Doron Sitbon, PDG de Dot Compliance, présente quatre développements qui devraient changer la façon dont les organisations des sciences de la vie conçoivent, déploient et gouvernent les systèmes intelligents au cours de l'année à venir.
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée au tissu des systèmes de qualité, de conformité et de production et façonne la manière dont les équipes interagissent avec les logiciels, dont les processus sont gérés et dont le travail est effectué. L’ère de l’expérimentation cède la place à celle de l’intégration des entreprises, où l’échelle, la sécurité et l’alignement avec la réglementation comptent plus que la nouveauté. Quatre changements en particulier semblent susceptibles de définir la façon dont la technologie des sciences de la vie évoluera en 2026.
1. Une plus grande adoption de l’IA et des processus agentiques
Au cours de l’année à venir, les organisations des sciences de la vie exigeront davantage de l’IA : il ne suffira plus que les systèmes réagissent simplement : les utilisateurs attendront d’eux qu’ils agissent. Avec le développement des outils d'IA grand public, les employés entrent désormais dans le laboratoire ou sur la chaîne de fabrication avec des attentes de réactivité, d'adaptabilité et de prise de décision qui reflètent celles de leurs appareils personnels. Les organisations doivent donc évoluer vers des capacités agentiques, c'est-à-dire des systèmes capables de planifier, décider et exécuter les étapes du flux de travail dans des cadres de gouvernance et de conformité clairement définis.
Dans le même temps, ce changement introduit de nouveaux impératifs de gouvernance. Cela nécessitera des cadres de surveillance plus solides, des pistes d’audit rigoureuses et des contrôles de sécurité robustes pour garantir que le comportement autonome reste conforme et traçable. Dans les sciences de la vie, où la qualité et la sécurité ne sont pas négociables, l’avantage concurrentiel ne proviendra pas de la puissance brute des modèles mais de la manière dont ces systèmes s’intègrent parfaitement à Gapp, 21 CFR Part 11 et aux écosystèmes de qualité des fournisseurs.
L’adoption de l’IA dans les sciences de la vie s’accélère, mais à un rythme plus mesuré que dans d’autres secteurs. Alors que McKinsey rapporte que 88 % des organisations dans le monde utilisent l’IA dans au moins une fonction commerciale, son adoption dans les sciences de la vie est plus faible. Les taux d'échec restent élevés, des études citées par Forbes montrant que 95 % des initiatives d'IA ne parviennent pas à aller au-delà des projets pilotes lorsqu'elles sont mises en œuvre en tant qu'outils génériques et horizontaux. Dans les environnements réglementés, le succès dépend fortement d’une IA verticale spécifique à un domaine qui intègre dès le départ la conformité, la traçabilité et la gouvernance.
2. La robotique entre dans l’environnement de l’entreprise
Alors que l’automatisation logicielle est bien établie dans les flux de travail pharmaceutiques, 2026 marquera un tournant pour l’automatisation physique dans l’environnement des sciences de la vie en entreprise. La robotique apparaît de plus en plus dans les environnements de fabrication, de logistique et de laboratoire, créant une main-d’œuvre véritablement hybride où coexistent humains, robots et systèmes pilotés par l’IA.
Cette convergence présente de nouveaux défis en matière de connectivité, de sécurité des données et de conception des infrastructures. Le réseau devient la chaîne de production et chaque capteur ou actionneur doit répondre aux mêmes exigences de fiabilité, de provenance et de traçabilité qu'un système informatique critique. Dans ce contexte, les organisations qui réussissent adopteront une approche de conception interdisciplinaire garantissant que la mécanique, l’électronique et les commandes numériques évoluent ensemble plutôt que isolément.
La robotique est intégrée depuis longtemps dans la fabrication biopharmaceutique, en particulier dans des domaines tels que le remplissage aseptique, la manutention des matériaux et le traitement à haut débit. Ce qui change, c'est son rôle. En 2026, nous assisterons au passage de routines robotiques prédéfinies et scriptées à une autonomie pilotée par l'IA, où les robots effectuent de plus en plus d'ajustements en fonction du contexte et sur la base de données en temps réel. Ce changement se reflète dans des investissements soutenus dans l’ensemble du secteur. Le marché de la robotique pharmaceutique devrait atteindre 471,44 millions de dollars d'ici 2034, avec une croissance de 8,5 %. Cette croissance laisse présager une expansion plus large de la robotique dans les laboratoires, la logistique et les opérations des entreprises, où l'intelligence, la connectivité et la conformité doivent évoluer ensemble.
3. L'IA multiplateforme remplace les solutions monoplateformes
En 2026, l’IA dans les sciences de la vie ne se limitera plus à une seule application ou département. Il couvrira plusieurs domaines, extrayant des données et déclenchant des processus dans les systèmes cliniques, réglementaires, de qualité, de fabrication et de chaîne d’approvisionnement. Les organisations s'attendront à ce que les agents opèrent de manière fluide entre les environnements, gérant des tâches qui couvrent les ERP, LIMS, QMS, CRM et plus encore.
Ce passage de silos monoplateformes à des écosystèmes multiplateformes remet en question à la fois l’architecture et la conformité. Les données qui étaient autrefois stockées en toute sécurité dans un seul système devront désormais être partagées en toute sécurité sur plusieurs plates-formes, élevant le contrôle d'accès, le chiffrement et la traçabilité au rang d'impératifs stratégiques. Les couches d’intégration et les API deviendront aussi essentielles que les modèles eux-mêmes – le tissu conjonctif qui permet l’intelligence tout en préservant l’intégrité des cadres de conformité.
À mesure que l’adoption de l’IA se développe, les organisations des sciences de la vie s’éloignent de l’intelligence basée sur une seule plateforme pour se tourner vers une orchestration multi-systèmes. Les recherches montrent que 94 % des responsables des sciences de la vie s'attendent à ce que les agents d'IA soient essentiels dans toutes les opérations. Cela témoigne d’une demande croissante de systèmes d’IA fonctionnant sur ERP, QMS, LIMS et d’autres plateformes réglementées. En conséquence, les couches d’intégration, les API et la connectivité gouvernée deviennent des priorités stratégiques, souvent aussi critiques que les modèles eux-mêmes.
4. L'IA change le développement de logiciels grâce au vibe coding
La manière dont les logiciels des sciences de la vie sont construits subit une transformation majeure. L'IA générative, combinée aux environnements de développement agentiques, modifie la façon dont les applications sont créées, déployées et maintenues. Plutôt que d'écrire chaque ligne de code, les développeurs définiront de plus en plus leur intention, définissant « l'ambiance », la logique ou le résultat dont ils ont besoin et laisseront l'IA générer des composants sur mesure en temps réel.
Ce développement accéléré permettra une personnalisation rapide et une mise sur le marché plus rapide d'outils adaptés à des flux de travail cliniques ou de fabrication réglementés uniques. Dans le même temps, le rôle des ingénieurs humains évoluera vers la surveillance, la gouvernance et l’assurance des risques. Dans un secteur où la validation, le contrôle de version et les pistes d'audit sont intégrés au cycle de vie du développement, la gouvernance du code généré deviendra aussi importante que le code lui-même.
Dot Compliance constate déjà cette évolution. Environ 60 % du code des versions récentes du produit a été généré ou assisté par l'IA, accélérant les cycles de développement et permettant une itération rapide. Dans la dernière version de Dottie, l'agent Vibe Analytics génère du code en temps réel pour effectuer une analyse statistique et présenter des informations basées sur la conversation de l'utilisateur. Cela démontre le passage d’un codage statique assisté par IA à une génération de code dynamique et axée sur l’intention. À l’avenir, le code généré par l’IA devrait dominer la création de logiciels, les leaders de l’industrie prévoyant que plus de 95 % du code sera produit par tâche ou invite d’ici cinq ans.
Les perspectives 2026
Le secteur des sciences de la vie entre dans une période où l’innovation doit aller de pair avec la conformité. À mesure que l’IA s’intègre dans les systèmes de qualité, de fabrication et de réglementation, l’accent passera de l’expérimentation à la fiabilité et à la validation. Le succès en 2026 dépendra de l’efficacité avec laquelle les organisations appliqueront les nouvelles technologies dans le cadre de processus éprouvés, transparents et conformes.