Owkin cherche à rapprocher les capacités de l’intelligence artificielle des besoins de la recherche médicale. Basée à New York et fortement implantée en France, l’entreprise travaille avec des établissements de santé, des chercheurs et des groupes pharmaceutiques. Son approche consiste à exploiter plusieurs catégories de données biologiques et médicales pour mieux caractériser les maladies, identifier des pistes thérapeutiques et développer des outils utilisables en pratique clinique. L’oncologie occupe une place importante dans ses travaux.
Une entreprise américaine aux racines françaises
Owkin est créée en 2016 par Thomas Clozel, médecin et chercheur en cancérologie, et Michael Mucu, spécialiste des mathématiques et de l’apprentissage automatique. Ce tandem illustre le positionnement de la société : réunir expertise médicale et développement algorithmique, plutôt que traiter la santé comme un simple terrain d’application informatique.
L’entreprise s’est notamment fait connaître par son recours à l’apprentissage fédéré. Cette méthode permet d’entraîner des modèles à partir de données conservées dans plusieurs établissements, sans nécessairement les rassembler dans une base centrale. Elle répond à une difficulté structurelle de la recherche biomédicale : accéder à des données suffisamment variées tout en respectant les contraintes de confidentialité et de gouvernance. En 2021, un investissement et un partenariat avec Sanofi ont renforcé les liens d’Owkin avec l’industrie pharmaceutique.
Relier les tissus, les molécules et les parcours cliniques
Les activités d’Owkin couvrent plusieurs étapes de la recherche et du développement médical. En amont, ses modèles cherchent à faire émerger des relations entre caractéristiques biologiques et évolution d’une maladie. Ces analyses peuvent contribuer à sélectionner des cibles thérapeutiques, à comprendre des mécanismes de résistance ou à distinguer des groupes de patients susceptibles de répondre différemment à un traitement.
L’analyse d’images de lames de tissus constitue un autre axe de travail. En pathologie numérique, l’IA peut repérer des signatures associées à certaines propriétés tumorales et aider à orienter des examens complémentaires. Owkin a notamment développé MSIntuit CRC, un outil destiné à faciliter le dépistage de l’instabilité des microsatellites dans le cancer colorectal. Ces applications doivent être distinguées d’un diagnostic autonome : leur utilité dépend de leur validation et de leur intégration au travail des professionnels.
La société participe également à des initiatives autour de la biologie spatiale, notamment le projet MOSAIC. L’objectif est de mieux décrire l’organisation des cellules dans les tissus tumoraux, en reliant leur position à leurs caractéristiques moléculaires. Ces données enrichissent la compréhension du microenvironnement des cancers.
Et maintenant ?
Pour Owkin, l’enjeu est de convertir la qualité de ses modèles en résultats médicaux démontrables. Cela suppose des validations indépendantes, des partenariats durables et, selon les usages, des autorisations réglementaires. La diversité des populations étudiées, la reproductibilité des performances et l’intégration aux pratiques hospitalières seront déterminantes. Son développement dépendra autant de ces preuves que de sa capacité à faire progresser les méthodes d’IA.