Performance et innovation en PME : une relation à questionner1
Notice bibliographique
Résumé
Partant du constat qu’en sciences de gestion, les politiques de management auraient toutes, pour ambition ultime, de contribuer à la performance de l’entreprise et que la capacité d’innovation d’une entreprise serait une condition sine qua non de cette performance, cet article propose une dénaturalisation de cette évidence managériale. Nous montrons que (i) les notions de performance et d’innovation font référence à des contenus très variés selon les typologies considérées ; (ii) la performance est principalement mesurée par des indicateurs distaux (essentiellement financiers) ; (iii) la nature de l’interdépendance entre innovation et performance n’est pas univoque. En reconsidérant les variables contextuelles, nous montrons l’intérêt d’adopter une perspective multiple pour appréhender l’innovation et la performance dans les PME. Cette perspective multiple capitalise sur la diversité des caractérisations de ces deux notions, dans une démarche agnostique n’établissant aucun lien entre elles a priori. Cet article propose ainsi une méthodologie de mesure de la performance et de l’innovation en PME qui mobilise des indicateurs spécifiques à ces organisations. Ce faisant, nous participons à une démarche critique visant à émanciper les PME et, plus largement, les pouvoirs publics et régulatoires, de normes performatives étroites.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».