Alors que l’intelligence artificielle (IA), l’Edge Computing et les systèmes temps réel continuent d’évoluer rapidement, de plus en plus d’entreprises investissent dans des projets de développement de pointe. Mais lorsqu’il s’agit de réclamer ces projets dans le cadre du programme canadien de Recherche scientifique et développement expérimental (RS&DE), la ligne entre la véritable R&D et la mise en œuvre de routine est souvent mal comprise.
Cet article aide à clarifier où l’ARC trace cette ligne, afin que les innovateurs ne laissent pas d’argent sur la table ou, pire encore, ne risquent pas un refus en raison de demandes inadmissibles.
Le paradoxe de l’innovation dans la technologie moderne
Dans le monde technologique en constante évolution, les innovations en IA, en Edge Computing et en systèmes temps réel redéfinissent la façon dont les entreprises fonctionnent et sont compétitives. Des véhicules autonomes et réseaux décentralisés aux modèles de langage génératifs et aux diagnostics médicaux en temps réel, les entreprises technologiques canadiennes n’utilisent pas seulement ces technologies, elles expérimentent activement avec elles, repoussent leurs limites et, dans de nombreux cas, font face à une incertitude importante en cours de route.
Pourtant, malgré cette innovation évidente, de nombreuses entreprises sont incertaines quant à une question critique : lesquels de ces projets de pointe sont réellement qualifiés à l’admissibilité RS&DE ? La réponse, malheureusement, n’est pas toujours simple.
Bien que l’ARC fournisse un cadre structuré pour évaluer l’admissibilité, les technologies émergentes tombent souvent dans des zones grises, en particulier en ce qui concerne le travail logiciel et systèmes.
Comprendre l’admissibilité RS&DE IA : Les trois exigences fondamentales
Pour comprendre où l’ARC « trace la ligne », il est essentiel de revoir d’abord les critères de base. Selon l’ARC, les travaux admissibles à la RS&DE doivent répondre à trois exigences principales :
- Ils doivent impliquer une incertitude technologique
- Ils doivent rechercher un avancement technologique
- Ils doivent être effectués par le biais d’une investigation systématique (c’est-à-dire expérimentation ou analyse)
Cette définition, trouvée dans les directives officielles de l’ARC, s’applique également dans tous les secteurs. Mais elle prend une complexité unique dans le domaine du développement logiciel moderne.
Dans la fabrication traditionnelle ou les sciences de la vie, l’incertitude est souvent évidente. Une entreprise ne sait pas si une nouvelle formulation chimique ou structure mécanique fonctionnera. Mais dans le logiciel, en particulier les logiciels de haut niveau utilisant des API ou des frameworks externes, les frontières s’estompent.
De nombreuses entreprises supposent que l’utilisation d’un nouvel outil ou d’une nouvelle bibliothèque est admissible. Ou que l’intégration d’une API d’IA dans un chatbot compte comme RS&DE.
Selon les professionnels, c’est l’une des incompréhensions les plus courantes : utiliser une technologie de pointe ne signifie pas automatiquement mener de la R&D.
IA générative et admissibilité RS&DE : Mise en œuvre vs expérimentation
Il n’est pas exagéré de dire que ChatGPT, Stable Diffusion et des outils similaires ont révolutionné la façon dont les entreprises abordent l’automatisation et la génération de contenu. Pourtant, l’ARC ne reconnaîtra pas l’acte d’appeler une API ou d’ingénierie de prompts comme un travail admissible à la RS&DE.
Cette activité est considérée comme une mise en œuvre de routine. Pourquoi ? Parce que l’incertitude scientifique ou technologique sous-jacente a déjà été résolue par les créateurs du modèle.
Cependant, considérez un scénario différent. Une équipe tente d’affiner un grand modèle de langage sur des données propriétaires pour réduire les hallucinations ou améliorer la précision spécifique au domaine. Ou ils travaillent à comprimer le modèle pour qu’il fonctionne sur des appareils edge à mémoire limitée. Il s’agit clairement d’expérimentation technologique. C’est cette personnalisation ou adaptation interne du modèle, combinée à l’incertitude quant au comportement du modèle, qui constitue une demande RS&DE potentiellement valide.
Edge Computing : Où l’admissibilité RS&DE IA devient technique
L’Edge Computing implique le traitement de données localement, sur des appareils IoT, des téléphones ou des microcontrôleurs, plutôt que sur des serveurs cloud centralisés. C’est un espace où les contraintes temps réel, les limitations matérielles et l’instabilité du réseau créent des défis techniques très réels.
Une entreprise qui développe un moteur d’inférence décentralisé pour exécuter des prédictions IA sur un appareil capteur fait face à des obstacles uniques. La connectivité fluctuante et les conditions d’alimentation créent un comportement imprévisible, des goulots d’étranglement de performance ou des échecs de synchronisation.
Ce type d’expérimentation, où les développeurs essaient différentes architectures, stratégies de mise en cache ou protocoles réseau pour surmonter ces défis, satisfait souvent aux exigences de l’ARC en matière d’incertitude, d’avancement et d’investigation systématique.
En revanche, les entreprises qui déploient simplement des applications existantes sur une plateforme edge sont peu susceptibles d’atteindre le seuil. Il en va de même pour celles qui utilisent des SDK de fournisseurs sans les modifier ou expérimenter avec eux. C’est parce qu’elles appliquent des techniques connues pour obtenir des résultats connus.
Systèmes temps réel et considérations d’admissibilité RS&DE IA
Même les systèmes temps réel, qu’ils soient utilisés dans la fintech, la logistique ou le streaming vidéo, peuvent chevaucher la ligne. Les contraintes temps réel introduisent souvent une imprévisibilité dans les performances et la concurrence.
Si une équipe résout une stratégie de synchronisation nouvelle, implémente une nouvelle logique de mise en mémoire tampon ou développe un système de planification pour gérer des charges de travail critiques dans le temps, le travail peut impliquer des inconnues qui nécessitent des tests et une évaluation itératifs.
Cependant, la réutilisation de solutions prêtes à l’emploi ou la mise à l’échelle d’une application cloud standard est peu susceptible de déclencher la définition de R&D de l’ARC.
Articuler l’admissibilité RS&DE : Se concentrer sur les défis techniques
Pour apporter plus de clarté à ces différences, plusieurs consultants en innovation et experts fiscaux soulignent l’importance d’articuler clairement le défi technique dans la demande, pas seulement l’objectif commercial.
Par exemple, « nous voulions construire un chatbot rapide alimenté par l’IA » n’est pas suffisant. Mais « nous ne savions pas si l’inférence pouvait être effectuée sur l’appareil en moins de 100 ms en utilisant notre modèle entraîné et notre puce edge » pointe vers une contrainte technologique et un besoin d’expérimentation.
Documentation qui soutient l’admissibilité RS&DE
Ce besoin de clarté s’étend à la documentation. L’ARC n’exige pas un rapport d’ingénierie de 100 pages, mais elle s’attend à voir des preuves du problème, des hypothèses ou des voies envisagées, du processus de test et des résultats (positifs ou négatifs).
Les journaux Git, les tickets internes, les échantillons de sortie de données, les croquis architecturaux et même les courriels ou carnets peuvent tous servir de documentation à l’appui. La clé est de démontrer une approche méthodique.
L’essentiel sur l’admissibilité RS&DE
Travailler avec des technologies émergentes telles que l’IA générative, l’Edge Computing ou l’analyse temps réel ne justifie pas, en soi, une demande RS&DE.
Mais si votre projet implique de surmonter des inconnues techniques concrètes, de tester systématiquement des solutions et de contribuer à la base de connaissances techniques de votre équipe. Pas seulement d’obtenir un résultat commercial fonctionnel, alors il correspond probablement aux critères de l’ARC.
En tant que consultants chez Leyton, spécialisés dans le financement de l’innovation, notre rôle n’est pas seulement de traiter les demandes. C’est d’aider les clients à reconnaître, façonner et documenter la véritable innovation qui se cache souvent sous la surface.
Parce que même si les outils et les frameworks évoluent, le cœur de la R&D, résoudre ce qui n’est pas encore connu, reste intemporel.
