Le 4, le ministère des PME et des Startups a publié son « Plan d’amélioration du système de soutien aux PME ». Ce plan vise principalement à rendre les programmes de soutien aux PME plus accessibles grâce à l’intelligence artificielle (IA) et à renforcer le processus de sélection des entreprises innovantes en s’appuyant sur le marché et l’IA. Il propose également des mesures pour améliorer la transparence et la responsabilité dans la mise en œuvre du plan, notamment par la mise en place d’exigences de soumission de données et de règles de sanctions.
Évaluation améliorée grâce à une analyse de marché et à un criblage basé sur l'IA
Le plan d'amélioration étend une structure similaire à celle du programme TIPS. Concrètement, le gouvernement met en relation les startups recommandées par les sociétés de capital-risque avec ces dernières, palliant ainsi les limites de l'expertise et de l'objectivité du comité d'évaluation. Cette approche s'appuie sur des signaux éprouvés du marché (avant investissement) pour cibler les projets bénéficiant d'un soutien et intègre l'intelligence artificielle afin d'optimiser la sélection fondée sur les données.
Cette structure offre une efficacité procédurale accrue aux startups comme aux investisseurs. Les startups bénéficient d'un accès facilité au soutien grâce à des investissements initiaux et aux recommandations de sociétés de capital-risque, tandis que les investisseurs accèdent à des aides publiques pour accélérer leur croissance ultérieure. Le communiqué de presse cite des entreprises internationales telles que Hyundai Motor Company, LG et Google, suggérant qu'un système de sélection basé sur l'IA, combinant signaux du marché et tendances technologiques, pourrait faciliter les échanges entre grandes entreprises et startups.
L'intelligence artificielle est un domaine en pleine expansion en termes d'investissements et d'applications industrielles, tant au niveau national qu'international, et elle est de plus en plus utilisée comme outil pour améliorer l'efficacité de la sélection des jeunes entreprises et de la mise en œuvre des politiques.
Révision et amélioration de la réglementation en matière de commodité
Améliorer l'accessibilité des programmes de soutien aux PME ne se limite pas à une simple simplification des procédures. Il s'agit également de mettre en place un système d'évaluation et de gestion des données, en définissant des exigences en matière de soumission de données et de sanctions. Les exigences de soumission de données garantissent l'équité et la transparence du soutien, tandis que les sanctions assurent des réponses cohérentes aux infractions.
L'introduction de services basés sur l'IA peut standardiser et automatiser l'ensemble du processus, de la candidature à l'évaluation, réduisant ainsi les charges administratives. Les processus existants, qui reposaient sur le jugement d'évaluateurs, peuvent être réorganisés en une structure multicouche combinant signaux de marché et analyse algorithmique. L'expertise sectorielle et les antécédents des investisseurs en capital-risque constituent des éléments essentiels. Cela signifie que pour les startups, les indicateurs objectifs tels que l'attraction d'investissements et les recommandations auront un poids croissant face à la performance intrinsèque.
Du point de vue des politiques publiques, l'appariement basé sur le marché et l'IA peut réduire les coûts liés aux échecs et améliorer l'efficacité de l'allocation des ressources. Toutefois, les biais potentiels dans la sélection algorithmique et la concentration des recommandations de capital-risque sont des points qui doivent être abordés par le biais de la transparence des données et d'une application rigoureuse de la réglementation. La mise en place de mécanismes institutionnalisés de soumission des données et de sanctions constitue le minimum de garanties pour la gestion de ces risques.
Ce plan d'amélioration vise à intégrer la validation du marché et l'IA à l'ensemble du processus d'accompagnement des startups, de la sélection à la mise en relation, jusqu'à la gestion post-création. Les startups ayant passé avec succès les phases de pré-investissement et de recommandation des fonds de capital-risque pourront accélérer leur croissance grâce à un soutien public. Par ailleurs, le système d'évaluation ponctuelle, centré sur des évaluateurs, pourrait évoluer vers un système de suivi continu intégrant la collecte de données et l'analyse algorithmique. L'efficacité de l'accompagnement et la vigueur du cercle vertueux du capital au sein de l'écosystème des startups nationales dépendront vraisemblablement de la mise en œuvre concrète des changements réglementaires et procéduraux proposés par le ministère des PME et des Startups.
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