L'IA peut-elle inventer des médicaments ? Les premiers résultats concrets

Mettre au point un médicament prend en moyenne plus de dix ans. L'intelligence artificielle promet d'accélérer ce processus depuis longtemps. Le 27 octobre 2026, Anthropic a publié un premier bilan chiffré de ses partenariats avec des laboratoires. Les résultats sont réels, mais encore à un stade précoce.

Six partenaires, du géant à la startup

Anthropic travaille depuis plusieurs mois avec six acteurs du médicament : Bristol Myers Squibb (l'un des plus grands groupes pharmaceutiques au monde), BigHat Biosciences, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines et The Column Group.

Les résultats annoncés

Voici les exemples détaillés par Anthropic :

• 35 000 anticorps en un mois : Divergence a fait concevoir par Claude environ 35 000 designs d'anticorps, un volume impossible à atteindre à la main.
• Une thérapie cellulaire repensée : chez Generate, Claude a proposé un design de CAR-T (une thérapie qui arme les cellules immunitaires contre le cancer) 70 % plus court que la norme, permettant aux cellules de produire environ dix fois plus de récepteurs.
• La paperasse divisée : chez Enveda, la relecture de documents par Claude a réduit le temps de travail humain de 89 %, de plus de 25 heures à moins de trois, en repérant les 11 problèmes trouvés par les relecteurs humains.

« À partir d'une seule consigne, Claude a produit une première analyse solide. » Michael Pourdehnad, vice-président chez Bristol Myers Squibb.

Anthropic se lance elle-même

Le bilan contient une autre annonce : Anthropic a racheté Mithril Medicine, une jeune pousse du secteur, et dit qu'un médicament pourrait être prêt pour des essais sur l'humain dès fin 2028. Une entreprise d'IA qui développe ses propres molécules : c'est un signe que la frontière entre tech et pharmacie s'efface.

Ce qu'il faut garder en tête

La page d'Anthropic le dit elle-même : ce travail est « essentiellement préclinique ». Cela signifie qu'il se passe au laboratoire, sur ordinateur ou sur des cellules, avant tout test chez l'humain. Or la grande majorité des molécules prometteuses échouent lors des essais cliniques.

Concevoir 35 000 anticorps n'est pas en trouver un qui guérit. L'IA accélère les premières étapes, celles où l'on cherche et où l'on trie. Elle ne raccourcit pas encore les années d'essais nécessaires pour prouver qu'un traitement est sûr et efficace.

Un enjeu pour l'Afrique

Les maladies qui touchent surtout l'Afrique (paludisme, maladies tropicales négligées, drépanocytose) attirent historiquement peu d'investissements, car elles sont jugées peu rentables. Si l'IA fait baisser le coût de la recherche, elle peut rendre ces programmes plus abordables, à condition que des chercheurs africains et des financeurs s'en emparent. Le programme « AI for Science » d'Anthropic, élargi le 28 octobre à une vingtaine de fondations et d'instituts, montre que des crédits existent pour la recherche publique.

Ce qu'il faut retenir

• Bilan publié le 27 octobre 2026 : six partenaires, dont Bristol Myers Squibb.
• 35 000 anticorps conçus en un mois, une relecture 89 % plus rapide, un design de CAR-T 70 % plus court.
• Anthropic a racheté Mithril Medicine et vise des essais humains fin 2028.
• Tout cela reste préclinique : aucun médicament n'est encore prouvé chez l'humain.

Source : Anthropic, « Early progress on accelerating drug development with Claude », 27 octobre 2026

Source : Anthropic, « AI for Science expands to foundations and research institutions », 28 octobre 2026