Le secteur des sciences de la vie se trouve dans une position propice pour contribuer à l’humanité, peut-être plus que jamais, grâce à l’essor de l’intelligence artificielle générative (GenAI). Les longs délais de développement des médicaments et les obstacles réglementaires complexes sont parmi les défis les plus persistants dans ce domaine, et cette nouvelle technologie peut substantiellement soutenir et accélérer ces processus pour les entreprises de biotechnologie et pharmaceutiques.
En 2024, plusieurs programmes pilotes sont passés des phases expérimentales à la production, avec des clients de Google Cloud réduisant les délais de découverte de médicaments, fluidifiant les processus d’essai clinique, et établissant les bases pour offrir des soins plus personnalisés aux patients. En effet, une étude récente a révélé que 62 % des dirigeants du secteur de la santé et des sciences de la vie ont déjà mis en production des cas d’utilisation de GenAI, et 74 % d’entre eux constatent un retour sur investissement sur au moins un de ces cas.
En 2025, nous anticipons que l’industrie des sciences de la vie évoluera dans son utilisation de GenAI de manière plus ciblée. À mesure que ces applications continueront à offrir un retour sur investissement, l’adoption de GenAI dans l’ensemble du secteur est prête à augmenter, libérant ainsi un nouveau potentiel à l’intersection des sciences et de la technologie.
Nous observons quatre tendances qui conduisent cette adoption : l’IA multimodale, les agents d’IA, la recherche intuitive et les expériences clients alimentées par l’IA. Dans l’article qui suit, j’explorerai chacune de ces tendances et leur importance pour les entreprises de biotechnologie et pharmaceutiques en 2025.
1. IA multimodale : Débloquer des connaissances plus approfondies et des innovations nouvelles
Le succès des modèles d’IA – notamment dans le secteur des sciences de la vie – repose fortement sur la richesse et la diversité des données sous-jacentes. Ces modèles doivent être capables de traiter d’énormes ensembles de données complexes, incluant un mélange d’images, de textes, de graphiques, d’informations génomiques et de dossiers médicaux. Pour réaliser ces promesses, les modèles d’IA doivent être multimodaux, ce qui signifie qu’ils peuvent intégrer et analyser des données issues de plusieurs formats. En fournissant une compréhension plus complète et nuancée des données scientifiques, l’IA multimodale peut non seulement accélérer la découverte de médicaments, mais également améliorer les diagnostics.
Par exemple, Bayer exploite l’IA pour révolutionner la découverte de médicaments en analysant d’immenses ensembles de données et en automatisant des tâches essentielles, ce qui accélère le chemin vers de nouveaux traitements. En utilisant l’intelligence artificielle générative, Bayer a mis en place des solutions permettant d’automatiser la rédaction de jusqu’à 80 % des dossiers réglementaires, d’optimiser les flux de travail réglementaires, et d’accélérer l’accès des patients aux traitements. Dans le domaine de l’oncologie, Bayer utilise des images synthétiques générées à partir de données histologiques pour surmonter les obstacles liés à des données d’entraînement limitées, en particulier pour les maladies rares. Ces images synthétiques ont montré un grand potentiel pour renforcer les capacités de diagnostic en oncologie et en radiologie, comblant ainsi d’importantes lacunes dans ces domaines.
En tant qu’industrie, nous souhaitons identifier le traitement adéquat pour chaque patient au moment opportun. Nous n’acceptons plus que la mise sur le marché de solutions de médecine personnalisée prenne souvent entre 10 et 20 ans. L’IA multimodale nous aidera à révéler des motifs et des prédictions qui étaient précédemment inaccessibles, favorisant ainsi des diagnostics plus rapides, un développement de médicaments plus efficace, et ouvrant la voie à une nouvelle ère de médecine personnalisée.
2. Agents d’IA : Automatisation des tâches et optimisation des flux de travail
En 2025, les agents d’IA joueront un rôle de plus en plus transformateur au sein du secteur des sciences de la vie. Ces outils d’IA avancés peuvent automatiser des tâches complexes, allant de l’analyse des données génomiques à la conception d’essais cliniques, en passant par la génération de rapports et le soutien aux activités commerciales. Nous verrons des agents d’IA largement déployés pour rationaliser les workflows, améliorer la prise de décision et augmenter la productivité des employés.
Les agents d’IA pourraient être employés pour optimiser les essais cliniques en analysant rapidement les données des patients, en identifiant les meilleurs lieux de recrutement, et en automatisant l’évaluation des résultats des essais. Ce niveau d’automatisation présente un potentiel pour réduire considérablement les délais et les coûts associés aux essais cliniques, accélérant finalement le processus de mise sur le marché de nouveaux médicaments. À mesure que ces agents s’attaquent à des tâches répétitives et gourmandes en données, les chercheurs et les cliniciens pourront davantage se concentrer sur des travaux stratégiques, poussant ainsi les limites de l’innovation dans les soins aux patients et la découverte de médicaments.
Par exemple, Exscientia utilise les capacités de GenAI de Google Cloud pour accélérer la découverte de médicaments à travers un cycle DMTL (Design-Make-Test-Learn). Ces agents d’IA analysent des ensembles de données pour identifier des cibles médicamenteuses et concevoir de nouvelles molécules en utilisant GenAI et des algorithmes d’apprentissage actif. Cette collaboration permet une découverte de médicaments plus rapide, améliore leur efficacité et leur sécurité, tout en favorisant l’innovation par l’exploration de nouveaux espaces chimiques et l’identification de cibles médicamenteuses précédemment inconnues.
3. Recherche intuitive : Transformer la recherche et faciliter de nouvelles découvertes
La recherche intuitive, propulsée par le traitement du langage naturel (NLP), est sur le point de transformer la manière dont les chercheurs et les professionnels de santé accèdent à l’information en 2025. Actuellement, la réalisation de recherches sur les essais cliniques ou des revues de littérature implique souvent des recherches manuelles et chronophages. En comprenant les subtilités du langage humain et de la terminologie scientifique complexe, ces moteurs de recherche intuitifs peuvent fournir des résultats plus précis et pertinents, même à partir de requêtes incomplètes ou comportant des abréviations médicales et des termes spécialisés.
Des entreprises comme Ginkgo Bioworks exploitent la recherche d’entreprise alimentée par l’IA générative pour accéder à leur vaste base de code, qui comprend des données étiquetées et non étiquetées. Grâce à cette technologie, Ginkgo peut rapidement identifier les données pertinentes issues d’expériences passées et de recherches académiques. Cette approche améliore leur capacité à accéder rapidement à des informations critiques, ce qui est inestimable pour le lancement de nouveaux programmes et le progrès de la recherche.
Avec la recherche intuitive, les chercheurs pourront utiliser un langage naturel pour localiser des études pertinentes, identifier des composés similaires, et se tenir au courant des dernières avancées dans leurs domaines. Cette capacité améliorée n’accélérera pas seulement les flux de travail de recherche, mais facilitera également de nouvelles découvertes en rendant l’information cruciale plus rapidement et efficacement accessible. En fin de compte, cette technologie permettra aux professionnels des sciences de la vie d’exploiter d’énormes référentiels de connaissances, soutenant ainsi une innovation plus rapide et une prise de décision plus éclairée dans l’ensemble du secteur.
4. Expérience client : Améliorer l’engagement des patients
Aujourd’hui, un nombre croissant de patients prennent un rôle actif dans la gestion de leurs décisions de santé. Les consommateurs s’attendent à ce que les entreprises des sciences de la vie leur fournissent des outils et des ressources accessibles pour les aider à faire des choix éclairés. Des chatbots et assistants virtuels alimentés par l’IA générative peuvent interagir directement avec les patients, apportant des informations éducatives sur les conditions, les options de traitement, et les services de soutien disponibles.
De plus, l’IA générative peut aider les entreprises des sciences de la vie à personnaliser leur communication en fonction des besoins et préférences spécifiques des patients, créant ainsi une expérience plus engageante. En répondant aux préoccupations individuelles et en offrant des conseils appropriés, les expériences clients guidées par l’IA peuvent renforcer la confiance et la satisfaction, permettant aux entreprises de satisfaire des attentes des patients en constante évolution.
En perspective : Renforcer les protections et établir la confiance
Au cours des trois à cinq prochaines années, nous sommes susceptibles de voir des applications d’IA de plus en plus sophistiquées dans les sciences de la vie, qui ont le potentiel d’accélérer le développement de médicaments, d’offrir des traitements plus personnalisés, et, en fin de compte, d’améliorer les résultats pour les patients.
Je crois que la technologie nécessaire pour faire fonctionner un processus de découverte de médicaments entièrement piloté par l’IA pourrait déjà exister aujourd’hui. Toutefois, réaliser son plein potentiel nécessitera que l’industrie garde un fort accent sur les considérations éthiques, la protection des données et la collaboration intersectorielle.
Pour garantir que les avancées de l’IA profitent à toutes les parties prenantes, il est essentiel de construire la confiance au sein de l’industrie en misant sur l’éducation, la transparence et des partenariats étroits avec les organes réglementaires. En unissant nos efforts, nous pouvons faire en sorte que les médicaments personnalisés et la santé proactive deviennent le nouveau standard.
Notre Opinion Tech
Il est fascinant de constater à quel point l’intégration de l’IA générative dans le secteur des sciences de la vie pourrait transformer non seulement le développement de médicaments, mais aussi la manière dont nous envisageons les soins aux patients. En déployant des outils d’IA fraîchement conçus pour automatiser des tâches et améliorer l’engagement des patients, nous nous rapprochons d’un avenir où des traitements plus personnalisés et efficaces seront à notre portée. Cependant, il est crucial de maintenir un dialogue ouvert sur les implications éthiques de ces technologies pour garantir qu’elles servent effectivement le bien commun. En tant qu’observateurs attentifs de cette évolution, nous devons nous préparer à embrasser ces innovations tout en anticipant les défis qu’elles pourraient engendrer.
Bon à savoir : L’IA générative est en pleine expansion dans divers secteurs, y compris la santé, où elle promet de révolutionner la médecine personnalisée et de garantir des traitements plus rapides et efficaces. La mise en application de ces technologies requiert cependant une vigilance en matière de sécurité des données et d’éthique.
- Source image(s) : pharmaphorum.com
- Source : http://pharmaphorum.com/digital/how-genai-will-transform-life-sciences-2025
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