![\"\"](\"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-content\/Amphi-Poincare-Ministere-de-la-Recherche.jpg\")
<\/a><\/p>\nCe programme de financement de la recherche \u00e0 risque op\u00e9r\u00e9 par les 5 ONR a \u00e9t\u00e9 dot\u00e9 de 150M\u20ac dans le pr\u00e9projet lanc\u00e9 fin 2023, un renouvellement \u00e9tant planifi\u00e9 au printemps 2025, avec une dotation pr\u00e9vue de 300M\u20ac<\/a>. A ce stade d’exp\u00e9rimentation, 90 projets ont \u00e9t\u00e9 retenus dont 17 en \u00ab transformation \u00bb (structurants et plus lourds et avanc\u00e9s) et 73 en \u00ab exploration \u00bb (orient\u00e9s plut\u00f4t amor\u00e7age). Le programme est pilot\u00e9 conjointement par le minist\u00e8re de la recherche et le SGPI (France 2030).\u00a0Le CNRS dispose de 40M\u20ac pour des projets de l’ordre de 2M\u20ac dans le cadre de (RI)\u00b2 (d\u00e9tails<\/a>). L’Inserm est dot\u00e9 de 30M\u20ac pour son projet Impact Sant\u00e9 (d\u00e9tails<\/a>). C\u00f4t\u00e9 INRAE, il s’agit du programme EXPLOR’AE avec 20M\u20ac (d\u00e9tails<\/a>). 40M\u20ac sont allou\u00e9s au CEA pour son programme “Audace !” (d\u00e9tails<\/a>).<\/p>\n Chez Inria, PIQ<\/a> est dot\u00e9 d’un financement annuel de 20M\u20ac et est int\u00e9gr\u00e9 dans l\u2019Agence de programmes Num\u00e9rique – algorithmes, logiciels et usages \u2013 d’Inria, dirig\u00e9e par Sophie Proust. Il vise \u00e0 soutenir la “prise de risque scientifique et adresser les enjeux actuels et futurs de la recherche et de l\u2019innovation dans le num\u00e9rique et par le num\u00e9rique<\/em>“. Les projets, souvent relevant du d\u00e9veloppement de logiciels sp\u00e9cialis\u00e9s, sont financ\u00e9s \u00e0 hauteur de 10K\u20ac \u00e0 400K\u20ac par an et jusqu’\u00e0 4 ans, ce qui donne des projets pouvant \u00eatre financ\u00e9s jusqu’\u00e0 1.6 M\u20ac, soit le niveau d’un ERC Starting Grant<\/a> (1.5M\u20ac). Ils aident en g\u00e9n\u00e9ral un seul chercheur. Pas besoin d’\u00e9quipe ou de consortium compliqu\u00e9 \u00e0 monter !<\/p>\n Que sont ces projets de recherche \u00e0 risque et comment se distinguent ils de la recherche publique traditionnelle, qu’elle vienne d’organismes tels que le CNRS, le CEA, d’autres organismes de recherche nationaux et des Universit\u00e9s ? On rentre ici dans un labyrinthe s\u00e9mantique entre recherche scientifique fondamentale, recherche appliqu\u00e9e, d\u00e9veloppement technologique et innovation.<\/p>\n La terminologie officielle est document\u00e9e dans le Manuel de Frascati<\/a> de l’OCDE (2015-2016, 448 pages) ainsi que dans le Guide du Cr\u00e9dit Imp\u00f4t Recherche<\/a> (2023, 90 pages). Le premier sert \u00e0 harmoniser les pratiques de financements publics et priv\u00e9s de la R&D entre pays membres de l’OCDE (subventions, JEI, CIR, …) et \u00e0 en normaliser la collecte de statistiques (y compris dans les sciences humaines, que je n’\u00e9voque pas dans ce texte et ne sont pas concern\u00e9es par le programme lanc\u00e9 par le gouvernement). Le second met cela en musique sur un dispositif particulier de financement indirect de la recherche dans les entreprises.<\/p>\n Cette nomenclature est toujours sujette \u00e0 d\u00e9bats, notamment sur la distinction entre recherche fondamentale et recherche appliqu\u00e9e, qui est plus ou moins observable et\/ou revendiqu\u00e9e par les chercheurs et ONR selon les domaines. Je me suis dit que cela valait le coup de creuser un peu la question. Et cela ne va pas vous surprendre, je vais souvent prendre l’exemple du quantique pour illustrer le propos, mais aussi celui du logiciel.<\/p>\n Recherche fondamentale<\/strong><\/p>\n La recherche fondamentale vise \u00e0 “acqu\u00e9rir de nouvelles connaissances sur les fondements des ph\u00e9nom\u00e8nes et des faits observables” <\/em>(d\u00e9finition OCDE Frascati). Elle associe la th\u00e9orie et l’exp\u00e9rimentation mais sans que les cas d’usage pratiques ne soient forc\u00e9ment connus ou pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s \u00e0 l’avance.<\/p>\n Cette notion est associ\u00e9e \u00e0 une forme de grande libert\u00e9 laiss\u00e9e aux chercheurs d’explorer des domaines plus ou moins connus et \u00e9tablis. Ils la revendiquent en g\u00e9n\u00e9ral avec force. On compte sur la s\u00e9rendipit\u00e9 pour qu’elle se transforme \u00e9ventuellement en technologies et innovations. Cet aspect “fondamental” peut aussi provenir de l’intention m\u00eame du chercheur qui n’ambitionne pas forc\u00e9ment de communiquer sur ses travaux, ni \u00e0 investir dans l’exercice de vulgarisation vis \u00e0 vis du grand public. D’autres chercheurs faisant du “fondamental” peuvent tout de m\u00eame s’int\u00e9resser aux applications potentiellement associ\u00e9es \u00e0 leurs travaux, et notamment sous les angles philosophiques et \u00e9thiques.<\/p>\n La recherche fondamentale d\u00e9veloppe le champ des connaissances, des mod\u00e8les th\u00e9oriques sur les fondements de ph\u00e9nom\u00e8nes naturels ou artificiels observables ou pas (physiques, biologiques, astronomiques, soci\u00e9taux) et comprend aussi la partie exp\u00e9rimentale associ\u00e9e qui permet de valider des th\u00e9ories ou a contrario de les inspirer. Par exemple, dans l’histoire de la physique, le processus est intervenu dans les deux sens. Le rayonnement du corps noir a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 au 19e si\u00e8cle et d\u00e9crit th\u00e9oriquement par Max Planck en 1900. De m\u00eame, l’effet Zeeman normal et anormal qui g\u00e9n\u00e9rait des raies spectrales d’excitation d’atomes d’hydrog\u00e8ne sous l’effet d’un champ magn\u00e9tique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9couvert exp\u00e9rimentalement en 1896 et n’a \u00e9t\u00e9 expliqu\u00e9 par la th\u00e9orie de la physique quantique qu’environ 30 ans plus tard (1925-1927) avec le formalisme des quatre nombres quantiques d\u00e9finissant l’\u00e9tat quantique d’un \u00e9lectron (l’exp\u00e9rience pr\u00e9c\u00e8de la th\u00e9orie). A l’envers, la dualit\u00e9 onde-particules de l’\u00e9lectron et autres particules massives formul\u00e9e par Louis de Broglie en 1924 a \u00e9t\u00e9 valid\u00e9e exp\u00e9rimentalement avec l’exp\u00e9rience de Germer et Davisson de 1927 avec la diffraction d’\u00e9lectrons dans un cristal (la th\u00e9orie pr\u00e9c\u00e9dant la validation exp\u00e9rimentale). La th\u00e9orie de la relativit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale (1915) a \u00e9t\u00e9 valid\u00e9e progressivement, d’abord avec la d\u00e9couverte de l’avance du p\u00e9rih\u00e9lie de Mercure en 1919 puis, jusqu’\u00e0 l’observation d’ondes gravitationnelle en 2015. Les applications pratiques de tous ces travaux sont arriv\u00e9es bien plus tard, apr\u00e8s la seconde guerre mondiale, comme avec l’invention du transistor en 1947 et l’\u00e8re du num\u00e9rique qui s’est inexorablement d\u00e9velopp\u00e9e depuis lors.<\/p>\n La recherche fondamentale associe souvent des th\u00e9oriciens et des exp\u00e9rimentateurs, certains cumulant les deux en m\u00eame temps ou dans leur parcours, en passant de l’un \u00e0 l’autre. En physique quantique, la recherche fondamentale comprend de nombreux domaines comme la physique de la mati\u00e8re condens\u00e9e ou la photonique quantique. Cette recherche fondamentale existe aussi en math\u00e9matiques et en informatique, comme sur la th\u00e9orie des groupes, des langages, ou dans le vaste champ des fondements de l’intelligence artificielle.<\/p>\n Par essence, la recherche est en g\u00e9n\u00e9ral risqu\u00e9e, sinon, ce n’est pas de la recherche ! C’est particuli\u00e8rement vrai lorsqu’une exp\u00e9rience doit valider une th\u00e9orie. Les figures de m\u00e9rite th\u00e9oriques peuvent ne pas \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9es exp\u00e9rimentalement ce qui va remettre en cause l’exp\u00e9rience ou la th\u00e9orie ou les deux. L’exp\u00e9rimentation requiert de l’ing\u00e9nierie, r\u00e9alis\u00e9e soit en interne dans les laboratoires, soit par int\u00e9gration de technologies du march\u00e9. La recherche fondamentale s’ins\u00e8re dans un cercle vertueux o\u00f9 l’exp\u00e9rimentation fait appel \u00e0 des technologies nouvelles issues tr\u00e8s souvent d’acteurs industriels qui ont eux-m\u00eames d\u00e9velopp\u00e9 leurs produits en faisant appel \u00e0 des chercheurs et des ing\u00e9nieurs.<\/p>\n De mani\u00e8re extr\u00eame, la recherche fondamentale est qualifi\u00e9e de “recherche qui ne sert \u00e0 rien<\/em>” (useless science) par Serge Haroche qui le soulignait dans son intervention \u00e0 Lindau<\/a> en juillet 2024 dans le panel auquel je participais sur la “quantum hype”. Comme si la “science noble” ne devait pas avoir d’applications. Le terme de “blue sky research<\/em>” est moins d\u00e9pr\u00e9ciateur. Alain Aspect a de son c\u00f4t\u00e9 une position inverse, se faisant l’ardent promoteur d’une recherche qui m\u00e8ne \u00e0 des applications. D’o\u00f9 sa forte implication dans l’\u00e9cosyst\u00e8me entrepreneurial en France (Pasqal, Quandela, Welinq). Il avait d’ailleurs particip\u00e9 \u00e0 la cr\u00e9ation du programme exp\u00e9rimental de recherche \u00e0 risque OH RISQUE<\/a> entre 2013 et 2014 qui \u00e9tait pilot\u00e9 par l’ANR. Le risque administratif aidant, ce programme n’avait pas fait long feu.<\/p>\n Recherche appliqu\u00e9e<\/strong><\/p>\n La recherche appliqu\u00e9e vise \u00e0 cr\u00e9er un premier pont avec les applications tout en conservant une part variable de risque scientifique selon les domaines. La recherche fondamentale peut \u00eatre directement associ\u00e9e \u00e0 de la recherche appliqu\u00e9e, avec des cas d’usage.<\/p>\n Des organismes tels que la Direction de la Recherche Technologique au CEA avec le Leti et le LIST ont en charge de r\u00e9aliser des d\u00e9veloppements technologiques pouvant \u00eatre exploit\u00e9s ensuite par des industriels. C’est pour cela que dans la nomenclature internationale, on les appelle des RTO (Research and Technology Organizations<\/a>). Ils compl\u00e8tent les travaux de recherche fondamentale r\u00e9alis\u00e9s par les \u00e9quipes de la Direction de la… Recherche Fondamentale du CEA. C’est elle qui pilote le programme de recherche \u00e0 risque du CEA.<\/p>\n Un bon exemple de recherche appliqu\u00e9e est la technologie FD-SOI cod\u00e9velopp\u00e9e entre le CEA-Leti et STMicroelectronics qui a permis de cr\u00e9er des puces \u00e9lectroniques \u00e0 faible consommation d’\u00e9nergie et est notamment utilis\u00e9e c\u00f4t\u00e9 fabrication par STMicroelectronics, GlobalFoundries et Samsung. On la retrouve m\u00eame derri\u00e8re<\/a> les qubits d\u00e9velopp\u00e9s par la startup Quobly \u00e0 Grenoble.<\/p>\n Le jour o\u00f9 l’on trouve des id\u00e9es d’applications, d’autres se chargent de leur donner vie dans le cadre du d\u00e9veloppement technologique assur\u00e9 par les entreprises de toute taille, startups comprises. Le processus combinant succ\u00e8s et \u00e9chec existe autant dans la recherche que dans le monde des startups technologiques mais pas pour les m\u00eames raisons. Un \u00e9chec dans la recherche a souvent des raisons scientifiques et relevant \u00e9ventuellement des limites de l’ing\u00e9nierie existante. Dans les startups, il s’agit \u00e0 la fois d’\u00e9checs dans la cr\u00e9ation d’un produit avec les bonnes caract\u00e9ristiques techniques et \u00e9conomiques, et la capacit\u00e9 \u00e0 le faire conna\u00eetre puis \u00e0 le vendre en volume et de mani\u00e8re profitable.<\/p>\n Cependant, dans le cas des technologies quantiques, les startups cr\u00e9ant des ordinateurs quantiques m\u00e8nent en parall\u00e8le des travaux de recherche en partie fondamentale, en liaison avec les laboratoires de recherche publique dont elles sont habituellement issues, de la recherche appliqu\u00e9e et du d\u00e9veloppement technologique qui va jusqu’\u00e0 la mise en place de processus d’industrialisation. C’est par exemple le cas de Quandela, en association avec le laboratoire C2N du CNRS et de l’Universit\u00e9 Paris-Saclay. Cela accentue le risque global qui est port\u00e9 par ces startups.<\/p>\n Les projets de recherche appliqu\u00e9e comprennent souvent une forte dose de cr\u00e9ation et d’exploitation d’outils logiciels de simulation num\u00e9rique. Cette simulation va de celle de la mati\u00e8re quantique pour la cr\u00e9ation de mat\u00e9riaux innovants jusqu’\u00e0 divers cas d’usage du machine learning, comme en biologie mol\u00e9culaire. La simulation num\u00e9rique est une “enabling technology” transversale \u00e0 tout le cycle de l’innovation et de la recherche. Au niveau le plus bas et proche de la recherche fondamentale, on simule la physique quantique, \u00e0 un niveau interm\u00e9diaire, on simule des circuits semiconducteurs avec diff\u00e9rents niveaux d’abstraction, et au niveau le plus macroscopique et de l’ordre de l’ing\u00e9nierie, on simule de syst\u00e8mes et produits complets avec des outils tels que CATIA et Enovia de Dassault Syst\u00e8mes. A charge pour les \u00e9valuateurs d’appr\u00e9cier la notion de risques dans la cr\u00e9ation de ces outils exploit\u00e9s dans le cadre de travaux de recherche. C’est d’ailleurs dans ce contexte que les ordinateurs quantiques pourraient apporter le plus de valeur lorsqu’ils deviendront op\u00e9rationnels.<\/p>\n L’int\u00e9gration entre recherche fondamentale et recherche appliqu\u00e9e d\u00e9pend des domaines, des habitudes et des structures des \u00e9quipes de recherche. Dans les \u00e9changes que j’ai pu avoir dans les milieux de la recherche c\u00f4t\u00e9 physique quantique et c\u00f4t\u00e9 logiciels, je constate une vue diff\u00e9rente sur la question. Chez les physiciens, la diff\u00e9rence entre les deux est assez marqu\u00e9e tandis que dans l’univers du num\u00e9rique et du logiciel, la volont\u00e9 est d’\u00e9viter de les cloisonner.<\/p>\n Qui plus est, la liaison entre les deux n’est pas bijective. Dans de nombreux cas de recherche int\u00e9grative, des projets de recherche appliqu\u00e9e peuvent exploiter de la recherche fondamentale provenant de diff\u00e9rents domaines et \u00e9quipes. La cr\u00e9ation d’\u00e9quipes pluridisciplinaires l’encourage. Les \u00e9cosyst\u00e8mes d’innovation associant chercheurs de diff\u00e9rents domaines et entreprises, et la transdisciplinarit\u00e9, sont de bons ingr\u00e9dients de cette transformation ou lien entre recherche fondamentale en recherche appliqu\u00e9e. Dans la pratique, les \u00e9quipes transdisciplinaires sont plus faciles \u00e0 constituer dans les startups deeptechs qui, bien financ\u00e9es, atteignent la masse critique le permettant. Il est g\u00e9n\u00e9ralement plus ais\u00e9 de cr\u00e9er des \u00e9quipes pluridisciplinaires associant chercheurs et ing\u00e9nieurs dans des startups que dans des laboratoires de recherche.<\/p>\n Le Programme Inria Quadrant s’inspire de la notion de “quadrant de Pasteur” qui est une sorte de variante du quadrant magique du Gartner Group, appliqu\u00e9 \u00e0 la recherche (source<\/a> du sch\u00e9ma ci-dessous). Il illustre la distinction entre recherche fondamentale pure (jaune, \u00e0 la Bohr, que l’on retrouve aussi dans la recherche sur les fondements de la physique quantique, aka “quantum foundations”), recherche appliqu\u00e9e pure (\u00e0 la Edison) et recherche int\u00e9grant les deux (vert, \u00e0 la Pasteur). Le souhait est donc d’\u00eatre si possible dans le vert, mais dans la recherche \u00e0 risque, les autres couleurs ne sont pas pour autant exclues de la d\u00e9marche, y compris le gris relevant de la recherche exp\u00e9rimentale totalement informelle (tinkering) qui pr\u00e9sente un c\u00f4t\u00e9 empirique et moins formel que la recherche acad\u00e9mique classique (exemple<\/a>). Les startups du calcul quantique sont clairement dans le carr\u00e9 vert, notamment lorsqu’elles sont pouss\u00e9es par leurs investisseurs \u00e0 explorer des cas d’usage de leurs processeurs quantiques m\u00eame s’ils sont loin d’\u00eatre au point.<\/p>\n Recherche \u00e0 risque<\/strong><\/p>\n Fran\u00e7ois Germinet (SGPI) et Philippe Gillet (pr\u00e9sident du conseil scientifique de l\u2019INRAE) \u00e9taient charg\u00e9s de d\u00e9finir ce concept dans le s\u00e9minaire. Le point de d\u00e9part est un ph\u00e9nom\u00e8ne mondialement observ\u00e9 d’un paradoxe : la production scientifique augmente r\u00e9guli\u00e8rement mais les disruptions g\u00e9n\u00e9r\u00e9es s’amoindrissent. C’est en tout cas l’observation pr\u00e9sent\u00e9e dans Papers and patents are becoming less disruptive over time<\/a> par Michael Park, Erin Leahey et Russell J. Funk dans Nature en 2023 (23 pages). Les auteurs utilisent un indicateur, le “CD index” pour \u00e9valuer la nature consolidatrice ou disruptrice de la science et de la technologie en analysant les liens entre papiers scientifiques et d\u00e9p\u00f4ts de brevets. Cela part d’un pr\u00e9suppos\u00e9 selon lequel plus un papier ou un brevet est disrupteur, moins le travail qui en d\u00e9coule est susceptible de citer les travaux ant\u00e9rieurs. Cette hypoth\u00e8se analytique est-elle valid\u00e9e empiriquement ? Cela d\u00e9pend probablement des domaines consid\u00e9r\u00e9s. Elle est en tout \u00e9voqu\u00e9e depuis longtemps, comme dans\u00a0Science Is Getting Less Bang for Its Buck<\/a> par Patrick Collison et Michael Nielsen dans The Atlantic en 2018.<\/p>\n Donc, l’\u00c9tat souhaite g\u00e9n\u00e9rer plus de recherche disruptive, qui sorte des clous, tout en limitant les risques associ\u00e9s pour maximiser les chances de r\u00e9ussite. Il s’agit de valoriser les solutions innovantes, per\u00e7ues comme \u00e9tant folles avec le regard actuel (on fait souvent allusion aux lanceurs r\u00e9utilisables de SpaceX). Ces programmes souhaitent cr\u00e9er des conditions favorables pour la recherche.<\/p>\n L’ambition est d’acculturer les chercheurs au risque alors qu’ils travailleraient “sans risque” pendant plus de 40 ans. C’est une vision simpliste des choses. La recherche que je connais, en tout cas dans le quantique, est comp\u00e9titive. Il faut se battre scientifiquement pour se faire reconna\u00eetre par ses pairs et administrativement pour financer ses travaux et aussi constituer ses \u00e9quipes. Malgr\u00e9 tout, au niveau des th\u00e9sards, la recherche fondamentale, au niveau th\u00e9orique comme exp\u00e9rimental, a g\u00e9n\u00e9ralement un aspect tr\u00e8s continu et incr\u00e9mental. Dans les laboratoires de physique quantique que je connais, les travaux s’encha\u00eenent pour am\u00e9liorer diverses figures de m\u00e9rite th\u00e9oriques puis exp\u00e9rimentales comme la fid\u00e9lit\u00e9 des qubits, l’efficacit\u00e9 de sources ou d\u00e9tecteurs de photons, avec l’apparence d’un d\u00e9terminisme assez fort. De pr\u00e8s, ce n’est pas forc\u00e9ment vrai. Il faut par exemple faire preuve de beaucoup d’imagination “out of the box” pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de la cr\u00e9ation de cluster states de photons intriqu\u00e9s ou imaginer des m\u00e9canismes de correction d’erreurs plus efficaces et moins gourmands en ressources.<\/p>\n Par contre, \u00e0 l’instar de ce qui se passe plut\u00f4t dans le secteur priv\u00e9, il est bon d’\u00e9quilibrer de mani\u00e8re judicieuse la persistance et la remise en cause. Il faut savoir accepter que les projets qui \u00e9chouent soient courts et renouvel\u00e9s pour tester d’autres pistes, une fois que l’on a bien compris les raisons des \u00e9checs et identifi\u00e9 des m\u00e9thodes alternatives.<\/p>\n Faut-il \u00eatre conformiste pour r\u00e9ussir dans le cadre actuel ? Je ne me prononcerai pas trop. Par contre, les processus de s\u00e9lection des dossiers dans les diff\u00e9rents guichets (ANR, PEPR, strat\u00e9gies d’acc\u00e9l\u00e9ration, guichets Europ\u00e9ens comme les ERC) n’\u00e9chappent pas aux ph\u00e9nom\u00e8nes de mode et aux limitations des comit\u00e9s de s\u00e9lection et d’\u00e9valuation, sans compter d’\u00e9ventuels conflits d’int\u00e9r\u00eat entre \u00e9quipes concurrentes. La v\u00e9ritable innovation serait de r\u00e9duire la charge administrative qui p\u00e8se sur les chercheurs, alors que chaque nouveau dispositif a tendance \u00e0 faire empirer la situation. Une autre innovation consisterait \u00e0 s\u00e9lectionner des chercheurs qui g\u00e9n\u00e8rent des \u00e9valuations de “referees” \u00e0 fort \u00e9cart type dans les revues \u00e0 comit\u00e9 d’auteurs, comme le sugg\u00e8rent Michael Nielsen et Kanjun Qiu dans leur essai A Vision of Metascience<\/a> publi\u00e9 en octobre 2022. Une disruption peut en effet \u00eatre identifi\u00e9e du fait qu’elle ne g\u00e9n\u00e8re pas un consensus.<\/p>\n Un point cl\u00e9 semble \u00eatre d’encourager les chercheurs qui ont un poste \u00e0 temps plein entre entre la trentaine et la quarantaine \u00e0 prendre des risques pour explorer des chemins originaux, qu’ils aient des applications ou pas. Alain Aspect est l’arch\u00e9type du chercheur de ce genre. Il a r\u00e9alis\u00e9 ses fameuses exp\u00e9riences sur les in\u00e9galit\u00e9s de Bell entre 1973 et 1982, qui n’int\u00e9ressaient pas grand monde, entre l’\u00e2ge de 26 et 35 ans, alors qu’il avait un poste de chercheur \u00e0 temps plein. Cela lui a valu de devenir laur\u00e9at du prix Nobel de physique 40 ans plus tard. Le plus important n’est pas seulement dans cette reconnaissance m\u00e9rit\u00e9e. Il est dans les applications pratiques qui ont \u00e9merg\u00e9 longtemps apr\u00e8s et ont amen\u00e9 au d\u00e9veloppement des technologies quantiques des les capteurs, la cryptographie, les communications et le calcul quantiques.<\/p>\n Une forme de prise de risque pour un chercheur peut aussi consister \u00e0 faire un pas de c\u00f4t\u00e9 en choisissant d’exploiter ses comp\u00e9tences dans un domaine adjacent au sien. On peut ainsi imaginer de nombreux ponts entre l’informatique traditionnelle et l’informatique quantique, entre les math\u00e9matiques et la physique, entre les communications quantiques et l’interconnexion entre ordinateurs quantiques, ou encore entre \u00e9lectronique radiofr\u00e9quence et contr\u00f4le des qubits. Cette pollinisation crois\u00e9e dans le champ scientifique est souvent porteuse de cr\u00e9ativit\u00e9. Par contre, il faut que les dispositifs d’accompagnements acceptent le fait que pendant plusieurs ann\u00e9es, le chercheur qui a chang\u00e9 de domaine ne publie pas beaucoup. Pour contourner cet \u00e9cueil, le risque peut \u00eatre \u00e9quilibr\u00e9 par le chercheur en affectant une partie de son \u00e9quipe \u00e0 des recherches plus classiques.<\/p>\n Cette notion de recherche \u00e0 risque n’existe pas que dans le monde acad\u00e9mique. Elle a aussi court dans le secteur priv\u00e9. Je pense en particulier \u00e0 la recherche fondamentale historique des Bell Labs – maintenant chez Nokia – d’o\u00f9 sont sortis la th\u00e9orie de l’information et les d\u00e9buts de l’IA avec Claude Shannon, les transistors, Unix, la d\u00e9couverte le fonds diffus cosmologique et l’algorithme de Shor, et qui travaille aussi discr\u00e8tement sur les qubits de Majorana, IBM (avec les fractales de Benoit Mandelbrot, ses paris sur le calcul supraconducteur, puis sur le calcul quantique, DeepBlue, son IA Watson), Microsoft (avec ses investissements sur l’IA depuis le d\u00e9but des ann\u00e9es 1990 et ses qubits topologiques bien difficiles \u00e0 mettre au point), Hewlett-Packard (avec les memristors, et le calcul optique) et tant d’autres.<\/p>\n Processus de s\u00e9lection des projets<\/strong><\/p>\n A l’instar des PEPR (programmes et \u00e9quipements prioritaires de recherche), la gestion de ces programmes de recherche \u00e0 risque est d\u00e9l\u00e9gu\u00e9e aux ONR. Chacun met en place sa propre gouvernance.<\/p>\n Je connais donc celle d’Inria et du programme PIQ qui s’appuient sur une \u00e9quipe de permanents qui pr\u00e9filtre les dossiers de chercheurs qui ne font que quelques pages. Environ trois experts du comit\u00e9 d’experts pluridisciplinaire dont je fais partie, ainsi qu’un expert externe, examinent ces dossiers puis d\u00e9lib\u00e8rent pour y donner suite ou pas. Si suite il y a, le chercheur candidat est auditionn\u00e9 dans une s\u00e9ance suivante puis la d\u00e9cision est prise. C’est g\u00e9n\u00e9ralement un chercheur attitr\u00e9. Il n’est pas forc\u00e9ment chercheur chez Inria. C’est un processus voisin et plus l\u00e9ger que celui que j’avais v\u00e9cu lorsque je participais au processus de s\u00e9lection de startups pour Scientip\u00f4le Initiative (maintenant Wilco), une structure d’acc\u00e9l\u00e9ration de startups franciliennes.<\/p>\n Le programme de financement de la recherche \u00e0 risque semble \u00eatre ax\u00e9 en priorit\u00e9 sur la recherche appliqu\u00e9e et avec des applications pratiques “\u00e0 impact<\/em>“. Cependant, il n’y a pas d’exclusion a priori de la recherche fondamentale. Celle-ci peut \u00eatre propos\u00e9e de mani\u00e8re ind\u00e9pendante, ou associ\u00e9e \u00e0 de la recherche appliqu\u00e9e avec un cas d’usage en t\u00eate.<\/p>\n Cela d\u00e9pend des ONR. Le CNRS affiche faire de la recherche fondamentale tandis que les autres tels que le CEA, Inria et l’INRAE (agriculture et environnement) semblent plus proches des applications. Fran\u00e7ois Jacq du CEA indiquait que ce programme permettait d’ouvrir de nouveaux espaces de libert\u00e9. Il permet notamment de financer des projets originaux qui se sont vus \u00e9ject\u00e9s par tous les guichets pour tout un tas de raison. Dans le cas du CNRS, seulement 40% des porteurs de projets en sont issus. Le reste venant principalement des Universit\u00e9s. Un autre objectif est de faire \u00e9merger des chercheurs plus polyvalents. Chez Inria, le programme PIQ permet \u00e0 des chercheurs ayant des id\u00e9es un peu hors des clous habituels de trouver un financement pouvant aller comme d\u00e9j\u00e0 vu jusqu’\u00e0 1,6M\u20ac pour financer des moyens mat\u00e9riels, logiciels, du temps de calcul, des voyages, conf\u00e9rences, et \u00e9ventuellement des ressources humaines compl\u00e9mentaires, post-dic compris.<\/p>\n La motivation de l’\u00c9tat est de fluidifier le cycle qui va de la recherche fondamentale aux cas d’usage, avec l’impact \u00e9conomique associ\u00e9. C’est le champ “de l’innovation” au sens \u00e9conomique du terme. L’\u00c9tat a souvent une vision utilitaire de la recherche et cherche \u00e0 la valoriser \u00e9conomiquement aussi rapidement que possible. C’est le corollaire de la volont\u00e9 de cr\u00e9ation de startups deeptechs issues des laboratoires de recherche.<\/p>\n Les chercheurs travaillant dans la recherche fondamentale se plaignent r\u00e9guli\u00e8rement de la complexit\u00e9 du financement de leurs travaux. Cela passe par des appels \u00e0 projets ANR, des appels \u00e0 projets de strat\u00e9gies d’acc\u00e9l\u00e9ration comme dans le quantique avec son propre PEPR (programmes et \u00e9quipement prioritaires de recherche), et des appels \u00e0 projets et concours europ\u00e9ens (ERC, bourse Marie Curie, …). En pratique, les chercheurs passent une bonne part de leur temps \u00e0 remplir des dossiers pour financer aussi bien leurs doctorants que leurs post-doctorants. C’est \u00e9puisant et cela gr\u00e8ve leur temps utile pour r\u00e9aliser leurs travaux de recherche. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne n’est pas sp\u00e9cifique \u00e0 la France mais il y est particuli\u00e8rement exacerb\u00e9. Dans le cas du programme PIQ, et probablement aussi chez les autres ONR,\u00a0la charge administrative est limit\u00e9e avec un dossier de seulement 5 pages pour faire acte de candidature et pas de reporting financier. L’attente est de g\u00e9n\u00e9rer un\u00a0<\/span>r\u00e9sultat scientifique et une avanc\u00e9e dans la connaissance.<\/span><\/p>\n Histoire de fournir des ordres de grandeur, les PEPR adoss\u00e9s aux strat\u00e9gies nationales d’acc\u00e9l\u00e9ration<\/a> sont dot\u00e9s de 1.4Md\u20ac dont 150 M\u20ac pour le quantique et 73M\u20ac pour l’IA et 65M\u20ac sur la cybers\u00e9curit\u00e9. Ils sont compl\u00e9t\u00e9s de PEPR exploratoires<\/a> \u00e0 hauteur de 1Md\u20ac dont 40M\u20ac pour le num\u00e9rique dans l’exascale. Ces PEPR sont cog\u00e9r\u00e9s par les ONRs en relations avec les \u00e9quipes de chercheurs. Cette “recherche dirig\u00e9e” porte sur des domaines d\u00e9j\u00e0 \u00e9tablis et reconnus et est souvent s\u00e9lectionn\u00e9e en raison de domaines d’applications d\u00e9j\u00e0 bien identifi\u00e9s, et avec des crit\u00e8res de choix strat\u00e9giques qui peuvent par exemple relever de la souverainet\u00e9 num\u00e9rique.<\/p>\n <\/p>\n Facteurs de risques<\/strong><\/p>\n Quelle est la nature des risques qui sont consid\u00e9r\u00e9s dans la s\u00e9lection des projets ? S’agit-il de risques au niveau de la science, et donc de la recherche fondamentale, au niveau de la recherche appliqu\u00e9e, de l’ing\u00e9nierie, ou de l’industrialisation ?<\/p>\n Le premier facteur de risque \u00e0 prendre en compte et \u00e0 accepter de mani\u00e8re avis\u00e9e est humain. Est-ce que la personnalit\u00e9 des chercheurs peut les p\u00e9naliser pour se financer ou cr\u00e9er des \u00e9quipes de mani\u00e8re traditionnelle, au point que cela vaille la peine de les aider avec des proc\u00e9dures d’exception ? Empiriquement, on peut en effet trouver des chercheurs ayant des lacunes c\u00f4t\u00e9 communication interpersonnelle et travail en groupe mais qu’il faudrait tout de m\u00eame encourager. La dimension humaine comprend aussi l’entourage du chercheur et sa hi\u00e9rarchie qui peut encourager ou pas la recherche disruptive. Un autre risque est financier : est-ce que cette recherche \u00e0 risque sera financ\u00e9e suffisamment longtemps pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats probants. Les cycles administratifs ne sont pas toujours align\u00e9s avec ceux de la recherche, notamment exp\u00e9rimentale.<\/p>\n La s\u00e9lection des projets de recherche “\u00e0 risque” est un peu schizophr\u00e8ne : on cherche \u00e0 la fois un risque \u00e9lev\u00e9 et \u00e0 le minimiser. Et cette schizophr\u00e9nie est transmise aux chercheurs eux-m\u00eames.\u00a0Il est aussi d\u00e9licat d’appr\u00e9cier sans connaissance de cause l’\u00e9tat de l’art d’un domaine et le bienfond\u00e9 de la demande. Parfois, il peut s’agir de r\u00e9inventer la roue. Dans d’autres cas, plus pertinents, la recherche est suffisamment originale pour \u00eatre digne d’int\u00e9r\u00eat, mais pour tout un tas de raisons, pas adapt\u00e9e aux processus de financement habituels.<\/p>\n Cette notion de recherche \u00e0 risque m\u00e9riterait d’\u00eatre creus\u00e9e sous plusieurs angles compl\u00e9mentaires :<\/p>\n J’ajouterai ici un point de nuance important : la distinction entre le risque pris par un chercheur dans le choix de ses sujets et le risque qu’il peut \u00e9ventuellement prendre en se lan\u00e7ant dans la cr\u00e9ation d’une startup. L’Etat encourage en effet aussi les chercheurs dans cette direction. Les deux sont-ils li\u00e9s ? Pas forc\u00e9ment. Un chercheur qui reste dans le monde acad\u00e9mique peut prendre des risques scientifiques. Cela affectera ou pas sa carri\u00e8re de scientifique. Les chercheurs qui \u00e9mergent dans cet \u00e9cosyst\u00e8me ont cependant la caract\u00e9ristique d’avoir eu le nez creux avant les autres. On retrouve cela chez les laur\u00e9ats du prix Nobel de physique tout comme ceux qui ont obtenu une m\u00e9daille au CNRS.<\/p>\n Le risque pris lors de la cr\u00e9ation d’une startup est diff\u00e9rent et plus large. Dans les deep techs, il est r\u00e9parti sur un plus grand nombre de facteurs : scientifiques (en tout cas, dans le quantique), technologiques, marketing, \u00e9conomiques et surtout, humains, d\u00e8s que la soci\u00e9t\u00e9 commence \u00e0 lever des fonds et \u00e0 embaucher. Il y a cependant de fortes chances qu’un chercheur ayant pris des risques acad\u00e9miques puisse \u00eatre mieux pr\u00e9par\u00e9 \u00e0 s’adapter aux risques de la cr\u00e9ation de startup. Et une recherche \u00e0 risque aura potentiellement plus de chances de cr\u00e9er une diff\u00e9renciation utile pour la startup qui en r\u00e9sultera, si elle est bien adapt\u00e9e aux besoins latents ou reconnus d’une masse critique de clients potentiels.<\/p>\n De la difficult\u00e9 de mod\u00e9liser le cycle de la recherche<\/strong><\/p>\n Le sch\u00e9ma “maison” ci-dessous tente un positionnement des diff\u00e9rentes \u00e9tapes qui vont de la recherche fondamentale aux produits et fournit quelques exemples de facteurs de risques pour chaque \u00e9tape. Les risques humains n’y sont pas mentionn\u00e9s et existent \u00e0 tous les \u00e9tages. Les trois premi\u00e8res \u00e9tapes (recherche fondamentale, recherche appliqu\u00e9e et d\u00e9veloppement exp\u00e9rimental) sont d\u00e9finies dans le Manuel de Frascati<\/a> de l’OCDE d\u00e9j\u00e0 cit\u00e9.<\/p>\n Le programme de recherche \u00e0 risque lanc\u00e9 par l’\u00c9tat semble couvrir les trois premi\u00e8res \u00e9tapes de ce cycle. En plus de la recherche fondamentale et appliqu\u00e9e, il comprend le d\u00e9veloppement exp\u00e9rimental. Les exp\u00e9rimentations ont lieu aussi bien en recherche fondamentale, en recherche appliqu\u00e9e que dans le d\u00e9veloppement exp\u00e9rimental. En recherche fondamentale, elles visent soit \u00e0 explorer des m\u00e9canismes ou principes nouveaux, sans application imm\u00e9diate, soit \u00e0 valider une th\u00e9orie nouvelle. En recherche appliqu\u00e9e, elles valident une application pr\u00e9cise mais en conditions de laboratoire (on pense aux tables optiques dans le cadre de la photonique quantique et du contr\u00f4le des atomes froids). En d\u00e9veloppement exp\u00e9rimental, il s\u2019agit d\u2019int\u00e9grer le tout pour cr\u00e9er un produit ou un proc\u00e9d\u00e9 et le tester en condition r\u00e9elle (un gravim\u00e8tre absolu d\u2019Exail, un ordinateur quantique de Pasqal ou Quandela dans son packaging ressemblant au packaging du produit commercial).<\/p>\n L’histoire se complique un peu ensuite dans la mesure o\u00f9 le d\u00e9veloppement technologique qui sert essentiellement \u00e0 industrialiser la production d’un produit peut aussi comprendre de la recherche industrielle, par exemple sur les proc\u00e9d\u00e9s de fabrication et les outils associ\u00e9s. Cette recherche industrielle peut elle-m\u00eame faire appel aux \u00e9tages sup\u00e9rieurs de la fus\u00e9e de la recherche. Dans le cadre de la cr\u00e9ation de logiciels, le d\u00e9veloppement technologique consiste notamment \u00e0 cr\u00e9er des outils et pratiques compatibles avec la mise en production (modularit\u00e9, documentation, v\u00e9rification, d\u00e9bogage, d\u00e9ploiement, maintenance et processus de mises \u00e0 jour, monitoring, reporting).<\/p>\n Notons que les notions d’invention et d’innovation interviennent dans tout le cycle allant de haut en bas, m\u00eame si la notion d’innovation a souvent une connotation \u00e9conomique, sur la capacit\u00e9 \u00e0 mettre des technologies dans les mains d’un maximum d’utilisateur. Les transferts entre la R&D et la valorisation peuvent aussi intervenir via des licences de brevets. C’est le r\u00f4le des SATT et notamment de CNRS Innovation. Comme dans le cas du logiciel, on peut aussi diffuser un produit sans mod\u00e8le \u00e9conomique direct.<\/p>\n Le sch\u00e9ma illustre les nombreuses interd\u00e9pendances ainsi que le processus incr\u00e9mental bidirectionnel qui va de la th\u00e9orie \u00e0 la pratique et inversement. J’ai souvent entendu des exp\u00e9rimentateurs en physique quantique se f\u00e9liciter de l’existence de startups et PME \u00e0 m\u00eame de leur fournir des outils de travail de qualit\u00e9 s’am\u00e9liorant sans cesse. C’est par exemple le cas des lasers pour les photoniciens ou de l’\u00e9lectronique de contr\u00f4le pour les chercheurs planchant sur de nouveaux types de qubits. Les exp\u00e9rimentations permettent aussi de d\u00e9couvrir des ph\u00e9nom\u00e8nes que les th\u00e9ories existantes n’expliquent pas.<\/p>\n Le sch\u00e9ma montre aussi indirectement l’int\u00e9r\u00eat d’avoir des \u00e9cosyst\u00e8mes bien int\u00e9gr\u00e9s comprenant les diff\u00e9rentes composantes de ce puzzle. En pratique, le processus r\u00e9el est bien moins lin\u00e9aire que dans ce sch\u00e9ma malgr\u00e9 son c\u00f4t\u00e9 bidirectionnel. Le “jardin \u00e0 la fran\u00e7aise” de l’innovation a trop tendance \u00e0 codifier ce processus qui doit laisser plus de marge aux processus et id\u00e9es atypiques et aux court-circuits. Donc, mea-culpa par avance !<\/p>\n M\u00e9ta-recherche \u00e0 risque<\/strong><\/p>\n Voici quelques exemples de recherche fondamentale et appliqu\u00e9e “\u00e0 risque” dans le domaine des technologies quantiques, qui sont couverts actuellement par des processus de financement plus traditionnels, mais qui ont la particularit\u00e9 d’encapsuler plusieurs niveaux de risques scientifiques.<\/p>\n C’est le cas de travaux qui mettent en musique avec une logique d’int\u00e9gration des domaines scientifiques qui ne sont pas encore forc\u00e9ment matures. On peut les qualifier de m\u00e9ta recherches \u00e0 risque dans la mesure o\u00f9 ces travaux de recherche int\u00e9grative reposent sur des pans de recherche eux-m\u00eames \u00e0 risque, et tr\u00e8s incertains.<\/p>\n Ces travaux tr\u00e8s transversaux n\u00e9cessitent une mise en musique encore plus forte que la recherche habituelle pour int\u00e9grer l’ensemble des acteurs concern\u00e9s allant des acad\u00e9miques aux industriels, et du fondamental \u00e0 l’ing\u00e9nierie.<\/p>\n Il existe s\u00fbrement des exemples \u00e9quivalents dans la recherche couvrant d’autres domaines comme dans les biotechs.<\/p>\n Exemples de projets aid\u00e9s<\/strong><\/p>\n Lors du s\u00e9minaire au minist\u00e8re de la recherche, les ONR pr\u00e9sentaient la cr\u00e8me de leurs projets s\u00e9lectionn\u00e9s. En voici quelques-uns :<\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n\n
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