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 TSS.
Une transformation organisationnelle pilotée par l’IA : un défi humain
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 les prochains mois, nos façons de concevoir, de spécifier, de développer et de tester vont profondément évoluer. La compétence clé ne sera pas seulement de produire du code, mais de savoir formuler, piloter et contrôler 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 sur l’évolution des compétences, l’acculturation des équipes existantes et l’intégration progressive de profils jeunes et hybrides, notamment à travers le développement de l’alternance et 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 d’une gamme très étendue de logiciels couvrant les besoins des laboratoires, souvent 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’envisager une trajectoire beaucoup plus rapide que les cycles habituels, potentiellement 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 une 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.
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 stratégique et 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.
