Publier un communiqué de presse, le 15 Août 2026 – Article de réflexion et d’analyse coécrit par Dr KONE YEREGUENI ABIBA, Pharmacienne, et BONIFACE NWEMENI, Chef de projet IT et spécialiste de la transformation numérique.
Résumé
L’intelligence artificielle est en train de changer la manière dont les professionnels de santé travaillent. La pharmacie est directement concernée. Aujourd’hui, l’IA peut intervenir à différents niveaux : recherche de médicaments, analyse des prescriptions, détection des interactions, pharmacovigilance, gestion des stocks, suivi des patients ou encore analyse de données.
Pour l’Afrique, cette évolution mérite une attention particulière. Nos systèmes de santé font face à des difficultés bien connues : manque de certaines compétences spécialisées, ruptures de médicaments, systèmes d’information parfois fragmentés, volumes importants de données difficiles à exploiter et accès inégal aux soins.
Dans ce contexte, l’IA peut apporter des réponses concrètes. Mais elle ne doit pas être présentée comme une technologie capable de remplacer le pharmacien. Sa vraie valeur est ailleurs : aider le professionnel à travailler avec davantage d’informations, à repérer certains risques plus rapidement et à consacrer plus de temps au patient.
L’enjeu pour l’Afrique n’est donc plus de se demander si l’IA arrivera dans le secteur pharmaceutique. Elle est déjà là. La question est plutôt de savoir comment l’adopter intelligemment, en tenant compte de nos réalités, de nos données, de nos moyens et de nos exigences en matière de sécurité.
Introduction : l’IA arrive dans la pharmacie
Il y a encore quelques années, lorsqu’on parlait d’intelligence artificielle, on pensait surtout aux grandes entreprises technologiques, à la finance ou à l’industrie.
Ce n’est plus le cas.
L’IA entre progressivement dans des secteurs où les décisions prises peuvent avoir des conséquences directes sur la vie des personnes. La santé en fait évidemment partie. Et la pharmacie n’est pas en dehors de cette évolution.
Les progrès réalisés dans l’IA générative, le machine learning, le traitement automatique du langage et l’analyse de grandes quantités de données ouvrent aujourd’hui de nouvelles possibilités pour le secteur pharmaceutique.
L’Agence européenne des médicaments (EMA) étudie déjà les applications de l’IA à différentes étapes du cycle de vie du médicament, depuis sa découverte et son développement jusqu’à sa surveillance après commercialisation.
Aux États-Unis, la Food and Drug Administration (FDA) observe également une utilisation croissante de l’IA dans le développement des médicaments, avec des applications dans les phases non cliniques et cliniques, mais aussi dans la fabrication et la surveillance après commercialisation.
La question n’est donc plus vraiment :
« L’IA va-t-elle entrer dans la pharmacie ? »
Elle y est déjà.
La question qui mérite maintenant d’être posée est plutôt :
« Comment les pharmaciens, les établissements de santé, les industriels et les systèmes de santé africains peuvent-ils utiliser l’IA sans compromettre la sécurité des patients ? »
C’est autour de cette question que se situe une grande partie du débat.
1. Pourquoi l’IA devient-elle incontournable en pharmacie ?
La première explication est assez simple : le volume d’informations à traiter augmente constamment.
Un pharmacien peut être amené à prendre en compte l’âge d’un patient, ses antécédents, ses allergies, les médicaments prescrits, les interactions possibles, les résultats biologiques, la fonction rénale ou hépatique, les doses prescrites et l’évolution de son traitement.
Tout cela demande du temps et de l’attention.
L’IA peut aider à analyser une grande quantité d’informations rapidement et à attirer l’attention du professionnel sur certains éléments qui méritent une vérification.
L’objectif n’est donc pas de retirer l’expertise au pharmacien.
Il s’agit plutôt de lui donner un outil supplémentaire.
Des travaux consacrés à l’utilisation de l’IA dans la pratique pharmaceutique recensent déjà des applications dans la détection des interactions médicamenteuses, la pharmacovigilance, la prise de décision clinique et l’optimisation de différents processus pharmaceutiques.
Une revue publiée en 2025 sur les applications de l’IA dans la pratique pharmaceutique confirme également l’intérêt croissant de ces technologies dans les services pharmaceutiques.
2. Peut-elle améliorer la sécurité des médicaments ?
La sécurité médicamenteuse est probablement l’un des domaines où l’IA peut apporter une aide concrète.
Une prescription peut présenter différents types de risques : une dose inadaptée, une contre-indication, une interaction entre plusieurs médicaments, une duplication thérapeutique ou encore un risque particulier lié au profil du patient.
Un système d’aide à la décision peut analyser plusieurs informations en même temps et signaler au pharmacien une situation qui mérite d’être examinée.
Le professionnel peut alors vérifier l’information, replacer l’alerte dans son contexte et prendre la décision appropriée.
Cette distinction est importante.
Une alerte générée par une IA n’est pas une décision clinique.
Le pharmacien reste responsable de l’analyse professionnelle et de la décision qui en découle.
L’IA doit donc rester un outil d’aide, et non devenir une autorité thérapeutique autonome.
3. L’IA peut aussi changer la pharmacovigilance
La pharmacovigilance repose notamment sur la capacité à recueillir et analyser des informations concernant les effets indésirables des médicaments.
Le problème est que les informations peuvent être nombreuses et provenir de sources différentes. Repérer rapidement un signal intéressant peut donc devenir difficile lorsque les volumes de données augmentent.
L’IA peut aider à analyser ces informations, notamment en facilitant le classement des signalements, l’analyse de textes et l’identification de tendances inhabituelles.
L’EMA considère d’ailleurs la pharmacovigilance comme l’un des domaines dans lesquels l’IA pourrait être utilisée pour améliorer l’analyse des données et la détection de signaux après la mise sur le marché des médicaments.
Pour les systèmes de santé africains, cette perspective est intéressante. Mais elle suppose une condition préalable : améliorer la qualité et la disponibilité des données de pharmacovigilance.
Une IA ne peut pas compenser durablement l’absence de données fiables.
4. Vers une pharmacie plus personnalisée
Deux patients qui reçoivent le même médicament ne réagissent pas forcément de la même manière.
L’âge, les caractéristiques biologiques, les autres traitements ou certaines particularités génétiques peuvent modifier la réponse au médicament.
L’analyse de données cliniques et biologiques pourrait permettre aux professionnels de mieux identifier certains profils de risque et d’adapter davantage le suivi des patients.
La recherche explore déjà l’utilisation de l’IA pour prédire certaines réponses thérapeutiques et contribuer à l’optimisation des traitements.
Mais il faut rester prudent.
Une IA n’est pas une boule de cristal.
La qualité de ses résultats dépend notamment des données sur lesquelles elle a été entraînée, de la population représentée dans ces données et du contexte dans lequel elle est utilisée.
Un modèle développé sur une population très différente de celle qu’il doit aider en Afrique peut présenter des limites importantes.
5. De la pharmacie traditionnelle à la pharmacie augmentée
Imaginons une pharmacie équipée d’un système capable d’analyser les ventes et la consommation, d’identifier les produits susceptibles d’être bientôt en rupture et d’aider le pharmacien à préparer ses commandes.
Le professionnel pourrait également utiliser l’IA pour rechercher rapidement des informations dans une base documentaire ou automatiser certaines tâches administratives.
Le temps ainsi libéré pourrait être consacré au patient.
C’est probablement là que se trouve l’une des meilleures façons de penser l’avenir.
Il ne s’agit pas de choisir entre :
Pharmacien ou IA
mais plutôt de réfléchir à :
Pharmacien + IA
Le pharmacien apporte son jugement, son expérience et sa connaissance du patient. L’IA apporte sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités d’informations.
6. La gestion des stocks : une opportunité particulièrement intéressante pour l’Afrique
Dans de nombreuses structures de santé, la disponibilité des médicaments reste un véritable enjeu.
Une rupture de stock peut avoir des conséquences sanitaires. À l’inverse, un stock trop important peut immobiliser de l’argent et augmenter le risque de produits arrivant à expiration.
L’IA peut aider à prévoir la demande en utilisant différents types de données : historique des ventes, saisonnalité, consommation, délais d’approvisionnement ou encore tendances locales.
On passe alors progressivement d’une logique réactive :
« Le stock est presque terminé, il faut commander. »
à une logique plus préventive :
« Les données indiquent qu’une rupture risque de se produire dans les prochaines semaines. »
Cette évolution peut être particulièrement intéressante pour les pharmacies, les hôpitaux, les grossistes-répartiteurs et les programmes de santé.
Mais elle demande des systèmes d’information capables de collecter et d’échanger correctement les données.
L’OMS insiste justement sur l’importance de l’interopérabilité, de la gouvernance et de la sécurité des données dans la transformation numérique des systèmes de santé.
7. L’IA peut aussi soutenir la production pharmaceutique africaine
L’avenir de l’IA en pharmacie ne se limite pas aux officines.
La production pharmaceutique est également concernée.
En mai 2026, l’OMS a lancé une analyse consacrée à la digitalisation de la production pharmaceutique en Afrique et à son interaction avec le secteur privé.
L’objectif est notamment de mieux comprendre comment les technologies numériques peuvent contribuer au développement de la production locale.
Dans une usine pharmaceutique, les applications potentielles sont nombreuses :
optimisation des processus ;
contrôle qualité ;
analyse des données de production ;
maintenance prédictive ;
prévision de la demande ;
traçabilité ;
gestion des stocks.
L’enjeu dépasse donc largement la technologie.
Il touche à la capacité du continent à renforcer progressivement sa production pharmaceutique et sa sécurité sanitaire.
8. L’Afrique doit-elle simplement importer les solutions d’IA ?
C’est une question que nous devons prendre au sérieux.
Il serait facile de prendre un outil développé aux États-Unis, en Europe ou en Asie et de chercher à l’utiliser tel quel en Afrique.
Mais un système performant dans un environnement donné peut avoir des résultats différents ailleurs.
Les populations ne sont pas identiques. Les systèmes de santé non plus. Les habitudes thérapeutiques, les langues, les maladies les plus fréquentes et la disponibilité des médicaments peuvent varier.
Les données utilisées pour développer les modèles doivent donc être examinées avec attention.
L’OMS souligne elle-même les risques liés aux biais, à l’équité, à la gouvernance et à la réglementation dans l’utilisation de l’IA en santé.
Pour l’Afrique, cela pose une question importante :
Qui produit les données ? Qui développe les modèles ? Qui les valide ? Et qui contrôle leur utilisation ?
Si nous voulons éviter de devenir uniquement des utilisateurs de technologies conçues ailleurs, il faudra investir dans les compétences locales.
9. Une nouvelle opportunité pour les pharmaciens africains
L’arrivée de l’IA va aussi modifier le métier de pharmacien.
Cela ne signifie pas que le pharmacien devra devenir développeur.
Mais il devra probablement comprendre suffisamment l’IA pour savoir :
ce qu’un modèle peut faire ;
ce qu’il ne peut pas faire ;
comment interpréter ses résultats ;
quelles données il utilise ;
quels biais peuvent exister ;
quelles informations doivent rester confidentielles.
Cette culture technologique permettra aussi aux pharmaciens de participer plus activement à la conception des solutions qui seront utilisées dans leur propre environnement professionnel.
Un logiciel pharmaceutique ne devrait pas être conçu uniquement par des informaticiens.
Le pharmacien doit participer à sa conception.
10. Une opportunité pour les ingénieurs et les entrepreneurs africains
L’IA ouvre également un nouveau marché pour les professionnels de la technologie.
Mais le véritable potentiel ne se trouve pas nécessairement dans la création d’un énième chatbot.
Il se trouve dans la résolution de problèmes concrets.
On peut par exemple imaginer des solutions capables d’aider les pharmacies à anticiper leurs ruptures de stock, d’analyser les signalements de pharmacovigilance ou de rechercher rapidement des informations fiables sur les médicaments.
Des plateformes pourraient également connecter les pharmacies, les hôpitaux, les laboratoires et les fournisseurs.
La cybersécurité aura aussi un rôle majeur à jouer, car plus les systèmes deviennent numériques, plus la protection des données devient importante.
11. Le vrai potentiel se trouve dans la collaboration
L’un des enseignements de cette transformation est simple : aucune discipline ne peut avancer seule.
Le pharmacien connaît le médicament et les réalités de la prise en charge.
L’informaticien connaît les systèmes, les architectures et l’intégration.
Le data scientist maîtrise la modélisation et l’analyse statistique.
Les spécialistes de la réglementation et de la protection des données apportent un autre niveau d’expertise.
Ces compétences doivent se rencontrer.
C’est justement cette collaboration entre santé et technologie qui peut permettre de développer des solutions réellement utiles.
Les recommandations de la FDA et de l’EMA sur l’utilisation de l’IA dans le développement des médicaments mettent d’ailleurs l’accent sur une approche centrée sur l’humain, la gestion des risques, la qualité des données et l’expertise multidisciplinaire.
12. L’IA comporte aussi des risques
Il serait irresponsable de parler de l’IA en pharmacie uniquement sous l’angle des opportunités.
Une IA générative peut produire une information fausse tout en donnant l’impression qu’elle est correcte.
Dans un domaine comme la pharmacie, cela peut avoir des conséquences sérieuses.
Il existe également le problème des biais. Si certaines populations sont peu représentées dans les données utilisées pour entraîner un modèle, ses performances peuvent être moins bonnes pour ces populations.
La confidentialité est un autre sujet majeur.
Les informations de santé sont particulièrement sensibles. Leur utilisation nécessite donc des règles claires concernant l’accès, le stockage, la sécurité et le partage des données.
Enfin, il existe un risque de dépendance technologique.
Si toutes les solutions stratégiques sont développées à l’extérieur du continent, l’Afrique pourrait se retrouver dans une position où elle consomme des technologies qu’elle ne maîtrise pas réellement.
C’est une question de souveraineté numérique, mais aussi de souveraineté sanitaire.
13. L’IA ne doit pas remplacer le jugement du pharmacien
Sur ce point, il faut être très clair.
Une IA peut analyser une situation, identifier un risque ou proposer une information.
Mais elle ne connaît pas toujours le contexte complet du patient.
Le professionnel, lui, peut poser des questions, vérifier les informations et comprendre la situation dans son ensemble.
La bonne approche pourrait donc être résumée ainsi :
L’IA analyse. Le professionnel vérifie. Le professionnel décide.
Cette philosophie rejoint les recommandations internationales qui privilégient une approche centrée sur l’humain pour les applications de l’IA dans le médicament.
14. Quelles opportunités concrètes pour l’Afrique ?
Les opportunités sont nombreuses, mais elles peuvent être regroupées autour de plusieurs axes.
Santé
L’IA peut contribuer à améliorer la sécurité médicamenteuse, la pharmacovigilance et la gestion des stocks.
Entrepreneuriat
Des startups peuvent développer des solutions HealthTech adaptées aux réalités locales.
Emploi
De nouveaux métiers peuvent apparaître autour de l’analyse de données de santé, de l’IA pharmaceutique, de la cybersécurité et de l’interopérabilité.
Industrie
Les fabricants de médicaments peuvent utiliser les technologies numériques pour améliorer leurs processus.
Recherche
Les chercheurs africains peuvent exploiter davantage les données locales pour développer des modèles adaptés aux populations du continent.
15. Une nouvelle génération de startups africaines peut émerger
Nous pouvons imaginer, dans les prochaines années, des entreprises africaines spécialisées dans des domaines comme :
Solu-AI Pharmacy
Un assistant numérique destiné aux pharmaciens.
African Pharmacovigilance AI
Une plateforme dédiée à l’analyse des événements indésirables.
Smart Pharmacy Supply Chain
Un système capable de prévoir la consommation et les risques de rupture.
Drug Information AI
Un moteur de recherche spécialisé dans l’information pharmaceutique, connecté à des sources vérifiables.
Pharmacy ERP + AI
Une solution combinant gestion de pharmacie, stocks, ventes et analyse intelligente des données.
African Health Data Platform
Une infrastructure permettant de valoriser les données de santé dans un cadre sécurisé.
L’objectif ne devrait pas être de copier les solutions étrangères.
Il faut plutôt partir de problèmes que nous connaissons ici et construire des réponses adaptées à nos réalités.
16. Quelles conditions pour réussir ?
Avant de parler de technologies sophistiquées, il faut parler de fondations.
Des données fiables
Une IA ne peut pas produire durablement de bons résultats à partir de données mauvaises ou incomplètes.
Des systèmes capables de communiquer
Les logiciels utilisés par les pharmacies, les hôpitaux et les autres acteurs de santé doivent pouvoir échanger leurs données lorsque cela est nécessaire et autorisé.
Des compétences
Les professionnels de santé doivent être formés à l’utilisation de l’IA. Les informaticiens doivent également comprendre les contraintes du secteur pharmaceutique.
Une réglementation claire
Il faut savoir qui est responsable lorsqu’un outil d’IA se trompe, comment les données sont utilisées et quelles conditions un logiciel doit remplir avant d’être déployé.
Une véritable évaluation
Un outil ne doit pas être adopté simplement parce qu’il utilise de l’IA.
Il faut mesurer son efficacité dans les conditions réelles.
17. L’Afrique doit-elle attendre d’avoir toutes les infrastructures ?
Non.
Si nous attendons d’avoir des infrastructures parfaites avant de commencer, nous risquons surtout de prendre encore plus de retard.
Mais il faut avancer progressivement.
Les premières applications peuvent concerner des domaines où le risque est relativement maîtrisable : gestion des stocks, recherche documentaire, automatisation administrative ou analyse de données.
Les applications cliniques plus sensibles peuvent ensuite être développées lorsque les données, la validation scientifique, la formation et la gouvernance sont suffisamment solides.
Cette progression est cohérente avec l’approche internationale actuelle, qui accorde une place importante à l’évaluation des risques et à la validation des modèles dans leur contexte d’utilisation.
18. Une véritable fenêtre d’opportunité pour l’Afrique
Le contexte international évolue rapidement.
En 2025, l’Assemblée mondiale de la Santé a prolongé la Stratégie mondiale de santé numérique jusqu’en 2027 et lancé la préparation de la stratégie pour la période 2028–2033.
L’OMS indique également que de nombreux pays ont déjà adopté des stratégies nationales de santé numérique et que des milliers de responsables publics ont participé à des programmes de formation dans ce domaine.
En Afrique, l’OMS a intégré les données, l’analytique et l’intelligence artificielle dans sa stratégie de santé publique de précision 2024–2030.
L’initiative lancée en 2026 autour de la digitalisation de la production pharmaceutique africaine montre aussi que le sujet commence à dépasser le cadre de l’innovation technologique.
Il devient une question de santé publique, d’industrie et de souveraineté.
19. Notre conviction : l’Afrique ne doit pas seulement adopter l’IA. Elle doit la construire.
Le débat sur l’intelligence artificielle en pharmacie ne devrait pas se limiter à une question comme :
« Comment utiliser ChatGPT dans une pharmacie ? »
La question est beaucoup plus large.
« Comment construire des systèmes pharmaceutiques africains capables d’utiliser intelligemment les données et l’intelligence artificielle ? »
Cela suppose de rapprocher des professionnels qui travaillent encore trop souvent séparément : pharmaciens, médecins, ingénieurs, chercheurs, data scientists, industriels, entrepreneurs et régulateurs.
Cette collaboration peut créer de nouvelles solutions.
Elle peut aussi créer de nouveaux métiers et de nouvelles entreprises.
Mais surtout, elle peut permettre à l’Afrique de ne pas simplement suivre la transformation numérique du secteur pharmaceutique.
Elle peut lui permettre d’y prendre part.
L’intelligence artificielle ne va pas résoudre à elle seule les problèmes de la pharmacie.
Elle peut toutefois apporter une aide considérable lorsqu’elle est utilisée au bon endroit et dans de bonnes conditions.
Elle peut aider à mieux analyser les prescriptions, améliorer la pharmacovigilance, anticiper certaines ruptures de stock, soutenir les professionnels et rendre certaines organisations plus efficaces.
Pour l’Afrique, l’enjeu est encore plus intéressant.
Nous avons l’occasion de construire des solutions à partir de nos propres réalités, avec des professionnels africains et des données mieux adaptées à nos populations.
Cela nécessite de former, d’investir et surtout de faire travailler ensemble les professionnels de santé et les spécialistes de la technologie.
La pharmacie de demain ne sera probablement pas une pharmacie où l’humain disparaît derrière les machines.
Ce sera plutôt une pharmacie où la technologie permet au professionnel de mieux faire son travail.
Et si nous voulons que cette transformation profite réellement aux populations africaines, nous devons garder une règle simple en tête :
L’innovation doit rester au service du patient.
Références
World Health Organization (WHO). Global Strategy on Digital Health 2020–2027. WHO, 2025.
World Health Organization. Artificial Intelligence for Health: Supporting countries to deploy responsible AI technologies to accelerate equitable health for all. 2024.
WHO Regional Office for Africa. Precision Public Health Strategy 2024–2030.
European Medicines Agency (EMA). Reflection paper on the use of Artificial Intelligence (AI) in the medicinal product lifecycle. EMA/CHMP/CVMP/83833/2023, 2024.
U.S. Food and Drug Administration (FDA). Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development. FDA/CDER/CBER, 2026.
U.S. Food and Drug Administration (FDA). Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products. Draft Guidance, 2025.
Hatzimanolis J., Riley B., El-Den S., Aslani P., Zhou J., Chaar B.B. Applications of artificial intelligence in current pharmacy practice: A scoping review. Research in Social and Administrative Pharmacy, 2025;21(3):134–141.
Al-Taie A., Abdullah A.S., Arueyingho O. Integration of artificial intelligence applications in clinical pharmacy services: A scoping review. Frontiers in Health Services, 2026.
Artificial intelligence in the field of pharmacy practice: A literature review. Exploratory Research in Clinical and Social Pharmacy, 2023.
Artificial intelligence in clinical pharmacy—A systematic review of current scenario and future perspectives. Digital Health, 2025/2026.
World Health Organization. Invitation to contribute to the Situational Analysis Survey on Digitalization of Pharmaceutical Production in Africa. 18 May 2026.
À propos des auteurs
Dr KONE YEREGUENI ABIBA
Pharmacienne — Docteur en Pharmacie
Son expertise apporte à cette réflexion la perspective scientifique et professionnelle du médicament, de la pharmacie et de la prise en charge pharmaceutique.
BONIFACE NWEMENI
Chef de projet IT | Transformation numérique, IA & Business Analytics
Son expertise porte sur les systèmes d’information, la transformation numérique, la gestion de projets IT et l’intégration des technologies émergentes dans les organisations.
Une réflexion à deux voix
Cet article est volontairement construit à la rencontre de deux domaines : la pharmacie et les technologies de l’information.
Parce que l’avenir de la santé numérique ne sera pas construit uniquement par les informaticiens.
Et il ne sera pas construit uniquement par les professionnels de santé.
Il sera construit par leur capacité à travailler ensemble.
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