MARGO et l’Association IA de Télécom Paris transforment l’école en laboratoire pharmaceutique augmenté par l’IA
Les 23, 24 et 25 mai dernier, MARGO a co-organisé un hackathon inédit alliant IA et Recherche. Pensé pour l’association IA de Télécom Paris, ce hackathon a été élaboré et produit en partenariat stratégique avec IBM (partenaire de MARGO via sa plateforme IBM watsonx) et Qubit Pharmaceuticals (client de MARGO).
Ce défi scientifique ambitieux a rassemblé plus de 70 étudiants, mobilisés autour d’un objectif à fort impact : prédire la toxicité de molécules pharmaceutiques grâce à l’intelligence artificielle.
Derrière ce défi se cache une organisation tripartite, réunissant :
- Qubit Pharmaceuticals, pionnier de la simulation moléculaire par calcul haute performance<, qui propose des opportunités pour les talents passionnés d’IA./li>
- IBM, leader mondial des technologies cloud et IA
- MARGO, société de conseil, experte en mission à haute complexité IT
- Et l’Association IA de Télécom Paris, force vive étudiante porteuse de cet évènement, dans la continuité du Binet IA.
Une alliance unique entre recherche, industrie et formation
Bien plus qu’un simple concours étudiant, ce hackathon a été pensé comme une expérience immersive et professionnalisante, directement ancrée dans les enjeux actuels de la recherche pharmaceutique.
Pendant trois jours, les étudiants ont été plongés dans un environnement simulant les conditions réelles d’un cycle d’innovation en IA appliquée à la santé :
- 💊 Une problématique stratégique : prédire la toxicité moléculaire, enjeu clé pour accélérer le développement de nouveaux médicaments.
- 💻 Des environnements industriels de référence, avec l’accès aux outils IBM watsonx et Watson Studio.
- 🧠 Des jeux de données complexes, issus de la recherche pharmaceutique avancée.
- 👨🏫 Un coaching expert tout au long du hackathon, assuré par des spécialistes de MARGO, IBM et Qubit Pharmaceuticals.
👉 Cette convergence inédite entre talents académiques, experts technologiques et problématiques industrielles a permis, en un seul week-end, de reproduire un véritable workflow pharmaceutique augmenté par l’intelligence artificielle, de la préparation des données à la modélisation prédictive.
Un défi stratégique : la toxicité moléculaire au cœur du développement pharmaceutique
Chaque année, des milliards d’euros sont investis dans la recherche de nouveaux médicaments.
L’un des principaux freins à cette innovation ?
L’apparition d’effets secondaires toxiques, souvent détectés tardivement, qui allongent les cycles de développement et augmentent les coûts.
C’est pourquoi la prédiction précoce de la toxicité est devenue un enjeu majeur pour les industries pharmaceutiques.
C’est dans ce contexte que MARGO a proposé aux étudiants de Télécom Paris de développer un modèle d’IA capable de prédire la toxicité cardiaque de plus de 10 000 molécules, grâce à un jeu de données fourni par Qubit Pharmaceuticals, deeptech experte en simulation moléculaire intégrant calcul quantique et haute performance.
Le défi : prédire la toxicité des molécules, accélérer la recherche
Le problème posé aux participants n’était pas académique : il s’agissait de détecter la toxicité cardiaque potentielle de nouvelles molécules, à partir d’un jeu de données réel fourni par Qubit Pharmaceuticals.
📊 Données fournies :
- 10 873 molécules chimiques
- 199 descripteurs chimiques (logP, solubilité, etc.)
- 1024 à 2048 empreintes moléculaires (fingerprints)
Trois jeux de données pour tester les modèles :
- Données issues d’un article scientifique de référence
- Molécules sélectionnées par Qubit
- Nouvelles structures jamais vues
Les étudiants ont enrichi les données et testé des approches avancées (GNN, modélisation statistique, XGBoost, CatBoost, réseaux neuronaux…) pour entraîner des modèles prédictifs capables de distinguer les molécules prometteuses des plus risquées.
Bravo aux 3 équipes qui ont été récompensées pour leur excellence technique et leur créativité.
Des données complexes pour un cas d’usage concret
IBM watsonx : une IA de nouvelle génération au cœur du hackathon
Ce hackathon s’est appuyé sur la plateforme IBM watsonx, une solution de référence pour le développement, l’entraînement et le déploiement de modèles IA d’entreprise. Grâce à ce partenariat, les étudiants ont pu bénéficier :
- de watsonx.ai, le studio d’IA pour entraîner et déployer des modèles robustes,
- de Watson Studio, pour l’exploration de données et la visualisation,
- d’un environnement sécurisé et scalable, adapté aux enjeux de la recherche pharmaceutique.
💡Pour mieux comprendre les apports d’IBM watsonx dans l’univers IA, découvrez notre article : IBM watsonx et MARGO : une IA puissante et flexible pour vos projets.
En quelques clics, les étudiants pouvaient charger les données moléculaires fournies par Qubit Pharmaceuticals, configurer leurs expériences, entraîner des modèles de classification, tester différentes architectures…
Le tout dans un environnement cloud sécurisé, stable et conçu pour l’industrialisation.
En conclusion : une collaboration IA, santé et éducation au service de l’innovation
Ce hackathon illustre l’engagement de MARGO à faire dialoguer le monde académique, la recherche et les entreprises technologiques.
Grâce à la puissance de watsonx, à l’expertise pharmaceutique de Qubit Pharmaceuticals et à l’énergie des étudiants de Télécom Paris, nous contribuons à façonner les solutions de demain pour une IA responsable, performante et utile.
🎓 Cet événement s’inscrit dans une dynamique d’open innovation portée par MARGO, après une première édition réussie avec le Binet IA de Polytechnique en janvier dernier.
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