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Présidentielle 2027 : la French Tech a besoin de bien plus que du financement

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À quelques mois de la présidentielle 2027, responsables politiques et entrepreneurs ont confronté leurs visions au FDDay organisé par France Digitale le 16 septembre. Capital, infrastructures, recherche : l’écosystème français ne peut plus miser sur les seuls fonds.

Bruno Retailleau veut un fonds de fonds IA chez Bpifrance et mobiliser davantage l’épargne. Jean-Philippe Tanguy mise sur les banques. Manuel Bompard défend l’orientation nationale de l’investissement et la maîtrise des infrastructures. Gabriel Attal insiste sur la commande publique et les capacités stratégiques. François Hollande lie épargne, demande publique et passage à l’échelle européenne. Cinq approches, douze minutes d’intervention chacun : l’exercice politique était bref, mais il a suffi à révéler les lignes de fracture sur l’allocation du capital, le partage du risque et le rôle de l’État.

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Aucun des intervenants n’a présenté un programme présidentiel complet. Mais tous ont prolongé, sous des formes variées, la logique qui a structuré la French Tech depuis treize ans : apporter du capital aux entreprises pour qu’elles émergent, grandissent et conquièrent des marchés. Ce qui frappe, c’est l’absence d’un débat sur ce qui a changé depuis.

L’IA et les deeptech changent la donne

L’intelligence artificielle et les deeptech ne représentent pas une simple étape de croissance supplémentaire. Elles modifient la durée des investissements, la nature des risques et les conditions scientifiques et industrielles de réalisation des projets. Une startup d’IA générative ou un acteur de la robotique autonome n’a pas seulement besoin de levées de fonds : il lui faut des capacités de recherche, des formations spécialisées, des équipements lourds, du foncier accessible, des ressources énergétiques et des infrastructures adaptées.

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La question politique n’est donc plus seulement de réunir davantage de capitaux. Elle est de permettre à une innovation d’être développée, produite puis utilisée, en France et à l’échelle européenne. Une fois financée, l’entreprise dispose-t-elle effectivement des conditions nécessaires pour recruter, expérimenter, s’installer, produire et vendre ? C’est cette articulation que les propositions présentées au FDDay ne traitent qu’à la marge.

Mobiliser l’épargne ne suffit plus

Au début des années 2010, la difficulté française portait sur l’accès au capital-risque. Les pouvoirs publics ont construit un dispositif de soutien progressif, de l’amorçage au late stage, en mobilisant Bpifrance, les fonds privés et l’épargne via le PEA-PME. Ce modèle a permis l’émergence de dizaines de licornes et structuré un écosystème d’investisseurs. Mais il a été calibré pour accompagner la première vague numérique, celle des services logiciels et des plateformes.

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L’IA et les deeptech exigent des durées d’investissement plus longues, des tickets plus élevés et surtout des capacités scientifiques et industrielles que le financement seul ne crée pas. Renforcer les fonds ou solliciter davantage les banques ne règle ni la pénurie de compétences en machine learning, ni les délais d’autorisation pour implanter un data center, ni l’accès au foncier industriel dans les métropoles. La recherche, l’enseignement supérieur, les autorisations, l’énergie et les infrastructures doivent entrer dans la même équation que le financement.

C’est cette articulation qui distingue ce qui prolonge les dispositifs existants de ce qui répond aux nouvelles conditions de développement de l’innovation. La campagne présidentielle dira si les candidats sont prêts à élargir le débat au-delà de la seule mobilisation de l’épargne.

Rédacteur chez Industriel.net
Julien Mercier réalise une veille quotidienne sur les grands secteurs de l'économie et de l'industrie afin de suivre les transformations qui façonnent les entreprises. Ses analyses couvrent notamment l'énergie, les transports, l'automobile, l'intelligence artificielle, l'agroalimentaire, la construction, le traitement des déchets, les matériaux, ainsi que les technologies de production et de supervision industrielle. Pour renforcer la qualité de ses publications, il s'appuie sur l'intelligence artificielle lors des phases de recherche et de rédaction, avant une relecture, une vérification des informations et une validation éditoriale systématiques.
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