Comment la start-up française Bioptimus veut construire un "GPT de la biologie"

Elle a soufflé sa première bougie il y a seulement quelques mois et a déjà su attirer des investisseurs de renom. La start-up française Bioptimus vient de boucler un tour de table de près de 40 millions d'euros mené par Cathay Innovation, avec la participation de Sofinnova Partners, Bpifrance, Andera Partners, Hitachi Ventures, Boom Capital, Pomifer Capital et Sunrise notamment. Un financement qui intervient moins de douze mois après sa précédente série, amenant le montant total levé à environ 74 millions d'euros.

Il faut dire qu'elle évolue dans un secteur qui attire les financements : l'intelligence artificielle. En juillet, elle a lancé son propre modèle de fondation open source. Baptisé H-optimus-0 et comptant 1,1 milliard de paramètres, le modèle est entraîné sur un ensemble de données propriétaire de plusieurs centaines de millions d'images extraites de plus de 500 000 lames d'histopathologie dans 4000 cabinets cliniques. Il est notamment pertinent dans plusieurs tâches de diagnostic médical critiques, de l'identification des cellules cancéreuses à la détection d'anomalies génétiques dans la tumeur.

Un modèle multimodal capable de simuler la biologie

Depuis, la start-up planche sur un nouveau modèle fondamental "multi-échelle et multimodal pour la biologie", qui devrait être lancé cette année. "En apprenant comment fonctionne la biologie directement à partir de données brutes à différentes échelles, des molécules aux organismes entiers, notre modèle permettra aux chercheurs de l’industrie pharmaceutique de simuler une biologie complexe, de prédire l’évolution des maladies et la réponse au traitement, et de concevoir des thérapies avec une précision sans précédent", promet Jean-Philippe Vert, co-fondateur et dirigeant de Bioptimus.

Pour rappel, ce dernier a co-fondé Bioptimus aux côtés de cinq autres scientifiques issus d’Owkin ainsi que d’anciens chercheurs de Google Deepmind. Et le moins que l'on puisse dire c'est qu'il ne manque pas d'ambition : "En substance, c’est comme le GPT de la biologie, mais au lieu de générer du texte, nous simulons la biologie".

Les fonds levés doivent donc aider la start-up à améliorer son système d'IA en intégrant par exemple des sources de données et des domaines thérapeutiques supplémentaires. Elle espère également forger des partenariats stratégiques avec des sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques qui lui donneraient accès à d'autres ensembles de données critiques pour fine-tuner et valider davantage ses modèles.