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  • La plateforme Implicity IM009 inscrite au remboursement pour la télésurveillance des moniteurs cardiaques implantables

    La télésurveillance avec IMPLICITY MCI (IM009) concerne les patients équipés d’un moniteur cardiaque implantable disposant d’une fonction de transmission à distance. Le dispositif vise notamment le suivi de patients explorés pour des syncopes inexpliquées récidivantes ou certains accidents ischémiques cérébraux sans étiologie identifiée.

    La Commission nationale d’évaluation des dispositifs médicaux et des technologies de santé (CNEDiMTS) a rendu un avis favorable concernant l’activité de télésurveillance médicale utilisant IMPLICITY MCI (IM009).

    La demande porte sur l’inscription sur la Liste des activités de télésurveillance médicale de la télésurveillance des patients porteurs d’un moniteur cardiaque implantable (MCI) doté d’une fonction de télésurveillance.

    Les indications concernées correspondent à celles ouvrant droit à la prise en charge des moniteurs cardiaques implantables sur la Liste des produits et prestations remboursables (LPPR).

    Des patients suivis pour des syncopes inexpliquées récidivantes

    La télésurveillance concerne en premier lieu les patients chez lesquels un moniteur cardiaque implantable est utilisé pour rechercher l’origine de « syncopes inexpliquées récidivantes », après une première évaluation clinique comprenant l’anamnèse, un examen physique avec mesure de la pression artérielle en position couchée et debout et un ECG 12 dérivations.

    Plusieurs situations sont couvertes : 

    • La première concerne les patients ne présentant pas de facteur de haut risque de mort subite nécessitant une hospitalisation et pour lesquels la probabilité de récidive de la syncope pendant la durée de vie du dispositif est élevée. Parmi les facteurs de risque considérés figurent notamment l’existence d’une cardiopathie structurelle ou d’une coronaropathie, des anomalies cliniques ou électrocardiographiques suggérant une syncope d’origine rythmique, ainsi que des comorbidités importantes, dont une anémie sévère ou des perturbations électrolytiques.
    • La télésurveillance peut également concerner les patients présentant un haut risque de mort subite lorsque le bilan initial complet, comprenant une exploration électrophysiologique, n’a permis ni d’établir un diagnostic ni d’initier un traitement.
    • Enfin, sont concernés les patients pour lesquels une cause réflexe de la syncope est considérée comme probable ou certaine, avec des épisodes fréquents et traumatiques. Chez ces patients, l’enregistrement d’une bradycardie sévère peut notamment conduire à discuter la pose d’un stimulateur cardiaque.

    Une indication après certains accidents ischémiques cérébraux sans cause identifiée

    Le deuxième champ d’utilisation concerne le diagnostic étiologique des accidents ischémiques cérébraux lorsque ni une source cardio-embolique ni un trouble de la coagulation n’ont pu être mis en évidence.

    Cette indication s’adresse aux patients ne présentant pas de contre-indication à un traitement préventif secondaire par anticoagulation efficace ou à une occlusion de l’appendice auriculaire gauche. Elle suppose également que plusieurs investigations préalables n’aient pas permis d’identifier l’origine de l’accident ischémique.

    Chez les patients âgés de moins de 55 ans, un bilan biologique recherchant des troubles de la coagulation et/ou de l’hémostase doit également avoir été réalisé.

    L’activité de télésurveillance avec IMPLICITY MCI s’inscrit ainsi dans le prolongement de l’utilisation diagnostique du moniteur cardiaque implantable. Elle permet le suivi à distance des patients pour lesquels l’enregistrement prolongé du rythme cardiaque vise à documenter un événement susceptible d’expliquer des syncopes récidivantes ou certains accidents ischémiques cérébraux dont l’étiologie reste indéterminée après les investigations initiales.

    Arrêté du 9 juillet 2026 portant inscription d’activités de télésurveillance médicale sur la liste prévue à l’article L. 162-52 du code de la sécurité sociale

  • Le CEPD demande à la Commission européenne une base légale pour le partage d’informations entre régulateur

    Réuni à Dublin les 16 et 17 juillet, le CEPD propose de renforcer la coopération entre autorités européennes et nationales face à la hausse du nombre et de la complexité des plaintes, notamment liée à l’usage de l’IA. Les APD envisagent de mutualiser leurs ressources et de multiplier les opérations conjointes.

    Faciliter l’échange d’informations confidentielles entre régulateurs

    Le Comité européen de la protection des données (CEPD) a appelé la Commission européenne à proposer une base légale permettant le partage d’informations entre les régulateurs intervenant dans des domaines de compétence adjacents en vertu du droit de l’Union européenne. Cette demande a été formulée lors d’une réunion à haut niveau organisée à Dublin les 16 et 17 juillet 2026.

    Le dispositif souhaité devrait permettre aux différentes autorités d’échanger les informations pertinentes pour l’application des législations relevant de leurs compétences respectives, y compris lorsqu’elles présentent un caractère confidentiel.

    Selon le CEPD, les premières expériences de coopération avec d’autres régulateurs du numérique dans l’Union européenne, aux niveaux national et européen, ont fait apparaître la nécessité d’adapter le cadre législatif. L’objectif est de lever les obstacles au partage d’informations.

    L’augmentation des plaintes liées à l’IA pèse sur les ressources des APD

    Le Comité a également examiné les moyens de soutenir une application cohérente du RGPD, notamment par une coopération entre les autorités de protection des données (APD). Les APD font face à une augmentation du nombre et de la complexité des plaintes, notamment sous l’effet de l’utilisation croissante de l’intelligence artificielle.

    Cette évolution exerce une pression sur leurs ressources et limite leur capacité à remplir l’ensemble de leurs missions. Les autorités ont donc demandé des réponses pratiques et, lorsque cela est nécessaire, législatives, en particulier pour les dossiers concernant un grand nombre de personnes.

    Mutualiser les ressources et développer les opérations conjointes

    • Pour renforcer l’application transfrontière du RGPD, le CEPD a étudié plusieurs pistes de coopération entre APD. Parmi elles figure la possibilité, pour les autorités saisies de plaintes, de mettre des ressources à la disposition des autorités cheffes de file lorsque la situation le justifie.
    • Les APD prévoient également d’organiser une série d’ateliers consacrés aux procédures d’exécution et à l’échange d’informations sur les pratiques nationales.
    • Le CEPD entend par ailleurs développer le recours aux opérations conjointes afin de mutualiser les ressources des autorités.

    Le Comité estime que la cohérence dans l’application du RGPD dépend d’un ensemble d’acteurs et de facteurs qui peuvent dépasser son propre champ d’intervention, notamment la législation et la jurisprudence nationales. Ses membres se sont engagés à élargir le dialogue avec les autres acteurs de l’écosystème de la protection des données.

  • Equasens : Dominique Pautrat succède à Thierry Chapusot à la présidence du conseil d’administration

    Ancien directeur général d’Equasens pendant douze ans, Dominique Pautrat prend la présidence du conseil d’administration, tandis que quatre nouveaux administrateurs rejoignent l’instance. Le groupe crée aussi une direction des affaires publiques, confiée à Jean-François Magne.

    Dominique Pautrat a été nommé président du conseil d’administration d’Equasens, en remplacement de Thierry Chapusot, fondateur du groupe. Déjà administrateur d’Equasens, Dominique Pautrat connaît la direction du groupe pour en avoir été le directeur général de 2010 à 2022. Il succède à Thierry Chapusot, qui présidait le conseil d’administration depuis 2010.

    Quatre nouveaux administrateurs rejoignent le conseil

    Le renouvellement de la gouvernance s’accompagne de l’arrivée de quatre nouveaux administrateurs : Céline Dargent, Sylvie Ortillon, Vincent Monestel et François-Pierre Marquier. Directeur de la division Pharmagest, François-Pierre Marquier exerce également les fonctions de directeur général délégué d’Equasens depuis le 1er avril.

    Jean-François Magne prend la direction des affaires publiques

    Equasens a par ailleurs annoncé début juillet la nomination de Jean-François Magne au poste de directeur des affaires publiques, une fonction nouvellement créée au sein du groupe. Jean-François Magne était jusqu’à présent directeur général d’Atoopharm, filiale d’Equasens spécialisée dans la formation des professionnels de l’officine.

    Dans ses nouvelles fonctions, il aura pour mission de développer et piloter les relations institutionnelles d’Equasens, de représenter le groupe auprès des acteurs de la santé et de porter ses positions sur les enjeux de transformation du secteur. Il apportera aussi son appui à la direction générale dans l’anticipation des évolutions réglementaires.

  • FASEP 2026 : jusqu’à 500 000 euros pour financer des démonstrateurs français dédiés aux systèmes de santé à l’international

    Les entreprises françaises ont jusqu’au 30 septembre 2026 pour candidater à cet appel à projets de la Direction générale du Trésor. La santé numérique, la télémédecine, l’IA appliquée au diagnostic et les solutions destinées aux zones sous-médicalisées figurent parmi les secteurs ciblés.

    Chaque année, l’appel à projets du Fonds d’études et d’aide au secteur privé (FASEP) complète le guichet accessible toute l’année afin de soutenir des projets de démonstrateurs consacrés à une thématique gouvernementale prioritaire.

    Pour son édition 2026, le dispositif porte sur les « solutions innovantes pour le développement et la modernisation des systèmes de santé ».

    Publié le 17 juillet 2026 par la Direction générale du Trésor, l’appel à projets est ouvert à tous les types d’entreprises françaises disposant d’un projet à l’export, avec une priorité accordée aux PME et aux start-up. Les candidatures doivent être déposées avant le 30 septembre 2026.

    Des financements compris entre 200 000 et 500 000 euros

    Le FASEP doit financer un démonstrateur de technologie innovante dans un pays en développement. L’objectif est de permettre à l’entreprise porteuse de tester et démontrer l’efficacité de sa solution, d’obtenir une première référence dans le pays partenaire et de préparer son déploiement commercial sur des marchés locaux ou régionaux.

    Les projets présentés doivent respecter plusieurs conditions d’éligibilité. Le financement sollicité au titre du FASEP doit être compris entre 200 000 et 500 000 euros et le projet doit comporter au moins 85 % de part française.

    Les chiffres d’affaires réalisés par l’entreprise au cours des années N-2 et N-1 doivent, pour chacune de ces deux années, être supérieurs à 2 millions d’euros. Le bénéficiaire local du projet doit par ailleurs être une entité publique, telle qu’un ministère, une autorité exécutive centrale ou locale, une collectivité territoriale ou une municipalité.

    L’appel s’inscrit dans les ambitions nationales et les priorités du Comité stratégique de filière « Santé ». La Direction générale du Trésor entend ainsi accompagner à l’export des entreprises françaises proposant des solutions économiquement viables et socialement équitables.

    Santé numérique, télémédecine et IA parmi les domaines ciblés

    Plusieurs catégories de solutions destinées à améliorer l’accès aux soins et la qualité des systèmes de santé peuvent être financées.

    Dans le champ de la santé numérique en zones sous-médicalisées, l’appel vise les solutions de télémédecine, les logiciels de santé et les systèmes informatisés de gestion des patients conçus pour fonctionner dans des environnements disposant de ressources limitées.

    Les approches intégrées de soins sont également concernées. Elles recouvrent les modèles associant prévention, diagnostic, traitement et suivi des patients dans une prise en charge coordonnée.

    Le dispositif couvre aussi les solutions mobiles et modulaires, notamment les systèmes de santé portables pouvant être adaptés aux contextes locaux et aux environnements contraints.

    Les technologies de rééducation, d’orthopédie, de diagnostic et d’aide à la décision clinique entrent également dans le périmètre. Cette catégorie comprend les dispositifs médicaux, l’imagerie médicale, les technologies d’assistance ainsi que les applications de l’intelligence artificielle destinées au diagnostic et au suivi des patients.

    Enfin, des études de faisabilité réalisées en amont de projets d’infrastructures de santé comportant une part de valeur ajoutée française pourront être examinées. Le secteur pharmaceutique est en revanche exclu de l’appel à projets.

    Six critères pour sélectionner les projets

    La sélection reposera d’abord sur l’effet levier du projet, évalué à travers ses possibilités de réplication, son caractère abordable et son adaptation au contexte local, ainsi que la soutenabilité de son modèle économique et financier.

    L’appropriation locale constituera un autre critère d’examen. Le projet devra présenter un intérêt pour le bénéficiaire local, bénéficier d’un portage institutionnel identifié et démontrer la capacité de ce bénéficiaire à s’approprier le démonstrateur. La participation de partenaires locaux, publics ou privés, sera également prise en compte.

    Les candidats devront présenter une innovation technologique ou sociale disposant d’un niveau de maturité suffisant. La Direction générale du Trésor précise que le FASEP ne finance pas les activités de recherche et développement.

    La durabilité de la solution sera appréciée au regard de la soutenabilité du modèle économique et de coûts d’exploitation et de maintenance limités.

    Le soutien à l’export sera également examiné, avec l’exigence d’au moins 85 % de part française, la constitution d’un club de suivi et les retombées attendues pour les entreprises françaises.

    Enfin, les projets devront démontrer leur impact sanitaire et social : amélioration mesurable de l’accès aux services de santé, réduction des inégalités d’accès aux soins, effets positifs sur la santé publique et contribution à un objectif de réduction de la pauvreté.

    Les pays à potentiel pour l’export privilégiés

    Les projets doivent être déployés dans les pays ouverts au FASEP au titre de la Politique de financement export 2026 de la Direction générale du Trésor. Le dispositif ayant pour objectif de positionner les entreprises françaises sur des marchés locaux ou régionaux, les pays présentant un potentiel pour l’export seront privilégiés. La Direction générale du Trésor cite notamment les pays d’Asie de l’Est et des Balkans.

    Avant de déposer leur dossier, les entreprises doivent impérativement contacter le Service économique ou le Service économique régional compétent dans le pays concerné. Cette démarche doit permettre de vérifier l’éligibilité du pays et l’adéquation du projet avec les priorités locales.

    Des résultats attendus fin novembre 2026

    Les entreprises candidates ont jusqu’au mercredi 30 septembre 2026 pour transmettre leur dossier à l’adresse aap-fasep@dgtresor.gouv.fr, accompagné de la fiche de présentation du projet et de l’ensemble des pièces justificatives demandées.

    La pré-sélection et l’examen des dossiers auront lieu en octobre. Une ou plusieurs journées de pitchs à Bercy sont prévues à la mi-novembre, avant l’annonce des résultats à la fin du même mois.

    La Direction générale du Trésor met à disposition des candidats le communiqué de presse de lancement de l’appel à projets FASEP 2026 Santé, une fiche de présentation du projet, un guide méthodologique et une annexe relative à la part française. Les questions concernant l’appel à projets peuvent être adressées à la Direction générale du Trésor à l’adresse aap-fasep@dgtresor.gouv.fr.

    Critères À retenir
    Candidats Entreprises françaises, priorité aux PME et start-up
    CA requis Plus de 2 M€ en N-2 et N-1
    Financement 200 000 à 500 000 €
    Part française 85 % minimum
    Projets Démonstrateurs innovants en santé dans les pays en développement
    Domaines Santé numérique, télémédecine, IA, diagnostic, dispositifs médicaux, rééducation, solutions mobiles
    Bénéficiaire Entité publique étrangère
    Clôture 30 septembre 2026
    Sélection Présélection en octobre, pitchs mi-novembre
    Résultats Fin novembre 2026
    file_downloadGuide méthodologique FASEP 2026.pdfPDF • 230,5 Ko
    file_downloadFiche projet santé 2026.docxDOCX • 45,5 Ko
    file_downloadAnnexe PeC.xlsxXLSX • 13,1 Ko

  • Téléconsultation : neuf indicateurs pour suivre l’activité et les pratiques des sociétés agréées

    Publié au Journal officiel du 12 juillet, un arrêté fixe les données que les sociétés de téléconsultation devront suivre dans leur programme d’actions : effectifs médicaux, alimentation du DMP, réadressage vers le présentiel, territorialité, prescriptions ou encore délais de prise en charge.

    Les sociétés de téléconsultation disposent désormais d’un cadre commun pour suivre leur activité et le respect de leurs obligations. Un arrêté, publié au Journal officiel le 12 juillet, définit les critères communs aux indicateurs sur lesquels doit reposer leur programme d’actions.

    Ce programme est élaboré par chaque société de téléconsultation après avis de son comité médical. Il vise à garantir le respect des obligations applicables à ces acteurs et doit être transmis au Conseil national de l’ordre des médecins, ainsi qu’aux ministres chargés de la santé et de la sécurité sociale.

    Pris en application de l’article D. 4081-5 du code de la santé publique, l’arrêté entre en vigueur le lendemain de sa publication.

    Des effectifs médicaux à documenter par spécialité et par département

    Premier volet du dispositif : l’activité globale de la société. Les opérateurs devront suivre le nombre total de médecins qu’ils emploient, à la fois en nombre de personnes physiques et en équivalents temps plein.

    Ces données devront être ventilées par spécialité médicale et préciser la répartition des médecins dans chaque département.

    Le parcours de soins suivi à travers le DMP et le retour vers le présentiel

    Plusieurs indicateurs portent sur l’intégration de la téléconsultation dans le parcours de soins. Les sociétés devront mesurer le pourcentage annuel de téléconsultations facturées à l’Assurance maladie ayant donné lieu au versement d’un compte rendu dans le dossier médical partagé.

    Elles devront également comptabiliser, chaque année et par spécialité médicale, les téléconsultations facturées à l’Assurance maladie à l’issue desquelles le médecin téléconsultant a réadressé le patient vers une prise en charge en présentiel. Ces réadressages devront être distingués par spécialité.

    Autre donnée suivie : la distance moyenne et médiane entre les médecins téléconsultants salariés de la société, en prenant en compte leur cabinet principal ou leur domicile personnel, et les patients pris en charge à distance.

    Un indicateur consacré à la territorialité des téléconsultations

    L’arrêté prévoit également de mesurer la répartition territoriale de l’activité. Les sociétés devront renseigner le nombre total annuel de téléconsultations facturées à l’Assurance maladie concernant des patients situés dans une zone d’intervention prioritaire (ZIP), une zone d’action complémentaire (ZAC) ou un quartier prioritaire de la politique de la ville (QPV).

    Le nombre de téléconsultations réalisées auprès de patients situés en dehors de ces trois catégories de territoires devra également être comptabilisé.

    Ce suivi permettra de documenter la place occupée par les sociétés de téléconsultation dans des territoires caractérisés notamment par des problématiques d’accès aux soins.

    Permanence des soins, arrêts de travail et délais également suivis

    L’activité réalisée pendant les horaires de permanence des soins ambulatoires fait l’objet d’un indicateur dédié. Les sociétés devront comptabiliser le nombre total annuel de téléconsultations facturées à l’Assurance maladie effectuées durant ces plages horaires.

    Le suivi portera aussi sur les prescriptions d’arrêts de travail. Les opérateurs devront renseigner le nombre total annuel de téléconsultations facturées à l’Assurance maladie ayant abouti à une telle prescription, avec une répartition selon la durée de l’arrêt prescrit.

    Enfin, deux indicateurs concernent le temps consacré à la prise en charge. Le premier mesure le délai moyen entre la prise de rendez-vous et la réalisation effective de la téléconsultation. Le second porte sur la durée moyenne d’une téléconsultation facturée à l’Assurance maladie, définie comme la durée de mobilisation du médecin.

    Avec ce référentiel commun, les pouvoirs publics encadrent ainsi le suivi des sociétés de téléconsultation autour de plusieurs dimensions de leur activité : implantation et effectifs médicaux, articulation avec le parcours de soins, contribution territoriale, activité durant la permanence des soins, prescriptions et accessibilité temporelle du service.

  • Données de santé : les États généraux de la bioéthique ouvrent la voie à un « consentement dynamique »

    Les États généraux de la bioéthique 2026 anticipent une transformation de la relation de soin sous l’effet des outils numériques et de l’IA. Le rapport invite à encadrer ce qui leur est délégué, à envisager un consentement dynamique et à élargir le soin aux déterminants sociaux et environnementaux de la santé.

    Le développement du numérique et de l’IA ne doit pas conduire à une « dépossession » des qualités humaines, relationnelles et cliniques du médecin. C’est l’un des enseignements que tire le Comité consultatif national d’éthique (CCNE) des États généraux de la bioéthique 2026, dont le rapport de synthèse a été publié.

    Au-delà de l’encadrement des technologies, le rapport inscrit leur développement dans une évolution plus large de la conception de la santé. Les contributions citoyennes et expertes invitent à rapprocher les enjeux liés à l’IA et au numérique de ceux de la sobriété, de l’environnement et du climat. Cette approche de « santé globale », qui rejoint le concept de « One Health », conduit à ne plus envisager la santé sous le seul angle curatif et à prendre davantage en compte la prévention et les déterminants de santé.

    L’IA, nouvel intermédiaire de la relation de soin

    Les États généraux font ressortir des appels à consolider l’alliance entre le soignant et le soigné. Les besoins des patients ne relèvent pas uniquement du diagnostic et du traitement : ils englobent aussi l’écoute, la reconnaissance, l’accompagnement et le soutien.

    L’introduction du numérique et de l’IA vient modifier cette relation, les outils et terminaux technologiques étant amenés à jouer un rôle d’intermédiaire entre professionnels de santé et patients. Dans ce contexte, le rapport estime que le rôle du médecin doit s’étendre vers l’accompagnement des personnes tout en résistant à une protocolisation du soin et à une perte de ses dimensions humaines, relationnelles et cliniques.

    Le principe avancé est que les tâches déléguées à l’IA ne doivent pas porter atteinte au soin ni à la relation de confiance entre le professionnel et le patient.

    Cette évolution intervient alors que la formation médicale intègre déjà des enseignements d’éthique et de sciences humaines destinés à aider les futurs médecins à appréhender les dimensions existentielles et sociales rencontrées en consultation, qui ne peuvent recevoir une réponse médicamenteuse. Le CCNE estime que les enjeux liés à la précarité et au dérèglement climatique appellent aussi à articuler la médecine avec les humanités médicales et environnementales.

    Vers un consentement dynamique face aux usages des données

    La transformation technologique du système de santé conduit également les États généraux à interroger les conditions dans lesquelles les patients donnent leur consentement. Les progrès médicaux et techniques, ainsi que l’apparition de nouvelles situations de vulnérabilité, conduisent à réexaminer les contours du consentement libre et éclairé.

    Le rapport soulève plusieurs questions : comment consentir à un soin lorsque celui-ci s’inscrit dans un écosystème technique élargi ? Comment encadrer le consentement à l’utilisation d’une innovation ? Comment un patient peut-il consentir à des usages futurs de ses données de santé qu’il ne connaît pas encore, ou à de nouvelles utilisations de ses cellules dans le cadre de la recherche ?

    Les États généraux évoquent dans ce contexte la possibilité de formes de « consentement dynamique ». Le principe consiste à considérer qu’un consentement accordé à un moment donné ne vaut pas automatiquement assentiment pour d’autres actes ou usages futurs.

    Cette réflexion s’inscrit dans une évolution du modèle français de bioéthique, historiquement fondé sur la dignité, la liberté et la solidarité. Le rapport y associe la question de l’autonomie et mobilise le concept de « capabilité », développé notamment par l’économiste Amartya Sen : au-delà de la reconnaissance formelle d’un droit ou d’une liberté, il s’agit de considérer la possibilité réelle pour une personne de l’exercer.

    Des collectifs de soins élargis autour du patient

    La transformation de la relation de soin pourrait également conduire à dépasser le seul « colloque singulier » entre médecin et patient. Dans une approche de santé globale, le CCNE interroge la place à donner à une organisation plus pluridisciplinaire, capable de prendre en compte les déterminants de santé, qu’ils relèvent de l’habitat et du travail ou de facteurs comme la génétique.

    Le rapport envisage ainsi l’émergence de nouveaux collectifs de soins réunissant des professionnels de santé de plusieurs disciplines, mais aussi des professionnels du « care », tels que les auxiliaires de vie et les aides à domicile, qui connaissent les personnes dans leur quotidien.

    De nouveaux métiers pourraient également y trouver leur place. Le CCNE cite les conseillers en génétique, chargés d’accompagner les patients dans la compréhension et l’acceptation des informations qui leur sont transmises.

  • IA en pharma : promesses, preuves et argent… panorama d’un secteur en mutation

    Executive summary. Entre les communiqués qui vantent la rupture et la réalité du terrain, l’écart reste important. Cette étude croise chiffres sectoriels, littérature scientifique indépendante, transformation des métiers et stratégies réelles des grands groupes pour distinguer la promesse de la preuve. 

    Article 1 – État des lieux de l’IA en pharma : une promesse encore à prouver  De 39 % à 49 % d’adoption en cinq ans, plus de 173 programmes de médicaments conçus par IA en développement clinique, une pharmacovigilance déjà mature depuis dix ans : cet état des lieux chiffré dresse le portrait d’un secteur qui a dépassé le stade du pilote isolé, sans pour autant avoir prouvé sa promesse la plus scrutée. Car 2026 s’annonce comme l’année test décisive : c’est la première fois qu’un nombre significatif de médicaments conçus par IA atteint la phase III, l’étape qui doit démontrer une efficacité réelle et non plus seulement une conception plus rapide. 

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    Article 2 – Pharma & IA : un secteur qui se transforme de l’intérieur grâce aux ressources humaines  Plus de 110 000 emplois, 150 métiers, et de nouvelles fiches de poste hybrides (bio-informaticien, ingénieur des données) formalisées par la branche professionnelle : l’IA redessine aussi le travail en pharma, bien au-delà des laboratoires de R&D. Cet article explore comment les groupes recrutent, forment et font évoluer leurs équipes face à l’IA, tout en pointant un angle mort révélateur : un dialogue social encore quasiment silencieux sur le sujet, signe d’un secteur où la transformation technique a pris de l’avance sur le débat social. 

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    Article 3 – Un corpus de 7 études (2025-2026) sur l’impact réel de l’IA dans l’industrie pharmaceutique  Loin des communiqués de presse, que dit vraiment la littérature scientifique indépendante sur l’IA en pharma ? Cet article synthétise sept revues systématiques publiées par des équipes académiques pour trancher entre promesse et preuve : oui, l’IA accélère la découverte de médicaments, mais elle reste un outil complémentaire à l’expertise humaine, avec un écart persistant entre résultats en laboratoire et validation clinique réelle, un contrepoint scientifique indispensable à la communication des industriels. 

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    Article 4 – IA en pharma : ce que dépensent vraiment les 10 plus grands laboratoires du monde  Sur les dix plus grands laboratoires pharmaceutiques mondiaux, deux seulement affichent un budget IA isolé et vérifiable. Tout le reste se cache derrière des accords de partenariat conditionnels ou des estimations de presse. Ce tour d’horizon décortique les stratégies réelles de Johnson & Johnson à Bristol Myers Squibb : qui mise sur l’infrastructure de calcul, qui préfère la formation de ses salariés, et pourquoi le patron de Novartis a rejoint le conseil d’administration d’Anthropic plutôt que de simplement signer un énième contrat. 

    👉 Pour consulter l’article, cliquer ici. 

  • IA en pharma : ce que dépensent vraiment les 10 plus grands laboratoires du monde

    Des dix plus grands laboratoires pharmaceutiques mondiaux, deux seulement affichent un budget IA isolé et vérifiable. Panorama de leurs stratégies réelles : partenariats en conception de molécules, infrastructures de calcul massives et déploiements d’IA générative à l’échelle de l’entreprise. 

    Johnson & Johnson opte pour une stratégie du recentrage après l’expérimentation de masse 

    Le numéro un mondial de la pharma ne communique aucun montant isolé pour son budget IA. Ce qui est documenté, en revanche, c’est l’ampleur de l’expérimentation interne : le groupe a lancé près de 900 projets d’IA générative avant de recentrer sa gouvernance vers un nombre plus restreint d’initiatives à fort impact.  

    Sur le terrain des partenariats, J&J a rejoint en 2026 le cercle des clients d’Isomorphic Labs (la filiale d’Alphabet issue de DeepMind), avec un accord portant spécifiquement sur les biologiques et grosses molécules. Un positionnement différent des contrats plus classiques en petites molécules que la même société a signés avec Lilly et Novartis.  

    Le groupe participe aussi, aux côtés d’AbbVie, à un consortium construit autour de la plateforme ouverte OpenFold3, dans le but de mutualiser des données structurelles propriétaires pour entraîner des modèles de prédiction d’interactions protéine-protéine.  

    Sur le plan opérationnel, le directeur des systèmes d’information du groupe a indiqué que l’IA permettait déjà de diviser par deux le temps nécessaire pour générer de nouvelles pistes de molécules, même si la découverte complète d’un médicament par IA seule reste, selon ses propres mots, encore hors de portée. 

    Eli Lilly fait le pari du milliard de dollars sur l’infrastructure 

    Lilly a investi environ un milliard de dollars dans un laboratoire de co-innovation avec Nvidia, comprenant un supercalculateur dédié et une « AI factory » annoncée à l’automne 2025. Un montant qu’une estimation de presse spécialisée retrouve à peu près à l’identique pour l’ensemble du programme IA du groupe en dépenses de R&D. 

    Sur le terrain de la découverte, Lilly fait partie des deux plus gros clients d’Isomorphic Labs pour la conception de petites molécules par IA générative, aux côtés de Novartis, pour un montant combiné avoisinant les 3 milliards de dollars en paiements d’avance et d’étape. Cette stratégie de conception accélérée vient en appui d’un pari commercial plus large : l’accélération du développement de l’orforglipron, son GLP-1 oral, où le groupe mise sur sa capacité de fabrication autant que sur l’IA pour prendre de vitesse la concurrence sur le marché de l’obésité. 

    MSD multiplie les partenariats ciblés 

    Merck ne communique aucun montant global pour son budget IA, mais multiplie les partenariats ciblés. Le plus récent, avec Google Cloud, vise à déployer des modèles de langage, de l’analyse prédictive et des outils d’harmonisation de données pour l’identification de cibles thérapeutiques et la prédiction de résultats de traitement.  

    Le groupe a également noué un accord avec la Mayo Clinic pour exploiter les données génomiques et cliniques de la Mayo Clinic Platform, en ciblant en priorité trois aires thérapeutiques que sont les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin, la dermatite atopique et la sclérose en plaques.  

    À plus petite échelle, MSD a signé des accords de découverte avec des start-ups spécialisées : Protillion Biosciences sur une collaboration multi-cibles, et Twoxar (devenue Aria Pharmaceuticals) sur l’identification de cibles en oncologie. 

    Pfizer et son partenariat à 100M$ avec Tempus 

    Pfizer se distingue par l’un des rares montants isolés et vérifiables du secteur : 100 millions de dollars engagés en 2023 dans un partenariat de génomique IA avec Tempus. 

    Le groupe a par ailleurs choisi de s’appuyer sur des partenaires plutôt que de tout construire en interne, avec un accord avec Flagship Pioneering utilisant sa plateforme d’IA Logica pour découvrir de nouvelles molécules en maladies auto-immunes, et une collaboration avec AWS pour déployer de l’IA générative sur la fabrication et la recherche.  

    L’exemple le plus souvent cité par le groupe reste la conception accélérée d’une variante du Paxlovid, dont le délai de développement serait passé de 12-18 mois à environ 6 mois grâce à l’IA. 

    AbbVie fait le choix de communiquer aucun chiffre  

    AbbVie est, des cinq premiers groupes du classement, celui pour lequel le moins d’informations spécifiquement liées à l’IA ont pu être identifiées, par opposition à ses acquisitions de pipeline plus classiques.  

    Ce qui est documenté cependant c’est sa participation, aux côtés de Johnson & Johnson, au consortium de données structurelles OpenFold3/Apheris, destiné à améliorer les modèles de prédiction de structures protéiques.  

    AstraZeneca opte pour la formation de ses employés 

    AstraZeneca affiche deux montants substantiels : un partenariat avec le groupe chinois CSPC pouvant atteindre 5,3 milliards de dollars, présenté comme combinant IA et petites molécules pour les maladies chroniques, et un accord avec la start-up Absci pouvant aller jusqu’à 247 millions de dollars pour la découverte d’anticorps par IA générative.  

    Mais la caractéristique la plus distinctive du groupe est ailleurs : une plateforme de découverte de petites molécules développée en interne, “Reinvent”, intégrée depuis décembre 2025 à un écosystème de modèles de fondation et d’agents IA piloté par une unité dédiée nommée l’”Enterprise AI unit”. AstraZeneca a aussi investi massivement dans la formation de ses salariés, avec un programme de certification à paliers (bronze à diamant) qui avait déjà certifié plus de 17 000 employés au début de l’année 2026. 

    Novartis fait le pari de la gouvernance plutôt que de la seule technologie 

    Novartis combine deux logiques. D’un côté, des accords de partenariat classiques : jusqu’à 1,1 milliard de dollars avec Generate:Biomedicines pour la conception de protéines thérapeutiques par IA (dont seulement 65 millions versés à la signature), et un accord avec Isomorphic Labs élargi en février 2025 avec des programmes de recherche supplémentaires. De l’autre, une plateforme de données construite avec Microsoft depuis 2022-2023, le Novartis AI Innovation Lab.  

    Mais le fait le plus singulier du secteur concerne la gouvernance plutôt que la technologie elle-même : le directeur général de Novartis, Vas Narasimhan, a rejoint en avril 2026 le conseil d’administration d’Anthropic – l’entreprise qui développe les modèles Claude -, une position qui lui donne un accès direct à la gouvernance d’un laboratoire d’IA de premier plan, alors même qu’il continue par ailleurs à tempérer les attentes du marché, estimant qu’il faudra encore sept à dix ans avant de mesurer pleinement les bénéfices de l’IA en découverte de médicaments. 

    Roche dans la course à l’infrastructure de calcul 

    Roche ne communique aucun montant en dollars ou en francs suisses pour son infrastructure IA, mais en détaille l’ampleur physique : une « AI factory » propulsée par Nvidia, lancée en mai 2026, avec plus de 2 176 GPU déployés sur site aux États-Unis et en Europe, portant son parc combiné (sur site et cloud) à plus de 3 500 GPU de dernière génération.  

    Le groupe mise aussi sur une technologie propriétaire de séquençage nouvelle génération, baptisée SBX, qui le place en concurrence directe avec Illumina, et sur une collaboration avec Zealand Pharma sur les traitements GLP-1 adjacents, où l’analyse de données à grande échelle joue un rôle croissant. 

    Sanofi et son ambition du premier groupe « tout IA » 

    Sanofi affiche le montant le plus clair et le plus directement rattachable à un « budget IA » de tout ce classement : 300 millions d’euros d’investissements dédiés à l’IA et au digital en France sur la période 2025-2026, annoncés lors du sommet Choose France de novembre 2025.  

    Sur le plan technique, le groupe met en avant son modèle interne CodonBERT, qui réduirait de moitié le temps de conception de séquences ARNm, et s’appuie sur trois « accélérateurs digitaux » créés depuis 2022 à Paris et Lyon, où sont aujourd’hui basés près de 30 % des effectifs numériques mondiaux du groupe.  

    Sanofi affiche une ambition explicite : devenir la première entreprise biopharmaceutique à intégrer l’IA à grande échelle sur l’ensemble de ses activités, avec l’objectif de réduire d’au moins un an ses délais de mise sur le marché. 

    Bristol Myers Squibb et ses multiples déploiements   

    BMS ne communique pas le montant de ses investissements en infrastructure Nvidia, mais en a détaillé l’ampleur : en juillet 2026, le groupe a annoncé l’extension de son parc avec un cluster DGX SuperPOD de dernière génération (Vera Rubin), présentée comme l’installation la plus puissante de ce type dans tout le secteur des sciences de la vie.  

    Le groupe affirme avoir déjà réduit de 20 à 30 % le temps de production de ses candidats médicaments grâce à l’IA, avec un exemple cité en drépanocytose. Sur le volet partenariats, BMS a signé le 20 mai 2026 un accord avec Anthropic pour déployer Claude Enterprise auprès de plus de 30 000 salariés, couvrant la découverte de médicaments, la conception d’essais cliniques et l’efficacité opérationnelle, l’un des déploiements d’IA générative à l’échelle de l’entreprise les plus larges recensés dans ce classement.  

    Le groupe conserve par ailleurs deux accords de découverte antérieurs : avec Exscientia (jusqu’à 1,2 milliard de dollars, premier candidat déjà sélectionné) et avec AI Proteins (jusqu’à 400 millions de dollars) pour la conception de mini-protéines thérapeutiques. 

  • Un corpus de 7 études (2025–2026) sur l’impact réel de l’IA dans l’industrie pharmaceutique

    Sept revues de littérature scientifique, indépendantes des industriels, permettent de sortir du registre de l’annonce : l’IA accélère bien la découverte de médicaments, mais reste un outil complémentaire aux experts, avec un écart persistant entre preuves de concept et validation clinique réelle. 

    La promesse de l’IA en pharma est aussi ancienne que répétée : réduire les délais, les coûts et le taux d’échec d’un processus de développement du médicament resté structurellement long et coûteux. Mais que dit la littérature scientifique elle-même, une fois qu’on sort du registre de l’annonce industrielle ? Cet article synthétise les résultats de sept revues de littérature publiées entre 2025 et 2026.  

    Les travaux, menés par des équipes de recherche indépendantes des industriels, évaluent ce que l’IA change concrètement dans la découverte de médicaments, leur développement clinique et la pharmacovigilance. 

    Les études retenues couvrent trois axes structurants : 

    • L’ampleur réelle des gains de temps et de coûts documentés en R&D ; 
    • La nature de l’apport de l’IA que ce soit comme outil complémentaire ou rupture de méthode ; 
    • Les limites méthodologiques et les angles morts qui persistent malgré le volume de publications. 

    Une accélération documentée, mais concentrée en amont de la R&D 

    L’apport le plus solidement établi par la littérature concerne les toutes premières étapes du développement d’un médicament. Une revue systématique conduite selon les lignes directrices PRISMA 2020, analysant 100 études publiées entre 2018 et début 2025, conclut que l’IA générative a l’impact le plus documenté sur l’identification de molécules et l’optimisation de candidats en phase de découverte, avec des gains de temps et de coûts substantiels, tout en précisant qu’une large part de ces résultats repose sur des preuves de concept in silico, pas encore validées en conditions réelles de développement. 

    Ce constat rejoint celui d’une revue complète parue dans ACS Omega, qui analyse les avancées 2019-2024 en apprentissage profond, réseaux de neurones sur graphes et transformeurs appliqués à l’ensemble du pipeline de découverte, de l’identification de cible au développement clinique. Cette revue rappelle un chiffre structurant pour situer l’enjeu : seuls 10 % environ des médicaments entrant en essais cliniques obtiennent une approbation réglementaire, et le criblage à haut débit classique n’affiche qu’un taux de succès de 2,5 %. C’est ce goulot d’étranglement historique que l’IA cherche à desserrer, sans, à ce stade documenté par la revue, l’avoir résolu. 

    Une revue systématique complémentaire, centrée spécifiquement sur l’identification de cibles thérapeutiques et la conception moléculaire assistée par IA (structure-based et ligand-based drug design), confirme cette concentration des progrès sur les étapes amont, en s’appuyant sur des publications à comité de lecture parues entre 2015 et 2025. 

    Un outil complémentaire, pas un substitut aux experts 

    Plusieurs revues insistent sur un point de nuance important : l’IA ne remplace pas l’expertise humaine, elle la complète. Une revue critique publiée dans Pharmaceuticals retrace l’évolution de l’IA en découverte de petites molécules, des premiers systèmes à base de règles jusqu’aux modèles génératifs et agents autonomes actuels, en présentant délibérément à la fois des succès et des échecs pour donner une vision équilibrée. Sa conclusion centrale : le succès d’une application d’IA dépend étroitement de la qualité des données d’entraînement, de l’expertise des chimistes médicinaux qui interprètent les résultats, et de la robustesse de la validation expérimentale. Autant d’éléments qui restent ancrés dans les pratiques traditionnelles de découverte de médicaments. La revue note aussi que les agences réglementaires elles-mêmes s’appuient déjà sur l’IA pour instruire les dossiers, la FDA ayant traité plus de 500 soumissions comportant une composante IA entre 2016 et 2023. 

    Une autre revue, publiée dans le Journal of Pharmaceutical Analysis, situe cette transformation dans un cadre plus large : l’IA agit en intégrant données, puissance de calcul et algorithmes, notamment en combinant biologie des systèmes et modèles d’IA pour mettre au jour des corrélations biologiques auparavant inaccessibles. Une description qui positionne l’IA comme un amplificateur de méthodes existantes plutôt que comme une rupture autonome. 

    Une littérature encore en consolidation méthodologique pour la pharmacovigilance 

    Contrairement à la découverte de molécules, où les revues systématiques s’accumulent depuis plusieurs années, la littérature sur l’IA appliquée à la pharmacovigilance reste en phase de structuration.  

    Une revue systématique dont le protocole a été enregistré a priori sur PROSPERO, couvrant les publications indexées sur PubMed entre janvier 2010 et août 2025, documente une utilisation croissante de modèles d’IA et de machine learning pour détecter ou prédire des événements indésirables médicamenteux à partir de données cliniques réelles, avec des applications déjà démontrées sur la néphrotoxicité, le risque hémorragique associé aux ISRS, les dysfonctions thyroïdiennes d’origine médicamenteuse ou les atteintes hépatiques liées aux interactions médicamenteuses. 

     Le fait même qu’un protocole ait dû être enregistré aussi tardivement, sur un champ déjà actif depuis plus d’une décennie, illustre le retard de structuration méthodologique du domaine par rapport à la découverte de molécules. 

    Ce que ces revues ne disent pas encore  

    Trois limites reviennent, explicitement ou en creux, dans plusieurs de ces travaux. 

     D’abord, l’écart entre preuve de concept et validation clinique réelle, souligné par la revue PRISMA de 100 études : une bonne part de la littérature documente des gains en conditions de laboratoire, pas en conditions de développement réel. Ensuite, la persistance des taux d’échec en phase clinique malgré les progrès en amont : un point qui rejoint des données évoquées ailleurs dans cette étude sur les taux de succès en phase II, restés proches des niveaux historiques. Enfin, une dépendance forte et rarement quantifiée à la qualité des données d’entraînement et à l’expertise humaine d’interprétation, qui relativise l’idée d’une automatisation complète du processus scientifique. 

    Tableau comparatif synthétique des 7 études : 

    Réf.  Périmètre / Domaine  Conclusion principale 
    ACS Omega, 2025 (PMC12177741)  Pipeline complet de découverte, 2019-2024  Progrès documentés en amont ; taux d’approbation clinique global (~10 %) resté un goulot d’étranglement non résolu. 
    Preprints.org, 2025 (systematic review)  Identification de cibles, conception moléculaire (SBDD/LBDD), 2015-2025  Les gains les plus solides se concentrent sur l’identification de cibles et la conception assistée par IA. 
    ScienceDirect, 2026 (PRISMA, 100 études, 2018-2025)  Efficacité temps/coût de l’IA générative, découverte à clinique  Impact le plus fort en découverte précoce ; preuve encore largement in silico, peu validée en conditions réelles. 
    J Pharm Anal, 2025 (PMC12391800)  Vision d’ensemble découverte/développement  L’IA amplifie les méthodes existantes (biologie des systèmes) plutôt qu’elle ne les remplace. 
    MDPI Pharmaceuticals, 2025 (systematic review)  Délais de découverte et résultats industriels  Confirme la reconfiguration des délais de découverte, sans généralisation démontrée aux phases cliniques. 
    Pharmaceuticals, 2025 (PMC12472608, critical review)  Découverte de petites molécules, succès et échecs  L’IA complète l’expertise humaine plutôt qu’elle ne la supplante ; dépend fortement de la qualité des données. 
    Frontiers, 2026 (PROSPERO CRD420251159394)  Pharmacovigilance, prédiction/détection d’événements indésirables, 2010-2025  Utilisation croissante mais méthodologie encore en cours de consolidation, protocole enregistré a posteriori sur un champ déjà mature. 

    Une accélération réelle, mais encore concentrée et non généralisée 

    Il ressort de ces sept travaux que l’apport de l’IA à l’industrie pharmaceutique repose sur un constat central, nuancé par deux réserves convergentes : un gain de temps et de coûts désormais bien documenté dans les toutes premières étapes de la découverte de médicaments, où plusieurs revues systématiques indépendantes convergent ; une littérature qui insiste unanimement sur le rôle complémentaire – et non substitutif – de l’IA vis-à-vis de l’expertise scientifique humaine ; et un écart persistant entre les résultats démontrés en amont (identification de cibles, conception moléculaire) et leur validation aux étapes cliniques ultérieures, où les taux d’échec historiques n’ont pas encore été documentés comme significativement réduits.  

    C’est un point qui fait écho aux données évoquées plus tôt dans cette étude sur les taux de succès en phase clinique des médicaments conçus par IA, et qui invite à la prudence sur toute promesse de rupture généralisée à court terme. 

    Bibliographie 

    1. AI-Driven Drug Discovery: A Comprehensive Review. ACS Omega, 2025. PMCID: PMC12177741. — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12177741/ 
    1. Artificial Intelligence Meets Drug Discovery: A Systematic Review on AI-Powered Target Identification and Molecular Design. Preprints.org, 2025. Manuscript 202503.0912. — https://www.preprints.org/manuscript/202503.0912 
    1. Generative artificial intelligence in pharmaceutical drug development: A systematic review of time and cost efficiency across discovery, preclinical, and clinical phases. ScienceDirect, 2026. — https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949866X25000784 
    1. The future of pharmaceuticals: Artificial intelligence in drug discovery and development. J Pharm Anal. 2025 Feb 26;15(8):101248. PMCID: PMC12391800. — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12391800/ 
    1. From Lab to Clinic: How Artificial Intelligence (AI) Is Reshaping Drug Discovery Timelines and Industry Outcomes. Pharmaceuticals (MDPI), 30 June 2025. — https://www.mdpi.com/1424-8247/18/7/981 
    1. Artificial Intelligence in Small-Molecule Drug Discovery: A Critical Review of Methods, Applications, and Real-World Outcomes. Pharmaceuticals. 2025 Aug 26;18(9):1271. PMCID: PMC12472608. — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12472608 
    1. Systematic review of AI-based models in pharmacoepidemiology for adverse drug event prediction and detection. Frontiers in Drug Safety and Regulation, 2026. PROSPERO ID: CRD420251159394. — https://www.frontiersin.org/journals/drug-safety-and-regulation/articles/10.3389/fdsfr.2026.1773186/full 

  • Pharma & IA : un secteur qui se transforme de l’intérieur grâce aux ressources humaines

    Sur le terrain RH, le discours dominant de l’industrie pharmaceutique est celui de la transformation plutôt que de la suppression de postes : l’IA ferait évoluer les métiers existants et en créerait de nouveaux, sans réduction nette des effectifs. Cependant, la littérature disponible documente bien la création de postes et l’émergence de nouveaux métiers, beaucoup moins les suppressions ou les tensions sociales éventuelles liées à l’IA dans le secteur pharmaceutique spécifiquement. 

    Un secteur qui recrute, avec un profil de compétences qui se transforme 

    L’industrie pharmaceutique française représente aujourd’hui plus de 110 000 emplois et recense plus de 150 métiers différents, selon France Travail, qui recrute en moyenne 12 000 personnes par an dans le secteur. La même source anticipe plus de 5 000 postes à pourvoir d’ici 2026 dans les métiers du numérique en santé, et plus de 10 000 postes dans les biotechnologies d’ici 2030. Chiffres présentés comme la conséquence directe de l’intégration de nouvelles technologies telles que le jumeau numérique et l’intelligence artificielle. Le message de l’organisme public est clair : il s’agit de croissance nette de l’emploi, pas de substitution. 

    De nouveaux métiers formalisés par la branche professionnelle : 

    Le Leem (fédération des entreprises du médicament) a formalisé, dans son référentiel des métiers de la pharma, plusieurs fiches consacrées à des professions directement liées à l’IA et à la donnée : bio-informaticien, data scientist, ingénieur des données. Ce ne sont pas des postes purement techniques greffés sur l’industrie car le référentiel du Leem insiste sur la double compétence exigée, en sciences de la vie (génomique, biologie) et en informatique/statistique, accessible aux titulaires d’un doctorat ou d’un master spécialisé. Le métier d’ingénieur des données, par exemple, est explicitement décrit comme un poste de collaboration avec les data scientists sur des projets intégrant du machine learning ou de l’IA, signe que ces fonctions ne sont pas encore standardisées mais se construisent au contact direct des projets IA. 

    Les groupes investissent aussi dans la formation interne 

    Au-delà du recrutement externe, plusieurs groupes structurent des dispositifs de montée en compétences en interne. Sanofi a ainsi créé trois « accélérateurs digitaux » depuis 2022, implantés à Paris et à Lyon, avec près de 30 % des effectifs mondiaux du groupe dédiés au numérique aujourd’hui basés en France.  

    Chez Servier, la vice-présidente exécutive en charge du digital, des données et des systèmes d’information a présenté publiquement l’IA comme servant trois objectifs pour le groupe : accélérer l’innovation thérapeutique, développer de nouveaux services pour les patients et les professionnels de santé, et améliorer l’efficience et la durabilité de l’ensemble de la chaîne de valeur, une formulation qui place explicitement la transformation des méthodes de travail au même niveau que l’innovation produit. 

    Un dialogue social encore peu documenté sur ce sujet 

    Contrairement à d’autres secteurs (banque, assurance), où les tensions syndicales liées à l’IA sont déjà largement médiatisées, l’industrie pharmaceutique française ne semble pas encore avoir produit de position syndicale ou de conflit social documenté publiquement sur ce thème.  

    Cela ne signifie pas qu’il n’existe pas de préoccupation sur le terrain, seulement qu’elle n’apparaît pas encore dans les sources publiques accessibles à ce stade, signe d’un secteur où le sujet reste jeune socialement, alors même que la transformation des métiers est déjà largement engagée sur le terrain technique. De la même façon, les chiffres disponibles décrivent uniquement des créations de postes ; aucune source ne documente de suppression nette d’emplois liée à l’IA dans le secteur pharmaceutique en France. 

    Le discours officiel du secteur – porté par la fédération professionnelle, l’opérateur public de l’emploi et les grands groupes eux-mêmes -converge vers une lecture de transformation plutôt que de destruction d’emplois, avec des métiers hybrides qui se formalisent progressivement (bio-informaticien, ingénieur des données) et des dispositifs de formation interne qui se structurent. Cette lecture reste cependant émise très largement par les parties prenantes elles-mêmes (fédération patronale, entreprises, opérateur public) ; un travail complémentaire auprès des représentants du personnel serait nécessaire pour équilibrer ce constat par une source plus critique.