Warp Sciences lève 215 M$ pour robotiser la synthèse

Warp Sciences, startup cofondée par Kevin Weil, ancien vice-président science d'OpenAI, est sortie de la confidentialité le 22 octobre 2026 avec une levée de 215 millions de dollars menée par Lightspeed Venture Partners, suivie par environ 18 investisseurs. La valorisation après investissement atteint 865 millions de dollars. Sarah Friar, directrice financière d'OpenAI, et Mark Chen, responsable de la recherche, y participent à titre personnel. L'entreprise veut prendre progressivement en charge une étape clé de la découverte de médicaments grâce aux robots: la synthèse des analogues lors de l'optimisation de molécules candidates. Dans l'industrie pharmaceutique, la découverte d'une molécule active n'est que le début. Les chimistes produisent ensuite de nombreux dérivés, les testent, puis en conçoivent d'autres. Ce cycle conception-synthèse-test-analyse est difficile à accélérer car les réactions organiques complexes demandent une forte expertise manuelle. Depuis vingt ans, une grande partie de ces tâches a été externalisée vers des sociétés de recherche à façon, notamment en Chine, où les prix sont plus bas. Cofondée par Weil, DJ Patil, premier spécialiste des données officiel du gouvernement américain, Manohar Paluri, cofondateur du laboratoire FAIR chez Meta, et Solomon Reisberg, chercheur en chimie pharmaceutique, Warp Sciences propose de ramener ce service aux États-Unis à des coûts comparables, tout en offrant des garanties de qualité, de sécurité et de confidentialité. Le modèle économique rompt avec les pratiques habituelles. Plutôt que de facturer des équivalents temps plein de chimistes, la startup facture les composés effectivement livrés et ne demande rien pour ceux qu'elle ne parvient pas à synthétiser. Pour elle, le pari est industriel: plus les robots accomplissent d'opérations avec succès, plus le coût unitaire baisse. Ses cofondateurs rappellent que l'entreprise ne développe pas ses propres médicaments, mais fournit une infrastructure aux laboratoires. Les expérimentateurs portent actuellement des caméras et des gants à capteurs pour enregistrer les gestes destinés à entraîner les automates. Les modèles utilisés combineront des systèmes d'intelligence artificielle de pointe et des modèles à poids ouverts personnalisés, idéalement développés aux États-Unis. L'objectif est de créer une boucle vertueuse où chaque essai enrichit les données d'apprentissage et améliore la fiabilité des essais suivants. Pour Weil, l'IA a transformé la programmation et les mathématiques parce que ces domaines offrent des validations rapides. La chimie, elle, demande des semaines d'expériences pour confirmer un résultat, et les données publiques sous-représentent les échecs. Warp Sciences cherche donc à fournir l'infrastructure expérimentale qui manque pour entraîner des assistants scientifiques plus autonomes. La startup se positionne sur la partie la plus opérationnelle et la moins valorisée des services de recherche, là où les entreprises d'IA comme OpenAI ou Anthropic se tournent surtout vers la gestion de projets, les données et les biomolécules. Elle affronte aussi des concurrents asiatiques déjà actifs, comme ChemLex, et des collaborations telles que le laboratoire conjoint entre Eli Lilly et Nvidia. Le contexte réglementaire renforce son argumentaire. Les restrictions américaines visant certains fournisseurs biotechnologiques chinois, notamment après la loi américaine BIOSECURE et l'inscription de WuXi AppTec sur une liste du Département de la Défense, ont créé des incertitudes pour les clients pharmaceutiques américains. Une relocalisation de la chimie pharmaceutique pourrait répondre à ces inquiétudes, mais le marché reste guidé par les prix, la qualité et les délais. La société n'a pas encore communiqué de performances en matière de vitesse, de coûts ou de précision des modèles. Ses investisseurs, parmi lesquels Lightspeed, jugent néanmoins l'opportunité si pressante que certains clients accepteraient de payer une prime pour obtenir ces services américains plus vite.