IA générative en R&D pharmaceutique : quand l’innovation doit rester maîtrisée

En quelques années, l’IA générative est devenue un allié tangible dans la R&D pharmaceutique. Formulation, croisement de données, passage d’in silico à in vitro… Les domaines d’application sont nombreux.

Dans ce contexte de transformation accélérée, l’industrie doit profiter des avantages de l’IA sans perdre de vue la sûreté, l’efficacité et la légalité. Dans cette logique, agap2 Life Sciences présent aux côtés du secteur depuis 15 ans, se positionne comme un partenaire de référence.

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L’IA générative : un accélérateur pour la R&D pharmaceutique

D’après la société ENPICOM, spécialiste de la data science et du développement logiciel en biotechnologie, 16% des projets actuels sur les formulations de médicaments intègrent l’Intelligence Artificielle (IA). Un chiffre qui devrait doubler à horizon 2030, à mesure que le marché de l’IA dans la pharmacie progresse vers les 13 milliards d’euros de chiffre d’affaires annuel, contre 3,6 milliards d’euros aujourd’hui.  

Un engouement qui s’explique par la promesse de l’IA dans ce domaine si spécifique de la R&D pharmaceutique :  la réduction de moitié de certaines phases de développement et d’essai sur les nouvelles molécules. Une véritable révolution, à l’heure où il faut compter, avec les méthodes traditionnelles, entre 10 et 15 ans pour passer d’un concept de recherche à un médicament inédit mis sur le marché.  

Comment une telle accélération est-elle possible ?  

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Grâce à la puissance de calcul et de traitement des données de l’IA, celle-ci peut :

• synthétiser la littérature scientifique autour de molécules prometteuses,
• optimiser certaines formulations,
• mais aussi croiser des datas et se servir de modèles prédictifs pour seconder les essais en laboratoire.

Le deep learning, qui permet d’entraîner les « machines » à des données spécifiques, est déjà employé à profit : certains laboratoires valorise une réduction de 40% de leurs essais cliniques, au profit de tests de solubilité de stabilité et d’efficacité réalisés « in silico ».  

Cette réduction potentielle du temps et du coût d’un nouveau médicament a entraîné, naturellement, un engouement massif de la part des acteurs du marché pharmaceutique. L’embauche de développeurs IA et le développement des partenariats du côté des start-ups spécialisés augmentent, qu’il s’agisse de Sanofi avec Exscientia, d’AstraZeneca avec BenevolentAI ou encore d’Eli Lilly avec Superluminal.  

Dans ce paysage, agap2, partenaire d’entreprises majeures du secteur (telles que Aguettant, Boehringer Ingelheim, Servier…), s’engage auprès des sociétés pour conseiller, accompagner et encourager le développement de l’IA dans leurs services R&D… Et aussi d’encadrer ses usages.

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R&D boostée à l’IA : les points de vigilance  

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Face à l’accélération de la digitalisation de la R&D dans un secteur hautement réglementé comme l’industrie pharmaceutique, les agences telles que la FDA et l’EMA ont instauré des garde-fous spécifiques. Leurs lignes directrices encadrent l’usage de l’intelligence artificielle en soulignant que son caractère innovant ne saurait justifier un assouplissement des standards : l’IA doit répondre aux mêmes exigences de rigueur, de traçabilité et de démonstration de performance que les méthodes traditionnelles.  

Malgré ses avantages, sur le papier, l’intelligence artificielle nécessite également une bonne maîtrise des risques : en particulier lorsqu’une entreprise utilise de gros volumes de données, l’audit régulier des algorithmes et la vérification systématique des biais potentiels d’un échantillon présenté à l’IA apparaissent comme des conditions sine qua non pour exploiter le plein potentiel du deep learning et minimiser les problèmes structurels.  

Cela s’accompagne de la mise en place d’un cadre méthodologique solide : ce qui s’applique déjà en matière de R&D traditionnelle doit être déployé lorsque l’on fait entrer l’IA dans le processus. Que ce soit dans le respect des bonnes pratiques (standardisées GxP), l’explicabilité de la prise de décision, la documentation du processus de recherche, l’intelligence artificielle doit être implantée de manière structurée et conforme.  

Ces différents prérequis rendent plus que nécessaires la coordination entre les équipes R&D, les responsables qualité et réglementation et les services IT, devenus aujourd’hui des partenaires indispensables à l’adoption de l’IA dans le secteur.

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agap2 Life Sciences : un accompagnement spécialisé dans le déploiement de l’IA

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Dans la continuité de ces enjeux, agap2 Life Sciences accompagne les acteurs du secteur dans l’intégration progressive et maîtrisée des technologies d’IA, y compris générative, au sein de leurs projets de R&D. Grâce à ses expertises historiques, en data management, qualité, conformité, ingénierie, affaires réglementaires ou encore essais, l’entreprise intervient sur l’ensemble du cycle de développement du produit de santé, depuis les phases exploratoires jusqu’aux étapes d’industrialisation.

La société de conseils intervient aussi bien sur des projets ciblés que sur des initiatives stratégiques : agap2 Life Science a forgé son savoir-faire autour d’expertises en innovation & industrialisation, en qualité & conformité, en management de projet, et en essai, validation & mise en service.  

Cela se traduit concrètement par des solutions adaptées aux entreprises du secteur qui souhaiteraient renforcer la présence de l’IA dans leur R&D. agap2 Life Sciences accompagne d’abord à la compréhension des enjeux, aussi bien en matière opérationnelle que dans des KPI comme le time-to-market, dont l’intelligence artificielle peut être un accélérateur. Dans le même ordre d’idée, l’entreprise structure la méthodologie inhérente à la recherche, tout en sensibilisant aux risques et en apportant des outils pour les gérer et les limiter.

De manière globale, l’apport de agap2 Life Sciences se mesure dans l’alignement entre les exigences métiers de la R&D, les contraintes réglementaires et les enjeux techniques inhérents au déploiement de l’intelligence artificielle. Cela s’accompagne d’un ensemble de bonnes pratiques (type MLOps) qui peuvent être mises en place pour tester et intégrer l’IA à des processus où l’innovation est centrale.

Ainsi, l’IA devient un levier au service des enjeux de la filière, pour peu qu’elle soit implantée dans un cadre structuré et conforme. Dans cette transition, s’appuyer sur un partenaire de référence comme agap2 Life Sciences n’est plus un pari, mais une condition essentielle pour déployer ces technologies en toute sécurité.  

Vous avez un projet en Life Sciences à déployer, une production à fiabiliser ou une mission critique à sécuriser ? Contactez-nous !

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