L'IA raccourcit les délais de découverte de médicaments en Chine

Takeda conclut un accord de 600 millions de dollars avec Insilico pour la découverte de médicaments par IA

Takeda a signé un accord de collaboration stratégique avec Insilico Medicine, société basée à Hong Kong, pour utiliser l'intelligence artificielle dans la découverte précoce de nouveaux médicaments. Les deux entreprises n'ont pas précisé quelles aires thérapeutiques ou cibles de maladies seront couvertes par ce partenariat. L'accord donne à Takeda accès à la plateforme Pharma.AI d'Insilico, qui comprend PandaOmics pour l'identification de cibles biologiques, Chemistry42 pour la conception moléculaire par génération de novo, et InClinico pour la prédiction des chances de succès des essais cliniques. Insilico dirigera les travaux de découverte assistée par IA, tandis que Takeda prendra en charge le développement clinique des candidats sélectionnés. Le laboratoire japonais obtient des droits exclusifs mondiaux pour développer, fabriquer et commercialiser les traitements identifiés. Insilico a précisé que l'accord prévoit environ 60 millions de dollars de paiements initiaux et de jalons à court terme, pour une valeur totale pouvant atteindre 600 millions de dollars si les objectifs précliniques, cliniques et commerciaux sont atteints, avec en plus des royalties échelonnées sur les ventes futures. Cet accord illustre l'accélération du recours à l'intelligence artificielle dans l'industrie pharmaceutique pour réduire les coûts et les délais de développement des médicaments, un processus traditionnellement long et coûteux. Pour Takeda, il s'agit de renforcer sa capacité à identifier des candidats prometteurs plus rapidement en combinant son expertise en biologie des maladies avec les outils d'IA générative d'Insilico, tout en poursuivant l'intégration de l'automatisation et de la robotique dans ses laboratoires de recherche, selon Chris Arendt, directeur scientifique de Takeda. Pour Insilico, dont le fondateur et PDG Alex Zhavoronkov a indiqué que les revenus de l'accord financeront la recherche en phase précoce, ce contrat confirme la viabilité commerciale de sa plateforme après l'avancée de son propre candidat, le rentosertib, un inhibiteur de TNIK destiné à la fibrose pulmonaire idiopathique, actuellement en essai clinique de phase 2a. Ce partenariat s'inscrit dans une vague plus large d'accords entre grands laboratoires et start-up d'IA appliquée à la pharmacie. En février, Takeda avait déjà conclu avec Iambic une collaboration pluriannuelle dépassant 1,7 milliard de dollars pour la conception de petites molécules contre le cancer et les maladies gastro-intestinales, s'appuyant sur le modèle NeuralPLexer d'Iambic. Insilico de son côté a multiplié les contrats en 2026, dont un avec le sud-coréen SK Biopharmaceuticals sur les troubles neuro-immuns, pouvant atteindre 2,5 milliards de dollars, et un autre avec Eli Lilly en mars valorisé jusqu'à 2,75 milliards de dollars, portant à plus de 7 milliards de dollars la valeur cumulée de ses accords signés depuis le début de l'année. Plus largement, les laboratoires chinois ont conclu 157 accords de licence à l'export en 2025, pour un montant total de 135,7 milliards de dollars, selon des données de l'Administration nationale des produits médicaux citées par le South China Morning Post, signe de la montée en puissance de la Chine dans ce secteur. À l'annonce de l'accord avec Takeda, l'action d'Insilico cotée à Hong Kong a bondi de 13,5 %.

💬 600 millions de dollars, ça fait le titre, mais le vrai chèque c'est 60 millions cash, le reste c'est des jalons précliniques et cliniques qui tombent un par un si tout se passe bien (spoiler, en pharma ça rate souvent). Ces deals géants sont surtout des paris à petite mise avec option d'achat sur le succès clinique, et Takeda en a déjà signé un autre à 1,7 milliard chez Iambic en février. Le vrai signal est ailleurs : avec Insilico qui cumule plus de 7 milliards de contrats depuis janvier et la Chine qui a exporté 135 milliards de dollars de licences pharma en 2025, la bataille de l'IA médicale se joue déjà largement en Asie.

Anthropic mise 400 millions sur une équipe de 10 chercheurs pour accélérer la découverte de médicaments avec l’IA

Anthropic a acquis Coefficient Bio, une startup spécialisée dans la découverte de médicaments par intelligence artificielle, pour 400 millions de dollars entièrement réglés en actions Anthropic. La société, fondée par deux anciens chercheurs de Prescient Design, l'unité de calcul moléculaire de Genentech, ne comptait qu'une dizaine de personnes au moment de la transaction. Dimension, le fonds de capital-risque spécialisé en santé qui détenait la moitié du capital de Coefficient, a informé ses investisseurs de l'opération par une simple lettre. Cette acquisition marque une entrée directe d'Anthropic dans le secteur pharmaceutique, au-delà du simple rôle de fournisseur de modèles. Pour l'industrie du médicament, l'arrivée d'un laboratoire d'IA frontier avec des capacités de recherche moléculaire intégrées représente un changement de paradigme : les systèmes capables de raisonner sur des structures biologiques complexes pourraient compresser drastiquement les phases de découverte, aujourd'hui comptées en années et en centaines de millions de dollars. Coefficient Bio s'inscrit dans une vague de startups nées à l'intersection du deep learning et de la biologie computationnelle, portée par les succès d'AlphaFold et des modèles de diffusion appliqués aux protéines. Anthropic, qui cherche à diversifier ses applications au-delà des assistants textuels, suit ainsi une trajectoire similaire à celle de Google DeepMind dans les sciences du vivant. L'intégration de cette équipe de chercheurs pointus suggère qu'Anthropic ambitionne de développer des capacités propriétaires en biologie, et pas seulement d'optimiser ses modèles généralistes pour le secteur pharma.

Les arguments en faveur de l'IA se renforcent

Les grandes firmes de capital-investissement s'apprêtent à s'allier avec les leaders de l'IA pour accélérer l'adoption de la technologie dans leurs portefeuilles d'entreprises. Selon des informations révélées par The Information, Anthropic serait en pourparlers avec Blackstone et Hellman & Friedman pour créer une coentreprise, tandis qu'OpenAI discuterait d'arrangements similaires avec TPG, Brookfield Asset Management et Bain Capital. Dans le même temps, Jeff Bezos chercherait à lever 100 milliards de dollars pour acquérir des entreprises industrielles et les automatiser grâce à l'IA — ce qui en ferait l'un des plus grands fonds jamais constitués. Ces mouvements interviennent alors que les modèles d'IA les plus récents, notamment les dernières versions de Claude d'Anthropic, ont rendu les capacités de la technologie particulièrement convaincantes pour les investisseurs. Ce basculement est important car il crée un pont entre l'offre et la demande en matière d'IA, deux dynamiques qui semblaient jusqu'ici évoluer de façon découplée. Les dix plus grandes firmes de private equity détiennent plus de 2 000 entreprises générant environ 2 000 milliards de dollars de chiffre d'affaires dans quasiment tous les secteurs économiques. Si ces firmes déploient l'IA massivement dans leurs portefeuilles, elles entraîneront mécaniquement leurs concurrents — souvent des entreprises indépendantes de taille moyenne — à faire de même sous peine de se laisser distancer. Cela se traduira concrètement par une hausse considérable de la demande en puissance de calcul, justifiant les investissements colossaux déjà engagés dans les data centers d'IA. Cette dynamique renforce aussi la probabilité d'introductions en bourse d'OpenAI et d'Anthropic dans les douze prochains mois, et légitime les dépenses croissantes en infrastructure de la part d'acteurs comme Meta. Le capital-investissement traverse actuellement une période délicate : les firmes sont nombreuses à détenir des participations dans des entreprises technologiques jugées vulnérables face à l'IA, et peinent à trouver des fenêtres de sortie. Embrasser l'IA devient ainsi autant une stratégie de survie qu'une opportunité de création de valeur.

Pourquoi les entreprises chinoises de l’IA accélèrent leur expansion mondiale ?

En l'espace de quelques jours fin avril 2026, trois startups chinoises d'intelligence artificielle ont concentré à elles seules plus de 11 milliards de dollars de financements potentiels ou confirmés. DeepSeek, fondée en 2023 avec le soutien du fonds quantitatif HighFlyer, s'apprête à réaliser sa toute première levée de fonds externe : le tour de table, initialement envisagé à 300 millions de dollars pour une valorisation de 10 milliards, pourrait atteindre 7 milliards de dollars et valoriser l'entreprise à près de 50 milliards. Moonshot AI, créateur des modèles Kimi, a de son côté levé 2 milliards de dollars sous la conduite de Meituan, portant ses financements cumulés à 3,9 milliards en six mois et sa valorisation au-delà de 20 milliards. StepFun, basée à Shanghai, serait quant à elle proche de finaliser une levée de 2,5 milliards de dollars, selon des sources proches du dossier. Ces chiffres signalent un tournant dans la perception des acteurs chinois de l'IA par les investisseurs mondiaux. Pendant des années, le capital-risque technologique en Chine a stagné depuis 2021, les investisseurs doutant de la capacité des startups locales à transformer leurs modèles en revenus durables. Ce doute s'estompe : les entreprises chinoises ont démontré qu'elles pouvaient non seulement produire des modèles de classe mondiale, mais aussi les intégrer dans des usages concrets et monétisables. Moonshot, par son partenariat avec Meituan, déploie des agents capables de réserver des hôtels ou commander des repas, tandis que son modèle Kimi K2.6 peut orchestrer jusqu'à 300 sous-agents simultanément pour automatiser des tâches complexes en programmation. StepFun déploie déjà ses modèles sur des millions d'appareils, des smartphones aux véhicules intelligents, visant une IA embarquée à grande échelle plutôt qu'un simple chatbot. Ce regain de dynamisme s'inscrit dans un contexte de compétition mondiale accélérée avec les laboratoires américains comme OpenAI, Google DeepMind ou Anthropic. DeepSeek avait marqué les esprits début 2025 en publiant en open source ses modèles R1 puis V4, prouvant qu'un acteur chinois pouvait rivaliser techniquement avec des budgets bien inférieurs. Cette stratégie ouverte a construit une crédibilité internationale que les investisseurs valorisent aujourd'hui massivement. La question qui se pose désormais est celle de l'expansion hors de Chine : ces entreprises ne cherchent plus seulement à rattraper la Silicon Valley, elles visent à imposer leurs plateformes, leurs infrastructures et leurs standards dans les marchés asiatiques, européens et émergents, là où les acteurs américains n'ont pas encore consolidé leur position.

💬 11 milliards en quelques jours, c'est plus le signal d'un rattrapage, c'est celui d'une offensive. Ce qui a changé par rapport à 2023, c'est que Moonshot ou StepFun ne vendent plus des benchmarks : ils déploient des agents qui réservent des hôtels et font tourner de l'IA embarquée sur des millions d'appareils. Et l'Europe, là-dedans, c'est exactement le terrain que ces boîtes visent, là où ni Google ni OpenAI n'ont vraiment verrouillé quoi que ce soit.