{"id":2147,"date":"2025-06-23T13:21:34","date_gmt":"2025-06-23T13:21:34","guid":{"rendered":"https:\/\/leyton.majjane.agency\/ca\/post\/decouverte-de-medicaments-grace-a-lintelligence-artificielle\/"},"modified":"2025-06-23T13:21:34","modified_gmt":"2025-06-23T13:21:34","slug":"decouverte-de-medicaments-grace-a-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/leyton.com\/ca\/insights\/articles\/decouverte-de-medicaments-grace-a-lintelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"D\u00e9couverte de M\u00e9dicaments gr\u00e2ce \u00e0 l’Intelligence Artificielle"},"content":{"rendered":"

Les grandes avanc\u00e9es naissent souvent de collaborations entre disciplines, et l’industrie pharmaceutique<\/a><\/strong> en est l’illustration parfaite. Notamment dans le domaine de la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments<\/strong>, un pilier essentiel de la recherche et d\u00e9veloppement (R&D) pharmaceutique<\/a><\/strong>.<\/p>\n

Ce type d’innovation<\/strong> n\u00e9cessite une planification rigoureuse et implique de nombreux acteurs. Il requiert une collaboration \u00e9troite entre la chimie<\/a><\/strong>, la biologie<\/strong>, la toxicologie et la pharmacocin\u00e9tique. Et ce, pour aboutir \u00e0 un candidat m\u00e9dicamenteux viable contre une maladie donn\u00e9e.<\/p>\n

Heureusement, les scientifiques ne sont plus seuls face \u00e0 l’immensit\u00e9 de ces t\u00e2ches, comme c’\u00e9tait le cas auparavant.<\/p>\n

Le r\u00f4le de l’intelligence artificielle (IA)<\/strong> <\/a>dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments<\/strong> est en constante progression. Selon le McKinsey Global Institute, l’int\u00e9gration des capacit\u00e9s de l’IA dans les strat\u00e9gies de big data pourrait g\u00e9n\u00e9rer une valeur annuelle allant jusqu’\u00e0 100 milliards de dollars<\/a><\/strong> dans le syst\u00e8me de sant\u00e9 am\u00e9ricain.<\/p>\n

Cela implique l’utilisation de la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive et l’analyse approfondie des donn\u00e9es issues de capteurs.<\/p>\n

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?<\/h2>\n
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La Food and Drug Administration (FDA) des \u00c9tats-Unis<\/a><\/strong> d\u00e9finit l’IA<\/a> <\/strong>comme : \u00ab la science et l’ing\u00e9nierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier des programmes informatiques intelligents \u00bb.<\/p>\n

Le machine learning<\/a><\/strong> (apprentissage automatique) est une technique d’IA utilis\u00e9e pour concevoir et entra\u00eener des algorithmes logiciels \u00e0 apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es.<\/p>\n

Il est important de noter que toutes les techniques de machine learning<\/strong> sont consid\u00e9r\u00e9es comme des techniques d’IA<\/strong>. Mais que toutes les techniques d’IA n’impliquent pas <\/strong>n\u00e9cessairement le machine learning<\/strong>.<\/p>\n

Les workflows standards de l’IA<\/a><\/strong> comprennent les \u00e9tapes suivantes :<\/p>\n