Altara obtient 7 millions de dollars pour combler le déficit de données qui ralentit les sciences physiques
Basée à San Francisco, Altara a levé 7 millions de dollars en financement d’amorçage pour créer une couche d’IA qui unifie les données de R&D fragmentées entre feuilles de calcul et systèmes hérités. La startup vise à aider les entreprises dans les secteurs des batteries, des semi-conducteurs et des dispositifs médicaux à diagnostiquer les défaillances plus rapidement et à accélérer le développement.
Les entreprises travaillant sur les batteries, les semi-conducteurs et les dispositifs médicaux génèrent d’énormes volumes de données — et une grande partie finit dispersée dans des feuilles de calcul et des systèmes hérités, ce qui les rend difficiles à exploiter pour améliorer les produits ou comprendre les défaillances.
La startup basée à San Francisco Altara, qui vient de lever 7 millions de dollars en financement d’amorçage, affirme avoir développé une couche d’IA conçue pour combler ces lacunes de données et regrouper des informations techniques fragmentées au sein d’une plateforme unique. Le tour de table a été mené par Greylock, avec la participation de Neo, BoxGroup, Liquid 2 Ventures et Jeff Dean.
Fondateurs et parcours
Altara a été fondée en 2025 par Eva Tuecke, qui a auparavant mené des recherches en physique des particules au Fermilab et travaillé chez SpaceX, et Catherine Yeo, ancienne ingénieure en IA chez Warp. Les deux se sont rencontrées en étudiant l’informatique à l’Université Harvard.
Réduire le temps de diagnostic des échecs en R&D
« Imaginez que vous soyez une entreprise développant des batteries de nouvelle génération et qu’une batterie tombe en panne lors des tests de cellules dans le cadre du processus de R&D », a déclaré Yeo. « Une équipe d’ingénieurs doit intervenir et vérifier manuellement de nombreuses sources de données différentes, allant des journaux de capteurs aux données de température et d’humidité. Ils recoupent également les rapports historiques de défaillance. »
Les scientifiques et les ingénieurs passent souvent des semaines, voire des mois, dans cette « chasse au trésor » à travers une multitude de sources de données simplement pour diagnostiquer et résoudre les défaillances, a-t-elle ajouté.
Altara affirme que son IA réduit considérablement le temps nécessaire à ce processus, condensant des semaines de tri manuel des données en quelques minutes.
L’équivalent matériel des SRE
Corinne Riley, associée chez Greylock, compare ce qu’Altara réalise dans les sciences physiques au rôle des ingénieurs en fiabilité des sites (SRE) dans le monde du logiciel. Si un système tombe en panne, « un SRE intervient et examine la pile d’observabilité de l’entreprise », a-t-elle expliqué. « Quelqu’un a déployé une modification du code, et c’est cela qui a provoqué une interruption. »
Par exemple, Resolve, soutenue par Greylock et valorisée à 1,5 milliard de dollars, utilise l’IA pour diagnostiquer les défaillances logicielles. La vision d’Altara est d’agir comme l’équivalent matériel, en déterminant précisément ce qui s’est mal passé lorsqu’une batterie ou une carte de wafer de semi-conducteur ne fonctionne pas comme prévu.
Une approche différente de l’IA dans la science
Altara n’est pas la seule startup à utiliser l’IA pour accélérer le développement dans les sciences physiques. Des startups comme Periodic Labs et Radical AI s’attaquent également à la recherche scientifique à la base.
Altara adopte une approche différente et beaucoup moins gourmande en capital. Plutôt que de chercher à remplacer des entreprises de recherche et de fabrication vieilles de plusieurs décennies, Altara fournit une couche d’intelligence qui s’intègre à leurs données existantes.
Pour Riley, de Greylock, l’IA appliquée aux sciences physiques représente la « prochaine grande frontière » et elle prédit une explosion imminente du développement dans ce secteur.