Les perspectives de l’IA dans l’industrie du médicament

Dans l’industrie pharmaceutique, les entreprises sont de plus en plus nombreuses à adopter l’intelligence artificielle ; une tendance qui s’explique par l’efficacité de ces technologies dans la course à la commercialisation des médicaments.

Si le machine learning progresse depuis 30 ans sur le marché du médicament, on assiste aujourd’hui au déploiement de systèmes d’intelligence artificielle plus sophistiqués au sein des entreprises pharmaceutiques. Disposer d’une plate-forme analytique précise permet en effet aux acteurs du secteur d’identifier plus rapidement les modèles et processus à l’œuvre dans la recherche de médicaments.

Identification des cibles thérapeutiques, modélisation numérique (« in silico »), conception et développement médicamenteux, prévision des risques… les champs d’application de l’intelligence artificielle sont légion. Mais pour tirer le meilleur parti de ces technologies, les experts recommandent toutefois de cibler un domaine bien spécifique. Ils évoquent notamment des résultats probants dans l’imagerie oncologique, la découverte de molécules ou encore l’indentification de composés.

Opportunités et points de vigilance

Dans un contexte concurrentiel tendu, les dix premières compagnies pharmaceutiques mondiales ont récemment annoncé partager leurs données de recherche en utilisant l’intelligence artificielle dans le cadre du programme Melloddy (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery). Cette initiative, une première dans le secteur, confirme la tendance des entreprises à mettre leurs données en commun afin d’apprendre davantage et dans l’intérêt collectif. Le MIT rassemble ainsi plusieurs compagnies pharmaceutiques dans un programme de partage de données qui a notamment permis l’automatisation de la conception des molécules pour accélérer le développement des médicaments.

L’essor de l’IA dans l’industrie pharmaceutique soulève par ailleurs un certain nombre de questions légales, à commencer par celles liées à la propriété intellectuelle. Le principe même de l’IA et du machine learning consiste à faire émerger de nouveaux modèles à partir de données qui vont servir à entrainer un modèle initial. Dès lors, la question se pose de savoir si le partenaire fournisseur d’IA peut prétendre posséder la propriété intellectuelle du nouveau modèle et des données dérivées ou s’il peut, à défaut, utiliser ce nouveau modèle en dehors de cette collaboration, voire même dans un domaine autre que pharmaceutique. Des closes que les experts recommandent de définir en amont et de manière contractuelle. Par ailleurs, entre autres points de vigilance, les experts soulignent le caractère national des lois concernant l’adoption de l’IA, qui impose aux entreprises pharmaceutiques, structures le plus souvent multinationales, de jongler entre les législations. Ils recommandent ainsi de bien prendre en compte les lois qui s’appliquent dans le pays où la plateforme d’IA est située, celui où elle sera utilisée ou encore le pays de provenance des données.

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