'usage le plus simple à déployer : un opérateur qui répond à l'oral, aucune décision prise par l'IA, un QQOQCCP complet et uniforme, et le paragraphe intelligible généré dans la foulée. Cinq minutes selon le management, une heure selon les investigateurs. Envie de voir à quoi ça ressemble ? Écrivez-nous sur LinkedIn ou par mail, on vous organise une démo. Promotion AQE

    Analyse de risque, déviations et IA : le Dr Watson de l'investigateur
  2. 19 juin

    Change Control : le processus qualité le plus compliqué du pharma ?

    Le change control est probablement le processus qualité le plus détesté de l'industrie pharmaceutique. Et honnêtement ? Je comprends pourquoi. Tu as une bonne idée pour améliorer un process. Tu veux changer un équipement. Modifier une procédure. Faire évoluer une organisation. Et là... BOUM. Le change control ! Des formulaires. Des évaluations d'impact. Des analyses de risque. Des approbations. Des actions. Encore des actions. Résultat ? Tout le monde dit vouloir faire de l'amélioration continue. Mais dès qu'il faut ouvrir un change control... Il n'y a plus personne. Le problème, c'est que beaucoup d'entreprises considèrent le change control comme un document. Alors que c'est un projet.  Avec des acteurs différents, des responsabilités différentes des étapes différentes. Et surtout un besoin de pilotage. Parce qu'un change control qui n'est pas piloté finit toujours au même endroit : Dans un tableau Excel oublié au fond d'un dossier réseau. Ou dans une réunion où quelqu'un demande : "Au fait... il en est où ce change ?" Et là, silence gênant. Dans cet épisode on parle de ce sujet que tout le monde utilise mais que peu de personnes maîtrisent vraiment : Pourquoi les change controls deviennent des usines à gaz. Pourquoi certains restent ouverts pendant des années. Et surtout comment construire un système qui aide réellement à améliorer l'entreprise au lieu de freiner tout le monde. Bonne écoute ! Promotion AQE

    Change Control : le processus qualité le plus compliqué du pharma ?
  3. 3 avr.

    IA et déviations qualité : automatiser l’analyse de criticité en industrie pharmaceutique

    Après avoir posé les bases d’une nouvelle approche pour évaluer la criticité des déviations… place au concret. Et pas n’importe comment : avec une IA. Oui, tu as bien entendu. Dans cette Pause Café, on vous montre comment transformer une méthode qualité en un outil opérationnel, capable de guider les équipes au quotidien. Pas une IA qui balance une réponse toute faite, mais un véritable assistant qui pose les bonnes questions, structure la réflexion et aide à prendre des décisions plus cohérentes. On découvre les coulisses de sa création : les essais, les erreurs, le travail de structuration, les choix de paramétrage… et surtout un point clé que beaucoup oublient : une IA ne vaut rien sans une méthode solide derrière. Ici, tout repose sur un fil conducteur construit depuis des années, qui rend l’outil fiable, reproductible et vraiment utile sur le terrain. Mais ce n’est pas tout. L’épisode ouvre aussi une réflexion plus large : et si l’IA n’était pas là pour remplacer l’humain, mais pour renforcer sa capacité d’analyse ? Et si c’était justement le levier pour standardiser les pratiques, gagner en maturité… et même construire des données plus fiables sur le long terme ? Un épisode tourné vers l’avenir de la qualité. Si tu t’intéresses à l’IA appliquée aux déviations, ou simplement à améliorer tes pratiques, celui-ci vaut clairement le détour.Voici le lien pour accéder à l'outil  : https://chatgpt.com/g/g-69a7f945c5108191961b384711cbfc46-evaluation-de-la-criticite Promotion AQE

    IA et déviations qualité : automatiser l’analyse de criticité en industrie pharmaceutique
4,5
sur 5
21 notes

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Vous vous demandez comment ça se passe chez les autres ? Vous cherchez des solutions à vos problèmes ? Vous êtes à cours d'idées ? Arnaud et PAM, qui ont à eux deux plus d’une vingtaine d'années d'expérience dans l'industrie pharmaceutique recherchent et partagent des témoignages de bonnes pratiques, des innovations et des curiosités de l'industrie Pharmaceutique.  Retrouvez nous sur Youtube : https://www.youtube.com/channel/UC3_l-vgXrXIucvv99bYdYrw Ou sur LinkedIn  : Paul-Adrien Mathon (PAM) : https://www.linkedin.com/in/paul-adrien-mathon-b6114397/Arnaud Huc : https://www.linkedin.com/in/arnaud-huc-5b935920/🐙🔥

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