Santé

Nvidia ne fabrique pas de médicaments. Et pourtant, il pourrait devenir le géant de la santé de demain

par David Smadja et Léa Behr le 8 septembre 2026
L’intelligence artificielle est en train de rebattre les cartes de la santé mondiale. Derrière les innovations médicales qui se multiplient se joue une bataille plus discrète, mais décisive : celle de la maîtrise des infrastructures, de la puissance de calcul et des technologies qui rendront ces avancées possibles. À mesure que l’IA irrigue la découverte de médicaments, la génomique, l’imagerie, la chirurgie ou encore l’hôpital, de nouveaux acteurs s’imposent au cœur de la chaîne de valeur. Parmi eux, Nvidia occupe une place singulière. Son ascension invite à poser une question essentielle pour la France et l’Europe : dans la médecine de demain, qui maîtrisera les infrastructures dont nous dépendrons ?

Nous avons tous vu passer l’information il y a quelques jours : Nvidia va prendre le contrôle de Hugging Face, la plateforme franco-américaine devenue l’un des épicentres mondiaux de l’intelligence artificielle, pour 12,9 milliards de dollars. Derrière cette opération spectaculaire se joue pourtant quelque chose de plus important qu’un nouveau rachat dans la tech. Jensen Huang poursuit une stratégie méthodique : Nvidia ne veut plus seulement fabriquer les puces qui font tourner l’IA, mais devenir l’un des acteurs incontournables de tout son écosystème.

Et la santé est désormais au cœur de cette ambition. Médicament, génomique, imagerie, endoscopie, chirurgie robotique, essais cliniques, hôpital : Nvidia avance presque partout. Le géant né il y a trente ans dans l’univers des cartes graphiques est aujourd’hui devenu la première capitalisation boursière mondiale. Une trajectoire qui pose une question simple : Nvidia est-il en train de devenir l’acteur invisible mais incontournable de la médecine de demain ?

Cette ambition est portée par une puissance financière hors norme : Nvidia est devenue l’entreprise cotée affichant la plus forte capitalisation boursière mondiale. Une ascension spectaculaire pour une société fondée en 1993 et initialement spécialisée dans les processeurs graphiques conçus notamment pour le jeu vidéo. Leur capacité à effectuer simultanément un très grand nombre de calculs s’est ensuite révélée particulièrement adaptée à l’entraînement des réseaux de neurones. L’explosion de l’intelligence artificielle a fait le reste.

Aujourd’hui, Nvidia n’est donc plus simplement un fabricant de semi-conducteurs. L’entreprise construit progressivement un écosystème associant puissance de calcul, logiciels, modèles et infrastructures d’IA. Et parmi les secteurs où elle avance le plus rapidement figure désormais la santé.

Du médicament au génome, de l’imagerie à la chirurgie robotique, Nvidia est en train de se positionner à presque tous les étages de la médecine de demain. La question n’est donc plus seulement de savoir ce que l’intelligence artificielle peut apporter à la santé, mais qui contrôlera l’infrastructure technologique sur laquelle cette révolution reposera.

C’est probablement dans l’industrie pharmaceutique que cette transformation est la plus spectaculaire. Développer un médicament reste un processus long, coûteux et marqué par de nombreux échecs. Identifier une cible biologique, rechercher une molécule susceptible d’agir sur elle, prévoir sa toxicité, réaliser les études précliniques puis les essais chez l’homme demande souvent des années.

L’intelligence artificielle promet d’accélérer certaines de ces étapes : analyser d’immenses bases de données biologiques, prédire des structures, identifier de nouvelles cibles ou sélectionner virtuellement des candidats avant leur synthèse.

La conséquence est majeure : la puissance de calcul devient progressivement une matière première de la recherche pharmaceutique.

Eli Lilly constitue une bonne illustration de cette évolution. Le géant pharmaceutique américain s’est engagé avec Nvidia dans le développement d’infrastructures d’IA destinées à la recherche et à la découverte de médicaments. La logique est révélatrice : Nvidia ne fabrique pas lui-même le futur médicament, mais fournit une partie de l’infrastructure permettant de le concevoir.

Dans les biotechnologies, Recursion Pharmaceuticals représente un autre exemple. Cette société utilise notamment l’automatisation, l’imagerie cellulaire à grande échelle et l’intelligence artificielle pour rechercher de nouvelles relations entre molécules, gènes et maladies. Nvidia a même investi dans l’entreprise. Le GPU n’est plus seulement utilisé pour faire fonctionner un modèle de langage : il participe désormais à l’exploration de la biologie à très grande échelle.

La stratégie pourrait finalement se résumer ainsi : Nvidia ne cherche pas à devenir un laboratoire pharmaceutique, mais à devenir indispensable aux laboratoires qui utiliseront l’IA.

La même logique apparaît dans la génomique. Le séquençage moderne génère des quantités considérables de données. Illumina, l’un des principaux acteurs mondiaux du séquençage de l’ADN, utilise le calcul accéléré et les technologies Nvidia pour certaines étapes d’analyse génomique. L’enjeu dépasse la simple vitesse informatique. La médecine de précision repose de plus en plus sur la capacité à croiser différentes informations : génome, biologie, imagerie, anatomopathologie, données cliniques et traitements antérieurs. Nous entrons progressivement dans l’ère des modèles multimodaux. Demain, un système d’intelligence artificielle ne se contentera peut-être plus d’interpréter un scanner. Il pourra prendre simultanément en compte l’image, les résultats biologiques, les données génétiques et l’histoire médicale du patient pour produire une information diagnostique ou pronostique. Plus la médecine devient multimodale, plus elle devient gourmande en calcul. Et plus Nvidia devient stratégique.

Le deuxième front est celui des dispositifs médicaux. GE HealthCare travaille avec Nvidia sur l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie et aux équipements médicaux. L’ambition dépasse progressivement l’algorithme chargé de repérer une anomalie : il s’agit d’intégrer l’IA dans le fonctionnement même des appareils et dans le parcours diagnostique. Medtronic, autre géant mondial du dispositif médical, s’est rapproché de Nvidia autour de l’intelligence artificielle appliquée notamment à l’endoscopie. Ici, l’IA peut intervenir pendant l’examen et assister le médecin dans l’identification de lésions. Avec Johnson & Johnson MedTech, le terrain devient celui de la chirurgie numérique et de la robotique : analyse de la vidéo chirurgicale, assistance au geste, automatisation et développement de systèmes capables d’interagir avec leur environnement. Nous quittons progressivement l’IA qui « regarde » pour entrer dans ce que Jensen Huang appelle la « physical AI » : une intelligence artificielle qui perçoit son environnement et peut agir dans le monde physique. En médecine, les implications sont considérables : endoscopie augmentée, robots chirurgicaux, dispositifs autonomes ou semi-autonomes et, à terme, assistance en temps réel au professionnel de santé.

La stratégie touche désormais directement les établissements de soins. La collaboration avec la Mayo Clinic autour de l’IA et de la pathologie numérique en constitue une illustration particulièrement intéressante. Une lame d’anatomopathologie numérisée représente une quantité considérable d’informations. Les modèles d’IA peuvent apprendre à reconnaître certaines architectures tumorales, identifier des caractéristiques microscopiques et mettre ces données en relation avec d’autres informations biologiques et cliniques. Le laboratoire hospitalier devient alors bien plus qu’un lieu où l’on réalise un examen. Il devient un producteur de données médicales massives susceptibles d’alimenter les modèles de demain. Cette transformation concerne potentiellement la radiologie, l’anatomopathologie, la biologie médicale, la génomique et de nombreuses autres spécialités.

Pour les CHU, une question nouvelle apparaît : l’hôpital de demain sera-t-il uniquement un lieu de soins et de recherche ou deviendra-t-il également une infrastructure de production de données et d’intelligence médicale ?

La transformation ne s’arrête pas à la découverte du médicament. IQVIA, l’un des principaux acteurs mondiaux des données de santé et de la recherche clinique, développe également l’utilisation de l’IA et du calcul accéléré dans ses activités. L’intelligence artificielle peut contribuer à identifier les patients susceptibles d’être inclus dans un essai, exploiter les données cliniques, automatiser certaines tâches documentaires ou faciliter la pharmacovigilance. La chaîne devient alors presque complète.

Eli Lilly pour le médicament, Recursion pour la biotech, Illumina pour le génome, GE HealthCare pour l’imagerie, Medtronic pour l’endoscopie, Johnson & Johnson pour la chirurgie, IQVIA pour la recherche clinique, Mayo Clinic pour l’hôpital : Nvidia se positionne progressivement à presque tous les étages de la chaîne de valeur de la santé.

C’est probablement le point essentiel. Le pari de Nvidia n’est peut-être pas de devenir une entreprise de santé. Il est plus ambitieux : devenir l’entreprise dont les entreprises de santé ne pourront plus se passer.

La prochaine étape pourrait encore élargir ce rôle. Aujourd’hui, nous associons souvent l’IA médicale à un algorithme capable de détecter une anomalie sur une image ou à un modèle de langage capable de résumer un dossier médical. Mais les recherches se tournent également vers les jumeaux numériques.

Le principe consiste à construire une représentation informatique dynamique d’un patient, d’un organe ou d’un système biologique afin d’en simuler certaines évolutions. Comment une maladie pourrait-elle évoluer ? Quelle serait la réponse à un traitement ? Quel patient présente le risque le plus élevé de complication ? La littérature scientifique explore déjà leur potentiel en médecine personnalisée et, à plus long terme, dans le développement des médicaments et les essais cliniques. Nous en sommes encore aux prémices et les difficultés scientifiques restent considérables : qualité des données, causalité, validation clinique, biais et capacité des modèles à fonctionner sur des populations différentes. Mais une chose est certaine : ces approches nécessiteront des capacités de calcul considérables. Encore une fois, Nvidia se trouve idéalement placé.

Le prochain géant de la santé ne fabriquera peut-être aucun médicament

Pendant des décennies, les acteurs dominants de la santé étaient facilement identifiables : laboratoires pharmaceutiques, fabricants de dispositifs médicaux, hôpitaux et assureurs. L’IA fait apparaître une nouvelle catégorie d’acteurs. Une entreprise technologique peut désormais être présente dans la découverte du médicament, la génomique, l’imagerie, la chirurgie, la recherche clinique et l’exploitation des données hospitalières sans fabriquer elle-même un médicament, réaliser un scanner ou prendre en charge un patient.

Elle fournit quelque chose de plus transversal : l’infrastructure sur laquelle les autres construisent leur intelligence artificielle. Le prochain acteur incontournable de la santé pourrait donc ne fabriquer ni médicament ni dispositif médical. Il pourrait fournir la puissance de calcul et les outils dont tous les autres ont besoin.

Une question de souveraineté sanitaire

Cette concentration ouvre des possibilités extraordinaires. Accélérer la découverte de médicaments, améliorer l’analyse des images, personnaliser les traitements ou rapprocher l’expertise des patients sont autant de progrès potentiels. Mais cette révolution soulève aussi une question stratégique pour la France et l’Europe. Nous parlons beaucoup de souveraineté des données de santé. C’est indispensable, mais probablement insuffisant. La souveraineté concerne également les processeurs sur lesquels ces données sont analysées, le cloud dans lequel elles circulent, les logiciels qui permettent de les exploiter et les modèles qui produisent les résultats.

Des données françaises hébergées en France ne suffisent pas à garantir une IA française ou européenne souveraine si toute la chaîne technologique nécessaire à leur exploitation dépend d’acteurs étrangers.

La réponse ne consiste évidemment pas à se priver de Nvidia ou des autres leaders mondiaux. Les chercheurs et les hôpitaux européens doivent pouvoir utiliser les meilleurs outils disponibles. Mais partenariat ne doit pas devenir synonyme de dépendance. L’Europe doit investir simultanément dans ses capacités de calcul, ses infrastructures de données, ses modèles biomédicaux et surtout dans les compétences permettant aux médecins, chercheurs et ingénieurs de maîtriser ces technologies. La question n’est donc probablement plus : faut-il travailler avec Nvidia ? Nous travaillerons avec Nvidia et avec d’autres géants technologiques. La véritable question est : quelle partie de la chaîne de l’IA en santé voulons-nous encore être capables de maîtriser nous-mêmes ?

Mais l’exemple de Nvidia rappelle une réalité parfois oubliée : l’intelligence artificielle n’est pas seulement une révolution logicielle, c’est aussi une révolution industrielle, énergétique et géopolitique. Derrière chaque modèle se trouvent des des centres de données, des réseaux électriques et des matières premières critiques. Il n’existe donc pas de véritable souveraineté en IA sans capacité à maîtriser au moins une partie de cette chaîne de valeur. La France dispose ici d’atouts qu’elle sous-estime parfois : une recherche scientifique de haut niveau, une industrie des semi-conducteurs présente notamment autour de Grenoble, mais surtout une production nucléaire largement décarbonée et pilotable, alors que l’essor des centres de calcul rend l’accès à une électricité abondante et stable de plus en plus stratégique. À cela s’ajoute une autre richesse : les outre-mer et le deuxième espace maritime mondial, qui donnent à la France une présence géopolitique exceptionnelle et un accès potentiel à des ressources critiques. La Nouvelle-Calédonie, notamment, possède d’importantes ressources en nickel, métal stratégique pour de nombreuses technologies contemporaines. À l’heure où États-Unis et Chine ont parfaitement compris que puissance numérique, énergie, semi-conducteurs et matières premières sont désormais indissociables, la France et l’Europe doivent raisonner avec la même vision d’ensemble. Notre souveraineté en IA ne se jouera pas uniquement dans nos algorithmes : elle se jouera aussi dans nos usines, notre énergie et nos territoires.

L’ascension de Nvidia raconte bien plus que le succès de la première capitalisation boursière mondiale : elle révèle le déplacement du centre de gravité de l’innovation médicale. Hier, la valeur était dans le médicament, le dispositif ou l’acte de soin. Demain, elle sera aussi dans la donnée, le modèle et la puissance de calcul. De la découverte d’une molécule au séquençage d’un génome, du scanner au robot chirurgical et, demain, au jumeau numérique du patient, une même infrastructure relie désormais des mondes autrefois séparés. 

C’est la grande leçon de Nvidia : celui qui maîtrise la puissance de calcul ne fournit plus seulement une technologie, il prend une position stratégique sur tout ce qui en dépend. Et désormais, notre santé en fait partie.

David Smadja est professeur d’hématologie à l’AP-HP et à l’Université Paris Cité, responsable de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Il est l’auteur de « La République de la prévention » aux éditions LEH.

Léa Behr est CEO de RespublicIA et membre de la Commission Santé du Laboratoire de la République.

Rendez-vous mardi 15 septembre pour la prochaine note

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