Adlin Science : structurer les données pour valoriser la recherche

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La start-up fondée en 2020 veut transformer le fonctionnement du monde de la recherche et de la santé. L’entreprise accompagne les chercheurs pour structurer leurs données et se veut le tiers de confiance facilitant le lien entre acteurs publics et privés pour les valoriser. Lauréate i-Lab, i-Nov et i-Démo, Adlin Science a lancé en mars dernier une levée de fonds de 4 M€. Paul Rinaudo, son fondateur et CEO, dévoile à mind Health sa vision et ses perspectives pour l’avenir.
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La genèse

Après une carrière de banquier d’affaires chez Morgan Stanley à Londre et BNP Paribas en Argentine, Paul Rinaudo a dirigé en France une entreprise concevant et fabriquant des salles blanches. L’occasion pour lui de côtoyer des clients comme le CNRS, le CEA, AstraZeneca ou encore Sanofi. “En m’intéressant à leur problématique, je me suis rendu compte de l’aberration de l’écosystème santé aujourd’hui. D’un côté, il y a la recherche qui génère une valeur phénoménale et qui a besoin de financement. De l’autre, les acteurs privés avec des moyens financiers conséquents qui ont besoin d’avoir accès à cette valeur. Pourtant cet écosystème n’arrive pas à se parler ce qui ralentit la recherche”, constate Paul Rinaudo. Ce constat le pousse à reprendre ses études en intégrant l’Executive Master de Polytechnique. Durant cette formation, il développe un projet autour de l’épigénétique (l’étude des changements dans l’activité des gènes qui lui permet de rencontrer des centaines de chercheurs et de recueillir leurs besoins. Ce projet académique pose les fondations d’Adlin Science. Quatorze mois plus tard, en novembre 2020, la start-up est créée et Paul Rinaudo en devient le CEO. Précédement incubée au Genopole et à Agoranov, Adlin a désormais rejoint l’accélérateur PariSanté Campus et l’incubateur BioLabs.

Les effectifs

Adlin est aujourd’hui constituée d’une équipe de trentes personnes. Elle est composée pour moitié de développeurs, le reste des effectifs est constitué de docteurs en biologie moléculaire, en bio-informatique et en data science. “Nous avons internalisé les compétences afin de nous assurer que nous développons un outil scientifique fait pour des scientifiques”, souligne Paul Rinaudo.

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