Les raisons pour lesquelles les agences affiliées à la FDA et les entreprises réglementées doivent se préparer à la surveillance en ligne
Les publications liées aux produits relevant de la compétence de la FDA qui sont distribuées en ligne ont dépassé la capacité des responsables à les vérifier en saisissant des mots-clés dans la barre de recherche.
Le système de surveillance en ligne de l'Agence coréenne des produits alimentaires et pharmaceutiques a également évolué en conséquence. Il collecte environ 310 000 publications sur divers canaux en ligne tels que les blogs Naver, les réseaux sociaux et le commerce électronique au cours des 30 derniers jours, et l'IA analyse le degré de risque pour sélectionner environ 1 000 publications à examiner en priorité.
La raison pour laquelle cet exemple est important n'est pas seulement que l'agence a introduit la technologie de crawling.
Il s'agit du fait que les organismes de réglementation collectent en masse des publications en ligne et des vendeurs, et commencent à gérer les niveaux de risque et d'exposition répétée sous forme de données.
Pour les organismes publics et les associations, cela devient une norme pour l'efficacité de la gestion en ligne, tandis que pour les entreprises de produits alimentaires, de compléments alimentaires, de médicaments, de cosmétiques et de dispositifs médicaux, cela soulève des questions plus directes.
Si les organismes de réglementation examinent nos produits et les publications des vendeurs en tant que données, vérifions-nous d'abord nos propres réseaux de distribution et notre entreprise?
Les limites rencontrées en gérant directement 170 crawlers
Pendant 3 ans, la FDA a exploité environ 170 crawlers pour son infrastructure interne afin de détecter les publicités mensongères, la désinformation sur les produits alimentaires et pharmaceutiques en ligne.
Les cibles de surveillance étaient définies, et la technologie pour collecter les données était en place. Le problème résidait non pas dans la création des crawlers, mais dans leur maintien en état de fonctionnement continu.
L'exploitation à long terme de 170 crawlers entraîne des tâches récurrentes telles que :
- Modification de la logique de collecte en cas de changement de la structure du site
- Réponse aux blocages IP, restrictions d'accès, modifications des politiques de captcha et de connexion
- Vérification des erreurs de collecte et des lacunes de données
- Ajout de nouveaux canaux et mots-clés de collecte, gestion des cycles de collecte, maintenance des serveurs
L'essence même du travail de surveillance est de trouver et d'examiner les publications potentiellement non conformes, mais lorsque les ressources sont consacrées à l'exploitation des crawlers, les responsables passent plus de temps à maintenir les crawlers qu'à juger des publications non conformes.
Les entreprises sont confrontées à une situation similaire. La portée des vérifications nécessitant une intervention humaine s'étend rapidement pour inclure non seulement les canaux officiels de l'entreprise, mais aussi les distributeurs, les points de vente, les revendeurs, les vendeurs sur les marchés ouverts et les influenceurs.
Plus la charge de gestion est importante, plus il est crucial de déterminer un système pour décider quelles publications examiner en priorité, plutôt que de faire examiner toutes les publications par des humains.
Automatisation de la collecte, focalisation des responsables sur l'évaluation
La surveillance de la conformité en ligne consiste à collecter en continu les publications en ligne liées aux produits réglementés, à analyser les risques potentiels et à sélectionner les éléments à examiner en priorité par les responsables.
Le flux du système repensé est le suivant :
- Les crawlers par canal collectent automatiquement les nouvelles publications.
- Les titres, le contenu, les produits, les expressions publicitaires et les conditions de vente des publications sont analysés.
- L'IA attribue un score de risque à chaque publication.
- Seules les publications à haut risque sont transmises pour examen par les responsables.
- Les publications de commerce électronique sont agrégées automatiquement par vendeur (entreprise).
- Les tendances des entreprises à haut risque et par canal sont consultées sur un tableau de bord.
L'IA ne prend pas la décision finale sur la conformité juridique ou administrative. Son rôle est de sélectionner en priorité les éléments à haut risque parmi un grand nombre de publications et la décision finale est prise par les responsables.
Les données collectées comprennent le contenu des publications, le canal de collecte, la catégorie de produits, les mots-clés associés, le score de risque de l'IA et la correspondance avec les vendeurs. Au-delà de la simple collecte de publications, il est possible de vérifier quels canaux et entreprises concentrent les publications à haut risque.
Collecte de 310 000 publications par mois, examen prioritaire de 1 000 d'entre elles
Voici l'état actuel de l'exploitation au cours des 30 derniers jours.
| Catégorie | Statut de l'exploitation |
|---|---|
| Volume de collecte sur la période | Environ 310 000 publications |
| Augmentation de la collecte | Plus de 3 fois par rapport à la période précédente après l'extension de la portée de collecte |
| Canaux de surveillance | 7 canaux |
| Mots-clés surveillés | 100 |
| Classification AI à haut risque | Environ 1 000 publications |
| Vendeurs de commerce électronique agrégés automatiquement | Plus de 2 800 |
| Fréquence de collecte | Toutes les 3 heures ou 2 fois par jour selon le canal |
Le plus grand changement réside non pas dans le volume de collecte en soi, mais dans la portée des éléments nécessitant un examen humain.
Bien que près de 10 000 publications soient collectées chaque jour, le nombre d'éléments nécessitant un examen prioritaire par des humains est réduit à environ 30 par jour en moyenne.
Le travail des responsables passe de la correction des crawlers et de la recherche de publications à l'évaluation des publications à haut risque et à la prise de décisions sur leur conformité.
En même temps, les informations telles que les canaux où les publications à haut risque sont concentrées, l'évolution de l'utilisation de certaines expressions, les vendeurs à risque récurrents, la proportion de risque par catégorie de produits, etc., restent enregistrées en tant que données pour déterminer les priorités de gestion.
[Insérer une image 1 : Aperçu du tableau de bord de surveillance en ligne]
[Insérer une image 2 : Répartition du risque par IA et proportion des publications à haut risque par canal]
L'importance de cet exemple pour les organismes et les entreprises
| Entité | Limites de l'approche traditionnelle | Effets de l'application |
|---|---|---|
| Organismes publics et gouvernements locaux | Recherche manuelle des canaux et des publications par les responsables | Gestion centrée sur les publications à haut risque et les entreprises récurrentes |
| Associations et organismes consultatifs | Axés sur les réclamations et les évaluations postérieures | Analyse des tendances de risque par secteur et auto-vérification des membres |
| Fabricants et sièges sociaux de marques | Inspection centrée sur les publicités officielles | Vérification des points de vente, des revendeurs et des contenus des influenceurs |
| Distributeurs et plateformes | Difficulté à inspecter tous les produits et vendeurs en raison du grand nombre | Examen prioritaire des expressions à risque et des vendeurs par ordre de priorité |
| Importateurs et distributeurs | Difficulté à identifier les vendeurs étrangers et les canaux de distribution non officiels | Détection de la distribution non officielle et des ventes non autorisées possibles |
Les organismes publics et les associations peuvent gérer efficacement les publications de l'industrie sous surveillance en les collectant en continu et en se concentrant sur les expressions à haut risque, les entreprises récurrentes et l'augmentation soudaine des produits et des mots-clés. Les associations peuvent étendre cela à des auto-vérifications par les membres, un soutien à l'évaluation des publicités et des ressources éducatives préventives.
Les entreprises ne doivent pas se limiter à vérifier leurs propres publicités. Il s'agit d'établir un système de conformité préalable qui consiste à vérifier leur propre marque, leurs noms de produits et les vendeurs en priorité, avant que le problème ne s'aggrave.
Cela se traduit par les applications suivantes par secteur :
- Aliments et compléments alimentaires: Vérification des allusions au traitement des maladies, des déclarations de fonctionnalités non approuvées, et des publicités trompeuses pour les aliments non médicaux
- Pharmaceutique, bio et médicaments en vente libre: Détection des ventes non autorisées, des importations parallèles, des publicités exagérées pour les produits
- Cosmétiques: Vérification des allusions médicamenteuses, des déclarations d'efficacité implicites, et des contenus non approuvés des points de vente, des influenceurs
- Dispositifs médicaux: Détection des publicités pour des utilisations et des efficacités non autorisées, des canaux de vente non officiels
- Sièges sociaux de marques et distributeurs: Gestion des expressions non approuvées des revendeurs, vérification des vendeurs à risque récurrent par entreprise
Les recherches par mots-clés ne suffisent pas
Les vendeurs en ligne n'utilisent pas toujours les mêmes expressions. Ils peuvent utiliser des formulations détournées au lieu de noms de maladies directs, ou inclure du texte dans les images. Le même mot peut avoir des significations différentes en fonction du produit et du contexte.
Ainsi, les mots-clés servent à définir la portée de la collecte, mais l'analyse réelle du risque prend en compte le type de produit vendu, les allusions à l'efficacité, les incitations à l'achat et les liens de vente, ainsi que la récurrence des entreprises.
En cas d'apparition de nouveaux termes ou de formulations détournées, les mots-clés et les critères d'analyse sont continuellement améliorés au cours de l'exploitation.
Questions fréquemment posées
Pourquoi les organismes et les entreprises passent-ils de la collecte de données en interne à des services spécialisés?
La principale raison est la charge de maintenance. Chaque fois qu'il y a des changements dans la structure du site, des blocages IP, des réponses aux captchas, les responsables doivent modifier la logique de collecte, et lorsque la cible de collecte s'élargit, les responsables passent plus de temps à maintenir les crawlers qu'à se concentrer sur l'évaluation et la gestion. Les services spécialisés se chargent de la collecte et de la maintenance, permettant aux organismes et aux entreprises de se concentrer sur l'évaluation et la réponse.
L'automatisation signifie-t-elle que les publications ne sont plus vérifiées par des humains?
Non. Le rôle de l'automatisation n'est pas de remplacer la décision finale, mais de réduire le nombre d'éléments à examiner et de définir des priorités. Dans cet exemple, environ 310 000 publications sont analysées par l'IA pour être réduites à environ 1 000, et la décision finale sur la conformité est prise par les responsables.
Peut-on détecter les expressions détournées ou modifiées par les vendeurs?
Plutôt que de se contenter de correspondances de mots-clés, une analyse est effectuée en tenant compte du produit, de l'expression, de la situation de vente et du contexte. Cependant, étant donné que de nouveaux termes apparaissent constamment, les mots-clés et les critères d'analyse sont continuellement améliorés pendant l'exploitation.
D'autres organismes, associations ou entreprises peuvent-ils utiliser le même système?
C'est possible. En ajustant les critères de gestion en fonction des secteurs d'activité, les organismes peuvent l'utiliser pour des enquêtes sectorielles et des auto-vérifications des membres, tandis que les entreprises peuvent l'utiliser pour un système de vérification préalable centré sur leur marque, leurs noms de produits et leurs vendeurs. Cela élargit la portée de la gestion pour inclure non seulement les publicités officielles, mais aussi les points de vente, les revendeurs, les marchés ouverts et les contenus des influenceurs.
Si la FDA utilise les données, les organismes et les entreprises doivent également gérer par les données
L'exemple de la FDA montre que les normes de surveillance en ligne évoluent.
Les organismes de réglementation ne se contentent plus de rechercher manuellement certaines publications. Ils collectent en continu des données sur plusieurs canaux et sélectionnent en priorité les publications à haut risque et les entreprises récurrentes pour les examiner.
La surveillance de la conformité en ligne n'est pas simplement un outil de répression réactif. Elle fournit aux organismes publics et aux associations un système efficace de gestion du marché en ligne, tandis qu'elle offre aux entreprises un système de détection précoce des risques réglementaires et de gestion de leurs réseaux de vente.
Si la FDA collecte et analyse environ 310 000 publications en ligne par mois, nos organismes et entreprises doivent désormais également gérer en utilisant les données.
Identifier les zones aveugles de gestion en ligne de nos organismes et entreprises
Si vous nous fournissez les secteurs et les canaux de gestion à surveiller, nous pouvons examiner les éléments suivants :
- Les canaux en ligne disponibles pour la collecte et les marques, produits et mots-clés à surveiller
- Les critères d'analyse du risque et la portée d'identification des entreprises
- La configuration du tableau de bord pour les organismes et les entreprises
- Les zones de gestion en ligne nécessitant une vérification prioritaire
Demandez un diagnostic des zones aveugles de gestion en ligne de notre organisme ou entreprise
Si vous souhaitez en savoir plus sur la solution, vous pouvez consulter la page de présentation de la surveillance de la conformité en ligne.
