L'IA est omniprésente dans les sciences de la vie. Il peut concevoir des protocoles d'essai en quelques minutes, signaler les effets secondaires avant qu'ils n'apparaissent et même rédiger des documents réglementaires pendant que vous dormez.
Pourtant, 80 % des entreprises utilisant l'IA ne signalent aucun impact sur leurs résultats (McKinsey, 2025).
C'est absurde, n'est-ce pas ? Nous faisons confiance aux algorithmes pour prédire le comportement d'une molécule dans le corps humain, mais nous ne leur faisons pas confiance pour rédiger un contrat. Nous laissons l'IA scanner des téraoctets de données d'essais, mais nous sommes toujours confrontés au silence qui règne dans une salle de conférence lorsque personne n'ose prendre de décision.
La vérité : ce n'est pas la technologie qui fait obstacle. C'est nous. Comment les dirigeants font leurs choix. Comment les équipes s'adaptent. Comment la culture absorbe le changement.
Et voici l'urgence : chaque mois d'hésitation est un autre mois marqué par des essais plus lents, des capacités gaspillées et des patients en attente de traitements qui pourraient déjà être entre leurs mains.
Le département des sciences de la vie de McKinsey et QuantumBlack ont analysé plus de 270 flux de travail et 1 200 tâches dans les domaines de l'industrie pharmaceutique et des technologies médicales. Leur conclusion ?
- 75 à 85 % des flux de travail pharmaceutiques peuvent être améliorés ou automatisés par des agents d'IA.
- 70 à 80 % des flux de travail liés aux technologies médicales sont également « agentifiables ».
- Cela se traduit par la libération de 25 à 40 % de la capacité organisationnelle, temps que les scientifiques, les cliniciens et les équipes pourraient consacrer à des travaux à plus forte valeur ajoutée.
Sur le papier, cela représente des milliards de dollars de productivité. Cela permet des découvertes plus rapides, des essais plus efficaces et plus de temps avec les patients.
Le potentiel est impressionnant :
- Le secteur pharmaceutique pourrait connaître une croissance supplémentaire de 5 à 13 % et une hausse de 3,4 à 5,4 points de son EBITDA d'ici 3 à 5 ans.
- Medtech pourrait enregistrer une croissance de 3 à 7 % et 2,2 à 4,7 points d'EBITDA (McKinsey, 2025).
Mais voici le paradoxe : malgré ce potentiel, 80 % des organisations ne parviennent toujours pas à tirer le moindre avantage financier.
Pourquoi ? Parce que la plupart des projets d'IA restent bloqués en mode pilote. Les laboratoires d'innovation testent de nouveaux cas d'utilisation brillants tandis que les équipes de première ligne continuent à travailler comme à l'ancienne. Les dirigeants attendent des données parfaites au lieu de prendre des décisions audacieuses. L'aversion au risque réduit à néant l'élan.
Entre-temps, les pressions du secteur ne se font pas attendre :
- Les médicaments à succès sont sur le point d'être brevetés.
- Les coûts de R&D sont en hausse.
- Les chaînes d'approvisionnement sont fragiles.
- Les cliniciens et les chercheurs sont épuisés.
Alors oui, l'IA fonctionne. Mais à moins que les dirigeants et les cultures ne se reconnectent, l'absurde devient réalité : nous pouvons simuler des molécules in silico mais ne pouvons pas redéfinir l'ordre du jour d'une seule réunion.
Soyons clairs : la principale raison pour laquelle l'IA échoue dans les sciences de la vie n'est pas la qualité des données ou la réglementation. C'est une hésitation du leadership.
McKinsey est franc : sans un mandat clair et hiérarchique, l'IA restera bloquée dans les pilotes. Pourtant, de nombreuses équipes dirigeantes jouent la carte de la prudence. Ils attendent des « données parfaites ». Ils créent de nouveaux comités. Ils se cachent dans d'autres decks stratégiques.
Pendant ce temps, les procès s'éternisent. Les marges diminuent. Les patients attendent.
Voici l'absurdité : les entreprises vont dépenser des millions pour les plateformes d'IA, mais hésitent à passer une heure à décider de la manière dont les capacités libérées doivent être utilisées. Devrait-il être consacré à l'innovation ? Aux soins aux patients ? Pour réduire le burn-out ? Le silence coûte cher.
Dans le cadre de notre travail, nous avons pu constater la différence lorsque les dirigeants prennent la relève. Les meilleurs ne courent pas après tous les outils brillants. Ils se concentrent sur quatre caractéristiques qui permettent de surmonter le bruit :
- Avoir le courage de faire des choix audacieux avant qu'une crise ne les y oblige.
- Clarté pour définir une orientation à long terme au lieu d'essayer d'être tout pour tout le monde.
- Curiosité de remettre en question le statu quo et de tester de nouvelles méthodes de travail.
- Condamnation à maintenir le cap lorsque les résultats ne se font pas attendre du jour au lendemain.
Prenons l'exemple d'un groupe de soins de santé que nous connaissons. Il y a dix ans, il était ancré dans les hôpitaux de soins de courte durée. Mais les dirigeants ont vu la situation changer : hausse des coûts, évolution des remboursements, nouvelles attentes des patients. Ils avaient le choix : protéger l'ancien modèle ou le réinventer.
Ils ont choisi la réinvention. Ils se sont étendus aux services ambulatoires, ont investi dans des outils numériques et ont remodelé leur gouvernance afin que les dirigeants puissent trouver un équilibre entre les chiffres à court terme et les paris à long terme.
Cela n'a pas été facile. Les conseils ont exigé des résultats. Les cliniciens s'inquiétaient de la charge de travail. La transformation a pris des années. Mais le courage et la conviction les ont aidés à avancer.
C'est le véritable test : il ne s'agit pas d'un autre projet pilote d'IA, mais de savoir si les équipes de direction ont le courage de choisir, la clarté nécessaire pour se concentrer, la curiosité d'explorer et la conviction de persévérer.
Parce que sans elles, l'IA n'est qu'une autre diapositive dans un autre jeu de stratégie.
L'IA n'échoue pas parce que les modèles sont faibles. Cela échoue parce que les gens ne les utilisent pas.
McKinsey a découvert que 95 % des postes dans le domaine des sciences de la vie pouvaient avoir des « coéquipiers » IA, c'est-à-dire des agents chargés de gérer les données, les documents ou les flux de travail. Cela signifie que presque tous les scientifiques, cliniciens ou managers pourraient travailler aux côtés de l'IA demain.
Mais voici la réalité : beaucoup ne le font pas.
- Les gestionnaires de site revérifient toujours chaque contrat rédigé par une IA.
- Les scientifiques refont les analyses de l'algorithme déjà validé.
- Les équipes traitent les résultats de l'IA comme des « suggestions », puis les ignorent discrètement.
Absurde, n'est-ce pas ? Nous laissons l'IA analyser des téraoctets de données cliniques, mais nous ne lui ferons pas confiance pour produire un rapport de routine.
La barrière n'est pas le code. C'est de la confiance. Si les équipes ne font pas confiance au système, si elles ne le considèrent pas comme fiable, elles vont le contourner. Et lorsque cela se produit, l'adoption meurt en silence.
C'est pourquoi la culture est plus importante que les algorithmes. Vous pouvez acheter les meilleurs modèles du monde, mais sans confiance et sans propriété, ils resteront inutilisés.
Qu'est-ce qui fonctionne à la place ? De petites pratiques reproductibles qui renforcent la confiance :
- Des leaders qui ont donné le ton en disant : « Nous testons cet outil dans le cadre d'un seul flux de travail. Les erreurs font partie du processus. »
- Des équipes qui font de courts comptes rendus après chaque utilisation : « Qu'est-ce qui a fonctionné, qu'est-ce qui n'a pas marché, que devons-nous essayer ensuite ? »
- Des managers qui mettent en avant les premières victoires, même les plus petites, afin que les gens puissent constater les progrès.
Ces micro-pratiques transforment l'hésitation en confiance. Ils intègrent l'IA à leur flux de travail quotidien au lieu d'être une boîte noire menaçante.
Parce que la culture mange des algorithmes au petit-déjeuner. Et à l'heure actuelle, dans de trop nombreuses organisations, la culture gagne toujours.
Voici une dure vérité : intégrer l'IA à des flux de travail défaillants ne fait qu'aggraver la situation.
McKinsey le dit clairement : le potentiel de l'IA ne provient pas de son intégration dans d'anciens systèmes, mais de la réinvention de flux de travail complets.
Pensez-y :
- Si un scientifique passe la moitié de sa semaine à copier-coller des données dans des feuilles de calcul, l'ajout d'une IA pour « résumer » ce désordre ne crée aucune valeur.
- Si les cliniciens sont enterrés sous des formalités de conformité, l'ajout d'une couche numérique supplémentaire ne fait que déplacer la charge, au lieu de l'alléger.
La véritable avancée survient lorsque les organisations se demandent : à quoi devrait ressembler le travail si l'IA est un coéquipier dès le départ ?
Exemples concrets :
- En R&D, les agents de documentation peuvent rédiger automatiquement des dossiers réglementaires, ce qui permet aux chercheurs de se concentrer sur l'analyse. Il ne s'agit pas d'économiser des minutes, mais de gagner des semaines.
- Dans le cadre des opérations, les agents de la chaîne d'approvisionnement peuvent suivre les matières premières et ajuster la production en temps réel, réduisant ainsi les pénuries et les retards.
- Lors des essais cliniques, les agents contractuels peuvent préparer des contrats de site « du premier coup », doublant ainsi la vitesse d'activation tout en réduisant les heures de travail du personnel de 30 à 50 %.
Voici l'absurdité : les entreprises des sciences de la vie peuvent concevoir des thérapies qui reprogramment les cellules, mais nombre d'entre elles acheminent toujours les factures manuellement pour approbation. L'IA ne corrigera pas cette inefficacité à moins que le flux de travail lui-même ne soit repensé.
Et voici le choix : la capacité libérée ne crée pas automatiquement un impact. Il peut facilement être englouti par la bureaucratie si les dirigeants n'en font pas une décision stratégique. Utilisons-nous cette capacité pour proposer de nouveaux traitements ? Pour permettre aux cliniciens de passer du temps avec leurs patients ? Ou est-ce que nous la perdons au profit d'un plus grand nombre de réunions et de rapports ?
Les gagnants seront ceux qui reconnecteront les flux de travail de A à Z, en intégrant l'IA à la conception, et non après coup.
L'IA dans les sciences de la vie n'est pas une opportunité « un jour ». C'est ici La question est de savoir si les leaders vont libérer sa valeur ou laisser les pilotes s'arrêter alors que les concurrents prennent de l'avance.
Voici cinq mesures urgentes que les dirigeants peuvent prendre dès aujourd'hui :
1. N'intégrez pas l'IA à des flux de travail défaillants.
Reconcevez l'œuvre en partant de zéro. Sinon, l'IA ne fait qu'automatiser l'inefficacité.
2. Parlez ouvertement de confiance, pas seulement de données.
Si les équipes ne pensent pas que le système apporte de la valeur ajoutée, elles l'ignoreront. Renforcez la confiance grâce à la transparence, à des projets pilotes rapides et à des évaluations honnêtes.
3. Décidez dès maintenant où l'IA crée de la valeur.
Arrêtez d'attendre des « données parfaites ». Choisissez une poignée de flux de travail à forte valeur ajoutée, testez-les et adaptez ceux qui fonctionnent.
4. Réorientez les capacités libérées de manière intentionnelle.
L'IA peut libérer 25 à 40 % du temps des utilisateurs (McKinsey). Les dirigeants doivent décider : cela sera-t-il consacré aux soins aux patients, à l'accélération de la R&D ou à l'augmentation de la bureaucratie ?
5. Faites de l'apprentissage un rituel.
Ne considérez pas l'adoption de l'IA comme une transformation ponctuelle. Créez de petites pratiques reproductibles qui aident les gens à s'adapter et à s'améliorer en permanence.
Ces mouvements semblent simples. Mais ils distinguent les entreprises qui exploitent toutes les promesses de l'IA de celles qui en parleront encore lors de la réunion du conseil d'administration de l'année prochaine.
Parce que le paradoxe est clair : la technologie fonctionne. La seule question est de savoir si le leadership et la culture vont suivre le rythme.
L'IA n'est plus la question. Cela fonctionne. Il peut rédiger des protocoles d'essai, analyser des téraoctets de données et automatiser les tâches de conformité d'une manière impensable il y a quelques années.
La vraie question est la suivante : le leadership et la culture vont-ils les débloquer ou les gâcher ?
C'est presque absurde quand on y pense. Nous laissons l'IA simuler des molécules, mais nous ne lui ferons pas confiance pour gérer un contrat. Nous investissons des millions dans des plateformes, puis hésitons à décider comment utiliser le temps qu'elles libèrent.
Les enjeux ne sont pas uniquement financiers. Chaque retard entraîne des essais plus lents, une perte de capacité et des patients en attente de traitements qui pourraient déjà changer leur vie.
Il s'agit d'un point de choix pour les leaders des sciences de la vie. Ceux qui agissent dès maintenant, avec courage, clarté et conviction, donneront le ton pour la prochaine décennie. Ceux qui hésiteront seront laissés à l'affût.
Chez Bee'z, nous avons pu constater ce tournant de nos propres yeux : lorsque les dirigeants revoient la culture, les décisions et les flux de travail pour s'adapter à la vitesse de la technologie. C'est alors que l'adoption de l'IA cesse d'être un projet pilote et commence à avoir un impact réel, pour les patients, pour les équipes et pour l'entreprise.
Le futur est prêt. Les algorithmes sont prêts.
La question qui se pose est la suivante : le sommes-nous ?
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Le changement échoue quand les dirigeants annoncent sans incarner. Les managers intermédiaires, eux, transforment la stratégie en actions concrètes qui font durer la transformation.
La pleine conscience calme les dirigeants. Mais le calme à lui seul ne transformera pas un service hospitalier, un laboratoire pharmaceutique ou une équipe des sciences de la vie.
Les dirigeants de la santé font face à de faux choix : coût vs qualité, survie vs transformation, bien-être vs performance. Découvrez un leadership sans faux choix.
