Évaluation du risque lié à une innovation pour les PME: proposition d’un outil
Notice bibliographique
Résumé
Les petites et moyennes entreprises (PME) sont souvent caractérisées par un taux élevé d’innovation et un engagement marqué dans une démarche d’innovation comme moyen de construire un avantage concurrentiel. Il reste cependant difficile pour les managers de telles entreprises d’évaluer correctement les mérites d’une innovation donnée, en particulier en termes de possibilité de retour sur investissement. Pour répondre à ce besoin, nous avons élaboré en 2002-2003, pour l’INPI, un outil d’analyse pour aider les entrepreneurs à évaluer le profil de risque attaché à l’investissement dans le développement d’une innovation. La première version de ce modèle propose une mesure de la «rente», ou retour financier, attendue d’un investissement dans une innovation donnée. Durant l’été 2003, nous avons poursuivi le développement de cet outil avec une enquête pilote sur un échantillon de petites firmes innovantes d’Australie occidentale. Le questionnaire conçu a été complété en ajoutant des éléments permettant de déterminer les influences relatives des «Attitudes et Normes subjectives» sur le processus de décision de l’entrepreneur. Cette étude préliminaire, dont les résultats sont en cours d’analyse, a pour objectif d’apporter des éléments d’évaluation des pratiques d’innovation des PME.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».