Crédit d'impôt recherche et intelligence artificielle
L'IA est le domaine où l'écart est le plus grand entre ce que les entreprises déclarent et ce que l'administration retient. La raison tient à une confusion facile : appeler un modèle propriétaire derrière une API demande du travail, parfois beaucoup, mais l'issue en est prévisible — et la prévisibilité est exactement ce qui exclut du dispositif.
Le CIR ne finance pas l'usage de l'IA, il finance les travaux où l'atteignabilité d'un niveau de performance reste inconnue au moment de s'engager. Sur cette technologie, la frontière passe entre l'application d'une architecture publiée et la conception d'une approche qu'aucune publication ne fournit.
Éligibilité
Êtes-vous éligible ?
Les critères ci-dessous sont ceux sur lesquels un dossier IA se joue réellement en contrôle.
- L'objectif de performance visé n'est pas atteignable en appliquant une architecture publiée à vos données : il a fallu concevoir, tester et écarter plusieurs approches
- Une contrainte dure structure les travaux — latence d'inférence, coût par requête, empreinte mémoire, robustesse à la dérive — et rend inopérante la solution documentée
- Les données du domaine posent un problème méthodologique en elles-mêmes : rareté des étiquettes, déséquilibre de classes, bruit d'annotation, absence de vérité terrain fiable
- Aucun benchmark public ne couvre la tâche, ce qui a imposé de concevoir le protocole d'évaluation avant de pouvoir mesurer quoi que ce soit
- Les campagnes d'entraînement sont tracées avec leurs hypothèses, leurs métriques et leurs échecs, au moment où elles ont eu lieu
- Les travaux sont réalisés en France, dans l'Union européenne ou l'Espace économique européen
Ce qui est habituellement écarté
- Intégration d'un modèle propriétaire via API avec du prompt engineering : l'incertitude porte sur le produit, pas sur la technique
- Fine-tuning suivant une procédure documentée sans obstacle technique identifié
- Absence de trace d'expérimentation : sans historique de runs, d'hypothèses et de résultats, la démonstration ne tient pas en contrôle
Assiette
Ce qui est finançable
Les postes ci-dessous correspondent à la structure de coûts réelle d'une équipe qui fait de la recherche appliquée en IA.
Temps des chercheurs et ingénieurs de recherche
Le poste dominant, et de loin. Il se valorise au prorata du temps réellement passé sur les travaux comportant une incertitude, pas sur l'ensemble du temps de l'équipe technique. La difficulté n'est pas le taux mais ce prorata.
Calcul consommé par les campagnes d'entraînement
Les heures de GPU brûlées en recherche d'architecture et en réglage d'hyperparamètres matérialisent l'expérimentation. Le traitement de ces coûts dépend de leur nature : amortissement pour du matériel détenu, poste distinct pour du calcul loué, à cadrer avec votre expert-comptable.
Constitution et annotation de jeux de données
Quand le jeu de données doit être construit parce qu'aucun n'existe pour le domaine, cette construction fait partie des travaux. Le contrôle qualité de l'annotation et la mesure de l'accord inter-annotateurs relèvent de la même logique.
Conception des protocoles d'évaluation
Sur une tâche que personne n'a mesurée, définir ce que « ça marche » veut dire est un travail de recherche à part entière. C'est aussi la partie qui rend un dossier IA convaincant, parce qu'elle prouve que l'incertitude était réelle.
Itérations abandonnées
Les approches testées puis écartées documentent l'incertitude mieux que les succès. Elles ont leur place dans l'assiette et dans le dossier justificatif, à condition d'avoir été tracées au moment des essais.
Sous-traitance auprès d'un laboratoire ou d'un prestataire agréé
Les travaux confiés à un organisme de recherche public ou à un prestataire titulaire de l'agrément entrent dans l'assiette. L'agrément conditionne l'éligibilité : c'est à vérifier avant de signer, pas après.
Point d'attention
Ce qui change pour intelligence artificielle
- La loi de finances pour 2025 a sorti la veille technologique de l'assiette du CIR. Pour une équipe IA, dont une part du travail consiste à suivre une littérature qui bouge chaque semaine, cette exclusion retire un poste qui était auparavant retenu.
- Le forfait de frais de fonctionnement se calcule sur les dépenses de personnel et les amortissements. Une équipe IA dont le calcul est loué plutôt qu'acquis ne fait donc pas mécaniquement grossir ce forfait, contrairement à une équipe qui investit dans ses propres machines.
Estimer le montant mobilisable
Le taux du CIR est public et ne se négocie pas. Ce qui fait varier le montant d'un facteur deux entre deux équipes IA comparables, c'est la part du temps retenue comme relevant de la recherche. Le calculateur donne une fourchette à partir de votre masse salariale R&D ; l'affiner suppose de trancher projet par projet.
FAQ
Questions fréquentes
Utiliser l'API d'un modèle propriétaire peut-il être éligible ?
L'appel à l'API et le travail de prompt ne le sont pas : l'incertitude porte sur le produit, pas sur la technique. En revanche, si atteindre votre cible de coût ou de latence a imposé de concevoir une architecture d'orchestration qu'aucune documentation ne décrit, cette partie précise peut relever du dispositif.
Le fine-tuning d'un modèle open source compte-t-il ?
Pas s'il suit une procédure documentée sur des données propres. Il devient défendable quand la procédure standard échoue de façon reproductible sur votre distribution de données et que vous avez dû concevoir autre chose pour contourner cet échec.
Comment justifier le temps passé par une équipe qui itère en continu ?
En isolant les projets de recherche dans le suivi de tickets dès leur création, plutôt qu'en tentant de les extraire ensuite d'un backlog global. L'historique de version et les comptes rendus de points techniques complètent utilement le relevé de temps.
Les coûts de calcul en cloud entrent-ils dans l'assiette ?
Leur traitement n'est pas le même que celui d'un GPU acquis et amorti. C'est un point à cadrer précisément avec votre expert-comptable, d'autant que le volume de calcul peut représenter une part importante du budget d'une équipe de recherche en IA.
Faut-il publier pour renforcer un dossier ?
Ce n'est pas une condition. Une publication ou un dépôt de brevet constituent une preuve commode d'incertitude, mais un dossier interne bien documenté — état de l'art daté, hypothèses, résultats négatifs — remplit la même fonction.
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