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Les co-fondateurs de Owkin

Chères lectrices, chers lecteurs,

Faire avancer la médecine grâce à l’intelligence artificielle et au big data: tel est le but de la jeune start-up de la medtech Owkin. En mars dernier, elle a bouclé un tour de table de série A, pour pouvoir accompagner et financer sa croissance.

Un investissement supérieur à celui initialement prévu

Cette opération se serait achevée avec un investissement supérieur à 15 millions de dollars, venant compléter ainsi les 16 millions de dollars précédemment levés. Cette levée de fonds a été menée en collaboration avec F-Prime Capital et Eight Roads Ventures, GV (ex- Google Ventures), Cathay Innovation et NJF Capital .

La société, spécialisée dans la recherche médicale, a également recruté l’entrepreneur Parker Moss, entrepreneur qui a travaillé 5 ans au National Health Service (NHS), en Angleterre, occupant le poste stratégique de Chief Executive Officer. Au sein de la start-up Française, il sera chargé de développer les partenariats auprès des hôpitaux, des universités, des biotech et des compagnies pharmaceutiques. Un poste donc stratégique pour le développement commercial auprès de cet écosystème spécifique.

3 actes pour cette série A

C’est une levée de fonds en trois phases qu’à réalisée cette jeune pousse. En janvier 2018, elle a levée 11 millions auprès de Cathay Innovation, Otium Venture, Plug and Play et NJF Capital . En mai 2018, soit quelques mois plus tard, GV, l’ancienne branche de Google Ventures, a injecté à son tour 5 millions de dollars dans la start-up.

Fondée en 2016, Owkin a été fondée par Gilles Wainrib, maître de conférence en informatique appliquée à l’école Normale Supérieure, et Thomas Clozel, cancérologue et ex-chef de clinique en hématologie clinique à Paris. Prochainement, elle ambitionne d’utiliser le machine learning appliqué afin d’analyser les bibliothèques d imagerie médicale. elle compte également accélérer la découverte des modèles de biomarqueurs complexes qui provoquent les maladies en analysant les data moléculaires ou les ensembles des données cliniques.

Elle compte également exploiter les données du monde réel, pour développer les capacités de l’intelligence artificielle dans ce domaine. Pour y parvenir, elle utilise le « transfer learning » , qui permet de transférer l’intelligence artificielle d’un modèle à un autre.

Améliorer la prise en charge des patients et accélérer la découverte et le développement de nouveaux médicaments est donc son objectif à long terme.

Yvan Dupuy