L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) S’INVITE À CHAQUE ÉTAPE DE LA RECHERCHE PHARMACEUTIQUE ET PROMET DE RÉDUIRE LES COÛTS ET LES DÉLAIS DE DÉVELOPPEMENT. POURTANT, BIEN QUE LES ALGORITHMES AIDENT DÉJÀ À IDENTIFIER DES MOLÉCULES PROMETTEUSES ET À ANALYSER DES RÉSULTATS D’ESSAIS CLINIQUES, LA VALIDATION D’UN MÉDICAMENT RESTE UN PARCOURS EXIGEANT QUE SEULES L’EXPERTISE HUMAINE ET LA PREUVE CLINIQUE PEUVENT FRANCHIR. SELON TILMAN DUMRESE, IL S’AGIT AVANT TOUT D’UN SECTEUR OÙ LA RÉVOLUTION SE FERA PLUS PAR ÉTAPES QUE PAR RUPTURE.
Selon vous, comment l’IA s’est-elle imposée comme un outil clé dans la santé ?
L’IA est devenue un outil puissant dans de nombreuses industries, notamment dans la santé, dont les liens avec la recherche médicale sont de longue date. En effet, les premières études sur l’interaction entre neurones humains ont servi de base aux réseaux neuronaux artificiels qui ont conduit aux modèles d’IA actuels.
Depuis les années 1970, les applications possibles de l’IA en médecine se sont multipliées : diagnostics plus rapides et plus précis, automatisation de tâches répétitives, soutien au personnel soignant. La croissance de l’IA dans la santé devrait se poursuivre dans les prochaines années, avec des estimations de progression du marché de 25 % à 35 % par an jusqu’en 2035, selon les sources.
En quoi l’IA semble-t-elle un partenaire naturel pour la découverte de nouveaux médicaments ?
Si l’utilisation de l’IA varie selon les secteurs, son rôle dans le développement de médicaments n’a pas encore atteint son plein potentiel. À ce jour, aucun médicament n’a été développé du concept initial jusqu’à l’autorisation de mise sur le marché exclusivement grâce à l’IA. Cela peut sembler surprenant, car l’IA paraît être un partenaire naturel de la R&D pharmaceutique. Et dans une certaine mesure, c’est vrai : l’IA joue déjà un rôle important pour soutenir la découverte de nouveaux traitements. Mais elle ne peut pas encore assurer toutes les étapes du processus. Sans avancées supplémentaires, l’industrie pharmaceutique reste dépendante de l’expertise humaine.
Quelles sont les principales limites qui freinent aujourd’hui le potentiel de l’IA dans ce domaine ?
La biologie humaine est d’une grande complexité, et bien souvent encore incomplètement comprise. Cette incertitude limite les capacités de l’IA à établir et interpréter les relations nécessaires à la conception de nouvelles molécules. De plus, il n’existe pas de base de données mondiale centralisée regroupant l’ensemble des données cliniques et biologiques pertinentes. Les informations disponibles sont dispersées dans de multiples systèmes, parfois inaccessibles ou incomplets. Même lorsqu’une IA identifie une molécule prometteuse, celle-ci doit être validée par des études en laboratoire puis par des essais cliniques. Les réglementations exigent des preuves solides d’efficacité et de sécurité que les résultats générés par l’IA ne peuvent pas encore, à eux seuls, garantir.
Par ailleurs, de nombreux modèles d’IA fonctionnent comme des « boîtes noires » difficiles à interpréter. Leur manque de transparence suscite de la méfiance, notamment de la part des régulateurs et des chercheurs.
L’humain reste donc un acteur indispensable dans la recherche pharmaceutique ?
Ces limites montrent que l’IA, dans son état actuel, ne peut pas remplacer l’intelligence humaine dans le développement de médicaments. Cela dit, les apports de l’IA sont importants : identification automatisée de cibles thérapeutiques, prédiction des effets secondaires potentiels, sélection des candidats pour les essais, analyse accélérée des données cliniques, ou encore développement de thérapies personnalisées basées sur les profils génétiques.
L’IA peut également contribuer à réduire les coûts et les délais de développement. Un nouveau médicament nécessite aujourd’hui en moyenne 2 à 3 milliards de dollars et 10 à 15 ans de recherche. Les estimations actuelles suggèrent qu’une intégration efficace de l’IA pourrait réduire ces deux paramètres d’environ 30 % ou plus.
Existe-t-il déjà des exemples concrets de médicaments développés grâce à l’IA ?
Un des premiers candidats-médicaments soutenus par l’IA a été le DSP-1181, destiné au traitement du trouble obsessionnel-compulsif. Conçu en seulement 12 mois grâce à l’IA, contre plusieurs années selon les méthodes traditionnelles, il a toutefois été abandonné en 2022 à un stade précoce. Il reste néanmoins une étape importante, car c’est la première molécule issue d’un processus impliquant l’IA à entrer en essai clinique.
L’avenir de l’industrie pharmaceutique inclura sans conteste l’IA. Reste à déterminer jusqu’où celle-ci pourra réellement remplacer, et non seulement assister, les chercheurs et scientifiques humains.
