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L’innovation réclame de la rébellion

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Voici un article qui m’avait été demandé par une news letter du ministère de la défense en France. Je la reproduis intégralement.

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L’innovation réclame de la rébellion

Sans capacité de remise en cause courageuse du statuquo, les organisations finissent par mourir.

L’innovation requiert savoir-faire et capital, mais sans un esprit d’aventurier, sans prise de risque, l’échec est paradoxalement plus souvent au rendez-vous. L’innovation ne se décrète pas et même si l’on en connaît les ingrédients, personne ne possède la recette du succès…

Dans une magnifique analyse des ingrédients nécessaires aux écosystèmes innovants [1], Nicolas Colin, co-fondateur de The Family explique que le succès de l’innovation passe par un délicat équilibre entre talent (visionnaire), investissement (intelligent) et esprit de rébellion. Il ne fait que reprendre brillamment les arguments d’un Paul Graham, fondateur de Ycombinator dans la Silicon Valley qui décrit sa région comme la rencontre incongrue de riches et de nerds ou ceux d’un ouvrage plus sérieux du professeur Martin Kenney qui affine l’analyse en donnant une liste de cinq composants nécessaires: des centres de recherche où les idées émergent, du capital-risque qui permet le développement des idées, du savoir-faire technique pour réaliser les produits (et services), du savoir-faire business pour les marqueter et les vendre mais enfin et surtout un esprit de pionnier qui encourage la prise de risque sans stigmatiser l‘échec.

L’Europe est très en retard dans l’innovation technologique.

J’ai quitté la fonction publique de mon beau pays en 1997 après avoir découvert ce qu’était la Silicon Valley pendant mes études. En France, mes amis et collègues préféraient une carrière dans l’administration ou le secteur privé plutôt que l’aventure de la recherche scientifique, je ne parle même pas d’entrepreneuriat, qui, j’en suis persuadé, était tout simplement inconnu de la plupart des ingénieurs. Pendant six ans dans le capital-risque, j’ai fait un constat à peu près similaire à l’échelle de l’Europe. Seules les régions de Boston et de Tel Aviv pouvaient être comparées à la côte ouest américaine. J’ai alors décidé de rejoindre l’EPFL pour y faire depuis 10 ans un travail de fourmi sur les changements culturels indispensables à une véritable culture de l’innovation

La Suisse modèle d’innovation pour l’Europe ?

Dans l’article cité plus haut, Colin explique que l’Allemagne souffre d’une absence totale de rébellion alors que savoir-faire et capital sont disponibles en quantité et en qualité. La Suisse est un modèle économique très semblable. J’ai découvert à l’EPFL une université riche qui a su recruter les meilleurs talents dans le monde entier. Le résultat est un classement des plus honorables dans les rankings universitaires. Mais les chiffres sont à lire avec prudence. Le classement de la Suisse au sommet de l’innovation mondiale est plus le signe de l’alliance parfaite du savoir-faire et du capital que d’une capacité à produire du nouveau. Economie efficace, sans doute, innovante, moins sûr…

L’EPFL produit une quinzaine de spin-off par an. Ces dernières années, ces start-up auront levé une centaine de millions d’euros par an. Une petite dizaine de sorties récentes (ventes à Intel, Dailymotion et d’autres) montrent que l’effort commence à payer. Mais aucune des « unicorns » que la Silicon Valley créée par dizaines. Il y a dix ans, consciente qu’elle pouvait faire plus encore, l’EPFL a créé les Innogrants, un fonds de pré-amorçage soutenant pendant un an les jeunes chercheurs et étudiants ayant des projets de start-up. Parce que l’argent n’est pas le seul ingrédient nécessaire, nous avons aussi lancé des cycles de conférences ou entrepreneurs et investisseurs viennent partager leur expérience, avec l’espoir qu’ils contamineront notre communauté avec le virus entrepreneurial.

Les résultats sont prometteurs mais fragiles. On ne fait jamais assez pour encourager une culture d’innovation. Nous faisons voyager nos apprentis-entrepreneurs aux USA et en Chine. Nous avons créé en 2013 un « open-space », La Forge, pour favoriser la rencontre de ces jeunes. En 2014, nous avons lancé un programme d’échange avec trois autres universités technologiques, l’European Venture Program, financé par Bruxelles et notre région envoie des jeunes de moins de 25 ans découvrir la Silicon Valley.

La Silicon Valley augmente son avance sur le reste du monde

Il ne faut toutefois ne pas se bercer d’illusions. Même si la France et la Suisse ont enfin pris la mesure des enjeux et des défis, même si l’EPFL à petite échelle montre la voie, même si la région parisienne montre avec Criteo ou BlaBlaCar que des entrepreneurs ambitieux peuvent s’exprimer, pourtant Colin considère que l’Europe échoue encore et il dénonce la toxicité de ceux qui se croient des amis et soutiens de l’innovation. « En France, on ne mélange pas les trois ingrédients. Capitalistes, ingénieurs et rebelles sont là, mais ils ne vivent pas dans le même monde et se méfient souvent ouvertement les uns des autres. » En France comme en Suisse, l’entrepreneuriat est encore éteint par le capital et le savoir-faire…

La Silicon Valley n’est pas que le financement spéculatif de nouveaux modèles d’affaires innovants comme l’illustrent les Uber, Airbnb et bien d’autres. Elon Musk est le nouveau Steve Jobs, le nouveau rebelle, l’innovateur du XXIe siècle avec Tesla, SpaceX et SolarCity. L’innovation y est diverse, riche et soutenue dans toutes ses composantes. Certes l’Europe fait des efforts louables mais je ne vois pas de réponses à la hauteur de ces nouveaux enjeux ni en France ni en Europe. Je crains que la prise de conscience nécessaire reste à faire et je vous encourage une dernière fois à lire Nicolas Colin !

[1] Voir https://medium.com/welcome-to-thefamily/what-makes-an-entrepreneurial-ecosystem-815f4e049804#.rzz89gicq et également un article de blog plus ancien Les ingrédients d’un écosystème entrepreneurial selon Nicolas Colin

Andrew S. Grove 1936 – 2016

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Andrew Grove est mort il y a quelques jours. Je me souviens de la lecture de « Seuls les paranoïaques survivent ». Je me souviens qu’il a eu une vie étonnante, au moins ses premières années depuis sa Hongrie natale jusqu’à ce qu’il arrive à New York.

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Andrew S. Grove a été président du conseil d’administration d’Intel Corporation de mai 1997 à mai 2005. Il a été directeur général de la société de 1987 à 1998 et son président de 1979 à 1997. Source: Andrew S. Grove 1936 – 2016 (Site web d’Intel)

Je me souviens aussi qu’il a écrit en 1010 une très profonde analyse sur les start-up. Je vais donc le citer à nouveau.

C’est une foi mal-placée que de croire aux start-up pour créer des emplois aux USA. Les Américains adorent l’idée que des gars dans un garage inventent quelque chose qui va changer le monde. L’éditorialiste du New York Times, Thomas L. Friedman, a ainsi résumé ce point de vue dans Des start-ups, pas des sauvetages de banques. Voici son raisonnement: laissons mourir les vieilles entreprises fatiguées qui ne font que produire des produits à faible valeur, si elles doivent mourir. Si Washington veut créer des emplois, la capitale doit soutenir les start-up.

Moment mythique.

Friedman a tort. Les start-up sont une chose merveilleuse, mais elles ne peuvent pas seules augmenter le niveau d’emplois high-tech. Tout aussi important est ce qui suit ce moment mythique de la création dans le garage, lorsqu’il faut passer du prototype à la production de masse. C’est la phase de mise à l’échelle. Il faut finaliser la conception, trouver le moyen de produire économiquement, construire des usines, et recruter par milliers. Mettre à l’échelle est un travail difficile mais nécessaire pour que l’innovation joue pleinement son rôle. Ce processus-là n’a plus lieu aux USA. Et aussi longtemps qu’il ne se fera plus, injecter des capitaux dans de jeunes sociétés qui construisent leurs usines ailleurs continuera a être un mauvais investissement en termes de création d’emplois. La mise à l’échelle a bien fonctionné dans la Silicon Valley. Des entrepreneurs venaient avec leurs inventions. Des investisseurs leur donnaient l’argent pour bâtir leurs entreprises. Si les fondateurs et leurs investisseurs avaient de la chance, la start-up croissait et allait en bourse, ce qui finançait la suite de l’aventure.

Intel comme exemple de startup.

J’ai eu la chance de vivre une telle aventure. En 1968, deux technologistes bien connus et leurs amis investisseurs mirent $3 millions pour créer Intel, qui fabriqua des puces mémoires pour l’industrie des ordinateurs. Dès le début, il fallut penser production en masse. Nous eûmes à bâtir des usines; recruter, former et garder des employés. Et résoudre un million d’autres problèmes avant qu’Intel ne devienne une très grosse entreprise. Trois ans plus tard, nous étions cotés en bourse, et Intel est devenue une des plus grandes sociétés high-tech. En 1980, dix ans après l’IPO, nous avions environ 13 000 employés aux USA. Non loin de nos quartiers généraux de Santa Clara, d’autres en firent autant. Tandem Computers eut une histoire similaire, puis Sun Microsystems, Cisco Systems, Netscape Communications, etc. Certaines sociétés disparurent sur le chemin, d’autres furent achetées, mais chaque survivant ajoutait à cet écosystème technologique complexe qu’est devenue la Silicon Valley. Avec le temps, les salaires et les coûts de la santé ont augmenté et la Chine s’est ouverte, si bien que les sociétés américaines ont découvert qu’elles pouvaient produire et même concevoir de manière beaucoup plus économique outremer. Et ce faisant, les marges se sont améliorées, les équipes de direction étaient heureuses ainsi que les actionnaires. La croissance s’est poursuivie, de plus en plus profitable. Mais la machine à emplois s’est grippée.

USA contre Chine.

Aujourd’hui, les emplois dans la production d’ordinateurs aux USA sont de 166 000 — moins qu’à l’époque du premier ordinateur personnel, le MITS Altair 2800, en 1975. Entre temps, une industrie de la production de ces mêmes ordinateurs est née en Asie, avec un million et demi de travailleurs – ouvriers, ingénieurs et dirigeants. La plus grande de ces entreprises est Hon Hai Precision Industry Co., aussi connue sous le nom de Foxconn. La croissance de cette société fut à peine croyable, d’abord à Taiwan et ensuite en Chine. L’an dernier, son chiffre d’affaires à atteint 62 milliards de dollars, plus qu’Apple, Microsoft, Dell ou Intel. Foxconn emploie plus de 800 000 personnes, plus que la somme cumulée des emplois de Apple, Dell, Microsoft, Hewlett-Packard, Intel et Sony.

Rapport de 1 à 10

Jusqu’à la récente vague de suicides dans le complexe industriel géant de Foxconn à Shenzhen, peu d’Américains avait entendu parler de cette société. Pourtant tous connaissent les objets qu’elle produit : des ordinateurs pour Dell et HP, des téléphones portables pour Nokia, des consoles Xbox 360 pour Microsoft, des circuits pour Intel, et une quantité d’autres gadgets familiers. Quelques 250 000 employés de Foxconn dans le sud de la Chine fabriquent les produits d’Apple alors que la société à la pomme, n’a que 25 000 employés aux USA – ce qui veut dire que pour chaque employé Apple aux USA, il y en a 10 qui travaillent en Chine sur les iMacs, iPods et iPhones. Le même rapport de 1 à 10 tient pour for Dell, pour le fabriquant de disques durs Seagate Technology, et bien d’autres. … (plus sur l’article de Bloomberg)

Un grand homme vient de disparaître.

Les machines vont-elles nous remplacer ?

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C’est le titre traduit d’un excellent article de la MIT Technology Review que l’on trouve en ligne: Will Machines Eliminate Us? J’en fournis ici une traduction tant je trouve qu’il vient contrebalancer l’avalanche de promesses et d’exubérance médiatiques et scientifiques…

Les gens qui craignent que nous soyons sur la point d’inventer des machines dangereusement intelligentes comprennent mal l’état de l’informatique.

par Will Knight – le 29 janvier 2016

yoshua.bengio_machinesYoshua Bengio dirige l’un des groupes de recherche les plus avancés dans un domaine de l’intelligence artificielle (AI) en fort développement et connu sous le nom d’apprentissage profond ou « deep learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Deep_learning). Les capacités surprenantes que le deep learning a données aux ordinateurs au cours des dernières années, de la reconnaissance vocale de qualité humaine à la classification des images jusque des compétences de conversation de base, ont généré des avertissements menaçants quant au progrès que l’AI fait vers l’intelligence humaine, au risque peut-être de même de la dépasser. Des personnalités comme Stephen Hawking et Elon Musk ont même averti que l’intelligence artificielle pourrait constituer une menace existentielle pour l’humanité. Musk et d’autres investissent des millions de dollars dans la recherche sur les dangers potentiels de l’AI, ainsi que sur les solutions possibles. Mais les déclarations les plus sinistres semblent exagérées pour nombre de gens qui sont en fait directement impliquées dans le développement de la technologie. Bengio, professeur de sciences informatiques à l’Université de Montréal, met les choses en perspective dans un entretien avec le rédacteur en chef de la MIT Technology Review pour l’AI et la robotique, Will Knight.

Faut-il se soucier de la rapidité des progrès de l’intelligence artificielle ?
Il y a des gens qui surestiment grossièrement les progrès qui ont été accomplis. Il y a eu beaucoup, beaucoup d’années de petits progrès derrière un grand nombre de ces choses, y compris des choses banales comme plus de données et plus de puissance de l’ordinateur. Le battage médiatique n’est pas de savoir si les choses que nous faisons sont utiles ou pas – elles le sont. Mais les gens sous-estiment combien la science doit encore faire de progrès. Et il est difficile de séparer le battage médiatique de la réalité parce que nous voyons toutes ces choses épatantes qui, à première vue, ont l’air magiques.

Y a t-il un risque que les chercheurs en AI « libérent le démon» accidentellement, comme Musk le dit ?
Ce n’est pas comme si quelqu’un avait tout à coup trouvé une recette magique. Les choses sont beaucoup plus compliquées que l’histoire simple que certaines personnes aimeraient raconter. Les journalistes aimeraient parfois raconter que quelqu’un dans son garage a eu cette idée remarquable, et puis qu’une percée a eu lieu, et tout à coup nous aurions l’intelligence artificielle. De même, les entreprises veulent nous faire croire à une jolie histoire : « Oh, nous avons cette technologie révolutionnaire qui va changer le monde – l’AI est presque là, et nous sommes l’entreprise qui va la fournir. » Ce n’est pas du tout commet cela que les choses fonctionnent.

Qu’en est-il de l’idée, au centre de ces préoccupations, que l’AI pourrait en quelque sorte commencer à s’améliorer d’elle-même et alors devenir difficile à contrôler?
Ce n’est pas comme cela que l’AI est conçue aujourd’hui. L’apprentissage automatique ou « machine learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique) est un processus lent et laborieux d’acquisition d’information à travers des millions d’exemples. Une machine s’améliore, oui, mais très, très lentement, et de manière très spécialisée. Et les algorithmes que nous utilisons ne ressemblent en rien à des virus qui s’auto-reproduiraient. Ce n’est pas ce que nous faisons.

« Il nous manque quelque chose de fondamental. Nous avons fait des progrès assez rapides, mais ils ne sont toujours pas au niveau où nous pourrions dire que la machine comprend. Nous sommes encore loin de cela. »

Quels sont quelques-uns les grands problèmes non résolus de l’AI?
L’apprentissage non supervisé est vraiment, vraiment important. En ce moment, la façon dont nous enseignons aux machines à être intelligentes est que nous devons dire à l’ordinateur ce qu’est une image, même au niveau du pixel. Pour la conduite autonome, l’homme étiquette des quantités gigantesques d’images de voitures pour montrer quelles parties sont des piétons ou des routes. Ce n’est pas du tout comme cela que les humains apprennent, et ce n’est pas comme cela que les animaux apprennent. Il nous manque quelque chose de fondamental. C’est l’une des choses les plus importantes que nous faisons dans mon laboratoire, mais il n’y a pas d’application à court terme – cela ne va probablement pas être utile pour construire un produit demain. Un autre grand défi est la compréhension du langage naturel. Nous avons fait des progrès assez rapides au cours des dernières années, c’est donc très encourageant. Mais ce n’est toujours pas au niveau où nous pourrions dire que la machine comprend. Ce serait vrai si nous pouvions faire lire un paragraphe à la machine, puis lui poser une question à ce sujet, et la machine répondrait d’une manière raisonnable, comme le ferait un humain. Nous sommes encore loin de cela.

Quelles approches au-delà de l’apprentissage profond seront nécessaires pour créer une véritable intelligence de la machine ?
Les efforts traditionnels, y compris le raisonnement et la logique – nous avons besoin de marier ces choses avec l’apprentissage profond afin d’avancer vers l’AI. Je suis l’une des rares personnes qui pensent que les spécialistes de l’apprentissage automatique, et en particulier les spécialistes de l’apprentissage profond, devraient accorder plus d’attention aux neurosciences. Les cerveaux fonctionnent, et nous ne savons toujours pas pourquoi à bien des égards. L’amélioration de cette compréhension a un grand potentiel pour aider la recherche en AI. Et je pense que les gens en neurosciences gagneraient beaucoup à s’intéresser à ce que nous faisons et à essayer d’adapter ce qu’ils observent du cerveau avec les types de concepts que nous développons en apprentissage automatique.

Avez-vous jamais pensé que vous auriez à expliquer aux gens que l’AI n’est pas sur le point de conquérir le monde? Cela doit être étrange.
C’est en effet une préoccupation nouvelle. Pendant de nombreuses années, l’AI a été une déception. En tant que chercheurs, nous nous battons pour rendre la machine un peu plus intelligente, mais elles sont toujours aussi stupides. Je pensais que nous ne devrions pas appeler ce domaine celui de l’intelligence artificielle, mais celui de la stupidité artificielle. Vraiment, nos machines sont idiotes, et nous essayons juste de les rendre moins idiotes. Maintenant, à cause de ces progrès que les gens peuvent voir avec des démos, nous pouvons maintenant dire: « Oh, ça alors, elle peut effectivement dire des choses en anglais, elle peut comprendre le contenu d’une image. » Eh bien, maintenant que nous connectons ces choses avec toute la science-fiction que nous avons vue, cela devient, « Oh, j’ai peur! »

D’accord, mais c’est tout de même important de penser dès maintenant aux conséquences éventuelles de l’AI.
Absolument. Nous devons parler de ces choses. La chose qui me rend le plus inquiet, dans un avenir prévisible, ce n’est pas que des ordinateurs prennent le pouvoir dans le monde entier. Je suis plus préoccupé par une mauvaise utilisation de l’AI. Des choses comme de mauvaises utilisations militaires, la manipulation des gens par le biais de publicités vraiment intelligentes; aussi, l’impact social, comme beaucoup de gens perdant leur emploi. La société a besoin de se réunir et de trouver une réponse collective, et ne pas laisser la loi de la jungle arranger les choses.

Will Knight est le rédacteur en chef pour l’AI de la MIT Technology Review. Il couvre principalement l’intelligence des machines, les robots, et l’automatisation, mais il est intéressé par la plupart des aspects de l’informatique. Il a grandi dans le sud de Londres, et a écrit sa première ligne de code sur un puissant Sinclair ZX Spectrum. Avant de rejoindre cette publication, il travaillait comme éditeur en ligne au magazine New Scientist. Si vous souhaitez entrer en contact, envoyer un e-mail à will.knight@technologyreview.com.

Crédit – Illustration par Kristina Collantes

Deux défis du transfert de technologie – Partie 2: Apprenez à connaître votre bureau de transfert.

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Mon deuxième post sur le transfert de technologie (après celui sur les systèmes nationaux) traite de la micro-économie de l’activité. Il est motivé par l’excellent article de Nature intitulé Keys to the Kingdom et sous-titré Ce que vous devez savoir sur votre bureau de transfert de technologie.

Avant de résumer son contenu, permettez-moi de vous rappeler les articles qui couvrent déjà le sujet de sorte que vous en conviendrez, ce n’est pas un sujet nouveau pour moi et je considère aussi qu’il est important:
– Licences et start-up universitaires en mai 2010 (www.startup-book.com/fr/2010/05/04/licences-et-start-up-universitaires) suivie
– Licences et start-up universitaires (la suite) en juin 2010 (www.startup-book.com/fr/2010/06/15/licences-et-start-up-universitaires-la-suite)
– Que demandent les universités aux start-up pour une licence de propriété intellectuelle? en novembre 2013 (www.startup-book.com/fr/2013/11/05/que-demandent-les-universites-aux-start-up-pour-une-licence-de-propriete-intellectuelle)
– Les universités doivent-elles s’enrichir avec leurs spin-offs? en juin 205 (www.startup-book.com/fr/2015/06/09/les-universites-doivent-elles-senrichir-avec-leurs-spin-offs)

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Co-écrit par 18 personnes de Stanford, Oxford, Harvard, l’Université de Californie à San Francisco et l’University College de Londres, l’article décrit ce que devraient connaître les gens intéressés à obtenir une licence sur de la propriété intellectuelle pour créer une start-up. Le document commence par « Comme […] entrepreneur universitaire, vous ferez face à de nombreux défis » et le second paragraphe suit avec « En outre, vous aurez très probablement à négocier avec le bureau de transfert de technologie de votre université (TTO) une licence de propriété intellectuelle (PI) en rapport avec votre recherche. »

Quels sont ces défis liés au TTO? Ils sont écrits dans l’article en caractères gras comme suit: Surmonter l’asymétrie d’information – De longues négociations – L’inexpérience – le manque de financement – Les règles sur le conflit d’intérêt – Utiliser un avocat expérimenté. Cela signifie que comme futur entrepreneur, vous devriez être prêt et idéalement être informé sur le sujet.

Les défis

Le principal défi semble être la complexité administrative et l’opacité (page 1), y compris la confidentialité des contrats, qui rend difficile pour les observateurs extérieurs la compréhension des termes équitables d’un contrat (page 1 à nouveau). Et, ils concluent presque leur article par: « En effet, même pour les universités pour lesquelles nous disposons de données en ce qui concerne les politiques de prise de participation (equity), il a été souvent difficile de les trouver, cachées profondément dans un fouillis de jargon juridique. À cette fin, nous encourageons les universités et les instituts de recherche qui reçoivent des fonds publics à être totalement transparents dans leurs politiques d’equity et de redevances (royalties), et à ne pas utiliser ces asymétries d’information comme un avantage de négociation contre des […]entrepreneurs en herbe ».

A la page 2, je note:
– Une négociation peut être longue (6-12 mois, voire 18 mois) et une façon de faire court est d’accepter les termes proposés.
– Une façon d’atténuer l’inexpérience est de « préparer un plan d’affaires adéquat ou une stratégie pour votre PI avant d’approcher votre TTO » ou « d’amener avec vous des membres de l’équipe ayant une expérience préalable dans […] la commercialisation pour améliorer la crédibilité de votre équipe ».
– Le manque de financement peut être partiellement résolu par la signature de «contrats d’option de licence ».
– Les règles sur le conflit d’intérêt « existent pour empêcher les universitaires de jouer des deux côtés de la négociation d’un accord de licence ou de consacrer trop de temps à des obligations non académiques ». En outre, « les TTOs représentent les intérêts de l’université (et non les universitaires), mais l’universitaire est techniquement un employé de l’université. «Notre politique est de ne jamais négocier directement avec l’universitaire», dit un représentant de TTO américain ».
– Un avocat expérimenté est conseillé pour évaluer la qualité de la propriété intellectuelle, mais aussi parce que « […] les entrepreneurs échouent souvent à apprécier le coût d’opportunité pour le TTO dans l’octroi de licences. Si une technologie est octroyée à une équipe inefficace (en particulier avec une licence exclusive), l’université renonce à tout succès ou revenu qu’elle aurait pu avoir d’une licence de la technologie à un partenaire de l’industrie mieux organisé. De plus les universités ont des ressources humaines et des moyens limités pour protéger la propriété intellectuelle, et, pour cette raison, préfèrent une licence technologique aux équipes qu’elles estiment bien préparées pour la commercialiser ».

Les termes de la prise de participation (equity)

« Peut-être la différence la plus frappante entre les États-Unis et le Royaume-Uni concerne les termes de la prise de participation (equity). Au Royaume-Uni, un accord de licence typique est un partage 50/50 rarement négociable entre l’université et l'[…] entrepreneur universitaire, alors que les personnes interviewées dans les universités américaines ont indiqué des prises de participation négociables de l’ordre de 5-10% ».

Vous comprenez maintenant pourquoi je disais dans mon précédent post que je ne suis pas convaincu de prendre le Royaume-Uni comme une référence. La pratique des États-Unis montre qu’il y a de place dans le débat. Vous pouvez vérifier à nouveau dans mon article de novembre 2013, qu’un accord typique est soit de 10% d’equity à la création ou de 5% après un financement important. Très rarement plus.

Là encore, les auteurs mentionnent que « les fondateurs aux États-Unis souvent ne réalisent pas que certains termes de deal sont négociables, y compris les frais initiaux, les paiements d’option, l’equity, les paiements de redevances (royalties), les paiements intermédiaires, les territoires couverts, le domaine d’utilisation et l’exclusivité par rapport à la non-exclusivité » et que aussi, « au Royaume-Uni, les termes de licences sont souvent perçus comme étant non négociables, bien que ce soit pas toujours le cas. En fait, de nombreuses politiques d’universités indiquent explicitement que les termes des contrats sont négociables ». Cela peut par contre rendre le processus plus long.

À la page 4, les auteurs ajoutent: « Il est difficile de comprendre la justification des TTO britanniques, comme Isis Innovation d’Oxford, qui prennent 50% du capital d’une entreprise à la formation, ce qui après l’investissement peut laisser l’entrepreneur académique avec une très faible participation dès le lancement, pour ce qui était probablement des années de travail, et qui demandera encore beaucoup plus de temps et d’argent pour le développement à venir » et en fait « les données suggèrent que les TTOs qui demandent moins au début et laissent plus à l’universitaire et aux investisseurs qui vont effectivement développer l’idée plus avant est payante à long terme. Autrement dit: détenir une petite part de quelque chose est a encore plus de valeur qu’une plus grande part de rien du tout ».

Le mystère des redevances (royalties)

« Il est également intéressant de noter que, même si une discussion sur les redevances était hors de portée de cette étude, il ressort clairement de notre recherche que de nombreux TTO académiques « doublent la mise » en demandant prises de participations (equity) et redevances (royalties) significatives. » Mais encore une fois « peut-être plus inquiétante que les parts démesurées d’equity et de redevances que les universités revendiquent est le manque de transparence de la part de nombreuses universités sur cette question cruciale ».

Ma conclusion : tout entrepreneur en herbe devrait lire ce court document de 5 pages et être prêt à négocier. J’aimerais autant que les auteurs que les universités et les instituts de recherche soient totalement transparents dans leurs politiques d’equity et de royalties, mais je suis également conscient de la position éventuellement affaiblie des universités qui le feraient.

Deux défis du transfert de technologie – partie 1, les systèmes nationaux.

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Deux documents m’ont conduit à décrire ici, deux types de défis auxquels font face les entités de transfert de technologies académiques.
– Tout d’abord d’un point de vue macro-économique, le défi vient des différentes structures administratives envisageables, mais aussi de la complexité des activités. Le rapport Transfert et Valorisation dans le PIA de Bruno Rostand compare les politiques de l’Allemagne et du Royaume Uni à celle de la France.
– Ensuite, d’un point de vue micro-économique, la revue Nature a publié l’article Keys to the kingdom avec pour sous-titre, Ce que vous devez savoir sur votre bureau de transfert de technologie. Je reviendrai sur cet article dans mon prochain post.

Mise en page 1

Le rapport de Bruno Rostand aborde les défis que la France rencontre en ayant créé des sociétés régionales de transfert de technologie, les « SATT ». Il note que l’Allemagne a bâti un système similaire avec ses « PVA » dans les länder. Dans les deux cas, il y a un objectif d’autonomie financière qui semble difficile à réaliser pour ne pas dire irréaliste, malgré l’existence de subsides publics. En Allemagne, deux de ces sociétés ont même déposé le bilan en Basse Saxe en 2006 et à Berlin en 2013.

Pourquoi de telles difficultés ? Parce que les retours sur investissement n’auront pas été à la hauteur des espérances. Par exemple, environ €10M d’euros auront été investi chaque année sous forme de fonds publics en Allemagne, mais les revenus seront restés bien inférieurs. De plus la structure régionale a montré ses limites, tant il est difficile d’acquérir une expertise dans tous les domaines de la technologie.

Le Royaume Uni connaît une situation différente. L’état n’aura été qu’un acteur marginal et ce sont soit les universités (Cambridge, Oxford, Imperial College) soit des structures privées proches du capital-risque (IP group) qui ont de manière organique contribué à structurer le transfert de technologie. En externalisant des structures devenues privées, ces organisation ont permis des bâtir des entités riches en ressources humaines et financières. À Oxford, ISIS emploie 80 personnes pour £14.5M de revenus en 2014. Imperial innovation est cotée en bourse depuis 2006, emploie 45 personnes et a généré un profit de £27M en 2014. Imperial innovation a élargi sa base initiale en collaborant avec d’autres universités. Enfin l’IP Group a des accords avec plus de 15 universités pour un profit de £9.5M en 2014. Le rapport montre bien des philosophies extrêmement différentes avec primauté du public ou du privé et des résultats de profitabilité divers, avec une dimension entrepreneuriale évidente au Royaume Uni. L’accent plus ou moins mis sur les start-up conduira à des structures différentes, y compris fonds de maturation et incubateurs.

Le rapport montre également qu’une politique de licence et une politique de soutien à la création de start-up sont différentes. Enfin, ces nouvelles structures de TT ont souvent la seule charge de la valorisation et de la maturation de la PI, alors que les collaborations de recherche avec l’industrie restent de la responsabilité des universités. Cette séparation pourrait être une faiblesse quand les deux sujets ont un lien.

Un sujet sensible est celui de l’exclusivité qui peut créer des tensions lorsque la gestion du TT est mutualisée. Certaines universités souhaitent garder une certaine autonomie, notamment dans des domaines où la compétence de la structure de TT leur semble faible. Un autre sujet délicat est celui de la structure par région alors qu’une structure par domaine de compétence transrégionale serait peut-être plus adaptée. (Le rapport aborde aussi la recherche partenariale et la coopération internationale que je ne traiterai pas ici.)

Dans la partie finale, Rostand montre la complexité des défis. Il faut déjà définir la mission du transfert qui peut être ou non celle de faire du profit. L’externalisation semble être une tendance dans les trois pays, mais elle a ses avantages et ses inconvénients. Il semble aussi qu’il y ait pas mal d’instabilité et de fluctuations dans les cycles de financement, ce qui n’aide pas à faire une analyse des outils de transfert. Le rapport aborde aussi la question des ressources humaines (types de compétences et d’expériences), autre sujet qui peut-être lié aux moyens dont disposent ces organisations.

Le seul commentaire personnel que je fais ici concerne ma légère frustration de ne pas avoir trouvé dans un rapport (extrêmement instructif par ailleurs) d’analyse de la situation américaine. Le pays du libéralisme et des universités privées compte très peu de structures de transfert externalisées, et encore moins à but non lucratif. Je n’ai en tête que WARF de l’Université du Wisconsin à Madison – www.warf.org) alors que les revenus de TT aux USA sont considérablement plus élevés qu’en Europe. L’explication pourrait simplement venir d’une innovation privée autrement plus dynamique, indépendamment de tous les systèmes mis en place.

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 4)

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Suite et fin de ce que j’ai retenu de Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (pour mémoire voici les liens aux partie 1, partie 2 et partie 3).

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Les derniers chapitres de cet excellent ouvrage essaient d’explorer des pistes pour résoudre le problème de l’excès de promesses qui est devenu un système. Dans le chapitre IV.2, il est question de désorcèlement, je l’ai lu comme une analyse critique du vocabulaire employé par ceux qui promettent. Le chapitre parle assez longuement du mouvement transhumaniste, la promesse des promesses! « […] décrire comment ces acteurs produisent certes, mais surtout détournent, reconfigurent et amplifient ces mêmes promesses […] face à des consommateurs passifs et naïfs ». [Page 261] et plus loin « [mais] les transhumanistes sont d’abord des militants, la plupart du temps ni ingénieurs, ni praticiens, […] tentant des réponses à des questions pas encore posées ou mal posées, […] d’où un corpus bien caricatural, » au point de parler de « secte » en citant Jean-Pierre Dupuy, « une pensée brouillonne, souvent contestable ». [page 262]

Dans la chapitre IV.3, les auteures explorent des approches non conventionnelle, signe possible d’un désarroi pour répondre « scientifiquement » aux promesses. Ainsi celles-ci ont-elles contribué à la création d’une bande dessinée pour répondre à une autre bande dessinée qui souhaitait vulgariser et promouvoir la biologie de synthèse.

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Enfin le dernier chapitre explore des scenarii face à l’explosion des promesses, comme l’idée d’augmenter le nombre de prix Nobel. Nouvelle promesses?!! Plus concrètement, l’auteur montre bien que les promesses initiales ne sont pas suivies dans les faits: « Le phénomène d’attentisme de l’investissement, ou déficit d’innovation, est par contre moins reconnu, quoique largement répandu: l’effet des promesses générales et diffuses entretient l’intérêt des acteurs mais trop d’incertitudes les retiennent d’investir dans des cycles de promesses-exigences concrets. » [Page 297] « Un jeu est à l’œuvre qui se poursuit tant que les joueurs se conforment aux règles, […] ils sont prisonniers du jeu. […] Ils peuvent aussi en sortir, si les circonstances s’y prêtent, et alors le jeu s’effondre. » [Page 298]

En conclusion, au delà d’une description très riche de nombreux exemples de promesses scientifiques et techniques, les auteurs ont bien montré comment un régime des promesses s’est bâti à travers les interactions entre différents acteurs (les chercheurs eux-mêmes, les décideurs politiques, sociaux et économiques qui les financent, et le grand public qui espère et angoisse). Le rapport au temps, non seulement le futur, mais aussi le présent et le passé, est joliment décrit, sans oublier un certain désir d’éternité. Et enfin, on découvre surtout que les promesses ont conduit à une multitude de débats qui étaient peut-être, pour ne pas dire tout à fait, inutiles, tant l’on pourrait peut-être découvrir que les promesses ne pourront jamais être tenues, dès même l’instant où elles ont été prononcées…

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 3)

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Voici mon troisième article relatif au livre Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? Après les considérations générales sur le système des promesses, le livre présente les contributions décrivant des domaines spécifiques:

I.3 : les nanotechnologies
II.1 : les semiconducteurs à travers la loi de Moore
II.2 : le Big Data
II.3 : les Digital Humanities
III.1 : les neurosciences et la psychiatrie
III.2 : le Human Brain Project (HBP)
III.3 : la médecine personnalisée
III.4 : la biodiversité et la nanomédecine
IV.1 : la procréation médicalement assistée
IV.2 : la médecine régénératrice

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Chaque chapitre est intéressant pour le lecteur curieux car chacun montre les dynamiques entre promesses et attentes des acteurs (chercheurs, politiques, grand public). Le chapitre consacré au HBP est en particulier intéressant dans la description de la déconnexion entre contenu et forme. « Comment se fait- que le HBP ait « gagné la compétition » malgré le déficit d’évidences à même de fonder pragmatiquement la pertinence scientifique et la légitimité organisationnelle de ses ambitieux objectifs ? Nous développons ici l’hypothèse que ce déficit, reproché après coup, a été à la fois masqué et pallié par la production de promesses façonnées de manière à anticiper et/ou répondre de manière efficace à des enjeux politiques, économiques, sociaux et sanitaires, inscrits à l’agenda des « défis à relever ». [Page 166] La crédibilité du HBP scellée par cette décision s’est construite […] selon un processus d’adaptations et de validations réciproques dans le double registre de la politisation de la science et de la scientifisation de la politique. En d’autres termes, nous montrerons que l’une des conditions importantes de cette crédibilité a été la co-production réussie d’une congruence stratégique entre les promesses [des scientifiques] et l’agenda des enjeux politiques. [Page 171] L’assemblage entre connaissance du cerveau et forme de vie sociale s’est opéré essentiellement dans l’ordre du discours. […] Dans cette situation contrastée, l’inflation discursive autour du cerveau et des neurosciences semble bien être le corollaire d’un déficit d’évidences, comme si elle venait pallier, positivement ou négativement, les écarts entre l’actuel et le futur, l’avéré et le possible, le manque et le désir. Cette caractéristique ordinaire des projets de big science a pour conséquence l’élaboration et la mise en œuvre d’une rhétorique prophétique qui vise à anticiper la possibilité d’une avenir meilleur en empruntant aux registres de l’espoir et de la promesse. » [Page 176-77]

Je reviens à une citation du chapitre 3 qui me parait essentielle comme conclusion à ce nouveau post: Les véritables progrès des techno-sciences viendront moins de leur capacité à tenir des promesses que de leur capacité à s’en passer, à hériter de manière critique de l’époque des grandes promesses technologiques. Il ne s’agit pas de briser une idole, mais d’apprendre à en hériter. [Page 111]

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 2)

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Voici déjà une suite à mon article d’hier qui décrivait le 1er chapitre de Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? Dans le chapitre 2 (aussi intéressant que le premier), il est question de rapport au temps, de « présentisme », « futurisme » et de sa place dans le régime des promesses. Il y a le joli passage suivant :

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Depuis La nouvelle Atlantide, les spéculations futuristes ont accompagné l’essor des sciences modernes. Et au XXe siècle, Jean Perrin a scellé une nouvelle alliance entre la science et l’espérance. Mais pour lui, c’est la science qui précédait et suscitait l’espérance alors que désormais, c’est plutôt l’espérance qui meut la recherche. Les technosciences renversent, en effet, l’ordre des questions qui enchainait la suite des trois critiques de Kant : « Que puis-je connaître ? » question traitée dans La Critique de la raison pure, puis la question « Que puis-je faire ? » traitée dans la Critique de la raison pratique, puis la question « Que puis-je espérer ? » abordée dans la Critique du jugement. Au contraire dans les politiques scientifiques actuelles, on détermine ce qu’on doit faire et ce qu’on peut éventuellement acquérir comme savoir en cernant les espoirs, les promesses. (Page 50)

Il y a pourtant un paradoxe déjà exprimé dans le premier chapitre entre un futurisme avec les termes de promesse, prospective et prophétie qui nous projettent et un présentisme particulièrement marqué par la mémoire qui fige le passé et fait du futur une menace qui n’éclaire plus ni le passé, ni le présent. Au point de parler de présentification du futur…

De plus, il est question du futur comme choc, de « crise » du temps due à l’accélération. A l’impression d’incompréhension et d’impuissance, s’ajoute l’expérience de la frustration, du stress provoqué par l’accélération du rythme de vie, la déception d’une promesse liée à la modernité, où les techniques étaient supposées nous faire gagner du temps, nous émanciper.

Autre confusion : la planification et la feuille de route caractéristiques des projets technologiques s’est glissée dans les projets de recherche où il est question de production de savoir, alors que dans une recherche, il est impossible de garantir un résultat. Mais l’auteur montre par deux exemples, que cette évolution est complexe.

Dans le cas des nanotechnologies, il y a bien eu feuille de route avec deux premières étapes relativement prévisibles de production de composants suivie d’une troisième étape plus spéculative sur des systèmes couronnée par une quatrième étape où il est question d’émergence, tout cela « au mépris de la contingence, de la sérendipité et des bifurcations possibles », non pas pour prédire, mais « linéariser la production des connaissances ». la feuille de route prévoit l’imprévisible en annonçant une émergence, en combinant un scénario rassurant de contrôle avec un scénario d’émergence, ce qui permet d’inspirer confiance et en même temps de faire rêver. (Pages 55-56)

Dans le cas de la biologie de synthèse « malgré des convergences manifestes avec les nanotechnologies », le développement rapide se fait sans feuille de route. « Une commune intention – le design du vivant – rassemble ces trajectoires de recherche. » Et il est plus question de refaire le passé (« 3.6 milliards d’années de code génétique ») que d’imaginer des futurs. Le futur devient abstrait et il est question de preuve de concept. Et d’ajouter que dans une science normale au sens de Kuhn, ces preuves de concepts seraient tombées dans l’oubli. Le paradoxe est qu’il n’est pas question de vrai ou de faux, mais de design, sans nécessaire fonctionnalité.

Dans le premier cas, « prédiction ou prospective sont convoquées comme la base indispensable pour une stratégie fondée sur des choix rationnels », « le futur est tourné vers le présent. » Dans le second cas, il est question de « tracter le présent. » et de « fuite hors du temps. » On fédère et mobilise sans objectif nécessaire. Le futur est virtuel abstrait, vidé de toute culture et humanité ; la vie de l’homme augmenté ressemble au repos éternel…

En définitive, l’économie des promesses reste rivée sur le présent, soit en faisant du futur un point de référence pour guide l’action au présent, soit en cherchant à éterniser le présent.

Les chapitres trois et quatre sont moins théoriques en décrivant d’une part de nouveaux exemples dans le domaine des nanotechnologies et d’autre part comment la Loi de Moore est devenue une loi alors qu’elle n’était qu’une vision prospective des progrès des semi-conducteurs. Peut-être bientôt une suite sur les autres chapitres…

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 1)

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Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? est le titre d’un ouvrage issu d’un collectif d’auteurs, sous la direction de Marc Audétat, politologue et chercheur à l’Interface Sciences-Société de l’Université de Lausanne. Ce n’est pas un livre de lecture facile, il est assez exigeant, mais il pose des question importantes.

J’ai déjà rendu compte sur ce blog de livres qui parlent d’une certaine crise de la science, par exemple dans La Crise et le Modèle Américain, à propos des livres « La science à bout de souffle » ou « La bulle universitaire. Faut-il poursuivre le rêve américain? » Ou encore dans Rien ne va plus, livre de Lee Smolin, sans oublier la critique plus violente des promesses de la technologie selon Peter Thiel dans La Technologie, notre salut.

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Ce nouvel ouvrage explore les promesses liées à la science et la technologie au point de parler d’une économie des promesses. Il s’agit d’un ouvrage collectif ce qui n’en rend pas la lecture aisée, mais la diversité des points en est aussi sans doute une richesse. Je n’en ai pas achevé la lecture et j’y reviendrai certainement. Dans le premier chapitre, P.-B. Joly décrit le régime des promesses techno-scientifiques. Il commence par introduire les concepts d’imaginaire et de vision [Page 33], ce « couple de concepts prend en compte la façon dont les sources d’inspiration diverses interviennent dans la création technique. […] L’imaginaire donne une apparence presque tangible à des concepts et idéaux qui en sont a priori dépourvus [… et devient] un sens commun qui fonde l’action en société. […] Le concept de vision est proche de celui d’imaginaire, mais à une échelle plus réduite. Il s’apparente à celui de « mythe rationnel » utilisé pour analyser les dynamiques de l’action collective dans des contextes de changement. […] Des coalitions d’acteurs se forment autour de ces visions d’un ordre prospectif et contribuent à leur dynamique. […] Si l’on admet cette distinction conceptuelle entre imaginaires (à des échelles amples – la Nation – et s’inscrivant dans la longue durée) et visions (caractéristiques de coalitions d’acteurs et actives sur des périodes de moyenne durée), se pose la question de l’interaction entre les deux. »

« A la différence des visions et des imaginaires, pour lesquels le contenu des agencements techniques prime, ce qui est essentiel pour les promesses techno-scientifiques, c’est l’instauration d’une relation, la création d’un horizon d’attente. […] Les promesses sont essentielles dans la création technologique, car elles permettent aux acteurs de l’innovation de légitimer leurs projets, de mobiliser des ressources et de stabiliser leur environnement. […] Toute promesse techno-scientifique doit convaincre un large public qu’elle conditionne un avenir meilleur que les solutions alternatives, même si la réalisation de la promesse requiert des transformations majeures, parfois douloureuses. » (L’auteur mentionne l’histoire de l’électricité ou de la révolution verte comme solution de la faim dans le monde)

« Notre concept de promesses techno-scientifiques s’est systématisé pour devenir, depuis une quarantaine d’années, le mode de gouvernance des nouvelles techno-sciences (les biotechnologies et la génomique, les nanotechnologies, les neuroscience, la biologie synthétique, la géo-ingénierie, etc.) La construction d’une promesse techno-scientifique répond à deux contraintes contradictoires : la contrainte de nouveauté radicale et celle de crédibilité. […] (Et j’interprète que) pour que cette demande soit crédible, il faut disqualifier les solutions alternatives. [De plus] Pour qu’une théorie scientifique soit crédible, sa validité n’est ni nécessaire, ni suffisante. […] Les promesses techno-scientifiques doivent bénéficier du soutien d’un cercle de spécialistes. Sinon, elles ne peuvent pas résister aux oppositions qui se manifestent soit dans les arènes scientifiques, soit dans les arènes publiques. On observe une version extrême lorsque les spécialistes se réfèrent à des lois naturelles pour faire croire au caractère inéluctable de l’évolution technologique. (Exemples : loi de Moore et loi de Gabor.) Ainsi, en principe, les promesses génériques ne sont pas soumises à des tests de validité. »

Enfin cette intensification est renforcée par trois éléments complémentaires [page 39] :
– l’avenir constitue plus une menace qu’une source d’espoir ;
– la recherche et l’innovation sont souvent présentées comme la seule façon de résoudre les problèmes ;
– les acteurs de la recherche doivent démontrer leurs impacts sociétaux.
Ce qui conduit à des pathologies [pages 40-43] :
– le mythe d’un public en proie à des peurs irrationnelles et qu’il convient d’éduquer devient un schéma intangible;
– les promesses se transforment en bulles spéculatives ;
– la radicalité de la nouveauté et des incertitudes crée des discours contradictoires, sources de méfiances car les effets produits d’une telle radicalité ne sont pas prédictibles et en expérimentant, le technologue devient apprenti-sorcier et la société, laboratoire ;
– enfin les promesses conduisent à des discussions interminables sur des fictions, sur des questions qui n’ont parfois rien à voir avec la réalité des recherches.

En conclusion Joly pense que ce régime de promesses est l’un des ennemis du futur en raison de la séparation nette qu’il créée entre ceux qui formulent la promesse et ceux qui sont censés l’accepter. La reconnaissance de ce régime et de ces problèmes est donc un impératif préalable.

A la lecture de ce premier chapitre, j’ai retrouvé les préoccupations sociétales de Cynthia Fleury, dont j’ai déjà dit le plus grand bien dans une digression sur l’article « Le transhumanisme, c’est de la science fiction ». Nos sociétés démocratiques sont en crise, et la méfiance face aux politiques et face aux experts n’a jamais été aussi forte. La problématique de la recherche et de l’innovation sont une des composantes de cette crise. Je suis donc impatient de découvrir la suite de ce très intéressant (et important) ouvrage…

L’entrepreneuriat en 2016 – partie 2 : l’analyse micro du Startup Playbook de Sam Altman

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Après la partie 1 sur la vision globale de l’entrepreneuriat en 2016, voici une analyse « micro » de ce qu’est l’entrepreneuriat. J’ai fini de lire ce rapport lors d’un vol transcontinental, où je regardais le récent Seul sur Mars avec Matt Damon.

Non seulement Seul sur Mars décrit une histoire très similaire à celle de l’aventure vécue par de nombreux fondateurs de start-up: la solitude solitaire et des situations de vie ou de mort (au moins pour la start-up) après chaque décision importante, mais en plus, ce jour-là, j’ai aussi appris la mort de David Bowie. Dans ce film, vous pouvez écouter Starman … mon humble hommage à un grand artiste.

Encore une fois YCombinator (YC) produit un document efficace et convaincant sur les start-up et l’entreprenariat. Après le blog de Paul Graham et la classe de Sam Altman à Stanford en 2014, voici son Startup Playbook. Un bref document « destiné aux personnes qui découvrent le monde de la start-up. La plupart de ce qui est décrit ici ne sera pas nouveau pour les gens qui ont lu beaucoup de choses publiées par les partenaires de YC – le but est de le mettre dans un seul document. » Altman explique de plus : « Donc tout ce dont vous avez besoin est une excellente idée, une excellente équipe, un excellent produit, et une excellente exécution. Si facile! 😉 Un document à lire absolument que je résume à ma manière à travers des extraits plus courts:

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En premier lieu quelques conseils d’ami
– Faites quelque chose que vos utilisateurs adorent.
– Un mot d’avertissement sur la décision de créer une start-up : ça pue!
– D’autre part, la création d’une startup n’est en fait pas très risquée pour votre carrière.

Une excellente idée (y compris un grand marché)
– Quelque chose qui s’explique clairement et de façon concise avec un potentiel de croissance rapide.
– Il est plus facile de faire quelque chose de nouveau et de difficile que quelque chose incrémental et facile.
– Les meilleures idées semblent mauvaises, mais sont en fait excellentes.

Une excellente équipe
– Les équipes médiocres ne construisent pas de grandes entreprises.
– Les caractéristiques des meilleurs fondateurs comprennent « l’inarrêtabilité », la détermination, la « formidabilité », et la débrouillardise; ainsi que l’intelligence et la passion.
– De bons fondateurs ont un certain nombre de qualités apparemment contradictoires telles que la rigidité et la flexibilité.

Un excellent produit
– Un excellent produit est le seul moyen de garantir la croissance à long terme.
– « Faire des choses qui ne passent pas à l’échelle » est à juste titre devenu un mantra pour les start-up.
– Itérer et adapter au fur et à mesure.
PS: et j’ajoute qu’un « produit » comprend toutes les interactions qu’un utilisateur entretient avec la société. Vous devez offrir un grand service de support et de vente, etc.

Une excellente exécution
– Vous devez faire les choses vous-même – le fantasme de l’embauche d’un « gestionnaire expérimenté » pour faire tout le travail est à la fois très répandu et un cimetière pour les entreprises qui ont échoué. Vous ne pouvez pas externaliser le travail à quelqu’un d’autre avant longtemps.
– La croissance (tant qu’il n’est pas question de la croissance liée à « vendre des billets de un dollar pour 90 cents ») résout tous les problèmes, et le manque de croissance ne trouve de solution que par la croissance.
– La transparence interne sans compromis sur les métriques (et les finances) est une bonne chose à faire.

Concentration et intensité
– Les meilleurs fondateurs sont implacablement concentrés sur leur produit et la croissance. Ils ne cherchent pas à tout faire, en fait, pas trop, disent-ils.
– Alors que de grands fondateurs ne font pas beaucoup de grands projets, ils font ce qu’ils font très intensément. Les grands fondateurs écoutent tous les conseils et ensuite exécutent rapidement leurs propres décisions.

Être un fondateur et PDG
Les rôles du PDG : 1) définir la vision et la stratégie de la société, 2) évangéliser la société pour tout le monde, 3) embaucher et gérer l’équipe, en particulier dans les zones où vous vous avez des lacunes 4) recueillir des fonds et assurer que l’entreprise ne soit pas à court d’argent, et 5) définir les objectifs à mettre en œuvre.

Comme je l’ai mentionné au début, c’est un travail intense. Si vous avez du succès, cette intensité impactera votre vie à un degré que vous ne pouvez pas imaginer- la société sera quasiment votre préoccupation. Concentration extrême et intensité extrême signifient que ce n’est pas le meilleur choix pour l’équilibre travail-vie privée. Vous pouvez avoir une autre activité – avoir une vie de famille, faire beaucoup de triathlons, mais probablement pas beaucoup plus que cela.

Aucun fondateur novice ne sait ce qu’il ou ce qu’elle fait. En admettant que vous le compreniez, demandez de l’aide, vous en serez mieux. Il vaut la peine d’investir du temps pour apprendre à devenir un bon leader et un bon gestionnaire. La meilleure façon de le faire est de trouver un mentor – la lecture de livres de ne semble pas fonctionner aussi bien.

Soyez persévérant. Un CEO qui réussit ne renonce pas (même si vous ne voulez pas être obstiné au-delà de toute raison – ceci est une autre contradiction de ce monde, et l’équilibre est difficile à trouver.)

Soyez optimiste. Bien qu’il soit possible qu’il y ait un grand PDG pessimiste quelque part dans le monde, je ne l’ai pas encore rencontré(e).

Derniers conseils

– Le recrutement : ne le faites pas. Attendez!
– La concurrence : 99% des startups meurent de suicide, pas assassinées.
– La levée de fonds: les investisseurs sont à la recherche d’entreprises qui vont vraiment réussir. Le « vraiment » est important. Si un investisseur croit que vous avez une probabilité de 100% de créer une entreprise de 10 millions $, mais presque aucune chance de construire une grande entreprise, il / elle ne va probablement pas investir. Toujours expliquer pourquoi vous pourriez être un énorme succès. Beaucoup des meilleures entreprises ont dû lutter sur ce point, parce que les meilleures entreprises semblent si souvent mauvaises au début (et elles semblent si peu à la mode) Et rappelez-vous que tout sauf un «oui» est un «non».
– Les investisseurs: les bons investisseurs vont vraiment ajouter beaucoup de valeur. Les mauvais investisseurs nuisent beaucoup. La plupart des investisseurs sont quelque part au milieu sans contribuer ni nuire. Les bons membres du conseil d’administration sont l’une des meilleures fonctions extérieures pour une entreprise.

A nouveau, je rappelle que tout cela est extrait du Startup Playbook de Sam Altman. Merci à lui pour cet excellent travail! Je dois aussi remercier un de mes étudiants (il se reconnaîtra) pour m’avoir mentionné ce document…