S’implanter sur de nouveaux marchés de la santé : l’impact croissant de l’IA médicale

En médecine, l’intelligence artificielle est le plus souvent associée à la détection d’anomalies dans les images médicales, à l’analyse des résultats d’examens et à l’aide au diagnostic. Mais dernièrement, je découvre de plus en plus d’avancées qui vont bien au-delà de ces applications et remettent en question notre conception de ce que les technologies médicales peuvent accomplir. Certaines sont si ambitieuses que leur impact potentiel pourrait largement dépasser le domaine de la santé, toucher des aspects très différents de nos vies et faire émerger de nouvelles technologies, de nouveaux modèles économiques, voire des marchés qui n’existent pas encore.

Pourquoi les maladies rares deviennent un débouché intéressant pour les jeunes entreprises médicales

L’un des domaines les plus intéressants que je suis ces derniers temps est la découverte de médicaments : la recherche et la mise au point de nouveaux composés médicamenteux à l’aide de méthodes informatiques et de l’intelligence artificielle. Les travaux de DeepMind sur AlphaFold ont largement contribué aux progrès dans ce domaine. Sa base de données, qui compte plus de 200 millions de structures protéiques prédites, fournit aux chercheurs une mine d’informations pour étudier les interactions moléculaires potentielles et a également ouvert de nouvelles perspectives aux jeunes entreprises qui ciblent des problèmes de santé particuliers.

Imaginons qu’une personne souhaite créer une jeune entreprise pour mettre au point un traitement contre une maladie relativement rare, qui ne touche qu’un faible pourcentage de femmes appartenant à une tranche d’âge particulière. La première question est la suivante : pourquoi cibler un marché aussi restreint alors qu’il serait possible de s’attaquer à une maladie beaucoup plus courante ? Pourtant, même après avoir réduit la population mondiale à ce groupe précis, il pourrait rester des milliers de patientes potentielles. Et si le traitement nécessite une prise quotidienne pendant dix ans ou jusqu’à la fin de leur vie, même cette population de patientes relativement réduite pourrait constituer un marché important.

Une entreprise pharmaceutique commercialement viable n’a pas nécessairement besoin de dizaines de millions de clients. Bien sûr, il existe un immense écart entre l’estimation d’un marché potentiel et la génération de revenus réels, compte tenu notamment des coûts de recherche, d’essais cliniques, de fabrication et d’autorisation réglementaire. Une jeune entreprise peut néanmoins se concentrer sur une seule maladie insuffisamment prise en charge et bâtir autour d’elle un programme de recherche complet.

Par exemple, Recursion Pharmaceuticals est une entreprise de biotechnologie basée aux États-Unis qui développe des traitements faisant appel à l’IA contre des maladies pour lesquelles les besoins médicaux restent largement insatisfaits. L’un de ses médicaments à l’étude, REC-4881, cible la polypose adénomateuse familiale, une maladie héréditaire rare qui touche, selon les estimations, 50 000 personnes aux États-Unis et dans cinq grands pays européens. L’entreprise a fait état de résultats encourageants lors de son essai de phase 1b/2, notamment d’une diminution des excroissances tissulaires anormales chez les patients.

Les laboratoires virtuels, un nouveau modèle économique

Trouver une molécule capable de cibler une protéine associée à une maladie particulière représente un véritable défi. Il faut passer au crible un très grand nombre de composés chimiques pour repérer ceux qui peuvent se lier à la protéine cible, modifier son activité ou agir sur des processus biologiques connexes. Et la composition chimique n’est pas le seul facteur important. La structure tridimensionnelle de chaque molécule joue un rôle essentiel dans la manière dont ces interactions se produisent.

Tester toutes les combinaisons possibles dans un laboratoire physique est pratiquement impossible. Même avec des ressources financières considérables, mener autant d’expériences prendrait beaucoup trop de temps. C’est pourquoi une partie du processus de recherche se déplace vers des environnements virtuels, où des modèles informatiques et des simulations peuvent prédire les interactions moléculaires et repérer les composés les plus prometteurs à soumettre à des essais supplémentaires. Cette approche réduit le nombre d’expériences à réaliser en laboratoire, même si les prédictions doivent toujours être validées par des tests physiques.

Un écosystème entier de jeunes entreprises proposant différents modèles économiques se développe autour de ces technologies. Certaines construisent des infrastructures de simulation moléculaire et les mettent à la disposition des entreprises pharmaceutiques et des équipes de recherche. D’autres utilisent des outils existants pour mettre au point leurs propres candidats médicaments. C’est un exemple intéressant de la façon dont une seule avancée technologique peut créer des débouchés commerciaux à plusieurs niveaux du marché. Une entreprise peut bâtir une activité commercialement viable sans jamais mettre sur le marché son propre médicament, à condition que sa technologie se révèle utile à d’autres acteurs du développement.

Isomorphic Labs en est un excellent exemple : l’entreprise développe des technologies d’IA pour la découverte de médicaments et la conception moléculaire. Elle a noué des partenariats de recherche avec Novartis et Eli Lilly et, en 2025, a élargi sa collaboration avec Novartis afin d’y inclure des programmes supplémentaires de découverte de médicaments. Cet exemple montre que la technologie utilisée pour découvrir et concevoir des molécules peut elle-même servir de fondement à une entreprise travaillant avec de grands groupes pharmaceutiques.

Une pilule personnalisée en vingt minutes

Certaines jeunes entreprises poussent encore plus loin le concept de découverte de médicaments. J’ai récemment rencontré une équipe qui travaille sur des technologies liées au cancer de la peau. Elle cherche à repérer les prédispositions génétiques à cette maladie et à explorer des moyens de la traiter au niveau de l’ADN. Plutôt que de mettre au point un médicament destiné à un large groupe de patients, elle étudie la possibilité d’adapter les traitements au profil génétique de chaque personne.

Les fondateurs ont décrit une vision de l’avenir particulièrement ambitieuse. Imaginez que vous entriez dans une clinique, fournissiez un échantillon de salive et qu’un appareil analyse votre ADN afin de préparer un médicament spécialement conçu pour vous. Selon leur vision, l’ensemble du processus pourrait un jour prendre une vingtaine de minutes et ne coûter que 100 $. Bien sûr, il s’agit encore d’une ambition technologique, et non d’un service médical disponible. Pour la concrétiser, il faudrait surmonter d’immenses difficultés scientifiques, industrielles et réglementaires.

Pourtant, des conversations comme celle-ci révèlent à quel point les ambitions des entrepreneurs du secteur médical évoluent. Au lieu de se contenter d’améliorer les procédures diagnostiques existantes, ils se demandent si le processus même de développement des traitements pourrait être entièrement repensé. Je trouve fascinant de voir comment les progrès des technologies informatiques incitent les fondateurs à reconsidérer des processus qui ont peu changé depuis des décennies.

Pourquoi les jeunes pousses de robotique chirurgicale se développent souvent en vue d’être rachetées

Alors que les technologies informatiques permettent à de petites équipes d’explorer un très grand nombre de possibilités dans la découverte de médicaments, la robotique chirurgicale exige des ressources d’un tout autre ordre. Concevoir un système capable de réaliser des interventions chirurgicales requiert une ingénierie mécanique de pointe, un contrôle précis des mouvements, de nombreux essais et un accès à des environnements cliniques. Le développement d’un bras robotisé fiable pour la chirurgie peut prendre de dix à quinze ans, tandis qu’une seule installation peut coûter des millions de dollars. Le nombre de clients potentiels est également limité, et les fabricants doivent assurer plusieurs années de maintenance et d’assistance technique. Pour une jeune pousse, la robotique chirurgicale constitue donc une activité extrêmement complexe et gourmande en capitaux.

C’est pourquoi certaines équipes élaborent leur stratégie en prévision d’un éventuel rachat par une grande entreprise de technologies médicales. Leur objectif est de mettre au point un concept technologique convaincant et d’en démontrer le potentiel. Une jeune pousse pourrait, par exemple, construire un prototype de bras robotisé capable d’effectuer certaines interventions sur un mannequin médical, même s’il est encore loin de pouvoir être utilisé sur un véritable patient. Parallèlement, l’équipe noue activement des contacts avec des investisseurs, participe à des conférences du secteur et établit des relations avec de potentiels acquéreurs, comme nous le constatons souvent lorsque nous collaborons avec des événements médicaux chez Scryon. En somme, elle cherche à vendre la promesse d’une technologie avant que celle-ci ne soit devenue un produit fini.

Au début, cette approche m’a paru assez étrange. Pourquoi développer du matériel médical si l’on n’a pas l’intention de le commercialiser soi-même ? Mais elle répond à une logique commerciale. Une petite équipe peut compter des ingénieurs talentueux et avoir une idée prometteuse, sans disposer des ressources nécessaires pour mener des essais pendant des années, accéder aux hôpitaux et produire à grande échelle. Une grande entreprise peut lui fournir ces moyens en rachetant la jeune pousse à un stade relativement précoce.

Cette stratégie montre comment les petites équipes et les grandes entreprises peuvent se compléter : les unes se consacrent à la mise au point et à l’expérimentation de nouvelles idées, tandis que les autres disposent des ressources nécessaires pour en faire des produits médicaux viables. Par ailleurs, la taille d’une entreprise ne reflète pas nécessairement la complexité du travail qui sous-tend sa technologie. 

J’ai pu le constater directement dans le cadre de projets menés chez Keymakr, où nous avons travaillé avec des développeurs allant de petites jeunes pousses à l’un des principaux fabricants de matériel médical au monde. Quelle que soit la taille de l’entreprise, ces projets nécessitent un travail minutieux pour affiner les algorithmes, préparer des jeux de données médicales et vérifier que les annotations sont conformes aux exigences cliniques. 

Au-delà de l’idée initiale

Toute entreprise qui étudie un mécanisme biologique particulier pourrait un jour mettre au point une technologie qui transformerait des secteurs entièrement différents. Les répercussions pourraient être considérables, allant jusqu’à une augmentation radicale de la longévité et à une transformation complète de la société telle que nous la connaissons.

C’est peut-être ce qui me fascine le plus dans les jeunes pousses médicales d’aujourd’hui. Grâce à l’IA, de petites équipes s’attaquent à des défis qui, jusqu’à récemment, auraient exigé les ressources de grandes entreprises, et les abordent souvent sous des angles inattendus. Nombre de ces idées ne seront jamais mises en pratique, mais les entrepreneurs n’ont pas nécessairement besoin de savoir à l’avance quelle ampleur pourrait prendre le marché créé par une technologie si elle réussit. Parfois, les possibilités les plus intéressantes ne se révèlent qu’une fois le problème scientifique initial résolu.