L’IA génère des milliers de conceptions moléculaires en une nuit. Chacune d’entre elles doit être validée en laboratoire humide. Le goulot d’étranglement s’est déplacé : il ne concerne plus les algorithmes, mais les fournisseurs d’infrastructures.
Twist Bioscience ($TWST) : les commandes liées à l’IA ont progressé de plusieurs centaines de pour cent pendant deux années consécutives. Les projections pour les exercices 2026 et 2027 indiquent que les commandes de découverte de médicaments par l’IA dans le secteur pharmaceutique passeront de 25 M$ à 50 M$, puis à 100 M$. Plus d’un tiers de la croissance des commandes de l’exercice 2025 provient déjà de clients du secteur de l’IA.
GenScript : les revenus issus de la découverte de médicaments par l’IA ont doublé sur un an au premier semestre 2026, marquant trois semestres consécutifs de forte croissance. Selon des vérifications auprès de sources du secteur, sa capacité de validation expérimentale a atteint environ 8 000 conceptions par jour, avec un objectif de 16 000 d’ici la fin de l’année. Les commandes s’accélèrent et passent à l’exécution.
Pourquoi le goulot d’étranglement s’est déplacé : l’IA a rendu presque gratuit le coût marginal de la conception moléculaire, mais chaque conception doit toujours être vérifiée physiquement en laboratoire humide. Les expériences ratées comptent tout autant : les modèles d’IA ont besoin que tous les résultats soient réinjectés dans leurs données d’entraînement pour apprendre et s’améliorer. Chaque réussite et chaque échec deviennent un point de données rémunéré.
La chaîne de valeur se décompose ainsi : le modèle génère une conception → synthèse de l’ADN → production de protéines → validation expérimentale → essais précliniques. La synthèse de l’ADN, la production de protéines et les services de CRO nécessitent beaucoup de capitaux, prennent du temps et ne peuvent pas être remplacés par l’IA. Les ressources informatiques sont abondantes. La contrainte porte désormais sur la génération et la validation des données.
Dans cette vague de l’IA pharmaceutique, ce sont d’abord les vendeurs de pelles qui encaissent.
Twist Bioscience ($TWST) : les commandes liées à l’IA ont progressé de plusieurs centaines de pour cent pendant deux années consécutives. Les projections pour les exercices 2026 et 2027 indiquent que les commandes de découverte de médicaments par l’IA dans le secteur pharmaceutique passeront de 25 M$ à 50 M$, puis à 100 M$. Plus d’un tiers de la croissance des commandes de l’exercice 2025 provient déjà de clients du secteur de l’IA.
GenScript : les revenus issus de la découverte de médicaments par l’IA ont doublé sur un an au premier semestre 2026, marquant trois semestres consécutifs de forte croissance. Selon des vérifications auprès de sources du secteur, sa capacité de validation expérimentale a atteint environ 8 000 conceptions par jour, avec un objectif de 16 000 d’ici la fin de l’année. Les commandes s’accélèrent et passent à l’exécution.
Pourquoi le goulot d’étranglement s’est déplacé : l’IA a rendu presque gratuit le coût marginal de la conception moléculaire, mais chaque conception doit toujours être vérifiée physiquement en laboratoire humide. Les expériences ratées comptent tout autant : les modèles d’IA ont besoin que tous les résultats soient réinjectés dans leurs données d’entraînement pour apprendre et s’améliorer. Chaque réussite et chaque échec deviennent un point de données rémunéré.
La chaîne de valeur se décompose ainsi : le modèle génère une conception → synthèse de l’ADN → production de protéines → validation expérimentale → essais précliniques. La synthèse de l’ADN, la production de protéines et les services de CRO nécessitent beaucoup de capitaux, prennent du temps et ne peuvent pas être remplacés par l’IA. Les ressources informatiques sont abondantes. La contrainte porte désormais sur la génération et la validation des données.
Dans cette vague de l’IA pharmaceutique, ce sont d’abord les vendeurs de pelles qui encaissent.