Virtual staining : l’IA est en train de redéfinir le diagnostic en pathologie

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Dossier : Vie des entreprises, la santé entre dans une nouvelle ère | Magazine N°814 Avril 2026

En pathologie, l’analyse des biopsies repose encore largement sur des procédés chimiques lourds, coûteux et chronophages. Le virtual staining, ou coloration virtuelle, propose une alternative radicale : simuler ces colorations par logiciel, à partir d’images et de modèles d’intelligence artificielle. Pour RainPath, cette technologie ne se limite pas à un gain d’efficacité. Elle prépare une transformation plus profonde de la manière d’extraire, d’interpréter et de valoriser l’information diagnostique à partir du tissu humain. Entretien avec Mel Landelle, CEO de RainPath.

Pour commencer, comment expliquer simplement ce qu’est le virtual staining et ce que cela change dans l’analyse d’une biopsie ?

Le virtual staining consiste à simuler par logiciel des colorations aujourd’hui réalisées physiquement sur les biopsies. En pathologie classique, une lame est d’abord colorée en H&E (coloration histologique standard à l’hématoxyline et à l’éosine), puis, en fonction de ce que le pathologiste observe, des colorations supplémentaires sont demandées pour révéler des biomarqueurs précis. Chaque étape implique du temps, des manipulations techniques, l’utilisation de réactifs coûteux et un impact environnemental non négligeable.

La coloration virtuelle vise à supprimer ces allers-retours. À partir d’une image initiale de la biopsie, on génère en quelques secondes une image équivalente à celle qu’aurait produite une coloration chimique spécifique, sans nouvelle coupe ni traitement. Cela modifie profondément la manière d’analyser une biopsie : les colorations avancées deviennent immédiates, plus accessibles et beaucoup moins coûteuses. Elles sont directement couplées à des outils d’intelligence artificielle qui facilitent l’interprétation, enrichissent l’information diagnostique et intègrent automatiquement les résultats dans le compte rendu et le workflow, pour un gain de temps supplémentaire.

Pourquoi cette approche pourrait-elle remplacer, à terme, les colorations chimiques utilisées aujourd’hui ?

À long terme, la coloration virtuelle pourrait remplacer une large partie des colorations chimiques pour une raison simple : elle fournit la même information diagnostique, mais plus vite et avec moins de contraintes. Les méthodes actuelles reposent sur des réactifs onéreux, des chaînes logistiques parfois fragiles, du matériel dédié et une main-d’œuvre importante. Ce qui allonge les délais et rigidifie l’organisation des laboratoires, avec des conséquences directes sur les délais de prise en charge.

Avec le virtual staining, le coût marginal d’une coloration supplémentaire devient quasi nul et le résultat est disponible presque instantanément. Cela change l’économie du diagnostic : on peut envisager des panels de marqueurs plus systématiques, limiter les arbitrages liés aux coûts et accélérer la prise de décision clinique. Cette approche apporte également une meilleure standardisation, en réduisant certaines variations liées aux pratiques locales ou aux lots de réactifs. Sur le plan environnemental, la diminution de l’usage de produits chimiques va dans le sens d’une pathologie plus sobre, les réactifs représentant aujourd’hui le premier poste d’émissions de CO₂ en laboratoire. Au-delà de la substitution, le virtual staining ouvre la voie à l’émergence de biomarqueurs virtuels, rendus possibles par l’exploitation fine de l’information optique grâce à l’IA.

RainPath se positionne comme une entreprise DeepTech. Qu’est-ce que cela signifie concrètement ?

Une entreprise DeepTech développe une technologie de rupture fondée sur une recherche scientifique avancée, avec des cycles de développement longs et des incertitudes techniques importantes avant toute mise sur le marché. En santé, cela s’accompagne d’exigences très élevées en matière de performance, de fiabilité et de sécurité, ainsi que de contraintes réglementaires fortes, indispensables pour garantir la confiance des médecins et des patients.

“ RainPath apporte une réponse technologique solide à des enjeux structurels de la pathologie. Le virtual staining simplifie l’accès à l’information diagnostique tout en préparant une évolution profonde des pratiques .”
Laurent Le Portz (X87), investisseur de RainPath

Chez RainPath, cela se traduit par un investissement massif en recherche et développement, des collaborations scientifiques étroites et une exigence élevée en matière de validation clinique. Mais nous avons aussi fait le choix de ne pas rester enfermés dans la recherche. Nous sommes connectés au terrain depuis le départ, en développant des solutions concrètes déjà utilisées dans les laboratoires, capables de répondre à des besoins immédiats.

Pourquoi avoir adopté une stratégie en deux verticales, entre innovation de rupture et outils opérationnels ?

Cette stratégie est centrale. D’un côté, nous développons le virtual staining, qui nécessite du temps, des données et beaucoup de recherche. De l’autre, nous concevons des solutions d’intelligence artificielle déjà déployées dans les laboratoires pour automatiser des tâches administratives, améliorer la rédaction des comptes rendus ou renforcer le contrôle qualité.

“ Notre objectif est de libérer les pathologistes des tâches sans valeur médicale pour qu’ils puissent se concentrer sur le diagnostic .”

Aujourd’hui, une part importante du temps des pathologistes est encore consacrée à des tâches répétitives sans réelle valeur médicale. Ces outils permettent de réduire cette charge, de fluidifier les « workflows » et d’améliorer la qualité globale des processus. Cette présence précoce sur le marché nous permet de générer du chiffre d’affaires, de construire un lien direct avec les utilisateurs et d’ancrer notre innovation dans des usages réels. Le tout en préparant l’adoption future du virtual staining.

En quoi cette présence dans les laboratoires est-elle déterminante pour développer le virtual staining ?

La performance technologique seule ne suffit pas. Il faut comprendre les usages, les contraintes organisationnelles, les freins à l’adoption et les exigences réglementaires propres au diagnostic médical. Être au contact quotidien des pathologistes permet d’intégrer ces dimensions dès la conception des outils et d’anticiper la conduite du changement. Il y a aussi un enjeu clé autour de la donnée. Les données médicales sont rares, coûteuses et strictement encadrées. Travailler directement avec les laboratoires permet de constituer des bases de données de qualité, diversifiées et représentatives, indispensables pour entraîner des modèles robustes, fiables et utilisables en pratique clinique.

À quoi pourrait ressembler l’impact du virtual staining dans cinq à dix ans ?

Si la technologie s’impose, l’impact pourrait être majeur : diagnostics plus rapides, réduction des délais, baisse des coûts et diminution significative de l’usage de réactifs chimiques. À plus long terme, le virtual staining pourrait transformer la manière même d’extraire l’information à partir du tissu humain, en exploitant pleinement le potentiel de l’information optique.

On passerait d’une logique lourde, chimique et séquentielle, à une analyse plus globale, plus intégrée et plus intelligente du tissu. Il ne s’agirait pas seulement de remplacer une technique existante, mais de changer durablement le paradigme du diagnostic médical.

L’ambition de RainPath est précisément là : faire émerger un modèle où le tissu humain devient une source d’information numérique complète, analysable à grande échelle. Si cette vision se concrétise, le virtual staining ne sera plus perçu comme une innovation parmi d’autres, mais comme l’infrastructure de base du diagnostic de demain.

À propos de RainPath
RainPath est cofondée par Mel Landelle, normalien et diplômé du master PIC porté par l’École polytechnique (promotion 2023), Guilhem Henrion, polytechnicien (X07) et docteur en chimie organique à l’École polytechnique (D11), et Nicolas Bonifas, normalien et docteur en intelligence artificielle à l’École polytechnique (D11). En 2025, RainPath a remporté le prix Bertrand Pivin de la Fondation de l’École polytechnique.

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