Bristol Myers Squibb construit l'usine d'IA la plus avancée du secteur des sciences de la vie sur NVIDIA Vera Rubin
Erin Davis appelle ça la "SuperDuperPOD". Bristol Myers Squibb (BMS), qui exploite déjà l'un des plus grands clusters d'IA du secteur pharmaceutique, a annoncé le déploiement de son second NVIDIA DGX SuperPOD, cette fois construit autour de huit systèmes DGX Vera Rubin NVL72. Combinant processeurs NVIDIA Vera et GPU Rubin, cette infrastructure est présentée comme le cluster d'IA le plus puissant et le plus économe en énergie du secteur des sciences de la vie, avec des performances jusqu'à 10 fois supérieures par mégawatt par rapport à l'infrastructure qu'elle remplace. Erin Davis, vice-présidente en charge de la recherche business et de la technologie chez BMS, explique que l'accès ne sera plus réservé à un petit groupe de chercheurs mais ouvert à l'ensemble des scientifiques de l'entreprise. La plateforme unifiée intégrera notamment le NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit pour l'IA biologique, permettant prédictions, entraînement de modèles et flux de travail agentiques sur l'ensemble du pipeline de découverte de médicaments.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de NVIDIA AI Blog. Lire l'article original →
Cette montée en puissance vise à transformer concrètement la recherche pharmaceutique. Selon Payal Sheth, nommée en janvier vice-présidente senior des sciences de découverte thérapeutique chez BMS après une carrière entière en laboratoire, l'objectif est de passer d'un discours abstrait sur les capacités de l'IA à un impact mesurable. BMS exploite déjà un DGX SuperPOD depuis environ trois ans, avec des résultats concrets : l'identification de cibles thérapeutiques assistée par IA fait gagner des semaines de travail manuel aux chercheurs, qui peuvent se concentrer sur les décisions scientifiques à plus forte valeur ajoutée. L'entreprise a notamment utilisé l'IA pour étoffer sa bibliothèque de composés CELMoD, des molécules conçues pour dégrader sélectivement les protéines responsables de cancers, avec des applications contre les cancers du sang et au-delà, ouvrant la voie à de nouvelles cibles thérapeutiques. Sheth évoque aussi une méthodologie baptisée "Predict First", qui utilise des prédictions computationnelles pour prioriser la synthèse des molécules les plus prometteuses et écarter en amont celles qui ne répondraient pas aux critères recherchés, économisant ainsi des expériences de laboratoire coûteuses.
Cette dépendance croissante à l'IA a fait exploser les besoins en calcul de l'organisation de recherche. "Nous sommes saturés", résume Davis, évoquant des prédictions à grande échelle sur de grosses molécules et l'entraînement de modèles fondationnels maison, très gourmands en GPU. D'où l'arrivée de ce nouveau système, présenté en interne comme la promesse d'un "calcul sans limites" pour les chercheurs. Davis, chimiste computationnelle de formation, a passé une quinzaine d'années côté éditeurs technologiques, chez ChemAxon, Schrödinger puis X-Chem, avant de rejoindre BMS convaincue que le vrai goulot d'étranglement de l'industrie pharmaceutique n'était pas la technologie elle-même, mais sa mise à disposition effective des scientifiques et la capacité à en tirer des enseignements. Cette conviction, dit-elle, est aussi nourrie par une expérience personnelle : son père est mort il y a cinq ans d'une maladie que la recherche pharmaceutique n'est pas encore parvenue à vaincre.
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