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 compris 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.

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.

Contribution

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