L’IA va-t-elle accélérer la R&D et l’innovation ?

L’Intelligence Artificielle (IA) transforme la R&D (recherche & développement) et l’innovation (R&D&I) à un rythme effréné. Les 10 et 11 février prochain, la France accueillera le Sommet pour l’Action sur l’IA afin d’imaginer une société qui tire parti de cette technologie en plein essor. Face à cette montée en puissance, comment les entreprises peuvent-elles adopter l’IA pour décupler leur capacité d’innovation ? 

Des faits marquants, tels que la vente chez Christie’s d’une œuvre d’art générée par l’IA ou la résolution de problèmes mathématiques complexes en collaboration avec l’IA, illustrent la capacité de cette technologie à révolutionner tous les domaines, de la créativité à la biotechnologie. Récemment, les travaux de Demis Hassabis et Geoffrey Hinton relatifs à l’apprentissage machine ont été récompensés par des prix Nobel, soulignant l’impact croissant de l’intelligence artificielle sur la science et l’innovation.

Mais alors, l’IA peut-elle réellement accélérer les découvertes et transformer la recherche ? C’est la question que nous traitons dans le rapport Eureka on Steroids, auquel Anne Bouverot (envoyée spéciale d’Emmanuel Macron) a contribué, et c’est la question que nous avons posée à Antoine Petit (CEO du CNRS), Philippe Mauguin (CEO de l’INRAe), Marie-Noëlle Semeria (Directrice R&D de TotalEnergies), Sophie Proust (Directrice Executive de l’Agence de Programme Numérique), et Grégory Chatonsky (Artiste), lors d’un événement labellisé Sommet pour l’Action sur l’IA .

L’IA : amplificateur de productivité et de créativité

L’intelligence artificielle n’est pas un modèle unique. Bien que les architectures varient en fonction des problèmes et objectifs, elle est un exhausteur des capacités humaines dans chaque phase du processus d’innovation. L’IA aide à automatiser des tâches chronophages comme la collecte et le nettoyage des données, réduisant ainsi les coûts opérationnels. L’IA générative joue également un rôle de chef d’orchestre : elle coordonne divers outils et systèmes (par exemple, des bases de données éparses, des algorithmes ou logiciels historiques, ou des modèles d’IA différents). C’est dans une dynamique d’interactions homme/machine que l’IA devient un véritable moteur de créativité et de productivité, permettant à ses utilisateurs de traiter des volumes de données colossaux et de prendre des décisions éclairées en temps réel.

L’intégration de l’IA dans la R&D : un défi organisationnel

L’adoption de l’intelligence artificielle dans la R&D&I ne se limite cependant pas à une simple intégration technologique. Elle impose une combinaison de facteurs clés allant de l’agilité organisationnelle à une collaboration inter-équipes en passant par l’IT et la gouvernance.

Le tout sans négliger la gestion des données qui s’avère être un levier stratégique : ce sont non seulement les architectures mais aussi la qualité et la gestion continue des données d’entraînement qui détermineront la qualité et la pertinence d’un modèle.

L’un des défis majeurs réside dans la capacité des entreprises à prioriser les problèmes à fort impact sur leur activité, tout en s’assurant d’une adoption réussie pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA.

L’importance de se préparer à l’avenir de l’IA au service de l’innovation

Bien qu’elle génère déjà des gains de productivité majeurs dans de nombreux secteurs (marketing, relation client, approvisionnement, etc.), l’intégration généralisée de l’IA dans les processus de R&D&I reste encore relativement timide et se heurte à des défis liés aux données disponibles, au financement, à la réglementation et à l’acceptabilité par les chercheurs.

A moyen terme, les entreprises devront composer avec ces incertitudes et se préparer à un futur où l’IA pourrait soit transformer profondément la R&D&I, soit être utilisée dans des cas plus ciblés et spécifiques, à faible risque.

Quel que soit le scénario qui se matérialise, les organisations doivent anticiper et agir dès maintenant. Une approche qui nécessite de gérer et d’autonomiser les talents en IA, de former les employés aux fondamentaux de cette technologie, de construire des bases de données solides, de prioriser les cas d’usage offrant des bénéfices rapides et tangibles, de mutualiser la puissance informatique, et de mettre en place des cadres de gouvernance solides pour en garantir la qualité et le contrôle.

 L’investissement dans l’IA doit être inclus dans la gestion de portefeuille de projets, en adéquation avec les objectifs stratégiques de l’entreprise. Cela nécessite une évaluation précise des cas d’usages spécifiques de l’intelligence artificielle en fonction de leur portée, leurs coûts et bénéfices, tout en trouvant le juste équilibre entre :

• Préparer l’entreprise à réagir rapidement face à toute perturbation liée à l’IA,
• Explorer des opportunités à haut risque et à fort potentiel dans ce secteur technologique,
• Désinvestir dans les initiatives IA ne produisant pas les résultats attendus.

C’est en agissant dès maintenant que les organisations pourront tirer pleinement parti de l’IA, tout en se protégeant des risques liés à son adoption.

L’intelligence artificielle représente un levier puissant pour accélérer les découvertes scientifiques et stimuler l’innovation. Son adoption à grande échelle dans la R&D exige une préparation rigoureuse, une gouvernance des données solide et une gestion proactive des talents en IA. Pour intégrer la technologie de manière stratégique, les entreprises devront faire preuve de flexibilité face aux incertitudes technologiques tout en renforçant la collaboration interne. Dans un monde de plus en plus dominé par les systèmes complexes et les « systèmes de systèmes », l’IA devient un partenaire stratégique indispensable pour accélérer la R&D et l’innovation.

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