Principaux points à retenir

• L’IA passe de l’expérimentation à l’exécution
• Les cas d’utilisation les plus solides sont liés à un retour sur investissement clair
• L’optimisation des flux de travail génère de la valeur plus rapidement que les paris ambitieux
• La gouvernance, les données et la discipline opérationnelle comptent désormais plus que l’ambition

Dans les sciences de la vie et les soins de santé, la technologie compte surtout lorsqu'elle améliore les résultats pour les patients.

C’est pourquoi la conversation sur l’IA évolue. Au cours des dernières années, l’industrie a abordé l’IA principalement en termes de potentiel. En 2026, la conversation devient plus concrète. Le passage se fait désormais de l’ambition à l’exécution.

Il s’agit d’une transition importante. L’IA industrielle n’est pas définie par le nombre de projets pilotes qu’une organisation peut lancer. Elle se définit par la capacité d’intégrer l’IA dans des flux de travail réels de façon évolutive, vérifiable et fiable. La véritable question n’est plus de savoir si l’IA est prometteuse. Il s’agit plutôt de savoir si les organisations peuvent concrétiser cette promesse de façon à créer une valeur d’affaires mesurable tout en améliorant les soins, l’accès et l’expérience des patients.

Le marché reflète ce changement. L’édition 2026 de Deloitte sur les perspectives des sciences de la vie a révélé que près de la moitié des dirigeants sondés s’attendent à ce que l’accélération de la transformation numérique influence considérablement la stratégie cette année, mais seuls 22 % affirment avoir réussi à intensifier l’IA et seulement 9 % déclarent des retombées significatives à ce jour. L’occasion est réelle. Tout comme l’écart d’exécution.

Chez HCLTech, nous voyons cette prochaine phase comme déterminante. Notre mission est d’aider les organisations de sciences de la vie et de soins de santé à obtenir de meilleurs résultats pour les patients. Dans le cadre de cette mission, nous aidons les clients à passer à l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise; non pas comme une expérience technologique, mais comme une capacité fiable et évolutive pouvant renforcer les opérations, soutenir de meilleures décisions et réduire les frictions tout au long du parcours de soins.

L’IA d’entreprise commence avec la chaîne de valeur

Dans les sciences de la vie et la santé, les conversations les plus abouties sur l’IA sont encore généralement centré sur la découverte de médicaments. Cela se comprend : la possibilité de raccourcir les délais de découverte et d’accélérer l’innovation demeure attrayante, continuant d’attirer les investissements.

Mais l’exécution d’entreprise ne s’arrête pas à la découverte.

Ce qui change aujourd’hui, c’est que les organisations scrutent désormais l’ensemble de la chaîne de valeur, de la R-D et du développement clinique à la pharmacovigilance, la sécurité réglementaire et l’engagement patient, en posant cette question déterminante : où l’IA peut-elle générer une valeur concrète dès maintenant ?

Dans bien des cas, les réponses les plus convaincantes émergent dans le contexte de la transformation des flux de travail.

En R-D, il peut s’agir d’aider les chercheurs à naviguer plus rapidement dans des environnements de recherche à forte teneur en contenus pour pouvoir consacrer plus de temps à l'interprétation et à la prise de décisions. En clinique et pharmacovigilance, il peut s’agir d’identifier et de traiter les événements indésirables plus efficacement. Dans la réglementation, il peut s’agir d’accélérer la préparation des documents, l’évaluation d’impact et la préparation à la soumission. Du côté patient, il peut s’agir de redonner du temps aux cliniciens, d’améliorer la rapidité du service et de réduire les frictions tout au long des parcours de soins.

C’est là que l’IA commence à avoir un réel impact à l’échelle de l’entreprise. Pas comme un simple outil autonome, mais comme une capacité opérationnelle.

La première vague de valeur vient de la productivité

L’enthousiasme est encore immense pour les molécules découvertes par l’IA et les traitements appuyés par celle-ci. Avec le temps, cela sera révolutionnaire. Mais aujourd’hui, la valeur la plus claire provient souvent de l’optimisation des processus et des gains de productivité.

Voilà ce qui séduit le marché. C’est aussi là où les organisations constatent le plus rapidement de la valeur. Les tâches qui demandaient autrefois des semaines de travail manuel sont de plus en plus ramenées à quelques jours. Les équipes autrefois plongées dans des tâches répétitives peuvent consacrer une plus grande partie de leur attention au jugement, à la gestion des exceptions et à la prise de décision.

Mais dans ce secteur, la rapidité n’est jamais suffisante à elle seule.

Dans un environnement réglementé, la réduction des cycles ne compte que si la qualité, la vérifiabilité et la confiance sont maintenues en même temps. C’est la rapidité utile qui compte. Celle qui améliore l’efficacité sans compromettre la conformité. Celle qui permet d’aller plus vite avec confiance.

C’est pourquoi de nombreux cas d’utilisation fructueux émergent dans des fonctions à forte intensité opérationnelle, plus que dans les applications purement futuristes. L’IA fait ses preuves là où il y a un processus bien établi, un enjeu bien défini et un retour évident.

À quoi ressemble la montée à l’échelle dans le monde réel

Atteindre l’échelle, ce n’est pas réussir un projet pilote. C’est lorsque les capacités numériques et d’IA sont intégrées au modèle opérationnel et commencent à livrer des résultats mesurables dans des environnements complexes et réglementés.

Pour une entreprise de biotechnologie axée sur les maladies neurologiques, HCLTech a mis en place un environnement logiciel comme dispositif médical, soutenant 14 essais cliniques mondiaux dans 375 hôpitaux. Le programme soutenait environ 1 000 patients par mois, offrait des temps de réponse inférieurs à 20 secondes pour les prestataires de soins et atteignait un taux de conformité de 100 % sur les envois de dispositifs. Ce n’était pas de l’expérimentation. C’était l’exécution à l’échelle de l’entreprise en action.

Pour une entreprise de santé numérique desservant une clientèle atteinte de maladies chroniques complexes, HCLTech a construit un modèle de soutien multilingue 24/7 couvrant patients, fournisseurs, surveillance de conformité et gestion des dispositifs. Le modèle prenait en charge plus de 20 fournisseurs de soins, permettait plus de 40 configurations de trousses et livrait plus de 500 mises à jour d’applications. La valeur n’était pas qu’une question d’efficacité, mais aussi de rendre la prestation de soins plus rapide et fiable. En recrutement pour essais cliniques, HCLTech a soutenu un engagement ciblé et la présélection de 1 000 à 5 000 interactions consommateurs par mois tout en répondant aux niveaux de service dès le premier jour. L’impact était clair : moins de friction dans le recrutement, une meilleure expérience pour les participants et une avancée plus rapide de l’essai.

Voilà à quoi ressemble la montée à l’échelle dans le réel : pas une innovation isolée, mais une transformation opérationnelle de confiance livrant une valeur mesurable.

La mise à l’échelle exige plus que la technologie

Une des leçons les plus claires des dernières années est que tous les cas d’utilisation prometteurs d’IA n’arrivent pas à l’échelle. Certaines solutions sont efficaces en environnement contrôlé, mais peinent dès qu’elles rencontrent la complexité réelle, la fragmentation des données, des obstacles à l’adoption ou la pression sur les coûts. C’est là que les organisations constatent que la mise à l’échelle de l’IA n’est pas principalement un défi de modèle, mais bien un défi d’entreprise.

C’est pourquoi une exécution à l’échelle de l’entreprise requiert un modèle opérationnel plus solide. Il faut de la gouvernance. Il faut des responsabilités claires. Il faut des bases de données solides. Il faut une rigueur sur les coûts. Et il faut des leaders capables d’arrimer l’investissement en IA à la valeur d’affaires, et non seulement au potentiel technologique.

Cette rigueur devient plus urgente. La recherche sur l’état de l’IA de Forrester fait état d’une adoption rapide, mais de progrès plus lents sur la gouvernance, la sécurité et l’impact financier. Gartner a également averti que les organisations sans pratiques de données adaptées à l’IA verront 60 % de leurs projets IA échouer à atteindre les niveaux de service et être abandonnés d’ici 2026.

Le message est clair : l’ambition peut ouvrir la porte, mais c’est la rigueur qui crée la valeur d’entreprise.

Ce que la mise à l’échelle exige vraiment

Dans les sciences de la vie et la santé, cela signifie dépasser l’expérimentation technologique pour transformer le modèle opérationnel. Il faut appliquer l’IA là où elle peut améliorer la productivité, soutenir la prise de décision, augmenter la rapidité du service et réduire les délais d’obtention de résultats sur toute la chaîne de valeur.

Mais surtout, il faut rester arrimé à la raison d’être derrière le travail.

Cette industrie existe pour améliorer des vies. Pour aider les patients à obtenir de meilleurs soins, un meilleur accompagnement et un accès plus rapide à l’innovation. Voilà la norme à laquelle toute adoption d’IA à l’échelle de l’entreprise devrait être tenue.

Chez HCLTech, c’est ainsi que nous abordons l’opportunité : intégrer l’IA dans les sciences de la vie et la santé de façon fiable, à l’échelle de l’entreprise, axée sur les résultats. Non comme une fin en soi, mais comme une capacité concrète pour améliorer les décisions, réduire les frictions opérationnelles et aider les organisations à offrir de meilleures expériences et de meilleurs résultats aux patients.

En 2026, le réel facteur de différenciation n’est plus seulement l’ambition. C’est l’exécution. La capacité de transformer l’IA en une fonction de confiance, à l’échelle de l’entreprise, livrant une valeur mesurable — pour l’organisation, la main-d’œuvre et ultimement pour le patient.

FAQ

À quoi ressemble l’exécution de l’IA à l’échelle entreprise dans cette industrie ?
Cela veut dire déployer l’IA dans des flux de travail réels avec des responsabilités définies, un ROI mesurable, des contrôles de gouvernance et la capacité de passer au-delà du pilote.

Quels cas d’utilisation de l’IA créent aujourd’hui le plus de valeur ?
En ce moment, les gains les plus importants proviennent souvent de secteurs à flux de travail intensif tels que le soutien à la recherche, le traitement des cas de sécurité, la documentation réglementaire, les opérations cliniques et le soutien aux patients.