Générez rapidement. Évoluez intelligemment. Vendez aux grandes entreprises.

Ne créez pas une nouvelle solution isolée qui reste en dehors du flux de travail clinique. Développez là où le secteur de la santé travaille déjà. Intégrez Dragon Copilot pour intégrer directement vos fonctionnalités différenciées à la documentation, à l’admission des patients, à la coordination des soins, aux autorisations préalables, au cycle de revenus et à l’aide à la décision clinique, sans imposer aux équipes cliniques d’apprendre à utiliser un outil déconnecté supplémentaire. Utilisez les Services de données de santé Azure comme base fondée sur des normes pour les données FHIR, DICOM et MedTech, pour que votre produit puisse se connecter aux dossiers médicaux électroniques et aux systèmes cliniques tout en répondant aux attentes des grandes entreprises en matière d’interopérabilité, de gouvernance et de mise à l’échelle. Utilisez ensuite Azure AI Foundry pour sélectionner et évaluer des modèles, créer et orchestrer des assistants, ancrer les expériences dans les données de santé et ajouter les contrôles et la surveillance d’IA responsable attendus par les clients. Résultat : passez moins de temps à recréer l’infrastructure que Microsoft fournit déjà et davantage de temps à créer l’expérience révolutionnaire que seule votre start-up peut proposer, avec un argumentaire plus convaincant pour les acheteurs et un passage plus rapide du projet pilote au déploiement à l’échelle de l’entreprise.

L’innovation dans les secteurs de la santé et des sciences de la vie ne s’arrête pas à un seul maillon de la chaîne de valeur, et votre ambition ne devrait pas s’y arrêter non plus. Commencez avec Microsoft Discovery pour créer des assistants IA spécialisés capables de raisonner à partir de publications scientifiques et de données de recherche propriétaires, afin d’aider les équipes à passer plus rapidement de l’identification de cibles à la formulation d’hypothèses prometteuses. Utilisez Azure AI Foundry pour sélectionner et évaluer des modèles, orchestrer des assistants, ancrer les expériences dans des données fiables et intégrer des contrôles d’IA responsable au développement dès le premier jour. À mesure que les thérapies et les dispositifs entrent en phase de développement clinique, les Services de données de santé Azure aident à connecter les données FHIR, DICOM et MedTech entre les environnements de recherche, d’essais cliniques et de soins. Les modèles spécifiques aux soins de santé, tels que MedImageParse, MedImageInsight et CXRReportGen, peuvent accélérer les flux de travail d’imagerie, tandis que Dragon Copilot permet aux start-ups d’intégrer directement leurs capacités différenciées aux activités quotidiennes des professionnels de santé. De la découverte aux essais, jusqu’au point de prise en charge, Microsoft fournit aux start-ups les composants fondamentaux nécessaires pour transformer des idées révolutionnaires en solutions évolutives et, à terme, aider les clients à améliorer les résultats pour les patients.

Les start-ups des secteurs de la santé et des sciences de la vie font progresser la santé des populations, les soins aux patients, les opérations de santé et la recherche clinique grâce à des déploiements en entreprise. CueZen collabore avec le Conseil de promotion de la santé de Singapour pour proposer des interventions de santé personnalisées, optimisées par l’IA, à l’échelle nationale. Son système NudgeRank, évalué dans le cadre d’une étude de 12 semaines menée à Singapour, a augmenté de 6,17 % le nombre de pas quotidiens et de 7,61 % le nombre hebdomadaire de minutes d’exercice chez les destinataires de recommandations personnalisées. Humata Health collabore avec de grands systèmes de santé, dont trois des cinq plus importants du pays, pour rationaliser les autorisations préalables grâce à l’IA et à l’automatisation. Sa plateforme automatise le processus, de la prescription à la soumission, en passant par le suivi de l’état d’avancement, et Humata fait état d’une augmentation de son efficacité de 80 % pour le regroupement clinique, d’une réduction de 60 % des évaluations entre pairs et d’un taux d’approbation de 96 % dès la première soumission. Ignite Data a décroché un contrat auprès de Mayo Clinic dans le cadre d’un accord d’entreprise portant sur l’automatisation d’essais oncologiques multisites, ainsi que des collaborations avec Memorial Sloan Kettering et AstraZeneca qui révolutionnent la circulation des données cliniques entre les dossiers médicaux électroniques et la recherche. Raapid, soutenue par M12 (Microsoft Ventures) et UPMC Enterprises, a obtenu le statut de logiciel certifié Microsoft Healthcare AI et fait état d’un retour sur investissement multiplié par cinq, avec 2 000 à 4 000 USD de revenus supplémentaires par membre chez ses clients de régimes de santé. Ema Unlimited intègre des collaborateurs IA aux flux de travail des entreprises de santé du classement Fortune 1000 pour l’admission des patients et l’automatisation administrative, et revendique une automatisation de plus de 70 % des flux de travail dès le premier jour. Il s’agit de déploiements en production au sein des établissements médicaux et des organisations de santé les plus reconnus au monde. Ils prouvent qu’une IA conçue dans le respect des exigences de conformité des entreprises peut satisfaire les normes de sécurité et de confidentialité les plus rigoureuses du secteur de la santé.

L’innovation ne crée pas de valeur pendant son évaluation. Pour une start-up, cela signifie reporter sa croissance. Pour une grande entreprise, cela signifie qu’un problème reste irrésolu et qu’une plateforme fonctionne en deçà de son potentiel. Ni l’une ni l’autre ne manque d’ambition. Les deux manquent de temps.

Développez sur Azure et votre solution sera prête pour les grandes entreprises, sur une infrastructure qu’elles possèdent déjà et à laquelle elles font déjà confiance. L’adoption devient plus facile, et votre technologie atteint plus rapidement les grandes entreprises. Et comme elle prolonge ce qu’elles ont déjà investi plutôt que de fonctionner à côté, votre innovation ne se contente pas de résoudre un nouveau problème : elle augmente le retour sur investissement qu’elles ont déjà réalisé.

Chaque évolution majeure de l’informatique a donné naissance à une catégorie de sécurité qui n’existait pas auparavant. La mise en réseau nous a donné le pare-feu. Le nuage nous a donné la gestion de la posture. L’IA recommence, mais cette fois, la catégorie est encore en cours de définition. Les entreprises adoptent les technologies d’IA plus rapidement que les outils nécessaires pour les régir n’arrivent, et c’est dans cet écart que se développera la prochaine génération d’entreprises de sécurité.

La proximité compte. Sur Azure, les contrôles d’identité, de points de terminaison et de données qu’une grande entreprise applique font partie du même environnement que celui dans lequel vous développez. De plus, l’informatique confidentielle garantit que les données de télémétrie dont vous avez besoin restent chiffrées, même pendant leur utilisation pour l’entraînement. C’est ce qui distingue un produit qui signale un problème d’un produit qui le résout. Les entreprises qui le gèrent n’intègrent pas de catégorie. Elles la définissent.

Les start-ups de cybersécurité protègent les infrastructures les plus critiques au monde grâce à des déploiements qui couvrent des entreprises du classement Fortune 500, des établissements financiers et des organismes publics. Silverfort sécurise plus de 1 000 grandes entreprises, dont Airbus, Ryanair, Rio Tinto et UPS, en analysant 10 milliards d’authentifications par jour et en affichant un taux de rétention brute de 94 %. Abnormal Security a dépassé 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels en quatre ans et protège plus de 12 % des entreprises du classement Fortune 500, dont Xerox, Maersk et Mattel. Cyera a enregistré une croissance de 353 % en glissement annuel auprès de ses clients du classement Fortune 500, en obtenant des contrats avec notamment AT&T, Paramount, Nordstrom, Peloton, Chipotle et DocuSign, avant d’atteindre plus de 100 millions d’USD de revenus récurrents annuels et une valorisation de 6 milliards d’USD. Endor Labs a convaincu Atlassian de remplacer son fournisseur en place, puis a signé des contrats avec OpenAI, Robinhood, Cursor et Dropbox. Robinhood a indiqué avoir réduit de 95 % les problèmes de sécurité signalés aux équipes de développement. RegScale a fait gagner plus de 36 semaines à la NIWC Pacific de la marine américaine grâce à l’automatisation de la conformité. Blink Ops a augmenté son chiffre d’affaires de plus de 600 % en 2023, en faisant passer plusieurs clients du classement Fortune 500 de la phase pilote à la phase de production.

Dans les services financiers, le risque lié à l’intégration est un risque commercial. Pour adopter un nouveau fournisseur, les banques risquent de subir des interruptions sur les réseaux de paiement, d’introduire de la latence dans la détection des fraudes et de compromettre les pistes d’audit. C’est pourquoi l’un des premiers éléments que les établissements financiers évaluent chez les start-ups est la capacité d’intégration de leurs solutions. Les questions sont immédiates et précises : cette solution prend-elle en charge notre plateforme bancaire centrale ? Pouvons-nous maintenir le débit des transactions ? La journalisation de conformité sera-t-elle conservée ? Les start-ups qui développent sur Azure peuvent s’intégrer dès le premier jour à des plateformes bancaires centrales telles que Temenos, FIS et Jack Henry, à des réseaux de paiement comme SWIFT, ACH et les réseaux de cartes, ainsi qu’à des systèmes de détection des fraudes. La prise en charge du chiffrement, de la surveillance des transactions, des intégrations pilotées par API et de la journalisation complète des audits permet aux établissements financiers de déployer des solutions dans leurs flux de travail existants tout en répondant aux exigences réglementaires. Les solutions s’intègrent aux réseaux de paiement et aux systèmes de règlement tout en respectant les exigences en matière de performances, d’audit et d’infrastructure.

Les systèmes basés sur des règles traitent les transactions. Les systèmes optimisés par l’IA les comprennent. Les établissements financiers délaissent les règles statiques au profit de modèles d’intelligence adaptative capables de détecter les fraudes en fonction des comportements, d’évaluer le risque de crédit à partir de signaux alternatifs et de personnaliser les conseils financiers en fonction des habitudes de chacun. Mais créer une IA à l’échelle du secteur financier nécessite une infrastructure capable d’entraîner des modèles sur des milliards de transactions et de les déployer avec une latence inférieure à la seconde. L’infrastructure d’IA d’Azure permet aux start-ups financières d’intégrer l’intelligence à tous les niveaux de leur gamme de produits. Les modèles de détection des fraudes peuvent aider à identifier les stratagèmes d’identités synthétiques lors de l’ouverture d’un compte et à signaler les prises de contrôle de comptes avant le transfert des fonds. Les modèles de crédit évaluent en temps réel les demandes des personnes dont le dossier de crédit contient peu de données, pour faciliter les décisions d’octroi de prêts en temps réel. Les moteurs de personnalisation mettent en avant des informations sur les dépenses et recommandent des produits en fonction de l’historique des transactions. Les modèles de traitement des documents automatisent la vérification KYC et contribuent à rationaliser des processus qui s’étendent sur plusieurs jours. Ces fonctionnalités s’exécutent sur la même infrastructure, sont entraînées sur des jeux de données à l’échelle des transactions et déployées avec la faible latence exigée par les produits financiers, pour que la détection garde une longueur d’avance sur les menaces au lieu de les cataloguer une fois les dommages causés.

Les établissements financiers doivent se moderniser tout en respectant certaines des normes réglementaires et de sécurité les plus strictes au monde. Les start-ups créées avec Microsoft répondent à ces deux exigences auprès de banques internationales, de fintechs innovantes et d’entreprises de services professionnels. Laurel a décroché un contrat avec Ernst & Young, Grant Thornton et Crowell & Moring parmi plus de 100 grands cabinets juridiques, comptables et de conseil, et présente une croissance de 300 % de son ARR et de 500 % de son utilisation en 12 mois avant la clôture d’un financement de série C de 100 millions USD. Endor Labs a signé avec Robinhood, qui a indiqué avoir réduit de 95 % les problèmes de sécurité signalés aux développeurs. Wonderful a déployé des assistants IA en production auprès de Banco Caja Social et de Bank Hapoalim. Chez Banco Caja Social, son agent de recouvrement a fait passer le taux de conversion des contacts en promesses de paiement de 45 % à 65 %. Ema Unlimited automatise les flux de travail au sein d’entreprises de technologie financière du classement Fortune 1000, notamment TrueLayer et Moneyview, avec des déploiements qui automatisent jusqu’à 80 % de la résolution des tickets. Moderne a signé avec cinq des principales banques nord-américaines et a augmenté sa clientèle de 250 % en 2024, en modernisant des millions de lignes de code existant qui sous-tendent l’infrastructure financière.

Les équipes chargées des opérations en magasin évaluent les nouvelles technologies selon un seul critère : cette solution fonctionnera-t-elle dans chaque magasin, tous les jours, parallèlement à nos systèmes actuels ? Les systèmes de paiement autonome, la robotique et les moteurs de planification basés sur l’IA doivent se connecter de manière fiable aux systèmes de point de vente, de gestion des stocks et de gestion du personnel dans des milliers d’emplacements, sans perturber les transactions ni les flux de travail liés au personnel. Les start-ups créées sur Azure peuvent prendre en charge l’authentification SSO et SAML, les contrôles d’accès en fonction des rôles et les intégrations d’API avec les systèmes de point de vente, de gestion des stocks et de planification des ressources d’entreprise. Le déploiement multirégion prend en charge les opérations internationales, tandis que les contrats SLA de disponibilité et la préparation aux évaluations des risques liés aux fournisseurs aident les équipes informatiques à faire avancer les évaluations. Les distributeurs peuvent ainsi intégrer de nouvelles expériences à leurs opérations existantes au lieu de reconstruire leurs fondations technologiques simplement pour travailler avec une start-up.

Les grands distributeurs omnicanaux réunissent les conditions idéales pour innover avec l’IA : un volume considérable de transactions, de nombreuses données opérationnelles et des réseaux complexes de magasins où même de faibles gains d’efficacité se traduisent à grande échelle par des améliorations significatives des marges et des bénéfices. Lorsque l’IA peut optimiser les stocks, la main-d’œuvre et les prix dans des centaines ou des milliers d’emplacements, son impact s’amplifie rapidement. Les start-ups créées sur Azure et Microsoft AI peuvent se connecter plus facilement aux données et aux systèmes existants des distributeurs pour libérer cette valeur. En unifiant les données des points de vente, des stocks, du commerce en ligne et des capteurs, elles peuvent entraîner des modèles qui améliorent les prévisions de la demande, automatisent le réapprovisionnement et hiérarchisent les tâches en magasin en fonction de leur impact prévu. Concrètement, cela peut se traduire par une IA qui maintient les articles essentiels en stock, réduit les déplacements inutiles du personnel, améliore la précision des prix et des promotions et accélère le parcours en caisse, le tout amplifié par l’échelle du commerce omnicanal moderne.

Le secteur de la vente au détail se transforme plus rapidement que jamais. Des magasins autonomes à la planification optimisée par l’IA en passant par la robotique en rayon, les start-ups créées avec Microsoft aident certains des plus grands acteurs de la vente au détail au monde à réinventer l’expérience client et les opérations à grande échelle. Auger apporte l’IA agentique aux chaînes d’approvisionnement de Meta Reality Labs, Fanatics et Kimberly-Clark. Chez Fanatics, environ 85 % des décisions prises dans les processus gérés par Auger sont autonomes. AiFi a collaboré avec Microsoft sur Smart Store Analytics et déployé une technologie de magasin autonome pour des enseignes telles que Carrefour, Albert Heijn et Żabka, ainsi que pour les Lions de Détroit au Ford Field, où le temps moyen de transaction a diminué de 50 % et le revenu par personne a augmenté de 170 %. Toolio a rejoint le programme Pégase Microsoft for Startups et a obtenu la certification IA Microsoft for Retail. L’entreprise accompagne notamment les marques Boll & Branch, MeUndies, Magnolia et Rothy’s, tout en proposant des intégrations avec Dynamics 365 et Power BI. Typeface accompagne notamment Microsoft, ASICS, Marks & Spencer et Johnson Controls. General Robotics étend l’IA aux opérations physiques avec GRID, qui, selon l’entreprise, réduit l’intégration de nouveaux robots d’environ un mois à seulement deux heures.