Converge Bio obtient un financement de 25 millions de dollars auprès de Bessemer et de leaders technologiques

L'intelligence artificielle progresse rapidement dans le domaine de la découverte de médicaments, les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques cherchant à raccourcir de plusieurs années les délais de R&D et à améliorer les taux de réussite dans un contexte de hausse des coûts. Plus de 200 start-ups se font désormais concurrence pour intégrer l'IA directement dans les processus de recherche, attirant ainsi l'attention des investisseurs. Converge Bio est la dernière entreprise à tirer parti de cette tendance, obtenant de nouveaux financements alors que la concurrence s'intensifie dans le secteur de la découverte de médicaments basée sur l'IA.

Cette start-up basée à Boston et Tel Aviv, qui aide les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques à accélérer le développement de médicaments à l'aide d'une IA générative formée sur des données moléculaires, a levé 25 millions de dollars lors d'un tour de table de série A sursouscrit, mené par Bessemer Venture Partners. TLV Partners et Vintage Investment Partners ont également participé, avec le soutien supplémentaire de dirigeants anonymes de Meta, OpenAI et Wiz.

Concrètement, Converge forme des modèles génératifs sur des séquences d'ADN, d'ARN et de protéines, puis les intègre dans les processus pharmaceutiques et biotechnologiques afin d'accélérer le développement de médicaments.

« Le cycle de vie du développement d'un médicament comporte différentes étapes, de l'identification et la découverte de la cible à la fabrication, aux essais cliniques et au-delà, et à chacune de ces étapes, nous pouvons apporter notre soutien », a déclaré Dov Gertz, PDG et cofondateur de Converge Bio, dans une interview exclusive accordée à TechCrunch. « Notre plateforme continue de s'étendre à toutes ces étapes, contribuant ainsi à accélérer la mise sur le marché de nouveaux médicaments. »

Jusqu'à présent, Converge a lancé des systèmes destinés aux clients. La start-up a déjà introduit trois systèmes d'IA distincts : un pour la conception d'anticorps, un pour l'optimisation du rendement protéique et un pour la découverte de biomarqueurs et de cibles.

« Prenons l'exemple de notre système de conception d'anticorps. Il ne s'agit pas d'un modèle unique, mais de trois composants intégrés. Tout d'abord, un modèle génératif crée de nouveaux anticorps. Ensuite, des modèles prédictifs filtrent ces anticorps en fonction de leurs propriétés moléculaires. Enfin, un système d'ancrage, qui utilise un modèle basé sur la physique, simule les interactions tridimensionnelles entre l'anticorps et sa cible », poursuit M. Gertz. Selon le PDG, la valeur réside dans le système dans son ensemble, et non dans un modèle unique. « Nos clients n'ont pas besoin d'assembler eux-mêmes les modèles. Ils reçoivent des systèmes prêts à l'emploi qui s'intègrent directement dans leurs flux de travail. »

Ce nouveau financement intervient environ un an et demi après que la société ait levé 5,5 millions de dollars lors d'un tour de table en 2024.  

Inscrivez-vous sur la liste d'attente Disrupt 2026

Inscrivez-vous sur la liste d'attente Disrupt 2026 pour être parmi les premiers à bénéficier des billets en prévente. Les éditions précédentes de Disrupt ont accueilli sur scène Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, Phia, a16z, ElevenLabs, Wayve, Hugging Face, Elad Gil et Vinod Khosla, parmi plus de 250 leaders du secteur qui ont animé plus de 200 sessions conçues pour stimuler votre croissance et affiner votre avantage concurrentiel. De plus, vous pourrez entrer en contact avec des centaines de startups innovantes dans tous les secteurs.

Inscrivez-vous sur la liste d'attente pour Disrupt 2026

Inscrivez-vous sur la liste d'attente Disrupt 2026 pour être parmi les premiers à bénéficier des billets en prévente. Les éditions précédentes de Disrupt ont accueilli sur scène Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, Phia, a16z, ElevenLabs, Wayve, Hugging Face, Elad Gil et Vinod Khosla, parmi plus de 250 leaders du secteur animant plus de 200 sessions conçues pour stimuler votre croissance et renforcer votre avantage concurrentiel. De plus, vous pourrez entrer en contact avec des centaines de start-ups innovantes dans tous les secteurs.

Depuis lors, cette start-up créée il y a deux ans a connu une croissance rapide. Converge a conclu 40 partenariats avec des entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques et gère actuellement environ 40 programmes sur sa plateforme, a déclaré M. Gertz. Elle collabore avec des clients aux États-Unis, au Canada, en Europe et en Israël, et s'étend désormais à l'Asie.

L'équipe s'est également rapidement agrandie, passant de seulement neuf employés en novembre 2024 à 34 aujourd'hui. Au fil du temps, Converge a commencé à publier des études de cas publiques. Dans l'une d'elles, la start-up a aidé un partenaire à multiplier par 4 à 4,5 le rendement en protéines en une seule itération informatique. Dans une autre, la plateforme a généré des anticorps avec une affinité de liaison exceptionnellement élevée, atteignant la gamme nanomolaire, a noté M. Gertz.

La découverte de médicaments basée sur l'IA prend un essor considérable. L'année dernière, Eli Lilly s'est associé à Nvidia pour construire ce que les entreprises ont décrit comme le superordinateur le plus puissant de l'industrie pharmaceutique pour la découverte de médicaments. Et en octobre 2024, les développeurs à l'origine du projet AlphaFold de Google DeepMind ont remporté le prix Nobel de chimie pour avoir créé AlphaFold, le système d'IA capable de prédire les structures des protéines.

Interrogé sur cet élan et son influence sur la croissance de Converge Bio, M. Gertz a déclaré que l'entreprise était témoin de la plus grande opportunité financière de l'histoire des sciences de la vie, le secteur passant des méthodes « d'essais et d'erreurs » à la conception moléculaire basée sur les données.

« Nous ressentons fortement cette dynamique, en particulier dans nos boîtes de réception. Il y a un an et demi, lorsque nous avons fondé l'entreprise, le scepticisme était considérable », a déclaré M. Gertz à TechCrunch. Ce scepticisme a disparu remarquablement vite, grâce aux études de cas réussies d'entreprises comme Converge et du monde universitaire, a-t-il ajouté.

Les grands modèles linguistiques attirent l'attention dans le domaine de la découverte de médicaments en raison de leur capacité à analyser des séquences biologiques et à proposer de nouvelles molécules, mais des défis tels que les hallucinations et la précision persistent. « Dans un texte, les hallucinations sont généralement faciles à repérer », a déclaré le PDG. « Dans le domaine des molécules, la validation d'un nouveau composé peut prendre des semaines, ce qui rend le coût beaucoup plus élevé. » Pour remédier à cela, Converge combine des modèles génératifs et prédictifs, filtrant les nouvelles molécules afin de réduire les risques et d'améliorer les résultats pour ses partenaires. « Ce filtrage n'est pas parfait, mais il réduit considérablement les risques et offre de meilleurs résultats à nos clients », a ajouté M. Gertz.

TechCrunch s'est également renseigné sur des experts tels que Yann LeCun, qui restent sceptiques quant à l'utilisation des LLM. « Je suis un grand fan de Yann LeCun et je suis tout à fait d'accord avec lui. Nous ne nous appuyons pas sur des modèles textuels pour la compréhension scientifique fondamentale. Pour vraiment comprendre la biologie, les modèles doivent être entraînés sur l'ADN, l'ARN, les protéines et les petites molécules », explique M. Gertz.

Les LLM basés sur le texte ne sont utilisés que comme outils auxiliaires, par exemple pour aider les clients à naviguer dans la littérature sur les molécules générées. « Ils ne constituent pas notre technologie principale », a déclaré M. Gertz. « Nous ne sommes pas liés à une architecture unique. Nous utilisons des LLM, des modèles de diffusion, l'apprentissage automatique traditionnel et des méthodes statistiques lorsque cela est approprié. »

« Notre vision est que chaque organisation spécialisée dans les sciences de la vie utilise Converge Bio comme laboratoire d'IA générative. Les laboratoires humides existeront toujours, mais ils seront complétés par des laboratoires génératifs qui créent des hypothèses et des molécules par calcul. Notre objectif est d'être ce laboratoire génératif pour l'ensemble du secteur », conclut M. Gertz.