Comment échanger et analyser des données sensibles, sans compromettre leur confidentialité ? C’est le problème épineux auquel répond Tune Insight, startup de l’EPFL, qui révolutionne la manière de collaborer sur des données sensibles, notamment dans le domaine médical.
Prélude académique
L’aventure de Tune Insight débute en 2016, lorsque des hôpitaux suisses sollicitent le Laboratoire pour la sécurité des données de l’EPFL (LDS) pour une problématique précise: collaborer sur des données de patient·es pour la recherche, sans pour autant exposer ces informations sensibles ni déplacer les données. Anticipant les contraintes réglementaires à venir, ces institutions médicales cherchaient à exploiter la valeur des données tout en préservant leur confidentialité.
Sous la direction du professeur Jean-Pierre Hubaux, et après avoir recruté Juan Troncoso Pastoriza qui travaille sur la protection des données génomiques depuis 2005 et qui deviendra CEO de Tune Insight, le laboratoire entreprend alors de développer une technologie combinant des méthodes cryptographiques existantes de manière innovante. L’objectif est de permettre des calculs sur des données chiffrées sans les déchiffrer, une approche connue sous le nom de chiffrement homomorphe. Toutefois, en raison des coûts élevés associés à cette technologie, l’équipe intègre d’autres techniques pour créer une plateforme capable de gérer de grandes quantités de données tout en maîtrisant les dépenses. Cette combinaison ingénieuse, publiée dans Nature Communications et brevetée par l’EPFL permet de lever les contraintes initiales et d’ouvrir la voie à des collaborations sécurisées sur des données sensibles.
Orchestrer une startup
Consciente du potentiel de cette solution au-delà du secteur hospitalier, notamment dans des domaines tels que la cybersécurité et la détection de fraudes financières, l’équipe envisage une application plus large de sa technologie. C’est dans ce contexte que le professeur Hubaux et Juan Troncoso Pastoriza rencontrent Frédéric Pont, alors au Technology Transfer Office (TTO) de l’EPFL, pour explorer les opportunités de valorisation commerciale. Ainsi naît Tune Insight, avec pour mission de transformer l’économie des données en une économie des insights, où l’interprétation et la compréhension dérivées des données priment sur l’accès brut à celles-ci.
Le nom «Tune Insight» reflète cette vision: à l’image d’une symphonie où chaque instrument contribue à une harmonie sans être individuellement distinguable, la technologie de Tune Insight permet de combiner des ensembles de données pour créer une «symphonie» d’informations et de connaissances, tout en préservant la confidentialité de chaque source.
Composer avec les bons instruments de financement
Frédéric Pont, fort de son expérience au TTO et de sa proximité avec Alliance, se tourne naturellement vers Robert van Kommer, conseiller en innovation ICT, pour bénéficier de son expertise en matière d’accompagnement de projets d’innovation. «Je savais que l’équipe avait une grande expérience dans le montage de projets. C’était important pour nous de pouvoir bénéficier de personnes qui ont suivi de nombreuses startups. Cela optimise les chances de voir les projets approuvés», souligne-t-il.
Robert van Kommer a ainsi aidé Tune Insight à structurer ses propositions, à identifier les meilleures stratégies de financement et à obtenir des fonds Innosuisse. En effet, un des défis des startups deeptech est d’avoir un regard réaliste sur leur avancement, pour se tourner vers les solutions adaptées à leur stade de développement.
On a envie de dire qu’on est plus avancé que ce que l’on est réellement. Le regard extérieur d’un expert nous a donné un reality check précieux. Alliance nous a ainsi permis de mieux calibrer nos demandes et de maximiser nos chances de succès.
Cet accompagnement aboutit à deux projets Innosuisse : le premier, porte sur la confidentialité des grands modèles de langage (LLM) en partenariat avec le laboratoire MLO du professeur Martin Jaggi de l’EPFL, explorant comment entraîner ou ajuster ces modèles sur des données sensibles en préservant leur confidentialité. Ce projet a donné lieu à une publication qui vient d’être soumise.
Le second, un Startup Innovation Project (SIP), vise à étendre l’application de la plateforme d’intelligence artificielle au secteur pharmaceutique, au-delà des hôpitaux.
Un troisième projet a aussi été accepté, un Eurostar en collaboration avec des hôpitaux suisses et italiens du réseau PERN (Pediatric Emergency Research Network, regroupant 50 hôpitaux à travers le monde pour la recherche en urgence pédiatrique). Ce projet facilite l’entraînement d’algorithmes sur des données hautement sensibles, répondant aux défis spécifiques liés à l’absence de consentement direct des patient·es et aux cadres réglementaires internationaux différents.
Répéter avec l’écosystème avant de jouer en public
Comme beaucoup de startups deeptech issues d’une institution académique, Tune Insight fait face à des défis typiques, notamment la transition d’une technologie de laboratoire vers une solution commercialisable. «On est une startup créée autour d’une technologie complexe. Notre challenge, même si la demande initiale émanait des hôpitaux, est de trouver une place sur le marché», reconnaît Frédéric Pont. Néanmoins, il souligne la chance de bénéficier de l’écosystème de l’EPFL, incluant des soutiens tels que les Innogrants, Venture Kick et Alliance, qui facilitent cette transition.
Aujourd’hui, Tune Insight compte une quinzaine de collaborateur·ices, avec une présence renforcée en Suisse et une expansion en Europe, notamment en France, en Allemagne et en Espagne. La startup prévoit de poursuivre le développement de son réseau d’hôpitaux et de mettre en place une plateforme facilitant les interactions entre les hôpitaux et l’industrie biopharmaceutique. Cette initiative vise à valoriser les données hospitalières pour accélérer la mise en place de traitements personnalisés et améliorer les soins aux patient·es.
«L’écosystème autour de l’EPFL pour les jeunes startups est extraordinaire. Mais c’est de la responsabilité des entrepreneur·euses, spécialement pour les startups deeptech, d’utiliser cet écosystème au mieux pour accélérer la transition vers le marché et les clients. Il faut comprendre les besoins auxquels un produit basé sur une technologie innovante peut répondre, le product-market-fit, et pas simplement continuer à améliorer la technologie.» Frédéric Pont
Tune Insight en bref
Fondation : 2021
Siège social : EPFL Innovation Park
Équipe : 16 personnes
Site Internet : tuneinsight.com