3 exemples de business models TechBio à suivre
Les TechBio sont des startups qui combinent la biologie et les technologies numériques pour générer et exploiter des données biologiques à grande échelle. Contrairement aux biotechs classiques qui s’appuient sur un produit ou une molécule, les TechBio s’appuient sur la data. Elles font alors face à plusieurs enjeux : un environnement qui évolue rapidement, la sécurisation et la monétisation de la data, la reproductibilité de leurs modèles et le positionnement à l’interface entre business et open science. Elles doivent donc mettre en place des business models qui répondent à l’ensemble de ces enjeux, de la stratégie technologique au modèle de revenus.
Dans cet article, Alcimed étudie trois business models de TechBio françaises prometteuses, ayant réussi d’importantes levées de fonds au cours des deux dernières années, preuve d’un intérêt de la part des investisseurs.
Cure51, une plateforme de valorisation de données biomédicales
Fondée en 2022, Cure51 est une TechBio qui vise à construire une base de données à partir de profils cliniques et moléculaires de « survivants exceptionnels » du cancer dans l’objectif de développer des traitements permettant de lutter contre la maladie. Pour ce faire, Cure51 s’appuie sur un réseau international de plus de 100 centres de santé répartis dans plus de 40 pays qui a permis d’identifier plus de 1 500 profils de patients « survivants exceptionnels ». En 2024, Cure51 a notamment mené une étude clinique approuvée par le NHS au Royaume-Uni en collaboration avec l’hôpital de Cambridge et sept autres centres britanniques, afin d’analyser les facteurs biologiques expliquant ces survies prolongées.
La stratégie de développement de Cure51 s’appuie sur la collecte de données : informations cliniques, échantillons biologiques, données multi-omiques auprès de patients survivants de cancers. Ensuite, la startup a mis en place une plateforme basée sur la modélisation informatique et l’intelligence artificielle afin de repérer les marqueurs biologiques associés à la survie prolongée de ces patients. La multiplicité des sources de données et la modélisation associée permettent à Cure51 d’avoir une approche intégrative, combinant modèles in silico (modèles basés sur l’IA), in vitro, ex vivo (échantillons biologiques issus des patients) et in vivo (recherche clinique).
Quel modèle de revenus associé ? Bien que Cure51 soit à date encore focalisée sur la collecte de données, la société vise à terme deux modèles de valorisation. Le premier repose sur mise en place des partenariats de R&D avec l’industrie pharmaceutique et biotechnologique afin de collaborer avec des laboratoires pour co-développer des traitements ou des biomarqueurs en s’appuyant sur ses découvertes. C’est déjà le cas avec Explicyte, une société bordelaise qui accompagne les laboratoires pharmaceutiques et biotechs dans la découverte de thérapies contre les tumeurs solides et qui traite les échantillons collectés par Cure51. Le second repose sur le développement d’un modèle de licences, en valorisant sa technologie et ses bases de données propriétaires auprès des grands industriels pharmaceutiques.
Cure51 s’appuie donc sur un réseau de partenaires permettant de construire sa base de données propriétaire. La plateforme associée pourra ensuite être commercialisée sous forme de partenariats ou de licences. La volonté de la TechBio est de disposer d’une base de données propriétaire pour mettre en place son modèle de revenus, dont 10 % seront reversés aux centres de santé partenaires. Le licensing permettrait ainsi d’obtenir des premiers revenus avant de se lancer dans une stratégie partenariale de long terme et coûteuse. Avec cette stratégie en tête, Cure51 a pu réaliser une levée de fonds d’amorçage de 15 M€ en mars 2024 auprès des fonds Sofinnova Partners, Hitachi Ventures et Life Extension Ventures.
Bioptimus : l’IA générative au service de la biologie
Fondée en 2023 et incubée par la société Owkin, Bioptimus cherche à appliquer l’IA générative au secteur des sciences de la vie. En commençant par un modèle préliminaire entraîné uniquement sur des images de tissus biologiques afin de détecter des cellules cancéreuses et des anomalies avec une grande précision, la société a pour but de développer des modèles d’IA fondamentaux.
Ainsi, Bioptimus entraîne des modèles multimodaux sur des volumes massifs de données biomédicales hétérogènes. L’objectif est de concevoir un modèle capable de comprendre et de simuler le fonctionnement d’un organisme vivant dans toute sa complexité. Pour ce faire, Bioptimus s’appuie sur plusieurs aspects technologiques :
- Des données propriétaires de haute qualité, obtenues grâce à des partenariats avec de nombreux laboratoires et hôpitaux, ainsi qu’à l’accès à la base de données d’Owkin ;
- Des infrastructures de calcul et des algorithmes avancés, rendus accessibles grâce à un partenariat avec Amazon Web Services, permettant l’entrainement de modèles sans avoir à développer des infrastructures en propre.
Quel modèle de revenus associé ? Pour le moment, Bioptimus a choisi d’ouvrir les modèles préliminaires en open source afin de contribuer à la communauté scientifique et d’établir sa réputation. Les modèles resteront en open source pour l’ensemble du tissu académique. Par la suite, les modèles multimodaux seront monétisés selon deux canaux :
- Des partenariats de recherche sur mesure avec l’industrie : Bioptimus ambitionne de collaborer avec des entreprises pharmaceutiques, biotechnologiques ou même issues d’autres secteurs (cosmétique, agroalimentaire) pour appliquer ses modèles d’IA à leurs problématiques spécifiques. La société se positionnera alors comme prestataire de R&D en exploitant sa plateforme sur les données de ses clients.
- La mise à disposition de son modèle via le cloud : à l’instar de solutions comme OpenAI avec ChatGPT, Bioptimus prévoit de proposer l’accès à ses modèles via des API ou des services cloud. Les développeurs, chercheurs ou entreprises pourront appeler le modèle de Bioptimus à la demande et l’intégrer dans leurs propres applications ou flux de travail, en payant à l’usage.
Bioptimus se positionne à l’interface entre open science et monétisation, ayant ses modèles préliminaires accessibles en open source. Pour assurer des premiers revenus, la monétisation des modèles via le cloud semble nécessaire et permettrait de générer des revenus récurrents.
La stratégie mise en place par Bioptimus a pour le moment permis de lever 76 M€ depuis 2024 au cours de deux levées de fonds. Une première levée de fonds de 35M€ en amorçage auprès de Sofinnova Partners, Bpifrance, Cathay Innovation, Hummingbird, NJF Capital et Frst. La seconde levée de fonds un an plus tard de 41M€ auprès de Cathay Innovation, Bpifrance, Andera Partners, Sofinnova Partners, Hitachi Ventures, Sunrise et trois fonds américains.
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Orakl Oncology : l’IA au service de la modélisation des cancers
Fondée en 2023, Orakl Oncology est une startup qui s’appuie sur l’IA et la biologie expérimentale pour modéliser les cancers chez les patients. Issue de l’Institut Gustave-Roussy, la société s’est focalisée sur deux types de cancers digestifs parmi les plus agressifs : le cancer colorectal et le cancer du pancréas.
La stratégie technique de la société s’appuie sur trois grands piliers :
- Des modèles basés sur des avatars de tumeurs dérivés de patients : Orakl construit pour chaque patient un avatar, c’est-à-dire un modèle biologique représentant sa tumeur. Il s’agit principalement d’organoïdes tumoraux. Ces organoïdes peuvent être exposés à différentes molécules en laboratoire pour observer les réponses.
- L’intégration des données patient et de l’intelligence artificielle : au-delà de l’organoïde, Orakl intègre de multiples données cliniques réelles issues du patient. En combinant ces données aux résultats des tests in vitro menés sur l’avatar, et à l’aide d’algorithmes de machine learning, la société construit un modèle prédictif de la réponse tumorale. L’objectif est de développer un moteur d’IA capable d’anticiper quels patients répondront à quels traitements.
- Des plateformes propriétaires : les plateformes technologiques associées aux modèles d’avatars tumoraux et d’IA permettent à Orakl Oncology de constituer et d’exploiter sa propre bio-banque.
Quel modèle de revenus associé ? Comme pour la société Cure51, le modèle de revenus d’Orakl Oncology a pour objectif de reposer sur des partenariats avec les entreprises pharmaceutiques et la mise à disposition de sa plateforme technologique sous licences ou en co-développement. Pour le volet partenariats, Orakl se propose de collaborer avec les développeurs de médicaments en testant leurs molécules sur des collections d’avatars tumoraux représentatifs des patients cibles. Sur le second volet, les entreprises pourraient accéder aux plateformes technologiques sous forme de licences pour mener leurs activités de R&D.
Ainsi, dans une perspective de génération de revenus à court terme, Orakl devra principalement s’appuyer sur le licensing de sa technologie avant de se tourner vers des partenariats et du co-développement.
Avec cette stratégie annoncée, la startup a réalisé deux levées de fonds successives. Une première en octobre 2023, de 3 M€ auprès des fonds Speedinvest, HCVC et Verve Ventures. Une seconde en décembre 2024 de 11M€ auprès du fonds Singular appuyé par Bpifrance.
Ces trois TechBio s’appuient sur des modèles similaires : la collecte de données destinée à entraîner des algorithmes de modélisation, visant à terme à être monétisés, à travers des partenariats ou prestations de R&D. Le licensing leur garantit des revenus court terme et relativement sans risque permettant ensuite de se tourner vers du co-développement, plus long, plus risqué, mais offrant de plus grandes perspectives de revenus.
Ces business models ont permis aux trois startups de lever un total de 105M€ depuis octobre 2023, dans un contexte où les levées de fonds et les montants associés diminuent, témoin de l’intérêt porté par les investisseurs et de la pertinence de leurs stratégies.
La construction d’un business model pertinent est l’une des étapes clés en vue d’une levée de fonds. Chez Alcimed, nous vous accompagnons sur ces sujets, n’hésitez pas à contacter notre équipe !
À propos de l’auteur,
Pierre, Consultant au sein de l’équipe Innovation et Politiques Publiques en France.