L’IA, un nouveau chapitre de notre transformation digitale
« Demain, tous guéris grâce à l’IA ? ». Invitée à répondre à cette question posée lors d’une table ronde de l’AIM (Artificial Intelligence Marseille) le 14 novembre dernier, Virginie Dominguez, Vice-Présidente Exécutive, Digital Data et Systèmes d’Information, précise que l’IA sert trois enjeux majeurs chez Servier : « accélérer l’innovation thérapeutique, apporter des nouveaux services pour les patients et les professionnels de santé et améliorer notre efficience et notre durabilité tout au long de la chaine de valeur ». Bien au-delà d’un effet de mode, l’IA constitue aujourd’hui un levier stratégique pour répondre aux grands enjeux de santé, d’innovation et de performance durable.
Une ambition claire : devenir best-in-class grâce au digital, à la data et à l’IA
Pour intégrer de manière organique cette révolution technologique, Servier s’est donné pour ambition de devenir best-in-class en s’appuyant sur le digital, la donnée et l’IA. Les investissements réalisés ces dernières années ont permis au Groupe d’atteindre un niveau de maturité solide, et même une avance sur certains domaines prioritaires. Cette dynamique crée aujourd’hui les conditions d’une nouvelle phase d’accélération, notamment dans l’innovation thérapeutique, le support aux patients et l’excellence opérationnelle.
Focus sur l’IA en R&D
En résonance avec notre ambition 2030, 50 % des ressources en data et en intelligence artificielle sont utilisées au profit de notre recherche pour accélérer la découverte et mise à disposition de nouveaux traitements. « L’une de nos ambitions est de gagner 2 à 4 ans sur les 10 à 15 années – en moyenne – de développement d’un nouveau médicament », précise Virginie Dominguez. Comment ? D’abord en se donnant les moyens d’analyser d’immenses bases de données (génomiques, protéomiques, chimiques) pour identifier des cibles thérapeutiques ou des molécules prometteuses en un temps record. L’IA est un allié précieux de la médecine de précision et l’identification de l’ancrage patients de nos projets de recherche.
Grâce au screening de nouvelle génération (HTS Hits Validation), d’immenses banques de molécules sont passées au crible pour prédire lesquelles correspondent à la cible biologique.
L’intelligence artificielle ne se contente pas de trier, elle rationalise. Elle écarte d’emblée les éléments qui présentent des risques de toxicité ou d’incompatibilité chimique, en s’appuyant sur des critères de performance communs partagés entre les projets de recherche. Ainsi, seules les molécules les plus prometteuses entrent en développement. En réduisant l’attrition (le taux d’échec), nos ressources sont focalisées sur les médicaments qui ont une réelle chance d’aboutir jusqu’au patient.
Pas d’IA sans data
Chez Servier, l’IA pourrait doubler la probabilité de succès de nos candidats-médicaments. Actuellement, au plan mondial, seuls 12 % des médicaments entrant en essai clinique sont finalement approuvés pour usage au bénéfice des patients1.
« Il n’y a pas d’IA sans data et selon les choix qui sont faits, on peut avoir des résultats extrêmement différents. Tout l’enjeu consiste à bien choisir les données sur lesquelles nous faisons tourner nos IA pour avoir des résultats corrects. D’où l’importance de réaliser nos études cliniques avec la plus grande diversité possible. »
Focus : l’IA dans les études cliniques
L’IA permet de mieux prédire la toxicité d’une molécule avant d’entrer en essais cliniques. Comment la molécule est-elle absorbée par l’intestin ? Est-elle stable au niveau du foie ? Comment est-elle éliminée ? Quelle est sa toxicité potentielle ? Via des modèles de Machine Learning entraînés sur des centaines de molécules précédentes, l’IA réalise des tests in silico (virtuels) pour anticiper le devenir du médicament dans l’organisme. C’est ce qu’on appelle la « prédiction des propriétés moléculaires ».
S’allier aux meilleurs pour accélérer : une stratégie assumée
Conscients que la bataille de l’innovation ne se gagne plus seuls, Servier a fait le choix d’une stratégie équilibrée combinant développements internes, acquisitions ciblées et partenariats technologiques de premier plan, chacun répondant à une brique critique de la chaîne de valeur du médicament. Objectif : accélérer la découverte de nouvelles solutions thérapeutiques pour les patients.
En ce début d’année 2026, la signature de deux partenariats technologiques majeurs attestent du niveau de maturité que le Groupe a atteint dans ce domaine :
Sur le front de la médecine de précision, le partenariat stratégique avec la licorne française Owkin permet d’analyser des données cliniques massives. L’objectif : identifier des sous-groupes de patients, selon des marqueurs biologiques définis, dans l’espoir qu’ils répondent le mieux aux traitements.
Nous collaborons aussi avec Aitia, leader du marché des jumeaux numériques et de la technologie d’IA causale. Ensemble, nous développons des jumeaux numériques « Gemini » afin d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques dans le cancer du pancréas, la maladie de parkinson et dans le gliome.
Enfin, pour soutenir cette transformation massive, nous poursuivons notre partenariat engagé de longue date avec Google Cloud, qui fournit la puissance de calcul et les infrastructures nécessaires au déploiement de l’IA générative à l’échelle mondiale. Nous intégrons les solutions d’IA de Google Cloud afin d’accélérer nos programmes de R&D au bénéfice des patients, et nous étendons l’utilisation de l’IA et de l’IA générative à d’autres domaines stratégiques du Groupe afin d’optimiser l’ensemble de notre chaîne de valeur.
[1] Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates of R&D costs ; Revue : Journal of Health Economics, Volume 47, pages 20-33 ; Mai 2016. https://dukespace.lib.duke.edu/server/api/core/bitstreams/27f540a1-e371-42ee-a13a-27f490f5f2c3/content