Startups : du laboratoire à lentreprise, lessor des "deep tech"

Focalisés depuis une dizaine dannées sur linnovation digitale (plateformes, applications), les investisseurs et les grands groupes regardent de plus en plus du côté des « deep tech », ces startups qui proposent des produits ou des services sur la base dinnovations de rupture. Leur potentiel est colossal dans tous les domaines, et les deep tech explosent en Europe depuis 2016. Mais ces startups font aussi face à de nombreux défis qui limitent leur développement.
Publié le 05-04-2017 par Sylvain Rolland
Après le règne du self made man du web (Mark Zuckerberg de Facebook, Jeff Bezos d'Amazon, et du côté français Jean-Baptiste Rudelle de Criteo, Frédéric Mazella de Blablacar...) les prochaines stars de l'entrepreneuriat seront-elles des... chercheurs ? C'est en tout cas ce que promet l'émergence des « deep tech » depuis un peu plus d'un an, à la fois aux Etats-Unis, en Europe et en Asie.
Contrairement aux startups de la tech "classique" telles qu'on les connaît depuis une quinzaine d'années, qui innovent à partir de technologies existantes, les pépites de la « deep tech », elles, se concentrent sur l'innovation de rupture. Nées le plus souvent dans un laboratoire, fruit des dernières avancées scientifiques, très difficiles à reproduire, elles font l'objet d'un transfert de technologie pour s'attaquer à la résolution des grands défis du XXIe siècle dans tous les domaines : énergie, environnement, aéronautique, santé, industrie, mobilité, agriculture, finance, télécoms, transports... A l'image de la startup américaine Koniku, qui a mis au point une puce hybride composée de 64 neurones vivants, destinée à explorer les capacités sensorielles des neurones pour des usages industriels ou dans la santé.
Certes, le phénomène n'a rien de nouveau. L'expression « deep tech » n'est qu'une nouvelle façon de désigner l'exploitation des technosciences, qui existent depuis le XIXe siècle. Mais il prend désormais de l'ampleur. Tout simplement car la convergence des technologies (big data et int
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