Data-Gouv-ML/laureats-i-lab-concours-national-daide-a-la-creation-dentreprises-de-technologies-innovantes huggingface dataset:
Lauréat : Romain Delcombel
Année de concours : 2023
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Pharmacie & biotechnologies
Région : Nouvelle-Aquitaine
Projet : VALBIOCAS001
Entreprise : Bioaz
Déjà lauréat en : Non disponible
BioAZ est une biotech vétérinaire, experte de la conception et du développement d’innovations de rupture (immunothérapies green) pour le bien-être animal et l’élevage durable, dont une alternative biologique à la castration du porc.
ValBioCas001 est un projet qui vise à valoriser une solution biologique en développement, reposant sur l’immunothérapie et visant à remplacer la castration à vif des porcelets, qui entraîne douleur et souffrance des animaux. Cette pratique ancestrale est encore réalisée de nos jours pour prévenir l’odeur désagréable de la viande perçue à la cuisson : l’odeur de verrat. La viande est alors rejetée par le consommateur et dévalorisée pour l’éleveur. 
Porté par la start-up périgourdine BioAZ, spécialisée dans les solutions pour le bien-être animal et les biotechnologies, le projet ValBioCas001 permettra la valorisation d’une immunothérapie de biocastration, BioCas001, développéE dans le respect des attentes de l’agriculture biologique et des labels de qualité, en conformité avec la volonté européenne et la loi française visant à stopper cette pratique non éthique de manière définitive. 
Par une simple injection, unique, indolore, d’un produit biodégradable et peu onéreux, BioCas001 permettra aux éleveurs de porc de stopper une pratique non-éthique tout en leur offrant une rémunération juste et en fournissant au consommateur une viande de qualité exempte d’odeur. BioAZ développera BioCas001 grâce à un réseau consolidé de partenaires académiques et industriels, d’experts de la filière porcine et de la reproduction pour répondre aux besoins d’un marché mondial estimé à plus de 1,3 milliard d’euros. 
Portée par l’ambition NéoTerra (Transition Agroécologique) de la Nouvelle-Aquitaine et basée au coeur de la Dordogne, BioAZ souhaite faire rayonner notre région rurale, référence en termes d’agriculture biologique, dans le monde vétérinaire et en faire le futur terreau de la R&D en biotechnologie pour la santé et le bien-être animal.
Lauréat : Hélène Briand
Année de concours : 2023
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Pharmacie & biotechnologies
Région : Auvergne-Rhône-Alpes
Projet : VOIE LACTÉE
Entreprise : Bon Vivant
Structure liée au projet : INSERM - Institut national de la santé et de la recherche médicale
Déjà lauréat en : Non disponible
Bon vivant produit des protéines de lait sans vache par culture cellulaire, une technologie innovante et durable pour répondre aux enjeux majeurs de l’alimentation de demain.
Les protéines sont un élément majeur de notre alimentation, elles sont essentielles à la vie ! Les protéines de lait sont particulièrement riches en acides amines essentielles et apportent des macronutriments majeurs de l’alimentation. En plus de leur valeur nutritive, ces protéines possèdent également d’excellentes propriétés fonctionnelles (solubilité, viscosité, hydratation, coagulation, émulsification, rétention d’arômes…) leur permettant ainsi d’être utilisées dans une large gamme de produits alimentaires. 
Pour répondre aux enjeux majeurs de l’alimentation de demain (autonomie protéique, durabilité et bien-être animal), bon vivant allie la biotechnologie et le savoir-faire français pour produire des protéines de lait sans vache. 
En complément de son procédé de fermentation de précision développe depuis 2021, Bon vivant développe une technologie pionnière et hautement innovante de production de protéines de lait par culture cellulaire. Celle-ci se base sur l’induction et la différenciation de cellules-souches embryonnaires en glandes mammaires bovines capables de reproduire à l’identique des protéines de lait très complexes. 
L’utilisation de cellules de mammifères permet de contourner les obstacles de modifications post-traductionnelles rencontres avec les microorganismes et la fermentation de précision. Les cellules de mammifères possèdent en effet l’ensemble des enzymes nécessaires aux repliements et ont l’acquisition de la structure tridimensionnelle. Cette technologie permet ainsi de produire des protéines de lait complexes comme la lactoferrine tout en gardant les propriétés fonctionnelles et nutritionnelles de la protéine animale. 
Enfin, Bon vivant applique son expertise en biologie moléculaire pour permettre la surexpression de certaines protéines cibles pour atteindre à la fois des objectifs de rendement supérieurs et de répondre à des besoins de marche spécifiques avec des mélanges de protéines « à la carte ». 
Ce système de sécrétion permet également la production de l’ensemble des autres composants du lait : lipides, sucres, etc. 
Ce projet s’appuie aujourd’hui sur un processus de transfert technologique, engagé avec l’INSERM et Pulsalys du réseau SATT– Lyon, St Etienne et permettra à Bon vivant, en tant qu’ingrédientier de proposer des protéines de lait à haute valeur ajoutée aux industriels laitiers.
Lauréat : Sandrine Mollé
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Matériaux, mécanique & procédés industriels
Région : Pays de la Loire
Projet : REVIVE INTEROP
Entreprise : Reeverse Systems
Déjà lauréat en : Non disponible
Grand Prix : Grand prix
Caractériser, réemployer et optimiser les matériaux stratégiques pour l’industrie
L’industrie manufacturière des transports (aéronautique, navale, maritime et ferroviaire) et l’industrie du batiment sont de fortes consommatrices de matériaux en aluminium, acier, titane et composites carbone, couteux et à fort impact sur l’environnement. Encore aujourd’hui 33% de la matière non altérée est perdue avant recyclage traditionnel. 
La technologie Reeverse Systems et du projet Revive Interop consiste à caractériser de facon normative et en temps réel les matériaux de seconde vie afin de structurer les filières, favoriser les approvisionnements et l’écoconception des équipements futurs. Le système repose sur des procédés de caractérisation brevetés et numérisés à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle. 
Aujourd’hui, par exemple, à l’échelle d’une usine, Reeverse Systems caractérise et édite un catalogue numérique de 278 000 profils aluminium en 45 secondes ! À l’échelle d’un territoire et avec la consolidation de cette matiere caractérisée et normalisée, la matière devient intéropérable et réellement circulaire. 
Avec un déploiement à grande échelle, l’ambition est d’atteindre plus de 1 000 000 de tonnes de ressources economisées par an pour l’industrie, un véritable impact. À l’échelle d’une usine, les gains économiques représentent jusqu’à 6 chiffres.
Lauréat : Hashimoto Kai
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Technologies médicales
Région : Provence-Alpes-Côte d'Azur
Projet : ANA
Déjà lauréat en : Non disponible
Permettre la réutilisation des données de santé afin d’accélérer la recherche et l’innovation dans le domaine médical grâce à l’enrichissement, la valorisation et la distribution des données d’imagerie médicale.
L’émergence de l’Intelligence Artificielle a transformé radicalement les processus métiers en santé, faisant de l’accès, de la recherche et de la distribution des données de santé un enjeu crucial pour l’innovation dans ce domaine. À ce jour, les données d’imagerie sont bien stockées, mais elles ne sont pas corrélées à la situation clinique ni indexées, ce qui rend très complexe et chronophage la construction manuelle de bases de données d’imagerie, comme le requiert le développement de projets de recherche clinique et d’algorithmes d’aide au diagnostic. 
ANA Healthcare développe une plateforme logicielle permettant aux acteurs de la santé (hôpitaux, cliniques, laboratoires d’imagerie médicale, etc.) d’exploiter, en propre et en commun, leurs données d’imagerie médicale grâce à un système automatisé de construction de cohortes par croisement d’analyse d’images et d’analyse sémantique des rapports médicaux qui leur sont associés. Les algorithmes développés permettent l’analyse intelligente des données disponibles sur les serveurs des utilisateurs, qui sont les propriétaires des images et comptes-rendus médicaux. Plus particulièrement, ces algorithmes s’appuient sur les avancées récentes dans les technologies d’analyse de type NLP (Natural Language Processing), notamment les LLM (Large Language Models) pour l’analyse sémantique des comptes rendus radiologiques, et sur l’analyse de l’imagerie, à la fois dans les métadonnées et directement dans les voxels de l’image. 
Notre innovation porte sur le développement d’un modèle multi-pathologies, multimodalités et multi-langues d’analyse automatisée des comptes rendus radiologiques, utilisant l’IA générative. Cette innovation permettra une extraction précise et fiable des informations requêtables des comptes rendus radiologiques. Grâce à l’IA générative, nous pouvons faire ressortir des nuances subtiles dans les descriptions textuelles, capturer des relations causales et contextuelles, et fournir une compréhension approfondie qui, lorsqu’elle est combinée avec l’analyse des images au niveau des pixels et des voxels, offre une vue d’ensemble et extrêmement précieuse sur les données radiologiques.
Lauréat : Justine Bonnot
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Numérique, technologies logicielles & communication
Région : Bretagne
Projet : BELOWCLOUD
Unité de recherche liée au projet : IETR - Institut d'électronique et de télécommunication de Rennes
Structure liée au projet : Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Déjà lauréat en : Non disponible
Développement et conception de logiciels d’analyse et d’optimisation de la performance et de l’efficience des applications logicielles embarquées et hébergées
L’impact du numérique sur les émissions de gaz à effet de serre n’est malheureusement plus à démontrer. Aujourd’hui, cet impact pourrait doubler d’ici 2025 sans modification profonde des pratiques concernant le numérique. 
Avec pour forte conviction qu’un logiciel doit être adapté à la plateforme matérielle qui le fait tourner, la start-up WedoLow propose des outils logiciels à destination des développeurs pour leur permettre de concevoir des logiciels embarqués et hébergés optimisés en termes de performance ou d’efficience énergétique. Les outils développés permettent d’analyser de façon statique et dynamique les logiciels à optimiser de manière à indiquer au développeur les zones du code pouvant bénéficier d’optimisations. Lorsque l’on sait que les véhicules de demain comporteront plus de 600 millions de lignes de code, il est essentiel de pouvoir faciliter la détection des zones optimisables pour les développeurs. La première brique logicielle développée, below-Explore, permet également de chiffrer le potentiel de gains associé à la mise en oeuvre des optimisations détectées, mais aussi la dégradation potentiellement associée à certaines techniques. De cette manière, le développeur a toutes les cartes en mains pour faire ses choix de conception et d’implémentation. 
Le second outil proposé par WedoLow, below-Optimize, permet au développeur d’explorer les différentes pistes d’optimisation détectées au sein du code, de déterminer les gains unitaires associés à ces différentes pistes et de sélectionner les optimisations les plus pertinentes pour son logiciel. beLow-Optimize est aussi en mesure de les implémenter de manière automatique de manière à rendre cette phase d’optimisation rapide et simple. 
La suite logicielle below est déjà opérationnelle pour des plateformes embarquées, et utilisée dans les secteurs de l’automobile ou de la défense. Le challenge de WedoLow est de transposer cette suite logicielle à des applications logicielles hébergées pour obtenir un réel impact sur la consommation d’énergie liée au numérique. 
Les travaux proposés chez WedoLow se basent sur des travaux de recherche issus des laboratoires de recherche Inria et IETR
Lauréat : Romain Baheux
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Pharmacie & biotechnologies
Région : Hauts-de-France
Projet : BIOTEOS CAMELEON
Déjà lauréat en : Non disponible
Purification d’air et d’eau à partir de microalgues
Entreprise à mission fondée en 2021, bioteos utilise les microalgues pour répondre aux enjeux environnementaux et sanitaires de demain. Nous avons mis au point un procédé breveté de mise en relation entre les algues et l’air permettant ainsi de dissoudre efficacement les polluants aériens dans l’eau et de les rendre utilisables par les microalgues qui pourront les consommer pour se développer. Forts de nos résultats, nous avons développé une gamme de purificateurs d’air biologiques. 
Cependant, nous voulions aller plus loin en adaptant notre technologie au milieu industriel. Le projet Cameleon était né. Un procédé permettant de traiter le co2 issu de la fermentation alcoolique tout en purifiant les eaux usées brassicoles, riches en nutriments essentiels aux microalgues. Le résultat ? D’un côté, une biomasse de qualité produite à bas coûts, ayant capté du carbone lors de sa production et revalorisable en éléments nutritifs à haute valeur ajoutée pour les cultures. De l’autre, une eau débarrassée à 98% de ses polluants (azote, phosphates, sulfates). 
Nous prévoyons la livraison d’un poc fonctionnel chez notre partenaire industriel début 2025.
Lauréat : Hervé Mathieu
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Numérique, technologies logicielles & communication
Région : Nouvelle-Aquitaine
Projet : DENERGIUM
Déjà lauréat en : Non disponible
DENERGIUM développe des solutions logicielles exploitant l’énergie pour optimiser les performances et améliorer le bilan carbone du HPC et de l’IA.
Le HPC (High Performance Computing) et l’IA sont devenus incontournables dans de nombreux secteurs comme la recherche, l’industrie, la santé et la finance. Le marché du HPC-IA est en forte croissance, mais les centres de calculs sont très énergivores et donc confrontés à des limitations impactant leur puissance de calcul. 
Ces contraintes sont de trois types : 
Financières, avec le coût de l’énergie et des équipements 
Matérielles, avec des limitations en alimentation électrique, et la pénurie de composants 
Réglementaires avec des législations locales, nationales de plus en plus restrictives tant sur les émissions de CO₂, que la consommation de ressources (électricité, eau, etc.) 
L’enjeu est de pouvoir augmenter les capacités de calculs pour répondre à l’explosion des besoins tout en maîtrisant l’énergie consommée par le HPC. 
Pour relever ce défi, DENERGIUM développe une solution logicielle innovante, basée sur 10 ans de travaux à l’Inria, qui optimise l’exécution des applications en exploitant leur comportement énergétique. Cette approche inédite offre des perspectives de gain en performances inégalées par les solutions actuelles. 
Notre logiciel permet d’augmenter les capacités de calcul d’au moins 20%, et ce, sans nécessiter de serveurs supplémentaires ni de modifications de code. 
En optimisant la consommation énergétique, nous aidons les entreprises à réduire leurs coûts opérationnels et à respecter les réglementations environnementales. De plus, en augmentant les capacités de calcul sans nécessiter de nouveaux serveurs ou ressources sur le cloud, nous permettons aux entreprises d’éviter des investissements coûteux. Ainsi, l’impact de notre offre est à la fois technologique, économique et environnemental, offrant une solution durable et efficace pour l’industrie du HPC et de l’IA.
Lauréat : Camille Bouget
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Technologies médicales
Région : Île-de-France
Projet : EVACLINICAL
Déjà lauréat en : Non disponible
Scienta Lab développe un modèle de fondation multimodal propriétaire dédié à la médecine de précision en immunologie et inflammation x
Les pathologies auto-immunes et inflammatoires, responsables de la destruction majeure et irréversible d’organes, de symptômes handicapants, et de risque de cancer et de surmortalité accrus, représentent une problématique de santé publique majeure. Les études permettent d’estimer que 5 à 8 % de la population mondiale est touchée, et ce nombre ne cesse 
de croître depuis les années 1970. 
Ces pathologies sont hautement variables d’un patient à l’autre, à la fois en termes de présentation symptomatique et d’évolution de la maladie. Cette hétérogénéité est généralement très peu capturée dans les étapes de développement pré-cliniques et cliniques, ce qui limite drastiquement le taux de succès des essais cliniques et l’efficacité des traitements commercialisés. 
C’est pour répondre à cette problématique que Scienta Lab développe EVA, le premier modèle de fondation multimodal 100% dédié à l’immuno-inflammation. Cette technologie d’intelligence artificielle exploite la méthode de l’entraînement auto-supervisé, ce qui permet au modèle d’emmagasiner de la connaissance médicale à partir d’une grande quantité d’informations brutes. EVA peut ensuite être exploitée dans le cadre de partenariats de développement avec l’industrie pharmaceutique, afin de stratifier ces pathologies hétérogènes en sous-ensembles de patients homogènes et caractérisés au niveau clinique et moléculaire. 
La promesse de Scienta Lab est de proposer une approche translationnelle intégrée, permettant à moyen terme de prédire l’efficacité clinique d’un candidat médicament sur les sous-groupes identifiés à partir de données pré-cliniques. Grâce à cette simulation in silico, Scienta Lab vise à soutenir la commercialisation accélérée de traitements ciblés répondants aux besoins de patients atteints de maladies auto-immunes et inflammatoires.
Lauréat : Christophe Poncelet
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Matériaux, mécanique & procédés industriels
Région : Île-de-France
Projet : MARG0T
Déjà lauréat en : Non disponible
PROPELLANE développe des équipements qui permettent la décarbonation de chaleur industrielle, sans surcoût par rapport au gaz fossile.
La décarbonation de la chaleur industrielle est une priorité environnementale: 2/3 de l’énergie utilisée dans l’industrie en Union Européenne l’est pour produire de la chaleur et plus de 75% de cette chaleur est produite en brûlant des énergies fossiles, notamment du gaz fossile et du fioul. 
La chaleur industrielle est donc un des plus grands responsables d’émissions de CO2, mais aussi d’oxydes d’azotes (NOx) qui sont de grand polluants atmosphériques. 
Ces besoins de chaleur, que l’on retrouve notamment dans les secteurs de l’agro-alimentaire, la chimie, la pharma, les secteurs du bois/carton/papier, l’industrie des plastiques... sont un vrai défi car au-delà de 100-150°C c’est-à-dire là où sont plus de 75-90% des besoins, les solutions bas-carbone existantes et pérennes comme le biogaz ou l’électrification classique par effet joule vont presque tout le temps doubler les coûts de cette chaleur par rapport aux coûts plus bas du gaz fossile. 
Vu l’importance des coûts énergétiques dans ces industries, les actions de décarbonation impactent donc gravement les marges des usines et menacent leur pérennité. 
Obligés de choisir entre leur compétitivité et l’accélération de leur transition énergétique, les industriels se voient souvent contraints de continuer à brûler du gaz fossile. 
Grace à une innovation technologique qui allie notamment la récupération d’énergie fatale (énergie perdue) et le meilleur rendement d’un compresseur d’un nouveau type et donc une meilleure efficacité énergétique, Propellane propose des pompes à chaleur industrielles qui une fois installés dans les usines permettent de diviser par 5 les émissions de CO2 de la chaleur haute-température, sans surcoût d’exploitation par rapport au gaz fossile. 
Une solution permettant d’allier compétitivité et développement durable dans le tissu industriel.
Lauréat : Philippe Saudemont
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Technologies médicales
Région : Hauts-de-France
Projet : NEMESIS LAB
Structure liée au projet : Inserm - Institut national de la santé et de la recherche médicale;Université de Lille
Déjà lauréat en : Non disponible
Celeos conçoit un dispositif médical, véritable co-pilote chirurgical de l’exérèse des tumeurs, par une caractérisation moléculaire des tissus en temps réel basé sur un échantillonnage laser, de la spectrométrie de masse et de l’intelligence artificielle.
En chirurgie oncologique, il existe un manque de techniques qui permettent d’informer et de guider le geste du chirurgien. Ce manque ne permet pas, en moyenne, un retrait total des tumeurs dans une opération sur 5 ! Cela nécessite la poursuite des thérapies anticancéreuses et parfois des secondes opérations voir même pire, des rechutes et des métastases. 
A l’heure actuelle, les solutions existantes ne sont pas satisfaisantes, car elles ne dépassent pas l’architecture des tissus (qui parfois ne permet pas de distinguer des cas proches), ou sont limitées par les performances instrumentales ou la connaissance préalable de biomarqueurs. 
L’entreprise CELEOS valorise la technologie SpiderMass qui émane d’un laboratoire INSERM de l’Université de Lille et qui est innovante notamment par l’utilisation d’un laser pour le prélèvement des tissus. Nous avons réussi à rendre l’analyse par spectrométrie de masse simple par l’absence de préparation de l’échantillon et l’automatisation par l’intelligence artificielle rend de facto son utilisation possible au plus grand nombre. Dans le cadre de ce projet, nous avons pour objectif de développer un prototype de niveau trl6 prêt pour commencer les évaluations cliniques. 
Nos produits prendront in fine la forme d’un dispositif médical de guidage pour le chirurgien. D’autres applications potentiellement très intéressantes font l’objets de prise de licence par des partenaires industriels pour l’analyse sur le lieu du besoin, notamment dans le contrôle qualité industriel et alimentaire, ou la santé animale