Avec un score moyen de maturité de 48 %, les 20 organisations pharma interrogées par TechToMed se situent collectivement au stade de l’expérimentation. Présenté le 12 octobre, ce baromètre 2026 montre une stratégie qui avance plus vite que la gouvernance, les infrastructures et la mesure des résultats. Découverte.
L’intelligence artificielle trouve progressivement sa place dans les organisations pharmaceutiques. Mais entre les usages individuels, les projets pilotes et un déploiement structuré, les niveaux de maturité restent très différents. C’est le principal enseignement du baromètre de maturité IA pharma de TechToMed, qui examine la capacité des organisations à transformer leur intérêt pour l’IA en pratiques durables et encadrées.
Le diagnostic repose sur 36 questions réparties en six axes : stratégie et sponsoring, cas d’usage et déploiement, adoption et compétences, outils et architecture, gouvernance et sécurité, mesure et amélioration continue. Les réponses permettent de positionner les organisations dans cinq stades, de l’absence de maturité à la maîtrise.
Une moyenne qui masque des trajectoires contrastées
Le panel affiche un score moyen de 48 %, correspondant au stade « Expérimentation », et une médiane de 44 %. Les résultats individuels s’échelonnent de 24 % à 79 %. Derrière cette moyenne, deux groupes se distinguent. Neuf organisations, soit 45 % du panel, restent au stade « Éveil », caractérisé par des usages individuels et un cadre encore limité. Sept organisations, soit 35 %, atteignent le stade « Déploiement », avec plusieurs cas d’usage en production. Les quatre autres se situent dans l’expérimentation. Aucune n’atteint le stade « Maîtrise », fixé à partir de 80 %.
Cette répartition souligne une différence essentielle : utiliser l’IA ne suffit pas à démontrer que l’organisation sait la déployer, la piloter et en mesurer les bénéfices.
La stratégie progresse plus vite que l’exécution
Avec un score moyen de 63 %, la stratégie et le sponsoring constituent l’axe le mieux évalué. Huit répondants sur vingt dépassent 75 %. Parmi les organisations au stade du déploiement, cet axe atteint même une moyenne de 91 %.
La mobilisation des directions apparaît donc comme un point fort des organisations les plus avancées. Les écarts restent néanmoins importants, avec des scores compris entre 25 % et 96 %.
L’enjeu est désormais de traduire cette ambition en capacité opérationnelle. Une feuille de route, un budget et un soutien de la direction donnent une impulsion. Leur valeur dépend ensuite de la sélection des projets, des moyens consacrés à leur déploiement et de leur intégration dans les pratiques métiers.
Des usages présents, un socle technique encore inégal
L’adoption et les compétences obtiennent un score moyen de 57 %. Il s’agit de l’axe le plus homogène du panel : aucun répondant ne se situe sous 33 %. TechToMed y voit le signe que les usages individuels sont déjà présents dans les organisations interrogées. Les outils et l’architecture affichent en revanche une moyenne de 41 %. Sept organisations sur vingt obtiennent un score de 25 % ou moins. Cet axe est cité comme une priorité par treize répondants, soit 65 % du panel.
Ce contraste met en lumière un défi concret : les collaborateurs peuvent s’approprier l’IA plus rapidement que l’entreprise ne construit un environnement adapté. Le passage à l’échelle suppose alors de clarifier les outils autorisés, les modalités d’accès aux données internes et les choix d’architecture.
La gouvernance et la sécurité restent le point faible
Avec un score moyen de 37 %, la gouvernance et la sécurité constituent l’axe le moins mature. L’écart avec la stratégie atteint 26 points. Sept répondants obtiennent un score de 25 % ou moins. La faiblesse persiste chez les organisations les plus avancées : au stade du déploiement, la gouvernance reste l’axe le moins bien noté, avec une moyenne de 57 %.
Pour la pharma, ce résultat mérite une attention particulière. L’encadrement des usages, la protection des données, la validation des contenus et les responsabilités doivent accompagner le développement des projets. Une adoption rapide peut difficilement devenir durable si les équipes ne savent pas précisément dans quel cadre elles peuvent agir.
La valeur produite reste insuffisamment mesurée
L’axe « Mesure et amélioration continue » atteint une moyenne de 41 %, mais une médiane de seulement 31 %. Sept organisations se situent à 25 % ou moins, tandis que trois atteignent au moins 75 %. L’écart entre les groupes « Éveil » et « Déploiement » est particulièrement marqué sur cet axe, avec 47 points de différence.
La mesure apparaît ainsi comme un élément important de la structuration des projets. Sans indicateurs définis dès le pilote, il devient difficile de distinguer un outil apprécié d’un service qui améliore réellement le travail. Temps gagné, qualité des résultats, corrections nécessaires, satisfaction et coût d’exploitation doivent permettre d’éclairer les décisions de déploiement.
Quatre priorités pour franchir un cap
À partir de ces résultats, TechToMed recommande de formaliser la gouvernance et la sécurité, de mesurer les résultats dès les pilotes, de construire un socle technique adapté et de gérer un portefeuille de cas d’usage. L’objectif est de mieux articuler les expérimentations avec une trajectoire d’ensemble : identifier les besoins métiers, évaluer l’impact et la faisabilité des projets, puis préparer leur passage en production lorsque les résultats le justifient.
Ces résultats reposent sur les réponses déclaratives de 20 organisations pharma, recueillies en ligne, de manière anonyme, entre le 6 septembre et le 2 octobre 2026. Le questionnaire attribue également zéro point aux réponses « Ne sait pas ». Le score peut donc refléter à la fois la maturité de l’organisation et la connaissance qu’en a le répondant.
Ce baromètre constitue un éclairage sur les organisations participantes, sans permettre de généraliser ses résultats à l’ensemble de l’industrie pharmaceutique. Son enseignement central reste toutefois utile : l’adoption de l’IA avance, mais sa maîtrise exige de faire progresser ensemble la stratégie, les usages, la gouvernance et l’évaluation. La prochaine étape sera moins de multiplier les expérimentations que de construire les conditions de leur réussite durable.
Source : Techtomed
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