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Modella AI officialise son rachat par AstraZeneca afin d’élargir l’usage de l’IA dans la recherche mondiale en oncologie. Cette opération prolonge un partenariat déjà en place, signé en juillet 2025, entre les deux entreprises.
Elle prévoit l’intégration complète de modèles multimodaux et de la plateforme multi-agents de Modella AI. Ce, dans l’organisation de recherche et développement en oncologie d’AstraZeneca.
Ces outils interviendront dans le développement clinique, la découverte de biomarqueurs et l’exploitation des données tout au long des projets de recherche. Tout cela pour fluidifier les processus et améliorer la prise de décision scientifique.
Bref, l’ensemble doit renforcer la génération de connaissances biologiques et cliniques, tout en améliorant l’automatisation, la cohérence et la capacité de traitement des flux de données.
Quel intérêt pour les deux entreprises ?
Pour Gabi Raia, directrice commerciale de Modella AI, le développement de médicaments contre le cancer repose sur des volumes de données toujours plus importants. Seulement, les délais sont contraints.
Les équipes attendent donc désormais des solutions d’IA capables de fonctionner dans des essais cliniques internationaux. Des outils qui vont au-delà de simples démonstrations techniques.
D’où ce rapprochement comme l’appelle Jill Stefanelli, cofondatrice et directrice générale de Modella AI. En plus, AstraZeneca a été bâtie à l’intersection de la pathologie, des données cliniques et de l’IA générative avancée.
Faisal Mahmood, cofondateur de Modella AI et professeur au Mass General Brigham l’a bien précisé. L’intégration directe de ces modèles devrait donc faciliter la traduction des méthodes scientifiques vers des applications concrètes utilisées par les équipes cliniques.
Du côté d’AstraZeneca, c’est Jorge Reis-Filho, directeur de l’IA pour l’innovation scientifique, qui prend la parole. Il explique que l’entreprise mise sur des solutions d’IA pour moderniser sa recherche de médicaments et son développement clinique.
Et l’arrivée de Modella AI apporte des modèles spécialisés en pathologie. Mais aussi des agents d’IA destinés à soutenir la conception de thérapies ciblées et de diagnostics dans l’ensemble du portefeuille oncologique.
Pour ceux qui se le demandent, les conditions financières de la transaction restent flous.
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