• La start-up française se lance grâce à une levée de fonds en amorçage de 35 millions de dollars, mené par Sofinnova Partners, Bpifrance via son fonds Large Venture, et d’autres investisseurs de la tech de premier plan européens et américains.
• Bioptimus connectera les différentes sphères de la biologie grâce à l'IA générative. Des molécules aux cellules, aux tissus et aux organismes entiers, l’ensemble de ces données pourront être mises en relation afin d'alimenter les percées scientifiques et d’accélérer l'innovation dans la biomédecine et au-delà.
• L'équipe d'experts internationaux, dirigée par le professeur Jean-Philippe Vert, rassemble des alumnis de Google DeepMind et des employés d'Owkin.

Paris, FRANCE - 20 février 2024 - La start-up française Bioptimus annonce aujourd’hui sa création après avoir  levé 35 millions de dollars en amorçage. Sous la direction du Professeur Jean-Philippe Vert, Bioptimus réunit une équipe internationale de scientifiques issus d’Owkin et d’anciens chercheurs de Google Deepmind. Ensemble, ils œuvreront à révolutionner la biologie grâce à des modèles fondamentaux d'IA avancés capables de prendre en compte les diverses échelles de la biologie. Cette levée de fonds est menée par Sofinnova Partners  et Bpifrance, via son fonds Large Venture aux côtés de fonds internationaux basés en France, tels que Frst Capital et Cathay Innovation. Rejoignant cette initiative, Headline, Hummingbird, NJF Capital, Owkin, Top Harvest Capital, et l’entrepreneur de renom Xavier Niel s’unissent pour créer un leader mondial de l’IA dédié à la biologie basé en France.

Le Professeur Jean-Philippe Vert, cofondateur et Président de Bioptimus, Directeur de la R&D chez Owkin et ancien responsable de la recherche chez Google Brain, a déclaré : « L’application des modèles fondamentaux et de l’IA générative à la biologie va profondément transformer la science. En utilisant la puissance de ces modèles sur des bases de données vastes et multimodales, nous pourrons mieux saisir les mécanismes biologiques complexes restés jusqu’à présent méconnus. Cette compréhension holistique de la biologie à différentes échelles sera cruciale pour propulser les sciences biomédicales et environnementales vers de nouveaux horizons ».

Edward Kliphuis, associé chez Sofinnova Partners, ajoute : « Les modèles fondamentaux en biologie représentent un changement de paradigme. Ils ouvrent la voie à une médecine personnalisée sans précédent, captant l’unicité de chaque individu tout en exploitant la somme des connaissances collectives. Ce qui rend Bioptimus unique est l’association d’un accès inégalé et transparent aux données, avec des talents exceptionnels et une puissance de calcul considérable. Forts de l'expertise approfondie de Sofinnova dans le domaine des sciences de la vie et de notre vaste réseau, nous sommes prêts à redéfinir l'avenir de cette industrie ».

Pour Laurent Higueret, Directeur d'Investissement Sénior au sein du fonds Large Venture de Bpifrance : « Fondée sur l'ambition de révolutionner notre compréhension de la biologie humaine et réunissant une équipe d'experts chevronnés dans les domaines de la science des données et de l'IA générative, Bioptimus porte la promesse d'aller encore plus loin dans l'analyse des données des patients à de multiples niveaux et ainsi de mettre en évidence des connexions biologiques jusqu'à présent insoupçonnées. Bpifrance est ravie de s'associer à une équipe et un groupe d'investisseurs de premier plan et de soutenir le développement d'une société ayant le potentiel de disrupter de nombreuses activités de recherche et développement. »

Bioptimus pourra bénéficier des capacités de génération de données d'Owkin et des données multimodales des patients de son réseau provenant des principaux hôpitaux universitaires dans le monde. De plus, il utilisera l’infrastructure informatique évolutive et sécurisée d'Amazon Web Services, Inc (AWS), reconnue comme leader dans son domaine. Alimenté par une richesse de données à toutes les échelles et modalités, ce système permettra de créer des représentations informatiques nettement supérieures à celles s’entraînant uniquement sur des ensembles de données publics et sur une seule modalité de données.