Le CIR pour la deeptech et l'intelligence artificielle
La proximité avec la recherche ne vaut pas éligibilité automatique : intégrer une IA du marché n'est pas de la R&D. Seuls les travaux qui affrontent un verrou scientifique ou technique non résolu par l'état de l'art en relèvent. Voici comment situer vos projets avant d'en discuter avec un professionnel partenaire.
Éligible ou non : la ligne de partage
La distinction se joue sur l'incertitude scientifique ou technique. Utiliser des modèles et des outils disponibles, même très récents, n'est pas de la R&D : il faut que l'état de l'art échoue face à l'objectif visé.
Peut relever de la R&D
- Conception de modèles ou d'architectures quand l'état de l'art publié échoue
- Apprentissage sous contraintes fortes : données rares, bruitées ou hétérogènes
- Verrous de robustesse, d'explicabilité ou de frugalité non résolus
- Incertitudes subsistant entre preuve de concept de laboratoire et système fonctionnel
Rarement éligible
- Intégration d'une IA du marché (API, modèle pré-entraîné) dans un produit
- Fine-tuning ou prompt engineering suivant des recettes documentées
- Construction de pipelines de données avec des briques existantes
- Industrialisation, MLOps et mise en production classiques
Ces repères sont pédagogiques et non exhaustifs. La qualification R&D de chaque projet doit être appréciée au cas par cas avec un professionnel partenaire.
Des travaux fréquemment rencontrés en R&D deeptech & IA
Nouvelles architectures de modèles
Concevoir une architecture d'apprentissage quand celles publiées ne satisfont pas les contraintes du problème.
Apprentissage en données contraintes
Développer des méthodes fiables là où les approches connues échouent sur des données rares, bruitées ou hétérogènes.
Robustesse & explicabilité
Rechercher des garanties de robustesse ou d'explicabilité absentes de l'état de l'art publié.
IA embarquée & frugale
Faire tenir un modèle sous des contraintes matérielles ou énergétiques que les techniques connues ne satisfont pas.
Du laboratoire au système
Lever les incertitudes qui subsistent entre une preuve de concept académique et un système opérationnel.
Technologies émergentes
Explorer le calcul quantique, la photonique ou le neuromorphique, où peu de solutions sont établies.
Ce que la deeptech doit documenter
La documentation est décisive : face à des travaux proches de la recherche académique, l'état de l'art publié et la traçabilité des expérimentations sont particulièrement scrutés.
CIR & deeptech : les questions récurrentes
Utiliser un grand modèle de langage rend-il mon produit éligible ?
Une startup issue d'un laboratoire est-elle éligible d'office ?
Le fine-tuning d'un modèle peut-il relever de la R&D ?
Vos travaux en deeptech ou en IA relèvent-ils de la R&D ?
Situez votre éligibilité et préparez les éléments à analyser avec un professionnel partenaire.
Estimation strictement indicative · sans valeur d’engagement · mise en contact avec un professionnel partenaire