L’intégration de l’intelligence artificielle et de la santé numérique dans l’industrie pharmaceutique n’est plus une simple perspective d’avenir : elle est désormais opérationnelle. Lors de la Marketplace de l’Innovation, le Dr Abdelali (Ali) Majdi, Directeur des Affaires Médicales chez Bayer Pharma France, est revenu sur l’avance stratégique du laboratoire en matière de recherche et développement (R&D). Avec un objectif clair : augmenter la productivité de la R&D de 40% d’ici 2040, Bayer passe de la phase d’exploration à l’implémentation concrète grâce à des partenariats technologiques de pointe.
Des partenariats stratégiques pour accélérer la recherche préclinique
Pour optimiser ses processus d’innovation, Bayer Pharma France s’appuie à la fois sur ses experts internes et sur un écosystème de partenaires internationaux majeurs :
- Aignostics (Spin-off de la Charité à Berlin) : Une plateforme d’IA développée pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques complexes, particulièrement en oncologie.
- Vanderbilt University Hospital (USA) & FinnGen (Finlande) : Ces collaborations permettent d’accéder à de vastes bases de données anonymisées. Analysées grâce à l’IA, elles facilitent la découverte de cibles thérapeutiques dans des domaines de santé publique critiques comme les maladies cardiovasculaires et rénales.
- Cradle (Partenariat début 2026) : L’utilisation de l’IA générative appliquée à l’ingénierie des protéines aide à réduire le taux d’échec en phase préclinique et à accélérer la transition vers les essais cliniques, notamment pour les anticorps thérapeutiques.
Optimisation des essais cliniques : L’exemple des start-ups françaises
L’innovation chez Bayer se déploie également sur le territoire français. Le laboratoire a investi très tôt dans des pépites locales comme Klineo. Cette start-up s’appuie sur des algorithmes d’IA pour optimiser le recrutement des patients dans les essais cliniques, en simplifiant le lien entre les malades et la recherche, et en optimisant le design du protocole jusqu’à l’analyse finale des données.
« En France, on était parmi les premiers à investir sur des start-ups françaises comme Klineo… pour relier nos essais avec les patients et les patients avec nos essais, afin d’accélérer la recherche clinique. » — Dr Abdelali Majdi
Données de vie réelle : Mieux soigner aujourd’hui, anticiper demain
Au-delà du développement initial, les technologies numériques transforment la manière dont les traitements sont perçus et ajustés une fois sur le marché.
- Simplification et pédagogie : L’IA permet de vulgariser le mode d’action des médicaments pour les patients et d’aider les professionnels de santé à intégrer plus facilement ces innovations dans leur quotidien.
- Détection des signaux faibles : Grâce à un outil global nommé Mastermind, Bayer analyse les retours terrains des équipes médicales pour comprendre comment les professionnels de santé s’approprient les solutions proposées.
- Continuum R&D : Les données récoltées en vie réelle (parfois dès la phase d’accès précoce) permettent de réévaluer en continu le rapport bénéfice-risque et de retourner au laboratoire pour ajuster le dosage, la cible ou la voie d’administration.
Ce contenu a été réalisé en partenariat avec Bayer Healthcare.
