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The pharmaceutical industry is undergoing rapid change, driven by increasing scientific complexity, stringent regulatory requirements, rising development costs, and shorter time to market. Conventional project management techniques, although foundational, are not sufficient for managing the uncertainty and scale of modern drug development. Artificial intelligence (AI), together with digital platforms, advanced analytics, and automation, is growing as a critical enabler of adaptive, data-driven pharmaceutical project management. This review critically examines current and emerging applications of AI across pharmaceutical project management, spanning R&D, clinical development, CMC, manufacturing, quality, and regulatory affairs. It also evaluates challenges related to data integrity, regulatory acceptance, ethics, and organizational readiness, and highlights future trends such as agile AI-driven management, digital twins, and generative AI. The article provides a future perspective relevant to industry professionals, academics, and policymakers.

L’industrie pharmaceutique connaît une transformation rapide, stimulée par une complexité scientifique croissante, des exigences réglementaires strictes, l’augmentation des coûts de développement et la réduction des délais de mise sur le marché. Les techniques conventionnelles de gestion de projet, bien qu’essentielles, ne suffisent plus à gérer l’incertitude et l’ampleur du développement moderne des médicaments. L’intelligence artificielle (IA), associée aux plateformes numériques, à l’analytique avancée et à l’automatisation, s’impose comme un levier essentiel d’une gestion de projet pharmaceutique adaptative et fondée sur les données. Cette revue examine de manière critique les applications actuelles et émergentes de l’IA dans la gestion de projets pharmaceutiques, couvrant la recherche et développement (R&D), le développement clinique, la chimie, fabrication et contrôle (CMC), la production, la qualité et les affaires réglementaires. Elle évalue également les défis liés à l’intégrité des données, à l’acceptation réglementaire, à l’éthique et à la préparation organisationnelle, tout en mettant en évidence les tendances futures telles que la gestion agile pilotée par l’IA, les jumeaux numériques et l’IA générative. Cet article offre une perspective prospective pertinente pour les professionnels de l’industrie, les universitaires et les décideurs politiques.