Im September 2013 begannen zwei Kardiologen, Dr. Julien Seitz und Dr. Clément Bars, eine klinische Studie namens "Substrate HD", um ihren EGM-basierten Ablationsansatz klinisch zu validieren. Ziel war es, die für das Vorhofflimmern verantwortlichen extravenösen Triebkräfte, die so genannten "räumlich-zeitlichen Dispersionszonen", zu kartieren und zu abladieren.
Die beiden Ärzte schlossen sich mit dem Team von Dr. André Pisapia am St. Joseph Hospital in Marseille zusammen, das einen signalbasierten Ansatz für Vorhofflimmern verwendete. In dieser Zeit lernten sie Dr. Jérôme Kalifa, MD, PhD, kennen, der einen Großteil seiner Forschung auf mathematische Modelle konzentriert hatte, um die Mechanismen des Vorhofflimmerns besser zu verstehen. Die Zusammenarbeit der vier Mediziner begann mit dem Ziel, das Konzept der räumlich-zeitlichen Streuung zu verfeinern.

Im Jahr 2016 machte das Projekt einen großen Sprung nach vorne. Sie erkannten, dass ein herkömmlicher Algorithmus die vom menschlichen Gehirn durchgeführte multiparametrische Analyse nicht originalgetreu reproduzieren konnte. Sie erkannten, dass der Einsatz von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens es ihnen ermöglichen würde, ihre Expertenanalyse auf reproduzierbare Weise zu wiederholen.
Gegen Ende 2016 stieß Théophile Mohr Durdez, ein talentierter Datenwissenschaftler, der an der renommierten französischen Ingenieurschule Polytechnique studiert, zu dem Projekt. Seine zentrale Rolle bestand darin, die erforderlichen Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning zu entwickeln, wodurch das Projekt einer greifbaren Realität näher kam.
Dank der Bemühungen dieser vier Gründungsmitglieder wurde Volta Medical geboren.