Aurore started her career in strategy consulting in London before spending seven years in venture capital, where she became partner at 31.

Driven by the desire to build rather than just invest, she co-founded Darwin Data with the conviction that carbon accounting — representing only 14% of environmental impact — was not enough.

Darwin Data is a SaaS platform that helps companies and financial institutions measure and manage the five pressures on nature identified by the IPBES: climate change, land-use change, overexploitation of natural resources, invasive species, and pollution.

Unlike carbon, these risks are localized and multidimensional — a cubic meter of water in the Sahara doesn't have the same impact as one in Paris.

The platform processes 250 million data points per computation and works through consulting partners like Deloitte and Carbone4 to reach end clients.

In this conversation, we explore:

→ Why carbon is only 14% of the environmental problem and what the other 86% looks like

→ How nature risk is already impacting businesses operationally — from water stress near Lille to tripling commodity prices

→ Why Darwin chose an indirect go-to-market through consulting firms rather than selling directly

→ How AI and the post-Covid world changed the rules for building a startup on an emerging market

→ What the ESG backlash of 2025 really meant for the nature market — and why it's not all bad news

→ The launch of "Charles", Darwin's conversational AI agent named after Darwin himself

To learn more: https://asterionventures.com

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Aurore a débuté sa carrière en conseil en stratégie à Londres avant de passer sept ans dans le venture capital, où elle est devenue partner à 31 ans.

Portée par l'envie de construire plutôt que d'investir, elle a co-fondé Darwin Data avec la conviction que la comptabilité carbone, qui ne représente que 14 % de l'impact environnemental, ne suffisait pas.

Darwin Data est une plateforme SaaS qui aide les entreprises et les institutions financières à mesurer et piloter les cinq pressions sur la nature identifiées par l'IPBES : changement climatique, changement d'usage des terres, surexploitation des ressources naturelles, espèces invasives et pollutions.

Contrairement au carbone, ces risques sont localisés et multidimensionnels. Un mètre cube d'eau au Sahara n'a pas le même impact qu'à Paris.

La plateforme traite 250 millions de points de données par calcul et travaille via des cabinets de conseil partenaires comme Deloitte et Carbone4 pour atteindre les clients finaux.

Dans cette conversation, on explore :

→ Pourquoi le carbone ne représente que 14 % du problème environnemental et à quoi ressemblent les 86 % restants

→ Comment le risque nature impacte déjà concrètement les entreprises, du stress hydrique près de Lille au triplement du prix des matières premières

→ Pourquoi Darwin a choisi un go-to-market indirect via les cabinets de conseil plutôt que la vente directe

→ Comment l'IA et le monde post-Covid ont changé les règles pour construire une startup sur un marché émergent

→ Ce que le backlash ESG de 2025 a vraiment signifié pour le marché nature, et pourquoi ce n'est pas que négatif

→ Le lancement de "Charles", l'agent conversationnel IA de Darwin, nommé en hommage à Darwin lui-même

Pour en savoir plus : https://asterionventures.com

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Alfred co-founded Nelson four years ago with three fellow engineers from École Polytechnique friends forged through military service and three months together at Berkeley.

Before landing on fleet electrification, they explored solar and agri-photovoltaic projects, ultimately choosing a data-driven path to decarbonize corporate mobility.

Fleet managers want to go electric but they lack the data to decide who switches first, in what order, and at what cost. Nelson aggregates fleet usage, vehicle data, and driver behavior to give companies a clear, personalized electrification roadmap.

In this conversation, we explore:

→ Why corporate fleets hold the key to mass EV adoption in Europe

→ How data simulation unlocks decisions that were stuck in cognitive bias

→ Why building on a "market with an expiry date" is actually their greatest strategic asset

→ How to co-found a company with your closest friends from military service and engineering school

→ How the future of fleet management will be reinvented around charging costs and operational data

→ What it means to be a first-time CEO at 25 and how to build the right mentorship network

To learn more: https://asterionventures.com

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Alfred a co-fondé Nelson il y a quatre ans avec trois ingénieurs de l'École Polytechnique, des amis forgés pendant leur service militaire et trois mois passés ensemble à Berkeley.

Avant de se concentrer sur l'électrification des flottes, ils ont exploré des projets solaires et d'agri-photovoltaïque, avant de choisir une approche data pour décarboner la mobilité d'entreprise.

Les gestionnaires de flotte veulent passer à l'électrique mais ils n'ont pas les données pour décider qui bascule en premier, dans quel ordre, et à quel coût.

Nelson agrège les données d'usage, de véhicule et de comportement conducteur pour offrir aux entreprises une feuille de route d'électrification claire et personnalisée.

Dans cette conversation, nous explorons :

→ Pourquoi les flottes d'entreprise sont la vraie clé de l'adoption massive du véhicule électrique en Europe

→ Comment la simulation de données débloque des décisions paralysées par le biais cognitif

→ Pourquoi construire sur "un marché à date de péremption" est en réalité leur meilleur atout stratégique

→ Comment co-fonder une entreprise avec ses meilleurs amis de l'armée et de l'école d'ingénieurs

→ Comment le futur de la gestion de flotte sera réinventé autour des coûts de recharge et de la donnée opérationnelle

→ Ce que ça signifie d'être CEO pour la première fois à 25 ans et comment construire le bon réseau de mentors

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Philippe spent 25 years in the fashion industry, leading iconic French brands like Petit Bateau and La Redoute, where he orchestrated a remarkable turnaround through a management buyout.

Today, he's joined Everdye, a deeptech startup founded by Amira Erokh, to tackle one of fashion's biggest blind spots: textile dyeing.

Textile dyeing alone is responsible for 52% of the fashion industry's carbon impact and 20% of global water pollution. Yet while the industry focused on organic cotton and fiber recycling, nobody was fixing the dye.

Everdye's patented green chemistry technology enables dyeing at room temperature, reducing energy consumption by 8x, greenhouse gas emissions by 61-89%, and water pollution by over 90%.

In this conversation, we explore:

→ Why textile dyeing is fashion's hidden carbon problem

→ How a PhD discovery by accident led to a breakthrough in green chemistry

→ What it takes to leave a corporate career and join a 20-person startup at 55

→ The difference between running a 2,000-person company and a startup (the boat metaphor)

→ How to build a complementary relationship with a technical founder when you're not the inventor

→ Why Everdye could become the "Intel Inside" of sustainable fashion

To learn more: asterionventures.com

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Philippe a passé 25 ans dans l'industrie de la mode, à la tête de marques françaises emblématiques telles que Petit Bateau et La Redoute, où il a orchestré un redressement remarquable grâce à un rachat par les cadres.

Aujourd'hui, il a rejoint Everdye, une start-up deep tech fondée par Amira Erokh, pour s'attaquer à l'un des plus grands angles morts de la mode : la teinture textile.

À elle seule, la teinture textile est responsable de 52 % de l'impact carbone de l'industrie de la mode et de 20 % de la pollution mondiale de l'eau. Pourtant, alors que l'industrie se concentrait sur le coton biologique et le recyclage des fibres, personne ne s'intéressait à la teinture.

La technologie verte brevetée d'Everdye permet de teindre à température ambiante, réduisant ainsi la consommation d'énergie de 8 fois, les émissions de gaz à effet de serre de 61 à 89 % et la pollution de l'eau de plus de 90 %.

Dans cette conversation, nous explorons :

→ Pourquoi la teinture textile est le problème caché de l'industrie de la mode en matière de carbone.

→ Comment une découverte accidentelle faite dans le cadre d'un doctorat a conduit à une percée dans le domaine de la chimie verte.

→ Ce qu'il faut pour quitter une carrière dans une grande entreprise et rejoindre une start-up de 20 personnes à 55 ans.

→ La différence entre diriger une entreprise de 2 000 personnes et une start-up (la métaphore du bateau)

→ Comment établir une relation complémentaire avec un fondateur technique lorsque vous n'êtes pas l'inventeur

→ Pourquoi Everdye pourrait devenir l'« Intel Inside » de la mode durable

Pour en savoir plus : asterionventures.com

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Alex spent more than 15 years building autonomous systems in the automotive industry from being among the first engineers on Autopilot at Tesla to leading Audi’s autonomy unit.

Today, he’s applying that same execution discipline to one of Europe’s most critical, and most constrained, infrastructures: rail.

Rail is already one of the most efficient transport systems we have.

In Europe, it is widespread, trusted, and deeply embedded in everyday life.

We Europeans love trains. It’s part of our culture and part of our social contract. And that is precisely why what’s happening matters.

On many secondary lines, the economics no longer work. Capacity exists, but cannot be deployed.

The social cost is tangible: fewer connections, weakened territories, and people increasingly cut off from nearby cities.

In this conversation, we explore:

• Why rail autonomy is becoming a strategic necessity for Europe

• How driver shortages and operating costs are pushing the system to its limits

• Why Futurail starts with depot automation to unlock certification

• What it really means to build certifiable AI in open, non-fenced rail environments

• Why autonomous trains are fundamentally different from autonomous cars

🌍 Learn more: asterionventures.com

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Patricia previously worked at NASA JPL on robotic systems for extreme environments. Today, she’s building autonomous underwater systems to monitor offshore infrastructure, climate and biodiversity.

They discussed what it takes to design systems that must operate without humans, for long periods, in hostile environments.

We covered:

→ Space engineering applied to the ocean

→ Offshore infrastructure as a climate and security challenge

→ Strategic autonomy of Europe

→ Data as the compounding layer

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