Concevoir un médicament le matin, lire les données du labo le soir

Capable sort de sa relative discrétion. Cette jeune société de San Francisco, fondée par une équipe issue du MIT, de Harvard Medical School, de Roche, de l'ETH et du Dana-Farber, se présente comme un laboratoire capable de passer de la conception d'un médicament par IA aux premières données expérimentales en vingt-quatre heures.

L'argumentaire de son CEO, Isaak Freeman, part d'un constat : à mesure que les modèles gagnent en intelligence, le goulot d'étranglement se déplace vers le monde physique, d'où l'idée d'une « couche de calcul biologique » qui produise vite des données pour nourrir les modèles. L'entreprise dit avoir verticalisé plusieurs étapes du développement préclinique dans une plateforme maison, le Capable Core, faite de six modules semi-autonomes réécrits pour tourner, selon elle, dix à vingt fois plus vite.

La première cible affichée est inhabituelle : des peptides destinés à réduire le besoin de sommeil, dans une logique d'augmentation des capacités humaines plutôt que de traitement d'une maladie. L'objectif revendiqué est de faire itérer les modèles sur des centaines de candidats pour générer des milliers de points de données validés, et de ramener la recherche de pistes thérapeutiques de plusieurs années à quelques semaines. La société précise doubler ses validations clés sur cellules et souris via des sous-traitants externes, quitte à ce que ce soit plus lent et plus coûteux.

Côté financement, Capable annonce une levée de douze millions de dollars, portée par 50 Years et HOF ainsi que par des dirigeants d'OpenAI, parmi lesquels Wojciech Zaremba, Kevin Weil, Srinivas Narayanan et Fidji Simo. À ce stade, l'essentiel des éléments publics repose sur les annonces de la société elle-même, les résultats mis en avant n'ayant pas encore fait l'objet d'une validation indépendante.