Les aides financières et les conditions de rémunération comptent. Mais concentrer les chercheurs et miser sur les interactions accroît les résultats.
Quarante-six premiers lauréats de « Choose France for Science », un programme lancé en mai 2025 pour attirer en France des chercheurs internationaux de haut niveau, ont été dévoilés le 4 février par le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche. Parmi eux, 41 viennent des Etats-Unis. L’enveloppe mobilisée atteint 100 millions d’euros dans le cadre du plan France 2030 ; à l’échelle européenne, celle de « Choose Europe for Science » dépasse désormais 900 millions. L’objectif affiché : appâter des chercheurs de tout premier plan. Mais la question qui se pose aux décideurs est plus difficile qu’il n’y paraît : recruter quelques dizaines de talents d’exception suffit-il à constituer un pôle d’innovation ?
Des travaux menés à Harvard avec plusieurs coauteurs, publiés sous le titre « Dancing with the Stars : Innovation through Interactions » – clin d’œil à l’émission télévisée Danse avec les stars –, apportent un éclairage. Ils s’appuient sur une base inédite de 3,4 millions d’inventeurs identifiés dans près de 3 millions de brevets déposés à l’Office européen des brevets. Chaque inventeur est suivi dans le temps, associé à ses employeurs successifs et à ses co-inventeurs. Le matériau permet de comprendre comment un chercheur devient plus productif au fil de sa carrière, et pourquoi. Trois résultats sont saillants. D’abord, l’image de l’inventeur solitaire est largement dépassée : plus de 70 % des brevets récents sont le fruit d’équipes d’au moins deux personnes, avec une taille moyenne de presque trois inventeurs. Ensuite, la productivité future d’un inventeur est fortement influencée par celle des personnes avec qui il interagit – qu’il s’agisse de chercheurs installés dans la même ville, de collègues de la même entreprise ou de membres de sa propre équipe de recherche. Plus l’interaction est proche, plus son rôle tend à être marqué.
Enfin, parmi ces coopérations, ce sont celles avec des inventeurs plus productifs que soi qui ont le lien le plus étroit avec les progrès ultérieurs. L’intuition est simple : la connaissance se transmet souvent par contact, et travailler à côté de personnes très compétentes tend à accélérer l’apprentissage.
Si les interactions pèsent autant, alors un pôle d’innovation n’est pas une somme d’individus : c’est un tissu de collaborations. Et ce tissu s’accumule lentement. La Silicon Valley, le cluster biotech de Cambridge dans le Massachusetts, l’axe Oxford-Cambridge au Royaume-Uni ont mis plusieurs décennies à devenir ce qu’ils sont. On y trouve non seulement des talents, mais aussi des laboratoires, des entreprises, des investisseurs, des doctorants, tous à portée de café. L’effet d’agglomération modifie des arbitrages que l’on imaginerait décisifs ailleurs : la Californie a conservé ses pôles technologiques malgré des taux d’imposition parmi les plus élevés du pays, parce que rester sur place est encore, pour beaucoup d’inventeurs et d’ingénieurs, la meilleure option pour leur carrière. Deux implications en découlent pour les politiques publiques. Les aides financières et les conditions de rémunération comptent. Mais elles ne suffisent pas à stimuler l’innovation si elles ne s’accompagnent pas d’une stratégie de concentration. Disperser les lauréats sur trop de sites tend à diluer l’effet réseau recherché ; les concentrer là où existent déjà des équipes solides, et investir dans ce qui facilite les interactions (infrastructures partagées, ponts avec le privé, etc.) augmente l’effet attendu.
Demeure une question que personne ne peut encore trancher : que change l’intelligence artificielle à cette équation ? Trois scénarios sont possibles. L’IA pourrait disperser : en donnant un accès instantané à la littérature et au code, elle rendrait la géographie moins décisive. Un chercheur à Limoges ou à Poitiers bénéficierait d’un environnement proche de celui d’un grand hub. A l’inverse, l’IA pourrait concentrer : les équipes déjà denses en talents l’utilisent mieux et plus vite, et l’écart avec les autres tend à s’élargir. Les grands laboratoires d’IA, en Californie comme à Londres, suggèrent que la proximité physique reste un atout. Troisième hypothèse : l’IA devient elle-même un partenaire dans l’apprentissage. Reste à savoir si elle peut remplacer les questions posées à un collègue, le regard d’un pair plus expérimenté. Les premières observations suggèrent que l’IA tend à amplifier les avantages des environnements déjà denses plutôt qu’à les effacer. Pour « Choose France » et « Choose Europe », la question n’est donc pas seulement combien on paie, mais aussi comment on concentre, et avec qui on met les gens en contact. L’innovation, comme la danse, se pratique rarement en solo.
Stefanie Stantcheva, professeure à Harvard
Stefanie Stantcheva est Professeur d’Économie à l’Université de Harvard. Ses travaux se sont concentrés sur les effets à long terme de la politique fiscale - sur l'innovation, l'éducation et la richesse. Elle a également étudié les attitudes des gens à l'égard de la fiscalité, des soins de santé, des politiques d'immigration, des politiques environnementales et de la mobilité sociale à l'aide d'enquêtes et d'expériences d'économie sociale à grande échelle. Elle a un master de l’École polytechnique, l’ENSAE et PSE et un Bachelor de l’Université de Cambridge.