La relation entre l'intelligence artificielle et la recherche pharmaceutique est en train de changer.
La relation entre l'intelligence artificielle et la recherche pharmaceutique est en train de changer.
Pendant des années, les collaborations les plus visibles dans le développement de médicaments piloté par l'IA impliquaient des entreprises spécialisées, focalisées sur l'identification de cibles, la prédiction de structures protéiques, la génération de molécules, le criblage virtuel ou l'automatisation des laboratoires. Les groupes pharmaceutiques dépendaient aussi fortement des fournisseurs de cloud, des fabricants de puces et des plateformes de données pour l'infrastructure sous-jacente.
Aujourd'hui, une deuxième catégorie de fournisseurs pénètre ce secteur. OpenAI, Anthropic et Google ne sont plus perçus comme de simples fournisseurs de chatbots généralistes ou d'assistants bureautiques. Leurs modèles entrent dans les domaines de la recherche scientifique, du développement clinique, de la rédaction médicale, des affaires réglementaires, du codage, de l'analyse de données, des enquêtes de production et de la prise de décision d'entreprise.
Par conséquent, la question stratégique pour les laboratoires pharmaceutiques n'est plus simplement "quel chatbot mes employés devraient-ils utiliser ?"
La vraie question est :
Quelle combinaison de modèles, de systèmes de données, d'outils scientifiques, de mesures de sécurité et de processus de validation humaine peut constituer une couche d'intelligence fiable pour l'entreprise ?
Big Pharma Sharma a publié en mai 2026 une analyse qui a recensé 27 partenariats stratégiques confirmés impliquant 21 grandes sociétés pharmaceutiques et trois écosystèmes d'IA de pointe : OpenAI, Anthropic et Google Gemini.
L'ensemble de données rapporte la répartition suivante :
| Résultat | Chiffre rapporté |
|---|---|
| Partenariats confirmés recensés | 27 |
| Grandes sociétés pharmaceutiques impliquées | 21 |
| Partenariats impliquant Anthropic | Environ 52% |
| Partenariats impliquant OpenAI | Environ 41% |
| Partenariats impliquant Gemini | 2 |
| Entreprises collaborant à la fois avec OpenAI et Anthropic | Au moins 6 |
| Partenariats impliquant la recherche ou la découverte | Environ 82% |
Ces données constituent un instantané du marché, mais pas une statistique officielle de tous les projets IA pharmaceutiques. Les projets pilotes privés, les contrats cloud, les déploiements de modèles internes, les collaborations sur des modèles spécialisés et les expérimentations non divulguées peuvent ne pas être inclus dans l'ensemble de données.
Ces chiffres ne signifient pas non plus que l'industrie pharmaceutique est clairement divisée en camps OpenAI, Claude et Gemini.
Le modèle le plus important est celui de l'expérimentation multi-modèles. Les grandes entreprises testent différents systèmes pour différentes tâches, tout en construisant une pile technologique plus large autour de données propriétaires, d'outils de validation, de droits d'accès d'entreprise et de supervision humaine.
Pour un utilisateur individuel, les modèles de pointe peuvent être utilisés pour écrire, rechercher, résumer, brainstormer ou coder.
Le déploiement pharmaceutique a des exigences supplémentaires.
Le modèle peut devoir :
Cela crée au moins trois niveaux d'adoption.
À ce niveau, l'entreprise ouvre l'accès à un assistant IA à un grand nombre d'employés.
Les cas d'usage typiques incluent :
Moderna est un des premiers à avoir adopté ce modèle. L'entreprise collabore avec OpenAI depuis 2023, d'abord en construisant un assistant interne, mChat, puis en déployant ChatGPT Enterprise auprès de milliers d'employés transversaux.
Bristol Myers Squibb a suivi une approche large similaire en 2026, annonçant le déploiement de Claude dans les fonctions R&D, développement clinique, fabrication, commerciales et d'entreprise, couvrant plus de 30 000 employés et se connectant à des milliers de sources de données internes.
Ce niveau dépasse le simple assistant généraliste.
Le modèle est intégré dans des processus définis, par exemple :
À ce stade, le système d'IA n'est plus seulement un outil pour améliorer l'efficacité rédactionnelle, il devient une partie intégrante du processus lui-même.
Un déploiement efficace nécessite : des modèles approuvés, une recherche de sources fiable, des sorties structurées, un contrôle de version, des vérifications de qualité et une révision par des experts.
Ce niveau est celui des plateformes d'agents, capables de coordonner plusieurs outils et sources d'information.
Un agent peut effectuer les opérations suivantes :
La collaboration de longue date entre Merck et Google Cloud illustre cette direction. Ce partenariat plurimilliardaire vise à déployer une plateforme d'agents via Gemini Enterprise dans les domaines de la R&D, de la production, des opérations commerciales et des fonctions d'entreprise.
À ce niveau, l'enjeu concurrentiel n'est plus de savoir quelle marque s'affiche dans l'onglet du navigateur de l'employé, mais quelle plateforme parvient à orchestrer les nouveaux flux de travail scientifiques et opérationnels de l'entreprise.
Anthropic détient la plus grande part des partenariats
recensés dans l'ensemble de données Big Pharma Sharma.
Ce positionnement précoce s'aligne avec la stratégie d'Anthropic pour les entreprises et les sciences de la vie.
Les équipes pharmaceutiques ont généralement besoin d'un modèle capable de traiter :
Ces besoins correspondent étroitement au positionnement d'Anthropic pour Claude.
Anthropic a lancé en 2025 la version Sciences de la Vie de Claude, ajoutant des intégrations et des connecteurs pour les plateformes scientifiques et les sources d'information.
Les services annoncés dans cet écosystème incluent :
L'objectif est de rapprocher Claude des outils existants des scientifiques, plutôt que d'exiger de commencer chaque tâche par une copie manuelle de texte.
Anthropic a étendu cette approche en 2026 avec le lancement de Claude Version Sciences. Il s'agit d'une plateforme de travail scientifique intégrant des outils de recherche, des ressources informatiques et des livrables audités.
Bristol Myers Squibb a annoncé en mai 2026 un accord stratégique avec Anthropic.
L'entreprise a déclaré que Claude Enterprise serait déployé dans ses opérations mondiales, notamment :
Bristol Myers Squibb décrit Claude comme une plateforme d'intelligence partagée, et non comme une application à usage unique. L'objectif est de connecter les employés et les agents aux données internes, tout en créant une couche d'interaction commune à travers différents flux de travail.
Ce type d'accords aide à expliquer le nombre de partenaires d'Anthropic. Le produit n'est pas seulement vendu comme une API de modèle, mais comme un environnement d'entreprise sécurisé, un outil de codage, un framework d'agents et une interface de connaissances.
NovoScribe de Novo Nordisk est l'un des exemples les plus clairs de l'utilisation de Claude dans les flux de travail de documents réglementés.
Le système combine :
Anthropic rapporte que des documents d'études cliniques qui prenaient auparavant plus de dix semaines peuvent désormais être générés en environ dix minutes via cette plateforme.
Ce chiffre est le résultat d'un cas d'usage rapporté par l'entreprise, et non une garantie pour chaque document clinique. Néanmoins, ce flux de travail montre pourquoi les grands modèles de langage sont attrayants dans la rédaction réglementaire.
Les rapports cliniques et les documents associés sont généralement :
Les modèles peuvent aider à l'extraction d'informations, la génération de brouillons, le formatage et les vérifications de cohérence. Le jugement scientifique, la responsabilité réglementaire, l'approbation et la responsabilité finale restent du ressort des professionnels qualifiés.
C'est une distinction importante. Le succès précoce de Claude
dans le secteur pharmaceutique ne prouve pas nécessairement sa supériorité pour inventer de nouveaux médicaments. Il montre qu'Anthropic
Des processus métier permettant de mesurer rapidement la valeur ont été identifiés : le codage, la génération de documentation, la recherche de connaissances et l'analyse structurée.
La stratégie d'OpenAI pour pénétrer le secteur pharmaceutique est légèrement différente.
Son avantage précoce provient de :
Moderna a commencé à collaborer avec OpenAI en 2023.
L'entreprise a d'abord créé un chatbot interne nommé mChat. Ensuite, elle a étendu l'utilisation de ChatGPT Enterprise à plusieurs fonctions métier et a encouragé les employés à créer des GPT spécialisés pour les tâches répétitives.
Il s'agit d'un modèle de productivité ascendante. Les employés des équipes R&D, juridique, fabrication, commerciale et administrative peuvent identifier les scénarios d'utilisation fréquents et créer des assistants internes autour de ceux-ci.
L'avantage est une expérimentation à grande échelle. Le risque est une fragmentation potentielle si chaque département construit ses propres outils sans gouvernance unifiée, normes d'évaluation et contrôle des données.
Sanofi a annoncé en 2024 un partenariat avec OpenAI et Formation Bio pour développer des logiciels d'IA dédiés à la découverte de médicaments.
Cette collaboration intègre :
Ces entreprises ont ensuite lancé Muse, un outil conçu pour soutenir le recrutement de patients pour les essais cliniques.
Cela marque le passage d'une assistance généraliste aux employés à des workflows explicites de développement de médicaments.
OpenAI a lancé GPT-Rosalind en 2026, une série de modèles spécialement conçus pour la recherche en sciences de la vie.
Ce système est conçu pour raisonner sur :
OpenAI a également développé des plugins et des visualiseurs scientifiques pour les workflows d'analyse de la littérature, de séquençage de nouvelle génération, d'analyse unicellulaire et d'examen des structures moléculaires.
GPT-Rosalind marque un changement stratégique.
OpenAI ne se contente plus de fournir des assistants d'entreprise généralistes aux sociétés pharmaceutiques. Elle construit une gamme de modèles indépendante, un cadre d'évaluation, une couche d'outils et un programme d'accès contrôlé pour la recherche en sciences de la vie.
Les propres résultats de LifeSciBench de l'entreprise montrent également qu'il est nécessaire de rester prudent. GPT-Rosalind est en tête de l'ensemble des modèles évalués, mais son taux de réussite global sur les tâches est loin d'être parfait, en particulier pour les travaux exigeant des artefacts, des spécifications de conception strictes et des contraintes opérationnelles.
Les modèles de domaine améliorent les performances, mais ne remplacent pas la nécessité d'une validation par des experts.
La stratégie d'OpenAI en sciences de la vie comprend également des travaux visant à connecter les modèles aux plateformes expérimentales, permettant ainsi la conception et l'exécution automatisées d'expériences.
Systèmes expérimentaux.
Le texte original mentionne particulièrement des projets impliquant Ginkgo Bioworks et Retro Biosciences.
La direction importante n'est pas un résultat isolé, mais la tentative de construire une boucle fermée :
Si cette boucle fermée devient fiable, le rôle de l'IA dépassera le résumé d'informations scientifiques pour participer à la conception expérimentale itérative.
Il s'agit d'une norme plus exigeante que la simple génération de documents. Le système doit gérer des données bruitées, des connaissances biologiques incomplètes, des expériences échouées, des limitations d'équipement et des contraintes de sécurité.
Par conséquent, les affirmations de progrès scientifiques doivent être évaluées par des expériences reproductibles et de véritables résultats de R&D, et non uniquement sur la base de benchmarks de modèles ou de communiqués de presse.
Dans l'ensemble de données de Sharma sur les grandes sociétés pharmaceutiques, Google Gemini n'apparaît que dans deux collaborations.
Ce chiffre ne reflète pas l'ensemble de l'empreinte de Google dans les sciences de la vie.
Les solutions de Google incluent :
Les sociétés pharmaceutiques adoptant Gemini achètent probablement une architecture cloud et de données intégrée, plutôt qu'un simple modèle.
Merck & Co. a annoncé en avril 2026 un partenariat pluriannuel avec Google Cloud, d'une valeur allant jusqu'à 1 milliard de dollars.
Cette collaboration vise à appliquer Gemini Enterprise et les technologies Google Cloud à :
Les ingénieurs de Google Cloud devraient collaborer avec les équipes de Merck pour le déploiement.
Il s'agit d'un accord de grande envergure, au niveau de l'infrastructure, qui peut rendre les statistiques de nombre de partenariats trompeuses. Google peut annoncer publiquement moins de transactions tout en obtenant des engagements stratégiques étendus.
Google bénéficie également de la crédibilité scientifique de Google DeepMind.
AlphaFold a transformé le paysage pratique de la prédiction de la structure des protéines et est devenu une ressource de recherche importante. Google DeepMind et Isomorphic Labs continuent de travailler sur des systèmes de biologie et de conception de médicaments.
Dans l'architecture pharmaceutique, Gemini peut servir de couche de langage naturel et d'orchestration des tâches, tandis que des modèles scientifiques spécialisés exécutent des prédictions structurelles, chimiques ou biologiques.
Par conséquent, l'avantage à long terme de Google pourrait provenir de l'intégration :
Dans l'ensemble de données suivi, au moins six sociétés pharmaceutiques collaborent à la fois avec OpenAI et Anthropic.
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Il est peu probable que les grandes sociétés pharmaceutiques confient tous leurs workflows critiques à un seul fournisseur de modèles, car les capacités, les prix, la latence, la conception des produits et la réglementation évoluent encore rapidement.
L'architecture multi-modèles permet aux entreprises d'associer les outils aux tâches.
Par exemple :
Cela ne signifie pas que chaque entreprise utilisera tous les fournisseurs.
Cela signifie que l'actif durable ne sera probablement pas la marque du modèle lui-même.
L'actif durable est la plateforme interne qui contrôle :
Une plateforme d'IA pharmaceutique mature peut comprendre plusieurs couches.
| Couche | Rôle |
|---|---|
| Interface utilisateur et agent | Recevoir les objectifs, les questions et les décisions de révision |
| Couche d'orchestration | Planifier les tâches et router le travail vers les modèles et les outils |
| Modèles de langage de pointe | Gérer le raisonnement, l'écriture, le codage et la coordination |
| Modèles de domaine | Effectuer des tâches de biologie, chimie, structure, imagerie ou génomique |
| Couche de données | Fournir un accès contrôlé aux informations internes et externes |
| Outils scientifiques | Exécuter des calculs, des analyses et des simulations validés |
| Systèmes d'entreprise | Connecter les workflows cliniques, réglementaires, de fabrication et métier |
| Couche d'évaluation | Mesurer la précision, les omissions, les citations, la reproductibilité et le risque |
| Gouvernance | Contrôle des accès, journaux d'audit, conservation et approbation |
| Experts humains | Examiner les preuves, prendre des décisions et conserver la responsabilité |
Cette architecture réduit également la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique.
Si la qualité du modèle diminue, les coûts augmentent ou la disponibilité change, la couche d'orchestration peut rediriger une partie de la charge de travail ailleurs — à condition que l'entreprise ait mis en place des interfaces standardisées et des mécanismes d'évaluation.
Les rapports d'analyse montrent qu'environ 82 % des collaborations concernent la phase de recherche ou de découverte.
Cette concentration reflète les domaines de prédilection actuels des grands modèles de langage.
La recherche et le développement clinique contiennent une grande quantité d'informations que les modèles peuvent traiter :
Dans la recherche précoce, les modèles peuvent assister :
Dans le développement clinique, ils peuvent soutenir :
Ces tâches sont denses en informations et permettent généralement aux experts de les examiner avant que les décisions n'affectent les patients ou les produits.
Dans le domaine de la production et de la chimie, de la fabrication et du contrôle (souvent appelé CMC), les déploiements publics de modèles de pointe sont moins nombreux.
La raison n'est pas un manque de valeur potentielle.
Les cas d'utilisation possibles incluent :
La différence réside dans le risque.
Une hypothèse de recherche erronée peut être réfutée par des expériences ultérieures ; mais une instruction de production incorrecte peut affecter la qualité du produit, l'approvisionnement, la conformité ou la sécurité des patients.
L'environnement de production dépend également de :
Dans ce contexte, les systèmes d'IA nécessitent une validation plus poussée, des limites d'action plus étroites et une supervision humaine plus rigoureuse.
Cela explique pourquoi le secteur de la production pourrait d'abord se concentrer sur des cas d'utilisation contrôlés comme la recherche documentaire et l'analyse des écarts, avant de passer progressivement au contrôle autonome des procédés.
GSK offre un contraste important avec les modèles de collaboration ouverte.
L'entreprise a développé JulesOS, un système d'exploitation interne basé sur des agents, qui donne accès à une communauté d'agents et de modèles spécialisés.
GSK décrit cette plateforme comme intégrant :
Cette approche donne à GSK un contrôle plus fort sur l'orchestration, l'accès aux données, la validation et l'interface utilisateur.
En même temps, elle peut aider l'entreprise à tirer une plus grande valeur de ses ensembles de données propriétaires, y compris les résultats d'expériences internes, les informations omiques, les preuves cliniques et les connaissances sur les cibles.
Une plateforme interne ne signifie pas que tous les composants sont construits à partir de zéro.
GSK peut toujours utiliser une infrastructure cloud externe, des logiciels open source, des modèles tiers ou des outils spécialisés. La différence est que l'entreprise contrôle la couche d'intégration et décide comment ces composants sont mis à la disposition des employés.
Les deux stratégies ont leurs avantages.
| Collaboration externe avec l'IA de pointe | Plateforme d'agents interne |
|---|---|
| Accès plus rapide aux capacités des nouveaux modèles | Contrôle plus fort sur l'architecture et les données |
| Ingénierie et support du fournisseur | Personnalisation approfondie des flux de travail internes |
| Déploiement en entreprise plus facile | Réduction de la dépendance à un seul fournisseur |
| Itération et amélioration rapides des modèles | Plus d'autonomie sur l'orchestration et l'évaluation |
| Risque potentiel de dépendance vis-à-vis du fournisseur | Coûts d'ingénierie et d'exploitation plus élevés |
De nombreuses entreprises adopteront une combinaison des deux.
Ils peuvent construire une plateforme interne tout en utilisant les Claude, GPT-Rosalind, Gemini, modèles open source et systèmes scientifiques spécialisés sous-jacents.
Actuellement, la valeur la plus mesurable du déploiement des LLM dans le secteur pharmaceutique provient du travail de connaissance.
Par exemple :
Ces avantages peuvent être observés relativement rapidement.
Mais il est beaucoup plus difficile de prouver qu'un modèle de pointe a :
Le développement de médicaments prend des années. Le résultat final dépend de la biologie, de la qualité expérimentale, de la toxicologie, de la fabrication, des différences individuelles des patients, de la conception des essais, des opérations cliniques et de l'examen réglementaire.
Les modèles ne peuvent pas contourner la validation physique.
Cela ne signifie pas que la productivité documentaire et de codage est sans importance. Un travail de connaissance plus rapide peut raccourcir les cycles tout au long du processus de développement. Cela signifie simplement que l'industrie doit distinguer l'efficacité des flux de travail du succès scientifique.
Un modèle de pointe peut être fort en langage, en raisonnement et en planification, mais peut encore manquer des données complètes nécessaires pour résoudre des problèmes pharmaceutiques spécifiques.
Les actifs médicamenteux de longue traîne, les projets cliniques historiques, les résultats d'expériences propriétaires, les composés de recherche abandonnés et les enregistrements de décisions internes peuvent ne pas apparaître dans les données d'entraînement publiques.
Par conséquent, une architecture d'IA réaliste pour les sciences de la vie doit combiner les éléments suivants :
Connecter les modèles à des bases de données spécialisées via des outils approuvés peut être plus précieux que de passer d'un modèle de pointe à un autre.
La qualité de l'interface des données et des outils peut déterminer le résultat final autant que la capacité de raisonnement du modèle.
Le nouveau paysage de la collaboration oblige les entreprises pharmaceutiques à améliorer des capacités déjà difficiles.
La plupart des grandes entreprises pharmaceutiques possèdent d'énormes quantités de données.
Le défi est que ces données peuvent être :
Si l'organisation n'a pas établi de normes claires et de mécanismes de contrôle d'accès, les modèles ne peuvent pas utiliser les informations de manière fiable.
Acheter un chatbot d'entreprise est relativement simple.
Intégrer l'IA dans un rapport clinique, une soumission réglementaire, un processus de pharmacovigilance, un système qualité ou un flux de travail de laboratoire nécessite une refonte des processus.
Les équipes doivent décider :
Les benchmarks publics ne peuvent pas répondre à la question de savoir si un modèle est sûr et utile pour le flux de travail de développement de médicaments d'une entreprise.
L'évaluation pharmaceutique doit utiliser des tâches internes réelles et mesurer :
Un système d'IA qui génère des brouillons impressionnants mais crée plus de travail de révision peut offrir peu de valeur pratique.
Claude, OpenAI et Gemini empruntent des chemins différents vers le secteur pharmaceutique.
Anthropic met l'accent sur :
OpenAI combine :
Productivité en entreprise.
Google combine :
Il est possible que le résultat ne soit pas un seul gagnant dans tous les flux de travail pharmaceutiques.
Un avenir plus réaliste est une plateforme où plusieurs modèles coexistent et sont acheminés en fonction des tâches.
Un modèle peut examiner la littérature. Un autre peut générer du code. Un modèle spécialisé peut prédire les propriétés moléculaires. Un agent d'entreprise peut coordonner les bases de données, les logiciels et les approbations. Une plateforme de laboratoire peut tester les résultats.
Dans cette architecture, le modèle n'est qu'une couche.
La valeur provient de la réalisation d'un cycle fiable :
De nombreuses entreprises en utilisent plus d'un. Une analyse des partenariats de mai 2026 a révélé qu'au moins six grandes entreprises pharmaceutiques collaborent à la fois avec OpenAI et Anthropic, ce qui indique que les stratégies multi-modèles sont déjà courantes.
Le positionnement de Claude repose sur les documents longs, l'écriture structurée, le codage, la sécurité en entreprise, les citations et l'intégration scientifique. Ces fonctionnalités conviennent aux flux de travail réglementés, tels que la rédaction clinique, la recherche interne, le codage et la révision de documents.
GPT-Rosalind est une série de modèles de sciences de la vie d'OpenAI, conçue pour le raisonnement en biologie, chimie, découverte de médicaments, génomique, preuves et outils scientifiques. Ce modèle est déployé via un aperçu de recherche contrôlé et une structure d'accès pour les entreprises.
Google positionne Gemini comme faisant partie d'une infrastructure cloud et agentique à plus grande échelle. Merck a conclu un partenariat avec Google Cloud en 2026 pour déployer Gemini Enterprise dans la R&D, la fabrication, le commerce et les flux de travail d'entreprise.
JulesOS est le système d'exploitation agentique développé en interne par GSK. Il intègre des modèles spécialisés, des outils de codage, des systèmes d'analyse de données et la base de connaissances de l'entreprise dans un environnement unifié à l'usage des chercheurs.
L'IA peut aider à l'extraction de données sources, à la génération de brouillons, à la mise en forme, à la vérification de cohérence et à la génération de documents structurés. Mais le jugement scientifique final, la conformité réglementaire, l'approbation et la responsabilité incombent à des professionnels qualifiés.
Par rapport à l'amélioration du taux de réussite clinique, les preuves publiques existantes tendent à confirmer une augmentation de l'efficacité de la R&D. L'impact réel sur la qualité des cibles, la sélection des candidats médicaments, la sécurité et les résultats des essais nécessite encore plus de temps pour être validé.
Les différents modèles présentent des avantages en termes de performance, de coût, de vitesse de réponse, d'écosystème d'outils et de solutions de déploiement. Une plateforme multi-modèles réduit la dépendance à un seul fournisseur et permet d'affecter différentes tâches au système le plus adapté.
Les grandes entreprises pharmaceutiques ne considèrent plus ChatGPT, Claude et Gemini comme de simples outils de chat isolés, mais les testent comme des composants de l'infrastructure IA d'entreprise — des composants capables de se connecter aux données internes, aux outils scientifiques, aux processus réglementés et aux systèmes agentiques.
Actuellement, Anthropic détient la plus grande part dans l'ensemble de données de partenariats publics ; OpenAI passe d'applications généralistes pour entreprises à des modèles spécialisés en sciences de la vie ; Google concurrence via un plus large éventail de services cloud, de données, de modèles scientifiques et de plateformes agentiques. Parallèlement, le JulesOS de GSK montre que les grandes entreprises pharmaceutiques peuvent choisir de contrôler elles-mêmes la couche d'orchestration.
Les gains les plus notables récents résident dans l'accélération du traitement des documents, de la rédaction de code, de la recherche d'informations et de l'analyse de données. Quant aux affirmations selon lesquelles les modèles de pointe pourraient améliorer la qualité des médicaments ou le taux de réussite clinique, elles nécessitent encore des expériences à long terme et des preuves cliniques pour être vérifiées.
L'avantage décisif ne provient pas du choix d'une marque de modèle spécifique, mais de la construction d'un système fiable et vérifiable — qui relie étroitement le modèle, les données propriétaires, les outils validés, les expériences et la prise de décision humaine responsable.
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