Guillaume Renouard
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Il faut en moyenne entre dix et quinze ans et dépenser environ 2,5 milliards d'euros pour développer un médicament.
BENOIT TESSIER
Développer de nouveaux médicaments est un processus lent, coûteux et complexe. Les chercheurs doivent en effet passer au crible un grand nombre de molécules potentielles, ainsi que leurs phénotypes et leurs interactions pour identifier les candidates les plus prometteuses. Une fois la ou les molécules identifiées, les scientifiques procèdent à une batterie de tests pour vérifier que le traitement est efficace, sûr et pérenne.
Il faut ainsi en moyenne attendre entre dix et quinze ans et dépenser environ 2,5 milliards d'euros pour développer un médicament. Le taux d'échec est très élevé : sur 10.000 molécules ciblées, dix seulement arrivent au stade du dépôt de brevet, parmi lesquelles une seule parviendra à passer toutes les étapes de tests et d'essais cliniques pour devenir un médicament. Mais grâce au traitement des données par l'intelligence artificielle (IA) générative, Sanofi entend améliorer l'efficacité de ce processus.
Le groupe pharmaceutique français a récemment entrepris de briser les silos au sein de ses données pour obtenir une vue à 360 sur toutes ses activités. Un processus de rationalisation entamé fin 2021.
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En tant qu'entreprise pharmaceutique, nous gérons des données très sensibles, nous devons donc nous montrer irréprochables sur la confidentialité. Il est capital de pouvoir gérer les droits d'accès de manière très fine et de pouvoir recourir à l'anonymisation, ce que permet Snowflake
», développe Bruno Gagliardo.
Guillaume Renouard
