Novo Nordisk et AWS accélèrent la recherche médicale avec l’IA
La course au développement de nouveaux traitements vient de recevoir un coup d’accélérateur majeur. Novo Nordisk et Amazon Web Services (AWS) ont lancé un partenariat stratégique pour intégrer l’IA agentique directement dans la recherche précoce de médicaments, avec pour objectif de raccourcir le long et coûteux parcours allant de l’identification d’une cible biologique à l’administration de la première dose humaine.
Au cœur de cette collaboration se trouve un nouveau hub d’innovation co-développé à Londres, où scientifiques de Novo Nordisk et ingénieurs, spécialistes de l’IA et scientifiques appliqués d’AWS travailleront côte à côte. Cette structure vise à éliminer les ruptures entre analyses computationnelles et travaux en laboratoire, fluidifiant le parcours des candidats-médicaments potentiels en phase précoce. AWS devient le fournisseur cloud privilégié de Novo Nordisk, intégrant son infrastructure, ses services d’IA et ses technologies pour les sciences de la vie dans les flux de recherche existants de l’entreprise.
Des assistants virtuels aux modèles biologiques
Novo Nordisk s’appuie déjà sur AWS pour ses charges de travail internes en IA. Plus de 25 000 employés utilisent une plateforme d’IA générative bâtie sur Amazon Bedrock, alimentant plus de 2 500 cas d’usage de chatbots pour des tâches comme la recherche d’informations et la rédaction de documents dans des processus non réglementés. Un déploiement traite plus de 26 000 requêtes mensuelles sur environ 140 000 documents. Dans la documentation des études cliniques, un système utilisant Anthropic’s Claude 3.5 via Amazon Bedrock a réduit le temps de génération de plus de 90 %, passant d’un travail impliquant 40 à 50 personnes et jusqu’à 15 semaines à quelques minutes pour une équipe de trois personnes – tout en incluant une revue médicale et une validation.
Des agents d’IA au cœur des laboratoires
Cette nouvelle phase étend l’IA au cœur de la recherche fondamentale. Amazon Bio Discovery d’AWS propose plus de 40 modèles d’IA biologiques aux chercheurs, permettant aux agents d’IA de sélectionner et coordonner ces modèles pour des tâches comme l’identification de cibles médicamenteuses potentielles, la conception de thérapies ou l’analyse de données biologiques. La plateforme peut générer et classer des candidats-médicaments avant même leur synthèse et leur test en laboratoire. Les résultats expérimentaux sont ensuite réinjectés dans le flux computationnel, permettant aux modèles de s’améliorer en continu.
Enjeux et perspectives
Il ne s’agit pas simplement d’un accord cloud de plus : c’est une tentative de raccourcir la phase la plus précoce et la plus risquée de la découverte de médicaments, en fusionnant les connaissances guidées par l’IA avec une expertise thérapeutique approfondie. Pour les patients en attente de traitements, des délais réduits entre l’identification de la cible et l’administration de la dose pourraient signifier un accès plus rapide à de nouvelles thérapies. Pour le secteur, ce partenariat annonce un virage vers une intégration plus poussée des agents d’IA dans la R&D, non plus comme de simples outils, mais comme des collaborateurs actifs du processus scientifique. Le hub londonien constitue également un modèle pour montrer comment les acteurs du pharmaceutique et du cloud peuvent co-développer des solutions sur le terrain, réduisant les frictions entre science des données et paillasse.
Source : AI News. Synthèse éditoriale assistée par IA — TechnoExpress.