La découverte de médicaments, l’art d’identifier de nouvelles molécules pour développer des produits pharmaceutiques, est un processus notoirement long et difficile. Les techniques traditionnelles, comme le criblage à haut débit, proposent une approche dispersée coûteuse, qui ne réussit pas souvent. Cependant, un nouveau type d’entreprises de biotechnologie exploite l’IA et les technologies de données avancées pour tenter d’accélérer et de rationaliser le processus.
Chai Discovery, une startup d’IA fondée en 2024, est l’une de ces entreprises. En un peu plus de 12 mois, ses jeunes cofondateurs ont réussi à lever des centaines de millions de dollars et à rallier le soutien de certains des investisseurs les plus influents de la Silicon Valley, ce qui en fait l’une des entreprises les plus voyantes d’un secteur en pleine croissance. En décembre, la société a finalisé sa série B, rapportant 130 millions de dollars supplémentaires et une valorisation de 1,3 milliard de dollars.
Vendredi dernier, Chai a également annoncé un partenariat avec Eli Lilly, un accord dans le cadre duquel le géant pharmaceutique utilisera le logiciel de la startup pour contribuer au développement de nouveaux médicaments. L’algorithme de Chai, appelé Chai-2, est conçu pour développer des anticorps, les protéines nécessaires pour combattre les maladies. La startup a déclaré qu’elle espérait servir comme une sorte de « suite de conception assistée par ordinateur » pour les molécules.
C’est un moment critique pour le domaine particulier de Chai. L’accord de la startup a été annoncé peu de temps avant qu’Eli Lilly n’annonce qu’elle collaborerait également avec NVIDIA dans le cadre d’un partenariat d’un milliard de dollars pour créer un laboratoire de découverte de médicaments pour l’IA à San Francisco. Ce « laboratoire de co-innovation », comme on l’appelle, combinera big data, ressources informatiques et expertise scientifique, le tout dans le but d’accélérer le développement de nouveaux médicaments.
L’industrie n’est pas sans détracteurs. Certains vétérans de l’industrie semblent penser que, étant donné la difficulté du développement de médicaments traditionnels, il est peu probable que ces nouvelles technologies aient un impact majeur. Cependant, pour chaque opposant, il semble y avoir autant de croyants.
Elena Viboch, directrice générale de General Catalyst – l’un des principaux bailleurs de fonds de Chai – a déclaré à TechCrunch que son entreprise est convaincue que les entreprises qui adoptent les services de la startup verront des résultats. « Nous pensons que les sociétés biopharmaceutiques qui s’associeront le plus rapidement à des sociétés comme Chai seront les premières à introduire des molécules en clinique et à fabriquer des médicaments qui comptent », a déclaré Viboch. « En pratique, cela signifie établir un partenariat en 2026 et, d’ici fin 2027, voir des médicaments de premier ordre entrer dans les essais cliniques. »
Aliza Apple, responsable du programme TuneLab de Lilly, qui utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour faire progresser la découverte de médicaments, a également exprimé sa confiance dans le produit de Chai. « En combinant les modèles de conception générative de Chai avec l’expertise biologique approfondie et les données exclusives de Lilly, nous avons l’intention de repousser les limites de la façon dont l’IA peut concevoir de meilleures molécules dès le départ, avec pour objectif ultime d’aider à accélérer le développement de médicaments innovants pour les patients », a-t-elle déclaré.
Événement Techcrunch
San Francisco
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13-15 octobre 2026
Chai a peut-être été fondée il y a moins de deux ans, mais les origines de la startup ont commencé il y a environ six ans, au milieu de conversations entre ses cofondateurs et le PDG d’OpenAI, Sam Altman. L’un de ces fondateurs, Josh Meier, a déjà travaillé pour OpenAI en 2018 au sein de son équipe de recherche et d’ingénierie. Après avoir quitté l’entreprise, Altman a envoyé un message à Jack Dent, un ancien ami d’université de Meier, pour lui poser des questions sur une éventuelle opportunité commerciale. Meier et Dent avaient initialement suivi des cours d’informatique à Harvard, mais, à l’époque, Dent était un ingénieur Stripe (une autre société dont Altman était l’un des premiers bailleurs de fonds). Altman lui a demandé s’il pensait que Meier serait disposé à collaborer à une startup de protéomique, c’est-à-dire une entreprise axée sur l’étude des protéines.
Altman « m’a envoyé un message pour me dire que tout le monde chez OpenAI avait une haute opinion de lui et m’a demandé si je pensais qu’il serait disposé à travailler avec eux sur une spin-out protéomique », a déclaré Dent. Dent a dit à Altman « bien sûr », mais il y avait juste un problème : Meier n’avait pas l’impression que la technologie était encore tout à fait « là ». La technologie de l’IA derrière ces entreprises – qui exploite des algorithmes puissants – était encore un domaine en pleine croissance et loin d’être là où elle devrait être.
Meier était également déterminé à rejoindre l’équipe de recherche et d’ingénierie de Facebook, ce qu’il allait faire par la suite. Chez Facebook, Meier a contribué au développement d’ESM1, le premier modèle de langage de protéine transformatrice, un précurseur important du travail que Chai effectue actuellement. Après le passage de Meier chez Facebook, il passera trois ans chez Absci, une autre société de biotechnologie de l’IA basée sur la création de médicaments.
En 2024, Meier et Dent se sentaient enfin prêts à s’attaquer à la société de protéomique dont ils avaient initialement discuté avec Altman. « Josh et moi avons contacté Sam et lui avons dit que nous devrions reprendre cette conversation là où nous l’avions laissée et que nous commencions Chai ensemble », a déclaré Dent.
OpenAI a fini par devenir l’un des premiers investisseurs d’amorçage de Chai. Meier et Dent ont en fait fondé Chai – avec leurs co-fondateurs, Matthew McPartlon et Jacques Boitreaud – alors qu’ils travaillaient dans les bureaux du géant de l’IA dans le quartier Mission de San Francisco. «Ils ont eu la gentillesse de nous donner un espace de bureau», a révélé Dent.
Aujourd’hui, un peu plus d’un an plus tard, alors que Chai se réjouit de son nouveau partenariat avec Eli Lilly, Dent affirme que la clé de la croissance rapide de l’entreprise a été de rassembler une équipe de personnes extrêmement talentueuses. « Nous avons vraiment baissé la tête et repoussé les limites de ce dont ces modèles sont capables », a déclaré Dent. « Chaque ligne de code de notre base de code est développée en interne. Nous ne prenons pas les LLM du commerce qui se trouvent dans l’écosystème open source et ne les affinons pas. Ce sont des architectures hautement personnalisées. »
Viboch de General Catalyst a déclaré à TechCrunch qu’elle sentait que Chai était prêt à se lancer. « Il n’existe aucun obstacle fondamental au déploiement de ces modèles dans la découverte de médicaments », a-t-elle déclaré. « Les entreprises devront toujours faire passer les candidats médicaments par des tests et des essais cliniques, mais nous pensons que ceux qui adoptent ces technologies bénéficieront d’avantages significatifs, non seulement en réduisant les délais de découverte, mais également en déverrouillant des classes de médicaments qui ont été historiquement difficiles à développer.
