Pourquoi les géants de l'IA, de Huawei à OpenAI, se ruent sur la découverte de médicaments
Les plus grandes entreprises technologiques mondiales s’intéressent de plus en plus à la médecine. Huawei, OpenAI, ByteDance et d’autres ont tous été associés à des travaux pharmaceutiques, selon un rapport du média technologique chinois TMTPost, alors que les entreprises d’IA cherchent des secteurs où leurs modèles peuvent résoudre des problèmes importants. La découverte de médicaments est devenue l’un de ces paris les plus courus.
L’attrait est simple. Mettre un nouveau médicament sur le marché prend traditionnellement de nombreuses années et coûte une fortune, et la plupart des candidats échouent. L’IA promet d’analyser de vastes ensembles de données chimiques et biologiques, de proposer des molécules, de prédire la toxicité et de hiérarchiser les expériences, comprimant des années de travail en laboratoire en quelques mois. Pour les entreprises technologiques qui disposent de puissance de calcul et de talents, la pharmacie ressemble à une industrie vaste et inefficace, mûre pour le logiciel.
L’intérêt est réciproque. Les laboratoires pharmaceutiques ont leurs propres raisons de s’associer : les portefeuilles sont coûteux, les brevets expirent et les actionnaires veulent des résultats plus rapides. Une vague d’accords a associé des modèles d’IA à des laboratoires humides, les entreprises technologiques fournissant les algorithmes et les sociétés pharmaceutiques la biologie et les essais cliniques.
Mais l’écart entre une molécule prometteuse et un médicament approuvé reste large. L’IA peut suggérer des candidats plus rapidement, mais elle ne peut pas contourner la biologie qui détermine si un médicament fonctionne réellement chez l’humain. Les échecs en phase tardive, les problèmes de sécurité et la surveillance réglementaire dominent toujours les probabilités. Plusieurs programmes d’IA pharmaceutique très médiatisés se sont enlisés précisément à ce stade, ce qui explique pourquoi les investisseurs sont devenus plus prudents face aux affirmations les plus extravagantes du secteur.
Pour les entreprises technologiques chinoises, l’incursion dans la pharmacie est aussi une couverture stratégique. La croissance de l’internet grand public a ralenti et le développement de modèles d’IA coûte cher. La santé offre des revenus récurrents, un soutien gouvernemental et un immense marché intérieur. L’infrastructure informatique de Huawei, les capacités de données de ByteDance et la recherche de modèles d’OpenAI visent toutes la même cible, même si leurs positions de départ diffèrent.
Les gagnants à court terme ne seront peut-être pas les entreprises aux modèles les plus clinquants. Elles seront plus probablement celles qui intègrent l’IA dans les flux de travail réels des laboratoires, génèrent des données propriétaires de haute qualité et s’associent étroitement avec les hôpitaux et les institutions de recherche. C’est un travail plus lent et moins glamour que d’annoncer un nouveau modèle, mais c’est là que la valeur a des chances d’être prouvée.
Ce qui reste flou, c’est la part de l’enthousiasme actuel qui reflète un véritable progrès scientifique et la part qui relève du schéma familier des capitaux technologiques à la poursuite d’une nouvelle frontière. L’industrie a déjà vu des promesses d’IA en médecine, et le calendrier des vrais médicaments se mesure en années, pas en trimestres. Les prochaines années de résultats cliniques seront le test honnête.
Pour les lecteurs du monde entier, l’histoire concerne moins une entreprise en particulier qu’une convergence plus large : les outils de l’industrie du logiciel sont pointés vers le corps humain. Qu’elle produise des médicaments moins chers et plus rapides ou simplement plus de battage dépend de preuves qui ne sont pas encore arrivées.