Des dix plus grands laboratoires pharmaceutiques mondiaux, deux seulement affichent un budget IA isolé et vérifiable. Panorama de leurs stratégies réelles : partenariats en conception de molécules, infrastructures de calcul massives et déploiements d’IA générative à l’échelle de l’entreprise. 

Johnson & Johnson opte pour une stratégie du recentrage après l’expérimentation de masse 

Le numéro un mondial de la pharma ne communique aucun montant isolé pour son budget IA. Ce qui est documenté, en revanche, c’est l’ampleur de l’expérimentation interne : le groupe a lancé près de 900 projets d’IA générative avant de recentrer sa gouvernance vers un nombre plus restreint d’initiatives à fort impact.  

Sur le terrain des partenariats, J&J a rejoint en 2026 le cercle des clients d’Isomorphic Labs (la filiale d’Alphabet issue de DeepMind), avec un accord portant spécifiquement sur les biologiques et grosses molécules. Un positionnement différent des contrats plus classiques en petites molécules que la même société a signés avec Lilly et Novartis.  

Le groupe participe aussi, aux côtés d’AbbVie, à un consortium construit autour de la plateforme ouverte OpenFold3, dans le but de mutualiser des données structurelles propriétaires pour entraîner des modèles de prédiction d’interactions protéine-protéine.  

Sur le plan opérationnel, le directeur des systèmes d’information du groupe a indiqué que l’IA permettait déjà de diviser par deux le temps nécessaire pour générer de nouvelles pistes de molécules, même si la découverte complète d’un médicament par IA seule reste, selon ses propres mots, encore hors de portée. 

Eli Lilly fait le pari du milliard de dollars sur l’infrastructure 

Lilly a investi environ un milliard de dollars dans un laboratoire de co-innovation avec Nvidia, comprenant un supercalculateur dédié et une « AI factory » annoncée à l’automne 2025. Un montant qu’une estimation de presse spécialisée retrouve à peu près à l’identique pour l’ensemble du programme IA du groupe en dépenses de R&D. 

Sur le terrain de la découverte, Lilly fait partie des deux plus gros clients d’Isomorphic Labs pour la conception de petites molécules par IA générative, aux côtés de Novartis, pour un montant combiné avoisinant les 3 milliards de dollars en paiements d’avance et d’étape. Cette stratégie de conception accélérée vient en appui d’un pari commercial plus large : l’accélération du développement de l’orforglipron, son GLP-1 oral, où le groupe mise sur sa capacité de fabrication autant que sur l’IA pour prendre de vitesse la concurrence sur le marché de l’obésité. 

MSD multiplie les partenariats ciblés 

Merck ne communique aucun montant global pour son budget IA, mais multiplie les partenariats ciblés. Le plus récent, avec Google Cloud, vise à déployer des modèles de langage, de l’analyse prédictive et des outils d’harmonisation de données pour l’identification de cibles thérapeutiques et la prédiction de résultats de traitement.  

Le groupe a également noué un accord avec la Mayo Clinic pour exploiter les données génomiques et cliniques de la Mayo Clinic Platform, en ciblant en priorité trois aires thérapeutiques que sont les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin, la dermatite atopique et la sclérose en plaques.  

À plus petite échelle, MSD a signé des accords de découverte avec des start-ups spécialisées : Protillion Biosciences sur une collaboration multi-cibles, et Twoxar (devenue Aria Pharmaceuticals) sur l’identification de cibles en oncologie. 

Pfizer et son partenariat à 100M$ avec Tempus 

Pfizer se distingue par l’un des rares montants isolés et vérifiables du secteur : 100 millions de dollars engagés en 2023 dans un partenariat de génomique IA avec Tempus. 

Le groupe a par ailleurs choisi de s’appuyer sur des partenaires plutôt que de tout construire en interne, avec un accord avec Flagship Pioneering utilisant sa plateforme d’IA Logica pour découvrir de nouvelles molécules en maladies auto-immunes, et une collaboration avec AWS pour déployer de l’IA générative sur la fabrication et la recherche.  

L’exemple le plus souvent cité par le groupe reste la conception accélérée d’une variante du Paxlovid, dont le délai de développement serait passé de 12-18 mois à environ 6 mois grâce à l’IA. 

AbbVie fait le choix de communiquer aucun chiffre  

AbbVie est, des cinq premiers groupes du classement, celui pour lequel le moins d’informations spécifiquement liées à l’IA ont pu être identifiées, par opposition à ses acquisitions de pipeline plus classiques.  

Ce qui est documenté cependant c’est sa participation, aux côtés de Johnson & Johnson, au consortium de données structurelles OpenFold3/Apheris, destiné à améliorer les modèles de prédiction de structures protéiques.  

AstraZeneca opte pour la formation de ses employés 

AstraZeneca affiche deux montants substantiels : un partenariat avec le groupe chinois CSPC pouvant atteindre 5,3 milliards de dollars, présenté comme combinant IA et petites molécules pour les maladies chroniques, et un accord avec la start-up Absci pouvant aller jusqu’à 247 millions de dollars pour la découverte d’anticorps par IA générative.  

Mais la caractéristique la plus distinctive du groupe est ailleurs : une plateforme de découverte de petites molécules développée en interne, “Reinvent”, intégrée depuis décembre 2025 à un écosystème de modèles de fondation et d’agents IA piloté par une unité dédiée nommée l’”Enterprise AI unit”. AstraZeneca a aussi investi massivement dans la formation de ses salariés, avec un programme de certification à paliers (bronze à diamant) qui avait déjà certifié plus de 17 000 employés au début de l’année 2026. 

Novartis fait le pari de la gouvernance plutôt que de la seule technologie 

Novartis combine deux logiques. D’un côté, des accords de partenariat classiques : jusqu’à 1,1 milliard de dollars avec Generate:Biomedicines pour la conception de protéines thérapeutiques par IA (dont seulement 65 millions versés à la signature), et un accord avec Isomorphic Labs élargi en février 2025 avec des programmes de recherche supplémentaires. De l’autre, une plateforme de données construite avec Microsoft depuis 2022-2023, le Novartis AI Innovation Lab.  

Mais le fait le plus singulier du secteur concerne la gouvernance plutôt que la technologie elle-même : le directeur général de Novartis, Vas Narasimhan, a rejoint en avril 2026 le conseil d’administration d’Anthropic – l’entreprise qui développe les modèles Claude -, une position qui lui donne un accès direct à la gouvernance d’un laboratoire d’IA de premier plan, alors même qu’il continue par ailleurs à tempérer les attentes du marché, estimant qu’il faudra encore sept à dix ans avant de mesurer pleinement les bénéfices de l’IA en découverte de médicaments. 

Roche dans la course à l’infrastructure de calcul 

Roche ne communique aucun montant en dollars ou en francs suisses pour son infrastructure IA, mais en détaille l’ampleur physique : une « AI factory » propulsée par Nvidia, lancée en mai 2026, avec plus de 2 176 GPU déployés sur site aux États-Unis et en Europe, portant son parc combiné (sur site et cloud) à plus de 3 500 GPU de dernière génération.  

Le groupe mise aussi sur une technologie propriétaire de séquençage nouvelle génération, baptisée SBX, qui le place en concurrence directe avec Illumina, et sur une collaboration avec Zealand Pharma sur les traitements GLP-1 adjacents, où l’analyse de données à grande échelle joue un rôle croissant. 

Sanofi et son ambition du premier groupe « tout IA » 

Sanofi affiche le montant le plus clair et le plus directement rattachable à un « budget IA » de tout ce classement : 300 millions d’euros d’investissements dédiés à l’IA et au digital en France sur la période 2025-2026, annoncés lors du sommet Choose France de novembre 2025.  

Sur le plan technique, le groupe met en avant son modèle interne CodonBERT, qui réduirait de moitié le temps de conception de séquences ARNm, et s’appuie sur trois « accélérateurs digitaux » créés depuis 2022 à Paris et Lyon, où sont aujourd’hui basés près de 30 % des effectifs numériques mondiaux du groupe.  

Sanofi affiche une ambition explicite : devenir la première entreprise biopharmaceutique à intégrer l’IA à grande échelle sur l’ensemble de ses activités, avec l’objectif de réduire d’au moins un an ses délais de mise sur le marché. 

Bristol Myers Squibb et ses multiples déploiements   

BMS ne communique pas le montant de ses investissements en infrastructure Nvidia, mais en a détaillé l’ampleur : en juillet 2026, le groupe a annoncé l’extension de son parc avec un cluster DGX SuperPOD de dernière génération (Vera Rubin), présentée comme l’installation la plus puissante de ce type dans tout le secteur des sciences de la vie.  

Le groupe affirme avoir déjà réduit de 20 à 30 % le temps de production de ses candidats médicaments grâce à l’IA, avec un exemple cité en drépanocytose. Sur le volet partenariats, BMS a signé le 20 mai 2026 un accord avec Anthropic pour déployer Claude Enterprise auprès de plus de 30 000 salariés, couvrant la découverte de médicaments, la conception d’essais cliniques et l’efficacité opérationnelle, l’un des déploiements d’IA générative à l’échelle de l’entreprise les plus larges recensés dans ce classement.  

Le groupe conserve par ailleurs deux accords de découverte antérieurs : avec Exscientia (jusqu’à 1,2 milliard de dollars, premier candidat déjà sélectionné) et avec AI Proteins (jusqu’à 400 millions de dollars) pour la conception de mini-protéines thérapeutiques.