Sanofi x STATION F
Notre ambition
Notre ambition est d'être un leader de l'immunoscience et de redéfinir l'immunologie telle qu'on la connaît, en appliquant notre compréhension approfondie du système immunitaire, favoriser les découvertes scientifiques et faire progresser les thérapies innovantes. Nous utilisons, pour cela, nos travaux de recherche sur les voies biologiques, fondement de notre R&D puisque l'on sait désormais qu'une seule et même voie immunitaire peut mener à des avancées majeures dans des domaines a priori non reliés les uns aux autres comme que la neurologie, les maladies rares, l'oncologie et les vaccins. Nous voulons devenir l'une des premières entreprises pharmaceutiques mondiales dans le secteur de l'immunologie, en redessinant les contours de cette discipline pour découvrir et développer traitements et vaccins novateurs.
À lire l'article de Houman Ashrafian, Vice-Président Exécutif, Responsable Recherche et Développement, sur l'immunoscience et notre approche de la R&D.
Pourquoi un partenariat avec Sanofi
Quelle proposition de valeur pour les startups ?
Les avantages pour les startups sélectionnées :
1
Pouvoir travailler avec nos meilleurs experts
Nous vous mettrons en relation avec les principaux scientifiques et experts techniques de Sanofi pour codévelopper et perfectionner votre solution.
2
Pouvoir accéder à des données exclusives
Nous vous donnerons accès à des ensembles de données propriétaires issus de décennies de recherche pour vous permettre d'entraîner, de tester et de valider vos modèles.
3
Sanofi comme client
Nous offrirons des modalités de partenariats aux MVP (produits minimums viables) prometteurs, avec la possibilité pour vous de devenir fournisseurs ou collaborateurs.
Qui sommes-nous ?
Sanofi est une entreprise biopharmaceutique axée sur la R&D et l'IA, déterminée à améliorer la vie des patients et à produire une croissance durable. Nous utilisons notre compréhension approfondie du système immunitaire pour inventer des médicaments et des vaccins qui traitent et protègent des millions de personnes dans le monde, grâce à un portefeuille de produits innovants qui pourraient bénéficier à des millions d'autres individus. Notre équipe n'a qu'une seule motivation : poursuivre les miracles de la science pour améliorer la vie des gens. C'est cette raison d'être qui nous pousse à viser le progrès et à produire un impact positif sur nos collaborateurs et sur les communautés de patients que nous aidons, en trouvant des solutions aux défis sanitaires, environnementaux et sociétaux les plus urgents de notre époque.
Qui peut postuler ?
Éligibilité
- Toutes les startups sont encouragées à présenter leur candidature.
- Aucun prérequis, tant que vous pensez pouvoir répondre à l'un de nos grands défis.
- Nous sommes à la recherche d'idées nouvelles, même en dehors de notre secteur industriel.
Degré de maturité requis
- Vous avez déjà développé un MVP démontrant vos capacités.
- Levées de fonds depuis le capital-amorçage (pré-seed) jusqu'aux séries B.
Localisation
- Aucune exigence fixe, mais nous apprécierions de pouvoir collaborer en personne.
Déroulé du programme
Calendrier
- Période de candidature : du 31 mars au 3 mai à 23h59 CET
- Entretiens avec Sanofi : courant mai
- Lancement de la cohorte : juin
- Durée totale : 3 à 6 mois en moyenne, en fonction du problème choisi.
Organisation
- Suivi hebdomadaire avec un program manager (PM) Sanofi.
- Comité de pilotage trimestriel avec les responsables R&D.
- Sessions ad hoc avec les experts métiers (SME) orchestrées au besoin par le PM.
Coûts et avantages
- Aucune prise de participation : vous n'avez pas à céder d'actions pour participer.
- Aucun coût : Sanofi prend en charge vos frais STATION F.
- Possibilité d'avoir Sanofi comme client, avec extension budgétaire potentielle en cas de succès.
Les défis que nous cherchons à relever
Construire des agents IA interactifs
Objectif : comprendre la manière dont les différents agents d'un système se comportent, influent les uns sur les autres et réagissent à des conditions changeantes
Problème technique : construire un ABM (simulation multi-agents) reflétant les comportements individuels et les interactions dans le temps et l'espace, à partir de données réelles
Prédire les interactions au sein d’un réseau
Objectif : prédire la manière dont un réseau réagit en cas de changement dans l'une ou l'autre de ses parties, par exemple, prévoir les effets de cascade dans un système
Problème technique : construire un modèle capable de simuler les interactions temporelles, les boucles de rétroaction et les interférences entre de nombreux signaux interconnectés
Structurer, analyser et visualiser les bio-données
Objectif : connecter différents types de données complexes au sein d'un seul et même système afin de dégager des schémas et de faciliter la prise de décisions plus judicieuses
Problème technique : harmoniser et analyser de larges ensembles de données hétérogènes au moyen d'une architecture évolutive et de techniques analytiques avancées
Modéliser des écosystèmes entiers
Objectif : simuler la manière dont des environnements différents réagissent à un même changement
Problème technique : construire un modèle qui tienne compte des différences locales, des réponses dynamiques et des interactions selon les environnements
Comprendre les défaillances du système
Objectif : déterminer le moment et la raison pour laquelle le système s'enraye, commence à se retourner contre lui-même ou cesse complètement de fonctionner
Problème technique : construire un modèle qui simule la manière dont les différentes composantes d'un système se comportent, interagissent et deviennent incontrôlables au fil du temps, grâce à des données du monde réel servant à le rendre plus précis
Relier les différents laboratoires à travers le monde
Objectif : renforcer une infrastructure numérique qui permet aux laboratoires automatisés de différentes régions de collaborer.
Problème technique : créer des solutions modulaires qui complètent nos laboratoires automatisés en améliorant l'harmonisation des données, l'analyse prédictive et les flux de travail collaboratifs, sans compromis au niveau de la sécurité et de l'évolutivité.
L'analyse de portefeuille par agents d'IA
Objectif : créer des solutions d'IA qui fassent la synthèse de grands ensembles de données externes non structurées pour permettre la prise de décisions dynamiques et pilotées par l'IA.
Problème technique : développer des agents qui combinent et analysent diverses données (incluant les mises à jour de marché en temps réel), pour fournir des informations permettant l'analyse du portefeuille et l'évaluation des risques avec prise de décision humaine le cas échéant.
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MAT-GLB-2601318