Chaque mission est cadrée en amont, facturée à un forfait projet fixe, et livrée sur la base d'un ensemble de livrables clairement défini. Pas de facturation horaire. Pas de dérive du périmètre. Aucune logique de taux de facturation.
Derrière notre travail sur les fournisseurs se trouve un moteur propriétaire, alimenté par l'IA — une vue multi-sources et continuellement enrichie de la chaîne de valeur pharmaceutique, des principes actifs et excipients aux CDMO, services analytiques et sous-traités et conditionnement. Il passe au crible des milliers de fabricants et de fournisseurs en quelques heures, de sorte qu'une recommandation repose sur de l'intelligence, et non sur un annuaire. Le moteur reste en interne ; ce que vous recevez, c'est la décision.
Le bon CDMO ou fournisseur — identifié, évalué et classé selon vos critères : forme galénique ou modalité, certifications, capacité, marchés cibles, calendrier.
Une liste restreinte et classée, avec justification de l'adéquation, certifications, pertinence géographique et signaux de risque — ainsi qu'une liste de contacts recommandés.
Vous êtes en amont du premier lot GMP, en phase de montée en charge après une levée de fonds, ou vous abordez une nouvelle modalité ou un nouveau marché.
Une catégorie, une aire thérapeutique ou une région — cartographiée, segmentée par capacité, certification et géographie, et interprétée au regard de ce qu'elle implique pour votre décision.
Le paysage concurrentiel avec analyse de la concentration et des espaces libres, et un “et alors ?” clair pour une décision de développement interne, d'acquisition, de partenariat ou d'entrée sur le marché.
Vous pesez une décision de marché — ou vous menez une due diligence sur un secteur.
L'intelligence éclaire chaque recommandation ; c'est un scientifique qui tranche — le sourcing et la cartographie sont cadrés et chiffrés comme chaque mission Nexaura.
Lancer une étude exige une stratégie d'essai, les bons partenaires CRO et prestataires, ainsi qu'une rigueur qualité et réglementaire — à un stade où la plupart des équipes ne disposent d'aucune fonction dédiée aux opérations cliniques. Les choix précoces déterminent le rythme, le coût et la crédibilité de l'ensemble du programme.
La plupart des équipes en phase précoce mènent leurs premiers essais sans fonction dédiée aux opérations cliniques — sélectionnant les CRO via les réseaux des fondateurs et pilotant l'exécution de manière réactive, plutôt qu'au regard d'un plan opérationnel clair et de critères propres au programme.
Le chemin vers un produit de qualité clinique passe par le bon CDMO/CMO, un développement procédé et analytique solide, et une stratégie CMC alignée sur vos jalons réglementaires. Mal appréciée en amont, la CMC devient le chemin critique qui freine l'ensemble du programme.
La CMC est souvent improvisée autour du fabricant le plus facile à mobiliser, le procédé, l'analytique et le transfert de technologie étant réglés sous la pression du temps. Lorsqu'elle devient un point de blocage réglementaire, la corriger coûte bien plus cher que de la construire délibérément — et le temps de développement perdu ne se rattrape pas.
Sélection et qualification des fournisseurs, une fonction achats prête pour les exigences GxP, et une résilience face à la dépendance à une source unique et à l'exposition géopolitique — l'ossature opérationnelle qui maintient l'approvisionnement clinique et commercial en mouvement, et le domaine le plus susceptible de ressortir en due diligence.
Les programmes progressent en supposant que les matières et services critiques continueront d'affluer aux prix et délais actuels. Cette hypothèse a été mise à l'épreuve à plusieurs reprises ces dernières années — et les équipes en mesure de réagir étaient celles qui avaient déjà cartographié leur exposition et pré-qualifié des alternatives.
L'IA moderne et l'automatisation ne constituent pas un service à part — elles traversent chaque mission, appliquées avec discernement plutôt qu'avec un effet de mode, pour rendre les opérations de développement, de production et de supply chain plus rapides et plus fiables.
La plupart des équipes savent que l'IA devrait les aider, mais manquent d'une approche solide pour l'appliquer au développement de médicaments en environnement réglementé — distinguant le véritable levier du bruit, tout en préservant l'intégrité des données et la qualité.