Alors que son activité dans les centres de données et le gaming est déjà florissante, Nvidia déploie une stratégie ambitieuse pour conquérir un nouveau marché : la santé. Le spécialiste des puces s’allie au géant pharmaceutique Eli Lilly pour créer un laboratoire d’IA dédié à la recherche médicamenteuse, investissant ainsi un champ qui pourrait devenir un puissant moteur de croissance additionnel.
Un écosystème de partenaires en expansion dans les sciences de la vie
La collaboration avec Eli Lilly n’est que la partie émergée d’une stratégie plus vaste. Nvidia construit activement un écosystème autour de sa plateforme BioNeMo, ouvrant ainsi un nouveau canal de distribution pour ses solutions logicielles et de calcul. Plusieurs partenariats récents illustrent cette dynamique :
– Thermo Fisher Scientific : Objectif de créer des infrastructures de laboratoire autonomes, fusionnant les équipements du groupe avec l’IA de Nvidia.
– Chai Discovery : Collaboration visant à accélérer le développement de modèles fondateurs biomoléculaires.
– Basecamp Research : Introduction de la famille de modèles EDEN pour la conception de médicaments assistée par IA.
– Boltz PBC : Lancement du « Boltz Lab » pour le design moléculaire basé sur l’IA.
– Natera : Développement d’une propre plateforme IA pour la recherche pharmaceutique, s’appuyant sur BioNeMo.
Cette approche permet à Nvidia d’élargir son portefeuille clients, historiquement centré sur les fournisseurs de cloud et l’industrie, pour y intégrer les acteurs de la pharma et du diagnostic.
Une alliance stratégique d’un milliard de dollars avec Eli Lilly
L’annonce a été faite le 12 janvier 2026 lors de la J.P. Morgan Healthcare Conference. Nvidia et Eli Lilly ont dévoilé la création d’un « Co-Innovation Lab » à South San Francisco. Cet investissement conjoint s’élèvera à 1 milliard de dollars américains sur cinq ans, répartis entre les ressources humaines, l’infrastructure et la puissance de calcul.
La répartition des rôles est claire : Eli Lilly apporte ses données, son expertise clinique et son savoir-faire scientifique, tandis que Nvidia fournit les modèles d’IA et les supercalculateurs. L’ambition est de définir un nouveau standard pour la découverte de médicaments, de la recherche fondamentale à la production.
Techniquement, le laboratoire reposera sur la plateforme BioNeMo de Nvidia et sur sa future architecture Vera Rubin. L’objectif est de créer un système intégré connectant les laboratoires physiques (« wet labs ») aux environnements de simulation (« dry labs »). Des agents d’IA seront conçus pour proposer, évaluer et optimiser les expériences en continu.
Les axes principaux de cette coopération incluent :
– Le développement de nouveaux modèles fondateurs d’IA pour la biologie et la chimie.
– L’intégration de la robotique et de l’« IA physique » dans la découverte et la fabrication de médicaments.
– La création de jumeaux numériques de lignes de production via Nvidia Omniverse.
– Le déploiement d’applications d’IA agentives dans le développement clinique et la fabrication.
Nvidia vise ici à révolutionner un processus traditionnellement très long et coûteux, sachant que les dépenses mondiales en R&D pharmaceutique atteignent environ 300 milliards de dollars américains par an.
BioNeMo se consolide comme la référence pour l’IA pharmaceutique
Parallèlement à l’annonce avec Lilly, Nvidia a présenté une extension significative de BioNeMo. La plateforme ambitionne de devenir l’infrastructure centrale pour la recherche de principes actifs pilotée par l’intelligence artificielle, couvrant toute la chaîne, de l’entraînement des modèles aux applications industrielles.
Parmi les nouvelles fonctionnalités annoncées :
– Nvidia Clara Open Models, incluant des outils comme RNAPro pour la prédiction de structures d’ARN, et ReaSyn v2 pour vérifier la synthétisabilité chimique des molécules conçues par l’IA.
– BioNeMo Recipes, une suite d’outils permettant d’entraîner et de déployer plus rapidement des modèles fondateurs biologiques.
– nvMolKit, un ensemble d’outils accéléré par GPU pour le design moléculaire et la chémoinformatique.
Le principe sous-jacent est un cycle d’apprentissage fermé : les données expérimentales alimentent en continu les modèles, qui s’améliorent de manière itérative. Nvidia présente cette approche comme un « moment Transformer » pour la biologie et la recherche médicale.
L’optimisme des analystes reste de mise après le CES 2026
Ces initiatives dans la santé interviennent peu après le CES 2026, où Nvidia a annoncé le passage en production complète de sa plateforme IA Vera Rubin. Cette rapidité renforce l’idée que l’entreprise accélère ses cycles de produits et anticipe la prochaine génération de centres de données.
L’analyste d’UBS, Timothy Arcuri, a confirmé le 6 janvier sa recommandation « Acheter » avec un objectif de cours de 235 dollars américains. Il évoque des surprises potentielles à la hausse liées à l’accélération des cycles produits et au déploiement large de la plateforme Rubin.
Selon les données de MarketBeat, 51 analystes sur 54 recommandent actuellement l’achat de l’action Nvidia, soit environ 95% d’avis positifs. Le cours cible moyen s’établit à 262,84 dollars américains, ce qui représenterait un potentiel de hausse d’environ 42% par rapport au dernier cours de clôture.
Les analystes anticipent par ailleurs des révisions à la hausse des estimations de bénéfices pour 2026 et 2027, portées par :
– Le passage à l’échelle industrielle de Vera Rubin dans la seconde moitié de 2026.
– Une éventuelle reprise des livraisons vers la Chine, estimée entre 8 et 10 milliards de dollars américains par trimestre.
– L’émergence de nouveaux débouchés dans l’« IA physique » et la robotique, désormais élargis aux sciences de la vie.
Sur les marchés, ces attentes élevées se traduisent par un cours évoluant près de ses plus hauts sur 52 semaines, dépassant d’environ 10% sa moyenne mobile sur 50 jours.
Perspectives stratégiques et financières
Stratégiquement, cette incursion dans les sciences de la vie marque une diversification du modèle économique. Nvidia ne se contente plus de fournir une infrastructure pour les charges de travail génériques en IA ; l’entreprise construit désormais des plateformes verticalisées pour des industries entières, après l’industrie avec Siemens, et maintenant la pharma.
Financièrement, le cœur de métier des centres de données continuera de générer l’essentiel des résultats à moyen terme. Pour le quatrième trimestre de l’exercice en cours (clôturant fin janvier 2026), les analystes anticipent un chiffre d’affaires de 65,46 milliards de dollars américains, en progression de 66,4% sur un an. Pour l’ensemble de l’année 2026, les prévisions tablent sur 213,24 milliards de dollars américains de revenus, et sur 320,51 milliards pour 2027.
Les nouveaux projets dans la santé, notamment le laboratoire avec Eli Lilly et le développement de BioNeMo, ajoutent une dimension supplémentaire et pluriannuelle à cette trajectoire de croissance. À court terme, ils constituent principalement un investissement dans la plateforme et l’écosystème. À moyen terme, ils offrent la possibilité de capturer une partie des colossaux budgets mondiaux de R&D pharmaceutique pour les transformer en revenus récurrents liés à l’IA.
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