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MyScienceWork, un réseau social pour les chercheurs



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Virginie Simon: «MyScienceWork.com propose en libre accès plus de 70 millions de publications scientifiques et 12 millions de brevets.» (Photo: MyScienceWork)

Lancée en 2012, la plate-forme scientifique MyScienceWork entend rendre la connaissance scientifique plus accessible aux chercheurs, mais aussi aux passionnés de sciences. Rencontre avec Virginie Simon, CEO et cofondatrice de la start-up.

S’inscrivant dans le mouvement open access, elle donne aujourd’hui accès à 70 millions d’articles scientifiques multidisciplinaires, ainsi qu’à 12 millions de brevets. Le cœur de métier de cette start-up basée entre Paris, Luxembourg et San Francisco est l’analyse de données scientifiques, qu’elle met en œuvre à la fois pour des institutions d’enseignement et de recherche et pour des entreprises.

Comment vous est venue l’idée de My Science Work?

Virginie Simon. - «Ce projet a pris forme pendant ma thèse de doctorat en nanotechnologies contre le cancer. Je passais plus de temps à chercher l’information qu’à la traiter! La start-up dans laquelle je travaillais n’ayant pas les ressources pour s’abonner à toutes les revues nécessaires, je devais le plus souvent me fier à des résumés succincts pour décider d’acheter ou non un article. J’ai alors réfléchi à un moyen d’améliorer l’accès à la connaissance scientifique et imaginé une plate-forme internationale en libre accès. Le but étant de démocratiser la science, qui reste trop souvent l’affaire des chercheurs et des spécialistes.  

Sur quelles technologies s’appuie votre plate-forme?

«MyScienceWork.com propose en libre accès plus de 70 millions de publications scientifiques et 12 millions de brevets. Nous mettons en avant les articles en ‘open access’. Nous commercialisons en parallèle Polaris OS, une solution open source d’archivage et de traitement de données scientifiques. Polaris OS permet d’automatiser tous les processus de récupération, de gestion, d’analyse et de restitution de données scientifiques. Elle s’intègre à d’autres systèmes et bases de données internes ou externes. Nous utilisons pour cela des technologies de natural language processing et de machine learning.

Quelle est votre stratégie de développement à long terme?

«Nous souhaitons en premier lieu élargir notre offre Polaris OS au traitement automatisé de tout type de données, qu’il s’agisse d’essais cliniques ou de données financières. Pour y parvenir, nous allons élargir notre offre commerciale en travaillant davantage avec des entreprises de R&D et les grands groupes. 

Qui sont vos clients?

«Pour l’heure, principalement des consortiums, universités, fondations et éditeurs scientifiques basés en Europe et aux États-Unis.»