L’intelligence artificielle (IA) n’est plus une notion futuriste dans le domaine des sciences de la vie ; c’est une force actuelle qui redéfinit la manière dont les entreprises pharmaceutiques innovent, commercialisent et interagissent avec les patients. Des modèles de détection précoce qui anticipent les maladies aux plateformes de prévision qui prédisent les résultats de lancement de médicaments, l’IA transforme le secteur, passant d’analyses statiques à des systèmes dynamiques d’intelligence continue.
Jonathan Jenkins, responsable des solutions numériques et IA chez Trinity Life Sciences, assiste à cette transformation. Il décrit une industrie qui a franchi les étapes de la hype autour de l’IA générative pour adopter celle-ci de manière pratique, même si les progrès demeurent inégaux. « Lorsque ChatGPT a été lancé en 2022, il y a eu une énergie immédiate dans l’industrie des sciences de la vie pour comprendre l’IA générative et son impact », explique Jenkins. « Les réactions initiales étaient partagées, certains enthousiastes percevant son potentiel transformateur, tandis que d’autres restaient sceptiques, assimilant la pertinence de l’IA générative à celle du Métavers. »
Aujourd’hui, le scepticisme a cédé la place à l’expérimentation et à l’accélération. Selon les conseillers TGaS de Trinity, la part des entreprises utilisant l’IA générative au niveau de l’entreprise est passée de 10 % en 2023 à 44 % en 2025. Jenkins soutient que cet élan reflète une reconnaissance que l’IA est désormais une priorité stratégique, et non une mode passagère.
De l’intelligence ponctuelle à l’intelligence continue
Le premier facteur de l’adoption réside dans l’évolution des attentes des clients. Les entreprises pharmaceutiques ne se contentent plus de résultats statiques fournis par des experts individuels. Elles recherchent désormais des systèmes intelligents qui intègrent l’expertise, automatisent la prise de décision et fournissent des prévisions dynamiques.
« Plutôt qu’une prévision de marché pilotée par un expert, les clients veulent désormais des systèmes de prévision qui allient IA prédictive, solide gouvernance des méthodes et hypothèses, capacité à générer des résumés clairs de ce qui motive la prévision, et outils pour modéliser l’impact de différents scénarios », explique Jenkins. « Atteindre ce niveau de sophistication n’est pas possible sans un investissement significatif dans l’IA. »
Cette demande redéfinit les stratégies de commercialisation à travers l’industrie. Dans le cas de Trinity, l’IA est intégrée dans des plateformes comme CloudCast, son système de prévision, afin de rendre les prévisions de revenus plus précises, transparentes et adaptables aux conditions de marché changeantes.
Impact sur la chaîne de valeur
Les applications de l’IA vont bien au-delà de la prévision. « Chaque partie de la chaîne de valeur est impactée par l’IA », souligne Jenkins. Dans le secteur de la commercialisation, deux domaines se distinguent : l’amélioration des insights sur les patients et la facilitation d’un engagement client précis.
Par exemple, Trinity a récemment présenté les résultats d’une étude soutenue par Sanofi, montrant qu’un modèle d’IA et d’apprentissage automatique pouvait détecter le diabète de type 1 un an avant un diagnostic clinique, tout en conservant une plus grande précision que les méthodes de dépistage traditionnelles. De telles avancées illustrent comment l’IA peut accélérer la découverte et améliorer les résultats à grande échelle.
Du côté de l’engagement, les entreprises déploient l’IA pour adapter la communication au niveau individuel, orchestrant des interactions numériques et en personne sur plusieurs canaux. Ces modèles exploitent d’immenses ensembles de données pour optimiser le timing, la séquence et le message, offrant une personnalisation à une profondeur auparavant impossible.
Allier expertise humaine et intelligence des machines
Cependant, Jenkins souligne que l’IA ne remplace pas l’expertise. Au contraire, elle l’amplifie. « Notre objectif est de combiner l’expertise de domaine approfondie de notre équipe avec l’IA, afin que ce savoir soit directement intégré dans la prise de décision et les opérations quotidiennes », affirme-t-il.
Un exemple est le travail mené par Trinity pour codifier des décennies d’expertise thérapeutique dans un « agent analogue » qui aide les clients à identifier des comparateurs de médicaments appropriés pour la prévision et la planification stratégique. Un autre exemple est son Centre d’Excellence des Services aux Patients, qui fusionne l’IA avec des méthodologies centrées sur le patient pour fournir des insights fiables et bien gouvernés sur le parcours du patient.
« Les organisations qui excellent à combiner l’expertise de leurs équipes avec le pouvoir de l’IA », soutient Jenkins, « façonneront la décennie à venir. »
Une nécessité compétitive
La course à l’intégration de l’IA ne concerne pas seulement l’innovation, mais aussi la survie. Jenkins observe une fracture imminente entre les entreprises qui exploitent l’IA de manière holistique et celles qui prennent du retard. « Il est difficile de prédire où l’adoption de l’IA en sera dans cinq ans, mais j’anticipe une division entre les organisations qui construisent des équipes fortes, des systèmes commerciaux et technologiques, faisant de l’IA un véritable facteur de différenciation, et celles qui ne le font pas », déclare-t-il.
Déjà, les dirigeants pharmaceutiques priorisent l’IA non seulement pour améliorer l’efficacité, mais aussi pour obtenir un avantage concurrentiel dans l’engagement des patients, la gestion des complexités réglementaires et la prévision des réactions du marché. Comme le note Jenkins, bâtir des équipes autonomisées capables d’appliquer l’IA avec confiance devient une compétence de leadership cruciale.
Vers 2030
Le rythme d’adoption suggère que l’IA sera profondément enracinée dans les sciences de la vie d’ici la fin de la décennie. Jenkins envisage un futur où des systèmes alimentés par l’IA anticiperont les réactions réglementaires et des payeurs, unifieront des ensembles de données disparates en une intelligence partagée, et coderont des décennies d’expertise thérapeutique dans des outils qui apprendront et s’amélioreront continuellement.
La vision à long terme de Trinity est de jouer un rôle de leader dans la définition de ces solutions. « Notre ambition est de développer des solutions qui appliquent des données distinctives, de l’expertise et de l’IA pour relever les défis les plus importants de la commercialisation dans les sciences de la vie », explique Jenkins. « Nous avons tous beaucoup à apprendre pour nous préparer à l’adoption de l’IA en 2030, mais c’est une période incroyablement passionnante d’être dans ce domaine. »
Le secteur des sciences de la vie se trouve à un tournant. Ce qui a commencé comme une curiosité autour de l’IA générative s’est transformé en une transformation stratégique qui redéfinit la recherche, la commercialisation et l’engagement des patients. Pour des entreprises comme Trinity Life Sciences, le défi — et l’opportunité — réside dans la codification de l’expertise, l’intégration de l’IA dans les processus fondamentaux, et l’équipement des équipes pour travailler avec confiance avec ces outils.
Le message de Jenkins est clair : les gagnants de la prochaine décennie seront ceux qui allieront le meilleur de l’expertise humaine avec la puissance de l’intelligence artificielle.
Notre Opinion Tech
Il est pertinent de considérer que l’intégration de l’intelligence artificielle dans les sciences de la vie ne se limite pas à des applications technologiques. Elle soulève des enjeux éthiques et réglementaires qui nécessitent une attention particulière. En tant que professionnels, nous devons nous interroger sur le rôle que nous souhaitons conférer à la machine dans des décisions humaines cruciales, tout en veillant à ce que l’expertise des équipes soit valorisée et non diluée par cette technologie. C’est une période d’opportunités, mais aussi de réflexions indispensables sur le futur que nous construisons.
Bon à savoir
La montée de l’IA dans le secteur pharmaceutique pourrait ouvrir la voie à une collaboration plus étroite entre les entreprises et les organismes de réglementation, favorisant ainsi un environnement plus transparent et efficace pour le développement de nouveaux traitements.
L’IA dans les sciences de la vie est fascinante ! Cela va vraiment transformer comment nous développons des traitements et engageons avec les patients. Hâte de voir l’avenir !