From Stealth to Unicorn: Chai Discovery Hits $1.3B Valuation and Secures Major Partnership with Eli Lilly

Le paysage de l'intelligence artificielle (artificial intelligence) dans le développement de médicaments a changé de façon spectaculaire dans les premières semaines de 2026. Chai Discovery, la startup biotechnologique basée à San Francisco et fondée par l'ancien chercheur d'OpenAI Joshua Meier, s'est propulsée sous les projecteurs de l'industrie avec deux annonces déterminantes : une levée de fonds de série B de 130 millions de dollars évaluant la société à 1,3 milliard de dollars, et une collaboration stratégique avec le géant pharmaceutique Eli Lilly.

Cette double étape marque un point de maturation significatif pour le secteur de la biologie générative (generative biology). Ce n'est plus seulement un terrain d'expérimentation pour des modèles théoriques : la découverte de médicaments pilotée par l'IA entre dans ce que les investisseurs et les fondateurs appellent la « phase de déploiement ». L'ascension rapide de Chai Discovery — d'une startup au stade seed à une licorne avec un grand partenaire pharmaceutique en moins de deux ans — souligne l'appétit vorace du marché pour des plateformes capables de faire plus que prévoir des structures moléculaires ; on veut des plateformes capables de les concevoir à partir de zéro.

The Series B: A New Unicorn in the Valley

La dernière injection de capital de Chai Discovery témoigne de la confiance que les investisseurs de premier plan accordent à leur thèse « la biologie comme ingénierie ». La série B de 130 millions de dollars a été co-dirigée par Oak HC/FT et General Catalyst, deux poids lourds disposant de ressources importantes et de réseaux étendus tant dans la santé que dans la technologie.

Le tour a également vu la participation continue d'une liste impressionnante de bailleurs existants, dont OpenAI, Thrive Capital, Menlo Ventures, et Dimension. De nouveaux investisseurs, Emerson Collective et Glade Brook, ont aussi rejoint la table, portant le financement total de la société à environ 230 millions de dollars.

Ces fonds ne servent pas seulement à assurer la trésorerie ; ils constituent un capital d'accélération destiné à mettre à l'échelle le déploiement des modèles de base propriétaires (foundation models) de Chai. L'évaluation à 1,3 milliard de dollars place Chai Discovery fermement dans le giron des licornes, un statut devenu de plus en plus sélectif dans le secteur biotech dans le contexte des corrections de marché plus larges.

Points clés de l'investissement

Elena Viboch, Managing Director chez General Catalyst, a souligné le changement de perspective qui motive cet investissement. « Nous pensons que la biologie devient programmable, reconfigurant ce qui était autrefois un art empirique en une discipline d'ingénierie, » a-t-elle déclaré. « L'équipe de Chai mène cette transformation. »

The Eli Lilly Collaboration: Moving to Deployment

Alors que l'évaluation fait la une, le partenariat stratégique avec Eli Lilly représente la validation opérationnelle de la technologie de Chai. L'accord va au-delà d'un simple contrat de licence logicielle ; il s'agit d'une collaboration multifacette conçue pour intégrer directement les capacités génératives (generative capabilities) de Chai aux moteurs internes de découverte de Lilly.

Aux termes de l'accord, Lilly déploiera la plateforme IA de Chai pour concevoir de nouveaux thérapeutiques biologiques (biologics) sur plusieurs cibles pathologiques. De manière cruciale, le partenariat implique la création d'un modèle IA conçu sur mesure. Chai entraînera une version personnalisée de son modèle de base exclusivement sur le vaste jeu de données propriétaire de Lilly. Cette approche de « instance privée » permet au géant pharmaceutique de tirer parti de son avantage historique en données tout en utilisant l'architecture de pointe de Chai.

Why This Deal Matters

Pendant des années, les entreprises pharmaceutiques ont expérimenté des programmes pilotes en IA. L'accord Chai-Lilly signale une transition de l'expérimentation vers l'intégration centrale.

• Personnalisation : Les modèles génériques sont puissants, mais les modèles affinés sur des données internes spécifiques et de haute qualité (résultats de laboratoires, essais ratés, structures propriétaires) offrent un fossé concurrentiel.
• Validation : Le partenariat suit une phase d'évaluation rigoureuse au cours de laquelle les conceptions de Chai ont été évaluées par les équipes scientifiques de Lilly. La décision d'aller de l'avant indique que l'IA n'a pas seulement produit des structures valides, mais des candidats-médicaments viables.
• Concentration sur les biologiques : Contrairement aux petites molécules, qui ont été au centre des premières vagues d'IA, cette collaboration cible spécifiquement les biologiques (anticorps), une classe de thérapeutiques plus complexe mais lucrative.

Joshua Meier, CEO de Chai Discovery, a noté que la collaboration combine les capacités de modèle d'avant-garde de Chai avec la capacité de Lilly à déployer la technologie à grande échelle pour impacter la vie des patients. « Au-delà de l'accès à nos modèles principaux, entraîner des modèles personnalisés sur les données de Lilly présente l'opportunité d'étendre les frontières de la découverte de médicaments en phase précoce assistée par IA, » a déclaré Meier.

Unpacking the Tech: The Power of Chai-2

Au cœur à la fois du financement et du partenariat se trouve Chai-2, le modèle de base phare de la société. Lancé quelques mois avant ces annonces, Chai-2 est décrit comme une plateforme générative zero-shot (zero-shot) pour la conception moléculaire.

Dans le contexte de la découverte de médicaments assistée par l'IA, la capacité « zero-shot » est le graal. Cela signifie que le modèle peut concevoir des anticorps efficaces contre une cible spécifique sans avoir besoin d'être entraîné sur des exemples d'anticorps qui se lient à cette cible spécifique. Les méthodes traditionnelles exigent souvent de partir d'un ligand connu et de l'optimiser — un processus comparable à la révision d'un brouillon. Chai-2 agit davantage comme un écrivain créatif, générant des brouillons originaux à partir d'une consigne.

Performance Metrics: Chai-2 vs. Industry Standards

La société affirme que Chai-2 peut atteindre des taux de détection expérimentaux à deux chiffres — un chiffre qui, s'il se maintient sur différentes cibles, réduirait de façon spectaculaire le coût et le temps associés au développement préclinique. De plus, le modèle prendrait en compte les propriétés de « développabilité », garantissant que les molécules qu'il conçoit ne sont pas seulement théoriquement puissantes mais aussi stables, solubles et manufacturables.

The Engineering of Biology

Le récit porté par Chai Discovery s'enracine profondément dans la philosophie de ses fondateurs. Joshua Meier, qui a précédemment été Chief AI Officer chez Absci et a occupé des postes de recherche chez Meta et OpenAI, a constamment articulé une vision visant à transformer la biologie d'une « science de la découverte » en une « discipline d'ingénierie ».

Dans la biologie traditionnelle, la découverte est souvent fortuite et artisanale. Les scientifiques dépistent des millions de composés pour en trouver un qui fonctionne. L'approche d'ingénierie cherche à inverser cela : spécifier les propriétés souhaitées (se lie à la Cible X, a une demi-vie Y, n'est pas toxique) et utiliser le calcul pour générer la molécule qui correspond à ces spécifications.

« Nous sommes au bord d'une nouvelle ère pour l'industrie biopharmaceutique, » a déclaré Meier au sujet de la levée de série B. « Ce qui ressemblait à des problèmes sur cinq ans il y a quelques mois se résout maintenant en semaines. »

Cet « état d'esprit d'ingénierie » se reflète dans la composition de l'équipe. Le cofondateur Jack Dent apporte une expérience de Stripe, une société célèbre pour son infrastructure centrée sur les développeurs. Le mélange de principes rigoureux d'ingénierie logicielle avec la modélisation biologique avancée est ce qui différencie Chai des générations précédentes de startups « IA pour la bio » souvent très axées sur la biologie mais moins sur l'architecture des modèles de base.

Competitive Landscape and Future Outlook

Chai Discovery n'est pas seule dans cette course. Le secteur est peuplé de concurrents redoutables comme Isomorphic Labs (une filiale d'Alphabet exploitant la technologie AlphaFold), Generate:Biomedicines, et EvolutionaryScale. Chacun tente de devenir le système d'exploitation pour la R&D pharmaceutique.

Cependant, l'ascension rapide de Chai suggère une différenciation unique. En obtenant une valorisation de licorne et un partenariat de premier plan avec Lilly si tôt dans son cycle de vie (moins de deux ans après sa fondation), Chai a signalé que sa technologie est prête pour le grand public.

L'implication d'OpenAI en tant qu'investisseur est aussi stratégiquement significative. Elle laisse entrevoir des avantages potentiels en matière de calcul ou des insights architecturaux que Chai pourrait exploiter, les maintenant à la pointe de ce qui est possible avec les transformer models et le geometric deep learning.

Au fil de 2026, l'industrie surveillera de près les résultats du partenariat avec Lilly. Si les modèles personnalisés de Chai peuvent livrer un candidat clinique dans le pipeline de Lilly au cours des 12 à 18 prochains mois, ce sera la preuve ultime de la thèse de la biologie générative. Pour l'instant, avec 230 millions de dollars en banque et l'un des plus grands industriels pharmaceutiques à leurs côtés, Chai Discovery s'est imposée comme l'un des noms les plus en vue et les plus redoutables du développement de médicaments assisté par IA.