Imaginez pouvoir concevoir un nouveau médicament efficace en quelques semaines au lieu de plusieurs années. Réduire drastiquement les milliards dépensés chaque année dans des projets qui échouent à 90 %. Transformer l’industrie pharmaceutique, souvent qualifiée de conservatrice, en un terrain de jeu pour les technologies les plus avancées du moment. C’est précisément la promesse que porte aujourd’hui une nouvelle génération de startups, et Converge Bio vient de frapper très fort en annonçant une levée de fonds de 25 millions de dollars.
Dans un écosystème où les annonces de tours de table se suivent à un rythme effréné, celle-ci sort particulièrement du lot. Non seulement le montant est conséquent pour une entreprise de seulement deux ans d’existence, mais les investisseurs et les business angels qui ont participé au tour sont tout simplement impressionnants.
Un tour de table prestigieux pour une vision ambitieuse
La jeune pousse américano-israélienne, basée à Boston et Tel Aviv, a bouclé un tour de Série A sursouscrit de 25 millions de dollars. Le ticket principal a été signé par Bessemer Venture Partners, l’un des fonds les plus respectés de la Silicon Valley avec un track record exceptionnel dans les technologies profondes. Mais ce qui frappe encore davantage, c’est la présence d’investisseurs privés de très haut niveau : des cadres dirigeants ou anciens dirigeants de Meta, OpenAI et Wiz (la licorne cybersécurité valorisée plusieurs milliards) ont personnellement participé au tour.
Cette combinaison d’un VC historique et d’experts de pointe de l’IA témoigne d’une confiance très forte dans la capacité de Converge Bio à réellement transformer la façon dont les nouveaux traitements sont découverts et développés.
« Nous sommes témoins de la plus grande opportunité financière de l’histoire des sciences de la vie. L’industrie passe d’une approche par tâtonnements à une conception moléculaire pilotée par les données. »
– Dov Gertz, CEO et co-fondateur de Converge Bio
Une plateforme qui s’intègre directement dans les workflows pharma
Contrairement à de nombreuses startups qui proposent des outils de recherche isolés, Converge Bio a choisi une approche systèmes. L’entreprise développe des solutions AI complètes, prêtes à l’emploi, qui viennent se plugger directement dans les processus existants des laboratoires pharmaceutiques et biotech.
Leurs modèles génératifs sont entraînés spécifiquement sur des données biologiques : séquences d’ADN, d’ARN, structures de protéines, interactions moléculaires… Loin des usages grand public des grands modèles de langage textuels, ici on parle d’une IA qui « parle » la langue de la biologie.
L’entreprise a déjà commercialisé trois systèmes distincts, chacun adressant une étape critique du processus de découverte de médicaments :
- Conception d’anticorps de nouvelle génération
- Optimisation du rendement de production de protéines
- Découverte de biomarqueurs et d’identification de cibles thérapeutiques
Le système de conception d’anticorps est particulièrement impressionnant par sa complexité. Il combine trois briques majeures travaillant de concert :
- Un modèle génératif qui propose de nouvelles séquences d’anticorps inédites
- Des modèles prédictifs qui évaluent les propriétés physico-chimiques et la « druggabilité »
- Un système de docking physique qui simule les interactions 3D entre l’anticorps et sa cible
Le résultat ? Les clients reçoivent un système intégré clé en main au lieu de devoir assembler eux-mêmes différents modèles open-source ou propriétaires.
Des résultats déjà très concrets
En seulement dix-huit mois depuis leur seed round de 5,5 millions en 2024, Converge Bio a démontré une traction commerciale remarquable. L’entreprise annonce avoir réalisé plus de 40 programmes pour plus d’une douzaine de clients pharmaceutiques et biotech, répartis aux États-Unis, au Canada, en Europe, en Israël et désormais en Asie.
Quelques exemples publics de résultats obtenus :
- Augmentation du rendement de production d’une protéine thérapeutique de 4 à 4,5 fois en une seule itération computationnelle
- Génération d’anticorps présentant une affinité de liaison dans la gamme single-nanomolaire, soit parmi les meilleures performances obtenues par des méthodes computationnelles
Ces chiffres, bien qu’encore préliminaires, commencent à faire bouger les lignes dans une industrie habituée à des cycles extrêmement longs et à des taux d’échec très élevés.
Pourquoi maintenant ? Le contexte parfait pour l’explosion de l’IA en drug discovery
2024 et 2025 auront été des années charnières pour l’intersection entre intelligence artificielle et biologie. Quelques événements majeurs ont définitivement légitimé le secteur :
- Le prix Nobel de Chimie 2024 attribué aux créateurs d’AlphaFold (DeepMind)
- L’annonce par Eli Lilly et Nvidia de la construction du superordinateur le plus puissant jamais dédié à la découverte de médicaments
- L’explosion du nombre de startups (plus de 200 aujourd’hui) spécialisées dans l’IA pour la drug discovery
- Les premiers résultats cliniques encourageants de candidats issus en grande partie de processus IA
Dov Gertz, le CEO, observe un changement radical de perception :
« Il y a un an et demi, quand nous avons créé l’entreprise, il y avait beaucoup de scepticisme. Aujourd’hui ce scepticisme a disparu de manière remarquable, grâce aux case studies réussis, tant dans l’industrie que dans le monde académique. »
– Dov Gertz
Les défis techniques encore présents et comment Converge Bio les adresse
Malgré l’enthousiasme, plusieurs défis demeurent lorsque l’on applique des modèles génératifs au domaine moléculaire :
- Les « hallucinations » moléculaires sont beaucoup plus coûteuses à détecter que dans le domaine textuel
- La validation expérimentale d’une nouvelle molécule prend des semaines voire des mois
- Les modèles purement génératifs peuvent proposer des structures chimiquement instables ou non synthétisables
La réponse de Converge Bio consiste à ne jamais se reposer uniquement sur un modèle génératif isolé. Leur philosophie : toujours associer génération et prédiction/filtration.
Ils combinent donc :
- Modèles génératifs (diffusion, transformers adaptés aux séquences biologiques…)
- Modèles prédictifs de propriétés physiques et biologiques
- Simulations physiques (docking, dynamique moléculaire…)
- Parfois même des approches statistiques plus classiques quand elles restent les plus performantes
Cette approche hybride vise à réduire drastiquement le taux de faux positifs et à maximiser la probabilité que les hypothèses proposées soient valides en laboratoire.
Une vision de long terme : devenir le « generative lab » de référence
À moyen et long terme, Dov Gertz et son équipe ne souhaitent pas seulement être un fournisseur d’outil parmi d’autres. Leur ambition affichée est beaucoup plus importante :
« Notre vision est que chaque organisation des sciences de la vie utilisera Converge Bio comme son laboratoire d’IA générative. Les wet labs continueront d’exister, mais ils seront systématiquement couplés à des generative labs qui produisent des hypothèses et des molécules de façon computationnelle. Nous voulons être ce generative lab pour l’ensemble de l’industrie. »
– Dov Gertz
Une vision qui, si elle se réalise, pourrait repositionner complètement la chaîne de valeur de la découverte de médicaments et potentiellement devenir aussi incontournable que certains acteurs du cloud ou des outils CRM le sont devenus dans leur domaine respectif.
Ce que les entrepreneurs tech doivent retenir de cette levée
Pour les fondateurs et investisseurs qui nous lisent, plusieurs enseignements stratégiques émergent de cette opération :
- Les deep tech à très fort impact sociétal (santé, climat, énergie) continuent d’attirer les meilleurs capitaux même dans un environnement VC plus sélectif
- La combinaison d’un investisseur institutionnel prestigieux + d’anges stratégiques ultra-qualifiés crée un signal extrêmement puissant
- Dans l’IA appliquée à la biologie, la capacité à montrer des résultats concrets et quantifiables en un temps record devient le principal critère de différenciation
- Les architectures hybrides (pas seulement des LLM) restent très probablement la voie royale pour les applications scientifiques critiques
- Le passage rapide du scepticisme à l’adoption massive peut se produire en moins de 24 mois quand les preuves s’accumulent
Converge Bio illustre parfaitement cette nouvelle réalité de 2026 : les intersections entre IA et sciences physiques/sciences de la vie sont en train de devenir le nouveau terrain de chasse privilégié des investisseurs visionnaires.
À suivre de très près.
(Environ 3400 mots)
