Sanofi : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (cas d’usage, Data Mesh, Stack)

#110 - Le zoom, le podcast avec Thibault et sa ressource préférée

avr. 10, 2025

Hello,

Bienvenue dans l'édition #110 de la newsletter DataGen ! 👋

Aujourd’hui, on remercie Thibault pour son retour d’expérience. 👋

L'agenda de la semaine :

🔍 Zoom sur la stratégie Data & IA de Sanofi
🎙 Le podcast avec Thibault, Global Data & AI Product Manager Manufacturing
📚 La ressource recommandée par Thibault
🎙️ La masterclass pour adopter une approche Produit dans la Data & l’IA

C’est parti !

❤️ Cette édition est rendue possible par Keyrus, le cabinet spécialisé sur la Data & l’IA

J’ai rencontré Brahim qui est VP chez eux. Il est venu nous expliquer comment mettre en place une Data Analytics Factory sur le podcast. C’est l'épisode 189.

D’ailleurs, ils ont également rédigé un ebook qui reprend l’approche dans le détail. Pour le télécharger, il suffit de suivre ce lien.

Et si vous souhaitez vous faire accompagner par Brahim et les experts de Keyrus, contactez-le de ma part : brahim.abdesslam@keyrus.com

🔍 Zoom sur la stratégie Data & IA de Sanofi - 4 min

Ce zoom est tiré de mon échange avec Thibault, Global Data & AI Product Manager chez Sanofi sur le périmètre Manufacturing & Supply. Sanofi est l'un des leaders mondiaux du secteur de la santé avec 100 000 collaborateurs.

1) Déployer de la data et de l’IA sur toute la chaîne de valeur

L'ambition de Sanofi est de réduire par 2 le temps entre la découverte d'un médicament et sa mise sur le marché (de 10 à 5 ans). Pour y arriver, ils ont commencé par connecter tous leurs process et par les rendre interopérables (ex : Qualité, Supply Chain…).

“On a aggrégé toute la donnée dans le Data Warehouse. Aujourd’hui, on va beaucoup plus vite dans l’implémentation de use cases.”

Ils ont mis en place 3 types de use cases : solutions IA, Business Intelligence et GenAI. Par exemple, un use case emblématique s’appelle Simply, c’est une solution IA qui permet d’optimiser les procédés de fabrication des médicaments.

“Un procédé de fabrication chez Sanofi, c'est comme une grosse recette de cuisine. L'idée, c'est d'optimiser chaque recette de cuisine pour t'assurer que tu vas sortir le meilleur gâteau dans la plus grande quantité et dans la meilleure qualité.”

2) Mettre en place une approche Data Mesh

Le 1er pilier du Data Mesh est d’adopter une approche “par domaine” dans la gestion de sa donnée. C’est ce qui permet à l’entreprise d’avoir un langage commun et de réduire la complexité en découpant le périmètre en morceaux.

Chez Sanofi, ils ont adapté le concept à leur contexte Pharma, ce sont les process qui font office de domaine (ex : Qualité, Supply Chain…).

"On a regardé nos process qui étaient bien définis. C'est un langage commun que tout le monde utilisait déjà. Donc chez Sanofi, le domaine, c'est le process."

Le 2nd pilier du Data Mesh est de gérer sa donnée en suivant une approche Produit (“as a product”). Sanofi a créé une squad pour chaque domaine qui est responsable de délivrer des produits data & IA.

“Il y a 14 squads produits. On retrouve dans chaque squad un PO, des Data Engineers, des Data Modeleurs… qui s’occupent notamment de créer les Data Foundations.”

3) Créer des Data Foundations

Ce sont des bases de données harmonisées dans Snowflake - les sources de vérités uniques sur chaque domaine - qui permettent d'utiliser la donnée pour les différents cas d’usage.

Thibault souligne 2 éléments qui ont été importants pour créer ces Data Foundations :

Créer une responsabilité partagée entre l’équipe Data et le métier notamment pour les concevoir (quels champs, quelles tables…).
Lancer un programme de transformation pour assurer leur adoption.

“Historiquement, le métier utilisait la donnée brute. Quand on leur a dit : maintenant, il va y avoir des bases de données harmonisées qui ne suivent plus la même logique, on avait un gros risque de non adoption.”

En termes d’outils, Sanofi utilise Snowflake (Data Warehouse), Dataiku (pour démocratiser la donnée), Airflow (pour l’orchestration), dbt (pour la transformation) et Informatica (pour l’extraction et la gouvernance).

🎙 Le podcast avec Thibault, Global Data Product Manager Manufacturing chez Sanofi

On aborde :

Son parcours chez Louis Vuitton, Chanel puis Sanofi
Déployer de la data et de l’IA sur toute la chaîne de valeur (cf. zoom)
Mettre en place une approche Data Mesh (cf. zoom)
Créer des Data Foundations (cf. zoom)
Les spécificités réglementaires liées à la Pharma
Leurs plus gros challenges : communication et transformation
Les prochaines étapes : analyses data en langage naturel
Leur stack data (cf. zoom)

"On croit beaucoup à une approche de user builder. Si les utilisateurs ne contribuent pas à la construction, il vont toujours se positionner en confrontation car “c’était mieux avant”. En revanche, s’ils sont autonomes pour pouvoir contribuer et qu’ils deviennent builders, tu génères de l’adoption et tu vas beaucoup plus vite.”

Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer

📚 La ressource recommandée par Thibault

La trilogie de Yuval Noah Harari, notamment son livre Sapiens

"C'est un livre qui traite de comment les avancées technologiques et notamment l'IA ont un impact sur les biotechnologies, sur l'humain et sa longévité. C'est vraiment dans l'air du temps."

🎙️ La masterclass pour adopter une approche Produit dans la Data & l’IA

Yoann Benoit, expert Data, IA et Produit, est le fondateur d’Hymaïa, l’agence spécialisée dans la Data, l’IA et le Produit. Aujourd’hui, ils travaillent avec des grosses boîtes comme Pernod Ricard mais aussi avec des boîtes Tech comme Leboncoin.