L’AI crée de nouvelles opportunités dans les sciences de la vie et les soins de santé, de la découverte de médicaments et de la génomique à l’imagerie médicale, la documentation clinique et l’engagement des patients. Avec l’augmentation de l’adoption, ces applications imposent également de nouvelles exigences aux environnements technologiques qui les soutiennent.

La découverte de médicaments repose sur de grands volumes de données scientifiques et des simulations avancées. L’imagerie médicale requiert d’importantes capacités de traitement et des outils spécialisés. Les applications cliniques amènent des considérations supplémentaires concernant la sécurité, la confidentialité et la conformité. L’essor des modèles multimodaux et de l'AI agentique ajoute une complexité accrue.

Cependant, pour de nombreuses organisations, le plus grand défi est de passer d’expérimentations AI réussies à une mise en production et de fournir des résultats fiables et reproductibles à l’échelle de l’entreprise.

Pour y parvenir, il faut une fondation qui connecte l’infrastructure, les données, les logiciels, la sécurité et les opérations tout en appuyant la gouvernance et la viabilité économique à long terme.

C’est là que HCLTech AI Factory, propulsé par AMD, joue un rôle essentiel.

Établir la fondation de l’AI en santé

À mesure que l’AI s’intègre de plus en plus aux environnements de recherche, cliniques et opérationnels, les choix technologiques sous-jacents gagnent en importance.

HCLTech AI Factory, propulsé par AMD, réunit les capacités nécessaires pour concevoir, déployer et gérer l’AI à grande échelle. Les technologies AMD constituent un élément clé de cette fondation, avec les GPU AMD Instinct, les CPU AMD EPYC et le logiciel AMD ROCm, qui soutiennent des charges de travail exigeantes en AI et en science.

Ceci est particulièrement pertinent dans les sciences de la vie et la santé, où les organisations travaillent avec des données variées et des modèles de plus en plus spécialisés. Les applications scientifiques telles que la modélisation des protéines, la simulation moléculaire et la découverte de médicaments peuvent nécessiter d’importantes capacités de traitement, alors que les AI multimodales et agentiques introduisent de nouvelles exigences lors de leur passage à la production.

L’objectif est de créer un environnement où les organisations peuvent aligner les technologies sur les besoins de leurs initiatives AI et faire évoluer ces initiatives à mesure que la demande augmente.

Rendre l’économie de l’AI durable

À mesure que les organisations dépassent la phase d’expérimentation, l’économie devient un aspect central de la discussion sur l’AI.

Un projet pilote prometteur ne débouche pas nécessairement sur un déploiement durable à l’échelle de l’entreprise. L’entraînement, l’inférence et les opérations continues contribuent tous aux coûts, particulièrement à mesure que les modèles se complexifient et que l’AI est appliquée à un nombre croissant de processus commerciaux et de recherche.

Pour les organisations des sciences de la vie et de la santé, cela importe puisque beaucoup des applications les plus prometteuses impliquent de grands ensembles de données et un traitement scientifique intensif.

L’architecture sous-jacente peut donc avoir un impact direct sur la justification d’affaires de l’AI. Une utilisation efficace des ressources et la capacité de répondre à différents besoins sans complexité superflue peuvent aider les organisations à gérer la viabilité économique sur le long terme.

La valeur d’une architecture ouverte

Les environnements technologiques des sciences de la vie et de la santé couvrent souvent des plateformes de recherche, des systèmes cliniques et des technologies opérationnelles. À mesure que l’AI devient partie intégrante de ces environnements, les entreprises doivent intégrer de nouvelles capacités sans créer une nouvelle couche technologique isolée.

AMD ROCm propose une plateforme logicielle ouverte pour l’AI et le calcul haute performance, compatible avec des technologies largement adoptées comme PyTorch et les déploiements basés sur Kubernetes, aidant les organisations à développer et à faire évoluer les charges de travail AI. 

Au sein de HCLTech AI Factory, propulsé par AMD, cette ouverture aide les entreprises à travailler avec différents modèles et environnements technologiques au fur et à mesure que leurs besoins évoluent.

Pour les organisations de santé, cette flexibilité est essentielle. Les modèles utilisés aujourd’hui vont continuer d’évoluer. De nouvelles applications vont émerger et la technologie requise pour les soutenir va évoluer. Une approche ouverte offre aux entreprises une plus grande agilité à mesure que les modèles, outils et exigences d’infrastructure évoluent.

Appliquer l’AI dans les sciences de la vie et la santé

La valeur de cette fondation se révèle de manière plus évidente lorsque l’on considère la diversité croissante des charges de travail AI dans l’écosystème de la santé.

En recherche pharmaceutique, l’AI est explorée dans des domaines comme l’identification de cibles, la modélisation moléculaire et la découverte de médicaments. Les capacités de calcul scientifique peuvent soutenir des charges de travail impliquant la modélisation des protéines et la simulation moléculaire, où de grands ensembles de données et une capacité de calcul importante sont nécessaires.

L’imagerie médicale constitue un autre secteur clé. Les modèles AI peuvent aider sur des charges de travail à forte intensité d’images nécessitant des cadres spécialisés et une importante puissance de calcul. Dans l’ensemble du secteur de la santé, les entreprises de MedTech incorporent l’intelligence dans les dispositifs connectés et les solutions de diagnostic.

Les assureurs peuvent appliquer l’AI à des domaines tels que la gestion des réclamations et l’engagement client, tandis que les fournisseurs de soins de santé peuvent l’utiliser pour la documentation clinique, le soutien aux flux de travail et la réduction des tâches administratives.

Les exigences varient selon les applications, c’est pourquoi la fondation AI sous-jacente doit pouvoir accommoder différents modèles, types de données et besoins de calcul, tout en maintenant les exigences d’entreprise en matière de sécurité et de gouvernance.

Mettre l’AI en santé en production

La prochaine phase de l’AI en santé sera définie par sa capacité à transformer des idées prometteuses en capacités fiables à travers l’entreprise, capables de livrer des résultats mesurables à long terme.

La technologie n’est qu’une partie de cette transition. Les organisations doivent aussi disposer de la gouvernance, des processus opérationnels et de l’expertise nécessaires pour gérer l’AI tout au long de son cycle de vie.

HCLTech AI Factory, propulsé par AMD, réunit ces éléments, combinant la technologie à des services de conseil, d’évaluation, de déploiement et d’opérations pour accompagner la trajectoire de l’expérimentation à la production.

En partenariat avec AMD, nous aidons les organisations des sciences de la vie et de la santé à établir cette fondation afin qu’elles puissent déployer l’AI dans leurs environnements de recherche, cliniques et opérationnels.