19 mars 2019
19 mars 2019
Temps de lecture : 4 minutes
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La Deep Tech, un univers complexe qui a encore du chemin à faire en France

La Deep Tech rassemble ce qui est fait de plus innovant. Pourtant, c’est un secteur où il est particulièrement difficile de se lancer : les prototypes coûtent cher et les investisseurs sont frileux. Et la France est donc à la traîne.
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Intelligence artificielle, informatique quantique, séquençage génétique… La Deep Tech fait rêver. Ce secteur rassemble des startups qui, selon la définition de Bpifrance, " proposent des produits ou des services sur la base d’innovations de rupture ". Autrement dit des produits et services qui peuvent être à même de bouleverser nos modes de vie. L’impact de la Deep Tech ne se réduit pas à sa seule capacité à générer de la valeur économique, elle est appelée à changer les choses en profondeur. Au cours des dernières décennies, la Deep Tech a donné naissance aux puces électroniques fabriquées en silicium, aux ordinateurs de bureau, à Internet ou encore aux technologies mobiles. Aujourd’hui, elle se concentre principalement sur les logiciels, le matériel informatique et la biologie. Et la convergence de ces deux pans de la Deep Tech pourrait créer le genre d’élan qui entraîne une révolution industrielle.

Il n’est toutefois pas simple de se lancer à l’assaut du secteur. Même avec une idée des plus novatrices il peut être difficile d’attirer des fonds. Dans une étude conjointe, le cabinet international de conseil en stratégie BCG (Boston Consulting Group) et l’association Hello Tomorrow – qui a vocation à soutenir les entrepreneures et entrepreneurs scientifiques – identifient les principaux freins à l’investissement dans ce domaine. Le premier est le risque de marché. Les startups de la Deep Tech ont très souvent besoin d’argent dès le départ et contactent donc les investisseurs avant même de pouvoir leur présenter un prototype. Ces derniers n’ont alors que peu d’indicateurs de performance dont ils peuvent se servir pour évaluer le potentiel de commercialisation de la technologie en question. Le second est le risque technologique. En effet, la plupart des fonds d’investissement ne disposent pas en interne de l’analyse spécifique nécessaire pour jauger le potentiel des startups identifiées Deep Tech. Pour ces raisons, les jeunes pousses du secteur suivent rarement le modèle de financement habituel : love money, incubateurs et levées de fonds. C’est majoritairement les financements publics qui leur permettent de se développer.

À un niveau mondial, les habitudes semblent toutefois être en train de bouger. Les investissements privés dans la Deep Tech ont en effet augmenté de plus de 20 % par an entre 2015 et 2018, pour atteindre près de 18 milliards de dollars l'an dernier.

La France ne centralise pas assez d’investissements

La France est pour sa part très présente dans la photonique -science de la lumière- (13 % des startups positionnées sur ce secteur dans le monde entier sont françaises) et les nouveaux matériaux (10 %). En revanche, elle laisse beaucoup de terrain libre en ce qui concerne les drones et la robotique (7 %), ainsi que l’intelligence artificielle (IA). Seulement 6 % des startups positionnées en IA sont françaises, alors même qu’elle a été présentée comme une priorité par le président Emmanuel Macron. La biotech et la blockchain sont également à la traîne, avec respectivement des taux de 5 et 4 % de startups françaises sur ces deux secteurs.

Selon l’étude de BCG et Hello Tomorrow, les entreprises de la Deep Tech hexagonale attirent trop peu d’investissements. À titre d’exemple, les jeunes pousses françaises de la photonique ne représentent que 5 % des investissements mondiaux dans le secteur. Ce taux passe à 2 % pour les biotechs et 1 % pour les drones et la robotique. La faute à l’absence d’un écosystème solide. Si les universités de l’Hexagone sont efficaces, les laboratoires de recherche et les investisseurs spécialisés sont encore trop peu nombreux.

L’étude conclut que les startups jouent un rôle essentiel au sein de la Deep Tech. Par leur vivacité, elles permettent d’accélérer la recherche, de développer et de commercialiser de nouvelles technologies. Leur petite taille leur offre la possibilité d’innover très radicalement en comparaison à ce que sont en mesure de faire les opérateurs historiques.

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