Chapitre 1. La prochaine révolution de la production : principaux enjeux et propositions d’action

Structure du rapport et périmètre du premier chapitre

L’objet du présent chapitre est de situer l’ensemble de l’étude dans son contexte et d’en présenter un résumé. Le reste du rapport se divise en deux grandes parties. Les cinq chapitres qui composent la première portent chacun sur un type de technologie donné : technologies numériques, biotechnologie industrielle, nanotechnologie, impression 3D et nouveaux matériaux. La deuxième partie regroupe les chapitres qui traitent d’un thème transversal : les institutions et les mécanismes de diffusion technologique, l’adhésion du public et les technologies de production émergentes, la prospective, les nouvelles priorités et les politiques pour la R-D industrielle, les instituts d’innovation industrielle avancée aux États-Unis et le déroulement de la prochaine révolution de la production en Chine.

Ce chapitre introductif aborde également un certain nombre de considérations sur l’action des pouvoirs publics et restitue le contexte général dans lequel l’étude s’inscrit. Les sections qui suivent traitent des points ci-après : la relation entre productivité et technologies de la prochaine révolution de la production ; le travail, l’automatisation et les nouvelles technologies de production ; les politiques en faveur de la science et de la R-D ; les défis à relever dans les domaines de l’éducation et de la formation ; certaines caractéristiques de l’évolution du marché du travail ; les politiques territoriales ; les nouveaux défis des systèmes de propriété intellectuelle ; la nécessité d’engager une réflexion sur l’action à mener dans la durée ; et les répercussions éventuelles sur les chaînes de valeur mondiales. Le chapitre se conclut par les thèmes à étudier de plus près.

La productivité et les technologies de la prochaine révolution de la production

Pour un certain nombre de raisons, les effets éventuels des nouvelles technologies de production sur la productivité revêtent un grand intérêt pour l’élaboration des politiques actuelles. Des travaux de recherche ont établi l’existence d’un lien fondamental entre innovation et productivité à long terme. À l’heure actuelle, la montée des taux de croissance économique fait partie des priorités de la plupart des pays de l’OCDE. La morosité macroéconomique observée dans une grande partie de la zone, les marchés du travail en difficulté et l’envol de la dette publique ont rendu d’autant plus urgent de renouer avec la croissance. À terme, compte tenu du déclin de la population en âge de travailler, mais aussi des contraintes environnementales, la croissance des pays de l’OCDE est appelée à devenir de plus en plus tributaire d’innovations susceptibles d’accroître la productivité.

Pourtant, depuis quelques années, nombre de pays de l’OCDE accusent un fléchissement de la croissance de la productivité. Des experts de renom expliquent ce ralentissement par un déficit général d’innovation. Ils sont issus du monde universitaire, à l’exemple de Gordon (2012), ou du milieu des affaires, comme Peter Thiel, PDG fondateur de PayPal. Entre autres arguments, les techno-pessimistes mettent en avant des obstacles à la productivité spécifiques aux États-Unis, à savoir le creusement des inégalités, la montée de la dette à la consommation ou encore le gonflement de la dette publique. D’autres arguments revêtent un caractère plus général, en particulier l’essoufflement annoncé de l’innovation, du fait que son coût augmente avec le progrès technologique (Jones, 2012). À l’opposé, les techno-optimistes font valoir, suivant divers raisonnements, que les nouvelles technologies, numériques et autres, permettront d’améliorer la productivité (Brynjolfsson et McAfee, 2014), et que l’histoire économique donne des raisons de penser que le progrès technologique pourrait encore s’accélérer (Mokyr, 2014). Ils affirment également que les indicateurs officiels de la croissance économique sous-évaluent les progrès en occultant une grande partie des avantages conférés par les nouveaux biens et services. Ainsi, les offices statistiques nationaux ne recueillent généralement aucun renseignement sur l’utilisation des applications mobiles, sur les dispositifs de déclarationfiscale en ligne ou sur les sommes que les entreprises consacrent aux bases de données (Mandel, 2012). De même, le surplus du consommateur généré par des centaines de nouveaux produits numériques n’apparaît pas dans les données officielles.

Depuis maintenant quelques années, l’OCDE s’intéresse de très près aux déterminants de la productivité économique. Ses travaux portent essentiellement sur les effets des politiques cadres, de l’innovation et de la démographie des entreprises (par exemple, OCDE [2015c], Andrews, Criscuolo et Menon [2014] et Andrews, Criscuolo et Gal [2015]). Il n’est pas question ici d’y revenir, mais d’examiner les effets que les technologies étudiées dans le présent rapport ont actuellement et peuvent avoir sur la productivité.

Les technologies émergentes retentissent sur la productivité à maints égards

Les technologies de production émergentes influeront sur la productivité de diverses manières :

• En combinant nouveaux capteurs, dispositifs de contrôle, analytique de données, infonuagique et IdO, on obtient des machines et des systèmes de plus en plus intelligents et autonomes.

• Les systèmes intelligents peuvent éliminer la quasi-totalité des erreurs dans certains processus de production. Cela tient notamment au fait que les capteurs permettent de surveiller chaque élément, rendant ainsi inutile de réaliser des tests sur des échantillons de lots. Anticipant les besoins de maintenance, ils peuvent nettement réduire les coûts d’immobilisation et de réparation des machines. Il est possible de réaliser des économies en procédant à des simulations avant la mise en place de procédés industriels. Dans les chaînes d’approvisionnement fondées sur les données, la livraison des commandes intervient beaucoup plus rapidement, ce qui permet d’organiser la production de façon à répondre à la demande réelle, et non prévisionnelle, ainsi, de limiter l’importance des stocks ainsi que le taux d’échec des lancements de nouveaux produits.

• Étant plus rapides, robustes, précis et constants que la main-d’œuvre humaine, les robots ont considérablement amélioré la productivité sur les chaînes d’assemblage de l’industrie automobile. Ils continueront de le faire dans un nombre croissant de secteurs et de processus au gré des avancées de la robotique industrielle.

• En conjuguant biotechnologie industrielle et chimie de pointe, on peut améliorer l’efficience des bioprocédés (la plupart des procédés biologiques présentent un faible rendement).

• En permettant d’imprimer des mécanismes déjà assemblés, l’impression 3D pourrait rendre inutile toute opération d’assemblage à certains stades de la production.

• Grâce aux progrès de la science des matériaux et du calcul, le développement des nouveaux matériaux va pouvoir s’appuyer sur la simulation. Les entreprises y gagneront en temps et en coût car, lorsqu’elles chercheront un matériau aux propriétés voulues, il leur suffira d’intégrer ces propriétés dès le stade de la conception du matériau, ce qui leur évitera d’avoir à réaliser des analyses à répétition.

• La nanotechnologie permet de rendre le plastique conducteur d’électricité. Dans l’industrie automobile, cela peut rendre superflu un procédé particulier d’application de revêtement par pulvérisation, ce qui représente une diminution des coûts de l’ordre de 100 USD par véhicule.

La productivité bénéficiera également des synergies de technologies. Par exemple, les logiciels dits « génératifs » permettent de reproduire des processus évolutifs et de créer des modèles industriels optimaux en matière de poids et de résistance, que l’intelligence humaine serait probablement incapable de concevoir. À cette fin, ils examinent les multiples variantes possibles d’un dessin ou d’un modèle donné pour successivement éliminer les moins satisfaisantes tout en améliorant les meilleures. C’est avec un tel logiciel, Dreamcatcher, que la carrosserie de la moto électrique la plus rapide au monde, Lightning, a été conçue (Kinkead, 2014), de même qu’une cloison d’avion presque 50 % plus légère que les modèles antérieurs (Autodesk, 2016). Dans certains cas, les formes obtenues par les logiciels de conception générative sont uniquement réalisables par l’impression 3D, ce qui suppose de combiner les deux technologies. La combinaison des progrès de la simulation avec ceux de la réalité augmentée offrent un exemple analogue de synergie : à terme, les ingénieurs pourront visualiser, à l’aide de visières ou de lunettes, les projections en temps réel de l’intérieur des machines.

Il y a tout lieu de penser que les technologies examinées dans le présent rapport pourraient contribuer bien davantage à améliorer la productivité qu’elles ne le font actuellement. En effet, ces technologies, même celles accessibles aux entreprises de taille modeste, comme les robots à faible coût, sont souvent l’apanage des grandes firmes, qui, de surcroît, ne tirent pas profit de toutes leurs applications potentielles. Ce phénomène de sous-exploitation touche l’ensemble de l’industrie. Or, la robotique offre des possibilités d’amélioration logistique et pourrait abaisser de plusieurs pourcents le prix des produits, notamment les produits d’alimentation (CCA/CRA, 2009). De l’avis des fabricants, les potentialités offertes par l’automatisation sont loin d’avoir été toutes exploitées que ce soit dans des domaines qui nécessitent un niveau faible ou élevé de qualifications comme la fabrication de pièces, le chargement des machines, l’emballage, la palettisation ou l’assemblage (Rigby, 2015).

Les gains de productivité promis par les nouvelles technologies pourraient mettre longtemps à se concrétiser. Dans le passé, l’horizon auquel des technologies de production étaient censées porter leurs fruits a été fixé de manière irréaliste par excès d’enthousiasme. Ce manque de réalisme tient parfois à une mauvaise évaluation des défis techniques, comme dans le cas des nanotechnologies. Comme on le voit pour les données massives et l’IdO, la courbe d’évolution technologique ressemble souvent à une vague, avec une phase d’accélération de l’inventivité, puis une phase de ralentissement, ou vice versa (OCDE, 2015b). En termes d’adoption, les TIC avancées restent en deçà de leur potentiel. L’infonuagique, par exemple, a commencé à être utilisée à des fins commerciales dans les années 90. Pourtant, dans les pays de l’OCDE, encore moins d’un quart des entreprises y recourent à l’heure actuelle. Selon une étude (Lorentz et al., 2015), le passage à l’ère de l’industrie 4.0 pourrait durer 20 ans. Le simple fait d’être disponible ne suffit pas pour qu’une technologie soit adoptée et utilisée avec succès. Souvent, la concrétisation de ses avantages suppose d’investir dans des actifs incorporels complémentaires (par exemple, de nouvelles compétences ou formes d’organisation) et d’imaginer des modèles économiques mieux adaptés qui génèrent des revenuspour les innovateurs.

Travail, automatisation et nouvelles technologies de production

Parmi le grand public, les hauts dirigeants politiques et les chefs d’entreprise, des voix se sont récemment élevées pour s’inquiéter des répercussions des technologies numériques sur l’emploi. Ainsi, en 2014, l’ancien Secrétaire au Trésor des États-Unis, Lawrence Summers, a affirmé que le nombre limité des emplois disponibles serait le prochain grand défi économique (Summers, 2014). Dans une étude fréquemment citée, Frey et Osborne (2013) ont conclu qu’aux États-Unis, l’informatisation menaçait à terme 47 % environ des emplois (sur une période couvrant plusieurs dizaines d’années). Depuis quelque temps, les ouvrages déferlent pour annoncer la suppression de la plupart des emplois humains (par exemple, Ford, 2015 ; Brynjolfsson et McAfee, 2014). Il est craint par ailleurs que l’économie numérique ne crée pas autant d’emplois qu’en leur temps, d’autres secteurs de pointe. Par exemple, Lin (2011) a montré que la part des nouveaux métiers dans l’emploi avait chuté entre 1990 et 2000 aux États-Unis, passant de 8.2 % à 4.4 %. D’après les estimations de Berger et Frey (2015), les secteurs d’activité à caractère technologique qui sont apparus dans les années 2000 représentent actuellement moins de 0.5 % de l’emploi aux États-Unis. Selon une enquête récemment menée dans ce pays, 48 % des experts en technologie interrogés redoutent que le numériquene provoque un chômage de masse (PEW, 2014). D’aucuns appréhendent également que les technologies numériques ne modifient la nature des marchés du travail, par exemple en favorisant l’externalisation via des plateformes d’intermédiation (crowdsourcing), au détriment d’une partie des travailleurs.

La crainte du chômage d’origine technologique n’est pas un phénomène nouveau. Bien avant que les luddites ne se révoltent contre la mécanisation de la fabrication des textiles en Angleterre, au début du XIX^e siècle, les technologies productives avaient déjà maintes fois suscité la peur que le marché du travail s’en trouve bouleversé. L’expression « chômage technologique » a été imaginée par John Maynard Keynes en 1930 (Keynes, 2009). Aux États‐Unis, un Bureau de l’automatisation et de la main-d’œuvre a été créé en 1961 sous l’Administration Kennedy pour relever « le grand défi national des années 1960 : préserver le plein emploi à l’heure où les machines, bien sûr, remplacent les hommes » (citation reprise par Miller et Atkinson, 2013). Plus près de nous, les travailleurs américains interrogés dans les années 70 et 80 se déclaraient systématiquement préoccupés par l’automatisation (Miller et Atkinson, 2013). Si cette inquiétude s’est grandement révélée injustifiée, nombre d’observateurs font valoir qu’à certains égards, les technologies numériques lui confèrent aujourd’hui un nouveau fondement.

Les progrès du calcul ont doté les machines de capacités nouvelles tout en entraînant l’expansion et l’accélération de l’automatisation. Depuis l’époque du calcul manuel, le coût du calcul informatique a été réduit dans une proportion comprise entre 1 700 milliards et 76 000 milliards selon l’unité considérée. L’essentiel de cette baisse est postérieure à 1980 (Nordhaus, 2007). Les ordinateurs ont ainsi acquis des fonctionnalités qui les ont mis en concurrence avec l’homme, même dans des tâches pour lesquelles on a longtemps cru que ce dernier conserverait en permanence un avantage cognitif (Elliott, 2014). Par exemple, les chercheurs ont récemment fait état de progrès de l’IA surpassant les capacités humaines dans un large éventail de tâches liées à la vision (Markoff, 2015a).

Dans les pays de l’OCDE, la plupart des tâches répétitives effectuées dans les industries de transformation sont désormais automatisées. Les véhicules de manutention de marchandises et les chariots élévateurs à fourche sont de plus en plus informatisés. De nombreux entrepôts semi-automatisés sont peuplés de robots rapides et agiles. Des aspects complexes du travail des ingénieurs en logiciels peuvent être accomplis par des algorithmes (Hoos, 2012). Une version de l’ordinateur Watson d’IBM peut assumer les fonctions de conseiller clientèle (Rotman, 2013). Le programme Quill établit des rapports de gestion et d’analyse tandis que le programme Automated Insights rédige des textes à partir de tableurs. Le « manager informatique », qui distribue des tâches assorties de délais, est à l’essai et l’expérience est bien accueillie par les équipes de personnel concernées (Lorentz et al., 2015). De récents logiciels parviennent à interpréter certaines émotions humaines mieux que l’homme, ce qui laisse présager de nouvelles formes d’interactions machine-homme (Khatchadourian, 2015). Enfin, des véhicules autonomes pourraient bientôt effectuer certaines tâches en remplacement d’un grand nombre de chauffeurs.

Il est plus facile de définir par un code informatique les tâches répétitives que celles non répétitives. Dans les deux cas, il peut s’agir de tâches manuelles ou cognitives2. Ces dernières décennies, sur les marchés du travail des pays développés, l’emploi a progressé dans les métiers fortement et peu rémunérés, alors qu’il a reculé dans les postes à salaire moyen. Cette polarisation a été mise en corrélation avec le repli de l’emploi dans les métiers qui comportent de nombreuses tâches répétitives (Goos et Manning, 2007 ; Acemoglu, 2002). Comme les tâches manuelles de nombreux métiers du tertiaire sont plus difficiles à définir par des codes, l’automatisation contribue également à déplacer l’emploi des activités de transformation à salaire moyen vers les activités de service faiblement rémunérées (Autor et Dorn, 2013).

C’est en temps de crise que l’on accorde une plus grande importance aux répercussions des technologies sur le marché du travail. En particulier, les craintes pour l’emploi tendent à s’exacerber pendant les crises économiques (Mokyr, Vickers et Ziebarth, 2015), ce qui contribue certainement à expliquer le récent regain d’anxiété à l’égard de la technologie. Cette inquiétude vis-à-vis du lien entre technologie et emploi est peut-être aussi la manifestation de biais cognitifs. En effet, la nouveauté technologique attire une attention démesurée ; il est plus facile de rendre compte des emplois perdus que des emplois gagnés ; de même qu’il est difficile de savoir à quoi ressembleront les emplois de demain. On constate cependant que le récent épisode de récession a accéléré le remplacement du travail humain par les systèmes informatisés (Jaimovich et Siu, 2012).

Les technologies numériques et la production de demain

Dans le chapitre 2, Christian Reimsbach-Kounatze examine le rôle des technologies numériques dans la production de demain. Deux tendances expliquent les transformations de la production liées aux technologies numériques : i) la chute des coûts, qui a permis d’élargir la diffusion ; et ii) la combinaison de différentes TIC, ainsi que leur convergence avec d’autres technologies (en particulier grâce à l’intégration des logiciels et à IdO).

Le chapitre 2 dépeint les effets des grandes technologies numériques (données massives, infonuagique et IdO) et leurs conséquences dans le champ de l’action publique. L’expression « données massives » se rapporte aux données caractérisées par leur volume, la vitesse à laquelle elles sont générées, mises à disposition, traitées et analysées, et leur variété (données structurées et non structurées). Elles ouvrent la voie à des améliorations majeures des produits, des procédés, des méthodes organisationnelles et des marchés. L’innovation fondée sur les données influera sur la production et la productivité de l’économie tout entière, que ce soit dans l’industrie manufacturière, les services ou l’agriculture.

Ainsi qu’il ressort de plusieurs chapitres du présent rapport, de nombreuses applications industrielles à fort potentiel – comme les machines et systèmes autonomes ou encore la simulation complexe – nécessitent une puissance de calcul élevée. L’infonuagique a contribué à améliorer la disponibilité, à accroître la capacité et à réduire le coût des ressources informatiques, en particulier pour les start-ups et pour les petites et moyennes entreprises (PME). Cela dit, le recours à l’infonuagique varie grandement d’un pays et d’une entreprise à l’autre, en particulier entre les entreprises de diverses tailles.

L’IdO est porteur de mutations. En effet, la connexion d’appareils et d’objets à l’internet peut rendre les processus plus efficients, accélérer la prise de décision, resserrer la cohérence de l’offre, améliorer le service client et renforcer la prévisibilité des coûts (Vodafone, 2015). Grâce aux nouveaux capteurs et dispositifs de commande, combinés à l’analyse des données massives et à l’infonuagique, l’IdO permet de faire fonctionner des machines de plus en plus autonomes. Un autre effet notable est que l’industrie ressemble de plus en plus au secteur des services. La raison en est que les entreprises manufacturières peuvent désormais proposer à leurs clients de nouveaux services facturés à l’usage, sur la base des données relatives à l’utilisation des produits, transmises en temps réel. Ainsi, les fabricants d’équipements de production d’énergie ont de plus en plus recours aux données des capteurs pour aider les clients à optimiser la planification de projets complexes.

Bioproduction et bioéconomie

La biotechnologie industrielle implique la production de biens à partir de biomasse durable et non de ressources fossiles épuisables. Cette biomasse peut être issue du bois, des cultures vivrières et non vivrières, voire des déchets ménagers. L’expansion de la bioéconomie est indispensable. L’actualité de 2015 (COP21 et Sommet mondial sur la bioéconomie) a propulsé le concept de bioéconomie sous les projecteurs de la scène politique. Comme décrit dans le chapitre 3, une économie de plus en plus fondée sur les biotechnologies pourrait aider à concilier les enjeux économiques et environnementaux de l’action publique ainsi qu’à atteindre des objectifs comme le développement industriel rural. Au moins 50 pays, dont ceux du G7, sont dotés d’une stratégie nationale en faveur de la bioéconomie ou de politiques connexes.

Bien des progrès et réalisations ont été obtenus dans la biotechnologie industrielle. Par exemple, plusieurs décennies de recherche en biologie ont donné naissance à la biologie de synthèse et aux technologies d’édition du génome (encadré 1.3). Alliés à la génomique moderne, qui constitue la base d’informations de toutes les sciences modernes du vivant, les outils sont en place pour amorcer une révolution biotechnologique dans la production. Les percées les plus récentes vont des biobatteries à la photosynthèse artificielle, en passant par les micro-organismes capables de produire des biocarburants. Début 2017, il a même été annoncé que des scientifiques avaient réussi à synthétiser du graphène à partir d’huile de soja (découvert en 2002, ce matériau pourrait révolutionner l’électronique et de nombreux autres secteurs, mais il était jusqu’à présent difficile d’en obtenir en grande quantité).

Aussi remarquables soient ces nouvelles avancés, c’est avec le déploiement de bioraffineries de pointe que la biotechnologie industrielle pourra jouer à moyen terme un rôle environnemental déterminant (Kleinschmit et al., 2014). En substance, une bioraffinerie transforme de la biomasse en produits commercialisables (denrées, alimentation animale, matériaux, produits chimiques) et en énergie (combustible, électricité, chaleur). Sur la base d’une récente enquête de l’OCDE, les différentes lignes de conduite adoptées dans le monde pour développer les bioraffineries de pointe sont résumées dans le chapitre 3.

Les stratégies en faveur du bioraffinage doivent se préoccuper de la durabilité de la biomasse employée. Les pouvoirs publics peuvent concourir à la mise en place de chaînes d’approvisionnement durables. Il est surtout urgent qu’ils soutiennent les efforts engagés pour établir une définition complète ou universelle de la durabilité (en ce qui concerne les matières de base), des outils de mesure et des accords internationaux sur les indicateurs requis afin de stimuler les activités de collecte de données et de mesure (Bosch, van de Pol et Philp, 2015). Il est par ailleurs indispensable de disposer de normes de performance environnementale applicables aux bioproduits dans la mesure où très peu rivalisent actuellement avec les produits pétrochimiques en termes de coût et que la réglementation impose souvent une exigence de durabilité.

Des bioraffineries de démonstration sont en activité en phase pilote et commerciale. Indispensables pour répondre aux questions techniques et économiques entourant la production avant l’étape des investissements coûteux à grande échelle, elles n’en sont pas moins des investissements à haut risque dans la mesure où les technologies concernées n’ont pas encore été éprouvées. Il est donc nécessaire de les financer au moyen de partenariats public-privé pour limiter les risques encourus par les parties privées et démontrer la volonté des pouvoirs publics de poursuivre dans la durée des politiques cohérentes dans les domaines de l’énergie et de la production industrielle.

Alors que les biocombustibles font l’objet d’initiatives depuis déjà plusieurs décennies, les pouvoirs publics ne prêtent guère attention aux produits chimiques fondés sur les biotechnologies, qui présentent pourtant un potentiel immense de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES) (Weiss et al., 2012).

Comme exposé dans le chapitre 3, les pouvoirs publics pourraient soutenir de diverses manières la bioproduction et l’ingénierie métabolique (qui consiste à utiliser le génie génétique pour modifier le métabolisme de micro-organismes afin de les transformer en produits utiles) aux stades de la R-D et de la commercialisation. Il s’agit par exemple d’accompagner la R-D à la confluence de la biotechnologie industrielle et des nouveaux procédés chimiques inoffensifs pour l’environnement, d’améliorer les méthodes de calcul et d’analyse de données ou encore de perfectionner les technologies numériques liées à la biologie de synthèse (qui implique l’écriture d’un nouveau code génétique) et à l’ingénierie métabolique.

Plusieurs types de mesures sont nécessaires pour que le potentiel de la production fondée sur les biotechnologies puisse être concrétisé : notamment, soutien public à la recherche, élaboration d’une échelle de durabilité de la biomasse, programmes d’étiquetage des produits à l’intention des consommateurs, initiatives en faveur de l’enseignement et de la formation. L’acheminement vers un système de production de l’énergie et de matériaux fondé sur les ressources renouvelables sera long et semé d’embûches techniques et politiques. À la différence des transitions antérieures, du bois au charbon, puis du charbon au pétrole, la tâche est compliquée par les défis planétaires qui se posent aujourd’hui et qui la rendent d’autant plus urgente.

Exploiter les potentialités offertes par les nanotechnologies

Dans le chapitre 4, Steffi Friedrichs étudie la relation entre nanotechnologie et production. Le préfixe nano- signifie un milliardième de l’unité considérée. Par exemple, 1 nanomètre (nm) est un milliardième de mètre. Dans leur acception la plus large, les nanotechnologies désignent l’ensemble des phénomènes et processus intervenant à une échelle comprise entre 1 et 100 nm (à titre de comparaison, une feuille de papier mesure environ 100 000 nm d’épaisseur). Les interactions qui s’opèrent à ce niveau sont fondamentales pour la vie et le monde matériel. L’échelle nanométrique est le domaine où les atomes, dépourvus de propriétés physiques propres, forment des liaisons entre eux, constituant ainsi les unités fonctionnelles les plus petites (nanométriques) de la matière, dont on observe les propriétés, les fonctionnalités et les mécanismes dans les mondes inorganique et organique.

Ainsi que l’explique Friedrichs, la maîtrise de la matière à l’échelle nanométrique constitue une technologie généraliste qui trouve des applications à tous les niveaux de la production. Les domaines concernés sont très divers, comme en témoignent les innovations récentes : le calculateur quantique (physique), les matières invisibles (chimie des solides), les tissus artificiels et les cellules solaires biomimétiques (biologie) ainsi que les appareils nanométriques employés à des fins de diagnostic médical et de traitement thérapeutique (à l’aide des nanosystèmes électromécaniques créés par les ingénieurs). La nanotechnologie peut aider à remplacer les processus de production énergivores par d’autres moins coûteux. Par exemple, pour la fabrication des cellules photovoltaïques, elle permet de remplacer la fusion de zone, énergivore, par l’impression « roll-to-roll » à l’air ambiant. Elle rend aussi possible l’écran souple. Enfin, elle peut servir de fondement à de nouveaux produits de pointe à usage unique (comme les laboratoires sur puce dans le domaine de la diagnostique).

Beaucoup de grandes entreprises se sont d’abord tournées vers les nanotechnologies pour obtenir des innovations de procédé et atteindre des objectifs environnementaux (par exemple, utiliser moins de solvants organiques en travaillant sur des nanoparticules en suspension dans de l’eau). Elles ont en outre davantage recouru aux nanomatériaux avancés dans les processus de fabrication des produits de haute technologie (par exemple, pour le polissage des composants électroniques et optiques).

Dans les années 80, les études de prospective scientifique et technologique annonçaient que la progression serait fulgurante de l’étape initiale de la découverte des techniques de maîtrise de la matière à l’échelle nanométrique jusqu’à objectif final de la construction de n’importe quel système fonctionnel complexe à partir de ses plus petits éléments constitutifs (Drexler 1986). Ces prévisions ont péché par optimisme en sous-estimant l’ampleur des défis techniques à relever. Cela dit, les techniques de production à grande échelle des nanomatériaux se sont considérablement améliorées au cours des dix dernières années. À court et moyen termes, les nanotechnologies vont servir à améliorer les produits et procédés de fabrication existants et, à long terme, elles déboucheront probablement sur des innovations à l’origine de produits et de procédés totalement nouveaux. Les politiques nécessaires pour soutenir la poursuite de l’évolution et de l’utilisation des nanotechnologies sont décrites dans le chapitre 4.

Impression 3D, production et considérations environnementales

L’impression tridimensionnelle, ou impression 3D, se développe rapidement sous l’effet conjugué de la baisse du coût des imprimantes et des consommables, de la qualité toujours plus grande de ses productions et de l’innovation. On annonce pour le marché mondial de l’impression 3D une croissance annuelle de 20 % environ à l’horizon 2020 (MarketsandMarkets, 2014). De récentes innovations permettent d’utiliser de nouveaux matériaux en impression 3D – dont le verre et le métal – et de réaliser des objets composites à structures multiples – comme des batteries et des drones. Les imprimantes à ADN et l’impression de tissus et d’organes à partir de cellules vivantes sont en cours de mise au point. La recherche avance dans le domaine de la matière programmable pour l’impression 3D5. De même, il existe désormais des imprimantes 3D hybrides, qui associent la technique de fabrication additive aux fonctions d’usinage et de fraisage à commande numérique.

L’impression 3D offre un certain nombre de possibilités d’améliorer la productivité. Ainsi, l’impression 3D de mécanismes préassemblés pourrait réduire le nombre d’étapes requises dans certains processus de production. Le prototypage rapide peut raccourcir les processus de conception (Gibson, Rosen et Stucker, 2015). Enfin, on est désormais capable d’imprimer des objets autrement impossibles à fabriquer, comme des composants métalliques « noyés » dans d’autres composants, métalliques de manière parfaitement homogènes. Pour l’heure, l’impression 3D sert essentiellement à la construction de prototypes, de modèles et d’outils, la fabrication de pièces détachées de biens de consommation ne représentant que 15 % de ses emplois (Beyer, 2014).

Dans l’industrie manufacturière, l’usinage est le principal procédé employé pour fabriquer des prototypes ou des éléments sur mesure en série limitée. L’impression tridimensionnelle révolutionne déjà le marché des pièces usinées, qu’il s’agisse des pièces en plastique ou en métal. Chez Boeing, par exemple, l’impression 3D a supplanté l’usinage pour la fabrication de plus de 20 000 pièces de 300 modèles différents (Davidson, 2012). Cela dit, l’usinage n’est qu’une petite niche industrielle, qui ne représente, en valeur, qu’une très faible part des ventes de produits manufacturés.

Dans le chapitre 5, Jeremy Faludi analyse, en collaboration avec Natasha Cline-Thomas et Shardul Agrawala, les incidences environnementales de l’impression 3D. Comme ils l’expliquent, la diffusion de l’impression 3D dépendra de son évolution technologique à court terme en ce qui concerne la durée d’impression, le coût, la qualité et la taille des objets imprimés ainsi que le choix des matériaux. Le principal facteur habilitant ou inhibiteur, selon le cas, se trouve être la charge financière liée à l’abandon des méthodes de production de masse au profit de l’impression tridimensionnelle. Les coûts de revient devraient chuter dans les années à venir à mesure que la production progressera en volume (McKinsey Global Institute, 2013), mais il est difficile de prédire avec exactitude la vitesse à laquelle la technologie se déploiera. Il convient d’ajouter à cela que le coût de la conversion varie d’un secteur à l’autre. L’impression 3D devrait pénétrer rapidement les industries où les coûts sont élevés et les volumes restreints, comme le prototypage, l’équipement automobile, l’aérospatiale et la production de certains instruments médicaux. Elle gagnera par contre plus lentement celles où les coûts et volumes sont d’importance moyenne.

Il est intéressant d’analyser les incidences environnementales de l’impression 3D sur deux technologies importantes que sont l’usinage et le moulage par injection. Ces deux procédés industriels très répandus correspondent aux deux extrémités d’un spectre qui va de la création de prototypes uniques à la production en très grande série. Rien que dans ces deux cas, les incidences environnementales de l’impression tridimensionnelle sont très diverses. Le type d’imprimante, la fréquence d’utilisation, la disposition et la géométrie des pièces, la consommation d’énergie et la toxicité des matériaux d’impression sont autant d’éléments qui entrent en ligne de compte. Certains systèmes expérimentaux affichent déjà un impact environnemental nettement inférieur, par unité produite, à celui du moulage par injection, de l’ordre de 70 % dans certains cas. L’industrie ne semble pas portée vers ce genre de solutions, mais les pouvoirs publics pourraient encourager des choix conformes à l’intérêt général.

Deux des avantages fréquemment attribués à l’impression 3D sur le plan de la durabilité environnementale, à savoir l’élimination des déchets et du transport, méconnaissent le fait que cette technique exige des matériaux extra-purs, souvent impossibles à recycler, et que les matières premières doivent être acheminées vers le site d’impression. Certaines méthodes d’impression réclament un tel degré de pureté des matériaux que le recyclage en devient inenvisageable.

Il n’empêche que l’impression 3D peut rendre possible une utilisation des matériaux plus conforme aux impératifs de durabilité environnementale. En effet :

• Elle permet de façonner de nombreux matériaux comme seul le plastique pouvait l’être jusque-là.

• Elle abaisse les obstacles à la substitution des matériaux en diminuant le rôle des économies d’échelle dans certains processus.

• Elle peut permettre d’employer des intrants chimiques en plus faible quantité tout en modifiant plus profondément les propriétés des matériaux, grâce à différents procédés d’impression.

L’impression 3D de certaines pièces est par ailleurs susceptible de réduire leur empreinte écologique en raison de l’emploi qui en est fait, indépendamment de l’ampleur des incidences environnementales de leur fabrication. Cette diminution de l’empreinte écologique peut s’obtenir de deux manières : i) en réduisant le poids des produits ou en en améliorant l’efficacité énergétique par d’autres moyens (General Electric a abaissé de 15 % la consommation de carburant d’un moteur à réaction en le rendant plus léger grâce à des pièces fabriquées par impression tridimensionnelle [Beyer, 2014]) ; et ii) en imprimant les pièces de rechange de produits obsolètes qui seraient autrement éliminés. Par exemple, une machine à laver qui n’est plus fabriquée risque d’être mise au rebut pour peu qu’une seule pièce casse. Un tel gaspillage peut être évité grâce au fichier numérique correspondant à l’image de la pièce en question.

Les nouveaux matériaux et la prochaine révolution de la production

Dans le chapitre 6, David McDowell analyse l’évolution récente des nouveaux matériaux, leurs multiples répercussions sur la conception et le fonctionnement des produits ainsi que l’action à mener dans ce domaine. Grâce aux avancées de l’instrumentation scientifique, avec par exemple les microscopes à force atomique, les scientifiques peuvent étudier les matériaux comme jamais auparavant. Les progrès des outils de simulation informatique ont également été déterminants. Aujourd’hui, des matériaux aux propriétés entièrement nouvelles font leur apparition : des solides d’une densité comparable à celle de l’air ; des alliages exotiques et des matériaux composites ultralégers et ultrarésistants ; des matériaux à mémoire de forme, capables de se régénérer ou de s’auto-assembler ; ou encore des matériaux qui réagissent à la lumière et au son. Tous ces matériaux sont désormais une réalité (The Economist, 2015).

Grâce aux progrès du calcul informatique, il est à présent possible de modéliser et de simuler la structure et les propriétés d’un matériau pour décider en connaissance de cause de la manière dont il peut être employé dans des produits. Certaines propriétés comme la conductivité, la résistance à la corrosion et l’élasticité peuvent être intégrées de manière intentionnelle dans de nouveaux matériaux. Ce mode de conception assisté par ordinateur accélère la mise au point de matériaux nouveaux ou améliorés, facilite l’intégration de matériaux connus dans des produits nouveaux et permet de perfectionner les produits et procédés existants (par exemple, il est théoriquement possible de remplacer le silicium présent dans les circuits intégrés par d’autres matériaux aux propriétés électriques plus intéressantes). Au cours de la prochaine révolution de la production, les ingénieurs ne concevront plus seulement des produits, mais aussi leurs matériaux de fabrication (Teresko, 2008).

L’importance que revêtent les nouveaux matériaux pour le secteur manufacturier transparaît, entre autres, dans l’initiative engagée aux États-Unis en faveur du génome des matériaux, Materials Genome Initiative (MGI). Lancée par le Président Obama en juin 2011, la MGI a pour objectif de diviser par deux le temps nécessaire pour découvrir, mettre au point, produire et déployer des matériaux avancés, tout en en diminuant les coûts.

L’ère des tâtonnements dans la mise au point des matériaux touche à sa fin. Une approche du développement fondée sur la simulation fera gagner du temps et de l’argent car lorsque les entreprises chercheront un matériau aux propriétés voulues, il leur suffira d’intégrer celles-ci dès le stade de la conception du matériau, ce qui leur évitera d’avoir à réaliser des analyses à répétition. La simulation permettra d’obtenir de meilleurs produits, comme des structures complexes plus résistantes. En intégrant la modélisation et la science des données dans l’aide à la décision liée au développement de produits, on pourrait aussi réduire le temps écoulé entre la découverte d’un matériau et son utilisation à des fins commerciales. Aux États-Unis, le programme AIM (Accelerated Insertion of Materials) de la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) a démontré la réalité de ces gains de temps. Enfin, les grandes entreprises vont de plus en plus rivaliser dans la mise au point de nouveaux matériaux. En effet, l’application d’un procédé de fabrication breveté à des matériaux également brevetés offre la garantie de se démarquer durablement de la concurrence (The Economist, 2015).

La diffusion dépend du contexte national et international

Plusieurs facteurs intervenant aux niveaux national et international influencent le processus de la diffusion : i) les connexions mondiales fondées sur les échanges – qui constituent un vecteur de diffusion technologique et une incitation à adopter les technologies – et l’investissement direct étranger (IDE) ; ii) la mobilité internationale des travailleurs qualifiés ; iii) les relations et flux de savoir existant au sein des économies nationales, sous la forme par exemple d’interactions entre établissements scientifiques et entreprises ; iv) l’existence et l’évolution des normes (le secteur des semi-conducteurs, par exemple, en utilise un millier [Tassey, 2014]) ; vi) le volume des investissements immatériels complémentaires réalisés par les entreprises dans la R-D, les compétences, les capacités managériales et d’autres formes de capital intellectuel (OCDE, 2015c) ; et vii) l’efficience des voies employées par les entreprises pour se procurer les ressources dont elles ont besoin pour croître. Si les entreprises susceptibles de prendre la tête de la prochaine révolution de la production sont incapables d’attirer les ressources humaines et financières nécessaires à leur croissance, les technologies évolueront et se diffuseront à pas de fourmi.

Comme récemment étudié dans divers travaux de l’OCDE, une mauvaise affectation des ressources peut être due à une concurrence insuffisante sur les marchés de produits, à la rigidité du marché du travail, aux freins à la sortie du marché pour les entreprises, aux obstacles à la croissance de celles qui réussissent, ainsi qu’aux conditions des politiques en vigueur. Ainsi, la réactivité des investissements en capital fixe des entreprises de changer leur stock de brevets a plus que triplé là où le droit relatif à la protection de l’emploi est plus laxiste (comme aux États-Unis) comparé aux pays où il est plus strict (comme au Portugal). De même, les investissements en capital fixe sont pratiquement deux fois plus sensibles aux variations du stock de brevets dans les pays où l’exécution des contrats est la moins coûteuse (comme en Norvège) que dans ceux où elle est la plus onéreuse (par exemple, l’Italie) (Andrews, Criscuolo et Menon, 2014).

Au-delà des conditions-cadre, les institutions et mécanismes de diffusion technologique peuvent être efficaces

Dans le chapitre 7, Philip Shapira et Jan Youtie analysent les fonctions et incidences des institutions et mécanismes de diffusion technologique. Comme ils l’expliquent, la diffusion des technologies repose sur des intermédiaires, ainsi que sur des structures et procédures qui facilitent l’adoption et la mise en œuvre de connaissances, de méthodes et de moyens techniques. Les systèmes d’innovation englobent plusieurs sources de diffusion technologique, comme les universités et les organisations professionnelles. Cependant, certaines institutions, comme les services de vulgarisation scientifique, ont tendance à être reléguées au second plan dans la politique générale d’innovation. Elles sont pourtant capables d’efficacité pour peu qu’elles soient bien conçues et bénéficient d’incitations et de ressources adaptées.

Les arguments traditionnellement avancés en faveur des institutions et mécanismes de diffusion des technologies reposent sur les carences et les asymétries observées dans la circulation de l’information, entre autres dysfonctionnements du marché. Les entreprises (en particulier les PME) sont fréquemment dépourvues des renseignements, des connaissances et compétences techniques, des formations, des ressources, de la stratégie et de la confiance dont elles auraient besoin pour adopter de nouvelles technologies. Les fournisseurs et les consultants indépendants peuvent se heurter à des coûts de transaction élevés lorsqu’ils cherchent à diffuser une technologie. Enfin, les fonds nécessaires au déploiement à grande échelle ne sont pas toujours débloqués. Les institutions chargées de diffuser les technologies s’emploient à orienter et à accompagner, notamment dans leurs choix d’investissement, les entreprises désireuses de se doter des capacités requises pour adopter de nouvelles technologies. Dans le contexte particulièrement dynamique de la prochaine génération des technologies de production, l’argument de la défaillance du marché pèsera sans doute davantage encore lorsqu’il s’agira de justifier les interventions des institutions. Il faudra aider les utilisateurs potentiels à faire le tri dans une masse pléthorique d’informations et à prendre des décisions sur fond d’évolution rapide des technologies et des besoins en compétences spécialisées.

Des initiatives nouvelles de diffusion font leur apparition, pour certaines au stade expérimental

Des initiatives originales ont été prises, pour certaines à titre expérimental, face à la nécessité de disposer de stratégies nouvelles pour promouvoir les changements d’ordre institutionnel, l’échange de connaissances, le renforcement des capacités et les actions de diffusion technologique dictées par la demande. Les nouvelles technologies de production ont stimulé l’établissement de partenariats qui transcendent les secteurs d’activité et cherchent à résoudre les problèmes liés à la transposition des résultats de la recherche dans la production à grande échelle. Parallèlement aux centres de technologie appliquée établis de longue date, comme les instituts Fraunhofer en Allemagne, les approches fondées sur le partenariat ont le vent en poupe (voir aussi le chapitre 10). Manufacturing USA, par exemple, s’appuie sur des organisations privées à but non lucratif qui forment le cœur d’un réseau d’organisations professionnelles et universitaires pour mettre au point des normes et des prototypes dans de nombreux domaines, tels que l’impression 3D ou la fabrication et la conception numériques (voir aussi le chapitre 11 pour une présentation détaillée de Manufacturing USA).

Dans un mouvement comparable à l’essor de la mise en accès libre des publications et données de recherche, on voit apparaître des « bibliothèques » qui favorisent la mise en commun de briques technologiques. BioBricks, par exemple, est un standard ouvert mis au point par le MIT (Massachusetts Institute of Technology) pour permettre l’utilisation partagée de composants biologiques synthétiques par l’intermédiaire d’un registre (Registry of Standard Biological Parts). En biotechnologie, les ressources à code source libre coexistent avec les solutions traditionnelles, couvertes par un droit de propriété.

Les politiques de diffusion technologique traitent du financement des activités situées à mi-chemin entre recherche et commercialisation, ainsi que des lacunes à combler pour commercialiser les résultats de la recherche. Aux États-Unis, par exemple, la Fondation nationale pour la science (National Science Foundation, NSF) a mis en place le programme Innovation Corps (I-Corps) en 2011 afin d’accélérer la commercialisation des résultats de la recherche à forte composante scientifique. Des équipes de chercheurs et des entrepreneurs en herbe reçoivent des bourses pour participer à une formation dont l’objet est d’encourager l’interaction continue avec les clients et les partenaires. Les participants enrichissent ainsi leurs connaissances et sont plus à même de fonder une entreprise autour des travaux de recherche financés par la NSF (Weilerstein, 2014).

La passation de marchés publics axés sur l’innovation a également pris de l’importance dans de nombreux pays et implique souvent des PME. Des incitations sont utilisées, comme le crédit d’impôt pour la R-D, ou la voie réglementaire et normative pour encourager les activités de R-D précommerciale, parmi lesquelles se rangent les études de faisabilité et le prototypage. L’efficacité des institutions chargées de diffuser les nouvelles technologies dépend en partie de la capacité des entreprises à les assimiler. Cela donne une idée de l’ampleur des efforts à fournir pour soutenir la demande au moyen de dispositifs comme les chèques-innovation, qui incitent les bénéficiaires à se rapprocher de ceux qui peuvent leur apporter des connaissances ou des technologies nouvelles. Plusieurs pays (dont le Royaume-Uni, l’Irlande et les Pays-Bas) encouragent le recours à ce dispositif.

Le dynamisme de la science, des systèmes de recherche et leur influence sur la production dépendent souvent de l’action des pouvoirs publics

Bien souvent, les choix des pouvoirs publics déterminent le dynamisme de la science et de la recherche ainsi que leur influence sur la production. C’est le cas notamment de l’ampleur du soutien public à la recherche, qui accuse un recul depuis quelques années dans certains pays (graphique 1.1).

Graphique 1.1. Crédits budgétaires publics de R-D (sélection de pays)

Indice : 2008 =100

Source : Calculs effectués à partir de l’ensemble de données « Crédits budgétaires publics de R-D » (CBPRD) de la base de données de l’OCDE sur les statistiques de recherche et développement. Données extraites de l’IPP.Stat le 14 mars 2017.

 StatLink https://doi.org/10.1787/888933568528

Outre l’ampleur du soutien public destiné à la recherche fondamentale et appliquée, les décideurs doivent être attentifs : aux procédures d’affectation des fonds à la recherche publique ; à une diversité de caractéristiques institutionnelles et d’incitations propices à la science ouverte ; aux contextes de nature à inciter les entreprises, les chercheurs du secteur public et les établissements publics de recherche à commercialiser les résultats de la recherche, tout en préservant l’intérêt général. Ils doivent aussi veiller à nouer des partenariats public-privé bien pensés ; à mettre en place des régimes d’immigration efficients, transparents et simples pour le recrutement de travailleurs hautement qualifiés ; à faciliter l’établissement de liens et de réseaux transfrontaliers entre les chercheurs ; et à constituer une panoplie de mesures de soutien, judicieuse et pragmatique, qui réunit des instruments fondés aussi bien sur l’offre que sur la demande.

Les défis fondamentaux de la recherche sont bien souvent pluridisciplinaires et systémiques

Dans le chapitre 10, Eoin O’Sullivan et Carlos López-Gómez examinent les nouvelles priorités et politiques pour la R-D industrielle de différents pays. Ils montrent qu’en soutenant la R-D industrielle, les décideurs fixent l’ordre des priorités de la recherche technologique des domaines concernés et mettent en place des institutions, programmes et initiatives pour veiller au développement, à la démonstration et au déploiement des résultats de la recherche dans les systèmes industriels. Les auteurs constatent que la convergence (des disciplines de recherche, des technologies et des systèmes), le changement d’échelle (des technologies émergentes) et la capture de la valeur économique nationale (de l’innovation dans l’industrie) sont des thèmes qui retiennent de plus en plus l’attention. En conséquence, on voit apparaître des programmes de recherche liés au secteur manufacturier, tandis que les établissements de recherche et d’innovation élargissent le périmètre de leur mission, au-delà de la recherche fondamentale, resserrent les liens avec les principaux acteurs des systèmes d’innovation, rendent plus explicite l’obligation de collaboration interdisciplinaire et interinstitutionnelle et se dotent de nouveaux types d’infrastructure d’innovation (outils, technologies génériques et installations) à l’appui de la convergence et du changement d’échelle.

O’Sullivan et López-Gómez montrent que les priorités des gouvernements dans les domaines de l’industrie et dans les organisations institutionnelles reflètent les différences nationales présentes dans le dynamisme de la recherche selon les domaines industriels. En Allemagne, par exemple, l’accent est mis sur l’intégration des technologies numériques dans l’équipement de production industrielle et les « usines intelligentes », et plus particulièrement sur les systèmes embarqués, les systèmes cyberphysiques et l’IdO. Au Japon, l’administration centrale a récemment insisté sur l’importance d’intégrer les applications de la robotique avancée et de l’IA dans l’ensemble des chaînes d’approvisionnement spécialisées.

Comme exposé dans le chapitre 10, les institutions, programmes et initiatives de la R-D industrielle publique ont désormais en commun d’assumer des fonctions de soutien à l’innovation qui dépassent le simple cadre de la R-D fondamentale (par exemple, démonstration de prototypes, formation, mise en place d’une chaîne logistique) ainsi que d’accorder une attention accrue aux « grands défis » (concernant notamment la fabrication durable, la nanofabrication et le stockage d’énergie).

O’Sullivan et López-Gómez observent qu’il est de plus en plus difficile de déterminer quelles doivent être les priorités de ces initiatives et programmes. Cela est dû à la convergence technologique et à la complexité croissante des modes de production modernes. Lorsqu’ils évaluent les incidences des investissements de R-D, et définissent ainsi les priorités de l’action, les décideurs doivent tenir compte du fait que les contours des domaines de la recherche industrielle sont de plus en plus flous. Si rien n’est fait pour soutenir les efforts pluridisciplinaires et ceux liés aux défis de la recherche, les programmes de R-D technologique risquent de devenir cloisonnés. Nombre de ces défis supposeront de s’appuyer sur des disciplines de la recherche liée au secteur manufacturier qui sont traditionnellement distinctes (matériaux avancés, outils de production, TIC ou gestion opérationnelle par exemple). Or, bien souvent, les établissements et programmes de recherche financés par des fonds publics se sont vu confier une mission circonscrite à la recherche et ils ne sont pas libres d’entreprendre des activités complémentaires d’innovation ou de s’associer à d’autres acteurs de l’innovation. Il leur est donc parfois impossible de réunir la bonne combinaison de capacités, de partenaires et d’installations dont ils auraient besoin pour relever les défis du changement d’échelle et de la convergence.

Les auteurs du chapitre 10 soulignent que les indicateurs traditionnels de performance n’incitent pas toujours comme il conviendrait à resserrer les liens institutionnels, à consolider l’interdisciplinarité ainsi qu’à encourager l’application et l’intensification de la recherche. Pour mieux évaluer les institutions et les programmes, il y aurait peut-être lieu de se doter de nouveaux indicateurs, en complément de ceux déjà utilisés (comme le nombre de publications et de brevets) et en particulier dans les domaines suivants : démonstration réussie par lignes pilotes et bancs d’essai, développement des compétences des techniciens et ingénieurs, participation à des consortiums, présence des PME dans de nouvelles chaînes d’approvisionnement, et contribution à l’attraction de l’IDE. Les responsables des politiques devraient déterminer si les indicateurs de performance tiennent correctement compte du caractère systémique de la prochaine révolution de la production.

Bien souvent, pour que les innovations passent du laboratoire à l’usine, il importe d’investir dans des centres de recherche appliquée et des sites pilotes de production. Il est également crucial de tisser des liens et de nouer des partenariats entre les différents acteurs de la R-D industrielle. Comme précédemment noté, cela donne une idée de l’ampleur et de la complexité des défis à relever dans le domaine de la production avancée. La réalisation de ces tâches nécessite des capacités et infrastructures éparpillées entre de nombreux acteurs de l’innovation. Par exemple, certaines peuvent nécessiter de faire appel aux compétences techniques et aux connaissances des ingénieurs de fabrication et chercheurs industriels, mais aussi des concepteurs, des fournisseurs, des équipementiers, des techniciens d’atelier et des utilisateurs.

Par ailleurs, l’infrastructure de R-D industrielle doit judicieusement combiner outils et installations pour gérer les défis de la convergence et du changement d’échelle, ainsi que pour tirer profit des potentialités qui en découlent. Métrologie avancée, technologies de mesure en temps réel, technologies de caractérisation, d’analyse et d’essai, bases de données partagées, mais aussi outils de modélisation et de simulation n’en sont que quelques exemples parmi d’autres. À cela s’ajoutent les installations de démonstration – tels que les bancs d’essai, les lignes pilotes et les démonstrateurs d’usine, qui fournissent un environnement de recherche propice, car pourvu de la panoplie idoine d’outils et de technologies génériques – et les techniciens indispensables à leur bon fonctionnement.

Beaucoup d’entreprises chinoises ont réalisé de grands progrès dans la mise au point et l’utilisation des nouvelles technologies de production

Entre autres réalisations de l’industrie chinoise, on peut citer le vol spatial habité, les sous-marins habités capables de plonger dans des eaux très profondes, le train à grande vitesse et le supercalculateur le plus puissant au monde. Au cours de la période 2008-13, le nombre de robots industriels déployés en Chine a crû d’environ 36 % par an en moyenne. En 2013, la Chine est devenue le premier débouché mondial des robots industriels et devrait en compter quelques 428 000 unités en 2017 (IFR, 2015). Les ventes de robots industriels chinois ont augmenté de 77 % en 2014 (Shen, 2015). Les régions traditionnellement très actives dans la fabrication de produits mécaniques et électriques, notamment celles du Sud‐Est du pays, ont mis en place de vastes programmes visant à remplacer les humains par les robots.

En Chine, les ventes d’imprimantes 3D sont passées de 2 milliards CNY en 2013 à 3.7 milliards CNY (environ 582 millions USD) en 2014 (Huang, 2015). Il sera recouru à des imprimantes 3D à usage industriel pour construire le C919, premier avion de ligne de conception chinoise (Ren, 2014).

En 2014, le marché chinois de l’IdO représentait plus de 600 milliards CNY (environ 94 milliards USD) (CCID Consulting, 2015). Outre qu’elles dominent le marché de l’IdO, de l’infonuagique et des données massives, les sociétés internet du pays, et en particulier les trois premières d’entre elles (Baidu, Alibaba et Tencent), ont entrepris de s’étendre au secteur manufacturier. En décembre 2015, Baidu a testé sur route un véhicule sans conducteur. De son côté, Alibaba lance des applications fondées sur les données massives dans plusieurs secteurs, dont la robotique, l’IdO et les biotechnologies, ou encore le financement et l’infrastructure.

Très tôt engagée dans la recherche en nanotechnologie, la Chine occupe le quatrième rang dans le classement mondial des brevets liés à ce domaine pour la période 2010-13 (OCDE, 2015d). Cette prouesse scientifique a ouvert la voie à de nombreuses applications industrielles. La biomédecine et les biomatériaux sont en plein essor. En Chine, l’ingénierie biomédicale crée de nouveaux produits et services grâce à la fusion des biotechnologies, des nouveaux matériaux et des TIC (par exemple, cornées artificielles et services génétiques). Toutes ces réalisations et d’autres encore découlent des progrès accomplis dans la recherche, l’enseignement et les infrastructures.

En parallèle, une série de mesures de grande envergure et de programmes d’investissement publics ont été engagés dans l’objectif principal de promouvoir l’utilisation des technologies numériques dans le secteur manufacturier. Lancée en 2015, l’initiative Made in China 2025 s’inscrit dans la stratégie conçue pour faire de la Chine une plus grande puissance manufacturière dans un horizon de trente ans. Plus récemment, l’initiative Internet Plus a vu le jour afin d’assurer la transition numérique de pièces maîtresses de l’économie. Pour compléter ces initiatives, des mesures transversales sont mises en œuvre, notamment dans le domaine de l’éducation, à l’exemple de l’ambitieux programme national d’enseignement de la robotique au primaire et au secondaire actuellement à l’étude au ministère de l’éducation (Ren, 2016).

La montée en gamme du secteur manufacturier chinois soulève des questions complexes, sur le plan national et à l’étranger

Sous l’effet du vieillissement de sa population et de la hausse rapide des coûts de la main-d’œuvre, l’industrie chinoise a vu son avantage de coût tomber par rapport aux États‐Unis sous la barre des 5 % (Sirkin, Zinser et Rose, 2014). Bien qu’en hausse depuis dix ans, la productivité du travail en Chine est encore loin des niveaux affichés dans les pays développés. La concurrence mondiale s’intensifie et des entreprises multinationales ont commencé à rapatrier leurs activités de fabrication haut de gamme.

Des pans entiers du secteur manufacturier chinois sont touchés par des pénuries de capacités de gestion et de capacités numériques. La Chine reste lourdement tributaire des importations pour ses activités de fabrication avancée. La difficulté consiste non seulement à accroître l’investissement public en faveur de la science et de l’innovation, mais aussi à commercialiser les résultats de la recherche, à moderniser les infrastructures, à améliorer le fonctionnement des marchés et à encourager l’innovation dans le secteur privé (par exemple, plus de 70 % des brevets en nanotechnologie et 50 % des brevets délivrés dans le domaine de la robotique émanent des secteurs universitaire et public [Organisation mondiale de la propriété intellectuelle, 2015]). Enfin, les préoccupations environnementales occupent une place grandissante depuis l’aggravation des problèmes de pollution de l’air, de l’eau et du sol imputables au secteur manufacturier.

Par effet de ricochet, les pouvoirs publics sont de surcroît confrontés à divers phénomènes comme la déstabilisation du marché du travail et le poids croissant de la cybersécurité. Les programmes de remplacement du travail humain par les robots engendrent des pénuries de main-d’œuvre et une hausse des salaires est observée dans l’est de la Chine. Ils ne devraient pas impacter défavorablement le marché du travail (Bai, 2014). En revanche, l’évolution technologique fait grimper les besoins en cadres, chercheurs et techniciens aux compétences diverses. De plus, l’essor attendu de l’entrepreneuriat et du travail non salarié appelle de nouvelles politiques du travail. Au cours des 12 mois qui ont précédé décembre 2015, le nombre moyen d’incidents de sécurité de l’information détectés en Chine et à Hong Kong (Chine) s’est élevé à 1 245, ce qui représente une hausse de 417 % par rapport à l’année précédente (PwC, 2015). Compte tenu de la place centrale que les TIC occupent dans des secteurs clés, la sécurité de l’information est appelée à se renforcer.

Les possibilités et risques associés aux CVM varieront probablement d’un secteur à l’autre

Les branches d’activité à forte intensité de main-d’œuvre qui dominent dans beaucoup de pays en développement (par exemple, fabrication d’articles d’habillement, de chaussures et de cuir, meubles, textiles et produits alimentaires) seront peut-être moins sujettes au changement dans la mesure où l’automatisation d’un grand nombre des procédés utilisés n’est pas encore achevée (ou économiquement rentable). D’autres branches, comme la fabrication de matériels électriques, d’articles électroniques, de machines et de matériels, seront probablement très touchées, surtout si les salaires augmentent, compte tenu de leur fort potentiel d’automatisation. Par ailleurs, dans des secteurs comme la construction automobile, l’adoption des nouvelles technologies de production devraient moins dépendre des salaires ou du potentiel d’automatisation que de la demande intérieure et de l’intérêt grandissant des consommateurs pour des produits de qualité et adaptés à leurs exigences.

Le changement technologique pourrait rapidement mettre en péril les capacités en place dans les pays en développement. Par exemple, la fabrication de chaussures était jusqu’ici une activité à forte intensité de main-d’œuvre en raison des qualités de dextérité requises. Pourtant, Adidas vient de construire en Allemagne une usine entièrement automatisée permettant de fabriquer des chaussures personnalisées en seulement cinq heures, contre plusieurs semaines à l’heure actuelle (Shotter et Whipp, 2016).

Nombreux sont les pays en développement où tout le système de production devra être modernisé. Les entreprises de ces pays auront bien du mal à mettre à niveau leurs machines, usines et systèmes informatiques, souvent vétustes, pour les adapter aux nouvelles technologies. Les niveaux de tolérance, les normes techniques et les protocoles sur lesquels reposent les technologies de production émergentes leur sont généralement étrangers, et ces technologies supposent habituellement une alimentation électrique ininterrompue, ce qui n’est pas toujours possible selon les pays.

Investir dans les nouvelles technologies peut également entraîner une série de dépenses complémentaires. Les robots, par exemple, vont normalement de pair avec des dispositifs périphériques (barrières de sécurité et capteurs, notamment) et procédures de mise en œuvre (gestion de projet, programmation, installation et développement logiciel), qui représentent un coût au moins aussi important. Une diversité d’acteurs peut assurer le financement de tels investissements : des sociétés de capital-risque aux banques de développement, en passant par les établissements de crédit d’équipement ou de financement des PME et des start-ups. Dans le monde en développement, toute cette palette de services financiers n’est disponible que dans une poignée de pays.

Comme précédemment indiqué, la prochaine révolution de la production ne se fera pas sans un système d’enseignement supérieur performant, capable de former les étudiants en sciences, technologie, ingénierie et mathématiques, tout en tissant des liens étroits entre production et formation professionnelle. Pourtant, alors même qu’ils nécessitent le plus de ressources et d’investissements, ces secteurs de l’éducation ne sont généralement pas prioritaires dans les pays en développement.

Ainsi qu’on le voit dans le chapitre 2, la prochaine révolution de la production a besoin d’infrastructures de télécommunications à large bande qui soient vastes, fiables et sécurisées pour tenir toutes ses promesses. La couverture des zones rurales, en particulier dans les grands pays, favorisera la communication entre producteurs et consommateurs à l’échelon local ainsi que la mise en place de marchés intérieurs intégrés. Selon toute vraisemblance, une connectivité rapide, propice à l’échange de données, caractérisera la production de demain et en sera un facteur de réussite. Mettre en place l’infrastructure correspondante constituera un défi supplémentaire pour nombre de pays en développement.