Les entreprises travaillant sur les batteries, les semi-conducteurs et les dispositifs médicaux génèrent de grandes quantités de données, dont une grande partie finit par être dispersée dans des feuilles de calcul et des systèmes existants, ce qui rend difficile leur utilisation pour améliorer les produits ou comprendre les pannes.
La startup Altara, basée à San Francisco, qui vient d’obtenir un financement de démarrage de 7 millions de dollars, affirme avoir construit une couche d’IA conçue pour combler ces lacunes en matière de données et regrouper des informations techniques fragmentées sur une plate-forme unique. Le cycle a été dirigé par Greylock, avec la participation de Neo, BoxGroup, Liquid 2 Ventures et Jeff Dean.
Altara a été fondée en 2025 par Eva Tuecke (photo de droite), qui a auparavant mené des recherches en physique des particules au Fermilab et travaillé chez SpaceX ; et Catherine Yeo (photo de gauche), ancienne ingénieure en IA chez Warp. Les deux se sont rencontrés alors qu’ils étudiaient l’informatique à l’Université Harvard.
« Imaginez si vous êtes une entreprise qui fabrique des batteries de nouvelle génération et qu’une batterie tombe en panne pendant les tests des cellules dans le processus de R&D », a déclaré Yeo. « Une équipe d’ingénieurs doit intervenir et vérifier manuellement de nombreuses sources de données différentes, depuis les journaux de leurs capteurs jusqu’aux données de température, en passant par les données d’humidité. Ils recoupent les rapports de défaillance historiques. »
Les scientifiques et les ingénieurs passent souvent des semaines ou des mois dans cette « chasse au trésor » à travers une multitude de sources de données simplement pour diagnostiquer et résoudre les pannes, a-t-elle déclaré.
Altara affirme que son IA réduit considérablement le temps requis pour ce processus, condensant des semaines de tri manuel des données en quelques minutes.
Corinne Riley, associée chez Greylock, compare ce que fait Altara dans le domaine des sciences physiques au rôle des ingénieurs en fiabilité des sites dans le monde du logiciel. Si un système tombe en panne, « un SRE entrera en jeu et examinera la pile d’observabilité de l’entreprise », a-t-elle déclaré. « Quelqu’un a poussé une modification du code, et c’est ce qui a provoqué une panne. »
Événement Techcrunch
San Francisco, Californie
|
13-15 octobre 2026
Par exemple, Resolve, soutenu par Greylock, évalué à 1,5 milliard de dollars, utilise l’IA pour diagnostiquer les pannes logicielles. La vision d’Altara est d’agir comme un équivalent matériel, en déterminant exactement ce qui n’a pas fonctionné lorsqu’une batterie ou un semi-conducteur ne fonctionne pas.
Altara n’est pas la seule startup à utiliser l’IA pour accélérer le développement des sciences physiques. Des startups comme Periodic Labs et Radical AI s’attaquent également à la recherche scientifique à partir de zéro.
Altara adopte cependant une approche différente, beaucoup moins gourmande en capital. Plutôt que d’essayer de remplacer les entreprises de recherche et de fabrication vieilles de plusieurs décennies, Altara fournit une couche d’intelligence qui se connecte à leurs données existantes.
En fait, Riley de Greylock considère l’IA pour les sciences physiques comme la « prochaine grande frontière » et prédit une explosion imminente du développement dans le secteur.
Lorsque vous achetez via des liens dans nos articles, nous pouvons gagner une petite commission. Cela n’affecte pas notre indépendance éditoriale.
