Points clés

• La préparation des données est le principal facteur de distinction entre les meneurs et les retardataires
• Des environnements de données unifiés favorisent une adoption plus rapide de l’IA
• Les normes et l’interopérabilité sont aussi importantes que l’infrastructure
• La réussite de l’IA dépend du travail préparatoire effectué bien avant l’arrivée de l’IA

Dans les sciences de la vie et soins de santé, l’IA échoue rarement par manque d’ambition. Plus souvent, elle stagne parce que les données sous-jacentes sont fragmentées, incohérentes ou difficiles à exploiter de façon fiable.

C’est pourquoi, lorsque les organisations se demandent pourquoi certains programmes d’IA à l’échelle réussissent et d’autres non, la réponse est souvent simple : examinez les données.

Dans l’ensemble du secteur, l’écart entre les meneurs et les retardataires est de plus en plus un écart de données. Les organisations qui progressent plus rapidement avec l’IA sont généralement celles qui ont déjà réalisé le travail, plus difficile et moins visible, de nettoyage, de connexion et de gouvernance de leurs données. Dans de nombreux cas, elles n’avaient pas construit ces fondations spécialement pour l’IA. Elles l’ont fait parce que des données solides ont toujours été essentielles à l’analytique, à la performance opérationnelle, à la conformité et à la prise de décision. Aujourd’hui, alors que l’IA passe de l’expérimentation à l’exécution à l’échelle de l’entreprise, elles en voient les retombées.

Le marché raconte la même histoire. Le rapport « Life Sciences Outlook 2026 » de Deloitte a révélé que près de la moitié des dirigeants s’attendent à ce que la transformation numérique accélérée façonne leur stratégie cette année, mais seulement 22 % disent avoir réussi à déployer l’IA à l’échelle et seulement 9 % signalent des retours significatifs. Gartner a mis en garde qu’à l’horizon 2026, les organisations abandonneront 60 % des projets d’IA non soutenus par des données adaptées à l’IA. Et des études récentes dans le secteur de la santé vont dans le même sens : l’interopérabilité prend rapidement de l’importance au sein des conseils d’administration, car les dirigeants reconnaissent de plus en plus que la fragmentation des données empêche l’IA de dépasser les projets pilotes isolés.

Voilà pourquoi la préparation des données n’est plus un enjeu secondaire. Cela devient le véritable facteur de différenciation.

Les données unifiées : le point de départ de l’IA efficace

L’IA ne devient utile à l’échelle de l’entreprise que lorsqu’elle peut s’appuyer sur des données connectées, fiables et accessibles.

Les organisations en avance sur la courbe sont celles qui ont commencé à éliminer les silos entre les données d’essais cliniques, les preuves du monde réel, les données de la chaîne d’approvisionnement, les données de laboratoire et d’autres sources d’entreprise. Une fois ces environnements connectés, l’IA peut offrir beaucoup plus que des résultats isolés. Elle peut générer des inférences solides, soutenir une meilleure prise de décision et favoriser une action plus cohérente à l’échelle de l’organisation.

À l’inverse, des environnements fragmentés rendent l’IA moins digne de confiance et plus difficile à généraliser. Les équipes peuvent toujours lancer des projets pilotes locaux. Elles peuvent démontrer des cas d’utilisation précis. Mais elles ont du mal à transformer ces succès en capacité organisationnelle à grande échelle.

Dans les sciences de la vie et les soins de santé, ce défi est encore plus marqué parce que les données ne sont pas seulement volumineuses et complexes ; elles sont aussi hautement réglementées, très sensibles et souvent dispersées dans des systèmes patrimoniaux, des laboratoires, des appareils et chez les partenaires de l’écosystème. C’est pourquoi l’interopérabilité n’est pas un détail technique. C’est une exigence stratégique pour l’expansion à grande échelle.

La préparation des données n’est pas théorique. Elle est opérationnelle

Cela devient encore plus clair lorsqu’on observe en pratique des programmes de transformation à grande échelle.

L’un des meilleurs exemples est le partenariat entre HCLTech et un chef de file pharmaceutique mondial pour développer une solution de distribution de médicaments de précision et une plateforme de recherche en oncologie de nouvelle génération. L’objectif n’était pas simplement de moderniser l’infrastructure de laboratoire, mais de créer un écosystème de recherche complet capable de connecter 34 laboratoires pharmaceutiques et de diagnostic à l’échelle mondiale, d’intégrer plus de 140 applications, de relier les environnements LIMS et ELN, et de soutenir la collaboration mondiale en recherche sur le cancer.

Le défi était de taille. Les flux de travail étaient fragmentés dans 34 laboratoires et plus de 600 expériences en oncologie. Les données ne pouvaient pas être collectées ou partagées efficacement entre les régions. Les environnements de laboratoire étaient numérisés de façon inégale. Cette fragmentation ralentissait le développement de thérapies ciblées pour des cancers comme la leucémie, le lymphome et le sarcome.

La solution exigeait plus que de l’infrastructure. Il a fallu catégoriser les instruments, développer des connecteurs sur mesure pour les environnements patrimoniaux, cartographier les flux de travail, valider les projets pilotes et mettre en place des capacités intelligentes de planification et de prévention des erreurs afin que les expériences ne démarrent pas en cas de défaillance d’équipement ou d’absence de réactifs. Le résultat : un écosystème beaucoup plus connecté, guidé par les données, qui a généré environ 20 % d’amélioration de la productivité la première année, permis la collecte et la collaboration mondiale des données et offert une base plus solide à la médecine de précision.

Voilà à quoi ressemble la préparation des données en action. Ce n’est pas un simple exercice de nettoyage administratif : c’est la condition qui rend possible l’accélération scientifique.

L’interopérabilité crée de la valeur exponentielle

Une autre raison pour laquelle c’est important : la préparation des données ne sert pas seulement l’IA. Elle améliore l’ensemble de l’organisation.

Dans une étude de cas avec l’un des plus grands fournisseurs mondiaux de services diagnostics, HCLTech a contribué à moderniser l’engagement des patients et des cliniciens, les essais cliniques, l’analytique, les centres de contact et les plateformes IoT sur des architectures infonuagiques natives. Le travail englobait le développement d’applications, l’intégration et l’interopérabilité, l’analyse d’affaires et la création d’un centre d’excellence pour les tests. Le bénéfice global n’était pas qu’une modernisation. Il s’agissait aussi d’un meilleur appariement des patients, d’un maintien accru grâce à une meilleure mobilisation et d’une conformité réglementaire améliorée.

C’est le point central que de nombreuses organisations reconnaissent maintenant. Des données propres, connectées et interopérables ne servent pas seulement à faire fonctionner les modèles : elles renforcent l’engagement des patients, la coordination des soins, la productivité en recherche et la performance en conformité. L’IA amplifie ensuite la valeur de ces fondations renforcées.

Cela concorde aussi avec les signaux du marché. Des recherches récentes en santé ont montré que les dirigeants donnent la priorité à l’interopérabilité non seulement pour améliorer l’efficacité du partage de données, mais parce qu’ils la considèrent comme essentielle pour étendre l’IA aux flux de travail critiques et générer une valeur opérationnelle mesurable.

Les normes favorisent l’accélération

L’un des facteurs d’accélération de l’IA les plus sous-estimés demeure l’adoption des normes.

Lorsque les organisations adoptent des structures communes et une meilleure interopérabilité entre milieux cliniques, opérationnels et de recherche, elles facilitent le partage, l’interprétation et l’utilisation des données. C’est capital à l’intérieur de l’organisation, mais aussi dans l’ensemble de l’écosystème, où la collaboration entre promoteurs, fournisseurs, fabricants et organismes de réglementation influence de plus en plus les résultats.

Ce travail n’est pas glamour, mais il est stratégique. C’est également là où de nombreuses organisations ont encore des progrès à faire. Le rapport approfondi de Deloitte sur les sciences de la vie et les soins de santé, perspectives 2026 a révélé que 48 % des répondants affirmaient que leur conseil d’administration manquait de représentation dans des domaines comme l’IA et la science des données. Ce n’est pas qu’une question de leadership : c’est le signe que bien des organisations bâtissent encore leur gouvernance et leur expertise stratégique pour faire des données un véritable actif organisationnel.

Les données comme facteur distinctif

L’IA ne fera pas disparaître la discipline nécessaire en matière de données. Elle la renforcera.

C’est pourquoi je crois que la prochaine vague d’avantage concurrentiel dans les sciences de la vie et les soins de santé viendra d’organisations qui considèrent les données comme un actif stratégique, et non comme un détail technique secondaire. Plus l’environnement de données est unifié, standardisé et bien gouverné, plus l’IA pourra rapidement passer de l’expérimentation à la création de valeur organisationnelle.

Lorsque cela se produit, l’impact dépasse la productivité interne. Cela améliore la collaboration au sein des réseaux de recherche, affine la prise de décisions opérationnelles, renforce la conformité et contribue à accélérer la prestation de soins personnalisés et plus efficaces. Au cours des prochaines années, les organisations à l’avant-garde de l’IA seront bien souvent celles qui auront d’abord été à l’avant-garde dans la gestion des données.

FAQ

Pourquoi la préparation des données est-elle si importante pour l’IA ?
L’IA n’est aussi puissante que les données qui la sous-tendent. Des données de piètre qualité, fragmentées ou mal gouvernées limitent la performance des modèles, la confiance et la capacité d’expansion.

Qu’est-ce qui distingue les organisations qui prennent de l’avance ?
Les meneurs sont en général ceux qui ont déjà unifié des sources de données critiques, amélioré l’interopérabilité et renforcé la gouvernance nécessaire pour soutenir une utilisation organisationnelle étendue.