La bio-informatique s'est faite discrète au 7e Carrefour européen des biotechnologies, les 25 et 26 septembre 2003 à Nantes, qui a rassemblé près de 250 exposants du secteur et 4 000 visiteurs. « L'informatique est néanmoins incontournable dans le cadre du développement des biotechnologies » affirme Thierry Peuchot, l'un des responsables D'IBM Life Science en France, présent sur le salon.

Indispensable également à la mutation en douceur d'un secteur pharmaceutique dont le modèle économique actuel semble désuet. Comme les sociétés de biotechnologies qui ont survécu à l'effondrement boursier de 2001, celui-ci est engagé dans une course contre la montre.

C'est en tout cas la thèse de Richard Platford, consultant en chef de la branche « sciences de la vie » d'IBM Business Consulting Services au Royaume-Uni, qui explique que la moitié des 80/90 molécules majeures aujourd'hui au coeur du modèle de l'industrie du médicament est appelée à tomber dans le domaine public d'ici quatre ans. Et une bonne part de ses royalties avec.

L'enjeu est donc multiple pour accélérer les développements et réduire les coûts : accumuler l'information, optimiser sa remontée et intégrer des outils permettant l'exploitation d'objets numériques, le tout dans un environnement hétérogène.

Cette course au retour rapide sur investissements, les quelques acteurs IT présents à Nantes proposent de la gagner autour de cinq solutions clés aussi bien matérielles que logicielles : l'intégration, la puissance de calcul, le stockage, la modélisation et surtout le knowledge management.



Problèmes d'exhaustivité pour informations complexes et pléthoriques



François Nicolas, responsable Europe du Sud pour Lion Bioscience, éditeur d'une solution de gestion de la connaissance dédiée à l'industrie pharmaceutique, affirme ainsi pouvoir « faire gagner au moins une année » dans un cycle de production de solutions thérapeutiques qui « de la molécule à la mise en production est désormais proche des quinze ans contre huit à neuf ans il y a encore quelques temps ». En cause, les coûts de développement, la complexité croissante des molécules à exploiter et surtout la difficulté à gérer les flux d'informations. « Au sein d'une entreprise, on a même vu plusieurs laboratoires travailler sur la même molécule, pour les mêmes applications avec le même type d'investissements sans avoir connaissance des activités des autres ».