L’essentiel
- Anthropic lance ses propres programmes de découverte de médicaments, centrés sur les maladies négligées et le stade préclinique.
- L’annonce accompagne le lancement de Claude Science : un chercheur de l’UCSF y a repéré en quelques minutes une contamination virale passée inaperçue pendant un an.
- Le PDG de Novartis, Vas Narasimhan, estime que l’IA peut retrancher environ 40 % du temps de développement et faire passer le taux de succès de 8 à 16 %.
En choisissant de développer ses propres médicaments, Anthropic quitte son rôle de fournisseur d’outils pour devenir un acteur pharmaceutique à part entière. La cible affichée : les maladies que l’industrie pharmaceutique juge trop peu rentables pour s’en occuper. Derrière l’affichage caritatif, il y a d’abord un calcul industriel.
Quand un labo d’IA descend à la paillasse
Anthropic annonce des programmes internes de recherche sur des maladies délaissées, positionnés très en amont, au stade préclinique, c’est-à-dire avant tout essai sur l’humain. L’entreprise justifie ce virage par sa mission d’intérêt général, mais elle assume aussi une raison plus directe : l’expérience de terrain doit lui permettre de bâtir de meilleurs modèles et de meilleurs outils pour tout le secteur.
Le geste a été dévoilé lors d’un événement dédié à son nouvel outil scientifique, Claude Science. Les démonstrations donnent le ton. Un chercheur de l’université de Californie à San Francisco (UCSF) raconte avoir identifié en quelques minutes une contamination virale que son équipe traquait sans succès depuis un an. Anthropic affirme par ailleurs que Claude a passé en revue une centaine de maladies génétiques rares en moins d’une heure, retenant 32 candidates pour un criblage informatique (un tri automatisé des molécules par ordinateur).
On tient là le vrai objet de l’annonce : non pas un service vendu à des laboratoires, mais une entreprise d’IA qui met elle-même les mains dans les données biologiques.
Le calcul derrière les maladies non rentables
Le choix de cibler les pathologies délaissées n’a rien d’anodin. Sur ce terrain, aucun grand groupe pharmaceutique ne se bat, faute de retour sur investissement. Anthropic avance donc sur un échiquier vide, sans concurrent frontal, et se ménage un espace où expérimenter sans marcher sur les plates-bandes de clients potentiels.
Le modèle économique de la pharmacie classique repose sur la sélection des pathologies solvables. En s’attaquant précisément à celles qu’on écarte, Anthropic ne conteste pas ce modèle par un discours : il le contourne par la porte que personne ne surveille. La générosité affichée et l’intérêt stratégique pointent ici dans la même direction.
Les chiffres que cite Novartis
Pour mesurer l’enjeu, le PDG de Novartis, Vas Narasimhan, a livré une grille de lecture utile. Amener une molécule du développement jusqu’à l’autorisation prend aujourd’hui environ douze ans. Il décompose ce délai en trois latences : une latence d’information, une latence opérationnelle et une latence biologique.
Les deux premières, qui pèsent près de 40 % du temps total, sont attaquables par les nouveaux modèles. La troisième, celle des essais sur cellules, sur animaux puis sur patients, ne se comprime guère. Résultat possible selon lui : des cycles ramenés à sept ou huit ans, et un taux de succès qui doublerait, de 8 à 16 %, grâce à de meilleures prédictions de sécurité et à des propriétés moléculaires optimisées.
Ces gains paraissent modestes. À l’échelle d’un secteur qui dépense 150 à 200 milliards de dollars par an en recherche et n’a produit que 800 à 1 000 médicaments en cent vingt ans, ils deviennent colossaux. Des cibles thérapeutiques jugées hors d’atteinte redeviendraient exploitables.
Chacun sa porte d’entrée dans la santé
Anthropic n’est pas seul à avancer ses pièces sur la santé. Demis Hassabis a cofondé Isomorphic Labs avec Alphabet pour appliquer l’IA directement à la découverte de médicaments, dans le sillage d’AlphaFold, l’outil de prédiction de structure des protéines de Google DeepMind. Détail qui en dit long sur le rapport de force : John Jumper, coauteur d’AlphaFold, a récemment quitté DeepMind pour Anthropic. La bataille se joue aussi sur les cerveaux.
Chacun choisit son angle. Google DeepMind a présenté en 2026 un « co-clinicien » d’IA, où des agents accompagnent le patient tout en laissant l’autorité médicale au praticien. OpenAI, de son côté, a ouvert ChatGPT Health, un espace qui agrège dossiers médicaux et données de santé personnelles. La singularité d’Anthropic est ailleurs : plutôt que de vendre une interface, l’entreprise opère elle-même la recherche.
Reste la prudence des spécialistes. Catherine Pope, de l’université d’Oxford, juge les résultats actuels « à distance du monde désordonné, complexe et humain des soins du quotidien ». Un rappel salutaire : repérer un candidat moléculaire en une heure ne dit rien de ce qu’il devient au chevet d’un malade. La latence biologique, elle, ne se laisse pas programmer.
Anthropic s’installe donc à un carrefour où la mission affichée et l’ambition industrielle se recouvrent presque parfaitement. Le prochain indice se lira moins dans les communiqués que dans la nature des données qui ressortiront de ces laboratoires, et dans les mains où elles finiront.
Mon avis
J’y vois une intégration verticale habillée en philanthropie. En pilotant ses propres essais précliniques, Anthropic met la main sur des données biologiques propriétaires que ni OpenAI ni Google ne détiennent, puis les recycle dans ses modèles. D’ici dix-huit mois, les laboratoires loueront un Claude nourri d’expériences qu’eux-mêmes n’auront jamais menées. Le traitement pour maladie orpheline est bien réel ; c’est aussi le produit d’appel le plus habile jamais conçu pour vendre de l’IA à la pharma.
