Ce troisi\u00e8me sujet donne lieu \u00e0 de belles exponentielles li\u00e9es au co\u00fbt du s\u00e9quen\u00e7age du g\u00e9nome humain. J\u2019avais eu l\u2019occasion de traiter du sujet du s\u00e9quen\u00e7age et de ses applications dans une s\u00e9rie de sept articles publi\u00e9e pendant l\u2019\u00e9t\u00e9 2012 : Les technologies de s\u00e9quen\u00e7age de l\u2019ADN humain<\/a>. A l\u2019\u00e9poque, on pr\u00e9disait que l\u2019on atteindrait rapidement un co\u00fbt de s\u00e9quen\u00e7age inf\u00e9rieur \u00e0 $100. Or, les progr\u00e8s se sont quasiment arr\u00eat\u00e9s au moment o\u00f9 j\u2019\u00e9crivais ces articles. Je n\u2019y suis \u00e9videmment pour rien ! C’est un bon rappel qu’une corr\u00e9lation ne vaut\u00a0pas causalit\u00e9. Essayons donc de comprendre les raisons de ce coup d\u2019arr\u00eat et ce qui pourrait relancer la baisse de co\u00fbt du s\u00e9quen\u00e7age.<\/p>\n C’est un coup d\u2019arr\u00eat d\u2019autant plus surprenant qu\u2019il fait suite \u00e0 une courbe \u201cquadri-exponentielle\u201d d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration du progr\u00e8s d\u00e9marr\u00e9e vers 2006 lorsque la m\u00e9thode traditionnelle de Sanger a \u00e9t\u00e9 abandonn\u00e9e. C’est la m\u00e9thode\u00a0qui avait \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour s\u00e9quencer laborieusement pour la premi\u00e8re fois le g\u00e9nome humain en entier. Ce s\u00e9quen\u00e7age a \u00e9t\u00e9 termin\u00e9 en 2000\/2001 et \u00e0 coup de centaine de million de dollars.<\/p>\n On observe ici un double ph\u00e9nom\u00e8ne de hoquet li\u00e9 d\u2019un c\u00f4t\u00e9 \u00e0 une forte rupture technologique puis \u00e0 la difficult\u00e9 de mise au point des nouvelles m\u00e9thodes de s\u00e9quen\u00e7age. La g\u00e9n\u00e9ration 1 \u00e9tait en vigueur entre les ann\u00e9es 1970 et le d\u00e9but des ann\u00e9es 2000. La seconde correspond \u00e0 la p\u00e9riode 2007-2015 et est associ\u00e9e \u00e0 une premi\u00e8re phase d’acc\u00e9l\u00e9ration du s\u00e9quen\u00e7age. Le s\u00e9quen\u00e7age de troisi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration s\u2019appuie sur diff\u00e9rentes m\u00e9thodes acc\u00e9l\u00e9rant le proc\u00e9d\u00e9 et r\u00e9duisant son co\u00fbt radicalement. Il exploite souvent l\u2019analyse de \u201cbrins longs\u201d d\u2019ADN, comme dans la technique\u00a0des nanopores, et ne n\u00e9cessite pas leur r\u00e9plication par PCR (polymerase chain reaction, une r\u00e9action chimique qui d\u00e9multiplie l’ADN d’un \u00e9chantillon). Elle permet de s\u00e9quencer des brins plus longs et de simplifier le traitement num\u00e9rique de reconstitution\u00a0du puzzle g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par les brins d’ADN s\u00e9quenc\u00e9s.<\/p>\n On peut se poser au passage la question du poids relatif du s\u00e9quen\u00e7age et du traitement num\u00e9rique des donn\u00e9es issues du s\u00e9quen\u00e7age. Il semble qu\u2019il repr\u00e9sente actuellement environ 20% du co\u00fbt actuel du s\u00e9quen\u00e7age. Plus les brins s\u00e9quenc\u00e9s sont longs, plus\u00a0le puzzle de l\u2019ADN est facile\u00a0\u00e0 reconstituer. Il existe aussi de nombreuses variables techniques dans le s\u00e9quen\u00e7age qui affectent le taux d\u2019erreur g\u00e9n\u00e9r\u00e9. Qu\u2019il s\u2019agisse de la multiplication des brins d\u2019ADN g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par la PCR, utilis\u00e9e dans le s\u00e9quen\u00e7age de seconde g\u00e9n\u00e9ration ou des erreurs de lecture dans quelque technologie que ce soit.<\/p>\n Des startups comme Edico Genome<\/strong>, cr\u00e9\u00e9e en 2013,\u00a0proposent des processeurs qui acc\u00e9l\u00e8rent d’un facteur 50 la vitesse du traitement num\u00e9rique du s\u00e9quen\u00e7age. Leur “Bio-IT Processor Dragen” est commercialis\u00e9 sous la forme de cartes PC \u00e0 la norme PCI. Qualcomm a investi $10M dans cette startup en 2014. C’est une des nombreuses innovations dans le domaine du traitement des donn\u00e9es du s\u00e9quen\u00e7age, d’autres nombreuses relevant du big data et d’offres en cloud.<\/p>\n Le s\u00e9quen\u00e7age de troisi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration id\u00e9al est celui qui permet de traiter sans r\u00e9plication pr\u00e9alable (PCR), en parall\u00e8le, tr\u00e8s rapidement et sans (trop d’) erreurs des brins longs d\u2019ADN. On en est encore loin. Les nouvelles technologies p\u00eachent souvent dans l\u2019une de ces dimensions.<\/p>\n Notons au passage la confusion s\u00e9mantique fr\u00e9quente entre g\u00e9notypage et s\u00e9quen\u00e7age de l\u2019ADN qui sont deux techniques diff\u00e9rentes. Elle est bien expliqu\u00e9e sur le site de 23andme<\/a>.<\/p>\n Le g\u00e9notypage<\/strong> est au point et co\u00fbte de moins en moins cher. Il consiste \u00e0 d\u00e9tecter des SNP (Single Nucleotid Polymorphisms) dans l\u2019ADN pour identifier des variations dans les g\u00e8nes connus par rapport \u00e0 une cartographie de r\u00e9f\u00e9rence. Les syst\u00e8mes actuels de g\u00e9notypage comme le Illumina HumanOmniExpress qui est utilis\u00e9 par la startup am\u00e9ricaine 23andme sont capables de d\u00e9tecter de quelques milliers \u00e0 deux millions de SNPs selon le taux de couverture du g\u00e9nome propos\u00e9.\u00a0L\u2019ADN humain comporterait environ 50 000 g\u00e8nes dont les deux tiers seraient bien identifi\u00e9s. On peut d\u00e9tecter des pathologies ou des risques pathologiques (Alzheimer, diab\u00e8te type 2, certains cancers, etc) avec cette m\u00e9thode. Elle est aussi utilis\u00e9e dans la police scientifique. Ou, c\u2019est d\u2019actualit\u00e9, pour identifier les victimes d\u2019un accident d\u2019avion comme ceux de l\u2019A320 de Germanwings.<\/p>\n\n Le g\u00e9notypage peut \u00eatre effectu\u00e9 assez rapidement avec des machines qui tiennent maintenant dans une valise. J\u2019en avais vu une au CEATEC de Tokyo en octobre 2013 chez NEC. Le g\u00e9notypage\u00a0est exploit\u00e9 par les soci\u00e9t\u00e9s telles que 23andme, pr\u00e9sent\u00e9e souvent comme une filiale de Google, ce qu\u2019elle n\u2019est pas. C\u2019est une soci\u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e par Anne Wojcicki, l\u2019ancienne femme de Sergei Brin et qui a Google Ventures comme actionnaire tout comme Genentech, un des pionniers du s\u00e9quen\u00e7age. Pour r\u00e9aliser un\u00a0g\u00e9notypage, 23andme<\/strong> envoie un syst\u00e8me de pr\u00e9l\u00e8vement de salive au client, qui le renvoie et re\u00e7oit en retour une g\u00e9notypie permettant d\u2019identifier ses origines raciales et g\u00e9ographiques, faire des rapprochements avec des parents ou cousins (avec des effet inattendus, genre \u201cje suis ton p\u00e8re\u201d, ou \u201ctu n\u2019es pas mon p\u00e8re\u201d\u2026) et identifier des risques pathologiques transmissibles g\u00e9n\u00e9tiquement. Le tout pour un prix de vente de $100. Cela aboutit, potentiellement, \u00e0 permettre de faire ce que l’on appelle de la m\u00e9decine pr\u00e9ventive.\u00a0Par exemple, si un g\u00e8ne d’une maladie chronique comme le diab\u00e8te type 2 est d\u00e9tect\u00e9, il sera recommand\u00e9 \u00e0 l’individu d’\u00e9viter de d\u00e9velopper des comportements \u00e0 risque au niveau alimentaire ou du manque d’activit\u00e9 physique. Il en sera de m\u00eame pour certaines pathologies cardio-vasculaires. La m\u00e9decine pr\u00e9ventive actuelle rel\u00e8ve surtout de l’adaptation des comportements pour limiter les risques exog\u00e8nes d’apparition des pathologies d’origine g\u00e9n\u00e9tique.<\/p>\n Le s\u00e9quen\u00e7age <\/strong>de l\u2019ADN est plus lourd et plus complexe. Au lieu de d\u00e9tecter des variations sur quelques milliers de g\u00e8nes dans des zones bien identifi\u00e9es de l\u2019ADN avec des marqueurs cibl\u00e9s, il s\u2019agit de s\u00e9quencer une partie ou l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 des trois milliards de bases r\u00e9parties dans les 22 chromosomes de nos cellules. Les m\u00e9thodes de s\u00e9quen\u00e7age qui requi\u00e8rent la PCR n\u00e9cessitent de capter entre 10 et\u00a030 fois ce nombre de bases pour reconstituer le puzzle de l\u2019ADN. Il faut donc r\u00e9cup\u00e9rer 30 et 90 milliards de base, ce qui est bien plus lourd que quelques milliers de SNP.\u00a0On peut aussi r\u00e9aliser du s\u00e9quen\u00e7age focalis\u00e9 sur un g\u00e8ne pour identifier des variations non standards que le g\u00e9notypage ne permet pas de d\u00e9tecter.<\/p>\n J\u2019avais list\u00e9 les nouvelles techniques de s\u00e9quen\u00e7age dans le quatri\u00e8me article<\/a> de ma s\u00e9rie en 2012. Depuis trois ans, les noms des acteurs en lice sont toujours \u00e0 peu pr\u00e8s les m\u00eames. Certains ont disparu et quelques fusions\/acquisitions ont eu lieu. Des technologies ont \u00e9t\u00e9 abandonn\u00e9es comme celle de 454, acquise par Roche en 2004.<\/p>\n L\u2019\u00e9tat de l\u2019art a peu\u00a0progress\u00e9. Un peu comme pour le changement de g\u00e9n\u00e9ration de technologie d\u2019int\u00e9gration de semi-conducteurs, la mise au point de ces proc\u00e9d\u00e9s est tr\u00e8s difficile, lente et it\u00e9rative.<\/p>\n Illumina <\/strong>($1,8B de CA) d\u00e9tiendrait environ 70% du march\u00e9 du s\u00e9quen\u00e7age de l\u2019ADN, issu notamment de l\u2019acquisition de Solexan 2007. Juste derri\u00e8re se trouve un autre grand groupe, Thermo Fisher Scientific<\/strong> ($17B de CA) qui a acquis Life Technologies en 2014, qui avait lui-m\u00eame acquis le prometteur Ion Torrent en 2010. A ce jour, Illumina propose – entre autres – son s\u00e9quenceur HiSeqX 10 capable de traiter un ADN humain complet pour moins de $1000. Ils s\u2019appuient pour ce faire sur la parall\u00e9lisation de 10 unit\u00e9s de traitement pour g\u00e9n\u00e9rer des \u00e9conomies d\u2019\u00e9chelle (ci-dessous<\/em>). La technologie de Ion Torrent a l’air\u00a0d\u00e9laiss\u00e9e.<\/p>\n Il semblerait que le co\u00fbt total du s\u00e9quen\u00e7age complet de l\u2019ADN humain soit plus important<\/a>, et de l\u2019ordre de $3000. Il est aussi contingent\u00e9 par le co\u00fbt des consommables, contr\u00f4l\u00e9 par les industriels cit\u00e9s. Ils cherchent \u00e9videmment \u00e0 faire perdurer une belle source de revenu r\u00e9current.<\/p>\n Le march\u00e9 du s\u00e9quen\u00e7age est aujourd\u2019hui surtout focalis\u00e9 sur la recherche. Il n\u2019existe pas d\u2019\u00e9quivalent de 23andme qui proposerait au grand public le s\u00e9quen\u00e7age individualis\u00e9 de son ADN. Et pour cause, en l\u2019\u00e9tat de l\u2019art actuel, cela ne servirait pas \u00e0 grand chose par rapport \u00e0 un g\u00e9notypage !<\/p>\n La recherche se focalise sur divers sortes de s\u00e9quences d\u2019ADN : l\u2019ADN humain complet, uniquement l\u2019exome (la partie des chromosomes qui est utilis\u00e9e pour la cr\u00e9ation des prot\u00e9ines par l\u2019expression des g\u00e8nes et qui repr\u00e9sente 1,5% des bases des chromosomes), le transcriptome (les ARN issues de la transcription du g\u00e9nome), le bact\u00e9rome (nos bact\u00e9ries, notamment intestinales ou cutan\u00e9es) ainsi que l\u2019ADN de toutes sortes d\u2019esp\u00e8ces vivantes animales et v\u00e9g\u00e9tales. L’un des grands d\u00e9fis des sp\u00e9cialistes est de\u00a0comprendre le r\u00f4le des s\u00e9quences dites non codantes (98,5%) de l’ADN ainsi que de prot\u00e9ines cl\u00e9s comme l’histone, autour de laquelle l’ADN s’enroule \u00e0 certains endroits et pas d’autres, permettant ou pas l’expression des g\u00e8nes.<\/p>\n La majorit\u00e9 des chercheurs qui utilisent le s\u00e9quen\u00e7age se focalisent sur des parties bien sp\u00e9cifiques de l\u2019ADN. Derri\u00e8re le s\u00e9quen\u00e7age, il reste \u00e0 comprendre la m\u00e9canique de l\u2019expression des g\u00e8nes qui est tr\u00e8s complexe et l\u2019influence de param\u00e8tres externes aux g\u00e8nes, que l\u2019on int\u00e8gre dans ce que l\u2019on appelle l\u2019\u00e9pig\u00e9n\u00e9tique.<\/p>\n Tout cela doit mener \u00e0 la cr\u00e9ation de th\u00e9rapies g\u00e9niques,\u00a0personnalis\u00e9es<\/span>\u00a0ou pas, qui ne progressent pas au m\u00eame rythme que la baisse des co\u00fbts du s\u00e9quen\u00e7age car la modification des g\u00e8nes est tr\u00e8s d\u00e9licate \u00e0 mener. C\u2019est notamment le cas pour le g\u00e8ne DMD dont l\u2019alt\u00e9ration provoque les dystrophies musculaires comme la maladie de Duchenne. Le g\u00e8ne DMD\u00a0comprend\u00a02,4 millions de bases. Il comprend une s\u00e9quence codante de 14 000 bases qui est\u00a0saupoudr\u00e9e dans 79 parties disjointes de l’ADN qu’on appelle les exons. Autant dire que la r\u00e9paration d’un g\u00e8ne DMD d\u00e9fectueux n’est pas\u00a0simple !\u00a0Sans compter son implantation ensuite dans les muscles des patients.<\/p>\n Dans les technologies de s\u00e9quen\u00e7age prometteuses, il faut compter avec les nanopores et en particulier avec Oxford Nanopore <\/strong>et son MiniIon qui tient en th\u00e9orie dans la main (ci-dessous<\/em>). La technique fait passer un demi brin d\u2019ADN dans un nano-tube et chaque base est d\u00e9tect\u00e9e \u00e0 sa sortie par une \u00e9lectrode en graph\u00e8ne. A noter d\u2019ailleurs qu\u2019Illumina \u00e9tait dans son capital et en est sorti en 2014.<\/p>\n J\u2019ai essay\u00e9 de consolider dans un tableau l\u2019\u00e9tat des startups et grandes entreprises impliqu\u00e9es dans le mat\u00e9riel de s\u00e9quen\u00e7age de l\u2019ADN. Rares sont les startups qui sont rest\u00e9es ind\u00e9pendantes et \u00e0 m\u00eame de commercialiser leur technologies. La plupart sont encore au stade du laboratoire ou de l\u2019exp\u00e9rimentation (en orange). Seuls les grands groupes comme Illumina <\/strong>ou Thermo Fisher Scientific <\/strong>\u00e0 m\u00eame de commercialiser en volume les solutions, souvent issues d\u2019acquisitions r\u00e9alis\u00e9es plusieurs ann\u00e9es avant. Il y a eu \u00e9videmment un peu de casse avec trois soci\u00e9t\u00e9s qui ont ferm\u00e9 boutique. La technologie de l\u2019une des trois, Helicos, a \u00e9t\u00e9 acquise \u00e0 bon compte par SeqLL, une nouvelle startup cr\u00e9\u00e9e pour l\u2019occasion. On constate, de mani\u00e8re empirique, que les startups qui ont r\u00e9ussi \u00e0 commercialiser leur technologie ont lev\u00e9 des montants plut\u00f4t \u00e9lev\u00e9s, comme Bionano Genomics <\/strong>($102m) et Oxford Nanopore <\/strong>($270m). Il n’est pas \u00e9tonnant dans ce contexte de ne trouver aucune startup fran\u00e7aise. Mais les difficult\u00e9s \u00e0 trouver du financement n’en sont\u00a0pas la seule raison comme je l’avais d\u00e9taill\u00e9 en 2012<\/a>.<\/p>\n En tout, ce tableau consolide $858m d\u2019investissements dans le s\u00e9quen\u00e7age. Il faudrait y ajouter les investissements en R&D des grands acteurs, difficiles \u00e0 pister. C\u2019est \u00e0 comparer \u00e0 un total de $2,5B sur les medical devices<\/em> investis sur 10 ans qui sont recens\u00e9s dans la Crunchbase. Soit environ 40% du total, ce qui n\u2019est pas n\u00e9gligeable. Mais les medical devices repr\u00e9sentent eux-m\u00eame seulement 5,8% des investissements dans l\u2019ensemble des secteurs de la sant\u00e9 sur la m\u00eame p\u00e9riode. Dans les services de sant\u00e9, on va retrouver les soci\u00e9t\u00e9s telles que 23andMe <\/strong>ou le franco-am\u00e9ricain Portable Genomics<\/strong>, install\u00e9 \u00e0 San Diego,\u00a0<\/strong>qui proposent des services de g\u00e9notypage (pour le premier) et d\u2019analyse des donn\u00e9es de s\u00e9quen\u00e7age (pour le second).<\/p>\n Le grand th\u00e8me \u00e0 la mode dans la e-sant\u00e9 est la m\u00e9decine pr\u00e9ventive. Certains anticipent que le s\u00e9quen\u00e7age complet de l\u2019ADN humain permettra \u00e0 terme de cr\u00e9er de nouvelles pratiques de m\u00e9decine pr\u00e9ventive. On conna\u00eetra \u00e0 l\u2019avance les risques pathologiques de chaque individu. Les m\u00e9decins pourront alors pr\u00e9coniser des pratiques ou th\u00e9rapies pr\u00e9ventives. Aujourd’hui, la plupart de ces pr\u00e9conisations sont\u00a0li\u00e9es au mode de vie (activit\u00e9 physique, poids, alimentation). En fait, on peut d\u00e9j\u00e0 faire tout cela avec du g\u00e9notypage \u00e0 $100. On n’a pas besoin d’attendre l’av\u00e8nement du s\u00e9quen\u00e7age complet \u00e0 ce prix-l\u00e0.<\/p>\n Les plus grand progr\u00e8s proviendront cependant des th\u00e9rapies g\u00e9niques personnalis\u00e9es qui permettront de r\u00e9parer les g\u00e8nes d\u00e9fectueux et sur mesure. Vu l’\u00e9tat de l’art, on en est encore assez loin.<\/p>\n En r\u00e9sum\u00e9, en mati\u00e8re de s\u00e9quen\u00e7age de l\u2019ADN, nous avons ici une exponentielle plut\u00f4t chaotique :<\/p>\n Cela rappelle un point cl\u00e9 de la discussion sur les trois \u00e9tudes de cas de cette s\u00e9rie d’articles : les exponentielles de progr\u00e8s technologiques sont li\u00e9s \u00e0 plusieurs facteurs dont l’\u00e9quilibre est tr\u00e8s diff\u00e9rent selon les th\u00e9matiques et aussi la maturit\u00e9 des technologies. Les exponentielles\u00a0sont\u00a0g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par le progr\u00e8s technologique en soi, puis par les techniques de production en volume puis par des consid\u00e9rations \u00e9conomiques voire soci\u00e9tales. L’\u00e9l\u00e9ment d\u00e9terminant de d\u00e9veloppement d’une exponentielle de progr\u00e8s est l’application grand public de la technologie. Le moteur du d\u00e9veloppement des semi-conducteurs est li\u00e9 aux usages g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9s du num\u00e9rique. Cela a commenc\u00e9 avec les\u00a0ordinateurs personnels, puis la dualit\u00e9 mobiles et serveurs, et enfin, aujourd’hui, sur les\u00a0objets connect\u00e9s.<\/p>\n Ces trois \u00e9tudes de cas sont tr\u00e8s diff\u00e9rentes\u00a0!<\/p>\n L’acc\u00e9l\u00e9ration technologie reste\u00a0tr\u00e8s forte dans les semiconducteurs et avec beaucoup de “mou sous la p\u00e9dale”, notamment du fait des usages g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9s du num\u00e9rique et de l’immense march\u00e9 grand public qui tire le march\u00e9 vers le haut.\u00a0Plusieurs technologies de rupture sont identifi\u00e9es qui feront faire des bonds significatifs \u00e0 la puissance des processeurs. Et ce des bonds architecturaux d\u00e9j\u00e0 identifi\u00e9s permettront \u00e9ventuellement d’imiter voire de d\u00e9passer de nombreuses composantes de ce que l’on appelle l’intelligence humaine.<\/span><\/p>\n L’acc\u00e9l\u00e9ration dans le solaire photovolta\u00efques semble bien moins forte dans sa dimension technologique. Elle est de toutes mani\u00e8res plafonn\u00e9e par la quantit\u00e9 d’\u00e9nergie re\u00e7ue du\u00a0soleil au m\u00e8tre carr\u00e9. L’acc\u00e9l\u00e9ration\u00a0des deux derni\u00e8res d\u00e9cennies provient surtout\u00a0d’<\/span>\u00e9conomies d’\u00e9chelle, de\u00a0la r\u00e9utilisation de techniques de fabrication existantes et de\u00a0la concurrence chinoise qui casse les prix dans tout un tas d’autres cat\u00e9gories de produits, avec ou sans technologies de pointe. Le co\u00fbt \u00a0de fabrication et d’installation des panneaux solaires est moins compressible que celui d’un transistor dans un processeur. La poursuite de l’exponentielle\u00a0des d\u00e9ploiements viendra beaucoup plus de consid\u00e9rations macro-\u00e9conomiques et politiques que de progr\u00e8s technologiques. Qu’elle co\u00fbtent cher ou pas, les \u00e9nergies renouvelables comme le solaire PV devront remplacer t\u00f4t ou tard les \u00e9nergies fossiles. Le plus t\u00f4t sera le mieux.<\/p>\n Pour le s\u00e9quen\u00e7age de l’ADN,\u00a0il y a aussi beaucoup de progr\u00e8s technologiques \u00e0 venir. Ceux-ci seront cependant acc\u00e9l\u00e9r\u00e9s par les\u00a0applications\u00a0grand-public du s\u00e9quen\u00e7age personnalis\u00e9 et aussi par l’\u00e9volution de la compr\u00e9hension des m\u00e9canismes du vivant o\u00f9 l’on a encore fort \u00e0 apprendre. Le s\u00e9quen\u00e7age \u00e0 $100 d\u00e9pend donc surtout de l’aval de sa cha\u00eene de valeur.\u00a0Chronologiquement parlant, on en est un peu au stade des ordinateurs avant l’arriv\u00e9e de l’Apple II dans les ann\u00e9es 1970 et alors que l’industrie du logiciel grand public \u00e9tait balbutiante !<\/p>\n Exponentielles et gaussiennes<\/strong><\/p>\n Certaines exponentielles d\u00e9rivent pour devenir des gaussiennes. Etude de cas ultra-classique : le nombre de recherches effectu\u00e9es sur le terme \u201cmyspace\u201d dans Google Search sur une dizaine d\u2019ann\u00e9e. Apr\u00e8s avoir connu une belle ascension exponentielle entre 2004 et 2006, il s\u2019est mis \u00e0 se tasser puis \u00e0 chuter vers 2009, alors que Facebook prenait progressivement sa place comme r\u00e9seau social le plus utilis\u00e9 dans le monde.<\/p>\n Les courbes gaussiennes s\u2019appliquent aux taux de p\u00e9n\u00e9tration<\/strong> et \u00e0 l\u2019usage de technologies<\/strong> qui sont in\u00e9luctablement remplac\u00e9es par d\u2019autres technologies. On n\u2019est pas dans une logique de co\u00fbt ou de performance mais d\u2019usage. Ceci explique donc cela. On retrouve ces courbes dans tous les livres sur l’innovation \u00e0 commencer par ceux de Geoffrey Moore<\/strong> (Crossing the Chasm, Inside the Tornado<\/a>, …). Encore un qui a bien choisi son nom ! On a donc des Gaussiennes de Moore !<\/p>\n La gaussienne\u00a0est plus ou moins plate et plus ou moins \u00e9troite. On peut s\u2019amuser \u00e0 reconstituer\u00a0cette courbe pour tout un tas de services en ligne qui ont eu le vent en poupe \u00e0 un moment donn\u00e9 et ont disparu ensuite, emport\u00e9s par la vague des ph\u00e9nom\u00e8nes de mode qui se succ\u00e8dent. Tout du moins, lorsque leur nom est unique !\u00a0Cela \u00e9vite aux Path<\/strong>, Secret<\/strong> et autres Color<\/strong> de se faire remarquer dans leur chute vertigineuse. On verra par contre plus facilement si cela arrive \u00e0 Meerkat<\/strong>, l’application mobile de streaming vid\u00e9o live dans Twitter.\u00a0Dans le cas de Fourquare<\/strong>, on a un d\u00e9but d\u2019exponentielle, puis un plateau glissant vers le bas, puis une chute apparente. Il semblerait que le r\u00e9seau social ait du mal \u00e0 perdurer apr\u00e8s plusieurs pivots et comme on dit “\u00e0 trouver son mod\u00e8le \u00e9conomique”, une \u00e9pith\u00e8te souvent associable \u00e0 la difficult\u00e9 \u00e0 cr\u00e9er tout simplement de la valeur pour les utilisateurs et\/ou des annonceurs.<\/p>\n Cela se\u00a0complique avec la fameuse courbe d\u2019adoption du \u201chype cycle\u201d du Gartner<\/strong>. La courbe\u00a0commence avec une exponentielle, puis devient une gaussienne, puis se termine sur une asymptote. La grandeur mesur\u00e9e ? Les \u201cattentes\u201d, une grandeur qualitative qui n\u2019est pas mesurable tr\u00e8s scientifiquement ! Surtout dans la mesure o\u00f9 le Gartner positionne toutes les technologies connues sur la courbe comme si celle-ci\u00a0\u00e9tait unique. Le Gartner\u00a0consid\u00e8re de mani\u00e8re un peu p\u00e9remptoire que toutes les innovations sont in\u00e9luctables et qu’elles suivent exactement le m\u00eame chemin.<\/p>\n On trouve aussi de belles exponentielles dans les in\u00e9narrables pr\u00e9visions de chiffre d\u2019affaire des startups dans leurs business plans. Ce sont probablement les exponentielles les plus chaotiques de toutes celles que j\u2019\u00e9voque dans ce texte ! Et bien \u00e9videmment, elles ne sont pas respect\u00e9es dans la r\u00e9alit\u00e9. Les d\u00e9rives y sont la norme ! Seuls quelques rares startups arrivent \u00e0 suivre leurs plans, notamment les “organisations exponentielles<\/a>“, le nouveau synonyme des unicorns (licornes). Dans le papier sur ces organisations, 10 crit\u00e8res de bon sens sont mis en avant comme ayant \u00e9t\u00e9 respect\u00e9s par ces startups \u00e0 succ\u00e8s. Rien ne dit\u00a0cependant que ce soit des conditions suffisantes car nombre de startups s’en rapprochent et ne croissent pas pour autant.<\/p>\n On pourrait aussi ajouter les exponentielles croisant l\u2019ego, la comp\u00e9tence et la r\u00e9ussite tout comme la courbe d\u2019\u00e9volution de la b\u00eatise humaine exprim\u00e9e\u00a0dans les r\u00e9seaux sociaux, qui est proportionnelle au carr\u00e9 du nombre d\u2019utilisateur. Elle suit en effet tr\u00e8s bien\u00a0la loi de Metcalfe sur la valeur des r\u00e9seaux.<\/p>\n Le th\u00e8me est d\u00e9clinable \u00e0 l\u2019envie, comme dans le sch\u00e9ma pr\u00e9c\u00e9dent auquel on pourrait ajouter la loi d\u2019Olivia Moore <\/strong>dont les gesticulations augmentent exponentiellement aux d\u00e9buts de ses sketches puis retombent comme dans une gaussienne ensuite (ci-dessous<\/em>, dans la Journ\u00e9e de la Femme Digitale en mars 2015 au Palais Brongniart, et elle y \u00e9tait excellente, je ne fais que la taquiner un peu !).<\/p>\n![\"Flatley](\"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-content\/WindowsLiveWriter\/Le-hoquet-des-exponentielles_8C2A\/Flatley-Law_thumb.jpg\" "\\"Flatley")
<\/a><\/p>\n![\"DNA](\"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-content\/WindowsLiveWriter\/Le-hoquet-des-exponentielles_8C2A\/DNA-Sequencing-Cost-Split_thumb.jpg\" "\\"DNA")
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