En juillet 2024, une startup française de cinq mois faisait irruption dans la course mondiale aux modèles de fondation médicaux avec une promesse spectaculaire : le plus grand modèle d’IA open source au monde pour la pathologie. Deux ans plus tard, le décor a changé, et le pari mérite qu’on le réexamine.
Bioptimus, ou l’histoire d’un départ fulgurant
La startup Bioptimus a dévoilé H-optimus-0 comme un modèle de fondation, c’est-à-dire un modèle d’IA polyvalent réutilisable pour de nombreuses tâches. À sa sortie, il comptait 1,1 milliard de paramètres et avait été entraîné sur plusieurs centaines de millions d’images issues de plus de 500 000 lames d’histopathologie, l’analyse des tissus au microscope.
L’ambition était claire : assister les pathologistes, ces médecins qui identifient les maladies en examinant les tissus, pour poser des diagnostics plus rapides et plus précis. Identification de cellules cancéreuses, détection de métastases, lecture de biomarqueurs : le modèle visait le cœur du métier. Et il était distribué sous licence Apache 2.0, donc librement réutilisable, y compris à des fins commerciales. Là était le vrai pari : non pas un produit fermé, mais un socle ouvert pour toute la communauté.
Une équipe qui n’arrive pas de nulle part
Bioptimus a été fondée par d’anciens chercheurs de Google DeepMind et des experts issus d’Owkin, la licorne franco-américaine qui l’a incubée, autour de Jean-Philippe Vert. Cet ancrage explique en partie la vitesse d’exécution : un modèle de fondation crédible sorti en cinq mois, ce n’est pas un coup de chance, c’est une équipe qui connaissait déjà le terrain.
Le financement a suivi la même trajectoire. Après un tour d’amorçage de 35 millions de dollars en février 2024, Bioptimus a levé 41 millions supplémentaires en janvier 2025, sous la conduite de Cathay Innovation et avec la participation de Sofinnova Partners et Bpifrance, portant le total à 76 millions de dollars. De quoi alimenter une feuille de route nettement plus large que le seul H-optimus-0.
De l’open source au modèle qui se ferme : que reste-t-il du pari ?
C’est ici que l’histoire bascule. Le 1er avril 2025, Bioptimus a publié H-optimus-1, entraîné sur plus d’un million de lames de plus de 800 000 patients, couvrant 50 organes et 4 000 centres cliniques. Selon ses concepteurs, il devance ses prédécesseurs sur le benchmark HEST et sur l’essentiel des tâches de diagnostic, du sous-typage des cancers à la prédiction de biomarqueurs de réponse aux thérapies.
Cependant, ce successeur n’est plus open source au sens où l’était H-optimus-0. Il est distribué sous licence CC-BY-NC-ND 4.0, c’est-à-dire réservé à un usage non commercial et académique, et proposé en parallèle sur l’AWS Marketplace via Amazon SageMaker. Le message est limpide : la recherche reste servie, mais l’usage en production devient un produit payant. Ce n’est plus tout à fait un commun ouvert, c’est une plateforme.
Le mouvement se confirme avec M-Optimus, dévoilé le 17 décembre 2025. Présenté comme un « world model » de la biologie, il combine histologie, séquençage RNA, transcriptomique spatiale et données cliniques dans une même architecture. Il n’est pas téléchargeable : il est réservé à un cercle fermé de partenaires, dont des laboratoires pharmaceutiques, en accès anticipé.
Bioptimus tient-il toujours la tête en 2026 ?
Sur la performance brute, oui, mais sans monopole. Le comparatif indépendant PathBench, publié sur arXiv en mai 2025, place H-optimus-1 et Virchow2, le modèle de l’américain Paige, en tête sur l’ensemble des tâches, devant UNI2. Chaque modèle excelle toutefois sur des registres différents : sous-typage histologique pour les uns, pronostic de survie pour les autres. Il n’existe pas de gagnant unique, mais un peloton de tête où la signature française tient son rang.
Le résultat ? Bioptimus a réussi à exister dans une course dominée par les géants américains, mais en repositionnant son offre. H-optimus-0, toujours sous Apache 2.0 et proche du million de téléchargements cumulés pour la famille de modèles, reste le point d’entrée libre. La valeur, elle, migre vers les modèles fermés et le multimodal.
Open source d’appel, commercial de croissance : un modèle durable ?
L’open source aura été le levier qui a fait connaître Bioptimus en un été. La question, désormais, n’est plus celle de la prouesse technique : elle est de savoir si une startup européenne peut transformer une vitrine ouverte en activité rentable, sans perdre la communauté de chercheurs qui a fait sa réputation. Le diagnostic médical assisté par IA est devenu un marché. Reste à voir si le champion français saura y rester ouvert, ou s’il faudra choisir.
Pour accéder aux modèles, à la documentation et aux travaux de recherche, le code et les poids sont publiés sur le GitHub de Bioptimus et sur leur espace Hugging Face.
