Scienta Lab lance EVA, le premier modèle d’IA multimodal dédié à la recherche et au développement de nouveaux médicaments en immunologie et inflammation
Cette IA, conçue pour aider les équipes biopharmaceutiques à concentrer leurs efforts sur les candidats médicaments les plus prometteurs, génère des prédictions cliniques jusqu’à deux fois plus performantes que les standards actuels.
Paris, le 12 février 2026 – Scienta Lab, leader de l’immunologie de précision, annonce le lancement d’EVA, le premier modèle d’IA multimodal conçu pour soutenir la recherche et le développement de nouveaux médicaments en immunologie et inflammation.
EVA s’adresse aux équipes biopharmaceutiques confrontées à un défi central dans ce domaine : traduire les signaux biologiques issus de la recherche préclinique en décisions robustes afin d’augmenter le taux de succès des essais cliniques.
Un modèle conçu pour la R&D translationnelle
EVA est un modèle d’intelligence artificielle dédié aux enjeux translationnels en immunologie et inflammation, conçu pour accompagner la prise de décision tout au long du développement de médicaments.
Dès les premières étapes de la R&D, EVA permet de prioriser les cibles thérapeutiques, en estimant leur efficacité à partir d’une simple description du mécanisme d’action d’un candidat médicament. À mesure que les programmes avancent, EVA permet d’interroger la solidité des signaux biologiques observés en préclinique, y compris à partir de données murines, en évaluant la manière dont des perturbations moléculaires se traduisent à travers différentes indications thérapeutiques. Enfin, au stade clinique, le modèle soutient l’identification des sous-populations les plus susceptibles de répondre au traitement, contribuant à la conception d’essais cliniques plus efficaces.
Pré-entraîné à grande échelle sur des données issues de multiples maladies immuno-inflammatoires, EVA fonctionne sans ré-entraînement spécifique à chaque sujet, permettant une utilisation rapide et cohérente sur l’ensemble du pipeline R&D.
EVA a été conçu pour répondre aux questions concrètes que se posent les équipes R&D en immunologie : quelles cibles prioriser, quels signaux précliniques sont réellement translationnels, et quels patients ont le plus de chances de répondre à un candidat médicament », explique Julien Duquesne, CTO et cofondateur de Scienta Lab. « L’objectif n’est pas de remplacer l’expérimentation, mais de mieux orienter les décisions à chaque étape du développement. »
Des performances 2 fois supérieures aux standards actuels du secteur
Sur le plan technologique, EVA repose sur une architecture de modèle de fondation multimodal. La technologie a été conçue pour apprendre des représentations biologiques à l’échelle du patient, en intégrant plus d’un demi-million d’échantillons transcriptomiques, histologiques et protéomiques, humains et murins.
Évaluée face aux meilleurs modèles d’IA et aux approches statistiques de référence sur 40 cas d’usage couvrant l’ensemble du développement de médicaments, EVA affiche des performances jusqu’à deux fois supérieures aux standards actuels du secteur. Ces résultats permettent à l’industrie biopharmaceutique de prendre des décisions plus précoces et mieux informées, afin de limiter les échecs tardifs et, in fine, à accélérer l’accès des patients à des thérapies efficaces.
Les fondements scientifiques et les résultats détaillés de l’évaluation d’EVA sont présentés dans un préprint désormais disponible sur arXiv. Scienta Lab met également à disposition une version ouverte du modèle transcriptomique comprenant 60 millions de paramètres via la plateforme Hugging Face, afin de soutenir la recherche en immunologie computationnelle. Les déploiements à grande échelle et les applications sur mesure continuent, quant à eux, d’être proposés dans le cadre de partenariats commerciaux.
Article : EVA: Towards a universal model of the immune system, disponible : ici
À propos de Scienta Lab
Fondée en 2021 à Paris, Scienta Lab est une entreprise spécialisée dans l’application de l’intelligence artificielle à la recherche et au développement de médicaments en immunologie et inflammation. L’entreprise a créé EVA, un modèle d’IA conçu pour accompagner les acteurs biopharmaceutiques dans leurs décisions tout au long du processus de R&D. En 2025, Scienta Lab a intégré le programme EIC Accelerator, le dispositif de référence de l’Union européenne pour les technologies de rupture.
