À l'issue de l'appel à projets « EIC Pathfinder Open », qui s'est clôturé le 12 mai 2026, les appels à projets « EIC Pathfinder Challenges » sont désormais lancés, avec un budget total indicatif de 96 millions d'euros.

Trois défis ont été publiés le 22 juillet et les candidatures peuvent être déposées jusqu'au 28 octobre 2026.

Premier défi : les matériaux de pointe pour les systèmes miniaturisés de récupération d'énergie

Cet appel à projets a pour objectif de soutenir le développement d'une nouvelle génération de systèmes autonomes sur le plan énergétique, permettant la mise en place de services innovants destinés à améliorer la qualité de vie des citoyens européens grâce à des applications dans des domaines tels que les outils de diagnostic pour les patients et les villes durables et intelligentes.

L'EIC financera des projets de recherche très ambitieux visant à développer de nouveaux matériaux permettant à de petits appareils connectés (capteurs, appareils portables, dispositifs médicaux, etc.) de capter l'énergie de leur environnement et de fonctionner de manière autonome. L'objectif est de parvenir à une validation de principe en laboratoire (TRL 4), tout en identifiant dès le départ les marchés potentiels (idéalement avec des lettres de soutien de clients potentiels déjà en main).

Ces avancées devraient contribuer à la durabilité tant au niveau de la consommation que de la production d'énergie, conformément aux ambitions de RePowerEU et du Pacte vert pour l'Europe. De plus, ce projet permettra d'améliorer la durabilité globale de l'Internet des objets (IoT) et des systèmes autonomes sur le plan énergétique en général.

Le deuxième défi : La biotechnologie au service du vieillissement en bonne santé

L'EIC financera des propositions ambitieuses qui devraient aboutir aux résultats suivants :

• Démonstrations de faisabilité (niveau TRL 3 atteint) d’interventions biotechnologiques ou pharmaceutiques visant à prévenir, retarder l’apparition ou inverser l’évolution d’une maladie liée à l’âge dans un modèle animal vertébré, en s’appuyant sur les caractéristiques distinctives du vieillissement et en tenant compte des défis pratiques liés à la mise en œuvre d’une telle intervention.
• Des outils destinés à faciliter le développement ou la mise en œuvre des interventions susmentionnées, tels que la validation de la validité conceptuelle des signatures de biomarqueurs ou de modèles précliniques adaptés, et
• Des approches visant à surmonter les obstacles réglementaires communs et les défis sociétaux liés aux interventions en matière de vieillissement, afin d'en faciliter l'adoption.

Les candidats à ce défi devront élaborer une démonstration de faisabilité dans l'un des trois domaines suivants :

1. Une intervention pharmaceutique innovante, préventive ou thérapeutique, fondée sur la biotechnologie, qui permet de prévenir, de retarder ou d'inverser l'apparition d'une maladie spécifique liée à l'âge.
2. Un outil fondé sur des biomarqueurs permettant la mise en œuvre responsable d'interventions liées au vieillissement.

Les biomarqueurs sont des caractéristiques biologiques, qui peuvent être moléculaires, anatomiques, physiologiques ou biochimiques. Ces caractéristiques peuvent être mesurées et évaluées de manière objective. LesIls servent d'indicateurs d'un processus biologique normal ou pathogène. Ils permettent d'évaluer la réponse pharmacologique à une intervention thérapeutique. Un biomarqueur reflète une caractéristique physique spécifique ou un changement mesurable d'origine biologique dans l'organisme.dy lié à une maladie ou à un état de santé particulier. Un biomarqueur peut servir à évaluer ou à détecter une maladie spécifique le plus tôt possible (biomarqueur diagnostique), le risque de développer une maladie (biomarqueur de susceptibilité/de risque), l'évolution de une maladie (biomarqueur pronostique) – mais il peut également permettre de prédire la réponse à un traitement donné, y compris sa toxicité potentielle (biomarqueur prédictif)

3. Une méthodologie dite « New Approach Methodology » (NAM) qui va au-delà des connaissances actuelles de pointe afin de permettre le développement futur d'interventions en faveur du vieillissement en bonne santé.

Les nouvelles méthodologies d'approche (NAM) constituent des alternatives potentielles à l'expérimentation animale lors de la phase de développement préclinique de nouveaux médicaments. Elles peuvent inclure des organoïdes humains ou microphysiologique systèmes (par exemple, « organe sur puce », « maladie sur puce »), dans chimico méthodes, jumeaux numériques, simulations de patients virtuels, modèles prédictifs optimisés par l'IA, plateformes in silico mécanistiques ou intégrées, modèle 3D avancé de tissu humain.

Le troisième défi : DeepRAP: Raisonnement approfondi, abstraction et planification pour des systèmes d'IA cognitive fiables

Inspiré par la capacité du cerveau humain à traiter l’information à plusieurs niveaux d’abstraction — ce qui permet la perception, le raisonnement et la planification orientée vers un objectif —, cet appel à projets a pour objectif d’aller au-delà de l’état de l’art actuel des approches traditionnelles en IA, qu’elles soient symboliques (par exemple, règles, arbres de décision, régression symbolique, etc.) ou connexionnistes et neuronales (par exemple, apprentissage profond, grands modèles linguistiques, apprentissage par renforcement). L’objectif est d’améliorer de manière significative les capacités de raisonnement, d’abstraction et de planification (RAP) des systèmes d’IA.

Les propositions doivent porter sur une ou plusieurs des capacités cognitives suivantes :

1. Raisonnement approfondi : aller au-delà de la simple reconnaissance statistique de motifs pour permettre l'inférence causale, le raisonnement logique et la prise de décision tenant compte du contexte ou fondée sur le bon sens dans des environnements complexes et non structurés.
2. Abstraction profonde : permettre aux systèmes d'IA de généraliser les connaissances tirées d'un ensemble limité de données en créant, en manipulant et en affinant des concepts, des analogies et des représentations de haut niveau pouvant être transposés à divers domaines d'application.
3. Planification approfondie : Développement d'algorithmes et de modèles de planification robustes, adaptatifs et évolutifs, capables de fonctionner dans des environnements en temps réel ouverts, impliquant des agents ou caractérisés par l'incertitude.

Auteur : Camille MAISSE