En 2025, rendre les innovations deeptech accessibles à tous est devenu un enjeu majeur pour les startups françaises. Alors que ces entreprises développent des technologies révolutionnaires issues de la recherche fondamentale, elles se heurtent souvent à un mur d’incompréhension face au grand public, aux investisseurs non spécialisés et même aux partenaires potentiels. L’écart entre la complexité scientifique et la nécessaire simplicité commerciale représente un défi quotidien. Comment transformer des concepts aussi complexes que l’intelligence artificielle de DeepMind ou les biotechnologies d’Owkin en arguments convaincants et compréhensibles? Les startups qui réussissent cette traduction entre monde scientifique et société civile bénéficient d’un avantage concurrentiel déterminant. Dans un écosystème français en pleine effervescence, la vulgarisation intelligente est devenue une compétence stratégique aussi importante que l’innovation elle-même.
Les défis de communication spécifiques aux startups deeptech
Les entreprises deeptech françaises comme Shift Technology ou Navya font face à des obstacles de communication uniques. Contrairement aux startups traditionnelles, elles doivent expliquer des technologies souvent issues de plusieurs années de recherche fondamentale et dont les applications concrètes peuvent sembler abstraites pour le grand public. La complexité technique représente un premier défi majeur : comment traduire des concepts scientifiques pointus en termes accessibles sans sacrifier la rigueur scientifique?
Le jargon technique constitue une barrière importante. Les fondateurs, souvent issus du monde académique, ont tendance à utiliser un vocabulaire hermétique qui fait sens dans leur communauté mais qui perd complètement un auditoire non initié. Prenons l’exemple d’Exotrail, startup spécialisée dans la propulsion spatiale : parler de “propulseurs à effet Hall” ou de “manœuvres orbitales optimisées” ne résonne pas immédiatement avec des investisseurs généralistes ou le grand public.
L’abstraction des bénéfices pose également problème. Les innovations deeptech résolvent souvent des problèmes que le commun des mortels ignore simplement exister. Comment faire comprendre l’importance d’une innovation en informatique quantique quand la majorité des gens ne saisit pas les limites des ordinateurs actuels? Cette difficulté est particulièrement marquée pour des startups comme CorWave, qui développe des dispositifs d’assistance cardiaque révolutionnaires basés sur une technologie biomimétique – un concept déjà difficile à expliquer en soi.
- Difficulté à vulgariser sans simplifier excessivement
- Risque de créer des attentes irréalistes sur les délais de développement
- Nécessité d’adapter le discours à différents publics (investisseurs, clients, régulateurs)
- Communication sur l’incertitude inhérente à la R&D sans effrayer les parties prenantes
Le cycle d’innovation long caractéristique des deeptech complique également la communication. Contrairement à une application mobile qui peut être développée en quelques mois, les projets deeptech s’étendent souvent sur plusieurs années avant d’aboutir à un produit commercialisable. Ce décalage temporel rend difficile le maintien de l’intérêt des parties prenantes et la justification continue des investissements. Ynsect, spécialiste de l’élevage d’insectes pour l’alimentation, a dû communiquer pendant des années sur sa vision avant que ses premières usines ne deviennent opérationnelles.
Les pièges à éviter dans la vulgarisation scientifique
La vulgarisation des technologies complexes comporte plusieurs écueils que les startups deeptech doivent apprendre à contourner. Le premier est la sur-simplification qui peut dénaturer l’innovation et lui faire perdre sa crédibilité auprès des experts. Therapanacea, qui développe des solutions d’IA pour la radiothérapie, doit constamment trouver l’équilibre entre accessibilité pour le grand public et précision technique pour convaincre les oncologues.
Un autre piège courant est l’utilisation excessive d’analogies qui peuvent induire en erreur. Comparer l’apprentissage machine à un “cerveau artificiel” crée des attentes irréalistes et des incompréhensions fondamentales sur le fonctionnement réel de la technologie. Ces raccourcis, bien qu’initialement facilitateurs, peuvent se retourner contre la startup lorsque la réalité technique s’avère différente.
La promesse exagérée constitue également un danger majeur. Dans leur volonté de susciter l’enthousiasme, certaines startups deeptech présentent leur technologie comme révolutionnaire ou imminente alors que le chemin vers la commercialisation reste long et incertain. Dreem, qui développe des solutions pour améliorer le sommeil, a dû réajuster sa communication après avoir initialement créé des attentes trop élevées sur les capacités de son bandeau connecté.
| Piège de communication | Conséquence possible | Stratégie d’évitement |
|---|---|---|
| Sur-simplification technique | Perte de crédibilité scientifique | Maintenir différents niveaux de discours selon l’audience |
| Analogies trompeuses | Incompréhensions et attentes irréalistes | Tester les analogies auprès d’experts et non-experts |
| Promesses exagérées | Déception et perte de confiance | Communiquer clairement sur les étapes et délais réalistes |
| Utilisation excessive du jargon | Désengagement de l’audience non-technique | Créer un glossaire accessible des termes techniques |
Enfin, l’absence de contextualisation des enjeux peut limiter l’impact du message. Sans expliquer pourquoi une innovation est nécessaire et quels problèmes concrets elle résout, même la plus brillante des technologies peinera à trouver son public. BlaBlaCar, bien que n’étant pas strictement une deeptech, illustre parfaitement comment contextualiser un service en l’ancrant dans des problématiques concrètes (coût du transport, impact environnemental, lien social).
Stratégies efficaces pour vulgariser les innovations deeptech
Face aux défis de communication, les startups deeptech françaises développent des approches innovantes pour rendre leur technologie compréhensible sans en sacrifier l’essence. La narration centrée sur l’impact plutôt que sur la technologie constitue l’une des stratégies les plus efficaces. En mettant en avant les bénéfices concrets pour les utilisateurs ou pour la société, les entreprises comme DeepMind parviennent à créer un lien émotionnel avec leur audience.
Le recours au storytelling scientifique permet de transformer des concepts abstraits en récits captivants. Raconter l’histoire de la découverte, avec ses obstacles et ses moments eurêka, humanise l’innovation et la rend plus accessible. Owkin, spécialiste de l’IA médicale, excelle dans cette approche en partageant les parcours des patients et chercheurs qui bénéficient de leurs avancées technologiques.
L’utilisation d’un langage visuel fort s’avère particulièrement efficace pour expliquer des concepts complexes. Les infographies, animations et démonstrations interactives permettent de traduire des notions techniques en expériences sensorielles immédiates. Shift Technology, qui développe des solutions d’IA pour la détection de fraude dans l’assurance, utilise des visualisations claires pour montrer comment ses algorithmes identifient des schémas suspects dans des masses de données.
- Création d’histoires centrées sur l’utilisateur final et ses problématiques
- Développement d’analogies précises et testées auprès de différents publics
- Élaboration d’un vocabulaire accessible spécifique à l’entreprise
- Construction d’une communication progressive qui approfondit les concepts graduellement
- Partage transparent des défis et limitations technologiques
Le rôle crucial des supports visuels et interactifs
Les supports visuels jouent un rôle déterminant dans la vulgarisation des technologies complexes. Les startups deeptech comme Navya, spécialisée dans les véhicules autonomes, ont compris l’importance de créer des démonstrations visuelles spectaculaires qui montrent concrètement leurs innovations en action. Ces vidéos et animations permettent de saisir intuitivement des concepts qui nécessiteraient des pages d’explications techniques.
La réalité augmentée et virtuelle offre des possibilités révolutionnaires pour immerger les audiences dans des expériences technologiques complexes. Exotrail utilise par exemple des simulations en réalité virtuelle pour faire comprendre les principes de propulsion spatiale et les trajectoires orbitales à des non-spécialistes. Cette approche transforme l’abstrait en concret et permet une compréhension presque instinctive.
Les démonstrateurs et prototypes interactifs constituent également des outils précieux. Permettre aux visiteurs de manipuler physiquement un produit, même dans une version simplifiée, crée une connexion immédiate et une compréhension pratique que les mots seuls ne peuvent atteindre. CorWave a développé des modèles physiques simplifiés de ses pompes cardiaques biomimétiques que les cardiologues et investisseurs peuvent toucher et manipuler.
L’essor des plateformes numériques interactives facilite également la vulgarisation technologique. Des sites web dynamiques permettant aux visiteurs d’explorer les innovations à leur rythme, avec différents niveaux de profondeur technique selon leur expertise, deviennent des standards dans l’écosystème deeptech. Therapanacea propose ainsi des visualisations interactives montrant comment ses algorithmes d’IA analysent les images médicales et optimisent les plans de traitement en radiothérapie.
L’art de construire un discours adapté à chaque audience
Une des clés du succès en communication deeptech réside dans la capacité à segmenter les audiences et à adapter précisément le message pour chacune d’entre elles. Pour les investisseurs techniques, le discours peut conserver une certaine complexité scientifique tout en mettant l’accent sur le potentiel commercial. Pour le grand public, l’accent sera davantage mis sur les applications concrètes et les bénéfices sociétaux.
La cartographie des connaissances préalables de chaque audience permet d’identifier les points d’ancrage sur lesquels construire l’explication technique. Ynsect, par exemple, adapte son discours selon que l’interlocuteur est familier avec l’agriculture, l’alimentation durable ou les processus industriels. Cette adaptation ne signifie pas simplifier à outrance, mais plutôt partir du connu pour introduire l’inconnu.
L’élaboration d’un parcours pédagogique graduel s’avère particulièrement efficace pour les technologies très complexes. Commencer par une vision d’ensemble accessible avant d’introduire progressivement les concepts techniques permet à l’audience de construire sa compréhension étape par étape. DeepMind utilise cette approche pour expliquer ses avancées en intelligence artificielle, en commençant par les applications pratiques avant d’aborder les aspects algorithmiques plus techniques.
| Audience | Niveau de technicité approprié | Points d’attention particuliers |
|---|---|---|
| Investisseurs généralistes | Faible à moyen | Potentiel de marché, avantages concurrentiels, étapes de validation |
| Clients potentiels | Moyen, ciblé sur leur secteur | Bénéfices spécifiques, intégration dans l’existant, ROI |
| Partenaires techniques | Élevé | Spécifications techniques, compatibilité, feuille de route R&D |
| Grand public / médias | Très faible | Impact sociétal, anecdotes, références culturelles |
La mise en place d’une communication à multiples couches permet également de satisfaire différents niveaux d’intérêt et d’expertise. Un site web efficace proposera par exemple des explications générales en surface, tout en offrant la possibilité d’accéder à des white papers ou des spécifications techniques détaillées pour les publics plus spécialisés. Dreem utilise efficacement cette approche en proposant des contenus grand public sur les troubles du sommeil, tout en publiant des articles scientifiques détaillés sur sa technologie d’électroencéphalographie portable.
Techniques d’adaptation du message selon les interlocuteurs
La personnalisation du vocabulaire constitue une première technique efficace pour adapter son discours. Une startup comme BlaBlaCar, bien qu’opérant dans un secteur moins technique que la deeptech pure, illustre parfaitement cette capacité à utiliser le langage de ses différentes audiences : termes économiques pour les investisseurs, vocabulaire communautaire pour les utilisateurs, et lexique de la mobilité pour les partenaires institutionnels.
L’utilisation d’analogies spécifiques à chaque secteur permet de créer des ponts cognitifs efficaces. Pour expliquer une même technologie d’intelligence artificielle, Shift Technology emploiera des analogies différentes selon qu’elle s’adresse à des assureurs, des experts en cybersécurité ou des régulateurs. Cette contextualisation facilite considérablement la compréhension en s’appuyant sur des référentiels familiers.
La modulation du niveau de détail technique représente une compétence clé pour les communicants deeptech. Savoir quand approfondir certains aspects et quand rester en surface requiert une lecture fine de son audience. Navya adapte ainsi la description de ses systèmes de conduite autonome : très détaillée pour des ingénieurs automobile, mais centrée sur la sécurité et l’expérience utilisateur pour des opérateurs de transport public.
- Adaptation du rythme d’exposition des concepts techniques selon la réceptivité de l’audience
- Utilisation d’exemples concrets tirés du secteur d’activité de l’interlocuteur
- Modulation du ratio entre explications techniques et applications pratiques
- Anticipation des questions spécifiques à chaque type d’audience
L’écoute active et l’adaptabilité en temps réel jouent également un rôle crucial. Les meilleurs communicants deeptech savent repérer les signes d’incompréhension ou de désintérêt et ajuster immédiatement leur discours. CorWave forme ainsi ses équipes à reconnaître ces signaux subtils lors des démonstrations de leur technologie cardiaque innovante, et à basculer rapidement vers des explications plus accessibles ou plus techniques selon les besoins.
Formation et ressources pour améliorer la communication deeptech
Le développement des compétences en communication devient une priorité stratégique pour les startups deeptech françaises. Des programmes spécialisés émergent pour aider les fondateurs et équipes scientifiques à devenir de meilleurs vulgarisateurs. Des initiatives comme les ateliers de communication scientifique proposés par les agences de relations presse parisiennes spécialisées permettent aux entrepreneurs de pratiquer l’art délicat de la simplification sans dénaturation.
Les médias spécialisés jouent un rôle de plus en plus important dans l’écosystème deeptech. Des plateformes comme Maddyness ou Les Echos Start proposent régulièrement des formats dédiés aux innovations complexes, contribuant à éduquer progressivement le public et les investisseurs. Ces médias servent également de laboratoires pour tester différentes approches de vulgarisation scientifique.
La collaboration avec des experts en communication devient une pratique courante dans l’écosystème deeptech français. Des startups comme Exotrail s’associent avec des agences spécialisées qui comprennent à la fois les enjeux techniques et les principes de communication efficace. Ces partenariats permettent de développer des stratégies de communication sur-mesure qui préservent l’intégrité scientifique tout en maximisant l’impact du message.
- Programmes de media training spécialisés pour scientifiques entrepreneurs
- Ateliers d’écriture et de présentation orale adaptés aux sujets complexes
- Formation aux techniques de storytelling scientifique
- Accompagnement personnalisé par des mentors expérimentés en communication deeptech
- Mise en relation avec des communautés de vulgarisateurs scientifiques
Les communautés de pratique entre entrepreneurs deeptech prennent également de l’ampleur. Des groupes comme DeepTech Founders permettent aux fondateurs de partager leurs expériences et meilleures pratiques en matière de communication. Ces échanges entre pairs sont particulièrement précieux car ils proviennent d’entrepreneurs confrontés aux mêmes défis spécifiques.
Outils et technologies facilitant la vulgarisation scientifique
Les plateformes de création visuelle accessibles aux non-designers transforment la capacité des startups à produire des contenus explicatifs de qualité. Des outils comme Canva ou Flourish permettent aux équipes deeptech de créer rapidement des infographies et visualisations percutantes sans compétences graphiques avancées. Therapanacea utilise ces outils pour illustrer comment ses algorithmes d’IA améliorent la précision des traitements de radiothérapie.
Les technologies de simulation et modélisation deviennent de plus en plus accessibles et permettent de démontrer visuellement des concepts complexes. Ynsect utilise par exemple des simulations 3D pour expliquer son processus industriel d’élevage d’insectes, rendant tangible une technologie autrement difficile à appréhender. Ces outils permettent de créer des expériences “voir pour comprendre” particulièrement efficaces.
Les assistants d’écriture basés sur l’IA aident les équipes scientifiques à adapter leur communication écrite pour différentes audiences. Ces outils analysent la complexité du langage, suggèrent des alternatives plus accessibles aux termes techniques et aident à structurer les explications de manière progressive. DeepMind, ironiquement, utilise des technologies similaires pour vulgariser ses propres avancées en intelligence artificielle.
Les plateformes de formation en ligne spécialisées offrent des modules dédiés à la communication scientifique et technique. Des cours comme “Science Communication for Scientists” sur Coursera ou des formations plus ciblées sur la vulgarisation des technologies complexes permettent aux équipes deeptech d’acquérir ces compétences essentielles à leur rythme. Dreem encourage systématiquement ses chercheurs et ingénieurs à suivre ces formations pour améliorer leur capacité à expliquer leurs innovations en neurotechnologie.
Études de cas: réussites exemplaires en communication deeptech
Le parcours de Shift Technology illustre parfaitement comment transformer une technologie d’IA complexe en proposition de valeur limpide. Cette startup spécialisée dans la détection de fraudes par intelligence artificielle a réussi à expliquer des algorithmes sophistiqués en se concentrant sur les résultats concrets : le pourcentage de fraudes détectées, les économies réalisées par les assureurs, la réduction du temps de traitement des dossiers. En traduisant sa valeur en métriques compréhensibles par l’industrie de l’assurance, Shift Technology a pu lever plus de 100 millions d’euros et s’imposer internationalement.
La stratégie de communication d’Owkin offre un autre exemple inspirant. Cette startup utilisant l’IA pour accélérer la recherche médicale a développé une approche narrative centrée sur les patients et les chercheurs. En racontant des histoires personnelles de collaboration entre médecins et technologies d’intelligence artificielle, Owkin rend tangible l’impact de ses innovations. Leur série de mini-documentaires “AI for Medical Discovery” humanise leur technologie complexe et crée une connexion émotionnelle avec leur audience.
Le cas de CorWave démontre l’efficacité d’une communication visuelle forte pour expliquer une innovation biomimétique. Cette deeptech développant une nouvelle génération de pompes cardiaques utilise systématiquement des animations et modèles physiques pour expliquer comment sa technologie s’inspire des nageoires des méduses. Cette approche visuelle permet de saisir intuitivement le fonctionnement et les avantages de leur innovation, même pour des non-spécialistes en médecine ou en ingénierie.
- Utilisation d’histoires de patients réels pour contextualiser l’impact des innovations
- Création de comparaisons visuelles entre technologies existantes et nouvelles approches
- Développement d’un lexique simplifié et cohérent utilisé par toute l’entreprise
- Organisation d’événements immersifs permettant d’expérimenter concrètement la technologie
- Mise en place de programmes d’ambassadeurs experts capables d’expliquer la technologie
L’approche de Navya dans la communication sur ses véhicules autonomes mérite également d’être soulignée. Au lieu de se concentrer uniquement sur la complexité technique des systèmes de navigation et de détection, l’entreprise a créé l’expérience “Navya Immersion” qui permet aux décideurs de collectivités et opérateurs de transport de vivre une journée dans un monde où la mobilité autonome est généralisée. Cette projection dans le futur rend la technologie non seulement compréhensible mais désirable.
Comment les leaders du marché simplifient leurs messages complexes
DeepMind excelle dans l’art de rendre compréhensible l’intelligence artificielle avancée grâce à une stratégie de communication à plusieurs niveaux. Pour le grand public, l’entreprise utilise des démonstrations spectaculaires comme ses IA battant des champions humains à des jeux complexes. Pour les publics plus techniques, elle propose des explications progressives de ses algorithmes, allant du concept général aux détails d’implémentation. Cette approche en couches permet à chacun de comprendre à son niveau, tout en offrant la possibilité d’approfondir.
La startup d’agriculture verticale Ynsect illustre comment contextualiser une innovation dans des enjeux globaux compréhensibles. Plutôt que de se concentrer uniquement sur sa technologie d’élevage d’insectes, l’entreprise communique systématiquement sur les grands défis qu’elle contribue à résoudre : sécurité alimentaire, réduction de l’empreinte environnementale de l’alimentation, économie circulaire. Cette contextualisation permet de donner du sens à une technologie qui pourrait autrement sembler trop nichée ou abstraite.
Dreem, spécialisée dans les technologies du sommeil, a développé une approche particulièrement efficace pour démystifier sa technologie d’électroencéphalographie. L’entreprise utilise une combinaison de visualisations des ondes cérébrales pendant le sommeil et d’analogies accessibles, comparant par exemple le travail de son IA à celui d’un chef d’orchestre qui synchroniserait les différentes phases du sommeil. Cette double approche, visuelle et métaphorique, rend tangible une technologie invisible et complexe.
Le succès de BlaBlaCar, bien que n’étant pas une deeptech au sens strict, offre des leçons précieuses en matière de simplification. L’entreprise a réussi à rendre compréhensible un système complexe d’optimisation des trajets et de mise en relation en se concentrant sur l’expérience utilisateur plutôt que sur la technologie sous-jacente. Leur capacité à créer un vocabulaire propre et intuitif (“BlaBla” et “CarCar” pour indiquer le niveau de conversation souhaité) montre comment une terminologie bien pensée peut faciliter l’adoption d’un service innovant.
Questions fréquentes sur la communication des startups deeptech
Comment mesurer l’efficacité de notre communication deeptech?
L’efficacité se mesure à travers plusieurs indicateurs complémentaires : le taux de compréhension des messages clés lors de tests auprès d’échantillons représentatifs de vos audiences, l’engagement généré sur vos contenus explicatifs (temps passé, partages), la qualité des questions posées lors des présentations (qui révèle le niveau de compréhension), et bien sûr les résultats concrets comme le taux de conversion des prospects ou le succès des levées de fonds. Des enquêtes régulières auprès de vos différentes parties prenantes permettent également d’évaluer l’évolution de la perception de votre technologie.
Faut-il avoir un expert en communication dans l’équipe fondatrice d’une startup deeptech?
Sans nécessairement intégrer un expert en communication dès la fondation, il est crucial de développer cette compétence très tôt dans l’équipe dirigeante. Les fondateurs techniques doivent être capables de vulgariser efficacement leur innovation, même si un expert en communication peut ensuite structurer et amplifier ce message. L’idéal est de former au moins un des fondateurs aux techniques de communication tout en recrutant rapidement un profil spécialisé dès que les ressources le permettent. Des startups comme Owkin ou Exotrail ont intégré des responsables communication ayant une double formation scientifique et communication, créant ainsi un pont précieux entre ces deux mondes.
Comment maintenir la rigueur scientifique tout en simplifiant notre message?
Le défi consiste à créer différentes couches de communication adaptées à chaque audience, sans jamais compromettre l’exactitude scientifique. Pratiquez une simplification progressive plutôt que brutale : commencez par éliminer le jargon spécialisé, puis identifiez les concepts fondamentaux à préserver absolument. Faites valider vos messages simplifiés par vos experts techniques pour garantir leur exactitude. Utilisez des formulations comme “c’est un peu comme…” plutôt que “c’est exactement comme…” pour indiquer que vous utilisez une analogie simplificatrice. Des entreprises comme DeepMind excellent dans cet art en proposant des explications à plusieurs niveaux, du plus accessible au plus technique, permettant à chacun de choisir sa profondeur de compréhension.
Quelles sont les erreurs les plus courantes dans la communication deeptech?
Les erreurs classiques incluent l’utilisation excessive de jargon technique sans explication, la focalisation sur les aspects technologiques plutôt que sur les bénéfices concrets, la surestimation des connaissances préalables de l’audience, et la difficulté à adapter le message selon les interlocuteurs. Les startups commettent aussi souvent l’erreur de promettre des délais de développement irréalistes, créant des attentes impossibles à satisfaire. Enfin, une communication trop abstraite, sans exemples concrets ou cas d’usage, limite considérablement la compréhension et l’engagement. Navya a appris de ses erreurs initiales en matière de délais annoncés pour ses véhicules autonomes, en adoptant désormais une communication plus prudente et progressive sur sa roadmap technologique.
Comment impliquer efficacement les chercheurs et ingénieurs dans notre stratégie de communication?
La clé réside dans une
