L'intégration de l'évaluation de l'écosystème d'innovation à la prise de décision en entreprise : une étude de cas de transformation numérique dans le secteur aérospatial

RÉSUMÉ: L'évolution et la réussite des entreprises sont de plus en plus liées à leur intégration aux écosystèmes qui les entourent. La prise en compte de ces écosystèmes est donc primordiale pour chaque entreprise qui souhaite déterminer son positionnement stratégique. L'objectif de ce mémoire de maîtrise est de proposer une méthode et de fournir les informations nécessaires à un positionnement stratégique prenant en compte l'écosystème de l'entre-prise. L'étude de cas porte sur une entreprise fournissant des solutions pour aider d'autres acteurs à réaliser leurs transformations numériques. Cette entreprise sera appelée l'entreprise θ. Elle appartient à un grand groupe du domaine de la défense et de l'aérospatiale. Le cas d'étude permet de tester les méthodes proposées. La question de recherche est la suivante : « Comment intégrer la prise en compte de l'écosystème à une méthode de positionnement stratégique ? ». Afin de répondre à cette question, des cartographies de l'écosystème de défense et d'aérospatiale canadien et de l'écosystème interne au groupe d'appartenance de l'entreprise étudiée ont d'abord été réalisées. Un questionnaire visant à évaluer la maturité d'une entité à adopter l'intelligence artificielle (IA) a ensuite été créé. Des entrevues et une enquête utilisant ce questionnaire ont ensuite été réalisées. Les entrevues contenaient des questions ouvertes visant notamment à comprendre la perception de l'écosystème par le répondant, ses ambitions en termes d'IA et les principaux bloquants qui l'empêchent d'implémenter les technologies de l'IA. On remarque par exemple que l'accès à des données fiables et en quantité pose encore problème pour de nombreux répondants. Le questionnaire vise quant à lui à permettre de calculer un indicateur de mesure de la maturité d'une entreprise à utiliser l'IA en se basant sur 4 piliers : technologique, financier, culturel et organisationnel. Enfin, une adaptation de la méthode de conception de feuilles de route « S-Plan » a été proposée et réalisée avec l'entreprise à partir des informations obtenues par les différentes cartographies, les résultats des entrevues et du questionnaire. Ces différentes informations ont servi de point de départ aux ateliers de conception de feuilles de route. Le premier atelier a permis de définir une feuille de route générale et d'identifier des sujets d'intérêt par une approche innovation par l'o˙re/innovation par la demande (techno push/market pull). Des ateliers spécialisés ont ensuite été organisés afin de définir une feuille de route centrée sur chacun de ces sujets. Le modèle de conception de feuilles de route précédé d'une cartographie d'écosystème proposé dans ce mémoire et testé avec l'entreprise a permis de répondre aux objectifs de recherche. La méthode permet en effet de définir un positionnement stratégique prenant en compte l'écosystème pour une entreprise technologique fournissant des solutions en IA. L'adoption de l'IA nécessitant une certaine maturité technologique avant de pouvoir être implémenté, l'analyse de données secondaires a d'abord permis de repérer les entités les plus prêtes à utiliser l'IA, le recueil de données par une méthode mixte (entrevues et questionnaires) a ensuite aidé à bien comprendre les besoins et bloquants des différents acteurs de l'écosystème vis-à-vis de l'IA. Ces données ont pu être intégrées au processus de conception de feuilles de route en tant qu'informations sur les besoins de l'écosystème auxquels l'entreprise pourrait répondre. L'approche innovation par l'o˙re/innovation par la demande mise en place a ensuite permis de confronter ces besoins aux capacités technologiques existantes de l'entreprise afin de déterminer les solutions technologiques à développer se basant sur les capacités technologiques de l'entreprise et permettant de répondre à de réels besoins identifiés au sein de l'écosystème. ABSTRACT: The evolution and success of companies is increasingly linked to their integration into the ecosystems that surround them. Taking these ecosystems into account is therefore essential for each company that wishes to determine its strategic positioning. The objective of this master's thesis is to propose a method and to provide the necessary information for a strategic positioning taking into account the company's ecosystem. The case study focuses on a company that provides solutions to help other players achieve their digital transformations. This company will be referred to as the company. It belongs to a large group in the field of defense and aerospace. The case study allows us to test the proposed methods. The research question is the following: "How to integrate the consideration of the ecosystem into a strategic positioning method?". In order to answer this question, mappings of the Canadian defense and aerospace ecosystem and of the ecosystem internal to the company's group were first produced. A questionnaire to assess an entity's readiness to adopt artificial intelligence (AI) was then created. Inter-views and a survey using this questionnaire were then conducted. The interviews contained open questions aimed at understanding the respondent's perception of the ecosystem, their ambitions in terms of AI and the main obstacles that prevent them from implementing AI. For example, access to reliable data in quantity is still a problem for many respondents. The questionnaire aims to calculate an indicator to measure the maturity of a company to use AI based on 4 pillars: technological, financial, cultural and organizational. Finally, an adaptation of the "S-Plan" roadmap method was proposed and carried out with the com-pany based on the information obtained from the various maps, the results of the interviews and the questionnaire. This information served as a starting point for the roadmap design workshops. The first workshop defined a general roadmap and identified topics of interest through a techno push/market pull approach. Specialized workshops were then organized to define a roadmap focused on each of these topics. The roadmap design model preceded by an ecosystem mapping proposed in this dissertation and tested with the company allowed us to meet the research objectives. The method allows to define a strategic positioning taking into account the ecosystem for a technology company providing AI solutions. Since the adoption of AI requires a certain technological maturity before it can be implemented, the analysis of secondary data first made it possible to identify the entities most ready to use AI. The collection of data using a mixed method (interviews and questionnaires) then helped to understand the needs and blocking factors of the various actors in the ecosystem in relation to AI. This data could be integrated into the roadmap design process as information on the ecosystem needs that the company could address. The market pull/techno push approach then allowed us to compare these needs with the company's existing technological capabilities in order to determine the technological solutions to be developed, based on the company's technological capabilities and enabling to meet the real needs identified within the ecosystem.

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