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Rochelle Niemeijer veut déplacer une partie du laboratoire jusqu’au lieu où le patient attend. Sa plateforme portable combine lumière laser, nanotechnologie et intelligence artificielle afin de détecter des bactéries vivantes et d’aider les soignants à choisir plus rapidement le traitement approprié.
Le temps perdu entre le prélèvement et la réponse
Lorsqu’une personne arrive avec les signes d’une infection, le médecin doit parfois décider avant de connaître précisément le micro-organisme responsable. Un échantillon peut partir vers un laboratoire central, être mis en culture, analysé, puis renvoyé sous forme de résultat. Entre-temps, la maladie continue et la consultation est déjà terminée.
Rochelle Niemeijer s’est concentrée sur cet intervalle. Son ambition n’est pas simplement de fabriquer un appareil plus petit. Elle veut rapprocher l’identification bactérienne du moment où une décision de traitement doit être prise : dans une clinique, un cabinet, un service d’urgence ou un lieu qui ne possède pas toute l’infrastructure d’un laboratoire spécialisé.
L’Office européen des brevets a récompensé cette vision en lui attribuant la première place du Young Inventors Prize 2024. Derrière le prix se trouve une question très humaine : que change une réponse lorsqu’elle arrive pendant que le patient est encore là ?
Un laboratoire réduit à trois éléments
La plateforme de Nostics réunit trois technologies qui, seules, ne suffiraient pas : la spectroscopie Raman pour observer une empreinte moléculaire, des nanomatériaux structurés pour amplifier un signal faible, et des modèles d’intelligence artificielle pour comparer cette empreinte à celles de micro-organismes connus.
L’utilisateur place l’échantillon dans une cartouche jetable conçue pour simplifier sa préparation et sa mesure. La cartouche rejoint ensuite un spectromètre miniaturisé. Le dispositif éclaire les molécules, recueille leur réponse optique et transmet des données spectrales au logiciel.
En 2024, l’Office européen des brevets indiquait une identification de l’espèce bactérienne en quinze minutes. Le site actuel de Nostics présente désormais des résultats en moins de dix minutes. Cette seconde durée est une affirmation de l’entreprise sur l’état présent de sa plateforme ; elle ne doit pas être interprétée comme une performance universelle déjà garantie pour chaque infection, échantillon ou contexte clinique.
Ce que la lumière peut révéler sur une bactérie
Une empreinte faite de vibrations
Lorsqu’une lumière laser interagit avec une matière, la très grande majorité des photons repart sans changement majeur. Une fraction infime échange cependant de l’énergie avec les vibrations des molécules. Le décalage mesuré forme un spectre Raman : une sorte de signature chimique liée à la composition de l’échantillon.
Chaque espèce bactérienne possède une organisation biochimique particulière. Ses protéines, lipides, acides nucléiques et métabolites contribuent à un motif complexe. Nostics cherche à utiliser ces différences comme on utiliserait les lignes d’une empreinte digitale — non pas en regardant la forme d’une bactérie, mais en lisant sa réponse à la lumière.
Voir un signal normalement trop discret
Le signal Raman ordinaire peut être extrêmement faible. La spectroscopie Raman exaltée de surface, ou SERS, place les molécules près de nanostructures métalliques capables d’amplifier la réponse. Cette étape est essentielle pour viser une mesure rapide directement à partir d’échantillons, sans attendre systématiquement plusieurs cycles de culture.
L’intelligence artificielle ne voit pas un microbe : elle lit un spectre
Les courbes spectrales comportent de nombreux pics, variations et bruits. Pour un humain, leur comparaison manuelle serait lente et difficile. Les modèles informatiques peuvent apprendre les caractéristiques qui distinguent des familles ou des espèces de micro-organismes à partir d’un ensemble de spectres correctement identifiés.
Nostics décrit aujourd’hui un modèle spectral fondamental consacré à la microbiologie. L’idée ressemble à celle d’un modèle de langage, mais son alphabet n’est pas composé de mots : il est constitué de signatures biologiques. Le système cherche des relations entre les formes du spectre et les catégories apprises lors de l’entraînement.
Le mot intelligence artificielle ne doit pas masquer le travail nécessaire. La qualité dépend de l’échantillon, de l’instrument, des nanomatériaux, des données de référence, du contrôle des contaminations et des limites imposées au modèle. Un algorithme ne rend pas une mauvaise mesure fiable ; il interprète ce qu’on lui donne.
Rochelle voulait soigner. Le Cambodge a changé sa direction.
Avant de devenir entrepreneure en technologie médicale, Rochelle Niemeijer envisageait une voie plus directement clinique. L’Office européen des brevets raconte qu’un séjour bénévole au Cambodge lui a montré ce que signifie travailler lorsque les médecins, les médicaments et les outils de diagnostic manquent.
Cette expérience ne l’a pas éloignée de la santé. Elle lui a fait choisir un autre point d’entrée. À l’Université de technologie de Delft, elle étudie la nanobiologie, discipline située à l’intersection de la physique, de la biologie et de l’ingénierie. Après une expérience de recherche dans une entreprise de nanotechnologie, elle cofonde Nostics.
Aujourd’hui, le site de l’entreprise la présente comme cofondatrice et Chief Scientific Officer. Son travail consiste précisément à relier ces mondes : une réalité clinique urgente, un phénomène lumineux presque invisible et une technologie suffisamment compacte pour quitter le laboratoire central.
Une invention n’est jamais le travail d’une seule discipline
Le portrait public met naturellement Rochelle au premier plan parce que le Young Inventors Prize l’a distinguée. Mais une plateforme de diagnostic ne naît pas d’un geste isolé. Elle exige des spécialistes des nanomatériaux, de l’optique, de la microbiologie, du traitement des données, du logiciel, de l’ingénierie, de la qualité et des affaires réglementaires.
Le modèle doit apprendre sur des données correctement annotées. La cartouche doit guider le liquide sans fuite ni contamination. L’optique doit rester stable lorsqu’elle quitte une paillasse idéale. Le logiciel doit communiquer clairement une réponse sans transformer une probabilité en certitude. Chaque maillon peut renforcer ou fragiliser l’ensemble.
C’est pourquoi la photographie d’équipe compte dans cette histoire. Elle rappelle qu’une technologie appelée “IA” reste profondément matérielle et collective : des personnes préparent des échantillons, règlent des instruments, contrôlent les résultats et décident ce que le système peut honnêtement affirmer.
La première cible : les infections urinaires
Nostics présente DUTI, pour Direct UTI identification, comme son application principale. Les infections urinaires font partie des infections traitées fréquemment en consultation et contribuent aux prescriptions d’antibiotiques lorsque le pathogène n’est pas encore connu.
L’objectif affiché est double : confirmer la présence d’une concentration clinique de bactéries vivantes et identifier l’agent responsable jusqu’au niveau de l’espèce. Obtenir ces informations rapidement pourrait aider le professionnel à passer d’un traitement empirique — choisi selon les probabilités — à une décision mieux ciblée.
Mais “identifier une infection” ne signifie pas que la machine remplace l’examen médical. Les symptômes, l’âge, la grossesse, les maladies associées, la gravité, les résistances locales et parfois un antibiogramme restent importants. Le dispositif vise à ajouter une information rapide au jugement clinique, pas à le supprimer.
Pourquoi quelques minutes peuvent changer une ordonnance
Face à une suspicion bactérienne, commencer vite un traitement peut être important. Pourtant, prescrire sans savoir expose à deux erreurs : donner un antibiotique à une personne qui n’en a pas besoin, ou choisir une molécule inefficace contre le micro-organisme réellement présent.
Une identification au point de soins ne résout pas automatiquement la résistance aux antibiotiques. Elle peut néanmoins raccourcir l’incertitude et soutenir ce que les professionnels appellent le bon usage des antimicrobiens : réserver les médicaments aux situations où ils sont nécessaires et les cibler aussi précisément que possible.
L’Organisation mondiale de la Santé rappelle que l’usage inapproprié et excessif des antimicrobiens accélère l’apparition de résistances et que l’accès insuffisant aux diagnostics aggrave la crise. En 2023, environ une infection bactérienne confirmée en laboratoire sur six dans le monde présentait une résistance aux antibiotiques, selon les données publiées par l’OMS en 2026.
Portable ne veut pas dire improvisé
Un appareil de proximité doit être simple à utiliser, mais la simplicité visible repose sur de nombreux contrôles invisibles. Comment sait-on que l’échantillon a été correctement chargé ? Que se passe-t-il si la quantité de bactéries est trop faible ? Comment le système signale-t-il une lecture incertaine ou une espèce absente de sa base d’apprentissage ?
La portabilité ajoute des contraintes : vibrations, poussière, température, alimentation électrique, transport des cartouches, entretien de l’optique et mise à jour sécurisée du logiciel. Un instrument qui fonctionne dans un laboratoire de développement doit encore prouver qu’il reste constant dans une clinique ordinaire.
La meilleure interface n’est donc pas celle qui affiche toujours une réponse. C’est celle qui sait aussi dire que le signal est insuffisant, que le test doit être répété ou que l’échantillon doit rejoindre un laboratoire de référence.
Le potentiel est immense dans les lieux où l’attente coûte le plus cher
Dans les régions rurales, sur les îles, dans les structures mobiles ou dans les pays où les laboratoires centralisés sont éloignés, la distance peut transformer une analyse en plusieurs jours d’attente. Certains patients ne peuvent pas revenir facilement. Certains médecins doivent traiter immédiatement avec les informations disponibles.
Un dispositif compact, automatisé et utilisable sans expertise de laboratoire avancée pourrait rapprocher la capacité d’identification de ces populations. C’est cette démocratisation que Nostics place au centre de sa mission.
Pour qu’elle devienne réelle, le prix du test ne suffira pas. Il faudra des circuits d’approvisionnement fiables, une formation claire, des procédures de contrôle qualité, une assistance technique, des règles de protection des données et une validation adaptée aux pathogènes présents localement. L’accessibilité est une infrastructure, pas seulement une petite machine.
Ce que les images de l’IA ne doivent pas faire oublier
Une photographie peut donner l’impression que le produit est déjà fini : une scientifique, une cartouche élégante, un écran avec des courbes et une réponse lumineuse. La réalité du développement médical est plus lente. Avant une utilisation clinique à grande échelle, chaque indication exige des études de performance, une comparaison avec des méthodes de référence et le respect des exigences réglementaires applicables.
Sensibilité, spécificité, faux positifs, faux négatifs, reproductibilité et fonctionnement avec des échantillons réels doivent être établis. Les données doivent représenter la diversité des bactéries, des patients et des conditions de prélèvement. Les mises à jour du modèle ne peuvent pas être traitées comme celles d’une application ordinaire lorsqu’elles influencent une décision de santé.
Les scènes créées pour cet article rendent le principe visible, mais elles ne documentent pas un essai clinique et ne représentent pas nécessairement le produit final de Nostics. Cette distinction protège le lecteur et l’invention elle-même : l’espoir devient plus crédible lorsqu’il n’a pas besoin de se déguiser en preuve.
Premier prix en 2024 — mais la vraie victoire reste devant elle
À vingt-neuf ans, Rochelle Niemeijer a reçu la première place du Young Inventors Prize 2024 de l’Office européen des brevets. Le jury a reconnu une approche qui combine technologies avancées et besoin mondial : identifier plus vite les bactéries pour améliorer les décisions thérapeutiques et limiter l’usage inutile d’antibiotiques.
Un prix peut ouvrir des portes, attirer des partenaires et donner de la visibilité à une jeune entreprise. Il ne remplace ni les validations ni le déploiement. Pour Nostics, les étapes décisives sont celles qui transformeront une plateforme prometteuse en outil fiable, abordable et réellement utilisé dans les parcours de soins.
La reconnaissance place aussi une responsabilité sur le récit. Rochelle n’a pas inventé une intelligence artificielle qui “sait tout” sur une infection. Elle a contribué à construire un système où la physique, la biologie et les données travaillent ensemble pour produire une réponse plus rapide et plus proche du patient.
The Becoming view : rapprocher la réponse de la personne
L’invention la plus forte n’est pas toujours celle qui découvre une nouvelle molécule. Elle peut être celle qui réduit la distance entre une connaissance existante et la personne qui en a besoin. La spectroscopie Raman est connue. Les nanomatériaux et l’apprentissage automatique existent. Rochelle Niemeijer les a réunis autour d’un problème précis : l’attente qui sépare le patient de l’information.
Si la plateforme confirme ses performances dans les usages visés, sa valeur ne se mesurera pas uniquement en minutes gagnées. Elle se mesurera dans des traitements mieux ciblés, des retours évités, des antibiotiques préservés et des régions où un diagnostic autrefois lointain devient accessible.
SPOTLIGHT BECOMING met en lumière cette étape particulière : le moment où une scientifique cesse d’accepter que la qualité d’une décision médicale dépende du code postal du patient. Parfois, devenir signifie prendre un laboratoire immense et le rapprocher, centimètre après centimètre, de la main qui attend une réponse.