Une intelligence artificielle innovante au service de la radiologie et de l’oncologie avec Raidium !
Créée en 2022, la startup Raidium développe une intelligence artificielle de nouvelle génération destinée à faire progresser la médecine de précision, en améliorant l’accès aux biomarqueurs d’imagerie. Une solution conçue pour répondre aux défis croissants de la radiologie moderne.
Un défi technologique à relever
Le domaine de la radiologie fait face à plusieurs défis majeurs, tels qu’une augmentation exponentielle du nombre d’examens, une complexité accrue des analyses provenant de milliers d’images générées en quelques secondes, et des besoins croissants en recherche clinique – en particulier en oncologie, où 90 % des essais cliniques nécessitent une évaluation radiologique.
Malgré la diversité des solutions disponibles, les premières générations d’IA en radiologie peinent à être adoptées. Leurs algorithmes trop spécifiques sont généralement entraînés pour répondre à une seule question diagnostique, et l’apprentissage supervisé montre vite des limites face à des problématiques plus complexes comme le cancer métastatique qui nécessite l’analyse corps entier.
C’est précisément à ce plafond technologique que Raidium apporte une réponse. La startup développe un modèle de fondation verticalisé, s’inspirant de modèles génératifs comme GPT, tout en étant adapté spécifiquement à l’imagerie médicale.
La force de la pluridisciplinarité
Fondée par Paul Hérent, radiologue de formation, et Pierre Manceron, ingénieur en mathématiques appliquées, Raidium compte aujourd’hui une équipe de 25 personnes. L’équipe rassemble des profils variés, tels que des ingénieurs en data science, des experts en régulation médicale, des professionnels issus de startups à succès, des chefs de produits et des développeurs, un responsable des partenariats et un directeur de l’exploitation.
Cofondateurs de Raidium : Paul Hérent & Pierre Manceron. © Raidium - 2025
La singularité de Raidium réside dans l’intégration de professionnels de santé au sein même de son équipe. Parmi eux, des radiologues investisseurs – notamment issus du Centre d’Imagerie du Nord (Paris / Saint-Denis) – impliqués depuis les débuts du projet et jouant le rôle d’« alpha-testeurs » de la solution. Elle compte également des internes en radiologie, qui participent à l’innovation tout en se préparant aux métiers de demain, et des doctorant-e-s réalisant leurs thèses en partenariat avec des hôpitaux publics parisiens, comme Pompidou et Beaujon.
Dans cette dynamique, la startup développe de nombreux partenariats avec des institutions médicales, dans le but de tester et perfectionner sa solution. Outre le Centre d’Imagerie du Nord et les hôpitaux de Pompidou et Beaujon, la Fondation Rothschild (spécialisée dans la sclérose en plaques) et plusieurs centres anticancéreux en France sont également impliqués dans le projet.
En complément, Raidium s’appuie sur un comité scientifique pluridisciplinaire, réunissant des experts en médecine, en intelligence artificielle et, prochainement, en business.
Un assistant intelligent pour les radiologues
La technologie de rupture de Raidium se distingue par : i) une approche multimodale combinant différents types d’images (scanner, IRM) et de données textuelles, ii) une compréhension globale de l’anatomie humaine, de la tête aux pieds, iii) une reconnaissance fine des structures normales et pathologiques, et iv) un apprentissage auto-supervisé fondé sur près d’un milliard d’exemples.
Mais l’innovation ne réside pas uniquement dans son modèle d’IA. Une interface utilisateur est directement intégrée dans le flux de travail habituel des radiologues, pour leur permettre d’interagir en temps réel avec l’IA, que ce soit par texte ou visuel. À cela, s’ajoutent des fonctionnalités avancées, telles que la segmentation automatique d’organes en 3D en un clic, ou encore la classification automatique des lésions selon des critères standardisés d’analyse radiologique (comme les critères RECIST en oncologie).
La technologie, baptisée ONCOPILOT, a fait l’objet de validations scientifiques rigoureuses démontrant l’efficacité de l’IA. Ces travaux ont abouti à une publication majeure, publiée en avril 2025 dans le journal npj Precision Oncology, et intitulée « ONCOPILOT : A Promptable CT Foundation Model For Solid Tumor Evaluation». Dans son ensemble, la solution garantit une précision renforcée grâce à des mesures 3D automatisées, plus fiables que les mesures 2D manuelles, tout en améliorant la performance par l’automatisation des tâches à faible valeur ajoutée et la génération de résultats en temps réel.
Visuel clé de la solution avec, à gauche, le visuel de l'interface permettant d'interagir avec le modèle, et à droite, un rapport spécifique au workflow d'oncologie. © Raidium - 2025
Cap vers la médecine du futur !
Grâce à une récente levée de fonds de 16 millions d’euros, Raidium s’apprête à franchir plusieurs jalons stratégiques.
- Recherche : développer le modèle d’IA le plus performant pour la radiologie.
- Produit : améliorer l’expérience utilisateur avec une solution intuitive, placée sous le contrôle du praticien et véritablement adaptée à ses besoins.
- Réglementaire : obtenir les certifications FDA et CE, prévues pour 2026-2027.
- Commercial : renforcer la traction marché, initier la monétisation et préparer la prochaine série de financement.
Ces jalons s’accompagnent d’un développement à l’international, les co-fondateurs visant tout particulièrement le marché américain.
Enfin, si Raidium concentre dans un premier temps ses efforts sur l’oncologie et l’analyse des tumeurs solides par scanner, ses ambitions vont bien au-delà. À terme, l’entreprise vise à concevoir la console radiologique de demain : une IA générale, capable de s’adapter à de multiples usages médicaux. Concrètement, l’avenir de la solution passera par l’extension à d’autres modalités d’imagerie, le développement d’applications dans les radioligands et la théranostique pour associer diagnostic et traitement, l’utilisation de l’imagerie multiparamétrique pour faire progresser la recherche dans la sclérose en plaques, ainsi que des approches de prévention grâce au dépistage opportuniste permis par les imagerie radiologiques (des pathologies peuvent être décelées sur un examen effectué pour une autre raison)
Pour en savoir plus :
Raidium
Paul Hérent
contact@raidium.eu
https://www.raidium.eu/
J S. Lopes
© La Gazette du Laboratoire
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