Les sciences de la vie à l'ère de l'IA : 5 évolutions structurantes pour 2026

En 2026, l'IA ne sera plus une simple expérimentation pour les sciences de la vie mais un moteur de transformation intégré au cœur de l'industrie.

Après une période d'expérimentation, les sciences de la vie entrent dans une nouvelle phase cruciale dans l'adoption de l'IA. L'industrie s'éloigne des projets pilotes motivés par l’engouement médiatique pour se tourner vers des applications éprouvées et axées sur la valeur qui améliorent la manière dont les thérapies sont développées, lancées et proposées aux patients. Il devient clairement évident que le véritable facteur de différenciation ne sera pas seulement le nombre d'algorithmes, mais la manière dont les entreprises repensent leurs équipes, leurs processus et leurs données pour libérer le potentiel de l'IA.

De la transformation des modèles commerciaux à l'accélération de la recherche clinique, 2026 sera l'année où les organisations intégreront l'IA dans leurs opérations de base avec discipline et détermination. Voici cinq prévisions sur la manière dont ce changement prendra forme à travers la chaîne de valeur.

1. Le changement au niveau des personnes et des processus permettra à l'IA de créer de la valeur

Après des années de projets pilotes à grande échelle avec un retour sur investissement limité, l'industrie prendra du recul par rapport à une approche de « l'IA à tout prix ». Les organisations donneront la priorité aux cas d'utilisation de l'IA à forte valeur ajoutée, axés sur les processus opérationnels essentiels et critiques, et formeront leurs collaborateurs à de nouvelles méthodes de travail.

Les projets d'IA à forte valeur ajoutée permettront d’améliorer sensiblement l’efficacité et la productivité. Pour en tirer pleinement parti, l'accent devra être mis sur les équipes et les changements de processus pour obtenir des résultats concrets. Par exemple, un agent d'IA qui aide les équipes commerciales à évaluer rapidement le contenu à des fins d'examen médical, juridique et réglementaire garantira l'exactitude, la conformité de la marque et du secteur afin d’accélérer les examens. Cela permettra aux experts hautement qualifiés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Grâce à une approche ciblée et réplicable, les organisations peuvent fixer des objectifs mesurables basés sur la valeur commerciale, travailler avec des groupes spécifiques d'utilisateurs opérationnels sur l'adoption de l'IA, adapter les personnes et les processus à de nouvelles méthodes de travail, et mesurer des résultats significatifs.

2. L'IA spécifique à l'industrie orchestrera les connexions commerciales

L'IA spécifique à l'industrie, intégrée à des plateformes et des applications conformes et connectées, s'avérera être l’élément essentiel qui permettra de coordonner les activités commerciales, marketing et médicales. Les agents d’IA qui disposent d’un accès direct et sécurisé aux données, au contenu et aux processus métier feront apparaître des informations et relieront les flux de travail entre les équipes grâce à une orchestration omnicanale transparente.

Les agents d’IA tiendront toute l'équipe commerciale informée afin d’établir des relations plus constructives avec les professionnels de santé. Par exemple, un représentant commercial pourra facilement enregistrer des notes vocales pendant qu'un agent d'IA en vérifiera la conformité. Un autre agent d'IA transmettra automatiquement ces informations aux bons membres de l'équipe commerciale au bon moment pour une meilleure gestion de la relation. L'IA peut ensuite être utilisée pour identifier les thèmes commerciaux essentiels et informations clés à partir de l'ensemble des notes vocales — un nouvel ensemble de données très précieux — pour orienter la stratégie de marque et de mise sur le marché.

Ces fonctionnalités d'IA agentique fonctionneront ensemble pour aider les équipes commerciales à accroître leur productivité et à améliorer l’efficacité de leur engagement client.

3. L'industrie évolue vers des données plus agiles et dynamiques pour garantir le succès des lancements

Le rythme des lancements entraîne une évolution vers une utilisation plus rapide des données, les processus rattrapant leur retard pour permettre un accès quotidien aux données. Un lancement réussi nécessite des analyses et des prises de décision rapides, comme la réaffectation des ressources sur le terrain lorsqu'un professionnel de santé ou un territoire dépasse ou n’atteint pas les objectifs de traitement prévus. Cela a créé un besoin urgent pour les entreprises biopharmaceutiques et de biotechnologies émergentes de mettre en place des actions rapides à partir d'alertes et d'analyses de données ciblées plutôt que d'attendre des rapports.

Les petites entreprises biotechnologiques, dont la survie dépend de la mise sur le marché d'un nouveau traitement, sont le moteur de l'agilité que l'industrie va adopter. En 2026, certaines entreprises passeront d’un cycle d'analyse de données de 14 jours à seulement 14 heures avant l’activation. C'est un grand pas en avant par rapport aux données hebdomadaires, mensuelles ou trimestrielles traditionnelles. Ce changement permet non seulement aux entreprises biopharmaceutiques de réussir leur lancement, mais aussi de prendre de meilleurs décisions grâce à l'IA spécifique à l'industrie. Les réaffectations en temps réel, en particulier pendant les 18 premiers mois d'un lancement, permettront de mettre plus rapidement les nouveaux médicaments à la disposition des patients qui en ont besoin.

4. Les assistants de laboratoire dotés d’une IA agentique favoriseront la connectivité et la rapidité

Les laboratoires iront au-delà des chatbots pour intégrer des assistants de laboratoire agentiques qui relient les tâches très spécifiques dans un environnement réglementé. Les laboratoires de contrôle qualité s’intéressent désormais au potentiel d'efficacité des agents d'IA et s’efforcent de les mettre en œuvre à l’échelle des équipes et des processus. Cependant, les écosystèmes technologiques des laboratoires de contrôle qualité sont fragmentés et les processus papier persistent. Les entreprises moderniseront et consolideront les systèmes, standardiseront leurs données et leurs flux de travail, et intégreront l'assurance qualité afin de tirer parti des gains de productivité offerts par l'IA spécifique au contrôle qualité.

Les analystes de laboratoire travailleront aux côtés d'agents capables de démarrer des flux de travail, de résumer les résultats, et d'observer et d'analyser les tendances. Cela fera progresser la gestion proactive des risques en identifiant les problèmes à un stade précoce et en favorisant une exécution correcte dès le départ. Il en résultera un laboratoire de contrôle qualité hautement efficace et performant où les personnes et les agents travaillent ensemble pour raccourcir les temps de cycle de production.

5. Le flux de données issues des essais cliniques facilitera le recrutement et améliorera l'accès et l'expérience des patients

Le flux de données cliniques entre les sites et les promoteurs permettra des essais plus rapides et plus efficaces. Les informations relatives aux études seront directement transmises aux médecins afin de mettre leurs patients en relation avec les recherches pertinentes. Une nouvelle intelligence artificielle intégrée reliera les données des essais entre les promoteurs et les sites afin que les médecins puissent rechercher des options de traitement et d'essais en fonction de l’état de santé ou des résultats de tests des patients. Cette approche directe auprès des médecins réduira la dépendance de l’industrie vis-à-vis des sites pour trouver des participants à l'étude, afin d'atteindre plus rapidement les objectifs de recrutement et d'améliorer l'accès des patients aux essais cliniques.

Grâce à l'allègement des exigences en matière de recrutement des patients et aux technologies modernes, les sites verront se concrétiser la promesse d'éliminer le papier et la vérification manuelle des données sources pour les attachés de recherche clinique. Les outils eSource connecteront mieux les sources de données cliniques en amont et en aval, d'abord avec les dossiers de santé électroniques afin que les données de santé des patients puissent fusionner plus efficacement avec les données des essais. Lorsqu'ils sont connectés à un système de capture de données électroniques (EDC), les formulaires sources seront définis par une description de l'essai, ce qui permettra aux données d’être transmises plus rapidement, et avec plus de clarté, vers le promoteur. Ce flux de données rationalisera les visites d'étude pour les patients et fera progresser les essais pour les sites et les promoteurs.

L'IA n'est plus une technologie expérimentale en marge de l'entreprise. Elle est en train de devenir rapidement la voie neuronale qui relie les personnes, les processus et les données à travers tout l'écosystème commercial et de développement. Mais les organisations qui seront en tête en 2026 ne seront pas celles qui cherchent les outils les plus spectaculaires. Ce seront celles qui feront des choix délibérés : se concentrer sur des cas d'utilisation à forte valeur ajoutée, préparer les équipes à de nouvelles méthodes de travail et mettre en place les bases connectées qui permettent à l'IA de fonctionner en toute sécurité, dans le respect des normes et à grandes échelle.

La prochaine vague d'innovation dans les sciences de la vie ne sera pas seulement définie par les capacités de l'IA, mais aussi par la manière intelligente et la responsable dont les entreprises la mettront en œuvre. Celles qui y parviendront bénéficieront d’informations plus rapides, d’une exécution plus intelligente et, finalement, de meilleurs résultats pour les patients.