L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer le secteur des sciences de la vie, mais la mise en œuvre à grande échelle reste un défi pour de nombreuses entreprises. Alors que 80 % des projets d’IA dans le domaine de la santé ne dépassent pas la phase pilote, le succès repose désormais sur une approche rigoureuse et axée sur les fondamentaux.
Pour obtenir des résultats concrets et un retour sur investissement mesurable, les organisations pharmaceutiques et biotechnologiques doivent s’appuyer sur des architectures de données interopérables, une gouvernance intégrée et un processus clair pour passer de l’expérimentation à la production.
Des données interconnectées, un enjeu majeur
Les entreprises du secteur des sciences de la vie sont souvent structurées en unités commerciales semi-autonomes – recherche et développement, développement clinique, fabrication, chaîne d’approvisionnement, opérations commerciales – chacune gérant ses propres systèmes et données. Cette fragmentation peut freiner les initiatives d’IA, même les plus prometteuses.
Plutôt que de centraliser toutes les données sur une seule plateforme, les entreprises adoptent de plus en plus des architectures hybrides et distribuées, qui prennent en charge les infrastructures sur site, les environnements cloud multiples et les applications SaaS (Software-as-a-Service). L’objectif n’est pas la consolidation, mais l’interopérabilité : garantir que les données peuvent être découvertes, consultées et utilisées de manière cohérente dans toute l’entreprise.
L’utilisation de formats de données ouverts et standardisés, ainsi que de technologies interopérables, est essentielle pour permettre un échange d’informations de santé transparent et sécurisé entre les systèmes. Cela permet à différentes équipes de travailler avec les mêmes données sans duplication ni dépendance excessive envers un seul fournisseur, réduisant ainsi la dette technique et favorisant l’innovation.
Le contexte, clé de voûte de l’IA performante
L’efficacité des modèles d’IA dépend de leur accès au contexte. Des environnements de données fragmentés limitent la capacité d’identifier les liens entre les domaines de la recherche, du clinique et du commercial. Pour pallier ce problème, de nombreuses organisations utilisent des graphiques de connaissances, des cartes structurées de données de santé qui illustrent les relations entre les patients, les pathologies, les traitements et les résultats.
En reliant des entités telles que les médicaments, les gènes, les maladies, les essais cliniques et les résultats commerciaux, les graphiques de connaissances offrent aux systèmes d’IA une vision plus complète et nuancée. Ce contexte permet de révéler des informations qui échappent aux analyses traditionnelles et de prendre des décisions plus éclairées.
Cependant, ces avancées reposent sur des bases solides. L’inventaire et le suivi des données restent indispensables pour garantir l’évolutivité. Sans une visibilité claire sur les données existantes, leur origine et leur utilisation, les organisations risquent la duplication, des incohérences et un risque accru de non-conformité.
Gouvernance : un accélérateur, pas un frein
La gouvernance – politiques, processus et structures de responsabilité – est souvent perçue comme un obstacle au progrès dans les projets d’IA. Pourtant, elle ne devient un frein que si elle est mise en place trop tardivement. Intégrée dès le début, elle permet aux équipes d’avancer plus rapidement en réduisant l’incertitude et en évitant des corrections coûteuses.
Il est essentiel de considérer la gouvernance comme une fonctionnalité intégrée de la plateforme, plutôt que comme une étape de contrôle finale. Cela nécessite une collaboration étroite entre les dirigeants, les équipes techniques et les experts juridiques et en matière de confidentialité. L’IA elle-même peut également soutenir les efforts de gouvernance en automatisant l’application des politiques, l’analyse des contrats et les contrôles de conformité.
Prouver la valeur pour dépasser les pilotes
Le secteur des sciences de la vie est riche en exemples de projets pilotes d’IA prometteurs qui n’ont jamais atteint la phase de production. Pour briser ce cycle, les organisations doivent se concentrer sur des cas d’utilisation avec des résultats commerciaux clairement définis et mesurables. Les premiers succès sont souvent obtenus grâce à des applications opérationnelles qui réduisent les délais, les coûts ou les risques.
Des exemples concrets incluent l’automatisation de la rédaction et de la documentation des protocoles d’essais cliniques, l’accélération de la prise en compte et du traitement des événements indésirables, et l’identification précoce des problèmes de qualité ou de sécurité des données. Ces cas d’utilisation offrent une valeur tangible et renforcent la confiance dans l’IA au sein de l’organisation.
Pour traduire ces gains en capacités à l’échelle de l’entreprise, il est nécessaire de standardiser le processus de passage de l’IA du développement à la production, en définissant des cadres, des exigences de validation et d’audit, des modèles de support et des critères de promotion.
L’avenir : une IA personnalisée et multi-objectifs
Dans les trois à cinq prochaines années, l’IA dans les sciences de la vie deviendra plus personnalisée et plus sophistiquée. Des agents personnalisés adapteront les informations et les flux de travail aux rôles individuels, améliorant ainsi la productivité des équipes. Parallèlement, les modèles d’IA seront de plus en plus optimisés pour plusieurs objectifs simultanément, en équilibrant efficacité, sécurité, fabricabilité et durée de conservation.
Il n’est pas irréaliste d’envisager un avenir où le premier médicament commercialisé sera explicitement présenté comme étant généré par l’IA. Pour les organisations des sciences de la vie, la voie à suivre est claire : maîtriser les fondamentaux, intégrer la gouvernance dès le début, prouver la valeur grâce à l’impact opérationnel et concevoir une approche à grande échelle.