Pourquoi les laboratoires ont intérêt à s’ouvrir davantage ?

La première raison est économique. Les grands groupes pharmaceutiques continuent d’investir massivement dans l’innovation, mais avec une exigence accrue de retour sur investissement. Selon une analyse de [Deloitte](), les 20 plus grandes entreprises pharmaceutiques mondiales ont investi 145 milliards de dollars dans leur R&D en 2023, soit une hausse de 4,5 % sur un an. Dans le même temps, le coût moyen de développement d’un médicament reste très élevé, autour de 2,3 milliards de dollars. Cette équation pousse les laboratoires à rechercher des modèles plus agiles et plus ouverts pour sourcer plus tôt les innovations prometteuses. 

La deuxième raison est organisationnelle. Les grands laboratoires disposent d’expertises remarquables, mais leurs processus de décision, de validation et de conformité peuvent rallonger les cycles d’innovation. L’exemple des vaccins contre la COVID-19 a montré qu’une accélération très forte était possible lorsque les collaborations scientifiques, industrielles et réglementaires s’alignent. Des sources institutionnelles comme l’OMS et l’ANSM rappellent que le développement et la mise à disposition de vaccins se sont faits dans des délais exceptionnellement courts tout en conservant des exigences élevées de qualité, de sécurité et d’efficacité. Cet exemple illustre qu’une gouvernance plus fluide et des coopérations élargies peuvent réduire considérablement les délais de mise sur le marché. 

La troisième raison est technologique. Les innovations les plus disruptives naissent souvent à la frontière entre plusieurs expertises : biologie, data science, IA, dispositifs médicaux, essais cliniques numériques ou encore jumeaux numériques. Or ces compétences ne sont pas toujours disponibles en interne, ou pas au bon niveau de maturité. Le Leem souligne que l’intelligence artificielle transforme déjà la découverte de molécules, les essais cliniques, la production et le suivi du médicament. Dans ce contexte, rester centré sur ses seules équipes internes peut ralentir l’adoption des technologies qui feront la différence demain. 

Conséquence directe : le laboratoire doit multiplier ses sources d’innovation, qu’il s’agisse de nouveaux produits, de nouveaux procédés, de nouveaux usages des données ou de nouvelles approches de commercialisation. L’open innovation lab devient alors une interface structurée entre les besoins du laboratoire et les capacités externes du marché.

Plusieurs exemples montrent la valeur de cette logique partenariale. Sanofi a détaillé en 2022 un plan d’investissement de 935 millions d’euros en France pour accélérer sa stratégie ARNm et structurer un écosystème associant acteurs publics, académiques, start-up, biotechs et PME. Plus tôt, le groupe avait également investi 180 millions de dollars dans Owkin, société spécialisée en IA, afin d’accélérer la recherche en oncologie et d’améliorer la conception des essais cliniques. Ces initiatives illustrent comment un laboratoire peut compléter ses ressources internes par des capacités externes à forte intensité technologique.

 Comment organiser un open innovation lab pour en tirer le meilleur parti?

L’efficacité d’un open innovation lab dépend moins de son affichage que de sa capacité à faire avancer les projets dans un cycle clair, avec des critères de décision explicites à chaque étape. Ce cycle peut être résumé en six phases : idéation, exploration, sélection, prototypage, évaluation, industrialisation et pilotage dans la durée.

1. Idéation : partir d’une problématique métier précise

La phase d’idéation ne consiste pas à collecter des idées de manière diffuse, mais à formuler un problème business ou médical clairement délimité : réduire le temps de recrutement d’un essai clinique, fiabiliser la pharmacovigilance, améliorer la qualification des patients, optimiser une production ou accélérer la génération de preuves. Exemple : un laboratoire peut lancer un challenge ciblé sur la réduction du temps nécessaire pour identifier des biomarqueurs prédictifs en oncologie. Dans ce cas, l’open innovation lab sert de cadre pour faire émerger rapidement des partenaires pertinents, plutôt que d’ouvrir un appel à projets trop large et difficile à exploiter.

2. Exploration : organiser la veille, le scouting et la qualification des partenaires

Cette phase repose sur une veille active des start-up, medtech, biotechs, laboratoires académiques et fournisseurs technologiques capables de répondre au besoin identifié. C’est ici que l’intelligence économique prend toute sa place. Un exemple souvent cité est le programme Novartis Biome, conçu pour faciliter la co-innovation avec des partenaires externes. Le dispositif donne accès à des expertises réglementaires, médicales et juridiques, ainsi qu’à des environnements de validation, ce qui réduit les frictions classiques entre grand groupe et jeune pousse. Un open innovation lab efficace doit jouer exactement ce rôle d’accélérateur relationnel et opérationnel. 

3. Sélection : choisir le bon partenaire et le bon modèle de collaboration

La sélection ne doit pas seulement reposer sur la qualité technologique de la solution. Elle doit aussi intégrer la maturité du partenaire, la compatibilité réglementaire, la capacité d’intégration au système d’information, la propriété intellectuelle, la protection des données et la vitesse d’exécution. Par exemple, une start-up d’IA excellente sur le plan scientifique mais incapable de documenter ses modèles pour un environnement GxP créera plus de friction que de valeur. À l’inverse, un partenaire un peu moins ambitieux technologiquement mais capable de démontrer rapidement un proof of concept robuste peut générer un impact plus rapide.

4. Prototypage : tester vite avec un MVP orienté usage

Le prototypage doit se faire en mode agile, avec un MVP centré sur un cas d’usage concret. L’objectif n’est pas de livrer une solution parfaite, mais de vérifier rapidement qu’une approche répond bien à la problématique. Exemple : un pilote limité à une aire thérapeutique, un pays, un type d’essai clinique ou un périmètre de données précis. Dans un contexte d’IA, cela peut être un outil d’aide à la présélection de patients pour un essai, déployé sur un petit périmètre avant extension. Cette logique réduit les risques, favorise l’apprentissage rapide et évite les projets trop lourds dès le départ.

Les conditions de succès d’un open innovation lab

•    Une veille structurée et un vrai travail de scouting pour détecter les opportunités externes au bon moment.

•    Une gouvernance claire avec des décisions rapides sur les priorités, les budgets et les critères de passage entre les phases.

•    Un cycle d’innovation explicite, respecté par tous, depuis l’idéation jusqu’à l’industrialisation.

•    Des critères d’évaluation définis en amont pour mesurer l’impact réel des pilotes.

•    Une capacité de prototypage agile, intégrant les contraintes réglementaires et qualité du secteur.

•    Une préparation de l’industrialisation et de la conduite du changement dès les premières phases du projet.