(McKinsey)
Les sciences de la vie reposent sur les données. Séquences génomiques, résultats d’essais, dossiers patients, documents réglementaires : c’est un flux incessant. Chaque étape génère d’importants volumes d’informations, mais une grande partie demeure dans des systèmes déconnectés.
Souvent, les scientifiques consacrent de longues heures à ajuster des fichiers ou à reformater des tableaux au lieu de se concentrer sur le sens des données. Les outils qu’ils utilisent fonctionnent efficacement pour la collecte d’informations, mais ils peinent à gérer des ensembles de données complexes ou à faire des choix en temps réel. C’est à ce moment-là que la dynamique est perturbée. Les projets ralentissent, des pistes sont perdues, et des recherches qui devraient avancer stagnent.
C’est ce qu’essaie de corriger l’IA agentique. Un rapport de McKinsey et QuantumBlack, prévu pour 2025, décrit ces systèmes comme des collaborateurs, pas seulement comme des outils. Ils naviguent entre différentes plateformes, comprennent la logique des tâches et maintiennent le flux de travail sans attendre chaque commande. Ils peuvent identifier des schémas anormaux dans les données des essais, extraire des résultats clés de la littérature ou même rédiger des soumissions réglementaires pour qu’une équipe puisse les examiner.
La différence réside dans leur capacité à anticiper les étapes suivantes. Plutôt que de s’arrêter pour recevoir des directives, ils continuent à faire avancer le travail. Pour les organisations de sciences de la vie, cela signifie des boucles de rétroaction plus étroites et moins d’interruptions. Concrètement, cela permet aux groupes de recherche et aux équipes de développement de passer de la simple gestion de l’information à l’accélération de la découverte.
McKinsey estime que 75 à 85 % des flux de travail quotidiens en sciences de la vie pourraient être améliorés grâce à l’utilisation d’agents IA. Cela pourrait libérer de 25 à 40 % de capacité dans des domaines tels que la découverte de médicaments, la planification d’essais et la conformité. Et il ne s’agit pas uniquement de récupérer du temps.
Le même rapport projette que l’IA agentique pourrait accroître les revenus de 5 à 13 % et augmenter l’EBITDA de 3,4 à 5,4 points en quelques années. Un développement plus rapide, une meilleure exécution des essais et une utilisation plus optimale des talents sont les moteurs de ces chiffres. L’idée est simple : il ne s’agit pas seulement d’efficacité, mais de créer une véritable croissance.
Un constat similaire s’applique à la technologie médicale. McKinsey a constaté que 70 à 80 % des flux de travail dans le secteur de la medtech pouvaient être améliorés grâce à des agents. Conception, tests, documentation : une grande partie pourrait être rationalisée. Les équipes pourraient récupérer de 25 à 35 % de leur temps, avec des perspectives réjouissantes : 3 à 7 % de revenus supplémentaires et un EBITDA rehaussé de 2,2 à 4,7 %. Pour les fabricants de dispositifs médicaux, l’enjeu n’est pas seulement la rapidité. C’est aussi la possibilité de concevoir des produits plus sûrs et de les amener plus rapidement aux patients.
Les agents libèrent également des capacités dans des domaines de haute compétence. L’automatisation de tâches complexes comme le prototypage virtuel pourrait permettre de récupérer 15 à 20 % du budget de recherche et développement. Cet espace ne sera pas perdu. Il offrira aux scientifiques et aux ingénieurs davantage de marge pour tester des idées, affiner des expériences et faire avancer la découverte, plutôt que de s’engluer dans des boucles de conception.
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Le rapport de McKinsey précise comment cela fonctionne au quotidien. Dans le développement de médicaments, les agents peuvent traiter des données génomiques, générer des premières analyses et proposer des conceptions d’essais qui prendraient des semaines si elles étaient gérées manuellement. Dans les opérations cliniques, ils contribuent à nettoyer et valider les données, réduisant les cycles de préparation des essais qui duraillaient des mois. Les équipes réglementaires en profitent également. Les soumissions peuvent être générées automatiquement, permettant aux spécialistes de se concentrer sur l’interprétation, l’analyse et la supervision.
Cette logique s’applique également à la medtech. Les agents aident au prototypage, vérifient les conceptions et signalent les risques avant qu’un dispositif n’atteigne le laboratoire. Il ne s’agit pas simplement de réduire les étapes. Il s’agit de créer des flux de travail adaptatifs qui permettent aux données scientifiques de circuler librement, plutôt que de s’accumuler dans des silos. McKinsey présente cela comme une transformation plus vaste : transformer l’information brute en un progrès continu.
Un changement de main-d’œuvre est également en cours. McKinsey estime que jusqu’à 95 % des rôles en sciences de la vie auront bientôt un agent accompagnant. Les emplois ne disparaissent pas, mais l’équilibre du travail change. Les agents prennent en charge les éléments routiniers. Les scientifiques et cliniciens se concentrent sur le contexte, la résolution de problèmes et le jugement.
De nouveaux rôles émergent déjà. Des orchestrateurs d’agents, qui guident les flux de travail. Des gestionnaires de qualité IA, qui veillent à la qualité des résultats. Ces positions soulignent que pour de nombreuses organisations, la partie la plus difficile ne sera pas technique, mais culturelle. Apprendre à considérer l’IA comme un collaborateur, et non comme un simple outil, nécessite du temps.
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Les opérations en sciences de la vie ressentent également ce changement. Dans la fabrication, les agents peuvent lire les données des capteurs des bioréacteurs et ajuster les conditions en temps réel, permettant aux ingénieurs de mieux contrôler le rendement et la qualité. En matière de conformité, des agents de documentation testés dans des projets pilotes ont réduit les cycles de reporting de plusieurs semaines à quelques heures, avec des gains de productivité atteignant 80 %. C’est un bond considérable, qui permet aux équipes techniques de maintenir la recherche et le développement sur la bonne voie plutôt que de s’enliser dans la paperasse.
Ces exemples laissent supposer un avenir proche où les données ne seront plus un goulot d’étranglement dans les sciences de la vie. Au contraire, elles circulent entre les équipes, guidées par des agents qui les maintiennent utilisables et connectées. Les scientifiques, ingénieurs et cliniciens consacrent leur temps à la découverte et à la prise de décision, tandis que les agents s’occupent du reste. Le résultat est un environnement de recherche qui s’adapte en temps réel, permettant de passer plus rapidement des idées aux traitements et dispositifs concrets.
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Notre Opinion Tech
À l’aube de cette révolution provoquée par l’IA dans le domaine des sciences de la vie, il est essentiel de s’interroger sur l’équilibre entre l’automatisation et l’élément humain. L’IA agentique, loin d’être une fin en soi, doit être perçue comme un partenaire stratégique qui enrichit le travail des chercheurs et professionnels de la santé. L’enjeu réside davantage dans la façon dont nous intégrerons ces technologies dans nos pratiques que dans les gains d’efficacité immédiats qu’elles peuvent apporter. En cultivant une culture de collaboration avec l’IA, les institutions peuvent non seulement accélérer leurs découvertes, mais aussi garantir que l’éthique et la responsabilité demeurent au cœur de leurs missions.
Bon à savoir : L’intégration de l’IA dans les sciences de la vie ne se limite pas à la recherche et au développement. Elle a aussi des implications importantes en matière de conformité réglementaire, d’éthique et de transparence, des éléments cruciaux à considérer pour les professionnels du secteur souhaitant tirer pleinement parti de ces technologies.