L’IA générative pour les PME avec BioTalent Canada

On observe des avancées considérables dans plusieurs domaines de la biotechnologie, notamment la découverte de médicaments biotechnologiques, la médecine personnalisée, la génomique, l’édition du génome, les diagnostics prédictifs et la bio-informatique synthétique. Ces avancées ne sont pas uniquement dues à l’apprentissage automatique. Au contraire, elles résultent de plus en plus de la combinaison de diverses applications d’IA. Cela comprend l’intégration de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond, des interfaces d’IA générative, et du traitement du langage naturel. La plupart du temps, la synergie de ces différents types d’IA est à l’origine des avancées réalisées dans ces domaines de la biotechnologie.

Rob : 

En tant qu’organisation satellite de RH pour les PME du secteur de la biotechnologie, nous observons que, contrairement aux idées reçues, l’industrie est principalement composée de petites et moyennes entreprises, et non de grandes sociétés pharmaceutiques. Ces PME fonctionnent comme des entreprises, et se livrent à des activités de marketing, de vente et de financement avec des investisseurs et des parties prenantes. Les gains d’efficacité offerts par l’IA générative peuvent être intéressants, mais d’un point de vue pratique, ces PME sont uniquement motivées par leur propriété intellectuelle - qu’il s’agisse de formules brevetées pour des dispositifs médicaux, ou de génomes de plantes spécifiques.

Le point de rencontre entre l’IA générative et le droit de la propriété intellectuelle ressemble à ce jour à un scénario de « Far West ». Aucune loi particulière n’a encore été élaborée, mais des actions en justice sont en cours en Europe et aux États-Unis. Au Canada, les cabinets d’avocats se démènent pour conseiller leurs clients. L’essentiel du problème réside dans la manière dont les entreprises cèdent leur propriété intellectuelle, qui constitue le fondement de leurs plans de commercialisation et de marché. Une grande incertitude règne quant à l’utilisation de l’IA générative dans des domaines tels que l’analyse du code génétique, ou le repliement des protéines pour la création d’enzymes dans les végétaux ou chez les animaux.

Dans les secteurs biotechnologique et pharmaceutique, les molécules perdent généralement la protection de leur brevet au bout de plusieurs années. Les entreprises comptent sur ces périodes de protection des brevets pour générer des revenus. L’IA générative offre la possibilité d’accélérer l’innovation scientifique en exploitant les informations existantes, mais elle soulève également des inquiétudes au sujet de la propriété intellectuelle. Quand l’IA générative est utilisée pour modifier des structures moléculaires ou améliorer des dispositifs médicaux, il n’est pas évident de savoir à qui appartient la propriété intellectuelle qui en résulte : est-ce que ladite propriété intellectuelle appartient à l’entreprise, à la plateforme d’IA générative, ou à aucune d’entre elles.

Il est essentiel de comprendre que l’industrie biotechnologique est fondée sur un taux d’échec élevé, sachant qu’environ 90 % des médicaments et des molécules ne sont jamais commercialisés. Cela explique le coût élevé des médicaments qui sont acceptés, car les 10 % qui réussissent doivent compenser les 90 % qui échouent. Les avancées rapides et la nature perturbatrice de l’IA générative, qui évoluent tous les 4 à 6 mois, rendent la situation encore plus complexe.

Mark :

La cadence des avancées technologiques dépasse de loin celle des processus législatifs. Les gouvernements du monde entier se demandent comment mettre en place des protections efficaces sans toutefois entraver l’innovation.

Rob :

Cela crée un environnement difficile où la curiosité et les progrès scientifiques devancent souvent la mise en place de cadres réglementaires. Comme ce fut le cas pour les percées scientifiques précédentes, l’industrie biotechnologique peut mettre en œuvre les applications de l’IA générative avant de les comprendre pleinement ou d’en étudier les ramifications potentielles, en raison de la curiosité inhérente aux progrès scientifiques.

Mark : 

Il est vrai que l’évolution rapide de l’IA générative constitue un défi pour les entreprises en ce qui concerne l’intégration. Des centaines d’applications émergent chaque jour, et il faut s’attendre à un certain bouleversement. Avant de prendre une décision en matière d’intégration ou d’investissement, les entreprises doivent tenir compte de ce qu’elles mettent en œuvre, et de la manière dont elles forment leur personnel.

De nombreuses entreprises ont formé leurs employés à l’aide de grands modèles linguistiques ou d’une propriété intellectuelle dont elles ne sont pas propriétaires. Certains outils publics ont même fait l’objet de controverses en raison de l’utilisation sans droits de la propriété intellectuelle. Il est probable que de grands modèles dominants de logiciels libres émergeront, et offriront des applications utiles conçues pour des entreprises spécifiques, tout en protégeant la vie privée, les données et la sécurité. Les outils spécifiques à l’industrie seront également importants.

Rob : 

Les compétences en matière de pensée critique sont essentielles à la mise en œuvre de toute version associée à l’IA dans les stratégies d’entreprise. La procrastination devra être évitée, car les entreprises incapables de suivre le rythme pourront céder leur place à celles qui sauront s’adapter.

Il est important de comprendre les aspects juridiques, gouvernementaux et éthiques de l’IA générative, bien que ces aspects soient généralement en retard sur les avancées technologiques. Les éventuelles utilisations malveillantes sont une réelle préoccupation, en particulier dans le domaine des sciences biologiques et de la biotechnologie, où la protection de la propriété intellectuelle est indispensable pour les progrès médicaux.

Mark :

Il est essentiel de savoir évoluer et gérer dans des conditions perturbantes. Les compétences fondamentales en matière de gestion du changement, y compris les connaissances numériques à tous les niveaux du personnel, sont essentielles.

Rob :

Pour rester compétitives, les entreprises doivent impérativement accepter le changement et l’innovation, en particulier face à l’évolution rapide de technologies telles que l’IA générative. Ce principe s’applique à divers aspects des activités de l’entreprise.

Par exemple, une entreprise qui recrute au Canada et qui n’adopte pas les principes de diversité et d’inclusion, s’expose à l’échec. De même, l’adoption de nouvelles technologies exige un état d’esprit propice à l’innovation et au civisme.

Pour intégrer l’IA générative de manière efficace, les entreprises devront renforcer leurs compétences fondamentales en mettant en œuvre des politiques et des mesures d’incitation pour que les employés utilisent l’IA générative. Cette approche assure le contrôle de la mise en œuvre, dans la mesure où les employés déterminent la manière d’utiliser la technologie en fonction des lignes directrices de l’entreprise.

Grâce à un environnement qui valorise à la fois les avancées technologiques et les pratiques inclusives, les entreprises seront mieux à même de relever les défis d’un contexte caractérisé par une évolution rapide.