- Consolider des données existantes et en générer de nouvelles sont deux choses très différentes
- Avant que l’IA n’aide à concevoir des médicaments, les mécanismes biologiques devront être mieux cartographiés
- Le travail en laboratoire semble donc appelé à se développer, et non diminuer, ces prochaines années
Sur les marchés financiers, comme dans la société plus généralement, l’IA est aujourd’hui omniprésente. Ses promesses sont assurément immenses et son impact sur les modèles économiques des entreprises commence déjà à se concrétiser dans de nombreux secteurs. Qu’en est-il des sciences de la vie ? L’IA pourrait-elle accélérer le processus de conception de médicaments, réduisant le travail d’expérimentation en laboratoire ?
Les grands modèles linguistiques (LLM) – la forme d’outils d’IA la plus couramment utilisée – sont très efficaces pour consolider les connaissances humaines existantes. Entraînés sur d’énormes ensembles de données, ils peuvent effectuer de nombreuses tâches bien plus rapidement qu’un cerveau humain : fournir un résumé, répondre à des questions, rédiger un texte, programmer du code, etc. Le développement de médicaments constitue toutefois un tout autre défi, car il nécessite la génération de nouvelles connaissances et parce que l’ensemble des données biologiques sous-jacentes reste encore insuffisant.
Lors d’un récent échange avec Scott Galloway, animateur de podcast et universitaire, David Ricks, le PDG d’Eli Lilly, a chiffré la compréhension actuelle du fonctionnement du corps humain qu’ont les scientifiques à seulement 10-20%. Il a ensuite expliqué que le tirzépatide représentait la 700ème formulation environ d’un agoniste du récepteur du GLP-1 physiquement développée et testée par Eli Lilly. Une première version, issue de 200 formulations, avait déjà fait l’objet d’essais cliniques, mais s’était soldée par un échec. Pas moins de 500 formulations supplémentaires ont été nécessaires avant d’aboutir à ce qui est aujourd’hui commercialisé sous le nom de Zepbound – l’un des deux principaux médicaments anti-obésité, dont les ventes mondiales se sont chiffrées à USD 13,5 milliards en 2025.
« Pouvons-nous éviter ces échecs grâce à l’IA ? Pas aujourd’hui. Nous ne connaissons même pas les règles de ces systèmes », a déclaré David Ricks. Eli Lilly travaille donc activement avec NVIDIA pour constituer les ensembles de données susceptibles d’enseigner ces règles aux modèles d’IA. Dans une même optique, la Chan Zuckerberg Initiative (CZI) a lancé il y a 18 mois le Billion Cells Project. L’organisation philanthropique s’est associée à des partenaires industriels, 10x Genomics et Ultima Genomics, ainsi qu’à un groupe de chercheurs de premier plan, « afin de générer un ensemble de données sans précédent d’un milliard de cellules pour alimenter des progrès rapides dans le développement de modèles d’IA en biologie ». En d’autres termes, le projet vise à entraîner des modèles d’IA en biologie, en cartographiant les perturbations génétiques à travers de nombreux types de cellules et de tissus.
Dès lors, et pour les prochaines années, nous nous attendons à ce que le travail en laboratoire se multiplie, plutôt que diminuer. Il est impératif que les données soient étoffées et que la confiance dans les futurs modèles d’IA se renforce avant qu’une partie du processus de développement de médicaments puisse être remplacée. Les entreprises fournissant les outils de base qui permettent ces expérimentations devraient donc en tirer parti. Bio-Techne, qui a récemment accepté d’être rachetée par Merck KGaA, produit par exemple des protéines, des anticorps et des réactifs – les consommables indispensables au travail en laboratoire. Thermo Fisher propose quant à elle la plateforme de bout en bout la plus complète, fournissant des instruments, des consommables, des réactifs et des services de séquençage.
Danaher figure parmi les autres acteurs majeurs dans les domaines des bioprocédés, de l’analyse cellulaire, de la cytométrie en flux et de la microscopie, ainsi que de l’automatisation des laboratoires qui rend possible la génération de données à haut débit.
Et même si, à horizon plus lointain, le nombre d’étapes en laboratoire se voit effectivement réduit par l’IA, l’expérimentation humaine restera nécessaire. Il n’est tout simplement pas envisageable de faire l’impasse sur les essais cliniques, avec leurs tests rigoureux, leur évaluation par des tiers et leur contrôle réglementaire. Quelle que soit l’urgence des attentes du côté des patients…
Iana Perova, Analyste Actions
Une augmentation du volume de données générées est attendue
Nombre de modèles fondamentaux en biologie publiés et nombre médian de paramètres par modèle
Houston, nous avons un problème de momentum
- Tout tourne autour de l’IA… et, à terme, des cours du pétrole
- La Fed, la paix et des taux durablement plus élevés
- Un scénario « Boucles d’or » à nouveau empêché
Depuis notre dernière réunion stratégique, deux évolutions étroitement liées ont dominé l’actualité des marchés : le dénouement des positions sur l’IA et le rebond du pétrole. Sur le plan géopolitique, les espoirs d’une désescalade durable au Moyen Orient se sont évaporés avec la reprise des bombardements et du blocus du détroit d’Ormuz – rappelant, comme nous l’avons évoqué le mois dernier, qu’un protocole d’accord n’est pas synonyme de paix. Sur le plan technologique, le modèle chinois Kimi K3 a affiché un rapport coût/intelligence étonnamment compétitif, ravivant le souvenir du choc provoqué par DeepSeek et ajoutant une nouvelle source d’inquiétude au dénouement des positions sur l’IA durant le mois écoulé. Tenant compte également de la remontée des prix de l’énergie, d’une Fed plus restrictive sous la présidence de Kevin Warsh, de la hausse des taux réels et d’indices boursiers volatils, évoluant dans une fourchette étroite et devant assimiler tous ces facteurs simultanément, le tableau qui se dessine est celui d’un marché qui anticipe plusieurs risques extrêmes réels en même temps, plutôt que d’absorber un seul choc dominant.
Derrière cette actualité boursière, la croissance économique reste résiliente mais de plus en plus divergente. L’activité manufacturière continue d’accélérer grâce aux dépenses dans l’IA, la défense et les infrastructures énergétiques, tandis que les services et la consommation semblent plus atones. Cette même dispersion s’observe au niveau régional : les États-Unis demeurent le principal moteur, les perspectives de la zone euro s’améliorent mais sont toujours tributaires des prix de l’énergie, et la croissance chinoise est passée sous la barre des 5% au T2 (son rythme le plus lent depuis fin 2022), la demande intérieure continuant de peiner malgré le soutien étatique. L’inflation américaine s’est heureusement modérée en juin, tempérant brièvement les anticipations de hausse des taux, même si nous ne voyons là qu’un répit temporaire compte tenu du choc énergétique à l’œuvre. Le sujet le plus marquant concerne la Fed : son nouveau président, Kevin Warsh, a adopté un ton résolument agressif ou du moins une trajectoire moins certaine pour la politique monétaire, mis en place cinq nouveaux groupes de travail, tout en réaffirmant la cible de 2% pour l’inflation.
Les marchés se caractérisent moins par une tendance directionnelle claire que par une rotation brutale. Les actions mondiales restent bloquées dans une fourchette volatile, les investisseurs cherchant un équilibre entre, d’une part, le risque pétrolier lié au détroit d’Ormuz, des taux durablement plus élevés et les inquiétudes concernant les dépenses d’investissement dans l’IA (ainsi que la concurrence d’entreprises chinoises moins chères) et, d’autre part, une saison des résultats toujours solide. Le facteur « momentum » a été le plus durement touché par cet ajustement : selon Goldman Sachs, cette correction de dynamique figure parmi les plus brutales des deux dernières décennies, provoquée par des positions excessives dans le secteur des semi-conducteurs plutôt que par un déclencheur fondamental unique. Il en résulte un rééquilibrage plus sain du leadership de marché, les valeurs de la santé et de la zone euro affichant notamment une surperformance, alors même que les titres phares de l’IA subissent des ventes massives malgré des résultats supérieurs aux attentes. Partant, le sentiment a faibli (l’indice « Fear & Greed » de CNN est passé en zone de peur) bien que l’effervescence se soit dissipée de manière relativement ordonnée. Ailleurs, les taux longs restent proches de leurs pics récents, le choc énergétique incitant les banquiers centraux à la vigilance, l’or poursuit sa consolidation après sa forte progression et fait désormais face à la hausse des taux réels et au renforcement du dollar, tandis que les métaux de base et les matières premières agricoles continuent de bien se tenir.
L’ampleur de l’évolution du thème de l’IA sur le mois mérite discussion plus profonde. Kimi K3 s’est avéré un nouveau « moment DeepSeek », avec des performances proches de celles des modèles américains de pointe tout en coûtant nettement moins cher. Quelques jours plus tard, l’introduction en bourse de CXMT (un fabricant chinois de DRAM) a signalé de manière crédible que les vents porteurs dus aux prix des DRAM, qui sous-tendent les bénéfices liés à l’IA, pourraient s’éroder plus rapidement que prévu à mesure que de nouvelles capacités sont déployées, tandis que la volonté chinoise d’autonomie en matière de mémoire ajoute une variable géopolitique au scénario de l’IA. Une dynamique qui, si elle persiste, laisse entrevoir une issue négative à long terme, avec un excès d’investissement dans l’IA qui entraînerait une destruction de capital. De fait, la conviction quant à la pérennité du cycle d’investissement s’érode : selon la dernière enquête de BofA, près de 30% des gestionnaires d’actifs s’attendent à des réductions de dépenses d’ici la fin de l’année. Partant, la détention de valeurs technologiques a connu son plus fort recul depuis dix ans, et le rapport entre la volatilité du facteur « momentum » et celle du S&P 500 a atteint un niveau extrême. Nous voyons là une correction salutaire du levier et du positionnement exagéré dans la thématique de l’IA, d’autant que nous ne tablons pas sur une réduction des dépenses d’investissement déjà cette année.
En conclusion, notre scénario central reste celui d’un atterrissage en douceur: une croissance régulière mais hétérogène, une inflation persistante mais acceptable, et un retour lent et semé d’embûches vers des politiques normalisées dans un monde de plus en plus fragmenté, les États-Unis restant le principal moteur même si l’écart vis-à-vis du reste du monde s’atténue. Il est révélateur que la recrudescence des tensions entre les États-Unis et l’Iran ait « à nouveau réduit » les chances d’un tel scénario « Boucles d’or », laissant trois questions ouvertes à l’approche de l’automne. Quand (si tant est que cela se produise) le détroit d’Ormuz rouvrira-t-il ? Comment évoluera la Fed sous la direction de Kevin Warsh ? La monétisation de l’IA se matérialisera-t-elle avant que les dépenses d’investissement ne ralentissent ? Aucun de ces éléments n’a suffi à nous faire dévier d’une posture globalement neutre et attentiste sur l’ensemble des grandes classes d’actifs.
Fabrizio Quirighetti, CIO & Head of Multi-Asset
External sources include: LSEG Datastream, Bloomberg, FactSet, BofA Global Research, William Blair Equity Research; bioRxiv; Epoch AI. BofA Research Investment Committee. Hyperscalers = AMZN, GOOGL, META, MSFT, ORCL. Semiconductor companies = NVDA, MU, AVGO et AMAT.