IA et biotechnologie: gain de 50 % du temps nécessaires à l’atteinte des objectifs, « time-to-target »

Une enquête menée auprès de leaders de l’IA en biotechnologie montre une accélération de 50 % du « time-to-target » (temps nécessaires à l’atteinte des objectifs fixés), 56 % des organisations anticipant des réductions de coûts sous deux ans, tandis que la qualité des données s’impose comme le premier frein au déploiement de l’IA en R&D.

(lien vers le rapport Biotech IA Benchling)

San Francisco (Californie) et Paris, le 7 janvier 2026 – Benchling, la plateforme de R&D utilisée par plus de 1 300 entreprises de biotechnologie dans le monde, annonce aujourd’hui la publication de son rapport 2026 sur l’IA en biotechnologie, une nouvelle étude sectorielle analysant l’usage concret de l’intelligence artificielle dans la recherche et le développement en biotechnologie et biopharma.

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.

Les principaux enseignements du rapport incluent :

L’IA accélère la R&D dès aujourd’hui, et pas seulement en théorie.
La moitié des organisations interrogées constatent une atteinte des objectifs plus rapide, tandis que 56 % anticipent des réductions de coûts significatives au cours des deux prochaines années. Par ailleurs, 42 % observent déjà une amélioration de la précision scientifique et des taux de succès grâce aux modèles scientifiques, illustrant l’impact de l’IA en amont, dès la phase de découverte et de conception expérimentale.

La biotechnologie a identifié ses premiers « killer apps » de l’IA.

Les cas d’utilisation de l’IA auxquels les scientifiques font déjà confiance et qu’ils utilisent quotidiennement sont : 

• la revue de littérature et l’extraction de connaissances (76 %),
• la prédiction de la structure des protéines (71 %), 
• le reporting scientifique (66 %)
• l’identification de cibles (58 %). 

Cela démontre à quel point l’adoption de l’IA est plus forte dans les domaines où les données sont structurées, locales et faciles à valider.

L’adoption de l’IA ralentit à mesure que la science devient plus complexe et réglementée.

Des cas d’usage plus avancés – comme la conception moléculaire générative (42 %), l’analyse de biomarqueurs (40 %) ou la prédiction ADME (29 %) – restent plus difficiles à déployer à grande échelle. La limite ne vient pas des modèles eux-mêmes, mais d’environnements de données fragmentés, de métadonnées manquantes ou encore de la difficulté à vérifier les résultats entre équipes et systèmes.

La qualité des données est désormais le principal frein au déploiement de l’IA en biotechnologie.

55 % des répondants citent la qualité et la disponibilité des données comme un facteur majeur d’échec ou de sous-performance des projets d’IA, suivies par les enjeux de propriété intellectuelle, de sécurité et de conformité (50 %). Les organisations affichant une adoption plus avancée de l’IA déclarent de manière cohérente disposer de fondations de données plus intégrées et standardisées.

Les scientifiques ont déjà basculé vers des workflows « AI-first ».

89 % des scientifiques utilisent désormais des outils d’IA tels que des copilotes ou des modèles de langage comme premier réflexe pour l’exploration des connaissances, et 77 % s’appuient sur des sources de données externes. Toutefois, de nombreux systèmes de R&D n’ont pas été conçus pour soutenir une science « AI-first », générant des frictions à mesure que l’adoption s’accélère.

Un nouveau modèle opérationnel de l’IA émerge.

Les organisations biotech les plus avancées se réorganisent autour d’équipes hybrides combinant expertise scientifique et compétences en IA, privilégient la montée en compétences interne plutôt que le recrutement externe, et adoptent une approche « construire ce qui différencie, acheter ce qui s’industrialise » pour les applications et modèles d’IA.

Plutôt que de constater les avancées de l’IA en se concentrant sur une seule molécule, le rapport démontre et décortique comment des gains incrémentaux en vitesse, en prise de décision et en conception expérimentale s’additionnent tout au long du cycle de R&D, transformant en profondeur le fonctionnement des organisations biotech – et les infrastructures dont elles auront besoin demain.

Méthodologie
Le rapport 2026 sur l’IA en biotechnologie repose sur une enquête menée en novembre 2025, commandée par Benchling et réalisée par un cabinet d’études indépendant et un réseau d’experts afin de garantir l’objectivité et la pertinence sectorielle.

L’étude a interrogé environ 100 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques aux États-Unis et en Europe, utilisant activement l’IA dans leurs activités de recherche et développement. Il ne s’agit pas d’une enquête d’opinion générale, mais d’une analyse ciblée des pratiques et priorités des leaders de l’IA en biotechnologie.

L’ensemble des répondants sont des professionnels à temps plein du secteur biopharma – scientifiques, technologues et dirigeants – intervenant dans les domaines de la recherche exploratoire, du développement des procédés et analyses, des sciences bio-analytiques et de la toxicologie. Tous les participants ont déclaré un usage opérationnel et concret de l’IA au sein de leur organisation.

Lien vers le rapport Biotech IA Benchling

A propos de Benchling

Benchling est la plateforme du progrès scientifique, adoptée par plus de 1 300 entreprises de biotechnologie à travers le monde, depuis les startups pionnières aux géants de la biopharma tels que Merck, Moderna et Sanofi. Fondée en 2012, Benchling est une plateforme unifiée, basée sur le cloud, qui permet aux scientifiques de capturer, connecter et analyser leurs données tout au long du cycle de vie de la R&D. Avec Benchling AI, les chercheurs utilisent directement des agents et des modèles dans leurs flux de travail, connectés à des données structurées. Résultat : des équipes plus rapides et de meilleures molécules. La mission de Benchling est de libérer le potentiel de la biotechnologie et de rendre les découvertes possibles pour tous.