L’IA : stratégies pour éviter la bulle spéculative

Publié le par Yves Zieba

🤖 L’Intelligence Artificielle : Bulle Spéculative ou Vraie Révolution ? Le Risque et les Stratégies pour l’Entreprise

L’intelligence artificielle est sans conteste le moteur de la vague d’innovation actuelle.

Des valorisations boursières stratosphériques d’entreprises comme Nvidia aux levées de fonds records de start-ups spécialisées, le secteur connaît une effervescence qui rappelle, pour beaucoup, l’époque de la bulle Internet des années 2000.

Mais au-delà de l’enthousiasme, une question fondamentale se pose : L’actuelle « bulle » de l’IA va-t-elle éclater, et quel est le risque réel pour les entreprises ?

Le spectre de la bulle : Un risque réel pour les entreprises

La notion de bulle spéculative repose sur une déconnexion entre la valorisation financière et la valeur économique réelle immédiate.

Si les promesses de l’IA sont gigantesques – gains de productivité, transformation des processus, nouveaux produits –, leur concrétisation à grande échelle demande du temps.

C’est le fameux « paradoxe de Solow » appliqué à l’IA : on voit la technologie partout, mais pas encore dans les statistiques de productivité de tous les secteurs.

Le risque principal pour les entreprises, en cas de correction majeure du marché de l’IA, n’est pas uniquement financier, mais aussi opérationnel et stratégique :

  • Dépendance Technologique et Fournisseurs : De nombreuses entreprises s’engagent dans des logiques d’enfermement (lock-in) avec les grands acteurs proposant des modèles généralistes (les géants de la Tech et leurs infrastructures de cloud et leurs modèles propriétaires). Un retournement du marché pourrait fragiliser ces fournisseurs, augmenter drastiquement les coûts ou paralyser des systèmes essentiels basés sur leurs technologies.
  • Investissements Mal Dirigés : Des investissements massifs dans des projets d’IA à l’utilité métier incertaine, basés davantage sur le « FOMO » (Fear of Missing Out) que sur une analyse des fondamentaux, deviendraient des pertes sèches.
  • Perte de Confiance : L’éclatement d’une bulle pourrait provoquer une vague de scepticisme généralisé, ralentissant l’adoption de l’IA, même pour les applications matures et rentables.

Comment s’en prémunir ? Les stratégies anti-bulle

Pour transformer le risque d’éclatement de la bulle en une opportunité de croissance durable, les entreprises doivent adopter une approche plus sélective, basée sur la valeur concrète et la résilience.

1. Privilégier la Valeur Métier à l’Hype Technologique

L’erreur la plus courante est de chercher un problème pour une solution d’IA. Il faut faire l’inverse :

  • Identifier la valeur : Concentrez les efforts d’IA sur des cas d’usage qui améliorent directement les processus de production, de décision ou les mécanismes de coopération avec un retour sur investissement clair.
  • Mesurer les fondamentaux : Plutôt que de se laisser éblouir par les performances algorithmiques brutes, évaluez l’IA par sa capacité à transformer les routines, les compétences et les dispositifs de coordination internes. Les modèles financiers B2B et la numérisation de l’industrie sont souvent des enjeux plus sains et stables que le marché de masse.

2. Adopter une Stratégie « Multi-Modèles » et de Spécialisation

La dépendance à un unique grand modèle généraliste (LLM ou autre) est un facteur de risque.

  • Décloisonner et Spécialiser : Investir dans des modèles spécialisés (dans la santé, la finance, l’industrie, etc.) développés par des acteurs sectoriels plus agiles. Ces modèles, souvent plus petits et contextuels, sont moins gourmands en calcul pour l’inférence et offrent une meilleure adéquation avec la chaîne de valeur spécifique.
  • Diversifier les Fournisseurs : Ne pas se laisser enfermer. Maintenir une veille et une architecture qui permette de basculer, si nécessaire, d’une solution de cloud ou d’un modèle d’IA à un autre.

3. Renforcer l’Infrastructure de Données et les Compétences Internes

La vraie valeur de l’IA réside dans les données de l’entreprise et les compétences de ses équipes.

  • Sécuriser les Données : L’IA est un pipeline gourmand en données. La gouvernance, la qualité et la sécurisation des données internes sont le socle stratégique le plus important.
  • Développer l’Humain : Les gains de productivité ne seront effectifs que si l’entreprise investit dans la montée en compétences de ses collaborateurs (upskilling et reskilling), pour qu’ils sachent interagir efficacement avec les systèmes d’IA. C’est l’intelligence augmentée qui est le véritable facteur de différenciation.

L’IA n’est pas une fin, mais un moyen

Que la bulle financière de l’IA éclate ou se dégonfle progressivement, l’impact de la technologie sur l’économie est irréversible. L’électricité et Internet ont survécu à leurs bulles respectives pour transformer le monde.

Le risque ne se situe pas dans l’IA elle-même, mais dans la manière dont les entreprises y investissent. Pour naviguer en toute sécurité, il est impératif de se concentrer sur l’infrastructure solide, la valeur métier prouvée et la stratégie de diversification. En agissant ainsi, les entreprises se positionnent pour capter les bénéfices durables de cette vague technologique, quel que soit le climat boursier.

Ne pas se contenter de faire de l’IA, mais utiliser l’IA pour améliorer ce que vous faites de mieux.

1. Privilégier la Valeur Métier à l’Hype Technologique : L’Impératif du ROI Réel

Dans un environnement où l’engouement médiatique et spéculatif peut être assourdissant, l’entreprise doit revenir aux fondamentaux : l’IA n’est qu’un outil au service d’un objectif métier, et non une fin en soi. L’éclatement d’une bulle sanctionne avant tout les entreprises qui ont investi des capitaux importants dans des technologies non rentables ou des projets sans ancrage stratégique solide.

Pourquoi l’Hype est Dangereuse

Investir sur la base de la simple « nouveauté » conduit au risque d’investissements mal dirigés. Une entreprise qui déploie un grand modèle de langage (LLM) sophistiqué pour des tâches qui pourraient être gérées par des systèmes plus simples et moins coûteux s’expose à :

  1. Des coûts Opérationnels Élevés : Les modèles généralistes de pointe exigent une puissance de calcul colossale (inférence), ce qui se traduit par des factures de cloud très lourdes, souvent disproportionnées par rapport au gain de productivité marginal.
  2. Un « Paradoxe de Solow » Interne : L’investissement en IA ne se traduit pas dans les indicateurs de performance clés (KPIs) de l’entreprise, car il n’a pas été intégré aux routines, aux compétences et aux processus de travail existants.

La Méthode de la Valeur (Business-Driven AI)

Pour contrer cette tendance, l’entreprise doit structurer sa démarche d’IA autour de l’identification et de la mesure de la valeur :

a. Cartographier les Cas d’Usage de l’Entreprise

Il ne s’agit pas de lister ce que l’IA peut faire, mais ce que l’entreprise a besoin de faire mieux. La priorité doit être donnée aux usages qui agissent sur les leviers économiques fondamentaux :

  • Processus de Production (Efficacité) : Automatisation des tâches répétitives, maintenance prédictive, optimisation de la chaîne logistique. Ces gains sont mesurables en réduction de coûts et en augmentation du débit.
  • Processus de Décision (Qualité) : Aide à la décision pour les commerciaux, la finance ou la R&D. Ces gains se mesurent en augmentation des marges, meilleure allocation des ressources ou réduction des risques.
  • Mécanismes de Coopération (Collaboration) : Outils d’aide à la synthèse, d’assistance aux employés, de gestion des connaissances. Ces gains se mesurent en temps gagné par les équipes et en amélioration de l’expérience client/employé.

b. Mesurer le Retour sur Investissement (ROI) de Manière Stricte

Chaque projet d’IA doit être traité comme un investissement avec une attente de retour sur investissement clairement définie et à court ou moyen terme.

  • Éviter la Surévaluation : Refusez d’attribuer une valeur démesurée à un projet d’IA simplement parce qu’il utilise la dernière technologie. La mesure doit se faire en dollars économisés, en temps gagné ou en augmentation du chiffre d’affaires.
  • Privilégier le « Mieux » au « Plus » : Parfois, un modèle d’IA simple, spécialisé sur une tâche précise (comme la classification de documents) apporte plus de valeur et coûte moins cher qu’un modèle généraliste nécessitant des infrastructures coûteuses. Les modèles financiers B2B et l’IA intégrée à l’industrie sont, à ce titre, des paris plus sains.

c. Adopter le Principe de la Modularité

Face à la fascination pour les modèles généralistes qui induisent une forte dépendance (l’un des risques de la bulle), il est essentiel d’opter pour une approche qui favorise l’indépendance et la spécialisation :

  • Modèles Spécialisés et Contextuels : Investir dans des solutions d’IA développées pour un secteur ou une fonction spécifique. Ces modèles, souvent plus petits et entraînés sur des données de niche, sont plus précis, moins coûteux à exploiter et limitent la dépendance aux géants du secteur.
  • Architecture Modulaire : S’assurer que les briques technologiques de l’IA (données, algorithmes, interfaces) sont conçues pour être interchangeables. Si le coût d’un fournisseur de modèles explose, l’entreprise doit pouvoir basculer sur une solution concurrente sans réécrire l’intégralité de son système d’information.

L’entreprise résiliente n’est pas celle qui a le plus d’IA, mais celle qui utilise l’IA là où elle compte vraiment, avec une trajectoire de rentabilité limpide et une architecture souple. C’est la meilleure assurance contre l’instabilité du marché spéculatif.

2. 🛡️ Adopter une Stratégie « Multi-Modèles » et de Spécialisation : Construire la Résilience

La stratégie du « Multi-Modèles » est une approche de gestion des risques qui s’oppose à l’enfermement technologique (vendor lock-in). Dans le contexte de l’IA, cela signifie éviter de baser l’intégralité de ses processus critiques sur les API ou l’infrastructure d’un seul fournisseur de modèles généralistes (comme OpenAI, Google, ou Anthropic).

Le Piège de la Dépendance aux Modèles Généraux

Le risque d’une bulle n’est pas seulement que le marché s’effondre, mais que les acteurs dominants augmentent drastiquement leurs prix (prix des tokens, coûts d’inférence, frais de cloud) ou changent soudainement les conditions d’accès à leurs modèles, car ils détiennent un quasi-monopole sur la technologie la plus demandée.

  • Coût de l’Inférénce : L’utilisation répétée et à grande échelle de grands modèles propriétaires est très coûteuse. Ces coûts deviennent insoutenables si les gains de productivité ne suivent pas.
  • Risque de Lock-In : Si votre flux de travail est profondément intégré à un écosystème unique, le coût et le temps nécessaires pour migrer vers un concurrent deviennent prohibitifs.

La Solution : Diversification et Spécialisation

Pour garantir la pérennité et la maîtrise des coûts, les entreprises doivent diversifier leurs outils d’IA et favoriser l’utilisation de modèles adaptés à des tâches spécifiques.

a. Diversifier les Fournisseurs et les Modèles

L’objectif est de créer une architecture technologique où les composants IA peuvent être interchangés facilement.

  • Approche « Best of Breed » : Utiliser différents modèles pour différentes tâches. Un grand LLM généraliste pourrait être utilisé pour la création de contenu stratégique de haut niveau, tandis qu’un modèle Open Source plus petit et ajusté (fine-tuned) sera utilisé pour la classification des e-mails ou la traduction interne.
  • Architecture Modulaire : S’assurer que les données et les interfaces sont standardisées. Les requêtes adressées aux modèles (prompts) doivent être gérées par une couche d’abstraction (comme un framework RAG ou une plateforme d’orchestration) qui permet de basculer la source du modèle (par exemple, passer de GPT-4 à Claude 3 ou à un modèle Open Source hébergé en interne) sans perturber l’application métier.
  • Stratégie Multi-Cloud : Ne pas se contenter d’une seule infrastructure de cloud pour l’hébergement de l’IA et des données, afin de pouvoir négocier les coûts d’accès au calcul.

b. Le Choix des Modèles Spécialisés (Small Language Models – SLMs)

L’engouement pour les LLMs fait souvent oublier l’immense valeur des modèles plus petits et spécialisés.

  • Précision et Pertinence : Un SLM (Small Language Model) entraîné sur les données spécifiques à l’entreprise (documentation interne, réglementation sectorielle, historique client) sera souvent plus précis pour les tâches internes et moins susceptible de générer des hallucinations qu’un LLM généraliste.
  • Maîtrise des Coûts : Les SLMs sont beaucoup moins gourmands en ressources de calcul pour l’inférence. Ils peuvent être hébergés sur l’infrastructure interne (on-premise) ou sur des serveurs privés virtuels (VPS) dédiés, réduisant drastiquement les coûts récurrents facturés par les géants du cloud.
  • Souveraineté des Données : L’utilisation de modèles Open Source ou auto-hébergés pour les tâches sensibles garantit que les données critiques ne quittent pas le périmètre de sécurité de l’entreprise, répondant ainsi aux impératifs de conformité et de confidentialité.

En résumé, la stratégie « Multi-Modèles » et de spécialisation transforme l’entreprise d’un simple consommateur passif de services IA en un orchestrateur intelligent de technologies. Elle garantit l’agilité face à l’évolution des prix et des performances, et assure que l’investissement en IA repose sur des fondations économiques stables, et non sur le seul potentiel spéculatif des technologies les plus médiatisées.

3. 🧠 Renforcer l’Infrastructure de Données et les Compétences Internes : Le Socle Anti-Fragilité

Si la bulle de l’IA éclate, la valeur intrinsèque de la technologie diminuera, mais la valeur stratégique des données de l’entreprise et la capacité de ses équipes à utiliser l’IA perdureront. Ces deux éléments constituent le véritable socle de l’avantage concurrentiel durable.

L’Actif Maître : La Qualité des Données

L’IA, quelle que soit sa sophistication, n’est qu’un moteur ; les données de l’entreprise en sont le carburant. Un moteur puissant alimenté par un carburant de mauvaise qualité ne produira qu’une performance médiocre.

a. Mettre en Place une Gouvernance de Données Rigoureuse

Investir dans l’IA sans une bonne gouvernance des données est la garantie de projets coûteux et inefficaces. Pour se prémunir du risque d’éclatement de la bulle, l’entreprise doit :

  • Sécuriser le Pipeline : S’assurer que les données (structurées et non structurées) sont correctement collectées, nettoyées, et étiquetées. La qualité des données prime sur la quantité. Des systèmes d’IA performants nécessitent des données fiables et à jour pour éviter le phénomène de la « dérive de modèle » (model drift).
  • Centraliser et Rendre Accessible : Déployer des solutions modernes (Data Mesh, Data Fabric, Cloud Data Warehouse) qui rendent les données facilement accessibles aux modèles d’IA, tout en respectant strictement les exigences réglementaires (RGPD, etc.).
  • La Véritable Valeur du RAG : Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) sont une tendance majeure. Leur succès ne dépend pas de la puissance du LLM, mais de la pertinence et de la structuration de la base de connaissances interne (les documents, les historiques, les procédures) que le modèle interroge. Investir dans la documentation interne est un investissement anti-crise.

b. L’Indépendance par les Compétences

La dépendance aux outils externes s’accompagne souvent d’une dépendance aux experts externes. L’entreprise doit internaliser le savoir-faire pour garantir son autonomie stratégique.

  • L’Internalisation des Compétences : Développer une équipe interne capable de comprendre, d’ajuster (fine-tune) et de déployer des modèles, y compris des modèles Open Source. Cela permet de réduire les coûts de consultation et de prestation de services externes, un poste de dépense qui s’envole en période de bulle.
  • Former et Acculturer l’Utilisateur Final : Le gain de productivité maximal de l’IA n’est pas atteint par la seule automatisation, mais par l’amélioration de la performance humaine (l’intelligence augmentée). Il est essentiel de former tous les employés (pas seulement les data scientists) à l’utilisation efficace des outils d’IA (ex: techniques de prompt engineering, compréhension des limites de l’IA).

Le Résultat : Créer une Capacité Permanente

En investissant dans la qualité de ses données et le niveau de compétence de ses équipes, l’entreprise crée une capacité permanente à innover et à s’adapter, indépendamment des cycles de marché.

  • Maîtrise des Coûts : L’Internalisation réduit la facture des fournisseurs de services et logiciels d’IA.
  • Agilité : L’entreprise peut réagir rapidement aux changements technologiques (par exemple, adopter le prochain grand modèle Open Source) sans dépendre d’un intégrateur coûteux.
  • Avantage Durable : Les données propriétaires et les compétences humaines sont des actifs que les concurrents ne peuvent pas simplement acheter ou copier. Ils sont le véritable rempart contre la volatilité des technologies de l’IA.

La maîtrise des données et la montée en compétence des équipes sont les piliers qui permettent à l’entreprise de transformer l’IA d’un investissement spéculatif en un moteur de croissance organique et résilient.

4. ⚖️ Gérer le Risque Éthique et Réglementaire : Protéger la Réputation et Anticiper les Coûts Cachés

L’effervescence autour de l’IA a tendance à faire passer l’urgence réglementaire au second plan. Pourtant, la gestion proactive des risques éthiques, de conformité et légaux est essentielle pour la stabilité financière et la réputation de l’entreprise. En cas de correction du marché, les entreprises qui n’auront pas anticipé ces risques seront doublement pénalisées par des amendes et des poursuites coûteuses.

Le Coût Caché de l’Inconscience

L’éclatement d’une bulle est souvent précédé ou accompagné d’un renforcement de la surveillance réglementaire. Les législateurs réagissent aux abus perçus ou aux échecs retentissants.

Le risque, c’est l’apparition de coûts imprévus massifs liés à :

  • Les Amendes de Non-Conformité : Avec l’entrée en vigueur de lois structurantes comme l’AI Act en Europe, l’utilisation de systèmes d’IA dits « à haut risque » (santé, recrutement, crédit) sans la documentation, les tests d’évaluation de l’impact (PIA), et la transparence nécessaires expose l’entreprise à des sanctions financières lourdes.
  • Les Litiges liés à la Propriété Intellectuelle (PI) : L’utilisation de grands modèles entraînés sur des données non vérifiées expose l’entreprise au risque de violation de droits d’auteur dans les contenus générés, conduisant à des litiges coûteux et à des dommages d’image.
  • La Dérive Éthique et le Biais : Des décisions automatisées biaisées ou discriminatoires (dans le recrutement, l’octroi de prêts, etc.) génèrent des réclamations, des actions en justice, et une crise de confiance irréparable auprès des clients et des régulateurs.

Les Leviers de la Prévention Réglementaire

Pour transformer ce risque en une fondation stable, l’entreprise doit intégrer la conformité et l’éthique dès la conception de ses projets d’IA (Privacy and Ethics by Design).

a. Mise en Place d’une Gouvernance « IA Responsable »

La première étape est de structurer la responsabilité :

  • Audit et Classification des Systèmes : Identifier quels systèmes d’IA sont considérés comme « à haut risque » selon les futures réglementations et les soumettre à des audits réguliers.
  • Documentation et Transparence : Assurer la traçabilité complète des données utilisées pour l’entraînement et de la logique des décisions produites par l’IA. Cette transparence est la meilleure défense en cas de litige.
  • Comité Éthique : Créer un organe de surveillance interne, multidisciplinaire (juristes, éthiciens, développeurs), pour évaluer et valider l’impact sociétal et légal des nouveaux déploiements d’IA avant leur mise en production.

b. Contrôler les Sources et les Modèles

Pour minimiser le risque de litige lié à la propriété intellectuelle :

  • Validation des Données d’Entraînement : Si l’entreprise développe ou ajuste ses propres modèles, elle doit s’assurer que les jeux de données utilisés sont légalement acquis ou sous licence appropriée.
  • Utilisation des Modèles Open Source avec Vigilance : Bien que les modèles ouverts soient puissants pour réduire le lock-in (Stratégie n°2), leurs licences peuvent être complexes. Une analyse juridique est indispensable avant de les intégrer à des produits commerciaux.

c. Tests Rigoureux d’Équité et de robustesse

La solidité technique et la neutralité des systèmes sont des garanties de stabilité.

  • Évaluation des biais : Mettre en place des tests réguliers pour détecter et corriger les biais discriminatoires dans les modèles, garantissant ainsi l’équité des résultats.
  • Résilience aux attaques : S’assurer que les systèmes d’IA sont robustes face aux attaques adverses (tentatives de manipulation des modèles), protégeant ainsi l’intégrité des processus métiers critiques.

En conclusion, la gestion du risque éthique et réglementaire n’est pas un frein à l’innovation, mais un investissement indispensable dans la confiance et la pérennité de l’entreprise. C’est en faisant preuve de prudence et de responsabilité aujourd’hui que l’on évite les coûts et les crises qui pourraient survenir si le marché de l’IA venait à se contracter brutalement.

Et vous, quelle stratégie anti-bulle avez vous choisi ?

Unlocking AI Value for SMEs and Public Sectors

Publié le par Yves Zieba

Rewiring for value: How SMEs and the Public Sector can seize the AI advantage

The era of AI experimentation is over.

According to McKinsey’s “The State of AI: Global Survey 2025,” organizations are moving past pilots and fundamentally “rewiring” their core operations to capture trillions in potential economic value.

With over 88% of organizations now reporting AI use in at least one business function—and the adoption of Generative AI (Gen AI) spiking across the board—the competitive landscape is shifting rapidly.

For Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) and Public Sector organizations, this shift presents both an existential challenge and a massive opportunity.

The 2025 survey highlights that the true advantage lies not in adopting the technology, but in the transformation it drives.

1. AI for SMEs: Bridging the Adoption Divide

The McKinsey survey is clear: larger organizations (those with over $500 million in revenue) are accelerating their AI transformation faster than smaller counterparts. This trend signals a growing AI divide, largely because extracting value requires structural changes—including redesigning workflows, dedicating C-suite oversight, and making significant talent investments—which often strain the limited resources of SMEs.

The SME Strategy: Focus on Targeted, High-Impact Gen AI

Instead of attempting enterprise-wide overhauls, the successful SME must focus on adopting AI in strategic areas where low-cost Gen AI tools can deliver immediate, measurable impact:

  • Customer Operations: Deploying Gen AI assistants to deflect routine queries and reduce customer handle time is a low-barrier-to-entry use case cited in the survey findings. This frees human staff to handle complex issues, a direct path to improving customer satisfaction and competitive differentiation.
  • Marketing and Sales: Leveraging AI for content creation, personalized customer outreach, and audience modeling can dramatically boost marketing performance and accelerate time-to-market without requiring large, dedicated teams.
  • Software Engineering (for tech-focused SMEs): Gen AI coding assistants significantly augment developer productivity, allowing small teams to achieve disproportionate output.

From Technology to Transformation

The most crucial takeaway for SMEs is that the value of AI is unlocked through workflow redesign. Simply layering AI onto existing broken processes will yield minimal results. SMEs must:

  1. Prioritize Reskilling: The report notes that organizations are increasingly focused on upskilling existing staff rather than just hiring scarce AI talent. For SMEs, this is vital. Retraining employees to work alongside AI tools (e.g., prompt engineering, data literacy) is more feasible and cost-effective than a large-scale hiring spree.
  2. Adopt Hybrid Governance: Smaller organizations are more likely to use hybrid or partially centralized models for AI adoption. This flexible approach, which distributes some resources across functions while maintaining central oversight for data standards, allows SMEs to adapt quickly without the rigidity of a massive Center of Excellence.

2. The Public Sector: Scaling Efficiency and Trust

For Public Sector organizations, AI’s potential is measured not just in EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) impact, but in improved citizen services, operational efficiency, and strengthened compliance. While the Public Sector was not exclusively detailed, the survey’s findings on the necessity of governance and structural change apply directly to government bodies and agencies.

AI’s Value Proposition in Governance and Operations

Public Sector entities must focus on the AI use cases that streamline complex, high-volume processes and enhance decision-making:

  • Operations and Efficiency: Implementing AI for predictive maintenance (e.g., infrastructure), smart scheduling (e.g., transport, resources), and automated workflows can cut operational downtime and dramatically improve throughput—core drivers of public service value.
  • Risk and Compliance: AI-driven anomaly detection strengthens fraud prevention and enhances regulatory reporting capabilities, a critical function for maintaining public trust and fiscal responsibility.
  • Citizen Engagement: Using Gen AI for service portals can deflect routine citizen queries (e.g., license renewals, benefits information), ensuring 24/7 service availability and reducing the burden on human staff.

The Imperative of Responsible AI Governance

A standout theme in the 2025 survey is the maturation of Responsible AI (RAI). As AI scales, so do risks related to:

  • Inaccuracy/Hallucination in Gen AI outputs.
  • Data privacy and cybersecurity vulnerabilities.
  • Ethical concerns around bias and explainability.

For the Public Sector, where services must be equitable and transparent, formal AI governance is non-negotiable. McKinsey notes that executive ownership of AI governance is a key differentiator for success. Public sector leaders must follow suit, moving beyond awareness to implement robust model monitoring tools, formal review boards, and transparency standards for every AI application. Responsible deployment builds the critical public trust necessary for widespread AI adoption in government services.

Conclusion: Transformation, not just technology

The McKinsey “State of AI: Global Survey 2025” serves as a rallying cry:

AI is no longer a side project; it is now a strategy lever.

Whether it’s an SME looking to maximize a small team’s output or a government agency aiming to serve millions more efficiently, success hinges on the willingness to fundamentally redesign workflows and treat AI as a core organizational design question.

The organizations that are succeeding are those focused on embedding AI into their corporate strategy, prioritizing reskilling, and building robust governance frameworks. For SMEs and the Public Sector alike, the future advantage belongs to those who adapt now and start the essential work of rewiring their enterprises for the age of artificial intelligence.

Recherche engagée : vers une science ouverte aux besoins sociétaux

Publié le par Yves Zieba

🗃️ Le syndrome du silo : quand les chercheurs s’isolent et le monde en paie le prix

Le monde de la recherche, bien qu’étant le moteur de l’innovation et du progrès des connaissances, est parfois miné par un paradoxe : l’enfermement dans des « silos » disciplinaires et institutionnels. Cet isolement se manifeste par des faiblesses notables en matière de réseautage extra-académique, de transmission des savoirs au grand public, d’approche de « service client » envers les utilisateurs potentiels de la recherche, et d’orientation vers les autres acteurs de la société (entreprises, décideurs politiques, associations, citoyens). Les conséquences de cet enfermement sont loin d’être anodines et peuvent s’avérer désastreuses pour la société dans son ensemble.

🌐 Faiblesse du réseautage et de la transmission

Les chercheurs excellent souvent à tisser des liens au sein de leurs réseaux académiques (collaboration de pairs, co-publications, conférences scientifiques). Cependant, le pont vers les acteurs non-chercheurs reste fragile.

  • Réseautage limité : La participation aux événements et aux plateformes où se trouvent les professionnels de l’industrie, les décideurs ou les acteurs sociaux est souvent insuffisante. Les liens sont essentiellement des « liens forts » (entre pairs) au détriment des « liens faibles » (avec d’autres secteurs) pourtant cruciaux pour l’innovation et la diffusion.
  • Transmission hermétique : Le langage scientifique, précis mais jargonnant, est rarement adapté pour une audience non spécialisée. Le manque de formation à la vulgarisation et au dialogue avec les médias rend la transmission des résultats lente, voire incompréhensible. Le savoir produit reste confiné aux revues spécialisées, invisibles pour ceux qui pourraient l’utiliser concrètement.

🤝 Déficit d’orientation et de « service client »

Un autre défi réside dans la posture des chercheurs vis-à-vis des besoins du monde extérieur. L’excellence scientifique est parfois perçue comme une fin en soi, négligeant l’application et l’impact sociétal.

  • Manque d’orientation vers l’action : La recherche est souvent guidée par des questions fondamentales, ce qui est essentiel, mais elle ne se traduit que rarement en solutions concrètes ou en recommandations claires et utilisables pour les politiques publiques ou le développement industriel. L’approche est souvent purement descriptive plutôt que prescriptive.
  • Absence d’approche « service client » : L’idée que la recherche doive répondre à une « demande » ou offrir un « service » au public ou aux entreprises est parfois mal perçue. Cela conduit à une déconnexion entre les thématiques de recherche et les problèmes urgents auxquels la société est confrontée. Le financement et l’évaluation privilégient trop souvent les indicateurs purement académiques au détriment de l’impact réel.

💥 Les conséquences désastreuses de l’isolement

L’enfermement des chercheurs dans leur tour d’ivoire a des répercussions critiques qui freinent le progrès social et économique.

1. Retard dans l’innovation et l’application

L’absence de transfert de connaissances vers les entreprises et les administrations ralentit l’innovation. Des découvertes majeures restent dans les laboratoires pendant des années, faute de ponts pour les transformer en produits, services ou politiques publiques efficaces. Le retour sur investissement public dans la recherche est ainsi diminué.

2. Décalage avec les besoins sociétaux

L’isolement empêche les chercheurs de capter les signaux faibles et les besoins réels du terrain. Les sujets de recherche peuvent s’éloigner des préoccupations majeures (crise climatique, inégalités sociales, santé publique urgente), conduisant à une recherche déconnectée et moins pertinente pour la société.

3. Perte de confiance et méfiance publique

Lorsque le public ne comprend pas le travail des chercheurs, une méfiance peut s’installer. L’absence de communication claire et proactive laisse le champ libre à la désinformation et aux théories du complot, affaiblissant le rôle de la science comme référence fiable dans le débat public. La légitimité de la recherche, financée par l’impôt, est remise en question.

4. Financement et soutien politique réduits

Le manque d’impact et de visibilité auprès des décideurs politiques et du grand public peut se traduire par une réduction du financement de la recherche. Si la valeur ajoutée du travail scientifique n’est pas clairement démontrée, les budgets alloués à la science sont plus susceptibles d’être coupés en période de contraintes budgétaires.

🚀 Sortir du silo : vers une recherche engagée et connectée

Il est urgent d’encourager les chercheurs à casser les murs des silos. Cela passe par la formation au transfert de technologie et à la vulgarisation, la valorisation des collaborations intersectorielles dans les critères d’évaluation, et la création de plateformes de dialogue régulières avec les acteurs non-académiques. La science ne peut atteindre son plein potentiel que lorsqu’elle est ouverte, dialoguante et orientée vers l’impact sociétal. La responsabilité d’une meilleure connexion incombe à la fois aux chercheurs eux-mêmes et aux institutions qui les forment et les financent.

Voici une sélection d’initiatives concrètes et de modèles de collaboration qui illustrent comment les chercheurs réussissent à sortir de leurs laboratoires pour interagir de manière fructueuse avec le monde extérieur.

🤝 1. La Recherche-Action Participative (RAP) et Communautaire

C’est un modèle qui brise véritablement le silo en impliquant directement les acteurs non-académiques dès la conception de la recherche et non pas seulement à la fin.

ModèleDescriptionImpact sur la connexion
Recherche-Action Participative (RAP)Les chercheurs et les praticiens (associations, employés, citoyens) travaillent ensemble pour identifier un problème, mener l’étude, analyser les résultats et mettre en œuvre les solutions directement sur le terrain.Assure une pertinence immédiate de la recherche. Transforme les sujets de la société civile en questions de recherche.
Exemple : Recherche sur l’itinérance ou l’exclusion sociale.Des chercheurs travaillent main dans la main avec des organisations communautaires pour co-construire des politiques de soutien basées sur les données scientifiques et l’expertise de terrain.Les résultats ne sont pas seulement publiés, ils sont appliqués pour améliorer les services publics et les pratiques.

🌐 2. Les Programmes de Transfert de Technologie et d’Innovation

Ces structures institutionnelles sont créées spécifiquement pour servir de pont entre le laboratoire et le marché.

  • Les Sociétés d’Accélération du Transfert de Technologie (SATT) et Instituts Carnot (France) / Mitacs (Canada) :
    • Description : Ces entités ont pour mission de maturer les inventions issues de la recherche publique (brevets, prototypes) jusqu’à ce qu’elles soient prêtes à être transférées vers l’industrie. Elles gèrent la propriété intellectuelle (PI) et négocient les licences.
    • Impact : Elles transforment les découvertes académiques en valeur économique (création de start-ups deep tech et licences d’exploitation), forçant les chercheurs à adopter une approche de « service client » vis-à-vis des besoins des entreprises. Mitacs, par exemple, finance des stages de recherche directement dans des entreprises.
  • Les Centres de Transfert de Technologie (CTT) / Hautes Écoles Spécialisées (HES-SO en Suisse) :
    • Description : Ces structures se concentrent sur la recherche appliquée, collaborant intensément avec les PME et les acteurs régionaux pour résoudre des problèmes concrets.
    • Impact : Elles assurent un ancrage fort dans la pratique, garantissant que la recherche répond aux besoins immédiats de l’économie locale (ex: projets sur l’énergie durable comme GeniLac à Genève).

🏛️ 3. L’Éclairage des Décideurs et l’Expertise Politique

Pour lutter contre la déconnexion avec les politiques publiques, des mécanismes sont mis en place pour traduire la science en recommandations actionnables.

  • Programmes Nationaux de Recherche (PNR) (Suisse, Canada) :
    • Description : Ces programmes de grande envergure sont lancés pour répondre à des défis sociétaux majeurs (ex: COVID-19 et société, transition énergétique, inégalités). Ils exigent une composante de transfert de connaissances explicite.
    • Impact : Ils obligent les chercheurs à travailler en interdisciplinarité et à s’adresser directement aux décideurs politiques, produisant des rapports qui éclairent la prise de décision gouvernementale et les politiques publiques.
  • Les Communautés de Pratique (CdP) (Ex: Santé Publique) :
    • Description : Des réseaux réguliers de chercheurs, de professionnels de la santé publique et d’administrateurs se réunissent pour partager et « traduire » les connaissances scientifiques afin de les intégrer dans les protocoles et les politiques de terrain.
    • Impact : Création d’un apprentissage mutuel continu et garantie que les données probantes sont utilisées pour les meilleures pratiques professionnelles.

📢 4. La Vulgarisation et l’Ouverture au Public

Pour briser l’hermétisme, la science s’ouvre au grand public via de nouveaux formats.

  • Les Événements de « Science-Dating » ou Hackathons ou Innovathons (Ex: Défi Source de Thierry Dagaeff en Suisse) :
    • Description : Des événements courts et intensifs où des chercheurs rencontrent des entrepreneurs, des étudiants ou des citoyens pour co-développer rapidement des idées de projets ou des prototypes basés sur une technologie de laboratoire ou un problème de société.
    • Impact : Ces formats agiles créent des réseaux informels puissants et débouchent souvent sur des projets concrets de courte durée, accélérant l’interaction.
  • Mise en place de formation en « Transfert et Mobilisation des Connaissances » :
    • Description : Programmes universitaires (comme ceux de l’INRS au Québec) qui forment spécifiquement les étudiants et chercheurs aux compétences de communication, de négociation, d’analyse des besoins et de mise en contexte de l’information scientifique pour différents publics.
    • Impact : Professionnalisation de la fonction de transfert, comblant le déficit de compétence identifié.

Ces initiatives montrent que l’isolement n’est pas une fatalité.

En changeant les critères d’évaluation, en créant des structures de liaison dédiées et en formant les chercheurs au dialogue, il est possible de transformer la science en un véritable service au bénéfice de toute la société.

Concentrons-nous sur les initiatives visant le transfert de connaissances et les collaborations spécifiquement orientées vers les Petites et Moyennes Entreprises (PME) et les Services Publics, car ces acteurs sont souvent les plus éloignés des grands centres de recherche.

🏭 Transfert vers les Petites et Moyennes Entreprises (PME)

Le principal défi avec les PME est leur manque de ressources (temps, personnel spécialisé) pour intégrer les résultats de la recherche. Les initiatives visent à simplifier l’accès à l’expertise scientifique.

1. Partenariats de Proximité et Chaires Industrielles

  • Dispositifs de stages et d’immersions (ex: Mitacs, CIFRE en France) : Ces programmes financent le placement de chercheurs doctorants ou postdoctoraux directement au sein des PME pour mener des projets de recherche appliquée spécifiques. C’est le chercheur qui se déplace pour combler le déficit d’expertise de l’entreprise.
    • Impact : Intégration directe de l’expertise de pointe dans le tissu entrepreneurial. La PME obtient une solution personnalisée, et le chercheur comprend les contraintes du marché.
  • Plateformes technologiques et Fab Labs universitaires : Les universités ouvrent leurs équipements et plateformes techniques aux PME pour des essais, du prototypage ou de la caractérisation. Des ingénieurs de transfert servent d’intermédiaires pour traduire les besoins de la PME en protocoles scientifiques.

2. Structures Régionales d’Interface

  • Centres Techniques Industriels (CTI) et Hautes Écoles Spécialisées (HES) : Ces structures sont dédiées à la recherche appliquée et au développement (R&D) en partenariat étroit avec le tissu économique local. Elles parlent le langage de l’industrie.
    • Impact : Elles offrent des contrats de recherche courts et ciblés, plus accessibles aux PME que les longs projets de recherche fondamentale. Elles agissent comme un guichet unique pour les questions techniques et d’innovation.
  • Vouchers ou Bons d’Innovation : Les gouvernements offrent de petits financements (vouchers) aux PME pour qu’elles puissent acheter des prestations de recherche ou d’expertise auprès d’une université ou d’un centre de recherche.
    • Impact : Diminution du risque financier pour la PME d’investir dans la recherche, encourageant une première collaboration.

🏛️ Transfert vers les Services Publics (Administrations et Organismes)

Le transfert vers le secteur public vise à éclairer les décisions politiques et à optimiser les services aux citoyens (santé, éducation, environnement) par l’utilisation de données probantes (evidence-based policy).

1. Partenariats Stratégiques et Unités Mixtes

  • Unités de recherche mixtes ou « in-house » : Création d’équipes de recherche permanentes au sein même des administrations publiques (ministères, agences de santé).
    • Exemple : Des économistes ou des sociologues de la recherche travaillant au sein du Ministère de l’Éducation pour évaluer l’efficacité des réformes ou au sein des agences de santé publique pour modéliser l’impact des épidémies.
    • Impact : Les chercheurs comprennent les contraintes réglementaires et budgétaires de l’administration, et les fonctionnaires ont un accès instantané et contextualisé à l’expertise scientifique.

2. Plateformes de Traduction des Connaissances (KT – Knowledge Translation)

  • Synthèses politiques (Policy Briefs) et Notes de Recommandation : Les équipes de transfert des universités ou les think tanks académiques rédigent des documents courts, concis, et non-jargonnants pour les décideurs. Ces policy briefs traduisent les conclusions scientifiques complexes en recommandations opérationnelles claires.
    • Impact : Accessibilité et rapidité de l’information pour les décideurs qui ont peu de temps. Aide à baser les lois et règlements sur des faits vérifiés plutôt que sur des intuitions.

3. Science Citoyenne et Collecte de Données Terrain

  • Projets de Science Citoyenne : Implication directe des citoyens dans la collecte de données (ex: suivi de la qualité de l’eau, recensement d’espèces végétales). Bien que non directement un service public, cela alimente souvent les données utilisées par les services environnementaux.
    • Impact : Sensibilisation du public et production de données massives et géographiquement distribuées qui seraient inaccessibles pour un laboratoire seul, au bénéfice, par exemple, des agences de protection de l’environnement.

Ces modèles montrent que le succès réside dans l’adaptation du format et du rythme de la recherche aux besoins spécifiques des PME et des Services Publics.

Je suis toujours partant pour bâtir des ponts avec les chercheurs et avec les scientifiques, même si je constate souvent que cet enfermement dans des silos isolés est ultra fréquent et malheureusement les habitudes sont difficiles à changer.

Et vous, quelle est votre expérience quand vous souhaitez collaborer avec elles et avec eux ???

Les trouvez vous fermé.e.s et en silo ou ouvert aux collaborations et aux coopérations avec des non-chercheurs ?

Quel modèle de collaboration fonctionne le mieux selon vous pour les motiver à s’ouvrir ?

Prototypage : L’Art de l’Innovation Rapide

Publié le par Yves Zieba

Quand le ruban adhésif sauvage rencontre la révolution

Imaginez : vous avez l’Idée du Siècle. Une invention si géniale qu’elle va vous faire gagner un Prix Nobel… ou au moins vous faire passer sur CNews. Vous êtes prêt à engager des ingénieurs, à louer une usine, à commander des tonnes de matériaux brillants.

STOP ! Respirez. Avant de dépenser votre fonds de retraite pour un gadget qui pourrait bien finir comme presse-papier, parlons du prototypage.

Le Prototype : Votre idée en mode brouillon

Le prototype, c’est l’étape où votre idée quitte la chaleur douillette de votre cerveau pour affronter la dure réalité. C’est votre premier essai, votre brouillon en 3D, souvent assemblé avec des bouts de carton, du papier toilette et une bonne dose d’espoir.

Pensez à votre premier vélo : plein de roues d’entraînement, de bosses et de genoux écorchés. Le prototype est pareil, mais pour l’innovation. Il n’a pas besoin d’être beau, il doit juste exister assez longtemps pour que vous puissiez lui hurler dessus (gentiment) et apprendre de ses (nombreux) défauts.

Pourquoi Prototyper est Crucial (et Hilarant)

1. Tuer les idées stupides rapidement (et à faible coût)

Le prototypage, c’est la version « coupe-gorge » de l’innovation.

Il vous permet de découvrir que votre « génial » gant de cuisine-chaussette est en fait une catastrophe ergonomique avant d’en avoir produit 10 000. Mieux vaut gaspiller un rouleau de papier aluminium qu’un million de dollars, n’est-ce pas ? Chaque prototype raté est une victoire masquée.

C’est l’univers qui vous dit : « Non, pas ça. Essaie encore, mon chou. »

2. Parler avec les mains (et éviter les réunions sans fin)

Combien de fois avez-vous assisté à une réunion où tout le monde parlait d’une « interface utilisateur élégante et intuitive » sans jamais se mettre d’accord sur ce que ça signifiait réellement ?

Un prototype met tout le monde d’accord. Même le plus simple des croquis ou un modèle en Lego force la discussion à devenir concrète. Au lieu de parler du « bouton magique », vous le montrez. Et si l’utilisateur essaie de cliquer sur le côté au lieu du centre, c’est une information en or ! Le prototype est le traducteur universel du jargon d’innovation.

3. Célébrer l’échec (avec une petite fête)

L’échec n’est pas une option. C’est la seule option.

Le but du prototypage n’est pas de réussir du premier coup, mais d’échouer le plus rapidement possible. Considérez votre prototype comme un enfant têtu. Vous le testez, il tombe, il se brise, il vous dit que votre idée est « complètement nulle ». Et c’est fantastique ! Vous venez d’apprendre quelque chose.

Alors, la prochaine fois que votre prototype prend feu, se désintègre ou ne fait absolument rien de ce qu’il est censé faire, ne pleurez pas.

Prenez-le en photo, appelez-le « V1.0 – L’Apprentissage » et organisez un petit goûter pour fêter l’échec. Vous êtes sur le point d’innover !

En Conclusion : prototyper est un Art

Le prototypage est un art subtil. Il exige un équilibre parfait entre l’enthousiasme d’un enfant jouant avec de la pâte à modeler et la froide logique d’un scientifique.

Alors, abandonnez la quête de la Perfection Initiale. Prenez ce carton, ce marqueur, cette ficelle et cette punaise. Votre première version sera moche, bizarre et peut-être même dangereuse, mais elle sera réelle.

Et c’est dans ce désordre imparfait que naît la véritable innovation.

Alors, quel bout de scotch allez-vous utiliser pour changer le monde aujourd’hui ?

Pour aller plus passer de l’idée au succès :

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Le jardinage écologique du futur

Publié le par Yves Zieba

L’Aquaponie : La révolution verte qui a la pêche !

Vous cherchez le jardinage du futur, mais vous êtes fatigué de vous battre contre les mauvaises herbes, le manque d’eau et les limaces qui font la fête sur vos salades ? J’ai la solution : l’aquaponie. Et non, ce n’est pas un nouveau sport nautique. Préparez-vous à plonger dans le monde fascinant où le jardinage rencontre l’aquaculture.

C’est quoi ce truc de fou ?

Imaginez un circuit fermé où des poissons travaillent main dans la main avec des plantes. C’est le principe de l’aquaponie, un mariage parfait entre l’hydroponie (la culture de plantes hors-sol) et l’aquaculture (l’élevage de poissons).

C’est un peu comme une colocation idéale. Les poissons font ce qu’ils font de mieux : ils produisent des déchets riches en nutriments. Ces déchets, pleins de bonne matière organique, sont ensuite transformés par des bactéries en nitrates, un super-engrais que les plantes adorent. Et les plantes, en échange, filtrent l’eau, la rendant propre et saine pour nos amis à écailles. Tout le monde y gagne ! Les poissons ont une eau cristalline, les plantes poussent à une vitesse folle sans aucun produit chimique, et vous, vous devenez le maître d’un écosystème autosuffisant.

Les avantages : Une botte secrète dans votre jardin

  • Moins de corvées, plus de récoltes ! Adieu le désherbage et l’arrosage intensif ! Le système utilise jusqu’à 90 % moins d’eau que l’agriculture traditionnelle. L’eau ne s’évapore pas, elle est recyclée en permanence. Vos vacances sont sauves, vous pouvez partir l’esprit tranquille !
  • C’est une explosion de saveurs. Les plantes cultivées en aquaponie peuvent pousser deux fois plus vite qu’en pleine terre. De plus, comme elles reçoivent un flux constant de nutriments naturels, le résultat est souvent plus savoureux et plus nutritif. Préparez-vous à impressionner vos amis avec des tomates et des herbes aromatiques dignes d’un chef étoilé.
  • Une solution super durable. C’est un pas de géant pour la planète. Vous réduisez votre empreinte écologique, évitez les produits chimiques et consommez des aliments ultra-locaux. Bref, vous devenez un héros écologique du quotidien.

Par où commencer ? Le petit guide du débutant

Vous rêvez déjà de votre propre mini-ferme aquaponique dans le salon ? Voici quelques conseils pour vous lancer.

  1. Choisissez vos poissons. Le plus souvent, on commence avec des poissons rouges ou des tilapias. Ils sont robustes et s’adaptent bien. On pourrait dire qu’ils sont les poissons de la première rencontre.
  2. Choisissez vos plantes. Les légumes-feuilles (laitues, épinards, etc.), les herbes aromatiques et les fraises sont d’excellents choix pour débuter. Les plantes gourmandes comme les tomates ou les courgettes peuvent venir plus tard, quand vous serez un pro.
  3. Montez votre système. Il existe des kits complets pour débutants, ou vous pouvez construire le vôtre avec quelques bacs, une pompe et un peu de matériel. N’ayez pas peur de vous salir les mains !

L’aquaponie, c’est plus qu’une simple technique de jardinage, c’est une façon de repenser notre rapport à la nourriture et à la nature. Alors, si vous avez envie de cultiver vos propres légumes tout en regardant des poissons nager paisiblement, il est temps de vous jeter à l’eau !

Prêt à commencer votre propre aventure aquaponique ?

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et sur les certifications dans l’alimentaire.

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Après UNOC-3, passons à l’action

Publié le par Yves Zieba

Les informations issues de l’UNOC-3 ouvrent des perspectives prometteuses pour intensifier la lutte contre la pollution plastique. Pour maximiser l’impact de ces avancées, il est crucial de passer rapidement à des actions concrètes. Voici quelques pistes de projets potentiels :

1. Renforcer la collecte et l’analyse des données de terrain

Malgré les outils numériques sophistiqués, la base de toute action éclairée reste la donnée de terrain.

  • Projet potentiel : Réseau global de capteurs intelligents pour la pollution plastique. Déployer des bouées connectées, des drones équipés de capteurs optiques, et des stations de prélèvement automatisées dans les zones critiques (estuaires, zones côtières, gyres océaniques). Ces capteurs permettraient une collecte continue et en temps réel de données sur la concentration, la taille, le type et la composition des plastiques. Les données devraient être standardisées et agrégées dans une base de données ouverte et accessible aux chercheurs et décideurs du monde entier.
  • Projet potentiel : Cartographie collaborative des points chauds de pollution. Développer des applications mobiles et des plateformes web pour permettre aux citoyens, aux marins, aux pêcheurs et aux touristes de signaler et de documenter les accumulations de déchets plastiques qu’ils rencontrent. Ces données, une fois validées, alimenteraient des cartes interactives permettant d’identifier les zones prioritaires pour les opérations de nettoyage et de prévention.

2. Accélérer le développement et l’implémentation de solutions technologiques

Le Jumeau Numérique de l’Océan est un excellent point de départ, mais il faut aller plus loin dans l’innovation.

  • Projet potentiel : Plateforme open-source pour la modélisation de la dérive des plastiques et l’évaluation d’impact. Développer une version plus accessible et personnalisable du Jumeau Numérique de l’Océan, permettant à des instituts de recherche, des ONG et même des collectivités locales de simuler différents scénarios de réduction de la production plastique ou d’actions de nettoyage, et d’évaluer leur impact potentiel sur les concentrations de plastique à diverses échelles. Cette plateforme devrait intégrer des données météorologiques, océanographiques et socio-économiques.
  • Projet potentiel : Innovation dans les matériaux alternatifs et les processus de recyclage. Financer des programmes de recherche et développement pour explorer des alternatives au plastique à usage unique (matériaux biodégradables, compostables, réutilisables) qui respectent les critères d’essentialité, de non-nocivité et de durabilité. Parallèlement, investir dans des technologies de recyclage avancées (recyclage chimique, pyrolyse) pour transformer les plastiques difficiles à recycler en nouvelles ressources.

3. Amplifier l’engagement citoyen et la sensibilisation

L’implication de la société civile est cruciale pour une transition réussie.

  • Projet potentiel : Programmes éducatifs nationaux et internationaux sur le cycle de vie du plastique. Développer des modules pédagogiques pour tous les niveaux d’enseignement, des campagnes de sensibilisation grand public à travers les médias et les réseaux sociaux, et des ateliers participatifs pour informer sur les enjeux de la pollution plastique, les alternatives durables, et les écogestes. Ces programmes pourraient inclure des visites de centres de tri, des ateliers de fabrication de produits réutilisables, ou des nettoyages de plages organisés.
  • Projet potentiel : Incubation de projets d’économie circulaire à l’échelle locale. Mettre en place des fonds et des programmes d’accompagnement pour soutenir des initiatives locales visant à réduire la consommation de plastique, favoriser le réemploi, le recyclage et la réparation. Cela pourrait inclure la création de magasins en vrac, le développement de systèmes de consigne, ou le soutien à des entreprises de réparation d’objets.

4. Soutenir l’élaboration et l’application du Traité International

Le traité est le pilier d’une action globale, et son succès dépendra de son ambition et de son application rigoureuse.

  • Projet potentiel : Groupe de travail multidisciplinaire pour l’analyse des additifs plastiques. Créer une équipe d’experts internationaux (chimistes, toxicologues, environnementalistes) chargée d’analyser en profondeur les 16 000 composés recensés dans les plastiques, d’identifier ceux qui sont nocifs et de proposer des listes de substances à interdire ou à réguler strictement. Les résultats de ce groupe de travail alimenteraient directement les discussions sur le traité.
  • Projet potentiel : Cadre de soutien aux pays en développement pour la mise en œuvre du traité. Établir un mécanisme de financement et d’assistance technique pour aider les pays en développement à adopter les législations nécessaires, à mettre en place les infrastructures de gestion des déchets, et à développer des alternatives durables. Cela pourrait inclure des transferts de technologie et des programmes de formation.

En se concentrant sur ces types de projets concrets, la communauté internationale peut transformer les engagements de l’UNOC-3 en actions tangibles, ouvrant la voie à des océans plus propres et à un avenir plus durable.

Engagé depuis de nombreuses années, conscient des enjeux, je serai de ces combats sous une forme ou sous une autre !

From community hubs to sustainable enterprises

Publié le par Yves Zieba

FabLabs: Finding Your Viable Business Model

FabLabs, those vibrant hubs of digital fabrication, creativity, and community, have exploded in popularity worldwide. Born from MIT’s vision to democratize access to tools for invention, they offer a unique space where ideas blossom into tangible prototypes, and learning happens through doing. But beyond the buzz of 3D printers and laser cutters, a crucial question remains for many: how does a FabLab become financially sustainable?

The answer isn’t always straightforward, as the very essence of a FabLab often blends social mission with practical application. However, by strategically approaching their operations, FabLabs can absolutely find viable business models. Here’s how:

The FabLab Ethos: Balancing Openness and Revenue

At their core, FabLabs are about open access, knowledge sharing, and empowering individuals to « make almost anything. » This commitment to public good is enshrined in the Fab Charter. However, providing state-of-the-art equipment, maintaining the space, and supporting a team all come with costs. The key lies in finding the sweet spot where accessibility and community engagement can coexist with diverse revenue streams.

Diversifying Your Income Streams: More Than Just Memberships

Relying solely on membership fees or donations often isn’t enough for long-term sustainability. Successful FabLabs typically employ a multi-faceted approach:

  1. Membership Tiers & Access Fees:
    • Tiered Memberships: Offer different levels of access, machine time, and support based on membership fees. This could range from basic access for hobbyists to premium plans for entrepreneurs needing dedicated time and advanced training.
    • Pay-per-use: For casual users, a system where they pay for machine time or material usage can be effective.
    • Corporate Memberships: Businesses can pay for access for their employees, using the FabLab for R&D, prototyping, or team-building workshops.
  2. Workshops & Training Programs:
    • Skill-building Workshops: Teach foundational skills in 3D printing, laser cutting, CNC milling, electronics, and design software. These can be priced individually or bundled into courses.
    • Specialized Training: Offer advanced or industry-specific training for professionals looking to upskill or incorporate digital fabrication into their work.
    • Educational Partnerships: Collaborate with schools, universities, and vocational programs to offer hands-on learning experiences and curricula. This provides a steady stream of participants and can often secure grant funding.
  3. Prototyping & Production Services:
    • Custom Fabrication: Offer design and fabrication services to individuals, startups, and small businesses who need prototypes or small-batch production but don’t have the equipment or expertise themselves.
    • Consultancy: Leverage the expertise of your lab managers and skilled members to offer consulting services on product development, design for manufacturing, or material selection.
    • « Made in FabLab » Products: Develop and sell unique products designed and manufactured within the FabLab, showcasing the capabilities of the space and generating revenue. This could include bespoke items, educational kits, or locally-sourced goods.
  4. Grants & Public Funding:
    • Government & Municipal Support: Many local, regional, and national governments recognize the value of FabLabs in fostering innovation, education, and local economies. Explore grants for community development, technology education, or entrepreneurship.
    • Research & Development Grants: Partner with universities or research institutions on projects that align with the FabLab’s capabilities.
    • Cultural & Social Impact Grants: Position the FabLab as a force for social good, offering access to marginalized communities or addressing local challenges.
  5. Corporate Partnerships & Sponsorships:
    • Equipment Sponsorship: Hardware and software companies might sponsor equipment in exchange for visibility or use as a testing ground for new technologies.
    • Program Sponsorship: Companies can sponsor specific workshops, events, or outreach programs.
    • Innovation Challenges: Collaborate with businesses to host innovation challenges, where the FabLab provides the tools and expertise for participants to develop solutions.

Key Considerations for Success:

  • Define Your Niche: While FabLabs are designed to « make almost anything, » identifying a specific focus (e.g., sustainable design, robotics, textile innovation, community engagement) can help attract a dedicated user base and funding.
  • Strong Leadership and Management: A passionate and skilled team is crucial for both technical support and community building.
  • Community Engagement: Foster a vibrant and supportive community. Engaged members are more likely to utilize services, recommend the FabLab, and even contribute their own skills.
  • Strategic Location: Accessibility is key. Consider proximity to educational institutions, business incubators, or residential areas.
  • Clear Value Proposition: Articulate what makes your FabLab unique and valuable to different user segments.
  • Transparent Costing: Be clear about pricing for services, memberships, and materials.

Case Studies in Sustainability:

  • Embedded FabLabs: Many successful FabLabs are embedded within larger organizations like universities (e.g., Fab Lab Barcelona at IAAC), libraries, or science parks. This often provides a stable infrastructure and administrative support.
  • Social Enterprises: Some FabLabs operate as social enterprises, balancing their social mission with generating revenue to sustain operations, often through services for local businesses or educational programs.
  • Collaborative Models: FabLabs forming co-ops or partnerships with local businesses (like Fablab013 in the Netherlands) can create a shared ownership model that bridges non-profit and for-profit structures.

Finding a viable business model for a FabLab is an iterative process. It requires creativity, adaptability, and a deep understanding of your community’s needs and the broader market.

By embracing diverse revenue streams, fostering a strong community, and continuously demonstrating your value, your FabLab can not only survive but thrive, becoming a powerful engine for innovation and empowerment in your region.

I share with you more examples to help your fablab become viable in this ebook.

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Master Sustainable IT: Actionable Insights from New E-Book

Publié le par Yves Zieba

Announcing « Sustainable IT Use Cases: A Comprehensive Framework » by Yves Zieba

Are you ready to transform your organization’s IT into a powerful force for environmental sustainability and economic resilience? In an era where digital transformation accelerates alongside the urgent demand for climate action, IT stands at a critical crossroads. Traditional IT practices contribute significantly to carbon emissions, e-waste, and resource depletion. But what if your technology infrastructure could become a cornerstone of your sustainability strategy, driving both ecological responsibility and profound business value?

We are thrilled to announce the upcoming e-book, « Sustainable IT Use Cases: A Comprehensive Framework, » by acclaimed author Yves Zieba. This groundbreaking work is set to revolutionize the way organizations approach their digital future, providing a definitive guide to achieving the crucial balance between technological advancement and environmental stewardship.

Yves Zieba distills complex concepts into 100 actionable use cases, offering a complete blueprint for implementing Green IT across every layer of your enterprise.

From strategic governance and data center optimization to software development, cloud management, and end-user engagement, this book covers it all.

Inside, you will discover:

  • Strategic Roadmaps: Master Green IT governance, policy development, and carbon footprint measurement to embed sustainability at your organization’s core.
  • Operational Excellence: Optimize data centers with advanced cooling, virtualization, and DCIM systems for unparalleled energy efficiency.
  • Software & Data Solutions: Learn how to write green code, minimize data storage, and leverage AI for sustainable outcomes.
  • Circular Economy Integration: Implement responsible e-waste management and embrace circular procurement for IT hardware.
  • Future-Proofing: Explore emerging trends like green digital twins, ethical AI, and IT disaster recovery for climate resilience.
  • Tangible Benefits: Uncover how Green IT not only reduces your environmental impact but also cuts costs, boosts efficiency, enhances reputation, and ensures regulatory compliance.

Whether you’re a CIO, IT manager, sustainability lead, or a tech professional passionate about making a difference, « Sustainable IT Use Cases: A Comprehensive Framework » empowers you with the practical knowledge and proven strategies to build a truly sustainable and resilient digital future.

Stop viewing IT as an environmental burden and start leveraging it as your greatest asset for sustainability. Get ready to transform your organization’s IT landscape and contribute to a greener, more resilient world.

Today is the official release date of « Sustainable IT Use Cases: A Comprehensive Framework » and prepare to unlock the power of Green IT!

Transform your IT, transform your future !

You can access the e-book in Kindle format by clicking here:

Les avantages du numérique responsable pour les entreprises

Publié le par Yves Zieba

L’importance de l’open source, de la sécurité des données et du numérique responsable

À l’ère numérique, les entreprises doivent naviguer dans un paysage technologique en constante évolution. Trois éléments clés émergent comme vitaux pour la durabilité et la compétitivité : l’open source, la sécurité des données et le numérique responsable. Cet article explore leur importance, leur coût et le retour sur investissement (ROI) potentiel pour les entreprises.

Open Source : Une philosophie collaborative

Importance

L’open source permet aux entreprises d’accéder à des logiciels flexibles et personnalisables. Grâce à la collaboration de la communauté, les solutions open source bénéficient d’innovations continues et d’une amélioration constante.

Coût

  • Licences : Les logiciels open source sont souvent gratuits, mais des coûts peuvent être associés à la mise en œuvre et à la personnalisation.
  • Formation : Investir dans la formation de votre personnel est essentiel pour tirer parti des outils open source.

ROI

  • Réduction des coûts : Élimination des frais de licence pour des solutions propriétaires.
  • Flexibilité : Adaptation rapide aux besoins spécifiques de votre entreprise, ce qui peut accroître la productivité et l’efficacité.

Sécurité des données : un impératif stratégique

Importance

Avec l’augmentation des cyberattaques, la sécurité des données est une priorité. Protéger les informations sensibles renforce la confiance des clients et assure la conformité légale.

Coût

  • Investissements initiaux : Les solutions de sécurité peuvent nécessiter des investissements importants, notamment en logiciels, en matériel et en formation.
  • Maintenance : Les systèmes de sécurité nécessitent une veille continue et des mises à jour régulières.

ROI

  • Protection des actifs : Éviter les pertes financières dues aux violations de données et aux amendes.
  • Fidélisation des clients : La confiance accrue des clients peut conduire à une augmentation des ventes et à une meilleure réputation.

Numérique Responsable : Vers un futur durable

Importance

Le numérique responsable inclut des pratiques qui réduisent l’impact environnemental des technologies. Cela répond aux attentes croissantes des consommateurs pour des entreprises responsables et durables.

Coût

  • Investissements en durabilité : Cela peut inclure des infrastructures écoénergétiques, des pratiques de recyclage et des solutions cloud durables.
  • Formations : Sensibiliser et former les employés aux pratiques durables peut nécessiter des ressources.

ROI

  • Avantage concurrentiel : Les entreprises engagées dans le développement durable attirent davantage de clients.
  • Réduction des coûts : L’optimisation des ressources peut entraîner des économies significatives à long terme.

Conclusion

L’adoption de l’open source, la mise en œuvre de mesures de sécurité des données et l’engagement envers le numérique responsable sont des investissements stratégiques pour les entreprises.

Si les coûts initiaux peuvent sembler élevés, le retour sur investissement en termes de réduction des coûts, de fidélisation des clients et de réputation peut être considérable.

En intégrant ces pratiques, les entreprises non seulement se préparent à l’avenir, mais elles contribuent également à un monde numérique plus sûr et durable.

Un écosystème en pleine effervescence

Publié le par Yves Zieba

La French Tech à VivaTech 2025

Paris accueillait du 11 au 14 juin 2025 l’édition tant attendue de VivaTechnology, le rendez-vous incontournable de l’innovation et de la tech en Europe.

Au cœur de cet événement mondial, la French Tech, l’écosystème français des startups, a brillé de mille feux, témoignant de son dynamisme, de son ambition et de sa contribution croissante aux défis technologiques et sociétaux.

La French Tech : Un écosystème soutenu et structuré

Née en 2013, la Mission French Tech est l’administration d’État chargée de déployer les politiques publiques en faveur des startups et de fédérer un écosystème qui compte aujourd’hui près de 25 000 entreprises françaises, tant en France qu’à l’international.

Son objectif principal est de soutenir la structuration et la croissance de cet écosystème, en offrant un cadre propice à l’innovation et au développement.

Les activités de la French Tech s’articulent autour de plusieurs axes majeurs :

  • Accompagnement des startups : À travers des programmes phares comme le French Tech Next40/120, qui réunit les 120 scale-up françaises les plus performantes, la Mission French Tech offre un accompagnement individualisé et collectif sur des enjeux stratégiques tels que le développement international, le financement, le développement commercial (achats publics et privés), le recrutement, l’implantation territoriale, la propriété intellectuelle et les enjeux réglementaires. Le programme French Tech 2030, quant à lui, met l’accent sur les solutions répondant aux grands défis industriels et technologiques, de la transition écologique à la souveraineté numérique.

  • Promotion de l’écosystème : La French Tech œuvre activement à valoriser la « marque France » dans le domaine de la technologie, en mettant en lumière le fait que les startups françaises constituent un atout majeur sur la scène économique internationale. Elle organise ou participe à de nombreux événements nationaux et internationaux (comme le CES de Las Vegas ou le Web Summit) pour favoriser les rencontres entre startups, investisseurs et grands groupes.

  • Engagement pour une tech plus inclusive et durable : La Mission French Tech s’est engagée pour un écosystème plus vertueux, paritaire, inclusif et respectueux de l’environnement. Des initiatives comme le Pacte Parité visent à réduire les inégalités et à promouvoir une meilleure représentation des femmes dans la tech.

  • Le programme French Tech Tremplin, quant à lui, favorise l’égalité des chances en accompagnant les entrepreneurs issus de milieux sous-représentés.

La French Tech à VivaTech 2025 : Un coup de projecteur sur l’innovation française

VivaTech 2025 représente un temps fort pour la French Tech, qui y déploie une présence significative pour mettre en avant ses champions et ses initiatives. Du 11 au 14 juin, la Mission French Tech était présente avec son propre stand, véritable vitrine de l’innovation française.

De nombreuses régions et communautés French Tech, telles que la French Tech Grand Paris, la French Tech Nouvelle-Aquitaine ou la French Tech Bourgogne-Franche-Comté, avaient également leurs propres pavillons et événements. Ces espaces offrent aux startups locales une visibilité unique, des opportunités de rencontrer des investisseurs et des clients potentiels, et d’accélérer leur développement.

Mes amis acteurs clés de l’innovation d’Auvergne Rhône Alpes étaient également présents en force.

L’intelligence artificielle (IA) était l’une des thématiques centrales de cette édition 2025.

La French Tech, avec sa forte proportion d’entreprises œuvrant dans la chaîne de valeur de l’IA (35% des entreprises du French Tech Next40/120), y a joué un rôle de premier plan. Des conférences, des démonstrations de solutions innovantes et des présentations sur l’impact de l’IA sur les grandes organisations étaient au programme.

J’ai pu découvrir notamment des startups développant des plateformes de Data Quality alimentées par l’IA, des solutions de transformation de processus métier via l’IA générative ou encore des outils de gouvernance, risques et conformité augmentés par l’IA.

VivaTech 2025 a été l’occasion pour la French Tech de réaffirmer son leadership en matière d’innovation, de démontrer sa capacité à relever les défis de demain et de renforcer son positionnement comme un acteur majeur de la scène technologique mondiale.

Grâce à la FrenchTech, j’avais pu présenté quelques unes de nos innovations « smart » et « objets connectés » à Bratislava lors de la présidence européenne de la Slovaquie il y a de cela 10 ans déjà.

10 ans plus tard, c’est toujours un plaisir de vous revoir !!! A la prochaine donc 🙂