Bristol Myers Squibb va construire l'usine d'IA la plus puissante du secteur des sciences de la vie avec Nvidia !

Bristol Myers Squibb, leader de la biopharmacie, a annoncé l'extension de son infrastructure de calcul par le déploiement d'un système Nvidia DGX SuperPOD équipé de systèmes DGX Vera Rubin NVL72. Cette initiative dotera BMS de l'infrastructure Nvidia propriétaire "la plus puissante et la plus économe en énergie du secteur des sciences de la vie".

L'infrastructure Vera Rubin étendue offrira aux équipes scientifiques et informatiques de BMS "un bond en avant en termes de puissance de calcul et d'efficacité". L'architecture Vera Rubin offre en effet des performances par mégawatt jusqu'à dix fois supérieures à celles de son prédécesseur, permettant à BMS de gérer des charges de travail d'IA plus vastes et plus sophistiquées sans augmentation proportionnelle de la consommation d'énergie.

Cet investissement s'appuie sur près de trois années de collaboration, initiée lors du premier déploiement d'une infrastructure Nvidia DGX SuperPOD par BMS pour soutenir ses activités de recherche et développement. Il marque une nouvelle étape dans le renforcement de cette base technologique, afin de répondre à l'ampleur et à la sophistication croissantes des programmes scientifiques de BMS fondés sur l'IA, dans les domaines de l'oncologie, de l'hématologie, de la cardiologie, de l'immunologie et des neurosciences.

"BMS a fait le choix délibéré de miser sur l'IA, et nous commençons à en constater les retombées positives sur notre portefeuille de projets et nos opérations", a déclaré Greg Meyers, directeur du numérique et de la technologie chez Bristol Myers Squibb. "Nous avons à coeur de transformer l'IA en résultats concrets pour les patients, ce qui nécessite une infrastructure à la hauteur de cette ambition. L'extension de nos capacités de calcul avec Nvidia offre à nos chercheurs et à nos équipes, dans toute l'entreprise, l'envergure nécessaire pour maintenir BMS à la pointe de ce que l'IA peut apporter à la découverte et au développement de médicaments".

L'investissement de BMS dans la recherche assistée par l'IA a déjà commencé à transformer la manière dont l'entreprise découvre et développe des médicaments, avec des résultats initiaux couvrant plusieurs domaines de la découverte de médicaments. Par exemple, des agents d'IA automatisant l'identification et la validation de cibles permettent aux scientifiques de BMS d'économiser des semaines de travail manuel, les libérant ainsi pour se concentrer sur la vérification d'hypothèses et la prise de décisions scientifiques à forte valeur ajoutée.

Par ailleurs, grâce à l'approche 'Predict First' (la prédiction avant tout) de l'entreprise - méthodologie où les prédictions générées par l'IA orientent la conception expérimentale avant même le début des travaux en laboratoire -, l'IA éclaire la conception de tous les programmes de petites molécules et de la majorité des programmes de grandes molécules.

Ces deux exemples illustrent l'approche plus large de BMS : bâtir un système d'apprentissage intégré et piloté par l'IA, couvrant toutes les étapes, de l'identification des cibles jusqu'à la preuve de concept clinique, afin d'aider les scientifiques à prendre des décisions plus fiables à chaque stade du processus.