Chez Leyton, nous travaillons étroitement avec des entreprises innovantes qui adoptent l’intelligence artificielle générative pour accélérer leurs activités de recherche et développement. Les opportunités sont considérables, mais dans le contexte du programme de Recherche Scientifique et Développement Expérimental (RS&DE), il est essentiel de comprendre que toutes les activités liées à l’IA ne sont pas admissibles.
La distinction entre le développement expérimental et l’application courante est particulièrement subtile pour cette technologie émergente. La reconnaître permet aux entreprises d’optimiser leurs demandes tout en assurant leur conformité.
Les données d’entraînement : un facteur déterminant
L’une des premières questions à examiner pour évaluer l’admissibilité est la manière dont les données sont gérées.
Cela détermine fréquemment si un projet est admissible :
- Admissible : créer, organiser ou concevoir de nouveaux ensembles de données spécifiquement destinés à entraîner ou améliorer des modèles d’IA. Cela peut inclure le nettoyage de données brutes et non structurées, la création de données synthétiques, le développement de techniques de labellisation innovantes ou la construction de pipelines automatisés. Ces activités démontrent une expérimentation systématique et une incertitude technologique, toutes deux requises pour le RS&DE.
- Non admissible : utiliser simplement des ensembles de données accessibles publiquement ou employer des modèles préentraînés avec les données existantes. Cela est considéré comme une application courante plutôt qu’un développement expérimental.
En résumé : entraîner et affiner vos propres données pour résoudre un problème nouveau est admissible; utiliser des données préexistantes telles quelles ne l’est pas.
Création et itération des modèles
Un autre facteur clé réside dans le niveau d’expérimentation lors du développement des modèles :
- Admissible : concevoir des modèles à partir de zéro ou expérimenter de manière itérative différentes architectures et approches. Ces activités impliquent une incertitude et une expérimentation, par exemple lorsque la performance du modèle n’est pas garantie et que différentes itérations sont testées pour surmonter les limites.
- Non admissible : intégrer des modèles génératifs préentraînés via des API ou les utiliser tels quels, sans expérimentations techniques approfondies. Ce sont des déploiements courants, et non du RS&DE.
En clair : si le modèle est utilisé comme une boîte noire, l’activité n’est pas admissible. Si l’équipe l’ouvre, le modifie et le pousse au-delà de ses capacités initiales, alors elle répond aux critères du RS&DE.
L’IA générative comme outil de soutien
L’IA générative n’a pas besoin d’être au cœur du projet de R&D pour être admissible. Elle peut l’être lorsqu’elle soutient d’autres activités de RS&DE.
Par exemple, dans un projet de développement expérimental en biotechnologie, l’utilisation d’outils d’IA générative pour automatiser le nettoyage de données complexes peut être admissible si elle contribue directement à l’avancement du projet.
Point essentiel : les activités liées à l’IA qui soutiennent le développement expérimental, et non simplement les opérations courantes, peuvent être intégrées dans une demande de RS&DE.
Documentation et preuves
Des registres clairs sont indispensables pour distinguer le développement expérimental de l’application courante.
Leyton recommande de documenter :
- Les itérations : chaque tentative, qu’elle réussisse ou non
- Les cycles d’entraînement : l’évolution des ensembles de données et des modèles
- Les incertitudes : ce qui était inconnu au départ et comment l’équipe y a répondu
Une documentation solide protège la demande et constitue un capital intellectuel précieux pour les projets futurs.
Impact pour les entreprises
L’IA générative offre aux organisations l’occasion de créer une innovation différenciante. En entraînant des ensembles de données propriétaires, en construisant des modèles personnalisés et en expérimentant au-delà des limites actuelles, les entreprises bénéficient de :
- Financement RS&DE pour soutenir leurs efforts technologiques
- Avantages stratégiques en matière de propriété intellectuelle
À l’inverse, une utilisation limitée à des applications courantes fait perdre des opportunités de financement et d’innovation.
À retenir
L’IA générative peut être admissible au RS&DE uniquement lorsqu’elle s’inscrit dans un développement expérimental plutôt qu’une simple mise en œuvre.
- Admissible : entraînement de données, conception et itération de modèles, expérimentation d’architectures, ou utilisation de l’IA pour soutenir des activités de R&D avancées.
- Non admissible : utilisation clé en main de modèles préentraînés, ensembles de données accessibles publiquement, ou déploiements sans expérimentation systématique.
Chez Leyton, nous croyons que l’essentiel est simple : l’admissibilité dépend de l’innovation, pas de l’application. Les entreprises qui expérimentent, itèrent et repoussent les limites technologiques débloquent non seulement le potentiel de l’IA, mais aussi les incitatifs du RS&DE conçus pour soutenir ce type de travail.
Contactez nos experts pour savoir si votre projet d’IA est admissible à la RS&DE.
