Life Sciences analyse les tendances mondiales d’adoption technologique dans le secteur des sciences de la vie, en s’appuyant sur les réponses de 124 responsables technologiques issus d’organisations Life Sciences à travers le monde.
L'étude montre que le secteur a dépassé la phase d’expérimentation : l’intelligence artificielle, la cybersécurité et la data analytics sont aujourd’hui largement adoptées.
L’IA s’intègre progressivement dans les fonctions clés, des biostatistiques aux opérations cliniques, en passant par le pricing, l’accès au marché, les affaires médicales, les fonctions support, les affaires réglementaires ou encore les stratégies de M&A et de licensing.
Pourtant, malgré cette progression, les entreprises Life Sciences font face à un défi majeur : passer d’une adoption technologique maîtrisée à un déploiement à grande échelle, capable de générer une valeur durable, mesurable et transformationnelle.
Notre étude souligne que la réussite de cette transformation repose sur des fondations solides : gouvernance technologique, maturité data, infrastructure cloud, modèles opérationnels adaptés, capacité à industrialiser les cas d’usage et pilotage rigoureux de la valeur.
Pour en savoir plus, consultez notre étude “ Global Tech Report : Life Sciences"
L’essentiel
Dans le secteur des Life Sciences, les technologies digitales et l’IA ne sont plus seulement des outils d’efficacité opérationnelle.
Elles deviennent des leviers structurants pour soutenir l’innovation, améliorer les processus réglementés, accélérer la recherche, renforcer la prise de décision et contribuer à une approche plus collaborative et centrée patient.
Le véritable enjeu pour les entreprises pharmaceutiques, biotechnologiques, medtech et laboratoires consiste désormais à aligner technologie, données, gouvernance, investissements et modèle opérationnel afin de dépasser les pilotes isolés et de créer de la valeur à grande échelle.
Principaux constats de l’étude sur les technologies dans le secteur Life Sciences
L’IA s’impose désormais comme un prérequis de la performance dans le secteur des Life Sciences. Elle est utilisée dans de nombreux domaines des Life Sciences tels que la data science, l’analyse de donnée, les biostatistiques, le développement clinique et chaque domaine médical stratégique.
À moyen terme, son rôle devrait s’élargir vers des workflows intégrés au quotidien, notamment dans la médecine de précision, la stratification des patients, l’accélération des essais cliniques et l’optimisation de la performance.
L’enjeu n’est donc plus seulement d’adopter l’IA, mais de la déployer dans des processus critiques, réglementés et gouvernés, en maintenant un haut niveau de confiance, de conformité et de traçabilité.
L’étude montre que les agents IA progressent rapidement. Ils sont déjà intégrés aux workflows, produits et services de nombreuses organisations.
Ces systèmes intelligents peuvent aider à automatiser certaines tâches, accélérer l’analyse de l’information, améliorer la prise de décision et faire évoluer la productivité des équipes.
Leur développement annonce une évolution importante des modèles opérationnels, avec une place croissante donnée à la collaboration entre collaborateurs, plateformes digitales et systèmes intelligents.
Malgré les progrès observés, certaines fondations technologiques restent trop peu matures. L’étude identifie notamment des lacunes en matière de gestion des données d’entreprise, d’infrastructure cloud et réseau, ainsi que de sourcing technologique et de gestion des fournisseurs.
Ces faiblesses constituent un frein direct à l’industrialisation de l’intelligence artificielle, au développement de solutions numériques innovantes, à l’exploitation sécurisée de la donnée issue des dispositifs connectés et à la mise en place d’écosystèmes réglementaires fiables.
Pour les acteurs du secteur Life Sciences, renforcer la maturité data et cloud devient donc un prérequis stratégique.
Les entreprises reconnaissent la valeur stratégique des technologies digitales, mais leur comportement d’investissement reste mesuré. La majorité consacre moins de 1 % de leur chiffre d’affaires annuel au digital.
Les priorités d’investissement se concentrent sur des solutions de cybersécurité, d’intelligence artificielle, d’automatisation, de gestion de la donnée et d’analytics au service des produits et services de santé. Cette approche prudente permet de préserver la stabilité des systèmes validés et la conformité réglementaire, mais elle peut aussi limiter la vitesse de passage à l’échelle.
L’étude invite les entreprises à concentrer leurs investissements sur un nombre plus restreint de paris technologiques à fort potentiel, mieux financés et mieux gouvernés.
Les organisations Life Sciences s’éloignent progressivement du dilemme classique entre “build” et “buy”. Près de la moitié privilégient une stratégie hybride combinant expertise interne et partenariats externes.
Cette approche permet d’acheter des capacités technologiques standardisées, telles que le cloud, les outils ou certains services d’intelligence artificielle, tout en développant en interne une expertise différenciante : produits de donnée, modèles spécialisés et solutions adaptées aux besoins des patients.
Pour les dirigeants, l’enjeu est de construire un modèle de capacités plus flexible, capable d’accélérer l’innovation sans perdre le contrôle stratégique.
Dans le secteur Life Sciences, la gouvernance technologique repose souvent sur des modèles fédérés. Ces modèles permettent aux fonctions métiers de prendre des décisions adaptées à leurs enjeux tout en respectant des standards centraux de conformité, de sécurité et de gestion des risques.
Cette approche peut être efficace, à condition de clarifier les rôles : plateformes partagées, standards data, contrôles de risques, stratégie fournisseurs et outils IA doivent être gouvernés à l’échelle de l’entreprise, tandis que les cas d’usage peuvent être portés par les métiers.
La réussite repose sur une gouvernance capable d’accélérer l’exécution sans compromettre la confiance.
Les technologies digitales génèrent déjà des gains significatifs dans le secteur. Toutefois, notre étude montre que la valeur créée reste majoritairement opérationnelle : efficacité, automatisation, amélioration des processus et optimisation des décisions.
Le passage à une valeur plus transformationnelle reste limité. La majorité des entreprises déclare que les initiatives digitales contribuent encore marginalement au chiffre d’affaires annuel.
Ce constat met en évidence un scale/value gap : les entreprises Life Sciences savent adopter les technologies, mais doivent encore mieux les industrialiser, les intégrer et les déployer à grande échelle pour créer un impact durable sur la croissance, l’innovation et les modèles opérationnels.
Passer de l’adoption technologique au passage à l’échelle
La conclusion de notre étude montre que la réussite des transformations digitales dans les Life Sciences repose sur plusieurs leviers prioritaires :
- considérer le cloud et le XaaS comme des prérequis de transformation ;
- faire évoluer les plateformes clés vers des modèles produits, avec des roadmaps, des indicateurs d’adoption et une amélioration continue ;
- adopter une stratégie pragmatique : acheter les capacités standard et construire les actifs différenciants ;
- combiner gouvernance centrale et décisions fédérées pour gagner en vitesse sans perdre en contrôle ;
- imposer une trajectoire claire de passage en production pour chaque pilote IA ou digital ;
- réallouer les budgets selon des indicateurs de ROI mesurables ;
- combler les lacunes fondamentales en data, cloud, intégration et gestion fournisseurs.
Contact :
Aller plus loin
Restez au cœur des actualités et de la transformations des entreprises par l’IA en demandant dès maintenant à recevoir toutes nos publications sur le sujet.
KPMG. Make the Difference.