Feb 17 2011

Coordination et apprentissage organisationnel

La structure organisationnelle qu’adopte une entité pour lui permettre de réaliser ses activités n’est pas neutre pour sa capacité d’apprentissage : elle influence directement le processus d’apprentissage de ses membres. Il convient donc d’adapter son organisation à ses objectifs. C’est le sujet d’un papier de L. Marengo daté de 1992 (‘Coordination and organizational learning in the firm’, Journal of Evolutionary Economics).

Dans ce papier, l’auteur discute de cette problématique. Après avoir rappelé que l’économie néo-classique était incapable de la traiter, il place ses travaux dans la filiation de la théorie évolutionniste de la firme (Nelson R.R. & S.G. Winter, (1982), ‘An evolutionary theory of economic change’), et se propose d’analyser comment les divergences sur les représentations de l’environnement influencent les processus d’apprentissage.

Le problème de coordination

Le modèle proposé concerne une organisation qui doit agir dans une situation d’incertitude. Son profit dépend de sa capacité à mettre en cohérence un processus de production divisé en plusieurs segments dont la responsabilité est confiée à des agents qui peuvent dans une certainement mesure (en fonction de la structure organisationnelle) adopter un comportement discrétionnaire vis-à-vis de leur prise de décision d’une part, et d’autre part, les caractéristiques de l’environnement.

La décision revêt alors deux aspects : établir une prévision de ce qui sera demandé par l’environnement, et coordonner les activités de production afin de servir le produit demandé. L’interaction des deux processus est complexe et ne va pas d’elle-même : la coordination est facilitée lorsque l’ensemble des membres d’une organisation partagent un même ensemble de connaissances, mais la capacité à établir des prévisions est augmentée lorsque cette organisation peut compter sur des points de vue divers. La nécessité d’un compromis émerge alors.

Modélisation

Le modèle proposé par l’auteur représente l’environnement comme un ensemble de n “états” prenant la valeur 0 ou 1, ainsi que les actions que peut prendre le décisionnaire comme un ensemble également de n valeurs 0 ou 1. On considère qu’une action est adaptée si l’ensemble de ses valeurs 1 couvre l’ensemble des valeurs 0 ou 1 de l’environnement et si ses valeurs 0 ne couvrent que des valeurs 0 (par exemple, une règle {0,1,1,0} est adaptée aux environnements {0,1,0,0} et {0,1,1,0}, mais pas aux environnements {1,1,0,0} ou {0,0,0,1}). Chaque action possède par ailleurs deux attributs : un attribut de force (qui représente les profits cumulés de l’action chaque fois qu’elle a été appliquée) et un attribut de spécificité (l’action {0,1,0,0} est plus spécifique que l’action {0,1,1,1}, donc moins souvent mobilisable mais avec un profit à priori supérieur si elle est mise en œuvre). On suppose qu’en début de simulation, le décideur ne connaît pas les ROI de chaque action et que de manière générale, l’ensemble des actions mobilisables est réduite à chaque période (principe de rationalité limitée).

Le processus de simulation est le suivant :

  1. Le système récupère le dernier “état du monde” et le compare avec l’ensemble des actions qu’il peut entreprendre.
  2. La probabilité d’entreprendre les actions possibles dépend à la fois de leur spécificité et de leur force (telle que définie précédemment).
  3. Le système entreprend une action choisie aléatoirement, récupère le profit et modifie les deux caractéristiques en fonction.
  4. Le système peut générer de nouvelles actions en recomposant ou modifiant celles existantes. Ce processus de régénération est supposé se dérouler en tenant compte de l’histoire de l’entreprise, ce qui signifie qu’une action ne peut que se spécifier ou se généraliser de manière incrémentale (en changeant un 0 en 1 ou inversement dans le modèle).

Quelques résultats

Le modèle est appliqué à deux structures, l’une considérée comme centralisée, l’autre comme décentralisée. Chacune est composée de trois entités (une unité de management et deux magasins), la différence étant que les magasins de la structure centralisée n’ont pas la possibilité de percevoir l’environnement et d’infléchir la décision du management, contrairement à la structure décentralisée.

Coordination and Organizational Learning

Trois types d’environnement sont alors considérés : un environnement stable (ou la demande de produit est constante), un environnement ou la demande varie suivant un schéma prévisible et un environnement totalement instable. Dans le premier cas, les deux structures atteignent assez vite un optimum. La différence se fait sur les deux environnements instables : alors que la structure décentralisée se comporte mieux que sa consœur centralisée en environnement instable mais prévisible, il est surprenant de constater que cette dernière est moins efficace en environnement totalement instable.

Efficacité des structures

Contribution

Marengo L., (1992), ‘Coordination and organizational learning in the firm’, Journal of Evolutionary Economics, 2, pp 313-326.


Feb 14 2011

Les champions de l’innovation technologique

Il aura beaucoup été dit et répété que l’augmentation de la turbulence, de la complexité et de la concurrence que subissent les entreprises dans leurs environnements d’affaires fait de leur capacité à identifier, évaluer et adopter les innovations technologiques un déterminant critique de leur productivité, compétitivité et finalement, de leur survie.

Ce constat est formulé (entre autres) par J.M Howell et C.A. Higgins dans un papier de 1990 (‘Champions of Technological Innovation’, Administrative Science Quaterly). Ils notent cependant que le rôle des individus, bien qu’il eut été identifié dans la littérature, n’a à leur sens pas été clairement établi. Ils explicitent les différents manques méthodologiques des études précédentes, avant de chercher à analyser trois variables potentiellement explicatives de l’émergence de ces champions :

  1. Les caractéristiques personnelles : besoin de réalisation (‘achievment‘) , propension à la prise de risque (‘risk taking‘), persuasion (‘persuasiveness‘), opiniâtreté (‘persistence‘), capacité d’innovation (‘innovativeness‘).
  2. Le leadership transformationnel (‘transformational leadership‘) : charisme (‘charisma‘), capacité à inspirer les autres (‘inspiration‘), capacité à stimuler intellectuellement (‘intellectual stimulation‘), considération individuelle.
  3. Les stratégies d’influence (‘influence tactics‘) : fréquence (‘frequency‘) et variété (‘variety‘).

Par ailleurs, cinq rôles spécifiques de l’innovation technologique sont distingués afin d’apporter de la clarté à leur étude :

  1. Les interfaces (‘gatekeepers‘) dont le rôle est d’acquérir, transformer et redistribuer au sein de l’organisation les connaissances extérieures.
  2. Les champions de projet (‘project champions‘) qui distillent et font la promotion d’idées nouvelles.
  3. Les innovateurs d’affaire (‘business innovators‘) qui fournissent le support et les ressources nécessaires à l’innovation, tout en la protégeant des interférences de l’organisation.
  4. Les innovateurs techniques (‘technical innovators‘) conçoivent et développent les innovations technologiques.
  5. Les utilisateurs privilégiés (‘user champions‘) mettent en œuvre l’innovation en formant et fournissant de l’aide aux autres utilisateurs.

Model of Emergence of Technological Champions

Six hypothèses sont formulées sur les différences entre les champions et les non-champions de l’innovation technologique.

Hypothèse n°1 : ‘Les champions démontrent plus de comportements de leadership transformationnel (comme défini plus haut) que les non-champions’.

Hypothèse n°2 : ‘Les champions mettent plus souvent en œuvre les caractéristiques personnelles définie plus haut que les non-champions’.

Hypothèse n°3-4-5 : ”Les variables appartenant aux trois champs définis (caractéristiques personnelles, leadership transformationnel et stratégies d’influence) sont plus positivement corrélées pour les champions que pour les non-champions’.

Hypothèse n°6 : ‘Les champions cherchent à influencer de manière plus fréquente et variée que les non-champions’.

Les résultats de l’étude corroborent ces hypothèses.

Contribution

Howell, J.M & C.A. Higgins, (1990), ‘Champions of Technological Innovation’, Administrative Science Quaterly, 35, pp 317-341