Le déploiement à grande échelle de l'IA
dans la R&D biotech & biopharma est aujourd’hui davantage limité par la
structuration et la qualité des données que par les capacités des modèles d’IA
eux-mêmes.
Alors que
l’intelligence artificielle s’impose progressivement dans les activités de
R&D en biotechnologie et biopharma, l'étude 2026 de Benchling sur l’IA en
biotechnologie montre que son déploiement à grande échelle est aujourd’hui
davantage limité par la structuration et la qualité des données que par les
capacités des modèles d’IA eux-mêmes.
Basé sur une enquête
menée auprès de plus de 100 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques
utilisant déjà l’IA dans leurs laboratoires, le rapport 2026 de Benchling sur
l’IA en biotechnologie met en lumière un constat partagé par les équipes scientifiques
: les systèmes de données conçus pour des workflows manuels et cloisonnés
freinent désormais l’intégration de l’IA dans les projets de recherche
complexes et réglementés.
À mesure que l’IA
dépasse le stade des pilotes pour s’inscrire dans les pratiques quotidiennes
des scientifiques, un écart croissant apparaît entre la rapidité d’évolution
des outils d’IA et la capacité des environnements de R&D à fournir des
données exploitables, contextualisées et traçables.
Principaux
enseignements pour les laboratoires et équipes R&D
La qualité des données
est le premier facteur limitant l’IA en laboratoire.
55 % des répondants
identifient la qualité et la disponibilité des données expérimentales comme la
principale cause d’échec ou de sous-performance des projets d’IA. Données
incomplètes, métadonnées manquantes et contexte expérimental insuffisamment
capturé limitent la fiabilité et la reproductibilité des résultats générés par
l’IA.
Les exigences de
conformité et de protection des données restent centrales.
Une organisation sur
deux (50 %) cite les enjeux de propriété intellectuelle, de sécurité et de
conformité réglementaire comme des freins majeurs à l’industrialisation de
l’IA, en particulier dans des environnements biopharma soumis à des exigences
strictes de traçabilité et d’auditabilité.
Les équipes les plus
avancées en IA sont celles qui ont structuré leurs données scientifiques.
Les organisations
affichant une adoption plus mature de l’IA déclarent disposer de données plus
intégrées et standardisées à l’échelle de leurs projets et équipes. À
l’inverse, les environnements de données fragmentés limitent l’IA à des cas
d’usage isolés, sans continuité entre expérimentation, analyse et décision
scientifique.
L’intégration entre
laboratoire expérimental et analyse computationnelle est un facteur clé.
Les leaders de l’IA en
biotechnologie sont près de deux fois plus nombreux à disposer d’une forte
intégration entre données issues du banc de laboratoire et outils d’analyse
computationnelle (30% contre 18%). Cette continuité permet d’accélérer les
boucles « design–test–learn » et d’améliorer la confiance des scientifiques
dans les résultats produits par l’IA.
Plutôt qu’un manque
d’algorithmes ou d’expertise scientifique, l’étude met en évidence un défi
structurel : de nombreux laboratoires fonctionnent encore avec des
infrastructures de données conçues avant l’ère de l’IA, incapables de soutenir
des workflows multi-équipes, multimodaux et fortement réglementés.
Le rapport conclut que
la capacité des biotechs et biopharmas à tirer pleinement parti de l’IA dépend
désormais de leur préparation en matière de données scientifiques : capture automatisée du
contexte expérimental, standardisation des formats, gouvernance des accès et
interopérabilité entre systèmes.
Sans ces fondations,
l’IA reste cantonnée à des usages ponctuels, alors même que les équipes
scientifiques attendent désormais des outils capables d’accompagner l’ensemble
du cycle de R&D.
Commandé par Benchling
et basé sur une enquête menée auprès de 104 organisations de biotechnologie et
pharmaceutiques utilisant activement l’IA aujourd’hui, le rapport offre un
éclairage rare qui va au-delà des phases d’expérimentation et de pilotes. Il montre
comment les organisations les plus avancées intègrent des copilotes, des
modèles scientifiques et des agents d’IA dans leurs flux de travail
scientifiques quotidiens (workflows).
Les résultats montrent que l’IA génère un impact déjà mesurable tout au long du cycle de R&D - et ce, remontant bien avant l’arrivée du premier médicament conçu par l’IA en clinique - tout en mettant en évidence un écart croissant entre les capacités de l’IA et des infrastructures de données héritées.