Et si diagnostiquer un trouble de santé mentale pouvait un jour devenir aussi routinier qu’une prise de sang dans votre clinique locale ? C’est l’ambition qui anime Hemispheric, une startup créée par le co‑inventeur de FaceID d’Apple, qui utilise désormais des diagnostics cérébraux par IA pour détecter des troubles comme le SSPT, la dépression et la maladie de Parkinson — sans chirurgie, sans appareils d’imagerie, et potentiellement sans les longs délais d’attente qui caractérisent la psychiatrie moderne.
Summary
Points clés à retenir
- Hemispheric a levé 52 millions de dollars de financement en phase initiale pour développer des diagnostics cérébraux non invasifs alimentés par l’IA.
- La startup a entraîné ses modèles d’apprentissage profond sur des données cérébrales collectées auprès de 100 000 volontaires en Asie, à Tel‑Aviv et à Boston.
- Son système utilise un casque EEG léger et une application sur tablette pour mesurer l’activité cérébrale pendant environ 15 minutes.
- Le premier produit vise le diagnostic du SSPT et doit être soumis à la FDA début 2025, avec un déploiement public prévu pour 2027.
- Le cofondateur Hagai Lalazar imagine que l’appareil sera aussi peu coûteux et aussi largement distribué qu’une prise de sang dans les cliniques et les hôpitaux.
Le lien avec FaceID : pourquoi le parcours de ce fondateur est important
Gidi Littwin a passé des années chez Apple à construire des systèmes d’IA qui nécessitaient des ensembles de données énormes pour fonctionner. FaceID avait besoin de centaines de milliers de sujets pour entraîner les modèles qui permettent à votre téléphone de reconnaître votre visage dans le noir, de biais ou derrière des lunettes. Quand Littwin a quitté Apple en 2020, il ne tournait pas le dos à cette approche — il cherchait un domaine où l’appliquer avec des enjeux plus élevés.
Il l’a trouvé avec Hagai Lalazar, qui l’a contacté à froid sur LinkedIn après avoir parlé à environ 75 autres candidats. Lalazar travaillait sur des systèmes d’IA pour étudier le cerveau sans procédures invasives. Ce dont il avait besoin, c’était de quelqu’un qui comprenne comment construire une opération commerciale de données à grande échelle. Littwin était cette personne.
Le parallèle est frappant. Tout comme FaceID nécessitait des pipelines de collecte de données massifs pour apprendre aux machines à reconnaître des visages humains, Hemispheric devait apprendre aux machines à reconnaître quelque chose de bien plus complexe : la signature électrique d’un cerveau désordonné. « Il y avait d’énormes opérations de collecte de données derrière ces projets et nous savions que nous devions construire quelque chose de très similaire chez Hemispheric », a déclaré Littwin à WIRED.
La technologie de diagnostic cérébral par IA d’Hemispheric
La base de la plateforme d’Hemispheric est son ensemble de données — et son ampleur est ce qui distingue cette startup de la plupart de ses concurrentes dans ce domaine. Lalazar et Littwin ont collecté ce qu’ils décrivent comme leur « bien le plus précieux » : un quart de million d’heures de données d’activité cérébrale provenant de 100 000 volontaires rémunérés recrutés en Asie, à Tel‑Aviv et à Boston.
Entraîner l’IA avec 100 000 jeux de données cérébrales
Les participants ne restaient pas simplement immobiles dans des scanners. Ils réalisaient une série de tâches qui ressemblaient à des jeux mais étaient conçues pour activer des régions spécifiques du cerveau. L’ensemble de données qui en a résulté a donné à l’entreprise quelque chose de rare en neurosciences : un corpus d’activité cérébrale vaste, diversifié et richement annoté pour entraîner des modèles d’apprentissage profond.
L’analogie qu’Hemispheric établit est celle avec les grands modèles de langage. De la même manière qu’un LLM déduit le sens en analysant des motifs statistiques dans le texte, le modèle de pointe d’Hemispheric infère le fonctionnement cérébral à partir de motifs d’activité électrique mesurés à l’intérieur du crâne. Lors de tests sur des sous‑ensembles d’individus diagnostiqués avec un SSPT, une schizophrénie et une dépression, le modèle a posé des évaluations précises de l’état de santé cérébrale de ces personnes. L’entreprise mène également une étude clinique pour tester si le modèle peut diagnostiquer — et même prédire — la maladie d’Alzheimer.
Fonctionnement du système : casque EEG et application sur tablette
L’interface clinique est volontairement simple. Un patient porte un casque EEG léger et interagit avec une application sur une tablette pendant environ 15 minutes. Pendant ce temps, le casque enregistre l’activité électrique du cerveau. Le modèle d’IA d’Hemispheric analyse ensuite ces signaux pour aider les cliniciens à poser des diagnostics, identifier l’approche thérapeutique la plus efficace et suivre l’évolution des patients dans le temps.
C’est là que l’angle du diagnostic cognitif non invasif devient réellement significatif. Actuellement, le diagnostic de la dépression, de la maladie de Parkinson ou de la maladie d’Alzheimer repose largement sur des questionnaires subjectifs et des observations comportementales — des outils dont la fiabilité varie et qui sont difficiles à mettre à l’échelle. Un signal matériel cohérent que l’IA peut interpréter de manière objective représente un changement important dans la façon dont les troubles de santé mentale pourraient être évalués.
Focus clinique et étapes réglementaires
La première cible commerciale d’Hemispheric est le SSPT — un trouble qui touche des millions de personnes et reste notoirement difficile à diagnostiquer de manière cohérente. Le plan est de soumettre ce produit à la FDA pour approbation début 2025, avec un déploiement public visé pour 2027 si cette approbation est obtenue.
Troubles ciblés et produit initial
Au‑delà du SSPT, la plateforme a déjà montré des résultats prometteurs pour un éventail de pathologies. Le modèle d’IA a été testé sur des cas impliquant la dépression, la schizophrénie et la maladie de Parkinson. Les travaux sur Alzheimer en sont encore au stade de l’étude clinique, ce qui est une distinction importante — l’entreprise ne revendique pas encore de produit validé dans ce domaine.
Ce que révèle le portefeuille de troubles ciblés, c’est une stratégie délibérée : Hemispheric se positionne à l’intersection de la psychiatrie et de la neurologie, deux domaines qui ont historiquement manqué d’outils de diagnostic fiables basés sur des biomarqueurs. C’est un fossé important, et en combler ne serait‑ce qu’une partie serait significatif sur les plans médical et commercial.
Calendrier de soumission à la FDA et plans de déploiement public
La voie réglementaire auprès de la FDA sera un moment décisif pour l’entreprise. L’approbation réglementaire ne se contente pas de valider la science — elle ouvre le marché clinique aux États‑Unis et crée un précédent pour les autorisations dans d’autres juridictions. L’objectif de déploiement public en 2027 reflète le rythme réaliste du processus réglementaire plutôt qu’un manque d’urgence de la part d’Hemispheric.
Financement, vision et positionnement sur le marché
La levée de fonds de 52 millions de dollars a attiré des fonds de capital‑risque américains et israéliens, ainsi que des investisseurs individuels. Parmi eux figure Howard Morgan, un investisseur précoce d’Uber, dont l’implication signale le type de pari précoce et fortement convaincu qui intervient généralement lorsque les investisseurs perçoivent une base technologique réellement différenciante.
Obtenir 52 millions de dollars pour le développement et l’expansion
L’entreprise prévoit de déployer ce capital sur plusieurs fronts : établir des partenariats avec les gouvernements et les systèmes de santé, développer son équipe américaine, progresser vers l’approbation réglementaire et — point crucial — collecter des données cérébrales auprès de millions de personnes supplémentaires pour améliorer les performances du modèle.
Ce dernier point est plus important qu’il n’y paraît. Les modèles de diagnostic par IA s’améliorent avec les données, et un ensemble de données plus vaste et plus diversifié réduit le risque que le modèle fonctionne de manière incohérente selon les populations. L’extension de la collecte de données n’est donc pas seulement un mouvement de croissance — c’est un enjeu scientifique.
Une vision de diagnostics cérébraux accessibles comme les prises de sang
« L’avenir que nous imaginons est un avenir où cela sera comparable à une prise de sang », a déclaré Lalazar à WIRED. « L’appareil sera très, très bon marché ; il pourra être vendu et distribué dans les cliniques de santé mentale, les hôpitaux et même les cabinets de psychologues. »
Cette vision est ambitieuse, mais la logique est solide. Les prises de sang ont démocratisé les diagnostics de santé physique en supprimant le besoin d’infrastructures spécialisées. Si un dispositif EEG à faible coût et une application sur tablette peuvent détecter de manière fiable des troubles cérébraux en une séance de 15 minutes, la portée potentielle est énorme — en particulier dans les systèmes de santé où l’accès aux neurologues ou aux psychiatres est limité.
Paysage concurrentiel et développement stratégique de scanners cérébraux propriétaires
Hemispheric opère dans un espace de plus en plus encombré. OpenAI et Anthropic se développent tous deux dans la santé, et des outils de diagnostic assistés par IA pour des pathologies comme le cancer du poumon sont déjà utilisés en clinique à travers l’Europe. La pression concurrentielle est réelle.
La réponse stratégique d’Hemispheric passe en partie par la différenciation technologique. L’entreprise développe ses propres scanners cérébraux propriétaires, distincts des dispositifs EEG standard. Comme l’a formulé Littwin : « Ces appareils n’ont jamais été conçus pour l’apprentissage automatique et certainement pas pour l’apprentissage profond. » L’implication est que le matériel EEG disponible sur étagère impose des limites à la qualité des données qu’un modèle d’apprentissage profond peut exploiter — et que des scanners conçus sur mesure pourraient permettre des diagnostics nettement meilleurs.
Le fait que du matériel propriétaire donne ou non à Hemispheric un avantage durable dépendra de l’évolution de la science et de la capacité de la FDA à approuver leur produit pour le SSPT dans les délais prévus. Mais la combinaison d’un ensemble de données différencié, d’un fondateur ayant une expérience avérée de l’IA à grande échelle et d’une voie réglementaire claire place Hemispheric dans une position plus solide que la plupart des startups qui tentent de commercialiser des diagnostics cérébraux par IA. La prochaine étape — cette soumission à la FDA — en dira long au secteur sur la solidité de la science face à l’examen réglementaire.
FAQ
Pour quels types de troubles cérébraux le modèle d’IA d’Hemispheric est‑il conçu ?
Le modèle d’IA d’Hemispheric est conçu pour diagnostiquer des troubles tels que le SSPT, la dépression, la maladie de Parkinson et la schizophrénie, et l’entreprise mène actuellement une étude clinique pour évaluer s’il peut également diagnostiquer et prédire la maladie d’Alzheimer.
Comment Hemispheric collecte‑t‑elle les données cérébrales pour ses modèles d’IA ?
L’entreprise a collecté des données d’activité cérébrale auprès de 100 000 volontaires rémunérés en Asie, à Tel‑Aviv et à Boston. Les participants portaient un casque EEG léger et réalisaient des activités basées sur des tâches conçues pour activer différentes parties du cerveau, générant un quart de million d’heures d’activité cérébrale enregistrée.
Quel est le calendrier prévu pour le premier produit de diagnostic d’Hemispheric approuvé par la FDA ?
Hemispheric prévoit de soumettre son premier produit — axé sur le diagnostic du SSPT — à la FDA pour approbation début 2025. En cas d’approbation, l’entreprise vise une mise à disposition publique en 2027.
Comment Hemispheric prévoit‑elle de rendre les diagnostics cérébraux plus accessibles ?
L’entreprise envisage de déployer largement un dispositif EEG à faible coût dans les cliniques de santé mentale, les hôpitaux et les cabinets de psychologues, afin de rendre les diagnostics cérébraux aussi routiniers et abordables qu’une prise de sang standard.
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