Quelques jalons pour une nouvelle gouvernance des SI
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport propose une synthèse des principaux enseignements issus du programme « MINE France », mené en liaison avec le programme international MINE dirigé par Roger Miller et son équipe de l’Ecole Polytechnique de Montréal. Le but de « MINE France » a été d’examiner plus particulièrement, à travers une série d’études de cas, les relations entre systèmes d’information (notamment dans le sens des investissements dans les TIC), innovation et création de valeur.Nous commençons (chapitre 1) par poser les principaux jalons théoriques et méthodologiques de notre recherche. Celle-ci est principalement fondée sur une série d’entretiens semi-directifs (ce qui signifie : sur la base de thèmes pré-définis, mais en laissant une grande liberté à l’interviewé) dans plusieurs entreprises, quatre ayant finalement accepté de participer à ce projet. Les fondements théoriques développés concernent notamment les concepts d’efficience-coût et d’efficience par la création de valeur, ainsi que la conception de l’investissement immatériel de Bernard de Montmorillon, qui ont fortement contribué à orienter les analyses qui suivent.Les quatre études de cas sont d’abord présentées sur un mode essentiellement descriptif (chapitre 2), mais en prenant comme base de structuration les trois questions fondamentales que notre analyse théorique nous a conduit à considérer comme cruciales : quelles transactions créatrices de valeur associées au modèle d’affaires ? Quelle problématique entrepreneuriale sous-jacente au modèle d’affaires pour concrétiser le potentiel de création de valeur ? Quels rôles et usages impulser pour le SI en conséquence ? Nous développons également les caractéristiques des projets que l’on nous a présentés comme particulièrement significatifs au sein des entreprises étudiées, et qui ont servi de fondement au chapitre sur la conduite des projets liés au SI. Nous montrons comment ceux-ci ont contribué à infléchir le modèle d’affaires de l’entreprise, montrant ainsi que l’impact de ce type de projet était loin de rester limité à la simple efficience-coût souvent mise en exergue.Le chapitre 3 développe plus particulièrement les problématiques liées à la conduite de projets. Il montre, notamment à travers une étude de cas sur une grande banque française, comment le besoin de coordination peut se combiner à une certaine autonomie laissée aux acteurs sur le terrain et une certaine liberté de « variation » autour d’un schéma directeur, qui est lui invariant et compris de tous. Nous en développons quelques unes des implications pour le cahier des charges et le rythme de développement et de déploiement de ce type de projet. Nous en développons également les conséquences au niveau de l’évaluation en soulignant les limites des évaluations à dominante financière et en insistant sur le caractère de créateur de potentialités des investissements en SI.Le chapitre 4 esquisse une typologie d’interactions entre deux types de chaîne de valeur : la chaîne de valeur classique, proposée par Michael Porter, centrée sur les activités opérationnelles, et une chaîne de valeur davantage centrée sur la création et la transformation en valeur de nouveaux savoirs. Nos études de cas montrent deux types d’interfaçage possibles entre les deux chaînes. Le SI peut non seulement contribuer à l’efficience de chacune d’entre elles séparément, mais aussi (et peut-être surtout) à une meilleur fonctionnement des interfaces entre les deux.Le chapitre 5 montre en quoi les évolutions récentes du contrôle de gestion au niveau académiques seraient susceptibles de faire écho à certaines des préoccupations manifestées par les personnes interrogées dans le cadre de ce projet de recherche. Il insiste, dans la droite ligne des enseignements que nous venons de mentionner, sur la nécessité de raisonner en termes d’exigences paradoxales pour pouvoir prendre en compte simultanément des logiques d’efficience-coût et d’efficience par la création de valeur, de maîtrise du présent et de préparation de l’avenir, de contrôle par les résultats et de contrôle par les valeurs, etc. Cela amène à repenser en profondeur les relations entre stratège et contrôleur, deux rôles qu’un DSI est nécessairement amené à jouer, même si c’est avec un dosage différent d’une entreprise à l’autre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".