Au début du mois de Juin 2020 nous avons été mis en contact avec un cabinet Français pour constituer un consortium afin de concevoir une offre répondant a l’appel d’offres de l’administration US pour le projet SAHA contre la corruption dans la filiale du médicament en Tunisie.
Le projet consiste à mettre en place un système de traçabilité sur toute la chaîne logistique du médicament depuis le fabricant jusqu’à l’hôpital public au profit du Ministère de la Santé en Tunisie.
Nous n’avons malheureusement pas pu nous entendre avec le cabinet Français qui a estimé que notre approche « ne correspond pas à la logique des projets de développement » ce qui nous a obligés à quitter le consortium avant la soumission. Mais nous avons néanmoins eu le temps de concevoir une excellente solution qui pourrait inspirer le Ministère de la santé.
La plateforme demandée est un système de gestion de stock (Inventory Management) avec traçabilité sur la chaîne logistique (Track & Trace). Ce genre de projets consiste à équiper tous les Chauffeurs, Livreurs, Manutentionnaires, Magasiniers de terminaux mobiles avec lecteurs code-barres, pour ensuite les former a saisir toutes les transactions en scannant les code-barres des médicaments. Ce faisant on peut savoir a tout moment ou se trouve chaque médicament. Il est évident que notre plateforme Supplytensor qui soutient l’application inventaire.tn est la solution parfaite pour ça. Mais nous avons fait mieux.
D’après notre expérience dans la mise en place de ce genre de systèmes dans le secteur pharmaceutique, l’enjeu principal c’est d’obtenir l’adhésion des utilisateurs. Les utilisateurs étant du personnel peu qualifié dont le travail est essentiellement manuel, l’introduction de nouvelles procédures informatiques est perçue comme une perte de productivité couplée à un ajout de responsabilité sans contrepartie pour le travailleur. Nous avons vu pour certains projets un rejet catégorique des utilisateurs qui peut aller jusqu’au sabotage et à la destruction du matériel.
L’autre difficulté du projet c’est l’absence de code barres sur certains produits. Même si ces produits sont minoritaires, l’introduction d’exceptions dans les procédures peuvent les rendre inapplicables surtout dans des terrains difficiles ou les utilisateurs sont réfractaires. Le projet comprend aussi une composante réglementaire et nous avons bien sur inclus la standardisation des code barres GS1 et datamatrix pour les médicaments comme composante du projet. Mais la réglementation obéit a une temporalité différente des projets informatiques et nous ne pouvons pas attendre la réglementation : la plateforme informatique serait déjà dépassée le temps que la réglementation se mette en place.
Les américains étant des gens pragmatiques, ils ont demandé 20% de diminution de la corruption comme indicateur de réussite du projet. En gros ils nous disent : nous voulons 20% de diminution de la corruption en 3 ans, dites nous ce que vous pouvez nous donner pour $5 millions. Le hic, c’est que la corruption actuelle n’est pas quantifiée. Il faudra donc que le projet quantifie d’abord la corruption, pour ensuite la diminuer. Tout cela dans la fenêtre de 3 ans.
Nous avons donc conçu un projet avec ces contraintes et toutes les pièces se sont parfaitement imbriquées. C’est pour ça que ce projet nous tient à cœur. Notre plateforme Supplytensor est un noyau de gestion de stock et de la chaîne logistique conçu au 21e siècle. Par conséquent il se base essentiellement sur les terminaux mobiles, sur l’intelligence artificielle et sur le cloud. Notre plateforme supporte des millions d’utilisateurs, des millions de dépôts, des millions d’hôpitaux, des millions de fabricants et pourtant son utilisation reste un jeu d’enfant.
Quand le responsable de l’approvisionnement de la Pharmacie Centrale de Tunisie (PCT) veut passer une commande a un laboratoire pharmaceutique, il se connecte sur la plateforme par internet et saisi sa commande (ou la téléverse).
Le laboratoire reçoit un mail avec un lien vers la commande, il répond avec les informations complètes de la liste de colisage des médicaments telles qu’elles seront reçues par la douane tunisienne y compris les numéros de lots et les dates de péremption. Ces données seront aussi inclues sur les code-barres GS1 appliqués sur la palette pour le transport.
Quand les médicaments arrivent en Tunisie, le chauffeur de la PCT se déplace à la douane pour enlever les médicaments et les transporter au dépôt. Son terminal mobile lui indique quel médicament il doit scanner. Il scanne le code-barres du médicament en question et continue son travail habituel.
Ce même médicament sera scanné par le magasinier à l’entrée du dépôt de la PCT, par le chauffeur qui va livrer le médicament à l’hôpital et par le préparateur en pharmacie qui va recevoir le médicament dans la pharmacie de l’hôpital.
Le médicament en question à été ciblé par la plateforme et il peut l’être pour plusieurs raisons :
- Dans un premier temps seuls les médicaments qui ont un code-barres seront ciblés.
- L’intelligence artificielle a détecté une activité suspecte sur ce médicament.
- L’administration a décidé de cibler ce médicament pour une raison ou une autre.
Ici la première différence avec les autre systèmes de Track & Trace c’est que l’opérateur n’a pas à scanner tous les médicaments qu’il va manipuler. On va y arriver graduellement. Mais pour l’instant il n’a qu’un seul article a scanner. Rien de plus facile. De plus le système sera perçu par l’utilisateur comme un système d’assurance qualité qui va surveiller le médicament et non pas un système qui va le surveiller lui. Ce faisant on s’assure le maximum d’adhésion au projet par les utilisateurs.
Quand le directeur à la PCT, à l’hôpital ou au Ministère de la Santé se connecte à la plateforme, un tableau de bord lui indique immédiatement quels produits présentent des anomalies. Cela peut être des anomalies simples telles que des quantités plancher suspectes (la quantité du médicament ne tombe jamais en dessous d’une certaine quantité, ce qui peut indiquer que la quantité n’existe pas physiquement). Cela peut être aussi la livraison de quantités supérieures aux quantités en stock (ce qui peut indiquer que la quantité informatique saisie dans le système est erronée). Comme cela peut être des anomalies plus complexes. Le rôle de Supplytensor est de prévoir les quantités en stock dans le futur et de comparer ses prévisions par rapport aux quantités renseignées par les utilisateurs. Ce faisant il peut détecter toute une nouvelle classe d’anomalies, y compris des suspicions de corruption. Les autres systèmes se contentent de montrer les états du stock, des historiques d’articles et des rapports/indicateurs plus ou moins intéressants mais ne donnent pas une information qui permet au responsable d’agir immédiatement et prendre les mesures nécessaires.
Nous avions prévu 1110 jour-hommes de développement et 3 développeurs seniors pour développer pendant 1 an avec les professionnels de la Santé publique des algorithmes spécifiquement destinés a détecter la fraude. Le plan était de mettre le système en fonctionnement au bout de 6 mois du démarrage du projet, ensuite développer les algorithmes pendant 1 an tout en entraînant l’intelligence artificielle avec les données recueillies. Après 1 an et demi, on forme les cadres a l’utilisation des tableaux de bords et à la bonne gouvernance et on voit si la corruption diminue de 20% ou pas. Il nous reste 1 an et demi pour ajuster ce qu’il y a a ajuster au niveau du logiciel, de la formation, de la réglementation ou autre.. pour atteindre les 20% et pourquoi pas 80%.
Au final nous n’avons pas pu exécuter notre plan, mais ça aura été une belle aventure. Et les idées développées pour ce projet pourront servir à d’autres projets. Rien n’est perdu. Et qui sait, peut être que le projet qui remportera l’appel d’offres sera meilleur que le notre ?
Si vous avez envie d’avoir encore plus détails sur le projet, voici notre offre complète de système de Traçabilité des Médicaments pour le Ministère de la Santé.
