Comment les laboratoires pharmaceutiques s’emparent de l’intelligence artificielle

Depuis 2012, le domaine de la santé intègre des mécanismes basés sur l’intelligence artificielle de plus en plus complexes. Qu’il s’agisse d’analyses de données, récoltées notamment par des objets connectés, ou de l’aide au diagnostic dans la radiologie, l’IA est aujourd’hui utilisée dans de nombreux domaines de la médecine et fait son entrée dans les hôpitaux. Dans une étude publiée en décembre 2015, le cabinet Frost&Sullivan estimait que le marché de l’IA dans la santé pourrait représenter plus de 6 milliards de dollars dans le monde d’ici 2021. Les laboratoires pharmaceutiques semblent pourtant avoir pris du temps avant de s’intéresser de près à ce sujet. Encore peu concurrencés par les GAFAM ou de nouveaux acteurs sur le domaine précis du développement de médicaments, leur transformation numérique se fait tardivement et l’intelligence artificielle est de leur propre aveu encore peu exploitée. “Nous utilisons l’IA de façon anecdotique encore car il s’agit d’un nouveau processus, d’une réelle rupture. Or comme le digital à son époque, il est toujours très compliqué d’imaginer l’impact de ce nouveau processus sur nos métiers d’une part, et d’autre part de l’intégrer dans l’entreprise, qui plus est dans une société de 13 000 personnes”, analyse Thierry Picard, CDO de la branche médicaments et santé du groupe Pierre Fabre.

Ces deux dernières années, les laboratoires semblent s’être surtout intéressés à l’IA via des rapprochements avec les start-up de ce domaine. Parmi les annonces récentes : Sanofi a attribué à Inato, spécialisée dans l’IA pour optimiser les essais cliniques, le prix de la meilleure start-up Big Data et Bayer a sélectionné la même société dans son top 40 des start-up pour une collaboration au niveau mondial. GSK a signé un accord de collaboration stratégique avec la société écossaise Exscientia, qui utilise l’IA pour le développement de médicaments, et Pierre Fabre Médicament a organisé en décembre 2017 aux côtés de Microsoft le premier “IA Santé Challenge”, à la suite duquel la jeune société Sensome a été récompensée. Novartis a pour sa part lancé debut 2018 un appel à candidatures pour financer quinze projets au maximum dans l’IA, avec à la clé 2,3 millions d’euros de financement. Enfin, la grande annonce a été le rachat par Roche de Flatiron, pour près de 2 milliards de dollars. Cette biotech américaine s’est spécialisée dans la collecte et l’analyse des données sur les traitements de patients atteints d’un cancer.

Le marché florissant de l’IA pour les essais cliniques

La recherche et notamment les essais cliniques semblent donc parmi les premiers domaines explorés par les laboratoires pour intégrer des mécanismes d’IA. “Le secteur du médicament est encore très imprégné des méthodes traditionnelles, notamment dans les essais cliniques où il y a 6 ans la moitié était encore réalisée sur papier. Les CRO, mais aussi les laboratoires, ont eu du mal à changer leur mode de fonctionnement et n’avaient pas toujours les moyens de se doter d’outils pour le faire”, explique Adeline Meilhoc, président du CRO (Contract research organization) Nodal Clinical SAS et membre du groupe de travail de l’Afcros (Association Française des CRO) sur les données de santé en vie réelle. Plusieurs jeunes sociétés se sont donc lancées dans le secteur de l’optimisation des essais cliniques, qui représentent le poste le plus coûteux de la recherche des laboratoires (près de 2 milliards d’euros par développement de médicament selon la Tufts University), afin de devenir les premières CRO totalement digitalisés grâce à l’intelligence artificielle. “L’IA dans les essais cliniques nous intéresse; principalement pour tenter de réduire le coût de ces études, mais nous sommes encore dans une phase exploratoire. En rencontrant les acteurs de ce secteur, nous nous rendons compte que peu d’entre eux utilisent réellement ce que l’on appelle l’IA”, indique Thierry Picard de Pierre Fabre. Ce terme recouvre en effet des réalités très différentes.

Parmi les sociétés de ce secteur, Inato, qui a notamment été récompensée par Sanofi, se concentre par exemple sur l’optimisation de la recherche de centres d’essais cliniques. “Le développement clinique représente 80 % des coûts de R&D d’un laboratoire. Nous les aidons à mieux sélectionner les centres dans lesquels ils vont conduire les essais cliniques grâce à des informations et des données dont nous disposons, et que nous allons chercher, sur ces centres dans le monde et leurs patients”, explique Jean-David Zeitoun, cofondateur et chief medical officer d’Inato. La société fondée en 2016, et qui compte 11 salariés, a ainsi piloté une dizaine d’essais cliniques pour le compte de grands laboratoires, notamment un français, pour un coût variant autour de 100 000 euros pour chaque mission.

Median Technologies s’appuie pour sa part sur son activité principale d’analyse d’imageries médicales. “Les laboratoires subissent une énorme pression pour savoir qui va être répondeur d’un traitement ou non, or seule l’IA est capable de répondre à cette question en analysant les informations provenant de différentes sources”, explique Fredrik Brag, directeur de Median Technologies. La société créée en 2002 et qui compte aujourd’hui 140 salariés, opère comme une CRO d’images s’appuyant sur les données des laboratoires. Elle a également noué des partenariats, comme avec le Memorial Sloan, centre anti-cancer à New York, afin de disposer d’imageries sur les patients ayant subi une prostatectomie.

Owkin s’appuie lui aussi sur l’imagerie, grâce à des partenariats avec des hôpitaux universitaires ou des grands centres de cancérologies, notamment en France. “Ces établissements nous fournissent des images à très haute résolution, qui nous permettent de trouver des sous-groupes de patients qui seront plus ou moins réactifs à tel traitement et ainsi prévoir sur quels patients l’essai clinique sera le plus efficace”, explique Thomas Clozel, cofondateur aux côtés de Gilles Wainrib. Owkin compte ainsi parmi ses clients Roche, Amgen, Actelion qui font appel à la société pour des missions d’un à deux mois. Ce sont principalement les équipes R&D “medical affairs” ou innovation qui les contactent. La société a levé 11 millions de dollars en janvier dernier, ce qui porte à 13,1 millions de dollars le montant total levé par la société depuis sa création en 2016.

Les laboratoires manquent de données exploitables

Malgré ces initiatives et ces rapprochements, les ressources des laboratoires semblent limitées pour mener davantage de projets en interne. Car si les laboratoires disposent d’une grande richesse de données, notamment avec la collecte depuis des années d’informations autour des essais cliniques, dans les faits leur utilisation n’est pas si simple. “Nos données sont en l’état rarement exploitables, pour des raisons réglementaires, technologiques et parfois culturelles, car certains métiers ne sont pas encore prêts à partager les données dont ils se considèrent propriétaires. Il faudra donc d’abord libérer de la donnée pour mener des projets d’IA à court et moyen terme”, observe Thierry Picard de Pierre Fabre. Le groupe pharmaceutique a entamé en 2017 un processus de montée en compétences de l’ensemble de ses équipes sur le sujet de l’IA, principalement par des formations et des “interventions” de spécialistes, mais n’a pas recruté d’équipes consacrées à ce sujet.

Bien que les groupes pharmaceutiques mènent des stratégies variées en la matière, la problématique reste toujours la même. “Certains laboratoires commencent à construire des équipes en interne pour traiter de l’IA, en recrutant des datascientist, mais ils manquent surtout de données. Il y a un grand travail de datacuration (nettoyage, regroupement de données…) à faire en amont”, affirme Thomas Clozel, cofondateur d’Owkin.

L’IA au service de l’élaboration de nouveaux médicaments

Dans la recherche, l’IA a également été identifiée comme un outil particulièrement intéressant si elle permettait l’élaboration de nouveaux médicaments davantage ciblés que les existants. “Ce qui fait vivre les industries pharmaceutiques depuis un certain nombre d’années sont les traitements très précis et ciblés, notamment fondés sur la génétique et qui nécessitent donc un traitement des données à très grande échelle”, note Antoine Evennou, coauteur du rapport Terranova sur l’IA dans la santé remis à la mission Villani en décembre 2017. “A moyen terme, l’IA pourrait nous aider à imaginer de nouveaux débouchés commerciaux pour certains traitement ou dans la médecine de précision”, confirme Thierry Picard de Pierre Fabre.

C’est déjà l’ambition de plusieurs start-up. Median Technologies travaille ainsi à caractériser le degré d’agressivité des tumeurs, afin de les classifier. “Nous n’allons pas développer des médicaments, mais des biomarqueurs prédictifs capables de déterminer quels traitements seront les plus efficaces contre la tumeur”, explique Fredrik Brag, directeur de Median technologies. “Nous travaillons sur les biomarqueurs prédictifs aussi pour en extraire des découvertes médicales grâce à la mise à jour de nouvelles cibles de patients”, explique Thomas Clozel, cofondateur d’Owkin, qui affiche clairement son ambition de devenir à terme un vrai laboratoire pharmaceutique, fondé sur l’IA.