Quelques mois après l’arrivée de Cédric Garnier à la tête de Technidata et l’annonce d’une nouvelle feuille de route ambitieuse, les premiers signes sont là : le virage IA n’est plus une intention, c’est une transformation en marche.
Comme nous l’évoquions déjà lors de la nomination du nouveau directeur général et de son Codir, l’éditeur de solutions pour laboratoires affichait une volonté claire de se réinventer. Aujourd’hui, cette ambition prend corps … à grande vitesse !
Des ambitions affichées… aux premiers résultats tangibles : cap sur la donnée de santé structurée à grande échelle
Le message porté il y a quelques mois était clair : faire évoluer Technidata d’un éditeur de logiciels à un acteur capable de structurer et valoriser la donnée de santé à grande échelle.
Cette vision est désormais en train de se matérialiser.
L’entreprise a engagé simultanément plusieurs chantiers majeurs, avec une même logique : accélérer, industrialiser et aligner l’ensemble de ses activités autour de cette transformation. Le choix assumé est celui d’une transformation profonde, et non d’une simple évolution incrémentale.
« On est en train de concrétiser une ambition qui était posée. Aujourd’hui, on est vraiment entrés dans l’exécution. »
Montbonnot reste le centre névralgique de cette mutation, le « cœur du réacteur », tout en s’appuyant sur les ressources et les bonnes pratiques du groupe Constellation Software.
Une transformation organisationnelle pilotée par l’IA : un challenge humain réussi
Cette évolution passe d’abord par une transformation des équipes, des compétences et des méthodes de travail.
Technidata fait le choix d’investir massivement dans l’acculturation à l’IA : l’ensemble des collaborateurs est formé, et les outils génératifs sont désormais intégrés dans les usages quotidiens. Copilot, Claude ou encore Figma deviennent des briques de production à part entière, permettant d’automatiser des tâches, d’optimiser les cycles de développement et de structurer de nouveaux workflows.
Mais au-delà des outils, c’est l’organisation elle-même qui évolue.
« Avant, on recrutait un Product Owner pour trois développeurs. Demain, ce sera presque l’inverse. Dans quelques mois, plus personne ne développera une ligne de code comme aujourd’hui. La compétence clé, ce sera la capacité à formuler ce que l’on attend de l’IA », souligne Cédric Garnier.
Ce renversement illustre un basculement profond : la valeur se déplace vers la compréhension métier, la structuration des besoins et la capacité à piloter des systèmes d’IA. La production de code, elle, devient de plus en plus automatisée.
Pour accompagner cette transition, l’entreprise mise fortement sur le renouvellement de ses talents. Le recrutement de profils jeunes et hybrides devient un levier stratégique, tout comme le développement de l’alternance, avec plusieurs postes ouverts sur des fonctions mêlant IA, produit et expertise métier.
« On cherche avant tout des profils curieux, capables d’entrer dans ces nouveaux modèles. »
La transformation n’est donc pas seulement technologique : elle est culturelle. Elle implique d’accompagner les équipes, de faire évoluer les compétences, et d’accepter une redéfinition des métiers.
Et visiblement, cela fonctionne, l’engagement est là : « Les équipes sont très embarquées, avec une vraie envie d’y aller », se réjouit Cédric Garnier. Une envie d’avancer ensemble qui a d’ailleurs permis à Technidata de remporter l’Ino’challenge 2026 avec une ferveur communicative sur tous les défis !
Une transformation produit à grande échelle : l’IA comme accélérateur industriel
C’est toutefois sur son portefeuille produit que Technidata opère son virage le plus structurant.
Historiquement, l’entreprise s’est développée autour de la gamme la plus étendue de logiciels couvrant les besoins des laboratoires, et donc construits en silos. Avec l’IA, cette approche évolue vers une vision plus globale et intégrée.
« L’objectif aujourd’hui, c’est de passer d’outils isolés à un parcours complet, centré sur un patient et une donnée unique. »
Ce repositionnement s’appuie sur la construction d’une plateforme unifiée capable de structurer, harmoniser et exploiter les données biologiques. Une transformation qui ne relève pas uniquement de l’architecture technique, mais d’une nouvelle manière de concevoir les produits.
L’IA agit ici comme un accélérateur industriel. « Sans l’IA, ce type de projet prendrait six à sept ans. Aujourd’hui, nos premières expérimentations nous permettent d’espérer réussir ce virage en moins de deux ans », se réjouit Cédric Garnier.
Technidata teste en effet cette capacité sur une première opération pilote de “Rebuild”, qui consiste à réécrire un produit en s’appuyant sur des agents IA. Une équipe dédiée d’une quinzaine de personnes travaille sur ce chantier, avec des résultats jugés prometteurs.
« Si cela fonctionne, nous pourrons le déployer sur l’ensemble de nos produits d’ici quelques mois. »
Une ambition : bâtir la première plateforme globale de données biologiques
Au cœur de cette transformation se dessine une vision plus large : celle de créer une véritable plateforme de données biologiques, capable d’unifier des environnements aujourd’hui hétérogènes.
L’enjeu est majeur pour le secteur de la santé. Le laboratoire constitue un point central dans la chaîne de soins, mais la donnée reste encore fragmentée.
« L’objectif, c’est de mieux structurer la donnée, de la valoriser et demain d’accompagner la prise de décision. »
Cette ambition s’accompagne de choix structurants, notamment en matière d’infrastructure et de souveraineté. Technidata travaille à la mise en place d’un socle permettant d’assurer interopérabilité, performance et sécurité, tout en respectant les contraintes réglementaires fortes du secteur (RGPD, dispositifs médicaux, cybersécurité).
L’éditeur explore également des modèles hybrides, entre SaaS et déploiements locaux, pour s’adapter aux exigences de ses clients.
Technidata, laboratoire du groupe Constellium pour une IA souveraine
Au sein du groupe Constellation Software, Technidata fait figure d’entité pilote sur ces sujets. L’entreprise bénéficie des ressources du groupe, notamment sur l’IA, tout en expérimentant des modèles qui pourraient être généralisés.
« Pour l’instant, nous travaillons avec les modèles standards du marché, pour pouvoir tester rapidement la qualité du rebuild. Mais en parallèle, nous expérimentons les modèles LLM développés au sein du groupe Constellium, qui pourraient à terme, doter tous les éditeurs du groupe, d’outils IA souverains qui leur seraient inaccessibles s’ils n’étaient pas mutualisés », souligne Cédric Garnier.
La stratégie IA est ainsi parfaitement maîtrisée, à court, moyen et long terme : « On regarde les grands acteurs internationaux, mais on construit aussi nos propres modèles. Notre objectif à terme est de garder la maîtrise, notamment sur les coûts et la souveraineté, qui est un enjeu fort en matière de données de santé », conclut-il.
Une position stratégique, à la croisée de l’innovation et de l’industrialisation.
Au final, la transformation de Technidata dépasse largement l’intégration d’une nouvelle technologie. C’est une remise à plat de son modèle, de ses produits et de ses métiers, portée à la fois par une vision claire et par une capacité d’exécution rapide.
Quelques mois après l’annonce de ses ambitions, l’entreprise semble tenir sa promesse.
Et dans cette nouvelle phase, une chose apparaît nettement : chez Technidata, l’intelligence artificielle n’est plus un sujet à explorer. Elle est devenue le moteur d’une transformation industrielle à grande échelle.
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