Les marchés de l’IA appliquée à la génomique et à la découverte de médicaments devraient fortement croître d’ici 2040

Le marché mondial de l’IA en génomique devrait passer de 1,97 milliard USD en 2026 à 317,4 milliards USD d’ici 2040, soit un TCAC de 43,75% sur la période de prévision. Le marché de l’informatique de découverte de médicaments est estimé à 3,88 milliards USD en 2025 et devrait atteindre 11,18 milliards USD d’ici 2035, avec un TCAC de 11,16% sur 2026-2035.

La nécessité d’accélérer les délais de découverte de médicaments, de réduire les coûts et d’augmenter les taux de réussite favorise l’usage croissant de l’IA, de l’apprentissage automatique (machine learning) et de l’analytique du big data dans la recherche et le développement pharmaceutiques. Des technologies avancées comme le séquençage de nouvelle génération produisent de vastes volumes de données génétiques, et les applications d’IA telles que le machine learning et l’apprentissage profond (deep learning) excellent dans la prévision des risques de maladie, la détermination des structures protéiques, l’analyse de l’expression génique et la synthèse d’informations multi-omiques pour la médecine personnalisée.

Le recours à des algorithmes d’apprentissage profond, à l’analytique prédictive et à des plateformes de criblage automatisées afin d’améliorer l’identification des cibles et l’optimisation des têtes de série (lead optimization) accélère la sélection des candidats médicaments et réduit les taux d’échec des essais cliniques. Les algorithmes d’IA peuvent prédire les interactions moléculaires, optimiser les composés chefs de file (lead compounds) et identifier des candidats médicaments potentiels avec une plus grande précision. En recherche génomique, l’IA facilite l’interprétation de données génomiques complexes, permettant d’identifier des gènes associés aux maladies et de mieux comprendre les variations génétiques influençant la réponse aux médicaments.

Le marché américain de l’informatique de découverte de médicaments était évalué à 1,52 milliard USD en 2025 et devrait atteindre 4,35 milliards USD d’ici 2035, avec un TCAC de 11,08% sur la période de prévision 2026-2035. Les États-Unis continuent de dominer l’informatique de découverte de médicaments à l’échelle mondiale grâce à la présence du plus grand écosystème biopharmaceutique, à des financements fédéraux importants pour la recherche biomédicale et à un réseau bien développé d’organismes de recherche sous contrat et d’institutions académiques. L’acceptation croissante par la FDA des preuves in silico dans les dépôts réglementaires constitue également un fort levier d’adoption, tant pour les grands groupes pharmaceutiques que pour les startups.

Le marché de l’informatique de découverte représentait la plus grande part de chiffre d’affaires, à environ 58,42% en 2025, en raison de son utilisation généralisée pour l’identification des cibles, le criblage de composés et l’optimisation des têtes de série. Le marché de la gestion de biocontenus devrait enregistrer le TCAC le plus rapide, d’environ 11,85% sur la période 2026-2035, en raison de l’expansion rapide des données biologiques, du besoin de stockage standardisé des données et de la nécessité de solutions efficaces de gestion des connaissances.

Le segment des plateformes d’analyse de séquences détenait la plus grande part de chiffre d’affaires, à environ 32,16% en 2025, grâce à son utilisation étendue en recherche génomique, en découverte de biomarqueurs et dans les initiatives de médecine personnalisée. Le segment de la modélisation moléculaire devrait afficher le TCAC le plus élevé, à environ 11,94% sur 2026–2035, porté par l’augmentation de la puissance de calcul, l’amélioration de la précision des algorithmes et l’adoption croissante des approches de conception de médicaments fondée sur la structure.

La hausse rapide des données génomiques générées par les technologies de séquençage de nouvelle génération a créé une forte demande d’outils fondés sur l’IA capables de gérer et d’analyser des jeux de données complexes. L’attention croissante portée à la médecine personnalisée constitue un autre moteur majeur, l’IA soutenant l’interprétation des profils génétiques individuels afin de développer des stratégies thérapeutiques ciblées et plus efficaces. Par ailleurs, la baisse des coûts de calcul, associée aux progrès des infrastructures de traitement des données, a rendu les technologies d’IA plus accessibles. Des investissements substantiels de la part des grandes entreprises technologiques et l’augmentation des collaborations entre les secteurs pharmaceutique, biotechnologique et les sociétés d’IA accélèrent encore l’innovation dans ce domaine.