François-Henri Boissel est à la tête de Novadiscovery, une entreprise qui modélise sur informatique les effets des futurs médicaments. Ce qui accélère le processus de mise au point de nouveaux traitements. Explications. Par Maud Guillot
Quel a été votre parcours avant de créer Nova ?
Pierre-Henri Boissel : J’ai fait une école de commerce, l’Essec à Paris, au début des années 2000. J’ai commencé ma carrière professionnelle chez Lehman Brothers à Londres puis à Tokyo. J’étais dans une espèce de micro-fonds d’investissement à l’intérieur de la banque, sur des projets très hétérogènes. En 2008, quand Lehman a fait faillite, j’avais 28 ans. J’étais célibataire, sans enfant, avec de l’argent de côté. Je suis rentré en France pour tenter l’aventure entrepreneuriale.
Vous étiez un de ces financiers repentis soucieux de se racheter en créant une entreprise qui ait du sens !
Pas vraiment ! J’ai adoré mes quatre années chez Lehman et je ne renie rien. J’ai beaucoup appris. C’était un environnement exigeant, multiculturel, avec une courbe d’apprentissage exponentielle. C’était la formation rêvée. En revanche, c’est vrai que mon job manquait un peu de sens… Donc quand j’ai cherché un projet, j’ai mis deux critères : son rendement financier : High risk-high return ! Si ça marche, il faut que ça paie, à partir du moment où on prend beaucoup de risques… Mais aussi son impact sociétal. C’était le critère numéro 1.
Pourquoi le financier que vous êtes avait-il besoin de cet aspect plus“collectif” ?
Je connaissais la difficulté de créer une entreprise. Je savais que pour tenir le cap, il me fallait une mission qui me dépasse, et m’oblige. Sinon je flancherais. Je n’aurais pas l’énergie de remettre chaque jour le titre en jeu. Or c’est ce qu’exige la création d’entreprise.
Où avez-vous trouvé ce projet sociétal ?
En discutant avec mon père Jean-Pierre Boissel ! A l’époque, il était professeur de médecine et chercheur, spécialisé en pharmacologie. Il travaillait sur les méthodologies d’évaluations des nouveaux médicaments : quels essais cliniques mettre en place, comment mesurer le bénéfice-risque d’un traitement… En 2008, il était en fin de carrière mais quelque chose lui trottait dans la tête : il existe des millions d’articles scientifiques originaux en biologie et en médecine. Une base qui s’enrichit chaque année. Mais ces connaissances dépassent les capacités de traitement d’un cerveau humain. La seule manière de les exploiter, c’est de les organiser sous formes mathématiques. C’est comme ça qu’on a créé Nova en avril 2010.
Comment se sont passés les débuts ?
J’ai fait toutes les bêtises que commettent les primo-entrepreneurs ! Comme imaginer qu’il suffit d’avoir une solution géniale pour la vendre… Or, il ne faut pas arriver trop tôt sur un marché. Un investisseur important de la Silicon Valley a récemment établi les clefs de la réussite de 100 start-up dans lesquelles il a investi. Il a conclu que le timing était le plus important. On a donc pas mal galéré au départ, pour faire comprendre notre métier et notre plus-value.
Quel est ce métier ?
On réalise des essais cliniques pour des biotechs et des entreprises pharmaceutiques. In silico, c’est-à-dire à partir de modèles mathématiques en simulation informatique, en complément des essais traditionnels in vitro et in vivo. Quand l’industrie doit déterminer la dose de produit nécessaire, il prend des groupes de patients et il compare. Avec la simulation informatique, il peut en tester des milliers. Il y a moins de limites… Notre mission, c’est d’utiliser la modélisation en amont des autres méthodes pour les rendre plus efficaces.
Ça veut dire que vous avez modélisé des millions de corps humains ?
Non, mais on propose des modèles spécifiques à chaque maladie. Le cancer du poumon ou l’hépatite B ne présentent pas la même biologie. On va les comparer au mécanisme d’action du traitement à tester. Il peut y avoir 1 500 paramètres et des milliers d’équations. Mais on ne peut pas modéliser des corps humains en entier. C’est beaucoup trop complexe.
Vous pensez quand même, à terme, remplacer les essais sur l’homme ?
Non. Ce n’est même pas souhaitable car les modèles ne seront jamais exactement prédictifs. En revanche, on peut tester des milliers d’hypothèses et donner une short-list à l’entreprise pharmaceutique pour ses tests sur les hommes. On l’oriente sur les scénarios les plus crédibles. Ou les patients les plus réceptifs. Au passage, on leur indique les patients sur lesquels il est inutile de tester le médicament car on sait qu’il ne sera pas efficace sur eux.
Pourquoi l’industrie pharma qui est très puissante a-t-elle besoin d’une PME comme la vôtre pour ce type de recherches ?
L’industrie pharmaceutique est la plus consommatrice en R&D du monde. Loin devant la tech avec les Gafa et l’aérospatiale. Elle investit 18 % de son chiffre d’affaires en recherche. Mais elle est la seule à ne pas avoir investi massivement dans la modélisation informatique car contrairement à ce qu’on pourrait imaginer cette industrie n’est pas très rentable. Développer une nouvelle drogue entre la recherche fondamentale et le patient, c’est 15 ans, ça coûte 2 milliards et il y a un succès inférieur à 10 %. Nous, on leur fait gagner du temps, de l’argent et on augmente les chances de succès.
Dans les récentes affaires d’effets secondaires sous estimés comme le Mediator ou plus récemment le Levothyrox, votre modèle aurait-il pu avoir une utilité ?
Oui et non. On ne propose pas des modèles magiques mais qui reposent sur les connaissances existantes. Donc si aucun article scientifique ne fait état de ces potentiels effets, ils ne peuvent pas être évalués. En revanche, s’il y a une suspicion, même faible, on peut la tester et en déterminer l’échelle.
Combien comptez-vous de salariés aujourd’hui ?
27 salariés. On a deux business unit : la modélisation-simulation et la technologie. On recrute des ingénieurs spécialisés en bio qui développent les modèles. Et des développeurs informatiques qui travaillent sur la “boite à outils”. On les trouve dans les écoles d’ingé : Centrale Supelec Paris, Polytechnique, INSA Lyon…
Le fait d’être à Lyon n’est pas un frein pour recruter ces profils ?
Non, bien au contraire, c’est un atout ! Pour la génération des Millennials, la qualité de vie est déterminante. Or Lyon c’est juste ce qu’il y a de mieux en France.
Quelles sont vos perspectives ?
Elles sont bonnes en France et à l’étranger. En 2017, l’agence de réglementation américaine a reçu une instruction du Congrès pour promouvoir les essais cliniques in silico. On est presque passé en quelques mois de martiens à génie visionnaire ! On n’a pas encore beaucoup de clients étrangers. Car 50 % du chiffre d’affaires mondial est américain.
