L'avancée de l'intelligence artificielle dans le secteur pharmaceutique fait un nouveau pas avec l'annonce que Bristol Myers Squibb (BMS), en partenariat avec NVIDIA, a commencé la construction de ce qui sera le superordinateur d'IA le plus grand du secteur. Le cluster de calcul sera complètement opérationnel en janvier 2027 et sera hébergé par Equinix dans le cadre d'un accord de co-localisation.
L'implémentation de superordinateurs haute performance est devenue un pilier stratégique pour le développement de nouveaux médicaments. Bien que les grands modèles de langage ne soient pas les principaux moteurs de ce changement, la capacité de calcul qui les soutient permet à des entreprises comme BMS de développer leurs propres solutions d'IA pour accélérer la recherche de composés et de molécules.
Les plus hautes autorités de Bristol Myers Squibb soutiennent que la puissance de calcul est aussi pertinente pour la recherche que les laboratoires traditionnels. Contrairement aux entreprises technologiques de la Silicon Valley, de nombreuses sociétés pharmaceutiques ont choisi d'acquérir leur propre infrastructure plutôt que de la louer, réduisant ainsi leur dépendance aux fournisseurs externes et les coûts associés à l'utilisation à la demande.
La stratégie derrière l'acquisition de sa propre infrastructure
Alors que les unités de traitement de NVIDIA continuent d'être très demandées et mises à jour, la décision d'acheter plutôt que de louer peut sembler peu intuitive. Cependant, le calcul de BMS a montré que réserver de la capacité de calcul à travers des tiers ne permettait d'accéder qu'à des puces de générations précédentes, tandis que l'achat direct offrait des équipements de dernière technologie à un coût inférieur à long terme.
Cette tendance à l'acquisition de sa propre infrastructure se retrouve également chez d'autres sociétés pharmaceutiques comme Eli Lilly et Roche, qui ont réalisé des achats similaires en octobre 2025 et mars 2026, respectivement. BMS avait déjà collaboré avec NVIDIA pendant trois ans en installant le système DGX SuperPOD pour ses activités de recherche et développement.
Tandis que Eli Lilly a équipé son achat d'infrastructure d'une quantité “quasi infinie” de tokens, BMS adopte une position plus prudente et se concentre sur l'optimisation des ressources sans exclure la possibilité de louer une capacité supplémentaire à l'avenir. Un argument clé est qu'en étant propriétaire de l'infrastructure, l'entreprise garantit que son information scientifique et sa propriété intellectuelle restent sous contrôle exclusif.
Caractéristiques du superordinateur
Le superordinateur de BMS est basé sur le système NVIDIA DGX SuperPOD, équipé des unités DGX Vera Rubin NVL72. Selon des données fournies par l'entreprise, il s'agit de l'infrastructure la plus puissante de NVIDIA à usage exclusif dans l'industrie des sciences de la vie.
Le nouveau système fournira des performances dix fois supérieures par mégawatt par rapport à l'infrastructure qu'il remplace. De plus, il permettra aux chercheurs d'accéder à la BioNeMo Agent Toolkit de NVIDIA, qui permet d'exécuter des prédictions, d'entraîner des modèles d'IA et de gérer des flux de travail tout au long de la chaîne de découverte de médicaments.
Greg Meyers, directeur numérique et technologique de Bristol Myers Squibb, a déclaré dans un communiqué : “BMS a délibérément misé sur l'IA et nous commençons déjà à voir des résultats dans notre portefeuille et nos opérations”. Meyers a ajouté que l'objectif est de traduire l'intelligence artificielle en résultats concrets pour les patients, ce qui nécessite une infrastructure alignée avec cette ambition.
Perspectives pour l'avenir du secteur
L'augmentation de la capacité de calcul positionne Bristol Myers Squibb et ses équipes de recherche à l'avant-garde de l'utilisation de l'IA dans l'industrie pharmaceutique. L'objectif de l'entreprise est de développer des médicaments plus rapidement et avec plus de précision, en s'appuyant sur l'infrastructure de dernière génération fournie par NVIDIA et la sécurité de garder le contrôle sur ses données et ses développements scientifiques.
Ce mouvement renforce la tendance selon laquelle l'intelligence artificielle et la propriété des ressources technologiques seront déterminantes dans l'avenir de la recherche médicale et du développement de médicaments.