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Enregistrement W1582822273

Capacité d'innovation des petites et moyennes entreprises et contribution des organisations intermédiaires dans l'industrie des logiciels d'application multimédia à Montréal

2011· article· fr· W1582822273 sur OpenAlexaboutno aff
Angelo Dossou-Yovo

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La connaissance est devenue de nos jours une ressource fondamentale de la production. De plus, l'accès et la maîtrise de la connaissance sont également indispensables pour l'innovation. Au Québec, l'un des secteurs qui contribue le plus à l'innovation est celui des technologies de l'information et de la communication ; principalement celui des services d'édition de logiciels. L'industrie du logiciel est constituée en majorité d'entreprises dont la survie dépend de la capacité d'innover. Cependant, elles font face à de multiples obstacles qui freinent leur accès aux ressources nécessaires à l'innovation (PriceWaterhouseCooper, 2000 ; CEFRIO et CRIM, 2003, Statistiques Canada, 2003). Plusieurs travaux empiriques ont étudié les déterminants de l'innovation dans les PME et ont montré que le réseau de l'entrepreneur contribue à l'accès aux ressources (Julien et Carrier, 2002 ; Pittaway et al. 2004 ; Lazarevic, 2005) et que certains acteurs intermédiaires jouent un rôle important (Ooutriaux, 2003; Pittaway et al. 2004 ; Dalziel, 2006). Cependant, aucun des travaux, à notre connaissance, ne nous dit à quel moment du processus d'innovation les ressources obtenues à travers le réseau sont importantes ou critiques pour le succès de l'innovation de produit. Notre objectif est de décrire et de comprendre les rôles et les impacts des acteurs externes selon l'évolution du processus d'innovation dans les petites et moyennes entreprises. Notre recherche est articulée autour des quatre questions de recherche suivantes: Q1 : Quelles sont les ressources externes nécessaires au processus d'innovation dans les PME de logiciel? Cette question a pour objectif d'identifier et de décrire les ressources nécessaires à la conduite du processus d'innovation et qui ne sont pas disponibles à l'interne. Q2 : À quels niveaux du processus les acteurs externes interviennent-ils? Cette question a pour objectif de déterminer et de décrire le ou les points d'intervention de chaque acteur externe participant au processus en contribuant à l'accès des ressources. Q3 : Comment les ressources sont-elles acquises par les PME du logiciel? Cette question a pour objectif de comprendre le mode d'acquisition et les mécanismes par lesquels les ressources sont obtenues et le rôle que jouent les intermédiaires. Q4 : Quels sont les impacts du rôle des intermédiaires pour les PME du logiciel? L'objectif de cette question est d'explorer les liens possibles entre les fonctions réalisées par les intermédiaires et les obstacles rencontrés par les entreprises pour l'innovation. Notre recherche est menée dans le secteur du logiciel puisque les entreprises qui en font partie doivent innover très vite en mettant de nouveaux de produits sur le marché si elles veulent survivre dans cet environnement qui évolue très rapidement. La recherche est exploratoire et est menée sur des cas multiples (Yin, 1984 ; Miles et Huberman, 2003), dont 11 entreprises et 11 organisations intermédiaires, et selon une approche interprétative. Les données ont été collectées à partir de plusieurs sources différentes afin de disposer des informations nécessaires à l'étude des cas (Yin, 1984). Ces sources sont d'ordre primaire et secondaire et regroupent : 1) les données issues de la recherche documentaire et des sites web des entreprises et des organisations intermédiaires, 2) les données d'enquêtes sur l'innovation menée en 2003 et 2005 par Statistique Canada, 3) les notes de terrain, 4) les entrevues semi structurées avec des organismes intermédiaires et des entreprises du logiciel. L'intérêt de notre recherche est double : d'une part elle permet de contribuer scientifiquement à la compréhension du lien entre le réseau de la petite entreprise, la mobilisation des ressources et sa capacité d'innovation; d'autre part, les politiques publiques pourront s'appuyer sur nos résultats pour concevoir des programmes de soutien aux acteurs clés afin de stimuler le développement de la petite entreprise, et par delà, l'économie. Il ressort de nos résultats que les ressources externes nécessaires au processus et citées par les entreprises se retrouvent au niveau des trois étapes que sont la conceptualisation de la solution technologique, la recherche et développement, ainsi que la commercialisation. En ce qui concerne la recherche et développement, ces ressources sont les connaissances, les compétences et le financement, tandis que l'on retrouve les idées d'innovation qui proviennent du client pour la conceptualisation de la solution technologique. Pour la commercialisation, nous retrouvons le financement et les connaissances. De plus, dans le processus d'innovation, ces trois étapes sont celles qui font l'objet de l'intervention des intermédiaires. Les intermédiaires interviennent dans les modes et les mécanismes d'acquisition utilisés par les entreprises; cependant leur intervention ainsi que les impacts sur le processus varient selon leurs fonctions d'intermédiation. Par exemple à l'étape de la recherche et développement, l'acquisition des compétences externes va se faire grâce à la fonction d'intermédiation réalisée par les centres de liaison et de transfert tandis que le financement externe est obtenu avec celle qui est réalisée par les programmes gouvernementaux. Enfin il ressort aussi que les intermédiaires n'ont pas la même importance par rapport aux ressources d'innovation suivant l'évolution du processus. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Innovation, Intermédiaires, PME, Grappe industrielle, Cluster, Technologie.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2011
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