Bristol Myers Squibb construit le plus grand supercalculateur IA de l’industrie pharmaceutique avec NVIDIA
Bristol Myers Squibb a annoncé lundi l’acquisition du système informatique de dernière génération de NVIDIA pour soutenir l’utilisation de l’intelligence artificielle dans ses opérations de découverte et de développement de médicaments — une décision qui, selon l’entreprise, fera d’elle le propriétaire du plus grand supercalculateur IA de l’industrie pharmaceutique.
Le laboratoire sera la première entreprise de sciences de la vie à acheter un NVIDIA DGX SuperPOD basé sur l’architecture Vera Rubin, la plateforme informatique IA de nouvelle génération du fabricant de puces, dévoilée plus tôt cette année en tant que successeur de ses systèmes actuels. Les conditions financières n’ont pas été divulguées.
Cette annonce est la plus récente et la plus importante d’une série de paris des entreprises pharmaceutiques sur la possession de leur propre infrastructure IA, plutôt que de se fier uniquement au cloud computing ou à des partenariats externes. BMS rejoint AstraZeneca, GlaxoSmithKline et d’autres dans la construction d’une capacité de supercalcul dédiée à la découverte de médicaments, mais affirme que son système les surpassera tous en échelle.
Du modèle à la molécule
Robert Plenge, directeur de la recherche chez BMS, a déclaré que les nouvelles capacités permettraient à l’entreprise d’évaluer beaucoup plus de candidats médicaments potentiels en début de cycle de développement. « Avant, on pouvait en faire 10, maintenant on peut en faire des dizaines », a-t-il déclaré.
BMS utilise déjà des outils d’IA pour réduire de 20 à 30 % le temps nécessaire à la production de médicaments pour les essais cliniques, selon Plenge, et s’attend à ce que ce chiffre puisse atteindre 50 % dans les années à venir. Il a cité un traitement expérimental pour la drépanocytose actuellement en début de développement clinique qui, selon lui, n’aurait probablement pas été découvert sans la recherche assistée par IA.
L’entreprise utilise l’IA dans l’ensemble de ses programmes de petites molécules et dans la plupart de ses programmes de grosses molécules — une ampleur qui reflète à quel point l’IA a déjà pénétré la recherche pharmaceutique. Le nouveau supercalculateur permettra à BMS de déployer des modèles d’IA plus grands que ce que son infrastructure actuelle peut supporter.
Greg Meyers, directeur numérique et technologique de BMS, a déclaré que l’investissement était motivé par des besoins informatiques en croissance rapide. « Quand on héberge ces systèmes, il faut payer une facture d’électricité », a-t-il déclaré. « Considérez cela comme 10 fois plus de capacité de calcul par watt dépensé. L’électricité ne devient pas moins chère. »
La course aux armements de l’IA dans l’industrie pharmaceutique
L’annonce de BMS est la troisième fois en neuf mois qu’un grand laboratoire pharmaceutique affirme construire le plus grand supercalculateur IA de l’industrie. Chaque nouveau système représente une escalade dans la course à l’application du machine learning au problème fondamental de la découverte de médicaments : identifier des molécules qui seront sûres, efficaces et fabriquables.
Le développement traditionnel de médicaments peut prendre plus d’une décennie et coûter plus d’un milliard de dollars par médicament approuvé. Les modèles d’IA promettent d’accélérer le processus en prédisant quelles molécules sont les plus susceptibles de réussir, en simulant leurs interactions avec des cibles biologiques et en optimisant leurs propriétés chimiques avant même qu’elles ne soient synthétisées en laboratoire.
Les critiques — et certaines des entreprises elles-mêmes — avertissent qu’une grande puissance de calcul ne garantit pas de meilleurs médicaments. Les modèles d’IA ne valent que par les données sur lesquelles ils sont entraînés, et la complexité biologique des maladies humaines fait que de nombreuses molécules prometteuses échouent encore lors des essais cliniques. Mais l’ampleur des investissements suggère que l’industrie croit que la technologie a franchi un seuil, passant d’expérimentale à essentielle.
Le nouveau système de BMS s’appuie sur un SuperPOD plus petit qu’elle avait précédemment acheté à NVIDIA, qui a deux ou trois générations de retard sur l’architecture Vera Rubin. L’entreprise a déclaré que cette mise à niveau représente un changement d’échelle dans sa capacité de calcul — et dans son ambition de trouver des médicaments plus rapidement.
Sources
[1] Trang, B. « Bristol Myers Squibb becomes latest company to claim it’s building pharma’s largest NVIDIA AI supercomputer. » STAT News, 20 juillet 2026. https://www.statnews.com/2026/07/20/bms-nvidia-assembling-largest-pharma-ai-supercomputer/
[2] Erman, M. « Bristol Myers buys Nvidia’s latest AI computing system for drug research. » Reuters, 20 juillet 2026. https://www.reuters.com/2026/07/20/bristol-myers-buys-nvidias-latest-ai-computing-system-for-drug-research
Traduit par Lydie