TechBio : L’IA au service de la recherche pharmaceutique

Le terme « TechBio » désigne les entreprises qui placent l’intelligence artificielle au centre de la recherche en biologie pour :
Accélérer les phases de recherche et développement (R&D)
Réduire le risque dans le développement de nouveaux candidats médicaments
Optimiser les approches thérapeutiques grâce à des modèles prédictifs et innovants

L’objectif est donc d’utiliser cet outil technologique pour transformer la manière dont nous concevons les thérapies de demain.

Un écosystème collaboratif pour l’innovation

Le futur de la TechBio ne se construit pas seul, c’est pourquoi WhiteLab Genomics a illustré cette dynamique en partageant son espace avec cinq autres entreprises du secteur. Cette volonté de fédérer l’écosystème TechBio français témoigne de la maturité d’une filière qui mise sur l’interopérabilité et le partage de connaissances.

David Del Bourgo, CEO et cofondateur de WhiteLab Genomics, souligne également l’importance des partenariats stratégiques (industriels, académiques, recherche) pour développer leurs approches et mettre leur outil au service de grandes sociétés de biotechnologie et de grands groupes pharmaceutiques dans le monde entier.

Dans ce but, WhiteLab Genomics a pour projet une expansion internationale avec de nouveaux partenariats en cours de déploiement en Europe et en Amérique du Nord.

Grâce à l’IA, il devient possible de simuler rapidement des milliers de combinaisons moléculaires pour identifier les composés les plus prometteurs, et de créer des « jumeaux numériques » ainsi que des patients artificiels complets pour optimiser les cohortes d’essais. Cette génération de données permet aussi une augmentation contrôlée de l’effectif, essentielle pour les maladies rares ou les petites cohortes, tout en anticipant les effets de traitements sur des populations diversifiées.

Cette mutation profonde s’accompagne de nouveaux enjeux réglementaires et éthiques : anonymisation, sécurisation du partage de données et nécessaire transparence des algorithmes. L’engagement des acteurs publics/privés et la publication de livres blancs, notamment par Stéphanie Allassonnière et le Dr Jean Louis Fraysse, participent à structurer cette réflexion pour un déploiement responsable et efficace de l’IA en santé.

Chez GSK France, l’investissement s’accélère, avec des équipes expertes à Londres et sur la côte ouest américaine, travaillant sur des technologies de jumeaux numériques et l’intégration de l’IA pour optimiser chaque étape du développement, jusqu’aux essais cliniques. L’utilisation de l’IA et des bases de données françaises offre désormais une capacité à modéliser rapidement des milliers de composés chimiques, à anticiper la toxicité et à prédire l’efficacité de nouvelles molécules, accélérant la mise sur le marché de traitements innovants.

Thibault Desmarest illustre l’impact concret avec l’exemple du cancer de l’endomètre, où GSK a pu lancer une immunothérapie innovante grâce aux organoïdes et outils d’intelligence artificielle. Pour maximiser cet impact, le partage et l’accessibilité des données sont cruciaux mais restent un défi. Thibault rappelle que l’écosystème français bénéficie d’un environnement réglementé et protégé, garantissant l’utilisation éthique des données patients – une condition clé pour développer des modèles prédictifs et renforcer la qualité des soins.

Au-delà de la recherche, l’IA est un levier d’efficacité pour les professionnels de santé : alertes, suivi patient, optimisation logistique et création de nouveaux partenariats entre industriels et start-ups. GSK agit en faveur du maintien des innovations sur le sol français, pour éviter que talents et solutions s’exportent systématiquement à l’étranger. Cette transformation de l’industrie pharmaceutique s’inscrit dans une démarche durable, éthique et tournée vers le patient.