Un aperçu du futur avec l’IA Agentique
Les laboratoires modernes et la R&D entrent dans un virage décisif vers une véritable intelligence opérationnelle, définie par l’autonomie, la rapidité et l’adaptabilité. Avec la complexité croissante des données scientifiques, les modèles d’IA traditionnels basés sur des contraintes statiques, linéaires et prédéfinies ne suffisent plus. Pour relever ces défis, l’IA Agentique présente un passage fondamental de l’orchestration réactive à une orchestration proactive. Le terme « Agent » fait référence à sa capacité à agir de manière indépendante, à s’adapter et à apprendre continuellement, ainsi qu’à une intelligence très orientée vers les objectifs. Il se compose de modèles d’apprentissage automatique ou d’agents d’IA qui imitent la prise de décision humaine pour résoudre des problèmes en temps réel. Dans un système multi-agents, chaque agent accomplit une sous-tâche spécifique requise pour atteindre l’objectif, et leurs efforts sont coordonnés par orchestration multi-agents. 1
Dans des domaines à fort impact comme le développement et la découverte de médicaments, les agents d’IA, en collaboration avec des scientifiques, ont la capacité de cribler et concevoir efficacement et rapidement de nouvelles entités chimiques, de proposer des hypothèses et d’ajuster les protocoles selon les évaluations des lacunes avec précision, permettant aux groupes de recherche de rester à la pointe de l’innovation. 2
Les sections suivantes explorent comment les graphes de connaissances et la recherche contextuelle transforment le contexte de l’IA agente en une science exploitable et prête à prendre la décision. 3
Comment la sémantique renforce-t-elle l’IA agente ?
Sans sémantique, l’IA Agentique ne peut pas exister. Dans le contexte de la compréhension, la sémantique définit les règles métier et les relations, aidant les agents à comprendre ce que signifient les données, et pas seulement ce qu’elles sont. 1 Avec la sémantique, les agents comprennent les concepts, raisonnent des étapes complexes et recommandent des actions. En matière de conformité et de gouvernance, les modèles sémantiques intègrent des politiques servant de garde-fous, garantissant que les actions de l’IA respectent les règles et prévenant les comportements anormaux. La sémantique peut traduire le langage naturel en un langage cohérent et compréhensible, permettant aux agents d’interpréter avec précision l’intention et d’aider les utilisateurs à communiquer avec leurs données en temps réel. 2
Sans approche basée sur le contexte, les systèmes autonomes amplifient les hallucinations de l’IA par des interprétations erronées des données et prennent des décisions basées sur la reconnaissance de motifs plutôt que sur la compréhension scientifique. Cela crée une ambiguïté, une perspective dangereuse en R&D où la rapidité sans contexte est un gros handicap. Ainsi, la technologie sémantique fait de l’IA agente un véritable collaborateur scientifique, car elle transforme les agents en une infrastructure véritablement fiable sur laquelle n’importe quel laboratoire peut compter pour valider avec la gouvernance.
Des modèles simples basés sur les données à l’intelligence basée sur la connaissance
Le paysage de la R&D a énormément évolué au fil des années, passant de la collecte de données scientifiques de base à des modèles statistiques complexes en passant par les graphes de connaissances. Avec l’informatique de laboratoire, la plupart des laboratoires ont subi une numérisation grâce à des graphes de connaissances introduisant des relations explicites, un contexte scientifique partagé reliant les points et les représentant comme des connaissances structurées plutôt que comme des données cloisonnées et déconnectées.
Les graphes de connaissances sont excellents pour organiser et contextualiser les données scientifiques, mais ils manquent de capacité à raisonner, s’adapter et agir de manière indépendante en tant que plateforme opérationnelle. Ils sont doués pour fournir des plateformes prêtes au renseignement mais pas des plateformes de renseignement. Comment combler cet écart ? L’IA agente peut être le maillon de connexion qui active un graphe de connaissances en données opérationnelles grâce à l’intelligence. Grâce à l’orchestration multi-agents, elle utilise le contexte sémantique, planifie les actions, s’adapte à partir d’erreurs passées, justifie avec un contexte scientifique, et transforme la connaissance statique en une intelligence opérationnelle adaptative et orientée vers des objectifs.
La R&D a atteint un tournant pour l’adoption de l’IA
Avec l’intégration généralisée d’outils d’IA, de copilotes et de modèles prédictifs qui ont considérablement accéléré les processus de découverte, l’industrie scientifique se trouve à un moment charnière. Un changement fondamental dans notre utilisation de l’IA est en cours. Grâce à un intérêt accru et à une connaissance générale de l’IA parmi les clients et les fournisseurs dans différents domaines.
L’IA génératrice et l’automatisation traditionnelle, qui reposent fortement sur des prédictions linéaires et statiques, atteignent leurs limites face à la complexité des contextes scientifiques et à la véritable intelligence. De l’analytique isolée et des modèles statiques aux systèmes d’intelligence intégrés, la transformation est déjà en cours vers une plateforme adaptative et orientée vers des objectifs, capable de raisonner activement et d’expérimenter avec une intelligence basée sur le contexte. Si les graphes de connaissances posent les bases essentielles pour organiser d’immenses ensembles de données, l’IA Agentique aide la R&D à franchir le prochain bond significatif grâce à l’autonomie et à une véritable intelligence. Atteindre une véritable autonomie en R&D nécessite plus que des algorithmes avancés ; Elle exige une compréhension de la science guidée par le contexte, reliant les différents graphes de connaissances en une seule source unifiée de vérité. 3
Que signifie l’IA agente pour BioTech360 ?
Les plateformes construites sans sémantique sont une dette technique que les laboratoires d’aujourd’hui ne peuvent pas se permettre. BioTech360 de LabVantage est basé sur une architecture sémantique. Ses fondations Trouvables, Accessibles, Interopérables et Réutilisables (FAIR) ainsi que son écosystème R&D prêt à l’intelligence posent les conditions nécessaires à l’autonomie. Elle donne aux organisations de R&D un avantage stratégique en transformant la transformation numérique d’aujourd’hui en innovation agente de demain.
Intégrer l’IA agente avec BioTech360 offre des opportunités importantes. Elle améliorera ses modules spécifiques à chaque domaine en moteurs de découverte autonomes et axés sur la connaissance. En fonctionnant sur une base sémantique, les agents IA ne se contenteront pas de réfléchir, mais aussi de raisonner à travers les connaissances biologiques et chimiques représentées dans le graphe de connaissances afin d’accélérer la conception, l’optimisation et la prise de décision.
Grâce à l’orchestration multi-agents, les agents peuvent aider à une identification plus rapide des pistes, une recherche contextuelle robuste d’anticorps, souches et plasmides spécifiques à partir d’un vaste dépôt, peuvent même prédire et établir les risques et événements indésirables possibles, et concevoir des stratégies thérapeutiques basées sur le contexte. Dans les plateformes de découverte de médicaments, les agents auront la capacité de fournir un criblage accéléré à haut débit avec une précision absolue grâce aux relations structure-activité (SAR) et à l’optimisation contextuelle des composés hit-to-lead.
L’aube de l’IA agente en R&D
Le TCAC pour l’IA Agentique est rapporté à 42,8 % de 2025 à 2032, et la croissance projetée du marché est de 88,35 milliards de dollars US d’ici 2035, avec un ROI de 171 %. 4 Ce ne sont pas de simples prédictions. Cela donne une tendance pour l’avenir. Les organisations qui investissent tôt dans l’IA agente seront non seulement axées sur les données, mais aussi prêtes à l’intelligence.
Si les graphes de connaissances rendent les données scientifiques compréhensibles, l’IA agente ira encore plus loin en les transformant en données exploitables et intelligentes. L’IA agente peut raisonner, agir et automatiser des tâches scientifiques en plusieurs étapes, remodelant les attentes en matière d’innovation dans les sciences de la vie. Mais alors que les gros titres portent sur les capacités avancées de l’IA, la véritable question stratégique pour les responsables de la R&D est plus ancrée
« Mes données sont-elles prêtes pour l’IA ? »
Chez LabVantage, nous vous aidons à poser ces bases essentielles avec BioTech360 via notre plateforme de connaissances sémantiques et à l’étendre avec des capacités d’IA Agentique qui automatisent le raisonnement à travers vos flux de travail de R&D.
Le résultat ? Votre organisation devient non seulement axée sur les données, mais véritablement prête pour l’intelligence.
Fort de plus de 40 ans d’expérience et pionnier de l’informatique de laboratoire, LabVantage entame un nouveau chapitre dans l’intégration de l’intelligence autonome dans des solutions laboratoires complexes. Pour en savoir plus, rendez-vous sur LabVantage/BioTech360
Références :
- Qu’est-ce que l’IA agentique ?
- IA agente pour la recherche scientifique : des agents autonomes transformant la conception d’expériences
- Model Context Protocol (MCP) et son impact sur les startups pilotées par l’IA
- Fortune Business Insights
