Tema ETFs cote un ETF qui parie sur l’IA appliquée à la santé

Tema ETFs a annoncé le lancement aux Etats-Unis du Tema Healthcare AI ETF (HLTH). Les frais de gestion s'élèvent à 0,75 %.

Présenté comme le premier fonds indiciel coté (ETF) pur sur la transformation du secteur de la santé par l’intelligence artificielle, HLTH cible les entreprises pionnières dans la découverte de médicaments, le diagnostic, les applications cliniques, dont la robotique, et les technologies améliorant la prise en charge des patients.

L’argument de Tema tient d’abord à un décalage statistique. Aux États-Unis, les dépenses de santé devraient avoisiner les 9.000 milliards de dollars d’ici 2034, soit plus de 20 % du PIB. Or, au 30 juin, le secteur de la santé ne représentait que 8,9 % de l’indice S&P 500.

Pour Tema, cet écart traduit une sous-appréciation par le marché du potentiel de l’IA à dynamiser ce secteur, un constat que la société avait déjà documenté dans un livre blanc publié en février 2026, où elle relevait que le secteur de la santé se traitait avec une décote de valorisation d’environ 35 % par rapport aux valeurs technologiques et liées à l’IA.

Le fonds est dirigé par le Dr David Song, médecin formé à Yale et titulaire d’un doctorat de Wharton, qui a passé l’essentiel de sa carrière de vingt-cinq ans à investir dans la santé et la biotechnologie, notamment chez Rockefeller Capital Management, Millennium et Balyasny.

De la recherche à la mise en œuvre clinique

Selon Tema, l’IA appliquée à la santé est en train de passer rapidement du stade de la recherche à celui du déploiement concret, et les investisseurs commencent à en tirer des perspectives financières précises.

Une étude de McKinsey réalisée avec des chercheurs de Harvard estime qu’un déploiement plus large des applications d’IA pourrait réduire les dépenses de santé américaines de 5 à 10 %, soit entre 200 et 360 milliards de dollars d'économies par an, à partir des seules technologies déjà disponibles aujourd’hui.

Dans son panorama 2026 du secteur, McKinsey va plus loin en identifiant les technologies de santé comme le segment appelé à croître le plus vite dans l’ensemble de l’industrie, alors que la rentabilité des payeurs et des établissements de soins reste sous pression, la marge d’Ebitda du secteur, rapportée aux dépenses de santé nationales, étant passée de 11,2 % en 2019 à 8,9 % en 2024.

Ces gains ne sont plus seulement théoriques. Sur le terrain clinique, les outils de retranscription médicale assistés par IA, qui enregistrent et synthétisent automatiquement les consultations, réduiraient déjà d’environ 20 % le temps de documentation pendant les rendez-vous et de 30 % le temps consacré aux comptes rendus en dehors des heures de consultation, selon une étude publiée en septembre 2025 dans la revue npj Digital Medicine.

Selon l’American Medical Association, 57 % des médecins interrogés citent par ailleurs la réduction de la charge administrative comme le principal bénéfice attendu de l’IA.

Côté recherche, l’exemple le plus souvent cité reste celui d’AlphaFold, le modèle développé par DeepMind pour prédire la structure des protéines, récompensé par le prix Nobel de chimie 2024 et aujourd’hui utilisé par plusieurs millions de chercheurs à travers le monde.

Le privé suit le mouvement

Les capitaux suivent ce mouvement. Isomorphic Labs, la société de conception de médicaments par IA issue de DeepMind, a levé 2,1 milliards de dollars en série B en mai 2026 auprès d’investisseurs menés par Thrive Capital, aux côtés d’Alphabet, de Temasek ou encore du fonds souverain britannique dédié à l’IA, l’une des plus importantes levées de fonds jamais réalisées par une biotech, afin de faire progresser vers les cliniques un pipeline de candidats-médicaments développé en partenariat avec Novartis, Eli Lilly et Johnson & Johnson.

Les grands industriels investissent également en direct dans l’infrastructure de recherche. En janvier, Nvidia et Eli Lilly ont annoncé un investissement conjoint pouvant atteindre un milliard de dollars sur cinq ans dans un laboratoire commun de découverte de médicaments basé dans la baie de San Francisco, mobilisant la plateforme BioNeMo de Nvidia et son architecture Vera Rubin.

Ce partenariat s’inscrit dans une vague plus large. Selon Tema, l’industrie a conclu 45 partenariats liés à l’IA entre 2025 et mai 2026.

Les flux de capital-investissement confirment cette dynamique, la santé et la biopharmacie constituant ensemble la troisième plus importante catégorie d’investissement privé mondial dans l’IA.

Une thématique structurelle

Pour Tema, l’opportunité de l’IA dans la santé découle directement des tensions structurelles qui pèsent sur le secteur. L’Organisation mondiale de la santé estime qu’il manquera 11 millions de professionnels de santé dans le monde d’ici 2030, alors que le vieillissement démographique accroît la pression sur les systèmes de soins.

Aux États-Unis, près de 1.000 milliards de dollars de dépenses de santé seraient par ailleurs perdus chaque année en raison de la complexité administrative, des erreurs de tarification, de la fragmentation des soins, du surtraitement et de la fraude.

Enfin, la productivité de la recherche pharmaceutique reste faible. Selon les données de Citeline (Biomedtracker), seuls 6,7 % des médicaments entrant en phase I d’essais cliniques obtiennent finalement une autorisation de mise sur le marché, un taux en baisse constante depuis dix ans, ce qui oblige les laboratoires à multiplier les candidats pour espérer en commercialiser un seul.

Selon la thèse d’investissement de HLTH, l’IA peut agir sur chacun de ces points. Elle peut permettre d’épauler un personnel en sous-effectif, réduire les inefficacités administratives et améliorer la prise de décision clinique, souvent freinée par la fragmentation des données.

Le potentiel le plus significatif se situerait toutefois dans la découverte de médicaments, où l’IA commence à transformer la biologie en discipline d’ingénierie plus prévisible, rendant les systèmes biologiques plus calculables et permettant d’identifier plus tôt les candidats prometteurs.

Une découverte accélérée n'élimine pas le risque scientifique et clinique inhérent au développement pharmaceutique, mais elle pourrait améliorer les probabilités de succès à chaque étape, avec potentiellement plus de médicaments menés jusqu’au marché.