La start-up ArcaScience lève 7 M$ pour dérisquer les essais cliniques

ArcaScience a annoncé le 3 septembre 2025 une levée de fonds de 7 M$. Mené par The Moon Venture, avec la participation de Pléiade Venture, Plug&Play Ventures, Bpifrance et AKKA Technologies, ce premier tour de table institutionnel succède à une levée d’amorçage de 1,3 million d’euros, menée en 2023 auprès de Plug & Play Ventures et de business angels.

La genèse

ArcaScience est née de l’expérience personnelle de son fondateur, Romain Clément. Diagnostiqué d’un cancer du cerveau, il est confronté aux limites du système de santé dans la mise en place de traitements adaptés et surtout il est sidéré par l’incapacité des médecins à connaître les traitements compatibles avec son profil en cas d’echappement. Après sa rémission, il décide de s’attaquer aux nombreux angles morts qui persistent dans la manière dont les laboratoires pharmaceutiques évaluent le profil bénéfice-risque des nouveaux médicaments. En septembre 2018, après deux ans de construction du projet, Romain Clément dépose les statuts de la société ArcaScience. “Notre entreprise, ajoute-t-il, a véritablement connu tournant crucial il y a deux ans, avec le recrutement de deux nouveaux associés aux postes de Chief Business Officer (Julien Dufour, ancien directeur du marché médico-social pour Happytal, ndlr) et Chief Technical Officer” (Jean-François Arbona, ancien cofondateur et CTO d’Agily, ndlr).

La technologie

ArcaScience développe un nouveau moteur IA pour évaluer le bénéfice-risque des médicaments. Concrètement, sa plateforme propriétaire transforme des données biomédicales mal exploitées et non structurées (articles scientifiques, essais cliniques, fiches d’autorités de santé, référentiels, etc.) pour établir des rapports de cause à effets entre les médicaments, les patients qui les utilisent et la cible thérapeutique visée.  

“Notre technologie va analyser le mécanisme d’action des médicaments et de tous les candidats médicaments qui ont été testés, approuvés et également ceux qui n’ont pas obtenu l’autorisation de mise sur le marché, précise Romain Clément. C’est à partir de cette analyse que nous allons pouvoir rapprocher des comportements thérapeutiques similaires et prédire le potentiel des candidats, à partir du plus gros ensemble de données issues à la fois du laboratoire client, de ses partenaires et de sources publiques”.

Pour mener à bien cette analyse, ArcaScience s’appuie sur 24 modèles d’IA en grande partie propriétaires et spécialisés, qui, combinées, permettent d’accomplir cette tâche titanesque : prédire les forces et les faiblesses d’une molecule. “Nous avons inventé une nouvelle architecture de modèles d’IA en associant ces technologies, s’appuyant sur de petits modèles de langue contextualisants, c’est-à-dire qui sont capables d’inclure la totalité de la connaissance biomédicale dans sa réponse (vs entre 52 et 90% de taux d’omission chez les LLMs ChatGTP et Gemini) tout en comprenant comment ces données interagissent entre elles. Pour pouvoir établir le bénéfice-risque d’un médicament, nous devons être en capacité de savoir si tel mot renvoie à un effet secondaire, un symptôme, un syndrome, une interaction médicamenteuse, etc”, explique le CEO d’ArcaScience. 

Les cas d’usage

Se comparer pour connaître le potentiel commercial d’un médicament

ArcaScience se positionne aujourd’hui sur des candidats médicaments validés, qui sont entrés en phase clinique et/ou en phase post-marketing. “Nous permettons aux industriels et aux cliniciens d’obtenir une vue d’ensemble sur le portefeuille de médicaments existants, pour une même ligne thérapeutique”, résume Romain Clément. 

Toutes les données concernant la sécurité d’un médicament, qu’elles aient été rapportées en vie réelle à la HAS ou qu’elles soient, plus en amont, issues de la littérature scientifiques dans le cadre d’essais cliniques – remontent au travers de la plateforme d’ArcaScience et permettent aux laboratoires de connaître le véritable potentiel commercial d’un médicament, à partir des molécules concurrentes déjà  présentes sur le marché ou en passe de l’être. “À partir de cette analyse, nous pouvons proposer à l’industriel de définir d’autres cibles hypothétiques sur lesquelles il pourrait positionner son médicament, soit en variant le dosage, soit en changeant radicalement son positionnement”, ajoute Romain Clément.

Améliorer la prise en charge des maladies cutanées 

À partir des données issues de son pipeline de traitements, ArcaScience a construit un chatbot spécialement conçu pour les personnes atteintes de la maladie de Verneuil. “Il s’agit du premier agent conversationnel qui sait tout sur une pathologie, fait valoir Romain Clément. Chaque réponse qu’il donne au patient est liée à un élément de la littérature scientifique ou à des données issues de l’un de nos partenaires”. Les informations fournies au patient n’en sont pas moins vulgarisées, afin qu’il puisse (re)prendre le contrôle sur sa maladie. Ce chatbot, baptisé HeSpera, est accessible librement sur le site de l”Association Française pour la Recherche sur l’Hidrosadénite (AFRH).

Etendre cette prise en charge à toutes les maladies 

Pour le CEO d’ArcaScience, le chatbot sur la maladie de Verneuil “est un galop d’essai pour pouvoir montrer qu’à partir de notre pipeline de traitements, nous pouvons produire une information fiable et accessible par un agent conversationnel. La problématique, justement, des LLM est qu’ils ne sont pas fiables. Leur rôle n’est pas d’être exhaustifs, ils se contentent d’avoir l’air juste et lorsqu’on leur demande leurs sources, ils en produisent des fausses ou n’en produisent que quelques-unes (taux d’omission compris entre 52 et 90%). Nous avons actuellement un programme de financement avec Bpifrance qui vise à généraliser le chatbot HeSpera à toutes les pathologies dermatologiques. Il s’agit donc de sortir autant de moteurs que de pathologies. Nous passerons ensuite aux maladies inflammatoires et à d’autres pathologies”. 

Demain : trier les candidats médicaments 

Pour l’heure, ArcaScience limite son expertise aux médicaments en phase clinique. Demain, son objectif est de pouvoir aussi s’intéresser aux phases pré-cliniques, et donc d’aider l’industriel à sélectionner le bon candidat médicament. “C’est un projet que nous sommes en train de monter dans le cadre d’un partenariat européen”, précise Romain Clément. La start-up fait en effet partie d’un consortium paneuropéen contre le cancer pédiatrique du cerveau, créé par Sanofi et Imagine for Margo, et qui inclut aussi l’Institut du Cerveau de Paris,  l’Institut Gustave Roussy,  l’Université de Médecine de Vienne, ainsi que AstraZeneca, Roche, Merck, etc. 

Le marché

Selon plusieurs études biostatistiques, développer un médicament prend plus de 10 ans, avec un taux d’échec de 90 % et un coût moyen de 2,3 milliards de dollars par molécule commercialisée. Le marché de l’évaluation bénéfice-risque des médicaments est donc gigantesque, le Leem l’estimait en 2023 à 13 milliards de dollars par an. Aussi, selon le spécialiste de la recherche clinique IQVIA, 80 % des laboratoires pharmaceutiques devraient intégrer l’IA à ces processus d’ici 2026. C’est d’ores et déjà le cas d’ArcaScience qui compte aujourd’hui une dizaine de clients, parmi lesquels Sanofi, AstraZeneca, GSK, Takeda, ICON et l’Institut du Cerveau de Paris. 

Et le potentiel de développement de ce marché est énorme puisque l’on estime qu’à l’échelle mondiale, seulement  2,5 % des 110 000 candidats médicaments testés chaque année atteindront le stade de l’étude clinique.

À noter également qu’au-delà des laboratoires, la start-up ArcaScience a noué de nombreux partenariats, parmi lesquels le groupe Vidal et le gouvernement français qui, pendant la crise du Covid-19 , lui a confié la structuration et la diffusion de l’ensemble du corpus scientifique sur le virus.

Les perspectives

Grâce à sa levée de fonds de 7 M$, ArcaScience entend accélérer son expansion aux États-Unis “Environ 80 % de nos clients sont déjà américains, mais nous voulons avoir une représentation officielle sur place, pour pouvoir recruter d’ici la fin de l’année un Chief Medical Office et deux profils sales”, précise Romain Clément. La start-up veut également utiliser ces nouveaux financements pour lancer sa première solution à destination des patients, avec un premier focus sur les cancers pédiatriques du cerveau et les maladies dermatologiques. Enfin, la société entend proposer une solution aux professionnels de santé. Cette solution (baptisée “Dona”) serait une extension du chatbot actuel sur la maladie de Verneuil à toutes les maladies dermatologiques. “Nous passerions alors d’une solution purement informationnelle à une solution plus personnalisée, qui intègre une analyse sur le bénéfice/risque individuel”, conclut Romain Clément.