Tibi 3 : les investisseurs institutionnels débloquent 13 milliards d'euros sur 7 ans pour financer la tech
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Philippe Tibi
D.R
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C’est fait : après plusieurs mois de gestation, et conformément à nos informations de février, l’État a annoncé, ce vendredi 19 juin, le lancement de la troisième phase de l’initiative Tibi, du nom de l’économiste Philippe Tibi qui la porte depuis sa création en 2019. Cette fois, Bercy a sécurisé un engagement d’investissement de 13 milliards d’euros de la part des investisseurs institutionnels, notamment les bancassureurs, sur un objectif de 15 milliards d’euros d’ici à la fin de l’année.
Cette enveloppe s’étalera sur les sept prochaines années, jusqu’en 2032, et s’ajoute aux près de 16 milliards d’euros investis depuis janvier 2020 dans le cadre des deux premières phases. Au total, si tout se passe comme prévu, environ 30 milliards d’euros en 12 ans auront été déployés pour financer l’hypercroissance des start-up et le marché boursier technologique.
Concrètement, ces 13 ou 15 milliards sur les sept prochaines années s’inscrivent dans la continuité des montants investis depuis 2020 (6,4 milliards de 2020 à 2022, 9,5 milliards de 2023 à mars 2026). Autrement dit, l’engagement des investisseurs institutionnels ne s’intensifie pas, malgré l’urgence de souveraineté technologique en Europe et l’intensification de la compétition technologique mondiale, dominée actuellement par les États-Unis et la Chine.
« C’est une continuité, mais aussi une accélération », estime toutefois Philippe Tibi. Car les priorités s’affinent : il s’agit désormais d’orienter davantage de capitaux vers les deeptechs, sous-financées en Europe par rapport aux États-Unis . L’objectif est de porter leur poids à 50 % des investissements de l’initiative, contre environ 35 % aujourd’hui, afin de rejoindre le niveau observé aux États-Unis . « Mieux financer ces start-up à très forte valeur ajoutée technologique est crucial. Cela inclut les entreprises d’IA sur l’ensemble de la chaîne de valeur, c’est-à-dire les métaux critiques, les infrastructures de calcul, les modèles de langage et systèmes d’inférence, jusqu’aux logiciels », ajoute l’économiste.
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