Le marché mondial de l’intelligence artificielle (IA) appliquée à la découverte des médicaments devrait atteindre 16,52 milliards de dollars américains d’ici 2034, en passant de 6,93 milliards de dollars en 2025, avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 10,10 % sur la période 2025-2034. Cette croissance s’inscrit dans un contexte de transformation numérique accélérée du secteur pharmaceutique, stimulée par l’augmentation des maladies chroniques, l’expansion des biotechnologies, les investissements croissants dans la recherche et le développement (R&D), ainsi que l’essor de la médecine personnalisée. L’IA s’impose comme une technologie clé, permettant d’accélérer l’identification de cibles thérapeutiques, la conception de molécules, l’optimisation des candidats médicamenteux et la planification des essais cliniques, tout en réduisant les coûts et les délais de développement. En 2024, l’Amérique du Nord a dominé le marché avec une part de 56,18 %, portée par l’adoption précoce des technologies en provenance des États-Unis et du Canada, deux leaders mondiaux en innovation technologique et en R&D pharmaceutique. Cependant, la région Asie-Pacifique est la plus dynamique, avec un CAGR attendu de 21,1 %, portée par le développement des infrastructures de santé en Chine, en Inde, au Japon et en Corée du Sud, ainsi que par l’intégration croissante de l’IA et des big data dans les processus de découverte médicamenteuse. La Chine, en particulier, se positionne comme un acteur majeur grâce à l’essor de ses bases de données médicales et à l’innovation dans le développement de traitements personnalisés. Le segment le plus important du marché reste la phase de test préclinique et clinique, en raison de l’efficacité de l’IA dans l’amélioration de la planification des essais, la sélection des cohortes de patients, la prédiction des réponses thérapeutiques et la réduction des erreurs humaines. Le segment des petites molécules domine actuellement le marché, mais les grandes molécules (biologiques) devraient connaître la croissance la plus rapide, en lien avec la demande croissante pour des traitements ciblés contre les maladies chroniques. Le logiciel est le segment d’offre le plus représentatif, suivi par les services, notamment les solutions d’IA sur mesure et les plateformes d’analyse prédictive. La technologie la plus utilisée est l’apprentissage automatique (machine learning), incluant le deep learning, qui s’impose comme pilier de l’IA en découverte médicamenteuse, notamment pour l’analyse de données omiques, la prédiction de la toxicité, la conception de molécules génératives et l’optimisation des candidats. L’application la plus significative est le cancer (oncologie), qui occupe la première place en part de marché, tandis que les maladies infectieuses devraient afficher la croissance la plus forte, en raison de la nécessité d’outils rapides pour le diagnostic, la découverte d’antibiotiques et la réponse aux épidémies. Les acteurs clés du marché incluent NVIDIA, Microsoft, Insilico Medicine, Schrödinger, Exscientia, Cloud Pharmaceuticals, et Tomwise, qui mènent des innovations majeures, notamment en collaboration avec des géants comme AWS ou des investisseurs comme Reid Hoffman, co-fondateur de LinkedIn, qui a lancé Manas AI en 2025 pour accélérer le développement de traitements anticancéreux. Des partenariats stratégiques, comme celui entre Innophore et NVIDIA pour le lancement de CavitOmiX, démontrent l’importance de l’infrastructure de calcul avancée pour l’IA en découverte médicamenteuse. En évaluation, les experts soulignent que l’IA n’est pas une simple accélération, mais une révolution des processus de R&D. Selon des analystes, la combinaison d’IA, d’automatisation, de biologie computationnelle et de cloud computing crée un écosystème de découverte plus robuste, plus prédictif et plus rentable. Cependant, des défis subsistent : la qualité des données, l’interopérabilité des systèmes, la réglementation des modèles d’IA et la validation des résultats. Malgré ces obstacles, l’adoption de l’IA dans la découverte médicamenteuse est désormais incontournable, avec un impact direct sur la réduction des coûts, l’amélioration de la réussite des essais cliniques et l’innovation thérapeutique.