Agents IA et life sciences : pourquoi centraliser les connaissances

Les architectures modernes permettent aujourd’hui d’unifier les données de R&D et les données cliniques au sein d’un environnement cohérent et gouverné. Cette base commune transforme des informations fragmentées en connaissances structurées, exploitables à l’échelle de l’organisation.

Une nouvelle question s’impose désormais pour de nombreuses organisations des sciences de la vie : les agents IA peuvent-ils réellement aider à travailler plus vite et plus efficacement dans des environnements hautement réglementés ?

Au-delà des expérimentations et des preuves de concept, l’enjeu est désormais opérationnel. Il s’agit de comprendre comment des systèmes intelligents peuvent s’intégrer dans des cadres contraints, respecter les exigences de traçabilité et de conformité, tout en augmentant concrètement la performance scientifique et décisionnelle.

La réponse est oui, mais à une condition essentielle. Dans les sciences de la vie, les agents IA ne peuvent pas fonctionner de manière fiable à partir de données brutes ou de systèmes déconnectés. Ils ont besoin d’un socle de connaissances centralisé, gouverné et contextualisé. Sans cette base, l’IA augmente les risques au lieu d’accélérer l’innovation.

C’est précisément pour cette raison que la gestion des connaissances devient un prérequis à toute IA digne de confiance dans les sciences de la vie.

Pourquoi les agents IA sont fondamentalement différents des outils traditionnels

Les agents IA ne sont ni de simples scripts d’automatisation ni des interfaces de recherche avancée. Ils sont conçus pour interpréter des questions complexes, mobiliser des informations issues de multiples sources, synthétiser des réponses et soutenir la prise de décision en temps réel.

Dans le secteur des Life Sciences, cette promesse se heurte à une réalité spécifique : les réponses dépendent rarement d’un seul fait. Elles reposent sur le contexte expérimental, les conditions d’étude, le niveau de validation et les contraintes réglementaires. Un agent d’IA qui n’accède pas à des connaissances structurées et gouvernées produira inévitablement des résultats incomplets ou trompeurs.

C’est pourquoi le déploiement d’agents IA sans fondation solide de gestion des connaissances conduit souvent à la frustration plutôt qu’à des gains de productivité.

Les risques d’une IA sans connaissances unifiées

Lorsque les agents IA opèrent sur des informations fragmentées, plusieurs risques apparaissent. Ils peuvent générer des réponses basées sur des données partielles, ignorer des études critiques ou ne pas distinguer des résultats exploratoires de données validées. L’absence de traçabilité rend également impossible l’explication des réponses produites ou l’identification des sources utilisées.

Dans des environnements réglementés, ces limites sont inacceptables. Les décisions liées au développement des médicaments, aux essais cliniques, à la sécurité ou aux soumissions réglementaires doivent être explicables, auditables et défendables.

Ce dont les agents IA ont réellement besoin en sciences de la vie

Pour être efficaces, les agents IA ont besoin d’un accès aux connaissances, et non simplement aux données.

Ils doivent d’abord disposer d’une vue unifiée des informations scientifiques, cliniques et réglementaires. Cela ne suppose pas nécessairement de centraliser physiquement toutes les données, mais de fournir une couche de connaissance cohérente reliant les sources et leurs relations.

Ils ont ensuite besoin d’une compréhension sémantique. La reconnaissance des entités scientifiques, des synonymes et du langage métier est indispensable pour interpréter correctement les questions et les contenus.

La gouvernance est tout aussi critique. Les contrôles d’accès, la gestion des versions et les pistes d’audit doivent s’appliquer aux réponses générées par l’IA comme elles s’appliquent aux utilisateurs humains.

Enfin, la provenance est essentielle. Chaque réponse produite doit pouvoir être reliée à des sources validées afin de permettre la vérification, la réutilisation et la confiance.

Connaissances centralisées ne signifie pas données centralisées

Une idée reçue consiste à penser que l’IA exige un entrepôt de données unique. En réalité, les agents IA ont besoin d’un accès centralisé aux connaissances, pas d’un stockage centralisé des données.

Une plateforme moderne de gestion des connaissances en sciences de la vie permet un accès fédéré aux systèmes existants, ELN, LIMS, CTMS et référentiels documentaires, tout en enrichissant les contenus sur le plan sémantique et en appliquant une couche unifiée d’indexation et de gouvernance. Cette approche respecte les architectures en place tout en offrant aux agents IA une vision complète et cohérente des connaissances de l’entreprise.

Comment la gestion des connaissances rend les agents IA fiables

Lorsqu’une gestion des connaissances robuste est en place, les agents IA peuvent soutenir des cas d’usage à forte valeur ajoutée. Ils aident les scientifiques à explorer l’existant et à identifier des études pertinentes en quelques minutes. Ils assistent les équipes cliniques en synthétisant protocoles, résultats et enseignements d’essais passés avec des citations explicites. Ils soutiennent les équipes réglementaires en retrouvant les preuves et en expliquant comment les conclusions ont été établies.

Dans tous les cas, l’IA ne remplace pas l’expertise humaine. Elle la renforce en réduisant l’effort manuel tout en préservant la transparence et le contrôle.

Des plateformes comme Sinequa illustrent cette approche en combinant recherche sémantique et IA générative sur un socle de connaissances d’entreprise unifiées, permettant aux agents IA de produire des réponses ancrées dans des contenus validés et alignées sur les exigences réglementaires.

Pourquoi la gouvernance est non négociable pour l’IA en sciences de la vie

Les agents IA doivent opérer selon les mêmes règles voire même des règles plus strictes que les utilisateurs humains. Cela inclut des contrôles d’accès basés sur les rôles, une séparation claire des informations sensibles et une auditabilité complète des interactions. Les réponses générées doivent respecter la souveraineté des données, la propriété intellectuelle et la confidentialité des patients.

La gestion des connaissances intègre ces mécanismes directement dans la couche de connaissance, empêchant ainsi les agents IA de contourner les règles ou d’introduire des risques de non-conformité.

Introduire les agents IA de manière pragmatique

Les organisations qui réussissent avec les agents IA adoptent une approche progressive. Elles commencent par des domaines de connaissance bien définis, avec des périmètres clairs, et ciblent des cas d’usage où la valeur et la traçabilité sont immédiatement mesurables, comme la revue de littérature ou la recherche de preuves. Les résultats sont ensuite validés et les modèles de connaissance affinés en continu.

Cette démarche permet de construire la confiance tout en générant des bénéfices concrets.

Dans le prochain article de cette série, nous verrons comment les connaissances unifiées et l’IA permettent de produire des preuves conformes dès la conception, en transformant les exigences réglementaires en un processus reproductible et scalable, plutôt qu’en un goulot d’étranglement.