L’IA serait-elle la porte d’entrée vers de nouveaux traitements ? Les entreprises de l’industrie pharmaceutique sont en tout cas de plus en plus nombreuses à en exploiter les bénéfices. Créé en 2016, Iktos, société spécialisée dans l'intelligence artificielle pour la conception de nouveaux médicaments, a récemment lancé une nouvelle plateforme qui vise à accélérer le processus de découverte, tout en réduisant les coûts. Mais alors, quels sont les premiers retours… et les espoirs à court terme ? Réponse avec son PDG et cofondateur, Yann-Gaston Mathé.
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00:00 Une nouvelle plateforme est née qui va permettre de découvrir de nouveaux médicaments et cela grâce à l'intelligence artificielle.
00:10 Bonjour Yann Gaston-Mathé, vous êtes le cofondateur et le PDG d'ICTOS, société d'intelligence artificielle,
00:18 qui travaille justement sur l'innovation, la recherche de médicaments, notamment dans le domaine du cancer.
00:24 Je devrais dire des cancers, peut-être certains cancers en particulier ?
00:27 Pas certains cancers en particulier, on est intéressé en général par la découverte de médicaments dans de nombreuses maladies,
00:35 plus particulièrement dans le cancer, mais notre plateforme permet de s'attaquer à toutes sortes de maladies.
00:41 Et donc on n'a pas fait de choix.
00:43 Pour lesquels on n'arrive pas à trouver les bons traitements ?
00:47 En fait la problématique fondamentale à laquelle on s'attaque chez ICTOS, c'est de résoudre la difficulté pour des chimistes,
00:57 des chercheurs chimistes de trouver rapidement, facilement et à faible coût, des molécules susceptibles de répondre à un besoin thérapeutique
01:06 en s'attaquant à une cible biologique pour traiter une maladie.
01:09 Et en fait très classiquement, ça prend des années, des millions d'euros d'investissement d'arriver à trouver ces molécules
01:16 et souvent les projets échouent.
01:18 Et donc c'est là que l'intelligence artificielle vient jouer un rôle ?
01:20 Exactement, grâce à l'intelligence artificielle on est capable d'explorer plus rapidement et plus efficacement ce qu'on appelle l'espace chimique
01:27 et de trouver ainsi plus facilement des molécules qui sont susceptibles de répondre au carrier des charges des chercheurs.
01:33 Plus facilement, plus rapidement ?
01:35 Plus rapidement, extrêmement plus rapidement.
01:37 Avec l'intelligence artificielle qu'on développe chez ICTOS, on peut accélérer, gagner des mois très importants
01:43 dans l'identification de ces bonnes molécules et aussi réduire le coût de ces expériences et réduire le taux d'échec.
01:48 C'est vraiment ce qu'on fait chez ICTOS depuis des années et des années.
01:52 Alors, je ne l'ai pas dit mais vous êtes une société française basée à Paris.
01:56 Vous venez de réussir une levée de fonds de 15 millions d'euros, 15 millions et demi en série A,
02:04 donc pour lancer cette plateforme ICTOS Robotics.
02:07 Quels sont vos espoirs, pas forcément à long terme ?
02:11 Moi ce qui m'intéresse c'est de savoir à court terme, très rapidement, qu'est-ce qui va se passer ?
02:14 Très bien. En fait, cette plateforme ICTOS Robotics qu'on est en train de développer,
02:18 elle combine des technologies d'intelligence artificielle qu'on développe depuis plusieurs années chez ICTOS
02:23 avec une plateforme robotisée pour automatiser la synthèse des molécules.
02:28 Parce qu'on s'est rendu compte que c'est une bonne chose d'être capable d'imaginer des molécules intéressantes très vite
02:34 grâce à l'IA qui ont plus de chances d'avoir de bonnes propriétés et ainsi de faire progresser le projet.
02:39 Mais il est aussi nécessaire de réduire le temps de synthèse.
02:42 Car le temps nécessaire pour fabriquer la molécule au laboratoire et générer des données expérimentales,
02:48 souvent il est beaucoup trop long.
02:50 Et on s'est dit qu'il était indispensable non seulement de jouer sur l'imagination, la conception de la molécule,
02:56 mais aussi sur sa réalisation.
02:58 Et c'est tout l'objectif d'ICTOS Robotics de coupler intelligence artificielle et automatisation robotique
03:05 pour pouvoir gagner encore plus de temps.
03:07 - Donc robotique au sens physique du terme ?
03:09 - Au sens physique du terme, très concrètement, on utilise des robots qui ne sont pas très impressionnants.
03:14 Ce ne sont pas des robots humanoïdes, ce sont des robots qui sont assez similaires,
03:18 avec des bras automatisés, assez similaires à ce qu'on pourrait trouver dans l'automobile ou autre pour faire des voitures.
03:24 Mais la manière très particulière qu'on a d'utiliser, de les piloter grâce à l'intelligence artificielle
03:30 change complètement la valeur ajoutée qu'on peut espérer de ces robots
03:35 et le facteur d'accélération et de réduction de coût dans la découverte de médicaments.
03:40 - Alors quelles sont les conditions pour véritablement passer à l'échelle,
03:44 pour que ça fonctionne, qu'on accélère dans ce domaine qui est crucial ?
03:48 Je dirais les conditions peut-être d'organisation, de process, de financement,
03:53 mais peut-être aussi réglementaire, parce que dans le médicament,
03:55 ce qui est complexe aussi, c'est d'obtenir le cachet pour mettre son médicament sur le marché.
04:01 - Tout à fait. Alors si on s'intéresse plus globalement au sujet de l'IA pour la découverte et le développement des médicaments,
04:07 il y a en fait, d'une certaine manière, trois sujets.
04:10 Le premier sujet, c'est de trouver de nouvelles cibles thérapeutiques.
04:13 C'est pour traiter la biologie.
04:15 On a maintenant des tonnes, des volumes considérables de données biologiques
04:19 et il y a beaucoup de sociétés d'IA qui travaillent pour identifier de nouvelles cibles
04:23 qui vont pouvoir permettre de répondre à des besoins non satisfaits.
04:26 Ça, c'est quelque chose pour lequel l'IA a déjà démontré qu'elle était capable d'apporter beaucoup de valeurs
04:31 et il y a énormément de sociétés qui ont beaucoup de succès dans ce domaine.
04:34 La deuxième application, c'est de trouver plus rapidement des molécules.
04:38 C'est là que nous, ICTOS, on se positionne.
04:40 Une fois qu'on a une cible, on est capable de réduire le temps nécessaire pour trouver de bonnes molécules.
04:44 Mais la troisième étape, qui est sans doute la plus complexe et la plus difficile,
04:48 la plus longue et la plus chère, c'est d'arriver à réduire le taux d'échec du développement de ces molécules.
04:54 C'est-à-dire de moment on rentre en phase 1 jusqu'au moment où on arrive sur le marché
04:58 et d'arriver à accélérer cette étape d'essai clinique qui aujourd'hui est très longue
05:03 et de rendre ça plus efficace et moins cher.
05:07 Et cette troisième étape, c'est véritablement le très gros challenge des années à venir.
05:12 Et nous, ICTOS, on n'est pas sur ce sujet-là
05:14 parce qu'on a déjà suffisamment à faire pour automatiser et accélérer la découverte des molécules.
05:19 Vous êtes sur cette chaîne en tout cas d'accélération.
05:21 Merci beaucoup. Merci Yann Gaston-Mathé, co-fondateur et PDG d'ICTOS.
05:25 Allez, tout de suite, c'est le moment de notre grand interview.
05:28 On va parler de nos territoires, territoires connectés et durables.