Accélération du transfert de la recherche à l’Industrie : une opportunité à saisir

Le rythme de transfert des résultats de recherche vers des applications industrielles s’est considérablement accéléré, passant de 10-20 ans, en seulement 1-2 ans. Cependant, les entreprises et les décideurs politiques tardent à intégrer ces avancées, au détriment de l’innovation.

Aujourd’hui, la science algorithmique connaît une accélération sans précédent grâce à l’augmentation exponentielle des capacités de calcul. La puissance accrue des ordinateurs et la nature auto catalysent de cette science permettent une transition rapide des découvertes académiques vers des applications industrielles. Contrairement aux décennies passées, où il fallait attendre 10 à 20 ans pour voir une innovation intégrée dans un produit ou service, les avancées en intelligence artificielle prennent désormais seulement 1 à 2 ans pour être commercialisées. Les modèles de langage récents, comme les LLMs, par exemple, ont mis moins de cinq ans pour atteindre le grand public, alors que d’anciennes innovations demeurent encore inexplorées.

Cette rapidité exige que les entreprises, toutes industries confondues, suivent de près les recherches universitaires et indépendantes. Les revues scientifiques et les grandes conférences sont des sources incontournables pour anticiper les nouvelles générations de technologies. Il est essentiel pour les entreprises de lire des articles publiés dans des revues à comité de lecture et de suivre les présentations lors de conférences comme celle sur les systèmes de traitement de l’information neuronale ou la conférence internationale de radiologie.

Les dirigeants politiques et législateurs doivent également prêter attention à ces avancées pour élaborer des politiques publiques et des lois pertinentes. Les nombreux amendements apportés au texte européen sur l’intelligence artificielle, suite à l’émergence de ChatGPT, illustrent un manque d’anticipation. Aux États-Unis, les liens entre le monde académique et industriel sont plus étroits, facilitant la création de startups issues de la recherche universitaire.