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L'IA et la découverte de médicaments : un succès mitigé
Dans le secteur pharmaceutique, l'intelligence artificielle (IA) n'a pas encore révolutionné la découverte de médicaments, malgré des milliards d'investissements. Diogo Rau, Chief Information and Digital Officer chez Eli Lilly, a souligné que l'IA n'a pas significativement amélioré le succès des essais cliniques. Cette déclaration intervient alors qu'Eli Lilly investit massivement dans des partenariats avec Nvidia et développe un supercalculateur parmi les plus puissants de l'industrie. Des entreprises telles que Roche, GSK, AstraZeneca et Merck ont également signé des contrats de plusieurs milliards avec des spécialistes de l'IA ces derniers mois.
Cependant, l'analyste Trung Huynh de RBC reste sceptique quant à l'amélioration des taux de succès des essais cliniques grâce à l'IA. Recursion Pharmaceuticals, un pionnier dans le domaine, n'a pas encore commercialisé de médicament développé par IA après 13 ans d'activité, et a même dû réduire son personnel de 20 % l'année dernière. L'entreprise avait pour ambition de surmonter le taux d'échec notoire de 90 % dans le développement de médicaments.
Les véritables bénéfices de l'IA dans l'industrie pharmaceutique
Selon le Wall Street Journal, les véritables succès de l'IA dans l'industrie pharmaceutique se trouvent dans l'optimisation des tâches administratives et la fabrication. Par exemple, Eli Lilly a utilisé l'apprentissage automatique pour créer un jumeau numérique de son processus de fabrication du tirzepatide, un ingrédient actif de Mounjaro et Zepbound. Cela a permis de réduire le temps de production et d'augmenter la production.
Il existe quelques premiers succès dans la découverte de médicaments elle-même. Recursion a conçu un médicament expérimental contre le cancer en seulement 18 mois, contre une moyenne de quatre ans dans l'industrie. Cependant, les essais humains demeurent longs. Malgré ces défis, RBC estime que l'IA pourrait permettre à l'industrie pharmaceutique américaine d'économiser environ 90 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années. Ces économies proviennent principalement de l'amélioration des processus de fabrication et de la gestion administrative, plutôt que de percées majeures en recherche et développement.
L'IA a permis de créer des modèles numériques sophistiqués qui optimisent les chaînes de production, réduisant ainsi les coûts et le temps nécessaires pour amener les produits sur le marché. Ces avancées technologiques permettent aux entreprises pharmaceutiques de mieux gérer leurs ressources et d'augmenter leur efficacité opérationnelle. Toutefois, malgré ces progrès, le chemin vers une révolution complète de la découverte de médicaments par l'IA reste semé d'embûches, et les attentes initiales doivent être réévaluées à la lumière des résultats actuels.
