Rapport

ClimateTech and mobility

01 La réalité du marché
02 Remplacer les roadmaps d'ambition par des preuves de déploiement
03 Transformer des parcours complexes en flux de déploiement lisibles
04 Construire la couche de données partagée qui rend le déploiement réplicable
05 Conclusion

La réalité du marché

Un financement croissant, une concentration brutale

Le financement du secteur a atteint 40,5 milliards de dollars en 2025, en hausse de 8 % — signal d'un secteur qui attire toujours le capital. Mais cette croissance masque une polarisation brutale : 50 % d'entreprises en moins ont atteint la Série A en 2024 par rapport à 2022. Le capital ne se retire pas mais il se concentre sur un nombre restreint d'acteurs capables de prouver le déploiement à l'échelle. Les autres peinent à lever.

L'ambition seule ne garantit pas l'impact

95 % des villes ont des objectifs de réduction d'émission de CO2 pour 2035. Elles ont déjà 10 à 15 points de retard sur les trajectoires requises. Les résidents perdent 40 heures par an dans les embouteillages, positionnant la transition climatique comme un problème plutôt qu’une solution.

Le constat est identique chez les entreprises. 37 % des plus grandes entreprises ont des objectifs “net-zéro” mais seulement 16 % sont en bonne voie, alors que 45 % augmentent encore leurs émissions. Un quart des technologies bas-carbone nécessaires pour atteindre les objectifs de 2050 n’ont toujours pas été déployées. Le gap entre ambition et réalité est structurel.

Ce n'est pas seulement un problème d'ingénierie ou de financement. C'est aussi un problème de confiance, de design et d’architecture.

Nous avons relevé trois problématiques récurrentes : des narratifs de marque encore centrés sur les roadmaps d'ambition plutôt que sur les preuves de déploiement mesurables, des expériences fragmentées qui retardent l’adoption pace qu’elles impliquent plusieurs acteurs, et des architectures de données cloisonnées qui empêchent l'IA de servir réellement les objectifs climatiques.

Chez AREA 17, nous abordons ces défis comme un système unifié à trois niveaux : la marque et son positionnement dans l'industrie, l'expérience des utilisateurs à travers les canaux, et les fondations technologiques et organisationnelles qui les rendent possibles.

Remplacer les roadmaps d'ambition par des preuves de déploiement

Des années d'annonces climatiques non suivies d'effet ont créé un scepticisme qui affecte désormais l'ensemble du secteur, y compris les organisations avec de vrais résultats. Les investisseurs, les villes et les acheteurs industriels qui ont été déçus par des narratifs ambitieux exigent maintenant des preuves de déploiement, pas des roadmaps.

Cette crise de crédibilité a un coût financier direct.

Le financement se concentre sur les acteurs qui peuvent démontrer une progression mesurable à l'échelle. Ceux qui se positionnent encore autour du potentiel font face à des levées retardées et des valorisations plafonnées.

Les organisations qui ancrent leur narratif dans une progression vérifiable sur le temps long construisent la crédibilité que les autres perdent.

À retenir

La crédibilité de déploiement est devenue un actif financier direct. Les organisations qui documentent leur progression de façon vérifiable accèdent à des financements plus importants et à des contrats plus longs. Celles qui se positionnent encore sur l'ambition perdent du terrain chaque trimestre.

Transformer des parcours complexes en flux de déploiement lisibles

L’industrie fait aussi face à un problème de design, largement sous-estimé. Quand les outils numériques ne rendent pas les systèmes compréhensibles — sur le statut, les coûts, les contraintes, l'impact — les comportements ne changent pas, même quand l'infrastructure est là.

Les opérateurs retardent des décisions d'achat qu'ils ne peuvent pas évaluer, les utilisateurs n'adoptent pas des services complexes d’utilisation, les citoyens boudent les services contraignants dont l’impact ne semble pas suffisamment concret et les investisseurs ne peuvent pas vérifier la progression qu'on leur demande de financer.

68 % des entreprises ont effectué des évaluations quantitatives du risque climatique, mais seulement 17 % sont en mesure d’en estimer l'impact financier, citant la complexité et l'opacité des outils comme premier obstacle.

Les plateformes du secteur affichent parmi les taux les plus bas de satisfaction en matière d’expérience utilisateur. Des interfaces mieux conçues ne sont pas une coquetterie, mais un levier de déploiement direct.

Les organisations qui ont redesigné leurs parcours clés ont atteint des améliorations de satisfaction de 10 à 20 % et des réductions de coût de service de 20 à 30 %. Dans un secteur où chaque mois de retard a un coût climatique réel, réduire la friction par le design est une décision d'impact, pas une décision esthétique.

À retenir

Chaque workflow fragmenté est un délai de déploiement. Les organisations qui unifient les parcours impliquant différents acteurs en flux lisibles avec statut en temps réel, étapes suivantes claires et impact visible, réduisent leurs délais et renforcent la confiance des investisseurs, des opérateurs et des citoyens simultanément.

Construire la couche de données partagée qui rend le déploiement réplicable

Le secteur fait face à un problème critique de fluidité et d’interopérabilité. 90 % des grands projets d'infrastructure recommencent de zéro. Chaque nouveau site, chaque nouveau réseau repart d’une page blanche — ignorant ce qui a été appris ailleurs. Dans un contexte d'urgence climatique où chaque année compte, c'est un luxe que le secteur ne peut plus se permettre.

Ces difficultés sont d’autant plus critiques qu’elles se superposent à des erreurs d’arbitrage en matière d’IA.

63 % des plus grandes entreprises utilisent l'IA mais seulement 14 % l'utilisent directement pour la décarbonation. La majorité de l'IA déployée dans ce secteur sert l'efficacité opérationnelle générale : optimisation des coûts, automatisation administrative, reporting. Pas les grids, pas les flottes, pas les systèmes d'émissions.

La cause est architecturale. Les données sur les actifs, les clients, les opérations, les émissions et les finances sont dans des systèmes séparés qui ne se parlent pas. L'IA est pilotée dans des poches isolées qui ne réinjectent jamais leurs résultats dans l'organisation.

Sans couche de données qui connecte les actifs climatiques réels, l'IA ne peut pas servir les objectifs pour lesquels des milliards ont été investis.

1,650 GW de projets renouvelables en développement avancé attendent encore une connexion au réseau, précisément parce que les systèmes de planification et d'opération ne se coordonnent pas.

Key takeaway

Organizations building lasting advantage invest in a shared data layer before multiplying AI pilots — and ensure that AI serves real climate objectives, not just operational efficiency. They codify the learnings from each deployment into reusable patterns so that every subsequent project starts from what has already been built. This is what transforms a portfolio of isolated projects into a climate system that accelerates.

Conclusion

Le financement de la transition climatique continue de croître. Mais il se concentre sur un nombre restreint d'acteurs capables de prouver le déploiement à l'échelle — et la distance entre ces acteurs et les autres s'élargit chaque trimestre. L'ambition seule ne garantit pas l'impact. Les organisations qui remplacent leurs roadmaps par des preuves, unifient leurs parcours fragmentés et construisent l'architecture qui rend leur déploiement réplicable deviendront les leaders du prochain cycle.

Chez AREA 17, nous combinons stratégie et craft pour aider les organisations ClimateTech, mobilité et énergie à créer une valeur durable en agissant sur ces trois leviers :

Démontrer la progression de déploiement de façon vérifiable, en traduisant les roadmaps d'ambition en métriques opérationnelles que les investisseurs, les villes et les acheteurs peuvent voir, comparer et financer.

Unifier les parcours multi-parties prenantes, en concevant des plateformes qui donnent à chaque partie prenante la même vue du statut, des contraintes et de l'impact, réduisant les délais de déploiement et renforçant la confiance simultanément.

Bâtir une architecture données communes qui connecte les systèmes et leurs langages, en codifiant les apprentissages en patterns réutilisables et en déployant l'IA sur les objectifs climatiques réels plutôt que sur l'efficacité opérationnelle générale.

Vous faites face à ces défis ? Nous serions ravis d'en discuter.