Fondée en 2024, Chai Discovery est devenue l’une des entreprises les plus remarquées du secteur de la découverte de médicaments assistée par l’intelligence artificielle. En moins de 18 mois, la startup, cofondée par Josh Meier, Jack Dent, Matthew McPartlon et Jacques Boitreaud, a levé des centaines de millions de dollars, attirant les investisseurs les plus influents de la Silicon Valley, dont General Catalyst. En décembre, elle a bouclé sa série B avec 130 millions de dollars, portant sa valorisation à 1,3 milliard de dollars. Un tournant décisif a été marqué récemment avec l’annonce d’un partenariat stratégique avec Eli Lilly, qui utilisera la plateforme de Chai, notamment son modèle Chai-2, pour concevoir de nouveaux anticorps thérapeutiques. Conçu comme un outil de conception assistée par ordinateur pour les molécules, ce système repose sur des modèles génératifs avancés capables de concevoir des protéines sur mesure. Ce partenariat intervient au moment où Eli Lilly s’engage dans une collaboration similaire avec Nvidia, annoncée peu avant, pour créer un laboratoire de co-innovation à San Francisco, doté d’un budget de 1 milliard de dollars. Cette initiative vise à combiner données massives, puissance de calcul et expertise scientifique pour accélérer le développement de nouveaux traitements. Bien que certains experts du secteur restent sceptiques quant à l’impact réel des IA dans la découverte de médicaments — soulignant la complexité et les risques inhérents à la recherche pharmaceutique — de nombreux acteurs croient fermement en ce nouveau paradigme. Elena Viboch, directrice générale chez General Catalyst, l’un des principaux investisseurs de Chai, affirme que les entreprises qui adopteront rapidement ces technologies seront les premières à faire entrer des molécules en essais cliniques. Elle prévoit que des médicaments de première classe pourraient être testés sur humains d’ici la fin 2027. Aliza Apple, responsable du programme TuneLab chez Eli Lilly, met en avant la synergie entre l’expertise en biologiques de la pharma et les modèles de conception générative de Chai, visant à concevoir des molécules plus efficaces dès la phase initiale. Les racines de Chai remontent à 2018, lorsque Josh Meier travaillait chez OpenAI, où il a contribué au développement d’ESM1, le premier modèle de langage pour protéines basé sur les transformers. Plus tard, après des expériences chez Facebook puis chez Absci, Meier a rejoint Jack Dent, ancien ingénieur chez Stripe, avec qui il avait évoqué une start-up en protéomique. Sam Altman, fondateur d’OpenAI, avait alors contacté Dent pour évaluer la faisabilité d’un projet. Mais à l’époque, la technologie n’était pas encore mature. Ce n’est qu’en 2024 que les deux cofondateurs se sont lancés, aidés par OpenAI, qui est devenu l’un de leurs premiers investisseurs et leur a offert un espace de travail à San Francisco. Chai se distingue par une architecture logicielle entièrement développée en interne, sans recours à des modèles linguistiques pré-entraînés disponibles en open source. « Chaque ligne de code est maison », souligne Jack Dent. Selon General Catalyst, les barrières à l’implémentation de ces modèles en découverte de médicaments sont désormais minimes. Bien que les essais cliniques restent incontournables, les avantages — réduction des délais, accès à des classes de molécules autrefois inaccessibles — sont considérables. Chai incarne ainsi une nouvelle génération de biotech où l’IA n’est plus un outil secondaire, mais au cœur du processus de création de médicaments.