L’IA pourrait-elle changer la manière même de découvrir des médicaments ? Une chose est sûre : la R&D pharmaceutique change d’échelle. La recherche s’accélère, les chercheurs et les ingénieurs dialoguent, des masses de données inédites sont exploitées. Chez Sanofi, Nicolas Boucher (INSA Lyon 01), Head of Digital R&D Accelerator, se situe au cœur de cette transformation à la croisée de la science et du digital.
L’IA promet d’accélérer la découverte de médicaments. Quelles sont aujourd’hui ses applications concrètes et ses limites ?
L’IA permet déjà d’exploiter des volumes de données considérables, à différentes étapes de la R&D. Elle intervient par exemple dans la conception des protocoles d’essais cliniques ou dans la compréhension des mécanismes d’action des maladies. Grâce à la modélisation et à la simulation, on peut extrapoler certains résultats et mieux orienter les choix. Mais elle reste un complément : dans notre secteur, la validation réglementaire est indispensable. On avance progressivement, en s’assurant que chaque usage est robuste, explicable et validé.
La recherche pharmaceutique produit des volumes de données considérables. Comment les exploitez-vous efficacement ?
Pour être efficace, tout repose d’abord sur une bonne organisation des données. Des équipes dédiées structurent l’ensemble du pipeline de données, de leur collecte jusqu’à leur mise à disposition. L’enjeu est ensuite de les rendre exploitables via des produits digitaux, pour aider les chercheurs à mieux décider à chaque étape. Cela suppose aussi de travailler avec des environnements sécurisés, car nous manipulons des données sensibles. Toute la chaîne est donc pensée pour garantir à la fois performance, traçabilité et conformité.
Le Digital R&D Accelerator est à la croisée de la recherche et du numérique. Comment travaillez-vous concrètement avec les équipes scientifiques ?
Nous développons des outils digitaux qui font vraiment la différence, en partant de problématiques très concrètes issues du terrain. Les équipes sont organisées en mode agile, en petits groupes pluridisciplinaires : ingénieurs, data scientists, experts métiers qui travaillent en proximité avec les chercheurs. On teste, on expérimente, on valide des hypothèses, et quand cela ne fonctionne pas, on pivote rapidement. Cette logique d’itération continue permet d’éviter les approches trop théoriques et d’identifier les vrais leviers de transformation.
Quels profils d’ingénieurs recherchez-vous aujourd’hui, et quelles perspectives proposez-vous aux jeunes diplômés ?
Nous recrutons des profils variés : data scientists, data engineers, software engineers ou encore product owners. Mais au-delà des compétences techniques, nous cherchons surtout des profils curieux, capables d’apprendre en continu et de s’adapter. Le digital évolue très vite, et les parcours sont de plus en plus transverses : il est possible de passer d’un domaine à un autre ou d’évoluer vers de nouvelles expertises. Nos équipes sont très internationales (plus de 30 nationalités), et cette diversité nourrit la créativité.
INSA : former des ingénieurs et des esprits curieux
Parmi les souvenir marquants de mes années à l’INSA, je citerais un cours de réseau où j’étais assis au premier rang. Je posais des questions dès que je ne comprenais pas. Non seulement ça m’a permis d’avoir une bonne note à l’examen, mais ça m’a surtout permis de comprendre la matière et d’y prendre du plaisir. Et c’est d’ailleurs ce que j’encourage aujourd’hui : rendre l’apprentissage actif, prendre du plaisir dans ses études plutôt que les subir. Demain, avec l’IA, une grande partie du technique sera assistée. Ce qui fera la différence, ce sont la créativité, la capacité à collaborer et à s’adapter. Les principaux freins à l’innovation restent humains : manque de communication, silos, résistance au changement.
L’ingénieur idéal de 2026 : spécialiste affûté ou touche-à-tout assumé ?
Être uniquement spécialiste devient risqué dans un monde qui évolue très vite. Il faut savoir approfondir un sujet, mais aussi être capable de changer de domaine. L’ingénieur de demain sera un touche-à-tout, capable de comprendre plusieurs problématiques, avec l’IA comme support pour aller plus loin dans l’expertise. Finalement, l’IA peut être le spécialiste, et l’ingénieur, le chef d’orchestre.
Chiffres-clés : 30 nationalités / 300 collaborateurs dans 3 accélérateurs
Contact : andrea.bojescou@sanofi.com
