Bristol Myers Squibb est devenue la première entreprise des sciences de la vie à acheter le dernier modèle de supercalculateur d'IA de NVIDIA, annonçant son intention de construire ce qu'elle appelle l'usine d'IA centralisée la plus puissante de l'industrie pharmaceutique sur la plate-forme Vera Rubin du fabricant de puces. Cet accord marque une escalade significative dans la course aux armements en matière d’IA en cours dans le secteur du développement de médicaments. Pour une couverture continue des développements de l'IA qui remodèlent les industries dans le monde entier, AI Buzz Wire vous présente les histoires qui comptent.
Le géant pharmaceutique américain déploie un NVIDIA DGX SuperPOD construit sur le système Vera Rubin NVL72, une plate-forme d'IA et de calcul intensif de nouvelle génération conçue spécifiquement pour les flux de travail d'IA agentique complexes et autonomes et le calcul scientifique. Le système porte le nom de Vera Cooper Rubin, la célèbre astronome dont les travaux ont fourni des preuves fondamentales de l'existence de la matière noire.
Un changement radical dans la puissance de calcul
Selon BMS, le déploiement fournira l'infrastructure NVIDIA la plus avancée et la plus économe en énergie dans le domaine des sciences de la vie, fonctionnant avec des performances par mégawatt jusqu'à dix fois supérieures à celles des systèmes précédents. Cette affirmation en matière d’efficacité est essentielle à une époque où l’appétit énergétique de l’IA est devenu une préoccupation centrale tant pour l’industrie que pour les décideurs politiques.
La société a déclaré que la nouvelle infrastructure lui permettra de poursuivre des charges de travail d'IA plus importantes et plus sophistiquées sans augmentation proportionnelle de la consommation d'énergie, en mettant à l'échelle des modèles d'IA exclusifs conçus pour tronquer les délais de découverte de médicaments et améliorer les résultats de la recherche.
BMS considère cet investissement comme l’épine dorsale de sa vision de l’intelligence hybride, une stratégie dans laquelle les systèmes d’IA travaillent aux côtés des chercheurs humains plutôt que de les remplacer. L’objectif est de permettre aux scientifiques de consacrer moins de temps à des tâches informatiques répétitives et plus de temps aux questions qui nécessitent un véritable jugement scientifique.
## IA déjà intégrée aux programmes de médicaments BMS
Cette annonce n’est pas une aspiration prospective, déconnectée des opérations en cours. BMS affirme que l’intelligence artificielle éclaire déjà la conception de chaque programme de petites molécules en cours, ainsi que la majorité de ses programmes de grandes molécules. La société décrit cela comme une approche axée sur la prévision, dans laquelle les modèles générés par l’IA façonnent des hypothèses avant le début de tout travail en laboratoire.
Les agents d’IA de BMS automatisent déjà l’identification et la validation des cibles, des tâches qui consommaient auparavant des semaines d’efforts manuels de la part des chercheurs. Ces agents permettent désormais aux chercheurs de se concentrer sur les tests d'hypothèses et les décisions scientifiques de plus haut niveau, a déclaré la société.
Greg Meyers, directeur du numérique et de la technologie chez BMS, a déclaré que l'entreprise travaillait sur ce projet depuis près de trois ans. "BMS a fait un pari délibéré sur l'IA, et nous commençons à voir cela porter ses fruits dans notre pipeline et nos opérations", a déclaré Meyers dans un communiqué. « L'extension de nos capacités de calcul avec NVIDIA donne à nos chercheurs et à nos équipes de l'entreprise l'ampleur dont ils ont besoin pour maintenir BMS à la pointe de ce que l'IA peut faire pour la découverte et le développement de médicaments. »
Parier sur de meilleures décisions, pas seulement sur la vitesse
Robert Plenge, directeur de la recherche chez BMS, a défini l'investissement comme étant essentiellement destiné à améliorer la qualité des décisions scientifiques plutôt que de simplement les accélérer. "La découverte d'un médicament est une séquence de décisions prises dans l'incertitude, et de meilleures décisions proviennent de meilleures preuves, plus rapidement", a déclaré Plenge. "Cette infrastructure nous permet d'apprendre de chaque expérience et de chaque lecture clinique pour affiner l'hypothèse suivante, permettant ainsi aux scientifiques de BMS de consacrer moins de temps au travail manuel et plus de temps aux questions qui nécessitent un jugement humain."
"L'objectif n'est pas la vitesse en soi", a ajouté Plenge. "Cela augmente la probabilité que chaque programme que nous proposons soit le bon."
Les conditions financières de l'accord n'ont pas été divulguées.
Une course aux armements pour l’IA pharmaceutique
L'annonce de BMS intervient au milieu d'une vague d'investissements similaires dans le secteur pharmaceutique, signalant que la découverte de médicaments basée sur l'IA est passée des programmes pilotes expérimentaux aux dépenses d'infrastructure de base. Quelques mois plus tôt, Eli Lilly avait fait des déclarations comparables sur la base de son propre partenariat avec NVIDIA, affirmant qu'aucune autre société n'opérait à l'échelle de son projet informatique d'IA.
La découverte de médicaments utilisant l’IA est défendue comme un moyen de raccourcir le temps nécessaire à la sélection des candidats, de réduire les coûts de développement et d’améliorer les taux de réussite. La capacité de la technologie à traiter de vastes ensembles de données, à découvrir des modèles cachés et à générer des prédictions testables la rend de plus en plus attrayante pour identifier de nouvelles cibles médicamenteuses et concevoir de nouveaux composés thérapeutiques.
L’adoption par l’industrie pharmaceutique de l’informatique IA à grande échelle souligne également une tendance plus large : les entreprises qui construisent l’infrastructure IA ne sont plus seulement des entreprises technologiques. De la découverte de médicaments à la science des matériaux, les déploiements d’IA les plus conséquents se produisent de plus en plus au sein d’industries traditionnelles qui s’empressent d’intégrer l’intelligence informatique dans leurs processus de base.
Pour BMS, le pari est qu'être le premier à utiliser la nouvelle plateforme NVIDIA se traduira par un avantage durable en matière de recherche. La validité de cet avantage dépendra de la capacité des modèles d’IA exécutés sur Vera Rubin à produire systématiquement de meilleurs médicaments candidats – et, en fin de compte, de meilleurs médicaments pour les patients.
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