La vitesse à laquelle la technologie évolue rend la vision de l’avenir compliquée. Le Technology Outlook permet de s’orienter dans le paysage technologique de demain. Tel un guide pour l’avenir, il présente des tendances technologiques, les répertorie en fonction de leur importance pour la place intellectuelle et industrielle suisse et compare les évolutions nationales à celles d’autres pays. Le Technology Outlook identifie des opportunités et des enjeux et constitue donc une base importante pour le travail stratégique d’expert·e·s de l’industrie, de la promotion économique et de l’administration.
L’Académie suisse des sciences techniques SATW se charge de l’identification précoce des technologies dans le cadre d’un mandat fédéral. Le Technology Outlook est le fruit de cette identification précoce : il présente des technologies porteuses d’avenir qui joueront un rôle important pour la Suisse dans les prochaines années. En tant qu’organisation spécialisée unique et à la crédibilité élevée, la SATW communique des informations indépendantes, objectives et holistiques sur la technique, afin de permettre une formation étayée de l’opinion. Elle est politiquement indépendante et non commerciale.
La sélection des technologies relève de la responsabilité du Conseil scientifique de la SATW. D’une part, le degré de maturité technologique, également connu sous l’appellation échelle TLR, a été réévalué pour toutes les technologies figurant dans le Technology Outlook 2021. (cf. NASA, Technology Readiness Level). D’autre part, une liste provisoire a été établie en collaboration avec les responsables des plateformes thématiques SATW regroupant de nouvelles technologies potentiellement disruptives et dont le degré de maturité ainsi que la portée pour la Suisse ont été évalués par des expert·e·s. Les technologies démontrant un degré de maturité entre 4 et 7 et une pertinence élevée pour la Suisse ont été incluses dans la liste définitive des technologies, sur laquelle repose l’édition 2023 du Technology Outlook. Pour chaque technologie, des entretiens – généralement deux, voire plus – ont été conduits avec des expert·e·s. Les entretiens étaient appuyés sur un questionnaire standardisé. Au terme de ceux-ci, l’équipe Foresight de la SATW s’est servi des réponses pour rédiger des articles dont les expert·e·s respectif·ve·s en ont ensuite vérifié l’exactitude
L’importance, pour la Suisse, des technologies sélectionnées telles qu’elles sont visualisées dans le diagramme à quadrants est évaluée sur la base de huit paramètres, qui sont relevés dans le cadre du questionnaire standardisé. Quatre d’entre eux servent à identifier leur portée économique, les quatre autres à établir la compétence de recherche en Suisse. Ces huit paramètres recouvrent:
Les réponses des expert·e·s ont été transposées dans un système de points.
Chiffre d’affaires 2021 (CA), sur la base d’estimations d’expert·e·s, de rapports annuels et sectoriels, de bases de données statistiques et de nos propres recherches:
| Valeur (en mio CHF) | < 10 | 10–99 | 100–499 | 500–999 | ≥ 1000 |
|---|---|---|---|---|---|
| Points | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
Potentiel commercial des cinq prochaines années (Pc), évaluation réalisée par des expert·e·s:
| Niveau | Faible | Moyen | Important |
|---|---|---|---|
| Punkte | 0,4 | 1 | 1,6 |
Cadre légal-réglementaire en Suisse (LR), évaluation réalisée par des expert·e·s:
| Niveau | Défavorable | Neutre | Optimal |
|---|---|---|---|
| Punkte | 0,8 | 1 | 1,2 |
Acceptation par la société suisse (AS), évaluation réalisée par des expert·e·s:
| Niveau | Entravant | Neutre | Encourageant |
|---|---|---|---|
| Points | 0,9 | 1 | 1,1 |
Nombre de groupes de recherche universitaire en Suisse (RU), sur la base des informations fournies par des expert·e·s et de nos propres recherches.
| Niveau | < 20 | 20–39 | ≥ 40 |
|---|---|---|---|
| Punkte | 1 | 3 | 5 |
Compétence des groupes de recherche universitaire (CU), sur la base de l’indice h moyen des groupes de recherche en Suisse intervenant dans le domaine concerné. L’indice h est un indicateur de la réception mondiale d’un ou une scientifique dans les milieux spécialisés. Cet indice repose sur le nombre de citations pour les publications de la personne concernée.
| Niveau | < 20 | 20–34 | ≥ 35 |
|---|---|---|---|
| Points | 0,8 | 1 | 1,2 |
Nombre d’entreprises en Suisse avec des activités R&D dans ce domaine (RI), sur la base d’informations fournies par des expert·e·s, de rapports annuels et sectoriels et de nos propres recherches.
| Niveau | < 30 | 30-69 | ≥ 70 |
|---|---|---|---|
| Points | 1 | 3 | 5 |
Compétence de ces entreprises en comparaison internationale (CI), évaluation réalisée par des expert·e·s :
| Niveau | Faible | Moyenne | Elevée |
|---|---|---|---|
| Punkte | 0,8 | 1 | 1,2 |
Les notes obtenues grâce à ce système d’évaluation ont été placées sur l’axe horizontal (importance économique) après avoir été transposées au moyen de la formule suivante:
CA ∙ (PC + LR + AS)
La pondération des valeurs dans la formule varie. Reposant sur des chiffres solides, le chiffre d’affaires représente la variable la plus importante, les trois autres grandeurs le modulent. L’influence qu’exerce le potentiel commercial sur le développement des ventes est jugée plus forte que celle du cadre légal-réglementaire ou encore de l’acceptation au sein de la société. Cette pondération est intégrée dans le système de notation et détermine donc la transposition des grandeurs.
La position d’une technologie sur l’axe vertical (compétence de recherche en Suisse) est déterminée par la formule suivante:
RU ∙ CU + RI ∙ CI
Les informations relatives au nombre de groupes de recherche universitaire ou industrielle représentent les deux variables déterminantes et dont les valeurs sur la compétence sont les modulateurs. Là aussi, le système de notation est reflété dans la transposition des plages de valeurs.
Les valeurs obtenues en fonction de ces principes vont de 2,1 à 19,5 pour l’axe horizontal et de 1,6 à 12 pour l’axe vertical. Par souci de simplification pour la représentation, une transformation linéaire de ces valeurs a été opérée de sorte que les positions définitives sur les deux axes soient comprises entre 0 et 10.
Parmi les technologies figurant déjà dans le Technology Outlook 2019, 19 d’entre elles sont à nouveau représentées sur le diagramme à quadrants de l’édition 2023. Afin d’établir leur évolution et d’éventuels changements de position, les valeurs de chacun des deux diagrammes ont fait l’objet d’une comparaison directe. Le calcul de la différence entre les valeurs pour 2023 et 2021 sur l’axe des x a permis de voir si une modification quelconque de la portée économique (axe horizontal) avait eu lieu, tandis que ce calcul sur l’axe des y avec les valeurs pour 2023 et 2021 a servi à déterminer un changement de la compétence de recherche (axe vertical). Les modifications sont indiquées en valeur absolue. Afin de tenir compte de la légère variation de méthodologie pour l’édition 2023, les chiffres de l’édition 2019 ont été corrigés. Cela concerne le potentiel commercial désormais classé en trois et non plus en quatre catégories ainsi que le nombre de groupes de recherche universitaire et industrielle, pour lesquels les réponses des expert·e·s sont attribuées à trois et non plus à cinq catégories.
La SATW a recours au moteur de recherche sémantique de l’entreprise suisse LinkAlong. Celui-ci parcourt Twitter (renommé X depuis 2023) ainsi que les pages Web référencées dans les publications. Ce moteur de recherche a permis de compiler et d’analyser la totalité des posts concernant les différentes technologies figurant dans le Technology Outlook et publiés sur les comptes Twitter officiels des établissements d’enseignement supérieur de Suisse, d’Allemagne, de France, de Grande-Bretagne, d’Italie, d’Autriche ainsi que des États-Unis.
Pour chaque technologie présentée dans cette édition, des mots-clés permettant de la décrire ont été compilés dans une liste. Ces listes comportaient les langues nationales des pays étudiés ainsi que différentes dénominations et plusieurs graphies pour une seule et même technologie. Cette approche a permis d’établir le nombre d’institutions d’enseignement supérieur qui s’expriment sur un sujet donné dans un pays.
Pour l’analyse des tendances, les technologies présentées ont été réparties en quatre domaines de recherche: Monde numérique, Énergie et environnement, Procédés de fabrication et matériaux, ainsi que Sciences de la vie. Le nombre d’établissements d’enseignement supérieur s’étant exprimés au sujet d’au moins une technologie appartenant à l’un de ces domaines de recherche a été utilisé pour décrire les évolutions intervenues dans ces domaines. Comme la quantité d’établissements supérieurs varie considérablement d’un pays à l’autre dans l’échantillon considéré, le pourcentage d’établissements contributeurs dans chaque domaine de recherche a été établi pour chaque pays; le nombre total d’établissements d’enseignement supérieur du pays concerné représente 100 pour cent. Deux périodes ont été constituées dans chacun des quatre domaines de recherche: 2018-2019 et 2021-2022, sachant que la moyenne des deux années représente la valeur retenue. Calculée par pays et exprimée en points de pourcentage, la tendance résulte de la différence entre ces deux périodes.
L’analyse à l’échelon des technologies a également reposé sur le nombre d’établissements universitaires avec au moins un tweet thématisant la technologie observée, qui ont ensuite été mis en perspective avec le nombre total d’établissements d’enseignement supérieur par pays. Les chiffres représentent des valeurs moyennes pour les périodes 20182019 et 2021-2022. La différence des deux valeurs indique l’évolution d’une technologie dans un pays.
L’analyse des tendances nationales a pris en compte le pourcentage de hautes écoles suisses qui se sont exprimées au sujet des technologies sélectionnées sur Twitter. Pour cela, les valeurs moyennes pour la période 2021-2022 sont comparées à celles de la période 2018-2019; les chiffres de 2020 sont brouillés par la pandémie de coronavirus et ne sont pas pris en compte. Le graphique montre l’évolution, en chiffre absolu, entre les deux périodes considérées.
Désormais, le Technology Outlook aborde aussi des aspects sociaux des technologies en se fondant sur une enquête Delphi standardisée. La méthode Delphi consiste à réaliser des enquêtes systématiques en plusieurs étapes. Elle a été conçue dans les années 50 par la RAND Corporation et est encore employée de nos jours en vue d’aborder des questions qui comportent des aspects incertains ou lacunaires. L’objectif est de collecter des connaissances subjectives et intuitives, mais qui reposent tout de même sur une expertise individuelle. Les études Delphi se distinguent par leur succession de plusieurs tours d’enquête. L’enquête Delphi réalisée pour le Technology Outlook s’est faite en deux tours.
Sélection de thèmes
Au cours d’entretiens, des expert·e·s ont suggéré des thèmes particulièrement importants pour la société. Sur la base de l’examen de ces indications et sous réserve d’épingler un thème dans chaque domaine de recherche, l’équipe Foresight a identifié des thèmes potentiels, en collaboration avec David Marti du think tank Pour Demain : l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé, l’énergie, les matériaux et les tests point of care. La préparation de la réunion suivante comprenait également le catalogue de questions et la procédure à suivre.
Développement de thèses
En s’appuyant sur l’atelier de sélection de thèmes, un ensemble de questions a vu le jour (voir ci-dessous). Celles-ci ont servi de base pour formuler des thèses dans le cadre d’un atelier rassemblant le Conseil scientifique de la SATW et d’autres d’expert·e·s des milieux scientifique et politique.
L’ensemble de questions a été légèrement adapté à chacun des quatre thèmes afin d’illustrer les différences de perception et la problématique des thèmes.
Pendant les ateliers, les 20 participant·e·s se répartissaient en quatre groupes, chaque groupe se consacrant à un thème. La répartition a été effectuée de manière à ce que des spécialistes du thème se retrouvent avec des expert·e·s d’autres domaines de spécialisation. Les résultats des différents groupes ont été débattus en plénum et des thèses ont ensuite été dégagées.
Enquête Delphi et évaluation
Sur la base des résultats de l’atelier, l’équipe Foresight a élaboré le questionnaire du premier tour de l’enquête Delphi, à laquelle 94 participant·e·s ont répondu. Le questionnaire comprenait quatre parties pour un total de 24 questions, assorties de nombreuses sous-questions.
Les questions portant sur l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé s’articulaient majoritairement autour de l’utilisation et de la protection des données personnelles sensibles ainsi qu’autour de la confiance des participant·e·s à l’étude envers différent·e·s acteur·rice·s du système de santé. La série de questions sur l’énergie était consacrée au champ de tension généré par des objectifs différents qui présagent des conflits d’objectifs, ainsi qu’aux responsabilités en vue d’un approvisionnement en énergie durable et sûr. Les questions sur les matériaux s’articulaient surtout sur les mesures d’amélioration de l’état des connaissances au sein de la population et sur le recyclage des nouveaux matériaux. La série de questions relative à cette thématique faisait la part belle à l’influence des tests point of care sur l’individu et le système de santé.
L’équipe Foresight de la SATW a procédé à l’évaluation des réponses et à la rédaction du questionnaire pour le deuxième tour. Celui-ci comprenait au total dix questions sur les quatre thèmes. Il visait à lever les incertitudes découlant du premier tour et à poser des questions plus approfondies lorsque cela s’avérait nécessaire. 72 participant·e·s au premier tour ont répondu au second questionnaire.
L’évaluation de la plupart des questions a été effectuée selon les fréquences de réponses, sans procédés statistiques allant au-delà de la formation de valeurs moyennes et de pourcentages. Vu que les réponses sur les préférences en cas de conflits d’objectifs potentiels dans l’approvisionnement en énergie se conforment à des schémas, les réponses correspondantes ont été réunies par groupes au moyen d’une analyse par segmentation. La formation des groupes a eu lieu selon la méthode de la minimisation de la somme des erreurs quadratiques (Sum of Squared Errors).
