{"id":15788,"date":"2018-05-03T13:12:19","date_gmt":"2018-05-03T12:12:19","guid":{"rendered":"http:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/?p=15788"},"modified":"2022-12-20T18:24:40","modified_gmt":"2022-12-20T17:24:40","slug":"cycles-longs-innovation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/2018\/cycles-longs-innovation\/","title":{"rendered":"Les cycles longs de l’innovation"},"content":{"rendered":"

Tout s\u2019acc\u00e9l\u00e8re. L\u2019innovation soumet les entreprises \u00e0 un flot continu d\u2019innovations difficiles \u00e0 absorber et qui les mettent en danger. Les disruptions sont innombrables et soudaines. Qui plus est, les innovations suivent des lois exponentielles qui les rendent invisibles pendant longtemps et qui explosent alors qu\u2019il est d\u00e9j\u00e0 trop tard pour s\u2019adapter. Et les futurologues pr\u00e9voient avec pr\u00e9cision l\u2019arriv\u00e9e de telle ou telle prouesse comme celle de l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale capable de rivaliser avec l\u2019intelligence humaine et, soudainement de la d\u00e9passer. Nous allons aussi prochainement nous d\u00e9placer dans les villes en drones h\u00e9licopt\u00e8res autonomes. Et la g\u00e9nomique va rapidement allonger notre dur\u00e9e de vie si ce n\u2019est nous rendre immortels.<\/em><\/p>\n

Voil\u00e0 le motto depuis des ann\u00e9es qui caract\u00e9rise l\u2019ambiance autour du num\u00e9rique et des nouvelles technologies en g\u00e9n\u00e9ral. Il adopte un d\u00e9terminisme forcen\u00e9 de l\u2019innovation. Il se retrouve dans de nombreux ouvrages, notamment ceux qui portent sur la singularit\u00e9, qui cependant n\u2019ont pas b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de mises \u00e0 jour depuis quelques ann\u00e9es. Le business des porteurs de futurs n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 en si bonne forme. Ils agitent le drapeau d\u2019un d\u00e9terminisme forcen\u00e9.<\/p>\n

Je voudrais prendre un peu de recul par rapport \u00e0 ces th\u00e8ses et illustrer le fait, qu\u2019au contraire, dans la majorit\u00e9 des cas, les grands cycles de l\u2019innovation sont longs et non d\u00e9terministes et le demeurent, en tout cas pour les grandes innovations dites de rupture. C\u2019est li\u00e9 \u00e0 la vari\u00e9t\u00e9 des incertitudes et lenteurs\u00a0 qui, selon les cas, sont d\u2019origine scientifique, technologique, \u00e9conomique, soci\u00e9tale et\/ou politique. Par contre, certains facteurs, surtout li\u00e9s aux applications num\u00e9riques, contribuent \u00e0 l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de la cr\u00e9ation et de la diffusion d\u2019innovations.<\/p>\n

L\u2019innovation fait face \u00e0 des forces antagonistes qui \u00e9voluent avec le temps et que je vais essayer de mettre en regard. Le monde des innovations incr\u00e9mentales est par contre un fleuve plus tranquille et liss\u00e9 dans le temps, avec moins d\u2019accrocs.<\/p>\n

Ces cycles longs et des d\u00e9cisions strat\u00e9giques prises longtemps \u00e0 l\u2019avance expliquent aussi la position dominante de certains pays dans de nombreux domaines, au-del\u00e0 de la taille de leur march\u00e9 int\u00e9rieur. Nous verrons cela \u00e0 la fin.<\/p>\n

Un peu d\u2019Histoire<\/strong><\/p>\n

La perception de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration des progr\u00e8s technologiques et de l\u2019innovation est un vieux sujet qui a travers\u00e9 les 19e et 20e si\u00e8cles. Les d\u00e9cennies de l\u2019invention de la machine \u00e0 vapeur, du train, de la boite de conserve ou de l\u2019aviation ont marqu\u00e9 leur temps. Comme l\u2019illustre tr\u00e8s bien What was the greatest era for innovation<\/a> de Neil Irwin en 2016, chaque d\u00e9cennie pass\u00e9e a radicalement chang\u00e9 la vie des foyers, tout du moins dans les pays d\u00e9velopp\u00e9s. Ma grand m\u00e8re qui avait connu l\u2019arriv\u00e9e de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 aux d\u00e9buts du 20e si\u00e8cle s\u2019\u00e9merveillait de la conqu\u00eate de la Lune en 1969 puis de l\u2019arriv\u00e9e des micro-ordinateurs en passant par celle de la radio et la TV.<\/p>\n

L\u2019indicateur le plus souvent utilis\u00e9 pour justifier de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration technologique est ce fameux graphe qui d\u00e9crit la vitesse \u00e0 laquelle les foyers s\u2019\u00e9quipent en nouvelles technologies depuis plus d\u2019un si\u00e8cle aux USA. Il montre \u00e0 quelle vitesse les foyers sont pourvus \u00e0 50% ou plus de nouveaux \u00e9quipements. Avec des donn\u00e9es bien pr\u00e9sent\u00e9es, le rythme d\u2019\u00e9quipement s\u2019acc\u00e9l\u00e8re. Mais en y regardant de pr\u00e8s, on se rend compte que cette acc\u00e9l\u00e9ration est en partie une vue de l\u2019esprit.<\/p>\n

\"Cycles<\/a><\/p>\n

Comme le rel\u00e8vent tr\u00e8s bien Anders Bjerre et Klaus Mogensen dans l\u2019excellent Is acceleration in reality just an illustion?<\/a> en 2013, certains produits ont connu des rythmes d\u2019adoption aussi rapides sur plusieurs d\u00e9cennies d\u2019\u00e9cart et d\u2019autres ont \u00e9t\u00e9 plus lents.<\/p>\n

Ainsi, l\u2019adoption de la TV dans les ann\u00e9es 1950 a-t-elle \u00e9t\u00e9 aussi rapide que celle des fours \u00e0 micro-onde dans les ann\u00e9es 1980, de l\u2019Internet, des mobiles ou des tablettes dans les d\u00e9cennies r\u00e9centes. Les produits dont l\u2019adoption a \u00e9t\u00e9 plus lente sont les lave-vaisselle, les s\u00e8ches-linge, l\u2019automobile et les micro-ordinateurs. Quand aux tablettes, si elles ont connu une belle acc\u00e9l\u00e9ration de 2010 \u00e0 2015, leur p\u00e9n\u00e9tration s\u2019est calm\u00e9e depuis, et cela n\u2019apparait pas encore dans les charts.<\/p>\n

En France, l\u2019adoption de la radio, de la TV et du t\u00e9l\u00e9phone ont \u00e9t\u00e9 bien plus lents qu\u2019aux USA, surtout pour ce dernier. Cf \u00e0 ce sujet ma s\u00e9rie de deux articles Un retard qui ne date pas d\u2019hier<\/a> publi\u00e9 en 2011.<\/p>\n

Anders Bjerre et Klaus Mogensen mettent aussi en avant la valeur relative des innovations technologiques, la radio et les premi\u00e8res TV noir et blancs ayant eu plus d\u2019impact sur la vie des foyers que les TV couleur et \u00e0 \u00e9cran plat, presque consid\u00e9r\u00e9es comme des innovations incr\u00e9mentales. Par contre, l\u2019\u00e9volution des contenus a \u00e9t\u00e9 plus marqu\u00e9e avec l\u2019hyperchoix v\u00e9hicul\u00e9 par le c\u00e2ble, le satellite, l\u2019IPTV puis l\u2019OTT (contenus TV et vid\u00e9o \u201cover the top\u201d, r\u00e9cup\u00e9r\u00e9s via Internet), illustrant la valeur relative du contenant et du contenu. Une fois les infrastructures et les \u00e9quipements de r\u00e9ceptions en place, de nouvelles formes de contenus peuvent \u00e9merger bien plus rapidement.<\/p>\n

Ce tableau pr\u00e9sente aussi la particularit\u00e9 de n\u2019\u00eatre ni complet, ni r\u00e9guli\u00e8rement mis \u00e0 jour. On n\u2019y voit pas l\u2019impression 3D, les thermostats connect\u00e9s, la TV 4K, les aspirateurs robots ou autres produits relativement r\u00e9cents. Philippe Meda et St\u00e9phanie Mitrano illustrent bien ce biais dans L\u2019illusion de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration<\/a> qui met en avant cette perception d\u00e9form\u00e9e de l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de l\u2019innovation (en 2014) et qui contenait le sch\u00e9ma ci-dessus.<\/p>\n

Il existe de nombreuses variantes de ce graphe, qui ne sont pas plus actualis\u00e9es (source 1<\/a> et source 2<\/a>).<\/p>\n

\"Technolody<\/a><\/p>\n

Le dernier sch\u00e9ma ci-dessous<\/em> illustre un point cl\u00e9 : l\u2019adoption des nouveaux produits est l\u00e9g\u00e8rement plus rapide pendant ces deux derni\u00e8res d\u00e9cennies mais ce qui change est plut\u00f4t, tout du moins en apparence, la diversit\u00e9 des nouveaut\u00e9s produits qui entrent dans les foyers. Elle traduit aussi un glissement des d\u00e9penses des foyers, celles-ci \u00e9tant plus faibles dans l\u2019alimentation et plus grandes dans les loisirs.<\/p>\n

D\u2019ailleurs, l\u2019article de Philippe M\u00e9da et St\u00e9phanie Mitrano n\u2019\u00e9voquaient ni l\u2019IA ni les v\u00e9hicules autonomes ou la blockchain alors que ce sont les grandes tendances du moment \u00e0 peine quatre ans plus tard. Cette bougeotte innovationnelle est une constante des industries du num\u00e9rique.<\/p>\n

\"Technolody<\/a><\/p>\n

Ce remue-m\u00e9nage technologique permanent est parfaitement incarn\u00e9 par le fameux slide du Gartner Group sur l\u2019\u00e9volution du \u201chype cycle\u201d des technologies qui affectent les entreprises. Ce hype cycle <\/em>pr\u00e9sente la particularit\u00e9 de m\u00e9langer des domaines o\u00f9 persiste une incertitude scientifique (informatique quantique, brain computer interface) et d\u2019autres o\u00f9 l\u2019incertitude est plus \u00e9conomique ou soci\u00e9tale (blockchain, maison connect\u00e9e, assistants virtuels).<\/p>\n

\"Emerging<\/a><\/p>\n

Dans L’acc\u00e9l\u00e9ration du monde est une illusion<\/a>, Fr\u00e9d\u00e9ric Fr\u00e9ry de l\u2019ESCP Europe explique d\u00e9but 2018 que les disruptions ont toujours affect\u00e9 les grandes entreprises, en prenant notamment l\u2019exemple des compagnies a\u00e9riennes comme TWA et Pan-am qui ont disparu, et pas \u00e0 cause du num\u00e9rique. Le monde est aussi incertain aujourd\u2019hui qu\u2019il l\u2019\u00e9tait avant. Chaque g\u00e9n\u00e9ration est convaincue de vivre un monde in\u00e9dit. Nous nous pensons que tout change plus vite qu\u2019avant mais c\u2019est surtout un biais cognitif et surtout, cela d\u00e9pend du sujet ! Cette multiplication des tendances et technologies qui \u00e9voluent en parall\u00e8le peut g\u00e9n\u00e9rer cette perception. Elle noie l\u2019observateur. Il devient difficile de comprendre les tenants et aboutissants de toutes les tendances, comme l\u2019intelligence artificielle, la g\u00e9nomique, la blockchain, avec une sauce piment\u00e9e d\u2019uberisation et un peu de pipeau conceptuel de transformation digitale technologique ou manag\u00e9riale selon les gouts.<\/p>\n

\"The<\/a><\/p>\n

D\u2019autres th\u00e8ses vont jusqu\u2019\u00e0 affirmer que le rythme de l\u2019innovation est en pleine d\u00e9c\u00e9l\u00e9ration. C\u2019est celle de Fredrik Erixon et Bj\u00f6rn Weigel dans The Innovation Illusion- How So Little Is Created by So Many Working So Hard<\/a>, paru en 2016. Dans Entering a dark age of innovation<\/a>, Robert Adler \u00e9voque la th\u00e8se de Jonathan Huebner<\/a> selon laquelle l\u2019innovation aurait ralenti d\u00e8s le d\u00e9but du 20e si\u00e8cle. L\u2019unit\u00e9 de mesure ? Le nombre de brevets par habitant aux USA !<\/p>\n

C\u2019est un peu court dans la mesure o\u00f9 les sources de l\u2019innovation sont devenues mondiales et plus seulement am\u00e9ricaines. Comme quoi ont peut faire dire n\u2019importe quoi \u00e0 des statistiques. Et surtout, il ne faut pas confondre brevets et innovations. L\u2019exemple de l\u2019Internet qui s\u2019est largement d\u00e9velopp\u00e9 gr\u00e2ce aux logiciels open source en est un cas extr\u00eame mais tr\u00e8s illustratif. Qui plus est, cette \u00e9tude date de 2005, avant quelques r\u00e9volutions significatives comme celles des smartphones et des tablettes et leurs usages associ\u00e9s.<\/p>\n

\"Patents<\/a><\/p>\n

Il serait pr\u00e9f\u00e9rable d\u2019\u00e9valuer l\u2019investissement des entreprises en R&D et la cr\u00e9ation de startups et leur financement. M\u00eame si c\u2019est une mesure de l\u2019input plus que de l\u2019output.<\/p>\n

Ce qui rallonge les cycles de l\u2019innovation<\/strong><\/p>\n

Certains \u00e9l\u00e9ments constitutifs de la diffusion des innovations vont dans le sens d\u2019une stagnation, ou tout du moins ralentissent s\u00e9rieusement toute acc\u00e9l\u00e9ration. Ces composantes de l\u2019adoption des innovations ne sont pas plus rapides aujourd\u2019hui qu\u2019il y a quelques d\u00e9cennies. Elles sont bien plus importantes dans le mat\u00e9riel, quel qu\u2019il soit, que dans le logiciel.<\/p>\n

Incertitudes scientifiques<\/u><\/p>\n

Dans la plupart des champs scientifiques modernes, les cycles de la recherche sont toujours aussi longs qu\u2019avant. Les phases de recherche fondamentale et appliqu\u00e9e continuent de s\u2019\u00e9taler sur une \u00e0 trois d\u00e9cennies. Presque toutes les avanc\u00e9es technologiques attendues d\u2019aujourd\u2019hui d\u00e9pendent de tels cycles longs. C\u2019est notamment la th\u00e8se de Mariana Manzzacuto dans The Entrepreneurial State<\/a> (2013), qui met en avant la capacit\u00e9 de prise de risque scientifique des \u00e9tats qui ouvre ensuite la voie aux innovations du march\u00e9, en s\u2019appuyant surtout sur l\u2019exemple de l\u2019iPhone.<\/p>\n

Voici donc quelques exemples de cycles scientifiques plut\u00f4t longs. J\u2019ai d\u2019ailleurs bien du mal \u00e0 identifier des cycles scientifiques courts, de moins d\u2019une dizaine d\u2019ann\u00e9e, ayant men\u00e9 \u00e0 des innovations de rupture r\u00e9centes.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle<\/strong> a progress\u00e9 en apparence de mani\u00e8re fulgurante ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Mais c\u2019est dans le champ sp\u00e9cifique et spectaculaire des r\u00e9seaux de neurones et du deep learning. Or ceux-ci ont \u00e9t\u00e9 conceptualis\u00e9s en 1943 (McCullough & Pitts), invent\u00e9s en 1957 (Perceptrons de Rosenblatt), puis ont connu de nombreux progr\u00e8s avec la backprop (m\u00e9thode d\u2019entra\u00eenement des r\u00e9seaux de neurones, 1986), les r\u00e9seaux convolutionnels en 1989 (LeCun) et les progr\u00e8s plus r\u00e9cents dans les applications du deep learning au traitement du langage naturel. Les applications de ces r\u00e9seaux se d\u00e9ploient ensuite \u00e0 des vitesses tr\u00e8s variables selon les domaines. Les agents vocaux sont largement disponibles dans les mobiles et enceintes \u00e0 commande vocale mais encore moyens tandis que l\u2019interpr\u00e9tation d\u2019imagerie m\u00e9dicale \u00e0 base d\u2019IA fonctionne bien mais n\u2019est pas encore largement diffus\u00e9e chez les professionnels.<\/p>\n

Dans l\u2019IA, les pr\u00e9visions pr\u00e9voient un \u00e9talement sur plusieurs d\u00e9cennies des innovations \u00e0 venir (cf la chronologie ci-dessous<\/em>). D\u00e8s qu\u2019une date de disponibilit\u00e9 est pr\u00e9vue au-del\u00e0 de cinq ans, l\u2019incertitude est avant tout de nature scientifique. C\u2019est pour cela que nombre de pr\u00e9visions sur les destructions de l\u2019emploi li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA sont \u00e0 prendre avec des pincettes. Elles s\u2019appuient souvent sur des pr\u00e9visions de d\u00e9ploiement de solutions qui ne rel\u00e8vent pas encore de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art dans les laboratoires de recherche, comme les robots qui remplaceraient les infirmiers\/i\u00e8res dans les h\u00f4pitaux.<\/p>\n

\"Timeline<\/a><\/p>\n

On a beau avoir s\u00e9quenc\u00e9 l\u2019ADN humain <\/strong>il y a une quinzaine d\u2019ann\u00e9es et r\u00e9duit son cout \u00e0 environ un millier de dollars, on n\u2019a pas pour autant trait\u00e9 la myopathie de Duchesne, une maladie d\u2019origine g\u00e9n\u00e9tique qui fait l\u2019objets d\u2019efforts bien financ\u00e9s, par le T\u00e9l\u00e9thon, et depuis plus de trente ans. Quoi qu\u2019il arrive, les tests cliniques de nouvelles biotechs durent en moyenne plus de 10 ans et sont pour l\u2019instant difficiles \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer, ne serait-ce qu\u2019en raison de leur cout qui est tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9, peut facilement atteindre $1B et a tendance \u00e0 augmenter. Une \u00e9tude r\u00e9cente<\/a> montre qu\u2019aux USA, environ 13% des tests cliniques sont positifs. Dans la pratique, on est plut\u00f4t autour des 10%, ce niveau \u00e9tant plomb\u00e9 par les biotechs en canc\u00e9rologie qui obtiennent les plus mauvais r\u00e9sultats, accentu\u00e9s dans les phases III et en particulier dans les cancers du pancr\u00e9as (source<\/a>).<\/p>\n

\"Biotech<\/a><\/p>\n

Dans la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e <\/strong>et la qu\u00eate de lunettes discr\u00e8tes et l\u00e9g\u00e8res offrant un grand champ de vue r\u00e9el et virtuel, les chercheurs bloquent sur les lois de l\u2019optique et les guides de lumi\u00e8re. On attend comme le Messie les lunettes de Magic Leap, qui sont arriv\u00e9es chez quelques d\u00e9veloppeurs. Il semble qu\u2019elles ne les d\u00e9\u00e7oivent pas mais ne sont pas extraordinaires pour autant du point de vue du confort et de l\u2019angle de vision. Mais les travaux sur la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e ont d\u00e9marr\u00e9 d\u00e8s 1968<\/a> !<\/p>\n

\"Magic<\/a><\/p>\n

Dans l\u2019informatique quantique<\/strong>, les concepts principaux datent des ann\u00e9es 1980 (Feynman) et les premiers qubits des ann\u00e9es 2000. Les sp\u00e9cialistes pr\u00e9voient que les ordinateurs quantiques utilisables pratiquement n\u2019arriveront pas avant une \u00e0 deux d\u00e9cennies. Et on parle bien d\u2019un risque scientifique, et pas encore d\u2019une incertitude technico-\u00e9conomique qui semble d\u2019ailleurs moins grande. Pour certains chercheurs tels que Gil Kalai<\/a>, il serait m\u00eame impossible de cr\u00e9er des ordinateurs quantiques viables. On a l\u00e0 un \u00e9cart-type tr\u00e8s large d\u2019incertitude entre le \u201c\u00e7a pourrait marcher dans 5 \u00e0 30 ans<\/em>\u201d \u00e0 \u201c\u00e7a pourrait ne jamais marcher<\/em>\u201d. Cela n\u2019emp\u00eache pas les chercheurs d\u2019inventer depuis 1992 plus d\u2019une douzaine d\u2019algorithmes capables d\u2019exploiter les ordinateurs quantiques lorsqu\u2019ils seront disponibles (ci-dessous<\/em>) !<\/p>\n

\"Algorithmes<\/a><\/p>\n

Ce n\u2019est pas un sc\u00e9nario si nouveau que cela. Il est intervenu au moins deux fois dans l\u2019Histoire, avec Charles Babbage et Ada Lovelace qui cr\u00e9aient les premiers algorithmes et programmes de 1837 \u00e0 1842 pour cette derni\u00e8re, qui devaient exploiter la machine (m\u00e9canique) de calcul analytique du premier. La machine n\u2019existait que sur plan et ne fut jamais construite. Il fallut attendre la seconde guerre mondiale pour qu\u2019elle prenne forme avec des lampes \u00e9lectriques. La seconde fois correspond aux d\u00e9buts de l\u2019IA \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1950 avec ses \u201cp\u00e8res fondateurs\u201d qui devisaient sur une discipline pour laquelle les machines de l\u2019\u00e9poque \u00e9taient largement sous-dimensionn\u00e9es.<\/p>\n

La notion de pivots des startups est ici remplac\u00e9e par une forte parall\u00e9lisation des efforts. Nombre de pistes ont \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9es pour cr\u00e9er des ordinateurs quantiques stables \u00e0 grande \u00e9chelle (supraconducteurs, ions pi\u00e9g\u00e9s, fermions de Majorana, \u2026). Il est possible qu\u2019une seule de ces voies aboutisse !<\/p>\n

C\u00f4t\u00e9 \u00e9nergie<\/strong>, la fusion nucl\u00e9aire en est encore au stade pr\u00e9-exp\u00e9rimental. Le projet ITER de Cadarache a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u en 1988. Sa mise en route est pour l\u2019instant pr\u00e9vue pour 2025 avec une mont\u00e9e en puissance d\u2019ici 2035 ! Si \u00e7a marche ! Cela fait aussi des ann\u00e9es que les chercheurs planchent sur les batteries du futur, plus denses \u00e9nerg\u00e9tiquement et plus s\u00fbres. On entend parler de graph\u00e8ne et d\u2019autres nouveaux mat\u00e9riaux. Mais en attendant, on continue de vivre avec les batteries Lithium-Ion avec leurs nombreux d\u00e9fauts. Et les progr\u00e8s dans les batteries avancent tr\u00e8s lentement.<\/p>\n

Nombre de futurologues ne tiennent pas compte de ces nombreuses incertitudes scientifiques pour faire leurs pr\u00e9visions. C\u2019est le cas par exemple dans What\u2019s Next <\/strong>de l\u2019Anglais Jim Al-Khalili, traduit en fran\u00e7ais en \u201cCe que la science sait du monde de demain\u201d qui compile les contributions de diff\u00e9rents scientifiques sur diff\u00e9rents aspects du futur dans la sant\u00e9, les transports, l\u2019\u00e9nergie, l\u2019IA, l\u2019informatique quantique, la t\u00e9l\u00e9portation, etc. On y voit bien que si certains principes scientifiques permettent d\u2019imaginer le meilleur, le chemin de leur mise en \u0153uvre pratique est sem\u00e9 d\u2019embuches, essentiellement scientifiques.<\/p>\n

\"Whats<\/a>\u00a0\u00a0 \"Ce<\/a><\/p>\n

Bref, tant que les innovations du futur en sont encore au stade de l\u2019incertitude scientifique, on peut attendre et assez longtemps et l\u2019incertitude reste tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9e. L\u2019adoption des innovations peut \u00e9ventuellement intervenir une fois ces incertitudes lev\u00e9es.<\/p>\n

Est-ce que les m\u00e9thodes des chercheurs ont \u00e9volu\u00e9 au point d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer leur production ? Cela d\u00e9pend des secteurs. Les outils num\u00e9riques ont sans doute contribu\u00e9 \u00e0 les aider, mais cela ne suffit pas, notamment lorsque la recherche passe par l\u2019exp\u00e9rimentation dans le monde r\u00e9el, comme pour le in-vivo dans les biotechs. M\u00eame dans l\u2019IA, la recherche passe par de nombreuses it\u00e9rations pour \u00e9valuer des algorithmes avec des jeux de donn\u00e9es.<\/p>\n

Incertitudes technologiques<\/u><\/p>\n

Une fois la science au point, on passe alors \u00e0 la mise en \u0153uvre technologique et c\u2019est l\u00e0 que l\u2019on peut g\u00e9n\u00e9ralement commencer \u00e0 parler d\u2019innovations, car celles-ci consistent \u00e0 mettre des solutions nouvelles dans les mains des utilisateurs et du march\u00e9. En quoi les incertitudes associ\u00e9es sont-elles diff\u00e9rentes de celles du champ scientifique ? C\u2019est peut-\u00eatre jouer sur les mots. Cela concerne les phases d\u2019industrialisation et de d\u00e9ploiement qui peuvent \u00eatre aussi relativement lentes, surtout pour tout ce qui est mat\u00e9riel ou vivant et encore plus lorsque des infrastructures sont en jeu.<\/p>\n

\"Tesla<\/a><\/p>\n

Cela concerne par exemple la mise en place d\u2019usines, qui est tr\u00e8s lente comme pour les semi-conducteurs ou pour la construction automobile comme l\u2019illustrent les d\u00e9boires actuels de Tesla qui a du mal \u00e0 produire en quantit\u00e9 suffisante ses v\u00e9hicules \u00e9lectriques, malgr\u00e9 un carnet de commandes bien rempli, surtout pour sa Model 3. Pourtant, aucun obstacle scientifique n\u2019emp\u00eache Tesla de produire ses v\u00e9hicules ! C\u2019est un probl\u00e8me d\u2019ing\u00e9nierie et de mise au point de lignes de production fortement automatis\u00e9es. C\u2019est vrai aussi du lancement d\u2019un nouvel avion.<\/p>\n

Les batteries avec des \u00e9lectrodes au graph\u00e8ne, permettant une charge rapide, sont difficiles \u00e0 fabriquer en volume et \u00e0 un cout raisonnable. Ce sont des obstacles plus technologiques et \u00e9conomiques que scientifiques.<\/p>\n

Ce sont aussi des incertitudes technologiques et la longueur des tests qui expliquent les retards \u00e0 r\u00e9p\u00e9tition du lancement du t\u00e9lescope JWST<\/a> de la NASA et de l\u2019ESA, dont la construction est termin\u00e9e depuis longtemps. Il doit prendre le relai de Hubble qui est op\u00e9rationnel depuis 1993 apr\u00e8s avoir \u00e9t\u00e9 planifi\u00e9 pour 1986 et retard\u00e9 \u00e0 cause de l\u2019accident de Challenger puis de ses d\u00e9fauts optiques.<\/p>\n

Il en va de m\u00eame pour le ralentissement de la loi de Moore et les retards r\u00e9p\u00e9t\u00e9s d\u2019Intel sur la mise en production de processeurs en technologie 10 nm alors que les machines de production sont disponibles. C\u2019est une affaire de longue mise au point de processus industriels avec beaucoup de tests et d\u2019erreurs.<\/p>\n

\"Souris<\/a><\/p>\n

Nombre d\u2019innovations sont aussi une affaire de synchronicit\u00e9 et d\u2019int\u00e9gration. De grandes innovations des derni\u00e8res d\u00e9cennies ont d\u00fb attendre que diverses technologies soient disponibles pour voir le jour. L\u2019un des exemples les plus connus est celui de la souris, invent\u00e9e en 1965 par Doug Engelbart au SRI \u00e0 Palo Alto (ci-dessus<\/em>, prise en photo par mes soins \u00e0 l\u2019accueil du SRI en 2007). Il fallu attendre 1980 pour qu\u2019elle apparaisse dans un v\u00e9ritable ordinateur, le Star de Xerox, puis soit popularis\u00e9e dans les PC sous MS-DOS et les Lisa et Macintosh d\u2019Apple \u00e0 partir de 1983. Entre les deux intervenait la cr\u00e9ation des premiers microprocesseurs par Intel et Motorola !<\/p>\n

Il en va de m\u00eame avec le mythique iPhone <\/strong>qui avait besoin d\u2019\u00e9crans \u00e0 matrice capacitives, invent\u00e9es en 1967 mais devenues op\u00e9rationnelles en 2006, et aussi de 3G provenant des \u00e9quipementiers et op\u00e9rateurs t\u00e9l\u00e9coms, sans compter les processeurs mobiles \u00e0 noyaux ARM et les \u00e9crans LCD. Tout ceci n\u2019\u00e9tait pas disponible au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000 !<\/p>\n

Parfois, les cycles technologiques peuvent d\u00e9pendre de l\u2019acc\u00e8s aux mati\u00e8res premi\u00e8res m\u00eame si celles-ci ont rarement \u00e9t\u00e9 \u00e0 l\u2019origine du ralentissement de la diffusion d\u2019innovations.\u00a0 Le cadmium est produit \u00e0 raison de plus de 20 000 tonnes par an, par d\u00e9riv\u00e9 des minerais de zinc. Le niobium est produit \u00e0 plus de 65 000 tonnes par an. D\u2019autres m\u00e9taux rares sont produits en plus faibles quantit\u00e9s, comme l\u2019indium, avec un peu plus de 700 tonnes produites par an et le gallium \u00e0 moins de 400 tonnes par an. Ces diff\u00e9rents mat\u00e9riaux sont utilis\u00e9s en photonique, pour produire des LED et des \u00e9crans plats ! Le niobium est utilis\u00e9 dans les simulateurs quantiques du Canadien D-Wave !<\/p>\n

Incertitudes \u00e9conomiques<\/u><\/p>\n

Les incertitudes technologiques sont souvent coupl\u00e9es avec des incertitudes \u00e9conomiques. En effet, produire un bien mat\u00e9riel doit r\u00e9pondre \u00e0 des contraintes de couts et de prix pour toucher un march\u00e9 cible aussi large que possible. On peut produire un processeur en 10 nm mais il faut le faire avec un taux de rebus acceptable permettant d\u2019avoir un prix cible adapt\u00e9 aux besoins du march\u00e9. De m\u00eame, certaines technologies de panneaux solaires photovolta\u00efques \u00e0 haut rendement, en silicium monocristallins, sont invendables car trop ch\u00e8res \u00e0 produire.<\/p>\n

L\u2019autre incertitude porte sur la capacit\u00e9 \u00e0 offrir l\u2019innovation \u00e0 un prix acceptable par les consommateurs et les entreprises compte-tenu de leur pouvoir d\u2019achat et de leurs priorit\u00e9s. Elle explique la lenteur relative du d\u00e9veloppement du march\u00e9 de la maison connect\u00e9e. Les produits associ\u00e9s ne sont d\u2019ailleurs pas si chers que cela \u00e0 produire, mais leur marketing, leurs logiciels et leur installation alourdissent l\u2019addition.<\/p>\n

Autre exemple, les TV 4K ont beau \u00eatre maintenant largement d\u00e9ploy\u00e9es dans le grand public, les contenus associ\u00e9s ne sont pas pour autant abondants. Les ayant-droits s\u2019y mettent lentement car le surcout de leur production et ou de leur diffusion n\u2019est pas compens\u00e9 par une augmentation de revenus.<\/p>\n

L\u2019une des incertitudes cl\u00e9s \u00e0 lever dans toute industrie \u00e9mergente est la compr\u00e9hension des m\u00e9canismes de cr\u00e9ation de plateformes qui l\u2019animent. O\u00f9 la valeur va-t-elle se concentrer ? Les tuyaux, le hardware, les composants, les contenus, les donn\u00e9es ou les contenants ? La r\u00e9ponse n\u2019est jamais imm\u00e9diate. Il fut un temps o\u00f9 une partie de l\u2019industrie du num\u00e9rique ne jurait que par les tuyaux. On en est revenus depuis, avec l\u2019av\u00e8nement des GAFA. Aujourd\u2019hui se d\u00e9gage un consensus sur l\u2019importance strat\u00e9gique des donn\u00e9es pour l\u2019IA. Mais si celles-ci deviennent ouvertes et des commodit\u00e9s, sont-elles vraiment le n\u0153ud gordien des mod\u00e8les \u00e9conomiques de l\u2019IA du futur ? En \u00eatre trop s\u00fbr pourrait nous faire rater une migration de valeur \u00e0 venir.<\/p>\n

L\u2019ensemble peut aussi \u00eatre affect\u00e9 par les crises \u00e9conomiques, par les \u00e9volutions \u00e0 la hausse et \u00e0 la baisse du prix du p\u00e9trole et du gaz tout comme des mati\u00e8res premi\u00e8res.<\/p>\n

Ici, les logiciels et les services en ligne ont la part belle car ils permettent de grandes \u00e9conomies d\u2019\u00e9chelle \u00e9conomiques. Malgr\u00e9 la production en Chine, le mat\u00e9riel n\u2019a pas les m\u00eames faveurs. Cela explique d\u2019ailleurs pourquoi une grande majorit\u00e9 de startups s\u2019appuient uniquement sur du logiciel, quelle qu\u2019en soit la forme.<\/p>\n

Incertitudes sur les infrastructures<\/u><\/p>\n

Les infrastructures physiques sont incontournables pour permettre \u00e0 d\u2019autres innovations de se d\u00e9ployer.<\/p>\n

La vente par correspondance s\u2019est d\u00e9velopp\u00e9e \u00e0 la fin du 19e aux USA gr\u00e2ce \u00e0 la cr\u00e9ation de lignes ferroviaires traversant le pays d\u2019Est en Ouest. Le commerce a ligne a de m\u00eame \u00e9t\u00e9, entre autres choses, la cons\u00e9quence de la num\u00e9risation des t\u00e9l\u00e9communications avec le haut d\u00e9bit fixe puis mobile. L\u2019iPhone a b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de la 3G et Periscope ou Instagram ont profit\u00e9 de la 4G. Les v\u00e9hicules autonomes se serviront de la 5G et de la communication entre v\u00e9hicules et avec les infrastructures connect\u00e9es des villes si ce n\u2019est avec les passants qui seront aussi connect\u00e9s.<\/p>\n

La 5G est cens\u00e9e r\u00e9volutionner les t\u00e9l\u00e9coms et ses usages, comme dans la sant\u00e9, l\u2019industrie et les v\u00e9hicules autonomes. Mais les op\u00e9rateurs t\u00e9l\u00e9coms voient pour l\u2019instant un faible int\u00e9r\u00eat \u00e0 investir dedans, en tout cas en France.<\/p>\n

Le d\u00e9ploiement ou le non d\u00e9ploiement d\u2019infrastructures expliquent aussi pourquoi le Wi-FI ou la 4G ne sont pas encore g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9s dans le m\u00e9tro, tout du moins \u00e0 Paris.<\/p>\n

\"Projet<\/a><\/p>\n

Il en va de m\u00eame des projets Hyperloop dont j\u2019avais fait un tour d\u2019horizon en f\u00e9vrier 2018<\/a>. Apr\u00e8s avoir lev\u00e9 les incertitudes technologiques dans des tests \u00e0 petite \u00e9chelle, il faudra financer des infrastructures qui se chiffreront en milliards d\u2019euros, pas facile \u00e0 trouver. Et il faudra les rentabiliser ! Le d\u00e9ploiement \u00e9ventuel de drones transporteurs de passagers d\u00e9pend aussi largement d\u2019infrastructures au sol, ainsi que de syst\u00e8mes d\u2019aiguillage a\u00e9rien assez pouss\u00e9s.<\/p>\n

Incertitudes soci\u00e9tales<\/u><\/p>\n

Avant-derni\u00e8re forme d\u2019incertitude, celle de l\u2019acceptation des innovations par la soci\u00e9t\u00e9 en g\u00e9n\u00e9ral.<\/p>\n

Elle peut relever d\u2019une simple r\u00e9sistance aux changements, classique, compens\u00e9e par des ph\u00e9nom\u00e8ne d\u2019adoption par cercles concentriques d\u2019early adopters <\/em>et de suivisme.<\/p>\n

Elle peut d\u00e9pendre de l\u2019\u00e9volution de gestion de notre temps. Le temps pass\u00e9 dans les embouteillages augmente mais le num\u00e9rique en fait gagner ailleurs, pour mieux le perdre encore ailleurs. La capacit\u00e9 d\u2019absorption des innovations par le grand public est mat\u00e9riellement limit\u00e9e par leur temps, leur intellect et leur budget.<\/p>\n

La physiologie peut aussi expliquer en partie les d\u00e9boires de la TV 3D ou ceux, actuels de la r\u00e9alit\u00e9 virtuelle. Il est difficile d\u2019imaginer passer beaucoup de temps avec un casque de 700g sur la t\u00eate plus de 10 mn par jour. Leur all\u00e8gement est donc une \u00e9volution technologique cl\u00e9 pour d\u00e9velopper leur usage.<\/p>\n

Suit une \u00e9volution du principe de pr\u00e9caution dans une soci\u00e9t\u00e9 qui peut avoir tendance \u00e0 avoir de plus en plus peur des technologies, sauf lorsque leur b\u00e9n\u00e9fice est manifeste et outrepasse de loin ses inconv\u00e9nients r\u00e9els ou per\u00e7us. Les craintes sur la vie priv\u00e9e affectent l\u2019IA en ce moment, m\u00eame s\u2019il faut les relativiser. Grande est la tentation de mettre l\u2019\u00e9thique avant l\u2019innovation comme on l\u2019a vu dans les pr\u00e9conisations du Rapport Villani en mars 2018 ainsi qu\u2019au Royaume Uni dans le r\u00e9cent rapport de la Chambre des Lords<\/a>. Bien s\u00fbr qu\u2019il faut de l\u2019\u00e9thique dans l\u2019application de toutes les technologies. Mais il faut aussi valoriser ce que l\u2019on peut faire d\u2019extraordinaire avec. Le leadership industriel passe par l\u00e0.<\/p>\n

En IA, robotique et avec les v\u00e9hicules autonomes, le niveau de confiance dans la machine est bien plus exigeant que vis \u00e0 vis de l\u2019Homme. Il boucle avec les incertitudes technologiques.<\/p>\n

Une autre composante soci\u00e9tale peut aussi ralentir l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de l\u2019innovation : le manque de comp\u00e9tences techniques ! Dans les pays occidentaux, l\u2019int\u00e9r\u00eat des jeunes pour les sciences est en baisse. En France, il n\u2019y a pas assez de candidats dans les \u00e9coles d\u2019ing\u00e9nieurs ou pour devenir chercheurs. La situation n\u2019est pas meilleure aux USA. Il y un d\u00e9placement de cet int\u00e9r\u00eat vers l\u2019Orient. Le manque de femmes et de diversit\u00e9 dans les fili\u00e8res scientifiques en g\u00e9n\u00e9ral et dans celles du num\u00e9rique en particulier est aussi un frein au d\u00e9veloppement d\u2019innovations inclusives.<\/p>\n

Enfin, on assiste \u00e0 un retour en force de la superstition et \u00e0 une m\u00e9fiance vis \u00e0 vis des sciences. Elles se manifeste contre les OGM ou avec les ondophobiaques. De m\u00eame, l\u2019histoire de la crise du nouveau Levothyrox n\u2019est pas rassurante. Elle t\u00e9moigne du fort d\u00e9calage entre les retours empiriques des patients et une approche v\u00e9ritablement scientifique de l\u2019analyse de leurs probl\u00e8mes qui n\u2019a pas vraiment eu lieu.<\/p>\n

Incertitudes politiques<\/u><\/p>\n

L\u2019\u00e9l\u00e9ment politique a pu jouer un r\u00f4le dans les acc\u00e9l\u00e9rations ou d\u00e9c\u00e9l\u00e9rations technologiques et cela va continuer.<\/p>\n

La guerre froide explique en particulier la conqu\u00eate spatiale et le programme Apollo. Apr\u00e8s la Navette Spatiale qui a vol\u00e9 entre 1981 et 2013, les plus grosses \u00e9volutions r\u00e9centes sont la r\u00e9cup\u00e9ration des fus\u00e9es avec Falcon 9 et heavy de Space X et celles de Blue Origin (r\u00e9cent d\u00e9collage). Ce ne sont pas des progr\u00e8s tr\u00e8s rapides.<\/p>\n

Le politique et le protectionnisme am\u00e9ricain expliquent aussi \u00e9chec du Concorde dans les ann\u00e9es 1970. Sa fin d\u2019exploitation a m\u00eame g\u00e9n\u00e9r\u00e9 une r\u00e9gression pour quelques passagers fortun\u00e9s, oblig\u00e9s de passer de 3h30 \u00e0 8h pour un Paris-New York.<\/p>\n

La vitesse des transports ne s\u2019est pas am\u00e9lior\u00e9e depuis 30 ans. On baisse m\u00eame la vitesse limite r\u00e8glementaire sur les routes, une sorte de r\u00e9gression pour ce qui est de la dur\u00e9e de transports, hors p\u00e9riodes de pointe. Cette r\u00e9gression est cens\u00e9e sauver des vies, m\u00eame si ce n\u2019est pas forc\u00e9ment facile \u00e0 prouver.<\/p>\n

Aux USA, les scientifiques craignent l\u2019impact d\u00e9l\u00e9t\u00e8re de l\u2019administration Trump qui a voulu couper les budgets de la recherche f\u00e9d\u00e9rale. Coupes heureusement contredites par les d\u00e9cisions du Congr\u00e8s, un des rares domaines de d\u00e9saccord entre la majorit\u00e9 R\u00e9publicaine et l\u2019ex\u00e9cutif. C\u2019est \u00e0 l\u2019EPA (Environmental Protection Agency) que la politique trumpienne se fait le plus sentir. Mais sans forc\u00e9ment d\u2019impact sur le d\u00e9ploiement d\u2019innovations dans les \u00e9nergies renouvelables. Et la soci\u00e9t\u00e9 civile continuer de fonctionner de son c\u00f4t\u00e9 sans d\u00e9pendre de l\u2019atmosph\u00e8re qui s\u00e9vit dans l\u2019ex\u00e9cutif f\u00e9d\u00e9ral. Il ne faut pas se laisser endormir par ce soubresaut de l\u2019Histoire.<\/p>\n

De son c\u00f4t\u00e9, la Chine assume son soft power en investissant \u00e0 tour de bras dans la recherche et l\u2019innovation, ambitionnant de devenir leader dans l\u2019IA, dans les v\u00e9hicules autonomes tout comme dans l\u2019informatique et les t\u00e9l\u00e9communications quantiques, pour ne prendre que quelques exemples. Elle s\u00e9curise son acc\u00e8s aux mati\u00e8res premi\u00e8res strat\u00e9giques avec des investissements \u00e9conomiques long terme dans divers pays \u00e9mergents.<\/p>\n

A contrario, les fluctuations des prix des \u00e9nergies fossiles peuvent influencer aussi bien \u00e0 la hausse comme \u00e0 la baisse l\u2019adoption d\u2019\u00e9nergies renouvelables que d\u2019encourager \u00e0 utiliser des moyens de communication \u00e0 distance en lieu et place de d\u00e9placements physiques. Les attentats du 11 septembre 2001 ont aussi eu un impact dans l\u2019adoption de la visioconf\u00e9rence dans les grandes entreprises, surtout am\u00e9ricaines !<\/p>\n

Toutes ces incertitudes que je viens d\u2019\u00e9grener n\u2019emp\u00eachent pas du tout les principales innovations d\u2019\u00e9merger et de changer positivement notre vie. Les innovations positives qui n\u2019ont pas vu le jour sont bien rares. Ces incertitudes n\u2019ont pas qu\u2019allonger la dur\u00e9e de l\u2019\u00e9mergence des innovations. D\u2019o\u00f9 le titre sur les cycles longs de l\u2019innovation !<\/p>\n

Ce qui acc\u00e9l\u00e8re les cycles de l\u2019innovation<\/strong><\/p>\n

Quels sont les facteurs qui peuvent acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9ploiement des innovations au lieu de les ralentir ? En voici quelques-uns et j\u2019en oublie surement.<\/p>\n

Le premier facteur tient probablement aux usages du num\u00e9rique<\/u> qui acc\u00e9l\u00e8rent tout, de la conception \u00e0 la diffusion des innovations. Je ne vais pas m\u2019\u00e9tendre sur les diverses variantes de la loi de Moore dans les processeurs, le stockage et les t\u00e9l\u00e9communications. Elles alimentent la pompe \u00e0 innovations dans le secteur.<\/p>\n

Les t\u00e9l\u00e9communications<\/u> facilitent les \u00e9changes et le partage. Les communications sont plus faciles entre parties prenantes, notamment entre chercheurs, et entre chercheurs et entreprises. Les publications scientifiques et brevets sont plus faciles d\u2019acc\u00e8s. On peut apprendre plus vite gr\u00e2ce \u00e0 Internet. Le savoir circule plus rapidement. C\u2019est notamment le cas dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle avec un passage assez rapide de la recherche \u00e0 la mise en \u0153uvre, amplifi\u00e9 par l\u2019abondance d\u2019outils open source largement diffus\u00e9s et de ressources mat\u00e9rielles disponibles dans le cloud. Cela se mat\u00e9rialise dans nombre de produits issus aussi bien de startups que d\u2019entreprises \u00e9tablies. Ces \u00e9changes pourraient progresser d\u2019un cran gr\u00e2ce aux techniques de traduction automatique qui s\u2019am\u00e9liorent de jour en jour.<\/p>\n

L\u2019innovation peut aussi \u00eatre acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e par la diversification de ses sources<\/u>. M\u00eame si la Silicon Valley reste tr\u00e8s influente et que le march\u00e9 Nord-Am\u00e9ricain est toujours un grand d\u00e9terminant du succ\u00e8s d\u2019un grand nombre d\u2019innovations, les innovations viennent de partout, d\u2019Europe et d\u2019Asie. Cette derni\u00e8re, surtout la Chine, forme de plus en plus de scientifiques et d\u2019ing\u00e9nieurs. Elle dynamise la concurrence entre les \u00e9cosyst\u00e8mes d\u2019innovations. Celle-ci reste un puissant moteur de l\u2019innovation, comme l\u2019a \u00e9t\u00e9 la guerre froide dans le spatial ou m\u00eame la cr\u00e9ation du r\u00e9seau Internet.<\/p>\n

\"Trends<\/a><\/p>\n

Cela se manifeste de mani\u00e8re indirecte dans les d\u00e9p\u00f4ts de brevets. J\u2019ai fait un petit tour du c\u00f4t\u00e9 du WIPO (l\u2019INPI mondial) et les donn\u00e9es<\/a> sont \u00e9loquentes. Les d\u00e9p\u00f4ts de brevets progressent bien plus vite que le PIB mondial, \u00e0 un rythme soutenu de 7,7% en 2015 et 8,3% en 2016. C\u2019est principalement d\u00fb \u00e0 la Chine qui est devenu le pays d\u00e9posant le plus de brevets au monde (ci-dessus<\/em>), m\u00eame si certaines de leurs PME ne respectent pas toujours la propri\u00e9t\u00e9 industrielle de leur c\u00f4t\u00e9. La Cor\u00e9e du Sud, la Chine et le Japon sont aussi les plus gros d\u00e9posants de brevets rapport\u00e9 \u00e0 leur PIB (ci-dessous<\/em>) !<\/p>\n

\"Patents<\/a><\/p>\n

Le \u201ctest and learn\u201d est plus rapide pour les startups, tout du moins dans le logiciel. Les r\u00e9seaux sociaux et le web amplifient la viralit\u00e9 de l\u2019adoption de certains usages, ceux du virtuel en premier. Les cycles d\u2019adoption sont plus rapides dans le logiciel et les contenus, comme l\u2019illustrait parfaitement le foudroyant ph\u00e9nom\u00e8ne Pokemon Go <\/strong>de l\u2019\u00e9t\u00e9 2016. C\u2019est d\u2019autant plus vrai que la part des innovations de rupture qui d\u00e9pend du logiciel est en constante augmentation.<\/p>\n

Les d\u00e9localisations de la production manufacturi\u00e8re dans les pays \u00e0 faible cout de main d\u2019\u0153uvre a aussi jou\u00e9 un r\u00f4le cl\u00e9 dans le taux d\u2019\u00e9quipement en bien de consommation divers, num\u00e9riques ou pas. Cela a d\u00e9truit des emplois en Occident mais en retour permis d\u2019obtenir des taux d\u2019\u00e9quipement plus \u00e9lev\u00e9s dans l\u2019ensemble du monde, en particulier pour les smartphones. Par contre, les d\u00e9lais de fabrication et d\u2019approvisionnement, via le long circuit des porte-containers et des transports ferroviaires, routiers ou a\u00e9riens n\u2019ont pas significativement \u00e9volu\u00e9 en 30 ans.<\/p>\n

Pour les industries plus traditionnelles comme dans les transports et l\u2019\u00e9nergie, l\u2019impact du num\u00e9rique a \u00e9t\u00e9 plus mod\u00e9r\u00e9. Les \u00e9conomies d\u2019\u00e9chelle sont moindres. La principale rupture technologique reste la propulsion \u00e9lectrique, lente au d\u00e9marrage \u00e0 cause du cout et de la faible autonomie des batteries, sans compte la question des sources d\u2019\u00e9nergie primaires pour produire l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 qui les alimente.<\/p>\n

Dernier \u00e9l\u00e9ment d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration, l\u2019augmentation moyenne du niveau et de la qualit\u00e9 de la vie dans le monde qui est manifeste selon tous les indicateurs. L\u2019Asie est le continent qui s\u2019est le plus modernis\u00e9 en 30 ans, g\u00e9n\u00e9rant une population consommatrice d\u2019innovations encore plus importante que celle des pays d\u00e9velopp\u00e9s. Cela a contribu\u00e9 \u00e0 augmenter le volume et les \u00e9conomies d\u2019\u00e9chelle des produits grand public, les smartphones en \u00e9tant le meilleur exemple. Les 1,5 milliards d\u2019unit\u00e9s vendues chaque ann\u00e9e ont permis de baisser les prix des composants associ\u00e9s, que l\u2019on retrouve dans une palanqu\u00e9e de cat\u00e9gories d\u2019objets connect\u00e9s. C\u2019est un ph\u00e9nom\u00e8ne de \u201cspill over\u201d d\u2019une innovation de rupture sur d\u2019autres domaines. Au m\u00eame titre, par exemple, que les t\u00e9l\u00e9communications et l\u2019Internet sont en train de transformer le march\u00e9 de la sant\u00e9 avec la t\u00e9l\u00e9m\u00e9decine, la m\u00e9decine pr\u00e9dictive ou les diagnostics \u00e0 distance, en particulier dans l\u2019interpr\u00e9tation d\u2019imagerie m\u00e9dicale.<\/p>\n

Le\u00e7ons de l\u2019Histoire<\/strong><\/p>\n

Cette longue parabole sur les m\u00e9canismes de l\u2019innovation appelle quelques r\u00e9flexions.<\/p>\n

Contrairement \u00e0 la mythologie largement r\u00e9pandue, l\u2019innovation ne provient pas que de sauveurs embl\u00e9matiques <\/strong>tels que Steve Jobs ou sa r\u00e9incarnation du moment, Elon Musk. Elle r\u00e9sulte d\u2019un long travail de fourmis associant d\u2019innombrables chercheurs, ing\u00e9nieurs, marketeurs et entrepreneurs provenant du monde entier. Si on retient l\u2019\u0153uvre des plus connus, on n\u00e9glige trop souvent le travail de patience de ceux qui les ont pr\u00e9c\u00e9d\u00e9s.<\/p>\n

Les grandes innovations r\u00e9centes et \u00e0 venir associent d\u00e9terminisme et non d\u00e9terminisme<\/strong>. D\u00e9terminisme car de grands domaines d\u2019innovations sont pr\u00e9visibles (loi de Moore \u2013 avec ses \u00e9cueils associ\u00e9s, intelligence artificielle, \u00e9nergie, transports, sant\u00e9). Non d\u00e9terminisme car les inconnues scientifiques et soci\u00e9tales les concernant restent l\u00e9gion. Elles influent au minimum sur le timing de l\u2019arriv\u00e9e d\u2019innovations, et m\u00eame dans certains cas, leur plausibilit\u00e9. La notion de prise de risque est \u00e9troitement li\u00e9e au non d\u00e9terminisme. Je pr\u00e9f\u00e8re cette notion d\u2019ind\u00e9terminisme que de risque, qui a une connotation trop n\u00e9gative.<\/p>\n

Les pays qui s\u2019engagent t\u00f4t dans les grandes vagues de l\u2019innovation, \u00e0 commencer par leur dimension scientifique, et qui savent les transformer en produits mondiaux, sont les mieux plac\u00e9s. Pour ne prendre que l\u2019exemple du quantique qui me passionne en ce moment, la Chine s\u2019est lanc\u00e9e \u00e0 fonds perdu dans le domaine. Le Royaume-Uni a lanc\u00e9 son premier plan sur le sujet en 2013 tandis que le mot quantique n\u2019appara\u00eet m\u00eame pas dans le Rapport Villani alors que l\u2019IA est un de ses domaines d\u2019applications cl\u00e9s. C\u2019est au minimum intrigant et au pire d\u00e9courageant.<\/p>\n

Les innovations fondamentales ont \u00e9videmment besoin de sciences et de recherche men\u00e9es sur le long terme. Il faut avoir le courage de viser loin et avec patience. Il faut aussi viser l\u2019impossible du moment pr\u00e9sent<\/strong>. C\u2019est le r\u00f4le des Etats que de financer cette recherche long terme m\u00eame si, parfois, de grands acteurs du priv\u00e9 peuvent le faire tout aussi efficacement lorsqu\u2019ils ont les reins solides. Les incertitudes sont scientifiques et au long cours au niveau de la recherche et plus technologiques, \u00e9conomiques et soci\u00e9tales dans l\u2019aval. Les m\u00e9canismes de propagation li\u00e9s au num\u00e9rique et leur mondialisation g\u00e9n\u00e8rent le ph\u00e9nom\u00e8ne d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration per\u00e7u par les utilisateurs.<\/p>\n

La recherche fondamentale et appliqu\u00e9e <\/strong>sont le v\u00e9ritable d\u00e9marrage de l\u2019exponentielle de l\u2019innovation. Il est relativement lent et silencieux ou tout du moins pas facile \u00e0 d\u00e9coder et tr\u00e8s incertain. Les m\u00e9canismes de valorisation de la recherche ne sont pas lin\u00e9aires comme on a encore trop tendance \u00e0 le croire. Les grandes innovations technologiques associent plusieurs travaux de recherche qui ont ensuite matur\u00e9 en technologies exploitables, rarement un seul.<\/p>\n

Nombre d\u2019innovations ont besoin d\u2019un terreau d\u2019infrastructures <\/strong>pour se d\u00e9ployer. Elles comprennent notamment les t\u00e9l\u00e9communications qui jouent un r\u00f4le cl\u00e9 dans le num\u00e9rique. Mais c\u2019est aussi vrai pour quasiment n\u2019importe quel moyen de transport ou nouvelle source d\u2019\u00e9nergie innovants qui ont aussi besoin d\u2019infrastructures, souvent lourdes.<\/p>\n

Evidemment, les innovations ne se d\u00e9ploient que si elles ont un sens humain <\/strong>et sont m\u00eame compatibles avec l\u2019Homme d\u2019un point de vue physiologique. Elles doivent servir \u00e0 quelque chose et respecter les individus tout comme la plan\u00e8te.<\/p>\n

Derni\u00e8re le\u00e7on : ce n\u2019est pas parce que le processus est long qu\u2019il faut \u00eatre lent et partir en retard. La fable du li\u00e8vre et de la tortue reste valable ! Il faut savoir partir \u00e0 temps, c\u2019est-\u00e0-dire tr\u00e8s t\u00f4t ! Les plans tels que ceux qui sont propos\u00e9s par la Mission Villani sur l\u2019IA ne sont que des plans de rattrapage alors qu\u2019il faudrait les d\u00e9clencher bien plus en amont du cycle de l\u2019innovation. Les plans industriels devraient viser l\u2019impossible et l\u2019incertain plut\u00f4t que les domaines o\u00f9 les d\u00e9s sont d\u00e9j\u00e0 jet\u00e9s.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Tout s\u2019acc\u00e9l\u00e8re. L\u2019innovation soumet les entreprises \u00e0 un flot continu d\u2019innovations difficiles \u00e0 absorber et qui les mettent en danger. Les disruptions sont innombrables et soudaines. Qui plus est, les innovations suivent des lois exponentielles qui les rendent invisibles pendant longtemps et qui explosent alors qu\u2019il est d\u00e9j\u00e0 trop tard pour s\u2019adapter. Et les futurologues […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[3016,3041,3042,3044,2828,3046,3034,3040,477,2614,3043,647,3045],"class_list":["post-15788","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-actualites","tag-5g","tag-ada-lovelace","tag-charles-baggage","tag-doug-engerhart","tag-elon-musk","tag-gil-kalai","tag-informatique-quantique","tag-innovations","tag-iphone","tag-sciences","tag-souris","tag-steve-jobs","tag-xerox-star"],"views":29539,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15788","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15788"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15788\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15788"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15788"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15788"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}