La start-up fondée par les Français Maxime Allouch et Taieb Bennani revendique plus de 700 000 soignants utilisateurs dans 190 pays et vise de nouveaux partenariats scientifiques. Elle annonce une série A de 32 millions de dollars menée par Threshold Ventures, avec le soutien d’investisseurs déjà présents.
700 000 soignants revendiqués et une équipe d’une douzaine de personnes
D’après Vera Health, son moteur est utilisé gratuitement par plus de 700 000 professionnels de santé répartis dans 190 pays, dont 50 000 en France. L’entreprise précise qu’en janvier, elle ne comptait pratiquement pas d’utilisateurs en Europe. Elle dispose d’une équipe d’environ douze personnes et prévoit d’allouer les nouveaux financements à l’enrichissement de sa base de connaissances, à une meilleure adaptation aux particularités de chaque pays et à la création de partenariats avec des institutions scientifiques et des établissements de santé. Taieb Bennani évoque un décalage, mesuré en années, entre les connaissances médicales et ce dont bénéficie chaque patient, qu’il ambitionne de réduire à quelques secondes.
Une série A de 32 millions de dollars menée par Threshold Ventures
La société annonce une levée de fonds de série A de 32 millions de dollars, menée par Threshold Ventures, avec la participation d’Optum Ventures, Mantis VC et SV Angel. Les investisseurs historiques, Y Combinator et Gradient, renforcent leur engagement. Gradient est le fonds d’IA lancé par Google en 2017. Optum Ventures est lié à UnitedHealth Group. Fondée par Maxime Allouch et Taieb Bennani et basée à San Francisco, Vera Health a été lancée à l’été 2024. Les fondateurs ont intégré Y Combinator dès le début pour se confronter au marché et faire évoluer leur produit.
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Un moteur qui classe les preuves et affiche l’incertitude
Le moteur développé par Vera Health explore plus de 60 millions de publications, ainsi que des recommandations, des conférences de consensus et des notices de médicaments. Chaque publication est répertoriée selon la méthodologie, le niveau de preuve d’après l’échelle d’Oxford, la taille de l’échantillon, la date, la revue et le nombre de citations. L’outil identifie, analyse et référence en quelques secondes les informations pertinentes pour les soignants, en indiquant le degré de fiabilité de chaque donnée. Un code couleur indique la robustesse des preuves, le rouge signalant un appui jugé insuffisant. Taieb Bennani dit préférer avertir un médecin lorsqu’une affirmation repose sur peu de cas. Maxime Allouch estime que l’IA peut aider les médecins si elle ne prétend pas tout savoir et explique avoir choisi de montrer l’incertitude. Selon Taieb Bennani, le rôle de l’outil est d’apporter, au moment voulu, le meilleur de ce que sait la médecine, face à un volume de données que les médecins arbitrent très vite.
Un besoin alimenté par un flux d’articles et une concurrence active
Dans un contexte où un article médical paraît environ toutes les 20 secondes, le besoin de filtrer et d’évaluer la littérature est constant. Vera Health se positionne sur ce segment avec un moteur dédié aux soignants. Sur le même créneau, Juisci s’inspire des codes de Netflix et Spotify pour démocratiser l’accès à la littérature scientifique et cible des établissements de santé ainsi que des industriels comme Sanofi, Air Liquide et L’Oréal.
