Roche revendique la plus grande capacité GPU du secteur pharmaceutique avec 3 500 puces Blackwell

Roche a déployé 2 176 nouveaux GPU NVIDIA Blackwell sur site aux États-Unis et en Europe, portant l’ensemble de son infrastructure — sur site et dans le cloud — à plus de 3 500 GPU Blackwell, ce que l’entreprise présente comme la plus grande capacité GPU annoncée accessible à une société pharmaceutique. Cette extension, qui prolonge une collaboration stratégique avec NVIDIA entamée en 2023, intervient moins de trois semaines après la mise en service par Eli Lilly de LillyPod, son propre supercalculateur de 1 016 GPU, qu’elle a décrit comme « l’usine d’IA » la plus puissante entièrement détenue et exploitée par une entreprise pharmaceutique.

La revendication de Roche inclut des capacités de cloud hybride ; celle de Lilly se limite au matériel qu’elle possède entièrement. Il s’agit, d’un point de vue technique, de référentiels différents.

En mai 2024, Recursion Pharmaceuticals a dévoilé BioHive-2, un supercalculateur de 504 GPU qu’elle a qualifié de plus grand de l’industrie pharmaceutique. Près de deux ans plus tard, Roche affirme disposer d’un total presque sept fois supérieur, et aucune des entreprises engagées dans cette course aux GPU émergente n’a, publiquement, relié un candidat clinique précis à son infrastructure d’IA.

Le nombre cumulé de GPU chez Roche, Lilly et Recursion dépasse désormais 5 000 puces, mais ce total brut masque des différences significatives : BioHive-2 de Recursion repose sur d’anciens GPU H100, tandis que le système de Lilly utilise des puces Blackwell Ultra de nouvelle génération et que le déploiement de Roche s’appuie sur du matériel Blackwell standard. Recursion peut au moins citer un résultat concret : le modèle fondationnel biomoléculaire Boltz-2, entraîné sur BioHive-2, qui prédit les affinités de liaison des protéines avec une précision rivalisant avec les méthodes basées sur la physique. Ni Roche ni Lilly n’ont publiquement nommé un livrable comparable.

Aviv Regev, EVP et responsable de Genentech Research and Early Development, a déclaré que l’extension des capacités de calcul permettra aux scientifiques de Roche de « construire des modèles prédictifs de pointe plus sophistiqués » et de comprimer le délai entre la découverte biologique et les médicaments approuvés grâce à ce que Roche appelle sa stratégie Lab-in-the-Loop, reliant directement les expériences de biologie et de chimie aux modèles d’IA — une approche qu’elle dit poursuivre depuis plus de cinq ans.

Lors d’un pré-briefing de NVIDIA avant le GTC 2026, Kimberly Powell, VP healthcare and life sciences de NVIDIA, a indiqué que près de 90% des programmes de petites molécules éligibles chez Genentech, filiale de Roche, intègrent désormais l’IA, et qu’une molécule en oncologie a été conçue 25% plus rapidement, tandis qu’un candidat-médicament de secours a été livré en sept mois. Traditionnellement, ce processus prend souvent plus de deux ans.

Wafaa Mamilli, arrivée au poste de chief digital technology officer en février 2025 après plus de 20 ans chez Eli Lilly et un passage en tant que CDTO chez Zoetis, a déclaré que l’objectif est « d’intégrer l’IA sur l’ensemble de la chaîne de valeur », du développement et de la fabrication des médicaments jusqu’au diagnostic et à la commercialisation. Le communiqué cite NVIDIA BioNeMo pour la découverte de médicaments, Omniverse pour les jumeaux numériques de fabrication, Parabricks pour la génomique et NeMo Guardrails pour une IA conversationnelle conforme aux exigences du secteur de la santé. Ce qui manque notablement : un montant d’investissement, des aires thérapeutiques nommées, ou des programmes précis du pipeline.

Pour remettre les choses en perspective, la course aux GPU dans le secteur pharmaceutique reste négligeable à l’échelle du reste de l’industrie de l’IA. La société xAI d’Elon Musk a commencé 2025 avec 200 000 GPU sur son cluster Colossus à Memphis et s’est depuis étendue à plus de 500 000 GPU répartis sur trois sites, avec une feuille de route visant un million. Meta a conclu un accord avec NVIDIA portant sur des millions de puces pour équiper des centres de données, dont une installation de cinq gigawatts en construction dans une zone rurale de Louisiane.