Imaginez un instant : tous vos résultats d’analyses, vos consultations chez différents spécialistes, les données de votre montre connectée, vos tests génétiques grand public… dispersés aux quatre coins du web et des applications. Et si une seule intelligence artificielle pouvait soudain tout comprendre, tout relier et vous aider à mieux gérer votre santé ? C’est précisément sur cette promesse qu’une toute petite équipe de quatre personnes a bâti Torch. Et c’est cette vision qui vient de convaincre OpenAI de débourser une somme impressionnante pour s’offrir cette pépite naissante.
OpenAI mise gros sur la santé connectée
Le 12 janvier 2026, la nouvelle est tombée comme un couperet dans l’écosystème tech : OpenAI, le leader incontesté de l’intelligence artificielle générative, annonce l’acquisition de Torch, une startup quasi-inconnue créée il y a peu. Selon des sources proches du dossier citées par The Information, le montant de la transaction atteindrait environ 100 millions de dollars en actions. Pour une équipe de quatre personnes seulement, le chiffre est colossal et en dit long sur les ambitions d’OpenAI dans le domaine de la santé.
Mais au-delà du montant, c’est surtout le timing et le positionnement stratégique qui interrogent. Quelques heures seulement après l’annonce de l’acquisition, OpenAI dévoilait également ChatGPT Health, un nouveau service dédié à l’analyse et à la gestion de la santé personnelle via son chatbot star. Torch n’est donc pas une simple acquisition opportuniste : elle semble être la pièce maîtresse d’un puzzle bien plus vaste.
Torch, ou l’ambition de créer une « mémoire médicale » pour l’IA
Le concept derrière Torch est à la fois simple et révolutionnaire. L’équipe a voulu construire ce qu’ils appellent eux-mêmes « a medical memory for AI » : un moteur de contexte capable d’unifier des données médicales provenant de sources extrêmement variées. On parle ici :
- des comptes rendus de consultations médicales
- des résultats de laboratoires d’analyses
- des bilans d’imagerie
- des données issues de wearables (montres, anneaux, balances connectées…)
- des tests ADN grand public (23andMe, MyHeritage…)
- des applications de suivi de bien-être et de nutrition
Autant de silos qui, aujourd’hui, ne communiquent presque jamais entre eux. Torch ambitionnait de devenir le « hub » intelligent capable de tout agréger, de structurer et surtout de rendre compréhensible et actionnable par une IA avancée.
« Nous construisons un moteur de contexte médical qui unifie des dossiers éparpillés pour les rendre utilisables par l’IA. »
Ilya Abyzov, co-fondateur de Torch
Cette citation, postée sur X par le co-fondateur, résume parfaitement l’enjeu. Il ne s’agit pas simplement de stocker des PDF : il s’agit de transformer des données hétérogènes, souvent non-structurées, en un contexte riche et cohérent que des modèles comme GPT-4o ou leurs successeurs pourront exploiter efficacement.
Des origines chez Forward Health
Pour comprendre la genèse de Torch, il faut remonter à Forward Health, une startup qui avait fait beaucoup parler d’elle entre 2016 et 2024. Forward proposait des cabinets médicaux physiques entièrement repensés autour de l’intelligence artificielle et de capteurs connectés. Le concept séduisait : examens automatisés, suivi en continu, diagnostic assisté par IA…
Malheureusement, malgré plus de 400 millions de dollars levés, Forward a brutalement mis la clé sous la porte fin 2024. Un échec retentissant qui a laissé sur le carreau de nombreux talents. C’est dans ce contexte que plusieurs anciens de Forward, dont Ilya Abyzov, ont décidé de repartir sur un projet plus logiciel, plus léger… et surtout plus directement adressé aux grands modèles d’IA.
Torch était donc, en quelque sorte, le « spin-off » optimiste d’une aventure plus ambitieuse mais qui n’a pas survécu. Et cette fois, au lieu de construire des cliniques, l’équipe a choisi de construire l’infrastructure de données dont toutes les IA de santé auront besoin.
Pourquoi OpenAI paie si cher pour seulement quatre personnes ?
100 millions de dollars pour quatre ingénieurs et chercheurs, même très talentueux, cela peut sembler démesuré. Mais dans la réalité du marché de l’IA en 2026, ce type d’acqui-hire stratégique devient presque banal dès lors qu’il touche à des domaines sensibles comme la santé.
Voici les raisons principales qui expliquent cette valorisation :
- Expertise rare : agréger et structurer des données médicales hétérogènes est un problème extrêmement complexe (formats propriétaires, confidentialité, terminologie médicale, ontologies…).
- Antécédents chez Forward : l’équipe avait déjà travaillé sur des systèmes de ce type dans un contexte clinique réel.
- Accès accéléré à un marché : au lieu de repartir de zéro, OpenAI gagne des mois, voire des années de R&D.
- Positionnement défensif : Google, Microsoft, Amazon et Anthropic investissent tous massivement dans la santé. Ne pas se faire distancer est crucial.
- Signal stratégique fort : l’acquisition annonce clairement que la santé devient une priorité majeure pour OpenAI.
En intégrant ces quatre experts directement dans l’équipe ChatGPT Health, OpenAI ne se contente pas d’acheter du code : elle s’offre un avantage compétitif significatif dans la course à l’IA appliquée à la santé personnelle.
ChatGPT Health : la nouvelle frontière d’OpenAI
Quelques heures après l’annonce de l’acquisition, OpenAI levait un coin du voile sur ChatGPT Health. Bien que les détails restent encore limités au moment où ces lignes sont écrites, plusieurs éléments se dessinent déjà :
- analyse personnalisée de symptômes et d’antécédents
- interprétation de résultats d’examens
- suivi longitudinal de paramètres vitaux
- suggestions d’ajustements de mode de vie
- préparation optimisée des consultations médicales
Contrairement à ce que certains craignent, OpenAI répète que ChatGPT Health ne remplacera jamais un médecin. L’objectif affiché est d’être un compagnon intelligent qui aide les utilisateurs à mieux comprendre leur santé et à poser de meilleures questions à leurs praticiens.
« L’IA ne remplace pas le médecin, mais elle peut rendre chaque patient plus informé et plus acteur de sa santé. »
Porte-parole OpenAI
Reste que la frontière est ténue. Quand une IA comprend mieux que vous vos propres données médicales sur dix ans, la tentation de lui faire confiance aveuglément devient très forte. C’est tout l’enjeu éthique et réglementaire qui se profile.
Les défis majeurs qui attendent OpenAI
Intégrer des données de santé dans un modèle grand public n’est pas une mince affaire. Voici les principaux obstacles :
| Défi | Complexité | Impact potentiel |
| Confidentialité & HIPAA/GDPR | Extrêmement élevée | Non-respect = amendes records + perte de confiance |
| Biais & erreurs médicales | Très élevée | Risques pour la santé des utilisateurs |
| Qualité des sources | Élevée | Garbage in → garbage out |
| Acceptation par les médecins | Moyenne à élevée | Frein majeur à l’adoption |
| Modèle économique | À définir | Qui paie ? L’utilisateur ? L’assurance ? |
Chacun de ces points représente un mur potentiel. OpenAI a déjà prouvé qu’elle savait avancer vite, mais la santé n’est pas un domaine où l’on peut se permettre de « move fast and break things ».
Que nous apprend cette acquisition sur l’avenir de l’IA grand public ?
L’opération Torch n’est pas un cas isolé. Elle s’inscrit dans une tendance lourde : les leaders de l’IA générative comprennent que la vraie valeur ne réside plus seulement dans la puissance brute des modèles, mais dans leur capacité à s’ancrer dans des domaines verticaux très spécifiques et à haute valeur ajoutée.
La santé n’est que le premier d’une longue liste probable. On peut déjà imaginer des mouvements similaires dans :
- la finance personnelle
- l’éducation individualisée
- le droit
- l’immobilier
- la gestion de patrimoine
À chaque fois, la clé sera la même : posséder ou contrôler la couche de données la plus riche et la plus structurée possible. Torch n’est pas seulement une acquisition ; c’est le symptôme d’un changement de paradigme profond dans la manière dont les géants de l’IA construisent leur avenir.
Quel avenir pour les startups santé-IA indépendantes ?
Pour les fondateurs qui rêvent encore de construire le « prochain grand acteur » indépendant dans la santé augmentée par l’IA, le message est clair et dur : la fenêtre d’opportunité se referme très vite.
Les meilleurs talents et les meilleures idées risquent d’être absorbés à prix d’or par les géants avant même d’atteindre le stade de la série A. Torch en est l’illustration parfaite : une équipe minuscule, sans levée significative connue, sans produit public abouti… et pourtant valorisée à 25 millions par tête.
Cela signifie-t-il qu’il ne faut plus créer de startups santé-IA ? Pas forcément. Mais cela implique de choisir son positionnement avec une lucidité extrême :
- soit on vise une niche tellement spécifique que les géants ne s’y intéressent pas encore
- soit on construit une technologie ou une donnée tellement critique qu’on devient incontournable
- soit on assume dès le départ qu’on construit pour être acquis rapidement
Conclusion : la santé, prochain champ de bataille de l’IA générative
En rachetant Torch pour une somme rondelette, OpenAI ne fait pas seulement l’acquisition d’une technologie ou d’une équipe. Elle déclare la santé comme l’un des principaux champs de bataille des prochaines années.
Entre confidentialité, éthique, régulation, acceptation médicale et modèle économique, les obstacles sont immenses. Mais les promesses le sont tout autant : une IA capable de vous connaître médicalement mieux que vous-même, de repérer des signaux précoces, de vous guider au quotidien… pourrait changer des millions de vies.
Reste une question essentielle : sommes-nous vraiment prêts à confier notre santé la plus intime à une intelligence artificielle contrôlée par une entreprise privée américaine ?
La réponse que nous apporterons collectivement dans les 24 prochains mois déterminera sans doute une grande partie du futur de la médecine telle que nous la connaissons.
Et vous, seriez-vous prêt à uploader l’intégralité de votre dossier médical dans ChatGPT Health ?
