Le temps long de la deep tech : la patience, marque de la véritable innovation

Oubliez l’engouement pour les succès technologiques rapides. On nous présente l’innovation comme une affaire de startups agiles, de valorisations « licornes » et de lancements de produits ultra-rapides. Cette idée suggère que le succès découle de la rapidité d’exécution et de la capacité à bousculer les codes. Mais ce n’est pas ainsi que fonctionne la deep tech. La véritable innovation, celle qui change tout, avance à un rythme glacial. Elle exige de la patience, pas de la vitesse.

La deep tech commence par des découvertes scientifiques et des avancées en ingénierie. Elle résout de grands problèmes dans les domaines de la santé, de l’énergie et de l’informatique. Contrairement à une nouvelle application, la deep tech est fondée sur des années de recherche. Elle nécessite des fonds importants et comporte un risque technique élevé.

Prenons l’exemple de la technologie de l’ARNm. Les premières recherches scientifiques ont débuté dans les années 1960. Katalin Karikó et Drew Weissman ont mené des travaux décisifs sur la modification de l’ARNm. Leurs recherches ont eu lieu à l’Université de Pennsylvanie à la fin des années 1990 et au début des années 2000. Leurs découvertes se sont avérées essentielles des décennies plus tard pour les vaccins contre la COVID-19.

Le temps long des avancées scientifiques

Les projets de deep tech nécessitent beaucoup de temps pour se développer et atteindre le marché. Par exemple, un nouveau médicament demande 10 à 15 ans pour passer de la découverte à la commercialisation. Ceci contraste fortement avec la croyance commune selon laquelle l’innovation se produit instantanément, alimentée par le développement rapide de logiciels. Le processus coûte environ 2,6 milliards de dollars, selon une étude de 2014 du Tufts Center for the Study of Drug Development. Une grande partie de cet argent est consacrée à des tests rigoureux et à l’approbation réglementaire. Ce ne sont pas des obstacles que l’on peut « briser » en un clin d’œil.

La recherche d’une énergie de fusion nucléaire commerciale en est une parfaite illustration. La recherche sur la fusion a commencé dans les années 1930. D’énormes projets internationaux, comme ITER (Réacteur Thermonucléaire Expérimental International) en France, ont débuté leur construction en 2013. ITER vise à obtenir son premier plasma d’ici 2025, puis un fonctionnement à pleine puissance d’ici 2035. Cet engagement à long terme témoigne des énormes défis scientifiques qu’il implique.

Même les « nouvelles » technologies ont des racines profondes. L’intelligence artificielle, malgré tout son engouement récent, a ses origines dans l’atelier de Dartmouth dans les années 1950. Les travaux de Geoffrey Hinton sur les réseaux neuronaux ont débuté dans les années 1980. Ces travaux constituent la base d’une grande partie de l’IA actuelle. Des décennies de recherche fondamentale se sont avérées cruciales avant que l’IA ne commence à transformer les industries.

ITER, le plus grand réacteur expérimental de fusion nucléaire tokamak au monde, est un exemple monumental de la vision à long terme de la deep tech, avec une construction en France qui vise le premier plasma d'ici 2025 et un fonctionnement à pleine puissance d'ici 2035. Cette collaboration internationale cherche à exploiter le même processus énergétique qui alimente le soleil, une entreprise scientifique qui s'étend sur des décennies. (Source : man-es.com)

Au-delà du capital-risque de la Silicon Valley

La deep tech trouve souvent son origine en dehors du modèle de capital-risque de la Silicon Valley. De nombreux projets importants prennent naissance dans les universités et les laboratoires gouvernementaux du monde entier. Ce ne sont pas des startups financées par du capital-risque.

Le CERN en Europe, par exemple, mène des recherches fondamentales en physique depuis 1954. Il a créé le World Wide Web en tant qu’outil pour les scientifiques, et non comme un produit commercial. La Fraunhofer-Gesellschaft en Allemagne, fondée en 1949, compte 76 instituts de recherche appliquée.

Aux États-Unis, des agences fédérales comme la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) ont joué un rôle moteur essentiel. La DARPA a financé ARPANET, le prédécesseur d’Internet, dans les années 1960. Elle a également soutenu les premières technologies GPS et furtives. Ce n’étaient pas des projets financés par du capital-risque.

La Chine a également considérablement augmenté ses investissements dans la recherche en deep tech. Son initiative “Made in China 2025” cible des industries clés comme la robotique avancée, l’IA et les véhicules à énergie nouvelle. Cette stratégie nationale dirigiste est très différente d’un modèle purement axé sur le marché. Ces exemples illustrent l’existence d’un réseau mondial de deep tech.

La main invisible du capital patient

Les subventions gouvernementales et les budgets de R&D des entreprises sont souvent les premières sources de financement pour la deep tech. Bien que le capital-risque soit important pour la croissance à un stade ultérieur, les projets de deep tech nécessitent souvent un autre type d’investissement initial.

La National Science Foundation (NSF) des États-Unis a alloué 9,6 milliards de dollars à la recherche fondamentale en 2023. Le Conseil européen de la recherche (ERC) a attribué plus de 2,2 milliards d’euros en 2022 à des scientifiques de premier plan dans toute l’Europe. Ce financement soutient la science à haut risque et à long terme.

Prenons l’exemple de la première technologie ARNm de Moderna. L’entreprise a obtenu un financement important de la U.S. Biomedical Advanced Research and Development Authority (BARDA). Cette agence gouvernementale a investi des centaines de millions dans le développement et la fabrication de vaccins. Cet argent a été utilisé des années avant la pandémie de COVID-19.

Les grandes entreprises investissent également massivement dans leur propre R&D en deep tech. IBM, par exemple, a dépensé 6,6 milliards de dollars en recherche et développement en 2022. Une grande partie de cet argent est consacrée à l’informatique quantique, aux matériaux avancés et à l’IA. Ce sont des paris à long terme qui n’offrent pas de retours sur investissement rapides. Ce capital patient est essentiel pour combler la “vallée de la mort” entre la découverte et le succès commercial.

Le CERN, l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire, est un leader mondial de la recherche fondamentale en physique depuis 1954, et a notamment donné naissance au World Wide Web. Son Grand collisionneur de hadrons (LHC), l'accélérateur de particules le plus puissant du monde, illustre l'innovation en deep tech rendue possible par le capital patient en dehors des modèles de capital-risque traditionnels. (Source : peakpx.com)

L’impact au-delà de l’engouement immédiat

Les plus grands effets de la deep tech se développent sur des décennies, ouvrant la voie aux industries futures et aux changements sociétaux. Cela contraste avec l’idée commune selon laquelle l’impact technologique se résume à une adoption rapide par les consommateurs et à une valeur marchande rapide.

Le laser, inventé en 1960 par Theodore Maiman aux Hughes Research Labs, en est un exemple clair. Pendant des années, les gens l’ont appelé “une solution à la recherche d’un problème”. Ses premières utilisations étaient limitées. Aujourd’hui, les lasers sont essentiels dans la fibre optique, la chirurgie médicale, les lecteurs de codes-barres et la fabrication. Il a fallu un demi-siècle pour développer ces applications généralisées.

Le GPS a débuté en tant que projet militaire américain dans les années 1970. Il était destiné à la navigation et au ciblage de précision. L’accès civil était limité et coûteux au début. Il a fallu des décennies pour que le GPS soit intégré à chaque smartphone, bouleversant la logistique, les transports et nos modes de déplacement. Son impact a été lent, mais il est partout aujourd’hui.

La deep tech dans les matériaux avancés, comme le graphène, suit une trajectoire similaire. Andre Geim et Konstantin Novoselov l’ont découvert en 2004 à l’Université de Manchester. Le graphène a remporté un prix Nobel en 2010. Son potentiel pour des matériaux super-résistants, légers et conducteurs est énorme. Mais les applications commerciales à grande échelle se font encore attendre. Le passage du laboratoire au marché est souvent discret et progressif.

La véritable valeur de la deep tech réside dans la résolution des plus grands défis de l’humanité. Pensez au changement climatique, aux maladies et à la gestion durable des ressources. Son impact ne concerne pas les bénéfices trimestriels ou les tendances virales. Il s’agit d’une meilleure santé, d’une énergie plus propre et de nouvelles capacités fondamentales. Ce changement plus lent et plus profond nécessite un engagement à long terme et des indicateurs de succès différents.

Foire aux questions

Qu’est-ce qui différencie la deep tech des autres technologies ? La deep tech est issue de découvertes scientifiques et d’avancées en ingénierie. Elle résout de grands problèmes. La « tech de surface », en revanche, apporte souvent de petites améliorations ou de nouveaux modèles commerciaux. La deep tech implique généralement un développement plus long et un risque technique plus élevé.

Pourquoi la deep tech prend-elle autant de temps à être commercialisée ? Elle nécessite des années de recherche fondamentale, des tests rigoureux et la résolution de problèmes scientifiques complexes. La deep tech est également confrontée à d’importants obstacles réglementaires. Elle exige des investissements considérables avant de pouvoir atteindre le succès commercial.

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Le laser rubis de Theodore Maiman, inventé en 1960 aux Hughes Research Labs, fut d'abord surnommé "une solution à la recherche d'un problème". Cette invention pionnière de la deep tech a mis des décennies à trouver des applications généralisées dans des domaines allant de la médecine à la fabrication. (Source : reddit.com)

Qui finance principalement l’innovation en deep tech ? Le capital-risque intervient aux stades ultérieurs. Mais les subventions gouvernementales, les agences nationales de recherche et les départements de R&D des entreprises financent principalement la deep tech à un stade précoce. Ces sources fournissent le capital patient nécessaire à la recherche à long terme et à haut risque.

Quels sont des exemples actuels de deep tech ? L’informatique quantique en est un. Les nouvelles biotechnologies comme l’édition génétique CRISPR en sont d’autres. La recherche sur l’énergie de fusion, les nouveaux matériaux avancés comme le graphène et les modèles d’IA très avancés en font également partie. Ces domaines promettent d’énormes changements dans de nombreux secteurs.

Les ordinateurs quantiques, comme celui-ci doté d'un réfrigérateur à dilution caractéristique, exploitent des phénomènes de mécanique quantique tels que la superposition et l'intrication pour effectuer des calculs bien au-delà des capacités des ordinateurs classiques, et nécessitent souvent des températures plus froides que celles de l'espace lointain. (Source : reddit.com)

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