Alors que l’intelligence artificielle s’impose progressivement dans les activités de R&D en biotechnologie et biopharma, l'étude 2026 de Benchling sur l’IA en biotechnologie montre que son déploiement à grande échelle est aujourd’hui davantage limité par la structuration et la qualité des données que par les capacités des modèles d’IA eux-mêmes.
Basé sur une enquête menée auprès de plus de 100 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques utilisant déjà l’IA dans leurs laboratoires, le rapport 2026 de Benchling sur l’IA en biotechnologie met en lumière un constat partagé par les équipes scientifiques : les systèmes de données conçus pour des workflows manuels et cloisonnés freinent désormais l’intégration de l’IA dans les projets de recherche complexes et réglementés.
À mesure que l’IA dépasse le stade des pilotes pour s’inscrire dans les pratiques quotidiennes des scientifiques, un écart croissant apparaît entre la rapidité d’évolution des outils d’IA et la capacité des environnements de R&D à fournir des données exploitables, contextualisées et traçables.
Principaux enseignements pour les laboratoires et équipes R&D :
La qualité des données est le premier facteur limitant l’IA en laboratoire.
55 % des répondants identifient la qualité et la disponibilité des données expérimentales comme la principale cause d’échec ou de sous-performance des projets d’IA. Données incomplètes, métadonnées manquantes et contexte expérimental insuffisamment capturé limitent la fiabilité et la reproductibilité des résultats générés par l’IA.
Les exigences de conformité et de protection des données restent centrales.
Une organisation sur deux (50 %) cite les enjeux de propriété intellectuelle, de sécurité et de conformité réglementaire comme des freins majeurs à l’industrialisation de l’IA, en particulier dans des environnements biopharma soumis à des exigences strictes de traçabilité et d’auditabilité.
Les équipes les plus avancées en IA sont celles qui ont structuré leurs données scientifiques.
Les organisations affichant une adoption plus mature de l’IA déclarent disposer de données plus intégrées et standardisées à l’échelle de leurs projets et équipes. À l’inverse, les environnements de données fragmentés limitent l’IA à des cas d’usage isolés, sans continuité entre expérimentation, analyse et décision scientifique.
L’intégration entre laboratoire expérimental et analyse computationnelle est un facteur clé.
Les leaders de l’IA en biotechnologie sont près de deux fois plus nombreux à disposer d’une forte intégration entre données issues du banc de laboratoire et outils d’analyse computationnelle (30 % contre 18 %). Cette continuité permet d’accélérer les boucles « design–test–learn » et d’améliorer la confiance des scientifiques dans les résultats produits par l’IA.
Plutôt qu’un manque d’algorithmes ou d’expertise scientifique, l’étude met en évidence un défi structurel : de nombreux laboratoires fonctionnent encore avec des infrastructures de données conçues avant l’ère de l’IA, incapables de soutenir des workflows multi-équipes, multimodaux et fortement réglementés.
Le rapport conclut que la capacité des biotechs et biopharmas à tirer pleinement parti de l’IA dépend désormais de leur préparation en matière de données scientifiques : capture automatisée du contexte expérimental, standardisation des formats, gouvernance des accès et interopérabilité entre systèmes.
Sans ces fondations, l’IA reste cantonnée à des usages ponctuels, alors même que les équipes scientifiques attendent désormais des outils capables d’accompagner l’ensemble du cycle de R&D.
Commandé par Benchling et basé sur une enquête menée auprès de 104 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques utilisant activement l’IA aujourd’hui, le rapport offre un éclairage rare qui va au-delà des phases d’expérimentation et de pilotes. Il montre comment les organisations les plus avancées intègrent des copilotes, des modèles scientifiques et des agents d’IA dans leurs flux de travail scientifiques quotidiens (workflows).
Les résultats montrent que l’IA génère un impact déjà mesurable tout au long du cycle de R&D - et ce, remontant bien avant l’arrivée du premier médicament conçu par l’IA en clinique - tout en mettant en évidence un écart croissant entre les capacités de l’IA et des infrastructures de données héritées.
Méthodologie
Le rapport 2026 sur l’IA en biotechnologie repose sur une enquête menée en novembre 2025, commandée par Benchling et réalisée par un cabinet d’études indépendant et un réseau d’experts afin de garantir l’objectivité et la pertinence sectorielle.
L’étude a interrogé environ 100 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques aux États-Unis et en Europe, utilisant activement l’IA dans leurs activités de recherche et développement. Il ne s’agit pas d’une enquête d’opinion générale, mais d’une analyse ciblée des pratiques et priorités des leaders de l’IA en biotechnologie.
L’ensemble des répondants sont des professionnels à temps plein du secteur biopharma - scientifiques, technologues et dirigeants - intervenant dans les domaines de la recherche exploratoire, du développement des procédés et analyses, des sciences bio-analytiques et de la toxicologie. Tous les participants ont déclaré un usage opérationnel et concret de l’IA au sein de leur organisation.
Basé sur une enquête menée auprès de plus de 100 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques utilisant déjà l’IA dans leurs laboratoires, le rapport 2026 de Benchling sur l’IA en biotechnologie met en lumière un constat partagé par les équipes scientifiques : les systèmes de données conçus pour des workflows manuels et cloisonnés freinent désormais l’intégration de l’IA dans les projets de recherche complexes et réglementés.
À mesure que l’IA dépasse le stade des pilotes pour s’inscrire dans les pratiques quotidiennes des scientifiques, un écart croissant apparaît entre la rapidité d’évolution des outils d’IA et la capacité des environnements de R&D à fournir des données exploitables, contextualisées et traçables.
Principaux enseignements pour les laboratoires et équipes R&D :
La qualité des données est le premier facteur limitant l’IA en laboratoire.
55 % des répondants identifient la qualité et la disponibilité des données expérimentales comme la principale cause d’échec ou de sous-performance des projets d’IA. Données incomplètes, métadonnées manquantes et contexte expérimental insuffisamment capturé limitent la fiabilité et la reproductibilité des résultats générés par l’IA.
Les exigences de conformité et de protection des données restent centrales.
Une organisation sur deux (50 %) cite les enjeux de propriété intellectuelle, de sécurité et de conformité réglementaire comme des freins majeurs à l’industrialisation de l’IA, en particulier dans des environnements biopharma soumis à des exigences strictes de traçabilité et d’auditabilité.
Les équipes les plus avancées en IA sont celles qui ont structuré leurs données scientifiques.
Les organisations affichant une adoption plus mature de l’IA déclarent disposer de données plus intégrées et standardisées à l’échelle de leurs projets et équipes. À l’inverse, les environnements de données fragmentés limitent l’IA à des cas d’usage isolés, sans continuité entre expérimentation, analyse et décision scientifique.
L’intégration entre laboratoire expérimental et analyse computationnelle est un facteur clé.
Les leaders de l’IA en biotechnologie sont près de deux fois plus nombreux à disposer d’une forte intégration entre données issues du banc de laboratoire et outils d’analyse computationnelle (30 % contre 18 %). Cette continuité permet d’accélérer les boucles « design–test–learn » et d’améliorer la confiance des scientifiques dans les résultats produits par l’IA.
Plutôt qu’un manque d’algorithmes ou d’expertise scientifique, l’étude met en évidence un défi structurel : de nombreux laboratoires fonctionnent encore avec des infrastructures de données conçues avant l’ère de l’IA, incapables de soutenir des workflows multi-équipes, multimodaux et fortement réglementés.
Le rapport conclut que la capacité des biotechs et biopharmas à tirer pleinement parti de l’IA dépend désormais de leur préparation en matière de données scientifiques : capture automatisée du contexte expérimental, standardisation des formats, gouvernance des accès et interopérabilité entre systèmes.
Sans ces fondations, l’IA reste cantonnée à des usages ponctuels, alors même que les équipes scientifiques attendent désormais des outils capables d’accompagner l’ensemble du cycle de R&D.
Commandé par Benchling et basé sur une enquête menée auprès de 104 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques utilisant activement l’IA aujourd’hui, le rapport offre un éclairage rare qui va au-delà des phases d’expérimentation et de pilotes. Il montre comment les organisations les plus avancées intègrent des copilotes, des modèles scientifiques et des agents d’IA dans leurs flux de travail scientifiques quotidiens (workflows).
Les résultats montrent que l’IA génère un impact déjà mesurable tout au long du cycle de R&D - et ce, remontant bien avant l’arrivée du premier médicament conçu par l’IA en clinique - tout en mettant en évidence un écart croissant entre les capacités de l’IA et des infrastructures de données héritées.
Méthodologie
Le rapport 2026 sur l’IA en biotechnologie repose sur une enquête menée en novembre 2025, commandée par Benchling et réalisée par un cabinet d’études indépendant et un réseau d’experts afin de garantir l’objectivité et la pertinence sectorielle.
L’étude a interrogé environ 100 organisations de biotechnologie et pharmaceutiques aux États-Unis et en Europe, utilisant activement l’IA dans leurs activités de recherche et développement. Il ne s’agit pas d’une enquête d’opinion générale, mais d’une analyse ciblée des pratiques et priorités des leaders de l’IA en biotechnologie.
L’ensemble des répondants sont des professionnels à temps plein du secteur biopharma - scientifiques, technologues et dirigeants - intervenant dans les domaines de la recherche exploratoire, du développement des procédés et analyses, des sciences bio-analytiques et de la toxicologie. Tous les participants ont déclaré un usage opérationnel et concret de l’IA au sein de leur organisation.
