Comment l’IA va-t-elle transformer la recherche, le développement et l’innovation ?
How will AI affect R&D&I? Explore the biggest shifts AI brings to research, development, and innovation—and what it means for the future of business.
La recherche, le développement et l’innovation (R&D&I) ont toujours été les moteurs du progrès. Mais les conditions dans lesquelles l’innovation a lieu aujourd’hui sont très différentes de celles d’il y a seulement 2 ou 3 ans.
L’ampleur des informations disponibles est à la fois une opportunité et un défi. Le flot de brevets, publications, startups, informations de marché, réglementations et tendances de consommation rend une chose claire : les chercheurs ou les équipes ne peuvent pas suivre seuls.
Cette explosion d’informations coïncide avec une autre mutation : l’accélération des cycles d’innovation. Les concurrents n’itèrent plus tous les cinq à dix ans. Ils évoluent rapidement, parfois en quelques mois. Ce qui était autrefois un horizon de long terme pour la recherche et le développement produit se compresse, mettant la pression sur les organisations pour aller plus vite tout en maintenant qualité et conformité.
En parallèle, les écosystèmes d’innovation sont devenus plus complexes. Ils exigent désormais une collaboration transversale — du juridique et de la PI à la stratégie d’entreprise — et souvent inter-organisationnelle, que ce soit via des partenariats, des programmes d’innovation ouverte ou le repérage de startups.
Dans cet environnement, les méthodes de recherche traditionnelles sont mises à rude épreuve. Les recherches par mots-clés, les revues de littérature manuelles et l’expertise en silo ne peuvent pas suivre le rythme de l’innovation moderne.
Ce qu’il faut, c’est une nouvelle approche : combiner créativité humaine et technologie capable d’analyser et d’interpréter d’énormes volumes de données. C’est là que l’IA entre en jeu. Pas nécessairement pour remplacer les chercheurs, mais comme un puissant catalyseur d’une innovation plus intelligente, plus rapide et plus stratégique.
La promesse de l’IA en R&D&I ne concerne pas seulement la vitesse (même si la capacité à traiter des millions de documents en quelques secondes est impressionnante). La vraie transformation réside dans la manière dont l’IA améliore la qualité de la recherche et de la prise de décision.
« L’avenir de l’IA ne consiste pas à remplacer les humains, mais à augmenter leurs capacités. » – Sundar Pichai, CEO de Google
L’IA répond directement à ces défis.
Surtout, l’IA rend la recherche avancée accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs. Tout le monde n’est pas familier avec la logique booléenne ou les codes de classification. L’IA comble ce fossé, permettant aux non-spécialistes d’explorer des données complexes en langage naturel, démocratisant ainsi les insights dans toute l’organisation.
Le résultat n’est pas seulement une recherche plus rapide, mais une innovation plus intelligente. En révélant des connexions invisibles aux humains seuls, l’IA permet aux organisations d’identifier plus tôt les opportunités, d’allouer plus efficacement les ressources et de garder une longueur d’avance sur la concurrence.
En bref, l’IA ne remplace pas les chercheurs. Elle étend leur champ d’action et amplifie leur impact.
Le potentiel de l’IA en R&D&I est immense, mais il devient le plus clair lorsqu’il s’applique à des cas concrets. Dans tous les secteurs, plusieurs domaines montrent un impact mesurable :
Les brevets sont souvent les premiers signaux d’innovation technologique — mais avec des millions déposés chaque année, il est quasi impossible de tout analyser. Les outils d’IA cartographient les paysages de brevets, détectent les “zones blanches” et comparent des portefeuilles à ceux de concurrents.
En biotechnologie, science des matériaux ou énergie, les avancées dépendent du suivi des publications scientifiques. L’IA peut analyser des milliers d’articles, les regrouper par thème et identifier les auteurs ou institutions influents.
L’IA excelle à détecter technologies émergentes ou comportements consommateurs avant leur adoption massive.
Les startups sont souvent à l’origine d’idées disruptives. L’IA repère tôt les acteurs prometteurs via leur activité en financement, brevets et publications.
Vous cherchez les bonnes startups avec lesquelles établir un partenariat ? Ne devinez pas, lisez notre guide de Startups Scouting.
Les budgets R&D sont limités, et un mauvais choix coûte cher. L’IA offre une approche data-driven pour prioriser projets, aligner investissements avec tendances émergentes et éviter les doublons.
« Nous entrons dans un monde où nous apprendrons à coexister avec l’IA, non pas en tant que maîtres, mais en tant que collaborateurs. » – Mark Zuckerberg, CEO de Facebook
Dans tous ces cas, l’IA ne remplace pas le jugement humain. Elle enrichit les chercheurs et stratèges avec une intelligence plus riche et fiable.
Vous souhaitez aligner l'innovation sur la stratégie ? Découvrez comment dans notre article sur la gestion de portefeuille stratégique.
Chez Questel, nous observons ces défis au quotidien en accompagnant des organisations axées sur l’innovation. C’est pourquoi nous avons développé innosabi Insight, une plateforme qui aide les équipes R&D&I à naviguer dans la complexité et à prendre de meilleures décisions plus rapidement.
Un élément clé est Sophia, notre assistant IA qui transforme les données brutes en insights exploitables. Dans un récent webinaire, Lisa Leapore a montré comment Sophia change la façon dont les utilisateurs abordent la recherche :
Au lieu d'élaborer des chaînes de recherche complexes, vous pouvez simplement taper une question telle que "Textiles et hygiène depuis 2018". Sophia l'élargit instantanément avec des termes connexes tels que tissu, étoffe ou fibre, et ajoute même les bons codes de brevet en arrière-plan. Vous obtenez ainsi une vision large et précise de l'ensemble du paysage.
Si certains résultats ne conviennent pas, vous pouvez rapidement les supprimer (en excluant des mots comme "tissé" ou en filtrant les classifications non pertinentes). Chaque ajustement affinera la recherche, vous aidant à vous concentrer sur ce qui est important.
Sophia ne s'arrête pas aux listes. Elle met en évidence des thèmes clés, tels que l'essor des textiles antimicrobiens ou les nouvelles approches en matière de développement durable (ce qui vous permet de repérer en un coup d'œil les opportunités et les zones d'ombre).
Des startups aux acteurs établis, Sophia révèle qui évolue dans l'espace. Vous pouvez ajouter des entreprises à vos favoris, enregistrer des recherches et partager des dossiers. Pourquoi ? Pour que vous puissiez transformer des informations individuelles en intelligence collaborative.
Ce qui nécessitait auparavant d'interminables recherches manuelles se fait désormais en quelques minutes. Et comme le système est intuitif, même les non-spécialistes peuvent effectuer des recherches pertinentes, ce qui permet à un plus grand nombre d'employés de l'entreprise d'avoir accès à des informations puissantes en matière d'innovation.
L'impact est évident : innosabi Insight, powered by Sophia, n'est pas là pour remplacer l'expertise des chercheurs, mais pour l'amplifier (en éliminant les frictions du processus de recherche et en faisant émerger les tendances de manière précoce). Il permet aux organisations de maintenir leurs efforts alignés sur leurs objectifs principaux. Il s'agit de prendre des décisions stratégiques qui façonnent l'avenir de l'innovation.
Cela dépend de la complexité du projet, mais l'IA peut réduire les phases de découverte et de validation de plusieurs mois ou années à quelques semaines. Par exemple, l'IA générative a accéléré le processus de découverte de médicaments, qui est passé d'une moyenne de 10 à 15 ans à seulement 1 à 2 ans, ce qui représente une réduction de 70 % des délais (source : Medium, 2025).
Le retour sur investissement se manifeste souvent sous trois formes : réduction du délai de mise sur le marché, diminution des coûts de recherche et augmentation du taux de réussite des projets d'innovation. Bien que les chiffres concrets varient selon les secteurs, McKinsey affirme que l'IA peut doubler le rythme de la R&D et débloquer jusqu'à un demi-milliard de dollars de valeur par an.
Les solutions prêtes à l'emploi fonctionnent rarement dans le domaine de la RDI. L'IA est d'autant plus utile qu'elle est liée à une stratégie d'innovation plus large. Cela dit, les entreprises n'ont pas besoin de tout réinventer à partir de zéro. L'idéal est de commencer par des projets pilotes qui intègrent l'IA dans les flux de travail existants, puis de les développer au fur et à mesure de l'émergence des meilleures pratiques.
La clé réside dans une approche hybride : combiner l'apprentissage automatique et l'expertise humaine. Les chercheurs peuvent guider les modèles d'IA pour qu'ils prêtent attention aux anomalies et aux indices contextuels qui pourraient autrement passer à travers les mailles du filet.
L'introduction de l'IA implique de nouveaux défis en matière de gouvernance des données. Les entreprises doivent s'assurer que les données de formation, les algorithmes et les résultats sont conformes aux réglementations en matière de propriété intellectuelle et aux protocoles de sécurité. Cela nécessite généralement des contrôles d'accès plus stricts, une documentation transparente sur la prise de décision en matière d'IA et des partenariats avec des fournisseurs de technologie de confiance.
Non, l'IA ne remplace pas la curiosité et la créativité humaines. C'est un amplificateur. En automatisant les tâches répétitives et en permettant d'obtenir des informations plus rapidement, l'IA libère les chercheurs pour qu'ils se concentrent sur la résolution de problèmes de plus haut niveau, la réflexion stratégique et le leadership en matière d'innovation.
Découvrez comment Sophia, notre assistant IA, vous aide à accélérer votre recherche de brevets et de tendances.
