Chaque jour, plus de 5 000 articles scientifiques et recommandations médicales sont publiés dans le monde. « Rester à jour est devenu inhumain » pour les médecins, résument Taieb Bennani et Maxime Allouch, les deux cofondateurs de Vera Health.
Issues de familles de soignants, les deux entrepreneurs ont grandi avec les mêmes images marquantes : des pères médecins plongeant chaque soir dans d’épais pavés truffés de surligneurs pour résoudre un cas complexe ou préparer une intervention.
Passés par le prestigieux MIT, HEC Paris et Yale, ils entendent apporter une solution simple et accessible aux praticiens. « De loin, les meilleurs data scientists sont les médecins : ils traitent des centaines de données par patient et n’ont que quelques secondes pour prendre une décision. Nous sommes là pour leur apporter la meilleure information au moment précis où ils en ont besoin », explique Taieb Bennani dans un entretien accordé à Presse-citron.
Un moteur de recherche médical
Vera Health est un moteur de recherche ultra-spécialisé. L’application interroge en temps réel une base de plus de 60 millions d’articles scientifiques et de monographies médicamenteuses, c’est-à-dire la fiche d’identité officielle et complète d’un médicament. « On prend toutes les métadonnées en compte pour recréer une sorte de PageRank à la Google, mais réellement pour les médecins », résume le jeune entrepreneur.
Sur le terrain, l’outil remplace un travail de recherche manuel souvent fastidieux. « Un médecin reçoit un patient étranger avec un traitement inconnu en France. Vérifier les interactions médicamenteuses dans le Vidal (Ndlr : la référence en France pour l’information sur les médicaments) peut prendre 5 à 10 minutes. Sur Vera, il pose la question et obtient la réponse en quelques secondes », étaye Maxime Allouch.
« On rend la recommandation médicale actionnable, ce qui évite au médecin de devoir lire 15 ou 20 pages de PDF pour lui donner accès directement à la phrase qui compte », précise Taieb Bennani. Une solution très prometteuse. La jeune pousse, basée outre-Atlantique, a été sélectionnée peu de temps après son lancement, en juillet 2024, au sein du prestigieux accélérateur Y Combinator.
Elle a ensuite bouclé une levée de fonds en amorçage (seed) de 3 millions de dollars auprès de Gradient, le fonds d’investissement dédié à l’intelligence artificielle de Google.
Éviter les hallucinations à tout prix
En médecine, l’erreur n’est pas une option. Pour éviter les « hallucinations » propres aux IA généralistes, Vera Health s’appuie sur une approche stricte : « La réponse existe déjà dans les publications scientifiques. Nos modèles ne sont là que pour synthétiser ou reformuler l’information existante », souligne Taieb Bennani. Pour chaque réponse, l’outil attribue un code couleur indiquant son niveau de confiance, préférant s’abstenir lorsqu’une preuve manque.
L’autre grande force de Vera Health réside dans sa capacité à s’adapter très finement à chaque contexte d’exercice. « Chaque moteur de recherche doit être différent pour chaque médecin. C’est vrai à l’échelle d’un pays, d’une spécialité, mais aussi d’une institution », élabore Taieb Bennani.
« Un urgentiste n’a pas 25 secondes. Il dispose généralement de 10 à 11 secondes entre le moment où il tape sa question et le moment où il doit digérer la réponse. À l’inverse, pour un oncologue, ce qui importe c’est d’obtenir le rapport le plus exhaustif possible, et le temps de réponse est secondaire », illustre le cofondateur. C’est pourquoi le système fait travailler en parallèle entre 8 et 9 modèles spécialisés pour classifier la demande et adapter immédiatement le niveau de restitution.
Cette rigueur paye. Sur les tests de référence NEJM-AI et MedXpertQA, l’application obtient des résultats deux à trois fois supérieurs aux meilleurs modèles d’OpenAI et d’Anthropic, grimpant à 97,5 % de réussite à l’USMLE, l’examen médical américain. Afin de maintenir cette précision, l’application est relue en continu par un comité de cliniciens issus d’Harvard, de Yale et de la Mayo Clinic.
Une adoption éclair qui surpasse la trajectoire de Doctolib
Portée quasi exclusivement par le bouche-à-oreille clinique, l’application connaît un succès retentissant. En France, le volume mensuel de questions traitées est passé de 7 000 en janvier à 200 000 en juin 2026. Avec 31 000 utilisateurs inscrits au niveau national, un chiffre multiplié par 42 chez les médecins en six mois. Sa courbe d’adoption est saisissante : Vera comptabilise déjà plus de 24 000 praticiens en 6 mois, quand Doctolib en comptait environ 1 500 un an après son lancement.
À l’échelle internationale, la startup revendique plus de 400 000 cliniciens utilisateurs. Cette dynamique vient d’être saluée par le fonds Headline, qui l’a intégrée à son classement AI Europe 100. Elle a notamment fait sensation sur la scène du DevDay d’OpenAI en présentant un agent vocal développé lors d’un hackathon remporté devant Sam Altman, et s’est associée à l’American College of Emergency Physicians (ACEP), intégrant directement les recommandations de la plus importante société savante de médecine d’urgence américaine pour ses 40 000 membres.
Mais Vera ne compte pas s’arrêter là et vient de déployer ses nouveaux « Espaces » personnalisés. Cette fonctionnalité permet aux médecins ou aux établissements de créer leur propre environnement Vera Health en y intégrant leurs documents locaux. « Notre force, c’est de savoir faire de la recherche sur 60 millions de papiers scientifiques, mais aussi sur 500 pages de PDF internes d’un hôpital comme Foch », précise Taieb Bennani. Ainsi, le praticien peut croiser en temps réel les recommandations mondiales les plus récentes avec les protocoles spécifiques de son service.
Au-delà de l’outil de recherche, c’est une véritable communauté médicale qui se structure. « L’idée, c’est d’utiliser notre réseau pour aller plus loin et ne pas juste répondre à des questions de manière statique », conclut Maxime Allouch. Une ambition claire pour transformer durablement l’accès au savoir médical.
- Adoptée par plus de 24 000 médecins français en 6 mois, Vera Health connaît une courbe de croissance au sein du corps médical plus rapide que celle de Doctolib à ses débuts.
- Grâce à un moteur de recherche s’appuyant sur 60 millions de documents scientifiques, l’IA délivre en quelques secondes une réponse fiable, sourcée et surlignée dans la littérature officielle.
- Capable de s’adapter au temps de réponse d’un urgentiste comme à la lecture d’un long rapport d’oncologie, l’application permet aussi aux hôpitaux d’y croiser leurs propres protocoles internes.
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