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English Webinar: TWatch IIoT Discovery Webinar – Oct 18, 2022 – 2:00 – 3:30 PM CET
America’s Webinar: TWatch IIoT Discovery Webinar – Oct 18, 2022 – 7:00 – 8:30 PM CET

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Dans le dernier numéro de Centrale Supélec Alumni avec pour thème principal les grands enjeux de la défense et de la sécurité nationale, Marc-Henri Ménard présente les grandes lignes des activités de BT2i

Ci-dessous, vous trouverez son intervention.

La grande révolution informatique ne favorise plus le dynamisme économique. Elle l’empêche.

En 2005, des années avant l’arrivée de Siri d’Apple et d’Alexa d’Amazon, deux jeunes entreprises – ScanSoft et Nuance Communications – ont fusionné pour saisir une opportunité naissante dans le domaine de la reconnaissance vocale. La nouvelle société a développé de puissants logiciels de traitement de la parole et a connu une croissance rapide pendant près de dix ans, avec un chiffre d’affaires annuel moyen de 27 %. Puis soudainement, vers 2014, elle a cessé de croître. Les revenus de 2019 étaient à peu près les mêmes que ceux de 2013. Nuance s’était heurtée à de forts vents contraires, les grandes entreprises informatiques qui étaient autrefois ses partenaires étant devenues ses concurrents. 

L’histoire de Nuance est loin d’être unique. Dans tous les grands secteurs et domaines technologiques, les start-ups sont confrontées à des obstacles sans précédent. De nouvelles entreprises continuent de voir le jour pour exploiter des opportunités innovantes. Et ces entreprises peuvent désormais bénéficier d’un afflux extraordinaire de capital-risque. Pourtant, tout n’est pas rose dans l’économie des start-ups. Les startups innovantes se développent beaucoup plus lentement que les entreprises comparables dans le passé.

Étonnamment, l’un des principaux coupables est la technologie – plus précisément, les technologies de l’information exclusives aux mains de grandes entreprises qui dominent leur secteur. Nous avons l’habitude de considérer la technologie comme une source de perturbation, les innovations introduites par des entreprises plus petites et plus récentes leur permettant de se développer et, en fin de compte, de remplacer les entreprises plus anciennes et moins productives. Mais ces technologies propriétaires suppriment aujourd’hui le turnover industriel, qui a fortement diminué au cours des deux dernières décennies. Cette perte de dynamisme a de larges implications négatives pour l’économie américaine. Elle a ralenti la croissance des entreprises innovantes. Et les chercheurs ont établi un lien entre ce ralentissement de la croissance et le ralentissement substantiel de la croissance de la productivité, qui affecte l’ensemble de l’économie, jusqu’aux revenus des particuliers.

Nuance est née en 1994 d’une scission du SRI, un laboratoire de Stanford qui avait développé une technologie de reconnaissance vocale pour le gouvernement américain. ScanSoft était une spin-off de Xerox. Avant la fusion des deux sociétés en 2005, la reconnaissance vocale était limitée par la puissance de traitement des ordinateurs. Les systèmes ne reconnaissaient que des vocabulaires limités, mais ils s’avéraient néanmoins utiles dans des applications commerciales étroites telles que les centres d’assistance téléphonique aux clients et la transcription de dossiers médicaux.

À la fin des années 2000, les choses ont changé. Les ordinateurs étant devenus plus puissants, Nuance a pu développer une innovation majeure : la « reconnaissance vocale continue à grand vocabulaire ». Désormais, vous pouvez dire n’importe quoi sur n’importe quel sujet, et la technologie peut le transcrire avec précision en temps réel. Nuance a utilisé cette technologie dans une application appelée Dragon Dictation, qu’Apple a présentée lors de la présentation de l’iPhone 3GS à la conférence mondiale des développeurs de 2009. Une fois le produit validé par Apple, Samsung et tous les autres fabricants de téléphones l’ont voulu. Il en va de même pour Google, Amazon et Microsoft. Nuance connaît une croissance rapide, à la fois grâce à la signature de ces grands clients et aux millions de consommateurs qui achètent l’application iPhone, qui devient la première application de productivité professionnelle de l’iTunes Store. En 2011, Apple a introduit Siri, qui était basé sur la technologie de Nuance. Le chiffre d’affaires de Nuance a atteint 1,7 milliard de dollars en 2013.

Mais cette croissance a été de courte durée. Nuance n’était pas le seul à avoir compris que la voix était en passe de devenir un canal privilégié d’interaction humaine avec les ordinateurs et les services en nuage. La reconnaissance vocale ne permet plus seulement de dicter du texte, mais aussi de faire des achats, de rechercher des informations, de sélectionner des divertissements musicaux et vidéo, de commander des appareils électroménagers, et bien plus encore. C’était une méthode rapide, mains libres et, par rapport au clavier et à la souris, un moyen de communication beaucoup plus naturel pour les humains.

Les grandes entreprises technologiques ont commencé à investir beaucoup d’argent et de talent dans cette opportunité. Apple a investi dans le développement de ses propres systèmes, Amazon a développé son assistant vocal Alexa et Google a rapidement suivi avec son assistant domestique. Ces entreprises ont réussi à piller le vivier de talents de Nuance et à attirer les meilleurs éléments dans leurs rangs. Amazon compte aujourd’hui plus de 10 000 ingénieurs travaillant sur les produits Alexa, soit plus de 10 fois le nombre d’employés de R&D de base que Nuance comptait à son apogée.

Outre leurs ressources financières, les grandes entreprises avaient également l’avantage de disposer de bases de clients importantes, de produits complémentaires et de grandes quantités de données, ce qui leur permettait d’améliorer continuellement leurs systèmes de reconnaissance vocale. Aujourd’hui, 300 millions d’appareils Alexa sont installés ; Google traite en moyenne 5,6 milliards de recherches chaque jour, et la moitié de ses utilisateurs déclarent utiliser la voix pour leurs recherches. Amazon dispose d’un écosystème florissant dans lequel des développeurs tiers ajoutent de nouvelles « compétences » à Alexa – plus de 100 000, allant de la lecture de stations de radio spécifiques à la narration de blagues. En outre, Amazon a accordé une licence pour la technologie de champ lointain d’Alexa à des fabricants d’appareils électroménagers, qui l’utilisent pour contrôler les lave-vaisselle, les lave-linge, les sèche-linge et les aspirateurs. 

Nuance ne pouvait pas être compétitive sur ce champ de bataille. Elle s’est retirée pour se concentrer sur des niches de marché comme les soins de santé avant d’être rachetée par Microsoft en 2021.

Ce qui est arrivé à Nuance n’est pas seulement une répétition de la vieille histoire des grandes entreprises qui surinvestissent les startups. Dans un large éventail de secteurs, les entreprises dominantes utilisent des systèmes d’information à grande échelle pour distancer leurs concurrents, y compris les jeunes entreprises innovantes. Elles utilisent des logiciels propriétaires pour mieux gérer la complexité et se différencier ainsi des entreprises concurrentes. Et cela leur permet d’accroître leur domination du marché et d’éviter d’être dépassées par leurs rivaux.

Dans le secteur du commerce de détail, les logiciels de gestion des stocks et de logistique de Walmart lui permettent d’approvisionner ses magasins avec une sélection de produits beaucoup plus large et à moindre coût, d’adapter chaque magasin aux besoins locaux et de réagir rapidement à l’évolution de la demande et à l’apparition de nouveaux produits. Grâce à de vastes systèmes de données, les grandes sociétés financières adaptent massivement les cartes de crédit et les prêts immobiliers aux consommateurs individuels, puis ciblent la commercialisation de ces produits. Même les plus grandes entreprises de gestion des déchets et les assureurs santé investissent massivement dans des logiciels propriétaires pour battre leurs concurrents. Au total, les entreprises (à l’exception de celles dont le produit est un logiciel) investissent désormais plus de 240 milliards de dollars dans leurs logiciels internes chaque année, contre 19 milliards en 1985. Les grandes entreprises sont responsables de la majeure partie de cette évolution. Les quatre premières entreprises de chaque secteur, classées en fonction de leurs ventes, ont multiplié par huit leurs investissements dans leurs propres logiciels depuis 2000, bien plus que les entreprises de second rang. Et ces investissements ont porté leurs fruits. Depuis les années 1980, les quatre premières entreprises de chaque secteur ont augmenté leur part de marché de 4 à 5 % dans la plupart des secteurs. Mes recherches montrent que les investissements dans les logiciels propriétaires sont à l’origine de la majeure partie de cette augmentation. 

Cette domination sectorielle accrue des grandes entreprises s’accompagne d’une diminution correspondante du risque qu’elles soient perturbées, une perspective qui obsède les dirigeants d’entreprise depuis la parution de The Innovator’s Dilemma de Clayton Christensen en 1997. À l’époque où Christensen a écrit son livre, les perturbations étaient en hausse. Mais depuis 2000 environ – date à laquelle les grandes entreprises ont commencé à investir massivement dans les systèmes propriétaires – cette tendance a fortement diminué. Dans un secteur donné, la probabilité qu’une entreprise de haut rang (mesurée par les ventes) quitte l’une des quatre premières places dans les quatre ans est passée de plus de 20 % à environ 10 %. Là encore, les investissements des entreprises dominantes dans leurs systèmes internes expliquent en grande partie ce changement. Si certaines nouvelles technologies perturbent des secteurs entiers – pensez à ce qu’Internet a fait aux journaux ou aux DVD – d’autres empêchent désormais les entreprises dominantes d’être perturbées.

Comment cela se produit-il, et pourquoi cela affecte-t-il apparemment une si grande partie de l’économie ? C’est parce que ces systèmes d’entreprise répondent à une lacune majeure du capitalisme moderne. À partir de la fin du XIXe siècle, des entreprises innovantes ont découvert qu’elles pouvaient souvent réaliser des économies considérables en produisant à grande échelle. Ce changement a permis de réduire considérablement les prix à la consommation, mais il y avait une contrepartie : pour que les entreprises puissent atteindre ces grands volumes, les produits et les services devaient être standardisés. Henry Ford a déclaré que les acheteurs de voitures pouvaient avoir « n’importe quelle couleur pourvu qu’elle soit noire ». Les chaînes de magasins ont réalisé des gains d’efficacité en fournissant un ensemble limité de produits dans leurs milliers de magasins. Les sociétés financières offraient des prêts hypothécaires et des prêts standard. En conséquence, les produits avaient des caractéristiques limitées, les magasins avaient un choix limité et étaient lents à réagir à l’évolution de la demande, et de nombreux consommateurs ne pouvaient pas obtenir de crédit ou ne l’obtenaient qu’à des conditions coûteuses et inadaptées à leurs besoins. https://datawrapper.dwcdn.net/dC0Ek/2/

Les logiciels changent l’équation, en surmontant en partie ces limites. En effet, ils réduisent les coûts de gestion de la complexité. Avec les bonnes données et la bonne organisation, les logiciels permettent aux entreprises d’adapter leurs produits et services aux besoins individuels, en offrant une plus grande variété ou davantage de fonctionnalités. Et cela leur permet de surpasser leurs rivaux et de dominer leurs marchés. Les magasins Walmart offrent un choix bien plus grand que les magasins Sears ou Kmart, et ils répondent plus rapidement aux besoins changeants des clients. Sears a longtemps été le roi de la vente au détail ; c’est maintenant Walmart qui l’est, et Sears est en faillite. Toyota produit rapidement de nouveaux modèles lorsqu’elle détecte de nouvelles tendances de consommation ; les petites entreprises automobiles ne peuvent pas se permettre les milliards de dollars nécessaires pour le faire. De même, seuls Boeing et Airbus parviennent à construire de nouveaux avions à réaction très complexes. Les quatre principales sociétés de cartes de crédit disposent des données et des systèmes nécessaires pour cibler efficacement les offres destinées aux consommateurs individuels, afin d’obtenir un maximum de bénéfices et de parts de marché ; elles dominent le marché.

Ces plateformes logicielles ont permis aux grandes entreprises de consolider leur position dominante. Elles ont également ralenti la croissance de leurs rivaux, y compris les jeunes entreprises innovantes.

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Divers éléments viennent étayer l’idée que la croissance des startups a considérablement ralenti. L’un des signes est le temps nécessaire aux startups financées par des fonds de capital-risque pour recevoir un financement : de 2006 à 2020, l’âge médian d’une startup en phase de financement de démarrage est passé de 0,9 an à 2,5 ans. L’âge médian d’une startup en phase finale de financement est passé de 6,8 ans à 8,1 ans au cours de la même période. Parmi les entreprises qui ont été acquises, le délai moyen entre le premier financement et l’acquisition a triplé, passant d’un peu plus de deux ans en 2000 à 6,1 ans en 2021. L’histoire est similaire pour les entreprises qui sont entrées en bourse. Mais la preuve la plus évidente d’un ralentissement est ce qui se passe lorsque les entreprises deviennent plus productives.

Les grandes entreprises utilisent des technologies à grande échelle qui rendent la croissance des startups plus difficile.

La caractéristique essentielle des économies dynamiques, ce que l’économiste Joseph Schumpeter appelait la « destruction créatrice », est que les entreprises plus productives – celles qui offrent de meilleurs produits, des coûts plus bas ou de meilleurs modèles d’entreprise – se développent plus rapidement que les entreprises en place moins productives, et finissent par les évincer. Mais après 2000, en moyenne, les entreprises ayant un niveau de productivité donné ont connu une croissance deux fois moins rapide que celle des entreprises ayant le même niveau de productivité dans les années 1980 et 1990. En d’autres termes, la productivité a moins d’effet sur la croissance qu’auparavant. Et lorsque les entreprises productives se développent plus lentement, elles sont moins susceptibles de « sauter » les leaders du secteur et de les déloger, ce qui est la marque des perturbations. L’année dernière, des recherches que j’ai menées avec mon collègue Erich Denk ont établi un lien direct entre la diminution de l’impact de l’amélioration de la productivité et la domination sectorielle accrue des grandes entreprises et leurs investissements dans les logiciels et autres biens incorporels.

Un autre point de vue, exprimé avec force par les enquêteurs du Congrès lors d’auditions et dans un rapport des services de la Commission publié en 2020, attribue le déclin du dynamisme économique à une source différente : l’affaiblissement de la politique antitrust du gouvernement depuis les années 1980. Dans ce contexte, les grandes entreprises ont été autorisées à acquérir leurs rivaux, réduisant ainsi la concurrence. Les acquisitions ont renforcé la position dominante de ces entreprises, notamment dans le secteur de la haute technologie, ce qui a entraîné une diminution de l’émergence de nouvelles entreprises technologiques et du financement par capital-risque des entreprises en phase de démarrage. Mais en fait, le taux d’entrée des nouvelles entreprises technologiques sur le marché n’a que modestement baissé par rapport à la poussée exceptionnelle du boom Internet, et le financement par capital-risque des entreprises en phase de démarrage atteint des niveaux record, avec deux fois plus de financements aujourd’hui qu’en 2006 et quatre fois plus de montants investis. Le problème n’est pas que les grandes entreprises empêchent les jeunes pousses de pénétrer les marchés ou d’obtenir des financements, mais plutôt que les grandes entreprises utilisent des technologies à grande échelle qui rendent la croissance des jeunes pousses plus difficile. En outre, les grandes entreprises comme Walmart et Amazon se sont développées principalement en adoptant des modèles d’entreprise supérieurs, et non en achetant des rivaux. En effet, le taux d’acquisitions par les entreprises dominantes a diminué depuis 2000.

Bien sûr, ces acquisitions ont parfois un impact sur le paysage des startups. Certains chercheurs ont identifié ce que l’on appelle des « zones de mort », où les grandes entreprises font des acquisitions pour éliminer la concurrence et où le capital-risque devient difficile à trouver. Mais d’autres chercheurs constatent que les startups réagissent souvent en déplaçant leur activité innovante vers une autre application. En outre, la perspective d’une acquisition par une grande entreprise incite souvent les gens à créer des startups. En effet, malgré ce qui est arrivé à Nuance, le nombre de start-ups de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel arrivant sur le marché a quadruplé depuis 2005, et 55% de ces start-ups ont reçu des investissements en capital-risque.

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Le ralentissement de la croissance des start-ups innovantes n’est pas seulement un problème pour quelques milliers d’entreprises du secteur technologique ; les vents contraires qui soufflent sur des sociétés comme Nuance sont responsables de problèmes qui affectent la santé de l’économie tout entière. Des chercheurs du US Census Bureau ont montré que le ralentissement de la croissance des entreprises productives explique en grande partie le ralentissement de la croissance de la productivité globale, un chiffre qui mesure la quantité de production de l’économie par personne et sert d’indice approximatif du bien-être économique. Mes propres travaux ont également montré qu’elle joue un rôle dans l’accroissement des inégalités économiques, l’aggravation des divisions sociales et le déclin de l’efficacité des gouvernements.

Que faudra-t-il pour inverser la tendance ? Une application plus stricte des lois antitrust pourrait aider, mais les changements dans le dynamisme économique sont davantage dus aux nouvelles technologies qu’aux fusions et acquisitions. Un problème plus fondamental est que les nouvelles technologies les plus importantes sont propriétaires et ne sont accessibles qu’à un petit nombre de grandes entreprises. Dans le passé, les nouvelles technologies se sont largement répandues, soit par le biais de licences, soit parce que les entreprises ont développé des alternatives de manière indépendante ; cela a permis d’accroître la concurrence et l’innovation. Le gouvernement a parfois contribué à ce processus. Bell Labs a mis au point le transistor, mais a été contraint par les autorités antitrust à accorder des licences étendues pour cette technologie, créant ainsi l’industrie des semi-conducteurs. De même, IBM a créé l’industrie moderne du logiciel lorsque, en réponse à la pression antitrust, elle a commencé à vendre les logiciels séparément du matériel informatique. 

Aujourd’hui, nous assistons à des évolutions similaires, même sans action gouvernementale. Amazon, par exemple, a ouvert son infrastructure informatique propriétaire pour créer l’industrie du « nuage », ce qui a fortement amélioré les perspectives de nombreuses petites entreprises en démarrage. Mais la politique antitrust peut être utilisée pour encourager ou contraindre davantage de grandes entreprises à ouvrir leurs plateformes propriétaires. L’assouplissement des restrictions que les accords de non-concurrence et les droits de propriété intellectuelle imposent à la mobilité des employés peut également favoriser une plus grande diffusion des technologies. 

Il sera difficile de trouver le bon équilibre entre les politiques, et cela prendra du temps – nous ne voulons pas réduire les incitations à l’innovation. Mais le point de départ est de reconnaître que dans l’économie d’aujourd’hui, la technologie joue un nouveau rôle. Autrefois force de perturbation et de concurrence, elle est maintenant utilisée pour les supprimer.

James Bessen est maître de conférences à la faculté de droit de l’université de Boston et l’auteur du livre The New Goliaths : How Corporations Use Software to Dominate Industries, Kill Innovation, and Undermine Regulation, dont cet essai est adapté.

Par James Bessen

Source: https://www.technologyreview.com/2022/02/17/1044711/technology-slowing-innovation-disruption

BT2i est heureux d’accueillir en son sein un nouvel ingénieur-consultant.

Michel Colrat (à droite, au côté de Thierry Brolon) a travaillé pendant plusieurs années chez Sames Kremlin avant de venir renforcer les rangs de notre practice Matériaux & Procédés en ce début d’année 2022.

Thierry Brolon et l’Equipe de BT2i ont accueilli le 22 novembre un nouvel ingénieur-consultant qui vient renforcer nos Practices Matériaux & Procédés et  Eco-Innovation –  Energies

Shivank GUPTA a 24 ans. Il est diplômé d’un Master de deux ans spécialisé en Energie, Environnement et Management de l’Ecole Polytechnique. Il est également ingénieur Chimie-Polymères diplômé du BITS Pilani à Dubai. Avant de rejoindre BT2i, Shivank a été ingénieur commercial en chimie dans le domaine des additifs pour lubrifiants, il a travaillé dans un start up du domaine aéronautique et a participé à deux projets chez TotalEnergies dans ses départements Innovation et Stratégie. Shivank est né à Delhi, a vécu à Singapour, fait ses études d’ingénieur à Dubaï et est maintenant basé à Rueil-Malmaison, au siège de BT2i sans doute pour longtemps.

BT2i est présente aux Rendez-vous Carnot ces 17 et 18 novembre 2021 à Lyon.

Deux nouveaux collaborateurs font connaissance sur notre stand.

• Pierre Blanc, (à gauche)  ancien directeur de l’Open innovation de chez CARREFOUR qui a rejoint BT2i en septembre pour prendre la direction du New Business Development et de sa Practice Industrie X.0
• Michel Colrat (à droite), encore pour quelques semaines chez SAMES KREMLIN, qui rejoindra notre équipe début janvier pour renforcer notre practice Matériaux & Procédés .

Thierry Brolon, directeur-associé est, pour sa part, aux Composites Meetings, à Nantes, accompagné par Rémy Herbaut, ingénieur consultant qui nous a rejoints également l’été dernier.

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