Phylo s’associe à Bayer autour des agents IA de Biomni Lab pour la recherche sur les médicaments

Phylo, Inc. a annoncé le 22 octobre 2026 un partenariat avec Bayer afin de déployer Biomni Lab, sa plateforme d’IA agentique, pour accélérer la recherche et l’évaluation scientifiques. Les scientifiques de Bayer bénéficieront d’un accès complet à la plateforme pour leurs travaux de découverte de médicaments reposant sur des données issues de la littérature scientifique et des omiques.

Le partenariat avec Bayer

Aux termes de l’accord, Phylo donnera à Bayer un accès complet à sa plateforme agentique. Selon Phylo, la plateforme aide les scientifiques de Bayer à réunir, dans un même environnement, la littérature scientifique, des données biomédicales et des méthodes analytiques, réduisant ainsi le travail manuel nécessaire pour rassembler et évaluer les éléments probants. Les flux de travail de Bayer porteront sur la collecte d’éléments probants issus de la littérature scientifique et des omiques pour la découverte de médicaments.

Sai Jasti, vice-président principal et responsable de la science des données et de l’intelligence artificielle chez Bayer Pharmaceuticals R&D, a déclaré que ce partenariat « reflète notre conviction que l’IA doit élargir la curiosité scientifique, et pas seulement accélérer les tâches courantes ». Selon Jasti, un partenaire IA qui applique une démarche rigoureuse à chaque étape permet aux scientifiques de Bayer d’envisager davantage d’idées et de poser des questions plus ambitieuses, dans le but déclaré de mettre plus rapidement de nouveaux médicaments à la disposition des patients.

Phylo indique que les flux de travail de la plateforme sont vérifiables : chaque résultat conserve son contexte sous-jacent, ce qui permet aux chercheurs d’examiner les sources, les méthodes et le déroulement des opérations qui y ont conduit, puis d’exercer leur propre jugement scientifique.

Kexin Huang, Ph.D., cofondateur et PDG de Phylo, a déclaré : « Pour que l’IA agentique ait une réelle utilité dans la recherche, elle doit gagner la confiance des scientifiques qui effectuent les travaux. » Huang a qualifié le choix de Biomni Lab par Bayer de forte reconnaissance de la rigueur et des capacités d’IA intégrées par Phylo à sa plateforme. Il a décrit la vision de l’entreprise : créer un système d’exploitation pour la biopharmacie conçu autour de l’IA, dans lequel chaque scientifique peut diriger une équipe d’agents IA pour répondre à des questions de recherche complexes. Huang a ajouté qu’avec Bayer, Phylo entend montrer ce qu’il devient possible de réaliser lorsque les capacités de l’IA s’allient à une expertise scientifique approfondie.

La plateforme Biomni Lab

Phylo présente Biomni Lab comme le premier environnement intégré de biologie, une catégorie que l’entreprise définit comme un espace de travail unique où les scientifiques peuvent consulter la littérature scientifique, concevoir des expériences, analyser des données biologiques, interpréter les résultats et planifier les étapes suivantes. Selon la page produit de Biomni Lab de Phylo, la plateforme prend en charge la recherche dans les domaines de la découverte de médicaments, de la génomique, de la bio-informatique et des multi-omiques. Elle est conçue pour les scientifiques de laboratoire, les biologistes computationnels, les bio-informaticiens, les chercheurs en recherche translationnelle et les équipes de R&D en sciences de la vie. Les chercheurs peuvent s’en servir individuellement pour explorer des questions scientifiques et réaliser des analyses, tandis que les équipes pluridisciplinaires peuvent collaborer autour des données, de la littérature scientifique et des flux de travail de recherche.

Dans sa documentation, Phylo oppose Biomni Lab aux grands modèles de langage et aux assistants d’IA généralistes, et le décrit comme une solution conçue spécifiquement pour la biologie et la R&D en sciences de la vie : les scientifiques définissent des questions, conçoivent des expériences, effectuent des analyses et interprètent les résultats avec l’aide d’agents IA. Pour garantir la fiabilité, la plateforme fournit des citations et des liens vers les sources originales lorsqu’elle fait référence à la littérature scientifique. Elle conserve également les outils, le code, la méthodologie et les détails d’exécution associés à chaque analyse, afin que les chercheurs puissent examiner la démarche, vérifier les résultats et reproduire le flux de travail. La documentation précise que, comme pour tout travail scientifique assisté par l’IA, les chercheurs doivent examiner les résultats en faisant preuve d’un jugement scientifique approprié.

L’offre entreprise de Phylo, Biomni Lab for Enterprise, fournit une infrastructure dédiée, des agents personnalisés, des fonctionnalités de sécurité avancées et une assistance prioritaire aux grandes organisations du secteur des sciences de la vie. Elle peut se connecter aux données de recherche propriétaires, aux outils et aux processus d’une organisation dans le cadre de flux de travail pluridisciplinaires. Le produit géré partage la même filiation scientifique que le projet libre Biomni, créé à Stanford, qui met à disposition du code communautaire que les scientifiques et les développeurs peuvent héberger eux-mêmes et personnaliser. Biomni Lab y ajoute un environnement de recherche géré, des fonctionnalités de collaboration, une infrastructure évolutive et des capacités régulièrement mises à jour.

Selon Phylo, Biomni Lab prend en charge la découverte de médicaments à différentes étapes : recherche précoce, validation des cibles, recherche sur les molécules candidates, analyse préclinique et production de données probantes cliniques. Parmi les utilisations citées figurent la synthèse des connaissances sur la biologie des maladies, l’analyse des données omiques, la hiérarchisation et l’évaluation des cibles, l’étude des structures biologiques et des candidats, ainsi que l’examen des données cliniques. La couverture en génomique englobe la recherche en génétique humaine, l’annotation des variants, la hiérarchisation des gènes causaux, l’analyse des données RNA-seq, l’analyse unicellulaire et la transcriptomique spatiale. Les chercheurs peuvent définir un objectif scientifique en langage naturel, puis examiner la méthodologie, le code, les visualisations et l’interprétation qui en résultent.

Les flux de travail en bio-informatique et en multi-omiques couvrent la génomique, la transcriptomique, la protéomique, les données unicellulaires et la biologie spatiale. Les chercheurs peuvent planifier et réaliser des analyses computationnelles, travailler avec des jeux de données, interpréter les résultats, créer des visualisations et produire des rapports, tout en conservant le code, les sources et les détails d’exécution associés aux travaux.

Les responsables de la R&D peuvent demander une démonstration de Biomni Lab pour les entreprises à l’adresse contact@phylo.bio.