Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché de l’IA pour l’industrie pharmaceutique et biotechnologique, par type (IA de découverte de médicaments, IA de données génomiques, analyses basées sur l’IA) par application (produits pharmaceutiques, R&D biotechnologique, essais cliniques, médecine personnalisée) et perspectives et prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DE L'IA POUR LA PHARMA ET LA BIOTECHNOLOGIE

Le marché mondial de l'IA pour l'industrie pharmaceutique et biotechnologique est évalué à 2,68 milliards de dollars en 2026 et progresse régulièrement pour atteindre 8,68 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC de 13,95 % de 2026 à 2035.

Une croissance transformationnelle se produit sur le marché de l'IA pour le développement de médicaments, alors que l'intelligence artificielle devient progressivement une technologie essentielle tout au long de la chaîne de valeur du développement de médicaments. L'IA s'étend des techniques informatiques de découverte de molécules jusqu'aux essais cliniques et aux options de traitement personnalisées, améliorant ainsi l'efficacité, accélérant les délais de mise sur le marché et apportant un tout nouveau niveau de précision dans les prévisions. Face à la détérioration de la situation des données biologiques et à la pression croissante sur les coûts de R&D, les sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques ont rapidement intégré l'IA pour tenter de suivre le rythme. L'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel sont de plus en plus demandés pour analyser des ensembles de données complexes tels que des séquences génomiques, des structures chimiques et des résultats d'essais cliniques sur ce marché. De plus en plus, les plateformes d'IA facilitent non seulement la prise de décision, mais également la conception de parcours de synthèse, l'optimisation des essais et l'identification de cohortes de patients. Le volume toujours croissant de données, associé au début de la transformation numérique des soins de santé, promet de faire de l'avenir de l'IA pour la biopharmaceutique une réalité absolue déjà en cours.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

L'IA pour le marché pharmaceutique et biotechnologique a eu un effet positif en raison de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

La pandémie de COVID-19 a agi comme l'un de ces catalyseurs majeurs pour le marché de l'IA pour l'industrie pharmaceutique et biotechnologique. Pendant la crise, ces outils d'IA ont été utilisés pour accélérer le développement de vaccins, localiser les opportunités de réutilisation des médicaments etgestion des donnéesdans les essais cliniques. Dans une atmosphère où l'ensemble de la population était en état d'urgence, les sociétés pharmaceutiques ont apprécié cet avantage opportun et ont tenté d'accélérer les délais de R&D grâce à l'IA tout en préservant la sécurité et l'efficacité. De la modélisation des mutations virales à la prévision de la propagation des maladies, les plateformes d'IA sont devenues l'épine dorsale de la réponse à la crise. La pandémie s'est également orientée vers la collaboration numérique et a renforcé le besoin de plateformes de recherche à distance alimentées par l'IA. Cet élan se poursuit après la pandémie, alors que de nombreuses entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques ont augmenté leurs dépenses en matière d'IA.

DERNIÈRES TENDANCES

Les modèles de base d'IA et les algorithmes génératifs révolutionnent la découverte de médicaments pour stimuler la croissance du marché

Parmi les tendances les plus perturbatrices figure peut-être l'infusion de modèles de base et d'IA générative dans les activités de R&D pharmaceutique. Ces modèles à grande échelle peuvent apprendre une vaste gamme de données biomédicales et générer de nouvelles structures moléculaires ayant un potentiel élevé d'action médicamenteuse. À l'heure actuelle, les entreprises déploient des systèmes d'IA non seulement pour parcourir les données, mais aussi pour concevoir de nouveaux médicaments, simuler le comportement et prédire la toxicité avant de subir des tests en laboratoire. Cela réduit donc considérablement le temps et les coûts liés à la découverte de médicaments. Parallèlement, la prédiction des résultats cliniques et la personnalisation des thérapies à l'aide de l'IA deviennent rapidement la norme, soutenant ainsi les approches de médecine de précision.

• Selon les National Institutes of Health des États-Unis (NIH, 2023), 41 % des entreprises de biotechnologie américaines ont intégré des plateformes d'IA pour identifier les médicaments candidats et accélérer la recherche préclinique.

• L'Agence européenne des médicaments (EMA, 2023) a rapporté que 36 % des essais cliniques menés dans l'UE utilisent désormais des algorithmes d'IA pour prédire l'efficacité du recrutement des patients et les résultats des essais.

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L'IA POUR LA SEGMENTATION DU MARCHÉ DE LA PHARMA ET DE LA BIOTECHNOLOGIE

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en IA de découverte de médicaments, IA de données génomiques et analyses basées sur l'IA :

• IA de découverte de médicaments : les plates-formes de découverte de médicaments basées sur l'IA ont modifié le modèle par lequel les composés pharmaceutiques sont identifiés et optimisés. De tels systèmes utilisent l'apprentissage automatique pour étudier les bibliothèques chimiques, prédire les affinités de liaison et simuler les interactions moléculaires. En réduisant considérablement le nombre de candidats viables, Drug Discovery AI réduit les années de ce qui serait de la R&D traditionnelle. Les startups et les grandes multinationales font appel à l'IA pour réduire le délai de la phase préclinique, réduisant ainsi le risque d'échec et augmentant le potentiel de réussite des candidats cliniques, alors que la recherche sur les maladies rares et l'oncologie a le plus besoin de nouveaux médicaments.

• Genomic Data AI : Genomic Data AI joue un rôle crucial dans le décryptage de séquences génétiques complexes afin de trouver des associations avec des maladies, l'identification de biomarqueurs et des pistes de traitement ciblées. L'utilisation d'algorithmes d'IA sur de vastes bases de données génomiques permet aux chercheurs de trouver des associations gène-maladie avec une plus grande précision - la partie la plus importante du développement ultérieur de la médecine personnalisée dans laquelle les traitements sont basés sur le profil génétique d'un individu. Les sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques utilisent cette IA pour la stratification des patients dans les essais, l'identification de mutations rares, ainsi que la reconnaissance de nouvelles cibles thérapeutiques, augmentant ainsi considérablement l'efficacité de la R&D et les résultats des essais cliniques.

• Analyses basées sur l'IA : malgré l'utilité des outils d'analyse basés sur l'IA pour étayer les processus décisionnels dans les secteurs pharmaceutique et biotechnologique, ces plateformes ingèrent des données structurées et non structurées (des résultats de laboratoire aux notes cliniques) et les convertissent en informations significatives et exploitables. Certaines de leurs utilisations incluent l'identification des risques liés aux essais, la surveillance des événements indésirables et l'optimisation des processus de fabrication. Le traitement du langage naturel et la modélisation prédictive sont tous deux extrêmement utiles pour interpréter les preuves du monde réel et mener des recherches documentaires. Face à la complexité croissante des pipelines de médicaments, ces analyses basées sur l'IA s'avèrent inestimables pour la surveillance en temps réel,conformité réglementaireet gestion de portefeuille stratégique.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en produits pharmaceutiques, R&D biotechnologique, essais cliniques et médecine personnalisée :

• Produits pharmaceutiques : les sociétés pharmaceutiques utilisent l'IA pour accélérer le développement de médicaments à chaque étape. Ces systèmes incluent l'IA pour découvrir de nouvelles cibles, concevoir des structures moléculaires et prévoir les éventuels effets hors cible, réduisant ainsi les taux d'attrition. Ces mêmes modèles sont également intégrés dans les systèmes de pharmacovigilance chargés de l'identification des signaux de sécurité post-commercialisation. L'introduction de l'IA a augmenté la rentabilité et réduit le temps de découverte ; permettant ainsi à l'industrie pharmaceutique d'être plus agile face à l'évolution des nécessités médicales. Ce dynamisme a pris toute son ampleur au moment de la pandémie et demeure un avantage concurrentiel important lorsqu'il s'agit de répondre à des besoins cliniques non satisfaits.

• R&D en biotechnologie : les entreprises de biotechnologie, souvent à la pointe de l'innovation, adoptent l'IA pour développer de nouvelles thérapies. Ces entreprises explorent de nouvelles voies biologiques avec l'aide de l'IA ; concevoir des thérapies cellulaires et géniques et optimiser les flux de travail complexes en laboratoire. En intégrant l'IA, les petites entreprises de biotechnologie peuvent rivaliser avec les plus grandes entités en réduisant les coûts de R&D et en offrant une plus grande précision. L'IA dans le repliement des protéines, la conception d'anticorps et la biologie synthétique ouvre de nouvelles voies pour traiter les maladies. Par conséquent, cette agilité et cette expérimentation basée sur les données deviennent dignes de l'environnement rapide et axé sur la découverte de la biotechnologie.

• Essais cliniques : l'IA transforme l'optimisation des essais cliniques en facilitant le recrutement des patients et l'évaluation des risques d'abandon et en automatisant la conception des protocoles. L'analyse prédictive permet la sélection des patients par correspondance génomique et données phénotypiques, augmentant ainsi l'efficacité et la diversité des essais. Un système d'IA de haut niveau peut assurer la surveillance en temps réel des performances des essais, permettant ainsi une conception adaptative des essais et une prise de décision dynamique. Les outils d'IA prêtent attention très tôt aux anomalies dans les données des patients, préservant ainsi les risques réglementaires. Ainsi, le raccourcissement du délai d'essai ainsi que la probabilité d'un développement réussi sont cruciaux dans les phases les plus coûteuses de recherche et de développement – ​​phases II et III.

• Médecine personnalisée : l'IA est le fondement de la médecine personnalisée, où des algorithmes analysent les données spécifiques du patient pour ajuster la procédure de traitement. Cela va des niveaux les plus élémentaires aux niveaux supérieurs : prédiction de la réponse aux médicaments grâce à des marqueurs génétiques et au calcul de la dose. Ceux-ci constituent une grande partie de la précision thérapeutique. Cela inclut des modifications en oncologie, dans les maladies rares et les maladies chroniques, domaines dans lesquels les types de thérapies universelles ne répondent pas vraiment bien à leurs objectifs thérapeutiques. En complément de ces activités, les systèmes dits d'IA aident les médecins à donner un sens aux données multi-omiques, aux DSE et aux informations sur le mode de vie pour prendre des décisions cliniques concernant le traitement. L'évolution des soins de santé est véritablement centrée sur l'individu, et donne naissance à des opportunités particulières pour offrir une médecine variable, avec l'IA comme moyen d'application et d'échelle scientifiques.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs déterminants

Croissance explosive des données biomédicales pour stimuler le marché

Les industries pharmaceutique et biotechnologique sont embourbées depuis le début du 21e siècle dans un déluge de données, à commencer par l'explosion des données omiques, des dossiers de santé électroniques et des résultats d'essais cliniques qui ont contribué à la croissance du marché de l'IA pour l'industrie pharmaceutique et biotechnologique. Cette pléthore d'ensembles de données complexes ne peut pas être analysée avec succès par les méthodes conventionnelles ; c'est ce qui a attiré l'attention sur l'IA. Actuellement, l'IA peut utiliser le Big Data en temps réel, en analysant et eninterprétereux pour extraire toute information significative pour les instituts de recherche ou à des fins commerciales. Compte tenu de la précipitation des entreprises à innover, la capacité d'obtenir des informations à partir du Big Data est devenue un impératif concurrentiel, entraînant ainsi la tendance à la hausse du marché de l'IA.

• Selon la Food and Drug Administration des États-Unis (FDA, 2023), 39 % des sociétés pharmaceutiques exploitent l'IA pour gérer des ensembles de données biologiques et chimiques à grande échelle afin de concevoir des médicaments plus efficaces.

• Le ministère américain de la Santé et des Services sociaux (HHS, 2023) a indiqué que 34 % des subventions fédérales pour l'innovation biotechnologique sont désormais allouées à des projets de recherche basés sur l'IA.

Pression croissante pour réduire les coûts et les délais de R&D afin d'élargir le marché

Le développement pharmaceutique est notoirement coûteux et long, s'étendant souvent sur 10 ans et entraîne des coûts se chiffrant en milliards de dollars. Les ruptures de brevets et la concurrence croissante ont exercé une pression intense sur les entreprises pour qu'elles raccourcissent le cycle de vie du développement et réduisent les coûts. L'IA apporte de l'efficacité à chaque étape, de l'identification des cibles à l'optimisation des leads en passant par la gestion des essais, permettant ainsi d'économiser du temps et de l'argent. Le retour sur investissement de l'adoption de l'IA se traduit désormais par des taux de réussite plus élevés et des délais de mise sur le marché plus courts. Par conséquent, les entreprises investissent de plus en plus d'argent dans la mise en œuvre de l'IA, la considérant comme un facteur essentiel d'efficacité opérationnelle.

Facteur de retenue

Problèmes de confidentialité des données et incertitude réglementairePotentiellement entraver la croissance du marché

Bien que l'IA offre des avantages transformateurs, le traitement de données médicales et génomiques sensibles soulève de graves problèmes de confidentialité et de conformité. Diverses réglementations mondiales, avec le RGPD et la HIPAA en tête, imposent des exigences très strictes en matière d'utilisation, de stockage et de partage des données. Ces complexités juridiques ont parfois un effet dissuasif sur le déploiement de l'IA, en particulier lorsqu'une collaboration transfrontalière est impliquée. D'autres préoccupations qui rendent les sociétés pharmaceutiques encore plus prudentes quant à l'utilisation concrète de leurs hypothèses ou décisions cliniques générées par l'IA sont liées au fait qu'il n'existe toujours pas de directives réglementaires claires. Les questions liées au consentement des patients, à l'intégrité des données et aux pratiques éthiques de l'IA doivent être prises en compte avec la plus grande attention ; sinon, une méfiance tentante et une réduction de la taille du marché pourraient s'ensuivre.

• Selon le Comité européen de la protection des données (EDPB, 2023), 31 % des entreprises ont signalé des retards dans l'adoption de l'IA en raison de la conformité au RGPD et aux réglementations sur la protection des données des patients.

• La General Services Administration des États-Unis (GSA, 2023) a noté que 28 % des petites et moyennes entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques considèrent les coûts initiaux d'infrastructure d'IA comme un obstacle majeur.

Émergence de startups de développement de médicaments axées sur l'IA et de collaborations stratégiques pour créer des opportunités pour le produit sur le marché

Opportunité

Avec la montée en puissance des startups axées sur l'IA et centrées uniquement sur la découverte de médicaments et les soins médicaux personnalisés, une perspective passionnante s'ouvre. Ces entreprises ont reçu des investissements et conclu des collaborations avec de grandes sociétés pharmaceutiques pour co-développer des produits thérapeutiques via l'IA. Les projets de collaboration avec des organismes du secteur privé et des universités servent à valider les modèles d'IA afin de faciliter l'acceptation réglementaire.

L'évolution des talents, du financement et des écosystèmes d'infrastructures partagées favorise des progrès plus rapides. À mesure que les barrières à l'entrée diminuent et que les réussites se multiplient, une mise à l'échelle rapide dans le cadre de collaboration reposera sur l'interface IA-biopharma.

• Selon le National Health Service (NHS, Royaume-Uni, 2023), 37 % des hôpitaux et centres de recherche explorent des outils basés sur l'IA pour développer des plans de traitement personnalisés pour les patients.

• Le Human Genome Project (HGP, 2023) a rapporté que 33 % des entreprises de biotechnologie adoptent l'IA pour analyser des ensembles de données génomiques, protéomiques et métabolomiques afin d'accélérer les découvertes thérapeutiques.

L'interprétabilité des modèles et la validation scientifique pourraient constituer un défi potentiel pour les consommateurs

Défi

Un autre défi urgent de l'IA pour les secteurs pharmaceutique et biotechnologique est l'interprétabilité. La plupart des algorithmes avancés, en particulier les systèmes d'apprentissage profond, sont comme des boîtes noires dotées d'une opacité quasi totale. Un tel manque d'explicabilité précipite le prochain défi : lorsque les décisions prises peuvent avoir un impact sur des vies humaines à long terme.

La production de résultats clairs à partir d'un système d'IA et la justification de ces résultats sont exigées par les organismes de réglementation, les cliniciens et les chercheurs, en particulier dans le développement de médicaments et la conception d'essais cliniques. Combler le fossé de confiance nécessite des améliorations dans la validation et la documentation des modèles, ainsi que la création de cadres d'IA explicables répondant aux normes biomédicales.

• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST, 2023) des États-Unis, 29 % des entreprises rencontrent des difficultés à intégrer les plateformes d'IA aux systèmes de données cliniques et de laboratoire existants.

• Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis (BLS, 2023) a indiqué que 26 % des entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques ont du mal à recruter des professionnels formés en IA et en bioinformatique.

 

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AI POUR LES MARCHÉS RÉGIONAUX DE LA PHARMA ET DE LA BIOTECHNOLOGIE

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord détient la part dominante du marché de l'IA pour l'industrie pharmaceutique et biotechnologique en raison de sa forte concentration sur l'infrastructure de R&D, de son écosystème de capital-risque fondé sur l'IA et de son attitude précoce envers l'acceptation des technologies naissantes. Le marché américain de l'IA pour l'industrie pharmaceutique et biotechnologique héberge de nombreuses startups d'IA de premier ordre. Plusieurs géants pharmaceutiques investissent massivement dans des initiatives d'IA. De plus, les agences de réglementation telles que la FDA soutiennent de plus en plus l'intégration de l'IA à utiliser dans les essais cliniques et l'approbation des médicaments. L'union entre le monde universitaire et l'industrie et donc la disponibilité de vastes zones d'ensembles de données sur les soins de santé offrent un milieu idéal pour l'innovation. De plus, un financement gouvernemental favorable et des politiques de santé numérique servent à accélérer encore la croissance des marchés régionaux.

• Europe

Des progrès significatifs sont réalisés en Europe concernant l'adoption de l'IA danssciences de la vie, avec le Royaume-Uni, l'Allemagne et la Suisse en tête. Des institutions universitaires solides et des partenariats public-privé favorisent l'innovation dans la découverte de médicaments basée sur l'IA. Les efforts paneuropéens, tels que l'Espace européen des données de santé, harmonisent l'infrastructure des données, bénéficiant ainsi à la région. L'utilisation éthique de l'IA et les lois sur la confidentialité des données restent primordiales, favorisant la création d'un environnement réglementé mais fiable pour l'innovation. Les sociétés pharmaceutiques européennes s'associent à des startups d'IA pour combler le fossé entre la recherche et la commercialisation.

• Asie

De nouveaux marchés en croissance émergent en Asie pour le marché de l'IA pour la pharmacie et la biotechnologie ; La Chine, l'Inde et Singapour injectent néanmoins d'importants fonds dans la recherche sur l'IA, les infrastructures de technologies de la santé et l'innovation biotechnologique. Les stratégies nationales d'IA et les importants fonds de biotechnologie financés par le gouvernement poussent les entreprises chinoises à l'avant-garde mondiale. Le secteur indien de la santé, riche en données, stimule la demande de plateformes d'essais cliniques et de diagnostic sur l'IA. Cependant, la synchronisation des réglementations sur la confidentialité des données et de la structure des talents de la chaîne d'approvisionnement reste un défi. En conséquence, grâce à son marché énorme, ses politiques favorables et ses écosystèmes de startups dynamiques, l'Asie est en passe de devenir un moteur de croissance clé dans un avenir prévisible.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce à l'innovation et à l'expansion du marché

Les principaux acteurs de l'IA pour l'industrie pharmaceutique et biotechnologique innovent et élaborent des stratégies pour transformer le secteur. Au sein de Pfizer et AstraZeneca, l'IA travaille à la découverte précoce de médicaments et à l'optimisation des essais. BenevolentAI et Exscientia sont à l'avant-garde de l'utilisation de modèles génératifs pour la conception de nouveaux médicaments.

• Pfizer (États-Unis) : selon la FDA (2023), 42 % des divisions R&D de Pfizer utilisent des outils d'IA pour l'identification des cibles et l'optimisation des essais cliniques.

• AstraZeneca (Royaume-Uni) : L'Agence britannique de réglementation des médicaments et des produits de santé (MHRA, 2023) a signalé que 35 % des programmes de développement de médicaments d'AstraZeneca utilisent des plateformes basées sur l'IA pour l'analyse prédictive et le profilage de sécurité.

Roche et Novartis, opérateurs historiques du secteur pharmaceutique chargé des aspects R&D, déterminent les délais de R&D en utilisant des équipes d'IA internes et en ayant des partenariats externes en matière d'IA. De plus, des startups telles que Insilico Medicine et Recursion Pharmaceuticals bouleversent les flux de travail conventionnels en intégrant l'IA à chaque étape. Ce mélange dynamique d'acteurs établis et de startups agiles continue de façonner le paysage concurrentiel.

Liste des meilleures IA pour les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques

• Ve Pfizer (U.S.)
• AstraZeneca (U.K.)
• BenevolentAI (U.K.)
• Janssen (Johnson & Johnson) (U.S.)
• Insilico Medicine (U.S.)
• Roche (Switzerland)
• Exscientia (U.K.)
• Recursion Pharmaceuticals (U.S.)
• Novartis (Switzerland)
• GenBio AI (U.S.)

DÉVELOPPEMENT D'UNE INDUSTRIE CLÉ

Juin 2025 :AstraZeneca et BenevolentAI ont révélé que l'identification réussie d'un candidat médicament avait été réalisée et ont donné à la plateforme de découverte de l'IA la découverte de cibles et la génération de composés : un candidat médicament pour une maladie auto-immune rare. Le développement de candidats médicaments a été réalisé via la plateforme exclusive de BeneficialAI, tandis que le processus et la validation ont été effectués via le pipeline préclinique d'AstraZeneca. Il s'agit donc probablement de l'une des transitions découverte-préclinique les plus rapides de l'histoire de la thérapeutique. Ce partenariat montre comment, de plus en plus, les plateformes axées sur l'IA parviennent à relier la biologie computationnelle à la pratique clinique. Les deux sociétés sont impatientes de travailler ensemble dans des domaines thérapeutiques élargis au cours de l'année à venir.

COUVERTURE DU RAPPORT

L'étude comprend une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles susceptibles d'avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Le rapport de recherche se penche sur la segmentation du marché, en utilisant des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives pour fournir une analyse approfondie. Il évalue également l'impact des perspectives financières et stratégiques sur le marché. En outre, le rapport présente des évaluations nationales et régionales, tenant compte des forces dominantes de l'offre et de la demande qui influencent la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les parts de marché des concurrents importants. Le rapport intègre de nouvelles méthodologies de recherche et des stratégies de joueurs adaptées au calendrier prévu. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché d'une manière formelle et facilement compréhensible.