Une Interprétation Quantique des Processus Organisationnels d’Innovation

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    UNIVERSITE DE DROIT, DECONOMIE ET DES SCIENCES DAIX-MARSEILLEIII

    Institut dAdministration des Entreprises Ai -en-!ro"en#e

    E#o$e Do#tora$e des S#ien#es E#onomi%ue et de &estion dAi -Marsei$$e

    T'ESE!our $o(tention de $

    'A)ILITATION A LA DIRECTION DES REC'ERC'ES EN SCIENCES DE&ESTION

    !r*sent*e et soutenue pu($i%uement $e + septem(re ../

    Une Interprtation Quantique des ProcessusOrganisationnels dInnovation

    Walter Baets, PhD

    0ur1 2

    !ro3esseur 0a#%ues-Andr* )arto$i, Dire#teur de re#4er#4e,Universit de droit, dconomie et des sciences dAix-Marseille III!ro3esseur Emerite 0ean-!ierre )rans, Rapporteur, Vrije UniversiteitBrussel, Belgique!ro3esseur 0ean-Louis Ermine, INT Management, aris!ro3esseur C$aude 0ameu , Rapporteur, Universit dAnnec!!ro3esseur Emerite 0ean-Louis Le Moi5ne, Rapporteur,Universit de droit, dconomie et des sciences dAix-Marseille III!ro3 6rant7 Ro8e, Rapporteur, Universit de Nantes

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    Une interprtation quantique desprocessus organisationnels

    dinnovation: un proposscientifique

    9a$ter )aets, !4DEuromed Marsei$$e : E#o$e de Mana5ementUni"ersiteit N1enrode, $es !a1s-)as

    Le sommaire

    Rsum excutif 1

    1. La rflexion Taylorienne en management 12

    2. En intgrant des aspects sociaux et organisationnels un nouveau monde souvre21

    3. Des exprimentations avec des rseaux neuronaux artificiels et la dcouverte des !omplex "daptive #ystems $ %!"#& 2'

    (. Les c)oix pistmologi*ues + notre pense est le fondement de notre o,servation3-

    . La t)orie sous/0acente + un nouveau paradigme -

    -. "pplications de la t)orie de la complexit + la connaissance et lapprentissage'3

    . La structure *uanti*ue de linnovation 112

    '. n d,ut dvidence + le processus d innovation comme un concept mergentdapprentissage 132

    Les travaux de rec)erc)es et les pu,lications de 4alter 5aets 1((

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    1.1. La rflexion Taylorienne en management

    Aprs la deuxime guerre mondiale, avec une importance accrue dans les annes 70 et80, et grce la capacit croissante des ordinateurs, le "management scientifique" ( nepas confondre avec la science de la gestion d entreprises! a connu des succsformida les# $es tec%niques d optimisation de toutes sortes taient appliques avec

    eaucoup de succs aux multiples processus d entreprise# $&optimisation de processus, gestion des files d attentes, et des pro lmes compara les entraient ien dansl o 'ectif d amlioration par la programmation mat%matique# l tait encore pldifficile, quand on a commenc utiliser les tec%niques quantitatives afin d&essa)er de

    prvoir le comportement des marc%s# *ous n&avons pu faire autre c%ose que de passeaux p%nomnes stoc%astiques# +ais la question tait rarement pose, de savoir si uncertain comportement de marc% tait ien effectivement stoc%astique ou plut t"c%aotique"# -ette dernire notion, d ailleurs, n&tait ce moment.l pas encore connuet il n existait pas, l poque, les instruments conceptuels ncessaires#

    /ers la fin des annes 70, l&conomtrie a connu un dveloppement incro)a le# *ousavons pu implmenter dans le mar eting des modles conomtriques, qui prvo)aientl&volution des marc%s presque sans faute# $ utilisation dans la pratique a t souventmoins rpandue# -ela, disait.on, tait d1 au fait que les tec%niques n&taient pas encoreasse2 raffines, ou ien que le modle n&avait pas t encore asse2 ien dvelopp# 3ansla pratique, toutefois, on se contentait de prvoir les p%nomnes plut t faciles, dans lesens rguliers, pour lequel il ne faut aucune tec%nique ien la ore 4 c%aque enfantpeut prolonger une ligne droite#

    5endant longtemps, le concept m6me de la prvision et surtout les prsupposs derrirele concept taient tenus en de%ors de la discussion# *ous avons pens tous ensem leque nous pouvions prvoir et expliquer presque tous les p%nomnes de management etde comportement des marc%s# $es tudes d&lasticit en ce temps sont nom reuses# cette priode ' ai moi.m6mecontri u activement la rec%erc%e et l&application desmt%odes conomtriques (voir la liste de pu lication en as de ce c%apitre!# +ais parmles vrita les utilisateurs ceux qui ont essa) de crer des modles dans la pratique le scepticisme a grandi# 9ien que la construction du modle tait un exerciceintressant, on a rarement russi rsoudre de vrais pro lmes complexes dans unmodle# :n a pu modliser avec succs les p%nomnes, souvent isols, qui avaient unesta ilit in%rente# $es modles macro.conomtriques, ou les modles de marc%s, quiessa)aient de capter des comportement trs irrgulier, allant 'usqu aux modles deliquidit sont apparus trs difficile en pratique#

    $es concepts, qui sont devenus populaires plus tard, comme l organisation apprenante oul anal)se de scnarios, tait d' mis en ;uvre et expriment longtemps avant (voir

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    l&exemple pour 9elgacom < 9aets, =>8?!# 3ans ces t)pes d applications, on avaitprogress d un pas# 9ien que cela ne fonctionnait pas en prvision, au moins ces modlepermettaient des anal)ses de sensi ilits# +ais la pro lmatique reste ien entendu lam6me 4 la qualit des ces anal)ses de sensi ilit est totalement dpendante de la qualitdu modle avec lequel elle est effectue#

    +a contri ution @ :B, =>87, avait pour o 'ectif de rsumer ce p%nomne 4 commentpeut.on effectuer la planification stratgique dans un entourage incertain# @n d&autrestermes 4 a quoi servent les modles si l&environnement conomique est d)namique# - tale caractre d)namique qui sem lait 6tre la cause des pro lmes# 5lus tard apparaCtraaussi qu&il s&agissait non seulement du caractre d)namique, mais aussi de la non.linearit# l a t accept souvent que, en supposant une ralit plut t linaire, onpourrait se servir de modles linaires aussi# -&est du reste une acceptation qui estremise 'usqu au'ourd&%ui trop peu en question dans la gestion d&entreprises#

    3ans mes contri utions, 'e ne suis pas non plus arriv aux questions fondamentalessouvent cac%es derrires les acceptations (t%oriques! de la modlisation# -elles.cisont de dou le nature# :n a d&a ord les acceptations tec%niques, comme l ort%ogonalitdes varia les et l %omoscedasticit des erreurs par exemple# $es varia les utilises dansles anal)ses conomtriques sont supposes de ne pas avoir (ou trs peu! de corrlationmutuelle# 3ans la pratique, il est difficile de trouver des varia les qui ne seraient pasrciproquement en influence# +ais c est encore plus rare de voir des tudes ou onvrifie vraiment la distri ution de l erreur# 5ar contre, les deux conditions ont desconsquences graves si elles ne sont pas satisfaites 4 risque sur l&exactitude et lasta ilit des coefficients estims# e sou%aite maintenant approfondir cetteargumentation, qui me sem le trs importante# 3ans les tudes conomtriquesavances, entre autres faites par le + D (pour le logiciel conomtrique DB:$$!, onessa)ait de retravailler les donnes avant de les traiter# -e travail consistait en unprocessus de E smoot%ing F, pour viter des valeurs a errantes et extr6mes, quicausaient des pertur ations dans les estimations# Doutes les o servations quipourraient raconter des c%oses intressantes (les a errations! ont t a andonnes,parce qu&elles compliquent tec%niquement l&estimation# 9ien que cette volution soitlgante d un point de vue de la tec%nique de modlisation, aucune solution n estvraiment apporte au pro lme rsoudre# $es modles s loignent de plus en plus de laralit#

    3e plus, si le doute a pu exister au su'et de l&utilit des modles dans les marc%sd)namiques, les rsultats catastrop%iques o tenus par des laurats du prix *o el engestion de fortunes devraient avoir c%oqu le monde# $e E random Gal F fait mieux quen importe quel manager de portefeuille, au moins, selon les pu lications acadmiques# $rcent dclin de la ourse a aussi eu un impact norme sur les fonds d&investissement(par exemple les caisses de retraite! parce que les modles avec lesquels ces fonds sontgrs c%ouent manifestement trop souvent#

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    $e pro lme doit donc se trouver ailleurs# 5endant les annes de ma propre rec%erc%e(voir les pu lications!, et la dou2aine d annes d&exprience de construction des modleconomtriques et d&optimisation des risques financiers, ' ai a ord dans mes travauxune question plus fondamentale#3errire la modlisation quantitative, on pr.suppose que le raisonnement %umain est

    as sur des s)m oles et sur la manipulation de ces s)m oles# 3ans la mesure oH cettecro)ance est inexacte, la conception des ordinateurs, eux.m6mes ass sur lamanipulation de s)m oles ne saurait reflter la pense %umaine#

    3ans la premire partie de mes travaux, ' tais moi.m6me un convaincu de l approc%es)m olique#

    $a figure ci.dessous dcrit les deux coles de penses, qui ont livr dans les annes I0un com at acadmique sur le fait de savoir comment les gens pensaient, en vue de la

    construction des ordinateurs# $&intention de la conception des ordinateurs a tou'ourst l imitation de l une ou l autre de ces coles de penses# @t ien quau d ut lesam itions taient limites, aprs la priode initiale, les attentes vis..vis de ce que nousconnaissons comme E l intelligence artificielle F sont devenues de plus en plusimportantes# *ous reviendrons sur cela plus tard#

    Ji l&intention de l&ordinateur est effectivement d imiter la pense %umaine, alors on dos interroger sur les mcanismes cognitifs de l %omme# $aisser nous commencer d&a oavec le premier cole de pense 4 la colonne de gauc%e dans la figure#

    Jelon cette cole, le cerveau %umain fonctionne avec des s)m oles# *otre cerveaumanipule des s)m oles, c est ce qu on appelle la E mtap%ore ordinateur du cerveau Fdsignant le fait que notre cerveau pourrait fonctionner comme un ordinateur#

    $e cerveau effectuerait toutes sortes d&oprations avec ces s)m oles et cela permetde prendre les dcisions qu il prend# l suffit ensuite de com iner des multipless)m oles (dans une mac%ine! et la mac%ine peut facilement les manipuler# $a ralit peualors 6tre reprsente par une com inaison des s)m oles qui sont suffisammentcomplexes et compliqus (appel un E modle F!# Doute l attention se porte alors sur laconstruction du modle "correct"#

    3ans cette approc%e, l&intelligence est dtermine comme la capacit anal)tique larsolution des pro lmes# -&est Ka qui est mesur souvent dans l&intelligence est surtoudans les tests de L (les quotients d intelligence!# 5our rsoudre les pro lmes de cettefaKon, il nous faut des mat%matiques et par exemple la logique 0.=# *ous appelons ceciune vision rductrice et une attitude rationnelle sur la ralit# -ette cole s estimpose, et est devenue largement accepte# @n soi ce n est pas un pro lme, si nousn avions pas pens aussi que les gens pensent comme des mac%ines, donc en s)m oles#Jur cette acceptation nous avons dvelopp les mt%odes de solutions plut t anal)tiques

    (au moins en acceptant implicitement! et nous avons accept que les mt%odesquantitatives soient une approc%e du modle de la rflexion %umaine, et donc qui

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    pourrait parfaitement soutenir la pense %umaine# usqu& ce 'our, ceci est tudi danscertaines ranc%es de la ps)c%ologie cognitive et de l&intelligence artificielle#

    $a deuxime cole de pense (la colonne de droite dans la figure! part entirementd&une autre acceptation# Ji on veut automatiser la rflexion %umaine, il est vident de

    regarder comment le cerveau %umain fonctionne et ensuite essa)er de l imiter# $ecerveau %umain est constitu de milliards de neurones qui sont entrem6ls trstroitement entre eux# -%aque neurone (noeud dans le rseau! est reli avec unecentaine d&autres neurones# -%aque neurone comprend un liquide et entre les neurones,des courants lectriques sont c%angs#Luand tu lis ceci ton cerveau (donc dans un nom re de neurones et liaisons! est stimulpar des courants lectriques# Mn nom re de neurones reKoit l&lectricit, grce laquelle va augmenter tant soit peu le liquide dans les neurones#-e rc%auffement atteint, ou pas, un seuil, avec lequel ce processus n&est pas unprocessus 0.=, mais cela suit une fonction sigmoNde# Luand et si la valeur de seuil estatteinte, alors l&lectricit est passe tous les neurones voisins# dfaut de quoi ilcesse# 5ris indpendamment, les neurones ne sont pas intelligents, ils ne savent m6mepas quel est leur r le prcisment dans l ensem le# Doutefois, c est sur ce principe del auto organisation de ce rseau que s est construite l&intelligence %umaine et sesremarqua les capacits#

    -ette cole dtermine par consquence l&intelligence autrement# 5our cette cole depense, l&intelligence passe par un processus d apprentissage# $e petit garKon ou la fillele plus malin dans la classe est celui qui apprend le plus rapidement# @t le "countr)manager le plus malin" est celui qui apprend le plus vite comment il doit faire desaffaires dans le pa)s concern# $e plus malin donc, apprend le plus vite# $a connaissance

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    et l apprentissage sont donc indissocia lement lis# :n parle de cela en plus de dtailplus loin#

    5our organiser les ordinateurs de cette faKon, il nous faut d autres approc%es, parexemple la logique floue, les approc%es pro a ilistes et les approximations, quisupportent le concept du rseau neuronal du cerveau# Oinalement, cette cole a perdu lalutte acadmique sur la meilleure manire de tir un ordinateur# 5as de pro lme, sicela ne nous fait pas ou lier que les %umains ne raisonnent pas en s)m oles# A la fin dusicle prcdent, on voit un intr6t renaissant autour cette deuxime cole de pense#-ela se remarque entre autre dans les dveloppements, en intelligence artificielle, de cequ on appelle les E -omplex Adaptive J)stems F (s)stmes apprenants!# :n en discuteplus en dtail plus loin#

    @n rsum, on a espr que l&ordinateur, soutiendrait la pense %umaine# /u les

    constats licits, et la connaissance croissante au su'et du fonctionnement du cerveau,cela nous a cr un dou le dilemme# *ous avons demand aux gens de commencer penser comme des mac%ines (en s)m ole!, et ici 'e fais notamment rfrence au succsde mt%odes quantitatives# @n parallle on espre que les mac%ines pensent comme de%umains# -ela ressem le un monde l envers# l n est pas surprenant que cela n aitvrita lement ien marc%#

    +ais les consquences sont plus graves# Au sein de la tendance gnrale d&une pratiqueplut t rationnelle de la science, on a essa) d appliquer le m6me t)pe de pense dansl conomie et le management# $a t%orie conomique, aussi ien que la t%orie dumanagement, est as sur un cadre presque exclusivement intellectuel qui n est pas lenotre# Ji nous essa)ons avec cette approc%e s)m olique et rationnelle de simuler oucomprendre la ralit, qui est en fait d)namique et non.linaire, il ) a des grandesc%ances d c%ouer# l faut que Ka soit trs clair que l on ne parle pas ici de l optimisade c%aCnes de production# @n effet, on peut parfaitement optimiser des c%aCnes deproduction, pour une simple raison qu elles sont cres sur un principe mcanique# -en est par surprenant alors que Ka fonctionne exactement comme c est construit# :n saitexactement ce qu on attend d une telle c%aCne, parce que on les a tis ainsi# $espro lmes commencent lorsqu il ) a de l&interaction entre des %ommes, des marc%s, dl&organisation des entreprises, des c%oix des clients, etc#

    +a rec%erc%e ultrieure a gnralement t de travailler sur la compr%ension de cettepense rationnelle, aussi ien en gnral que plus particulirement applique aumanagement# @st.ce qu il existe des t%ories qui donnent une compr%ension de la faKdont les rseaux crent la connaissance dans une forme auto organisante# -omment est.ce que l on peut donc appliquer ces t%ories la ralit, et dans ce cas, au management PJi nous faisons cela, vo)ons.nous alors effectivement d&autres c%oses et sommes.nousplus proc%e dans l o servation de la ralit P @t finalement, qu est ce qu on peut dire su'et de l&conomie comme science de ase de la gestion d&entreprises P 5ourquoi est.ce

    que on dit maintenant presque pu liquement que l&conomie est E une science perdue F

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    Mne premire tape dans mes rec%erc%es a t l&exploration de savoir pourquoi less)stmes d information mis en application, c%ouent souvent de faKon tellementdramatique, par exemple dans les anques# 5ourquoi les s)stmes ne permettent pasvraiment au gens de supporter le travail qu ils font, et la faKon dont ils le font P 9ien quema premire attention se soit concentre plut t sur les s)stmes d aide la dcision, 'etrouvais rapidement que le pro lme ne se trouvait pas dans ces s)stmes m6me# Jinous parlons de la tec%nologie (de l information!, parlons.nous alors au su'et del&infrastructure tec%nique et des processus de dcision rationnels, ou plut t au su'et del "alignement", qui a comme ut de marier les diffrents aspects du comportementdcisionnel dans une approc%e plus %oliste P Mne premire exprience avec les mt%odde rec%erc%e auto.apprenante m a encourag d explorer plus avant cette approc%e%oliste du management, un peu en contrepoids de mt%odes rductrices utilisessouvent auparavant#

    1.2. !ontri,utions pu,lies en relation avec ce c)apitre

    Publications mthodologiques

    9ien que la contri ution mt%odologique des travaux dcrits dans ce c%apitre dcouledes autres contri utions qui sont quant elles plut t modlisatrices, 'e le traite tout dem6me en premier lieu, vu son importance en support de l enc%aCnement de mon proposscientifique# 3ans ma contri ution "orporate !trategic Planning in an Uncertain"nvironment", in t%e @uropean ournal of :perational Besearc% (@ :B!, vol QR, nr R,nov =>87, ' effectue en ralit un plaido)er pour ne plus uniquement se reposer sur lesrsultats de la modlisation proprement dite, mais plut t de simuler plusieurs scnarios#@n comparant les diffrents scnarios on pourrait alors se former une ide, passeulement sur l avenir possi le, mais galement sur les sensi ilits de ce futur# $e tout

    as sur mes expriences, et les articles mentionns plus loin, l anal)se de la sensi ilitsur les modles est plus intressante que les rsultats prcis de certaines simulations#-et article tait le d ut de ma rec%erc%e sur les raisons de ce manque de prcision (enpratique! de modles conomtriques# 3e plus, l article tait as sur des modlesconomtriques dvelopps au sein des entreprises et donc n tait pas seulementconceptuel#

    Publications modlisatrices

    $a conclusion mt%odologique mentionne dans la section prcdente, tait ase etsuggre, sur de multiples expriences de modles conomtriques pratiques#3marrant sur une tude de l lasticit de la demande pour le trafic tlp%onique, cette poque innovatrice, on constatait que malgr la qualit de l estimation, la pratique

    ne suivait pas comme prvu# $ article "#odel $or the simulation o$ the Internal%elephone %ra$$ic based on segmentation o$ the mar&et ", -a%iers @conomiques de

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    9ruxelles *r >?, =>8R, tait cit comme un exemple mt%odologique pour tudier deslasticits de prix#

    utilisais le logiciel DB:$$ (du + D! que, 'e supportais auprs de clients qui ont crleurs propres modles conomtriques# 3ans les annes 80, l conomtrie tait encoreen plein dveloppement, non seulement en pratique, mais galement dans les mt%odeselles.m6mes# Afin de supporter les clients du logiciel DB:$$, ' ai dvelopp un cours enligne ( ien avant la lettre!, qui comportait surtout le E comment F et le E pourquoi F del utilisation des diffrentes mt%odes conomtriques# -e qui n apparaissait pas dansles livres conomtriques cette poque# "'egression, !imulation and %ime !eries(nal)sis *ith %'O++ ", an online computer ased course, running in DB:$$# Sardcop)availa le, -ognition 5artners, 9russels, =>>0, a t offert (et m6me vendu! aux clientsDB:$$, comme la -@@ (M@ d au'ourd %ui! et la TOederal BeserveU# -e travail m a pde ien dvelopper une connaissance approfondie des mt%odes conomtriques, de ses

    points forts ainsi que de ses points fai les#Mne autre piste de rec%erc%e plus fondamentale est celle d une tec%nique appeleE spline interpolation F, connue dans les sciences ingnieurs# 3ans mon article "(decision support s)stem enabling the treatment o$ other ossible $utureenvironments, based on spline interpolation techniques " Vor ing 5aper 9elgianDelecom, =>8I, on a dvelopp et puis compar le potentiel de la force de prvision deces modles# 9ien qu encourageant sur un plan t%orique, cette approc%e ne nousapportait pas de meilleurs rsultats en pratique#

    Publications orientes vers les applications

    5uis, videmment, la plupart de mes contri utions se situent dans le domaine del application car ce moment de ma carrire, 'e travaillais en entreprise# ai essa)d appliquer aussi ien des mt%odes conomtriques, que des mt%odes d optimisationprincipalement dans deux secteurs 4 la gestion des marc%s tlcoms (pour 9elgacom,entreprise telecom en 9elgique!, et la gestions de portefeuilles financiers#

    @xcept les articles d' mentionns prcdemment et qui contiennent pour leurma'orit une dimension applicative, ' ai pu li deux papiers rsumants deux grandstravaux en tlcom# "B+I !I#- ( quarterl) econometric planning model $or the'.%.%. (D%e 9elgian Delecom Administration!", Vor ing 5aper 9elgian Delecom =>8?,concernait un travail continu de plusieurs annes consistant au dveloppement, desimulations de la situation complte de l entreprise, ) compris les dveloppements sur lemarc% telecom# -e modle a t utilis dans les simulations des grands c%angementsdans la vie de 9elgacom, la privatisation potentielle, la li ralisation, etc# Mn modleplus dtaill, mais en fait un sous.ensem le de l effort E 9li sim F, consistait en unmodle de trsorerie# "+iquidit) budgeting b) means o$ regression anal)sis /*ith anapplication0", :B9@$, 9elgian ournal of :perations Besearc%, Jtatistics and

    -omputer Jcience, vol R?, nr ?, =>8? a prouv sa valeur, surtout en pratique#

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    $a grande valeur, en pratique des tudes ralises, est entre autre illustre par macontri ution "#ar&et choice $or value added net*or&s and services ", 5roceedings of@uropean Delecom -onference, 9len%eim :nline, 9russels, =>>0, prsent lors d uneconfrence autour du d at de la privatisation du secteur telecom en @urope#

    $e m6me t)pe d applications tait peu aprs expriment sur les marc%s financiers#9ien qu il ) ai eu moins de pu lications durant cette priode, les quelques pu licationsont fait preuve de l intr6t de ces dveloppements, aussi ien pour ce secteur# "%heris& o$ implementing ris& management s)stems ", 5roceedings of -omputers in t%e -it),9len%eim :nline, $ondon =>8> et "!coring s)stem to evaluate compan) per$ormance ",toget%er Git% +orel -# and 9landin #, Vor ing 5aper, Jimuledge, =>87, tant les seulescontri utions que ' ai pu lies#

    Dout ce travail de rec%erc%e applique, ien que trs lgant en t%orie, ne prouve pas

    son utilit pour une pratique managriale quotidienne# -ette tension entre la t%orie etla pratique ont suscit mon intr6t creuser de manire plus approfondie les raisons dela fai lesse des mt%odes quantitatives#

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    2.1. En intgrant les aspects sociaux et organisationnels unnouveau monde souvre

    $a tec%nologie connaissant la croissance la plus rapide est, sans doute celle del&information# Au'ourd&%ui les tlcommunications, les tec%nologies informatiques ecellulaires fusionnent pour offrir des services dans le domaine tec%nique qui auraientt impensa les il ) a encore =0 ans# -ependant les applications de la tec%nologiesem lent faire un retour en arrire# $a prvision du succs des nouvelles tec%nologiesressem le terri lement un 'eu de %asard avec lequel on peut parfois gagner sur laconcurrence, mais il n&est pas rare galement de perdre souvent#

    5ar excellence le secteur financier est celui dans lequel nous avons investi trs t t dansles Dec%nologies de l nformation (D !# $es anques et les socits d&assurance sontdevenues largement dpendantes de ces tec%nologies# +ais de nos 'ours nous pouvonscraindre que ceci soit, parfois, un cadeau empoisonn# @n tant que premiersinvestisseurs, ils sem lent 6tre au'ourd %ui victimes de leur succs# 9ien que lesinvestissements dans les D du monde financier aient t constamment soutenus, ilss accompagnent galement d un mcontentement parmi les utilisateurs#-omment est.il possi le que ces investissements importants ne se transforment pas, enrgle gnrale, par un contentement des utilisateurs P

    9eaucoup de rec%erc%es entre la fin des annes 80 et le d ut des annes >0 ont a outiconclu dans la m6me direction 4 n&ou lions.nous pas de prendre en compte les facteursorganisationnelsP9ien qu&un d at tec%nique soit utile et ncessaire, il n est pas automatiquementsuffisant# $es mt%odes d&anal)se, plut t rationnelles en gnral, n ont pas permis deprendre en compte les aspects organisationnels et %umains dans la conception dess)stmes d information# -e que la rec%erc%e a suggr est que le succs ait tdpendant de l "alignement" 4 un processus plut t vague et itratif avec lequel nousavons essa) de positionner la stratgie de D en ligne avec la stratgie de socit, maisaussi d intgrer l&organisation de l&entreprise et l&organisation des s)stmesd information#

    -omment fonctionne cette conceptionP $es individus des D ont construit de manireclassique une stratgie D , qui a t ensuite transforme en s)stme d information#J)stme qui devait rsoudre les pro lmes pratiques sur le terrain# 9ien qu ils n taientpas entirement dtac%s de la ralit, les pro lmes taient souvent traits par lesinformaticiens, qui avaient rarement l occasion de dialoguer avec les clients internes# $asolution qui en dcoulait, mise la disposition des utilisateurs, tait construite en

    esprant que cela allait rsoudre le pro lme# 3ans la pratique, Ka tournait souvent mal#Mne rec%erc%e impressionnante sous la direction de Jcott +orton, entreprise au + D, a

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    rvl que le pro lme se trouvait dans le fait que la stratgie d entreprise taitsouvent dveloppe en complte ignorance de la stratgie D et inversement# l fallaitdonc une %armonisation deux niveaux#

    $a figure suivante donne le sc%ma du processus# $es deux carrs de gauc%e ont unrapport avec l entreprise et son organisation < les deux carrs de droite ont un rapportavec les questions de tec%nologie de l information# $es deux carrs suprieurs ont faire avec la stratgie (disons les r6ves!, par contre les deux carrs infrieurs ont unrapport avec la ralit sur le terrain 4 l&organisation existante, ainsi que les s)stmesd informations existants#

    Acceptons pour le moment le fait que l&initiative revienne la stratgie d entreprise (cequi n&a pas t suggr ncessairement par la t%orie!, et imaginons que le pro lmepos est celui d une fusion d entreprises# $a premire tape devrait 6tre d anal)ser sil&organisation actuelle tient la route en vue d une telle fusion# Ji c&est une carte 'oua leou si les c%angements ncessaires sont ralistes, c est seulement ce moment l quenous allons nous intresser aux s)stmes d information# Ji les s)stmes d informationexistants peuvent intgrer cette nouvelle organisation, il n ) a pas de pro lme# dfaut de quoi, une nouvelle stratgie D devra 6tre conKue pour remdier au pro lme#+ais cette nouvelle stratgie D peut offrir plus de possi ilits, et les s)stmespeuvent ainsi s enric%ir aprs un certain nom re de c)cles, aux termes desquels noussommes certains que les aspects organisationnels et les applications D , existantes ou raliser sont en %armonie#

    Mne sorte de d)namique est suggre de faKon flagrante et claire# Mn c)cle avec desmcanismes de feed ac peut 6tre parcouru un certain nom re de fois# $a lenteur avec

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    laquelle ces t%ories sont adoptes par les entreprises, suggre de nouveau un conflitentre la ralit d)namique et floue et les approc%es plus quantitatives et anal)tiques# lest clair que tous les lments ont 'ou un r le important et de plus c est l interactiondes lments qui fait la diffrence#

    3ans ma t%se de doctorat, ' ai expriment aussi ien avec l&anal)se par des mt%odesplut t classiques qu&avec les rseaux neuronaux, pour visualiser la pro lmatique del alignement stratgique# ai identifi, par la rec%erc%e dans un certain nom re de

    anques europennes, des varia les qui constituaient rellement les quatre carrs enpratique# $a dcouverte des lments importants reste un pro lme simple# l a tplus difficile de dcouvrir les causalits entre les varia les, qui taient souvent desvaria les de perception4 donc des varia les que l on mesurait sur des c%elles de $i ert#Mtilisant les c%elles $i ert, les mt%odes classiques quantitatives (conomtriques!marc%ent toutefois de faKon rapidement oiteuse# 5ar le nom re restreint de valeurs

    numriques (et entires!, une matrice de donnes a presque tou'ours de manirein%rente des donnes dfectueuses 4 des colonnes ou lignes sont presque colinaires#$ inversion de matrice, ncessaire lors des estimations, fait exploser les rsultats# $esstatistiques descriptives ne disent pas eaucoup plus, tant donn que la mo)enne estsouvent celle de l c%elle avec un cart t)pe qui est autour de la moiti de la mo)enne#@xaminer l&intgration des aspects %umains et organisationnels plus flous afin de pouvovisualiser la pro lmatique de l alignement, a donn une meilleure compr%ension desraisons pour lesquelles des acceptations sous.'acentes des mt%odes quantitatives ontdes implications sur l intgration dsire# Ji nous voulons donc ensuite comprendrel&intraction des aspects %umains avec l&conomie ou la gestion des entreprises, nousdevons examiner d&autres alternatives#

    $&ide devrait donc 6tre idalement d intgrer les aspects %umains et organisationnels,et en particulier d essa)er de faire cela plut t dans une construction de rseaux# -e futexprimenter avec les rseaux neuronaux#

    $&ide de ase de ces rseaux neuronaux est d utiliser le concept de rseau, d une faKomergente, du moins pour ce qui est des Eunsupervised learning algorit%msF# $asimilarit t%orique avec le cerveau %umain sem lait 6tre un aspect intressant maisn&tait pas dterminante# 3terminante par contre est le fait que les rseauxneuronaux sont non.paramtriques, et la faKon dont ils apprennent en itrations permetd viter les pro lmes ultrieurement discuts avec les mt%odes quantitatives# aifait pas mal de pu lications sur ces su'ets l (confre liste!#

    -ette approc%e a apparemment fonctionn et a rsolu du moins le pro lme tec%niquedes valeurs de perception# +ais ien qu une solution ait t apporte, cette solution agnr aussi pas mal de questions# court terme, le pro lme avait t rsolu, mais long terme nous avons tou'ours, et peut.6tre m6me plus qu avant une t%orie sous. 'acente# -ette t%orie est une t%orie de la connaissance et de l apprentissage, qui

    permettrait de comprendre aussi ien les processus d apprentissage des mac%ines queceux des %umains#

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    -eci sont des notions cls pour mon travail ultrieur# 3es premirs essais ont t tentspour ta lir un lien conceptuel entre l apprentissage, la perception et les connaissances(confre les pu lications!#

    2.2. !ontri,utions pu,lies en relation avec ce c)apitre

    Publications mthodologiques

    Jans doute le plus important en travail et dveloppement, pu li en rapport avec cec%apitre, est certainement ma t%se de doctorat# -ette t%se 4TI% and ban&ing- I! strateg) alignment U, 5%3 t%esis at VarGic 9usiness Jc%ool (MW!,=>>? (supervised ) 5rof 9o Xalliers!, contient deux lments innovateurs# Dout

    d a ord, ' ai fait une rec%erc%e asse2 avance sur les pro lmatiques d alignements,dans un nom re de anques europennes# Jont apparues les difficults et les lmentsd importances qui 'ouaient un r le dans ce processus, si ien que le fait d 6tre unprocessus, plut t qu un constat tait une premire ouverture pour donner del importance aux aspects d)namiques des s)stmes# $e deuxime lment importanttait que le premier grand test avec des rseaux neuronaux (en plus d tudesconomtriques classiques! permettait de voir le potentiel des rseaux neuronaux,spcifiquement en tudiant ce t)pe de pro lmes# 3iffrents rsultats partiels ontensuite t pu lis dans diffrents 'ournaux etYou confrences#

    Mne deuxime pu lication importante est le livre que ' ai dit en compagnie de 9oXalliers, TIn$ormation %echnolog) and Organisational %rans$ormation- Innovation $orthe 12st entur) Organisation U, Vile), =>>8# 3ans cette ;uvre nous regroupons uncertain nom res de contri utions de personnes reconnues dans leurs domainesrespectifs, qui explorent les limites des D dans leurs influences sur les socits# :nparle entre autre de 4 D et apprentissage < -J-V (computer supported cooperativeGor ! < gestion de connaissances < tec%nologies de la connaissance < etc# @n ralit ce;uvre est une ouverture sur un nom re de domaines E nouveaux F ( cette poque! quiont tous un rapport avec cette pro lmatique d organisation, stratgie et alignement#3 aprs moi, ce livre a ouvert plusieurs pistes de rflexions, particulirement en gestionde connaissances et apprentissage (confre c%apitre Z!# @n plus, ce livre est tou'ours larfrence principale de certains programmes doctoraux (par exemple pour celui del Mniversit de Jao 5aolo!#

    @n prparation de la t%se, eaucoup de pu lications avaient d' alis le c%emin(faisant!# "(ligning In$ormation !)stems *ith orporate !trateg) ", D%e ournal ofJtrategic nformation J)stems, /ol =, *r ?, =>>R, est le papier plut t mt%odologiqueet conceptuel qui pose la pro lmatique et les difficults o serves, si ien enlittrature qu en pratique, avec l intgration d lments organisationnels en anal)se D #

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    "%he !trategic Use o$ In$ormation !)stems and In$ormation %echnolog)- (methodolog) $or strategic I! implementation ", 9i.mont%l) ournal of t%e All.MnionJociet) for nformatics and -omputer Jcience, Mnion of t%e Jcientific and @ngineeringJocieties of t%e MJJB, +oscoG, *ovem er =>>= (Bussian original< @nglis% translationavaila le! est un papier exceptionnel, dans le sens oH il mettait en vidence le fait qu ilest extr6mement difficile de traduire (conceptuellement! l ide de l alignement dans uneculture %autement tec%nologique# 5our la petite %istoire, c est en plus une pu lication%istorique, puisque c est dans le dernier numro du 'ournal E sov'etique F# dont le nomavait t modifi en 'ournal russe# 3ans la foule, ce papier a t prsent uneconfrence Jt 5eters urg 4 -onference on t%e Jtrategic Mse of nformation J)stems(Jt 5eters urg, =>>R!4(ligning In$ormation !)stems *ith orporate !trateg).

    3e tout ces travaux, apparemment initiaux, en sortait une direction de rec%erc%e, trsoriente sur la gestion de connaissances# l faut remarquer que nous sommes au d ut

    des annes >0# l tait clair pour moi, que le pro lme d intgrer des lmentsorganisationnels tait eaucoup li la connaissance qu on avait (ou plut t qu on avaitpas! concernant par exemple les processus que nous voulions c%anger# @n plein dans lavague du E usiness process reengineering F, ' ai pu li "I% $or organisational change-be)ond business process engineering ", 9usiness -%ange and Be.engineering (D%e

    ournal of -orporate Dransformation!, /ol =, *r R, Autumn =>>Q, faisant l argument enfaveur d une approc%e qui t plus oriente gestion de connaissances que gestion deprocessus# l s agit l du commencement d une t%orie dvelopper durant les annesvenir (et de nouveau 'e fais rfrence au c%apitre Z!#

    Mn c%apitre dans le livre mentionn prcdemment, T%he corporate mind3set as aprecursor $or Business Process /'e30engineering- (bout &no*ledge, perceptions andlearningU, in T nformation Dec%nolog) and :rganisational, Dransformation4 nnovationfor t%e R=st -entur) :rganisationU, 9aets V and Xalliers B (eds!, =>>8, Vile), proposaitle modle conceptuel que ' ai retravaill dans les annes suivantes# -ette t%matiquetait aussi prsente l @cosip stud) da) on 9usiness 5rocess Beengineering and

    nformation Dec%nolog) (5aris, =>>I!4Business Process 'e3engineering- ( corporatemind set. A cette poque l, ce modle conceptuel n tait pas encore compltementaccept#

    Mne dernire contri ution, originale et diffrente, tait la tentative d appliquer lesconcepts de gestion de connaissances sur l apprentissage m6me de D # @n fait, ils agissait des premiers essais d intgration de connaissances et d apprentissage, deuxlments de la m6me ralit, qui d aprs moi, dans les annes qui ont suivi, n ont fait quse rapproc%er# $a prsentation fut ralise au J Jnet -onference (Dil urg, =>>Q!4%eaching concepts $or a strategic in$ormation s)stems course- no*ledge, process,integration and strateg) #

    Publications modlisatrices

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    9ien que ce fut pas vraiment une pu lication modlisatrice au sens strict du terme,durant la confrence @MB: [ Y:B QZ -onference (XlasgoG, =>>?! ' ai prsent lepapier 44o doubt, neural net*or&s are alternative tools $or statistical techniques-but )et... 3ans cette prsentation 'e faisais part de mes expriences en utilisant desrseaux neuronaux# 5our un pu lic de c%erc%eurs oprationnels (en ma'orit! cecin tait pas vident# Mne invitation a t lance pour rec%erc%er aussi ien en t%oriequ en pratique, les possi ilits de ces rseaux neuronaux en plus des dtails, ce qui adonn suite quelques pu lications (confre proc%ain c%apitre!#

    Publications orientes vers les applications

    @videmment, de mes rec%erc%es pour ma t%se ont aussi dcoul quelques pu licationplut t orientes vers la pratique de l alignement# 3ans les articles suivants ' ai rapportles diffrents aspects de l alignement en pratique, par exemple dans les anques 4 T!ome

    "mpirical "vidence on I! !trateg) (lignment in Ban&ing U, nformation \ +anagement,/ol Q0, *r ?, =>>Z#

    Jur deux confrences successives, ' ai prsent des papiers applicatifs, ou ien appliquaux diffrentes circonstances culturelles (D%e Oirst @uropean -onference on

    nformation J)stems (Senle), MW, =>>Q!4!trategic I! Planning- 'elevance $or 'ussia (Git% +ic%ael Jmirnov! < ou de nouveau appliqu aux pratiques ancaires 4 D%e Jecond@uropean -onference on nformation J)stems (*i'enrode, *$, =>>?!4!ome empiricalevidence on I! strateg) alignment in ban&ing.

    3ans un autre c%apitre du livre d' mentionn, et ceci en compagnie de / /enugopalnous avons propos une arc%itecture de connaissances et d apprentissage 4 T(n I%(rchitecture to support Organisational %rans$ormation U, in T nformation Dec%nolog)and :rganisational Dransformation4 nnovation for t%e R=st -entur) :rganisation, 9aetsV and Xalliers B (eds!, =>>8, Vile)# -ette contri ution proposait une arc%itectureinformatique, des outils d apprentissage (informatiques! et de l intelligence artificielle,qui pourraient former et intgrer l infrastructure d une relle approc%e deconnaissances en entreprise# -e c%apitre fut de nouveau plut t conceptuel et devait6tre valid dans les annes venir# Mne onne partie de mes travaux dans la deuximepartie des annes >0 a t consacr cette validation#

    +ittrature complmentaire conseille

    9artoli acques Andre et $e +oigne ean $ouis, :rganisation ntelligente etJ)stmes d nformation Jtratgiques, @conomica, =>>Z

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    !.1. "es exprimentations avec des rseaux neuronaux artificiels etla dcouverte des # $omplex %daptive &ystems ' ($%&)

    Afin de ien comprendre les en'eux, et pour comprendre si les rseaux neuronauxartificiels ne sont pas une autre reprsentation du pro lme, on doit ien tudier lesrseaux neuronaux artificiels (B*A!# 3ans la plupart des pu lications, en effet, onutilise B*A comme un remplacement de mt%odes quantitatives plus classiques# Mnem)riade de pu lications redfinit les B*A comme une forme spciale de certains

    estimateurs connus# 9ien s1r, ce ErecalculF est tou'ours possi le, mais la question estde savoir si cela est la vraie valeur a'oute des B*A#

    5our ne pas ignorer cette pro lmatique, ' ai tudi en quelques pu lications lacomparaison entre B*A et mt%odes classiques# A ce su'et, on ne peut pas vraiment6tre conclusif concernant une comparaison de performance des deux approc%es# @n toucas, ce d at a t d' fait plusieurs fois, sans succs# $e vrai d at, qui est peineadress, est que les B*A permettent d a order d autres pro lmes qui ne peuvent pas6tre correctement traits avec des mt%odes classiques# @n d autres mots, est ce qu unparadigme diffrent, traduit dans des approc%es diffrencies, permet de s approc%er

    d une autre ralit et en occurrence de la ralit de la perception# Jur ce su'et, il n ) apas grand c%ose de pu li# $a pense E classique F (mainstream comme disent lesAnglais! n a pas laiss eaucoup de marge de man;uvre pour ce t)pe de rec%erc%e#

    @n coopration avec un service pu lic aux 5a)s.9as un pro'et existe sur ce su'et# Mnvrai pro lme, difficile rsoudre, tait tudi# $e ut du pro'et tait dou le 4 offrirune solution au pro lme, rassem ler des vidences (de l exprience et desconnaissances! pour l utilisation des B*A avec le ut de visualiser le comportementmergent et l apprentissage en rseau#

    Dout d a ord 'e vais dcrire le pro lme, tel qu il se prsentait au service pu lic#-e service pu lic (J5! est responsa le de la construction et de la maintenance desautoroutes au 5a)s.9as# ls ne font pas cela eux m6me, mais par contre, en suivant desrgles trs stricte, ils organisent des appels d offres pu liques et sous.traitent desentreprises prives# $a ncessit de mieux garantir la qualit dans tous ces processusest un o 'ectif clair mais pas vident raliser# @t on n avait pas encore eaucoupinvesti pour atteindre cet o 'ectif# Lu est ce que la qualit en maintenance P l taitclair que toutes les parties diffrentes qui 'ouaient un r le dans ce processus avaientdes ides diffrentes ce su'et# -es parties taient 4 les fonctionnaires, des

    consultants, des experts tec%niques, les entreprises de construction, l opinion pu lique,etc# $es tentatives de crer une entente commune avaient c%ou# $a question tait

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    donc 4 comment pourrait.on viter cette impasse, afin de mettre en place descooprations productives entre les individus des diffrents groupes P :utre l o 'ectifde mieux grer, il ) avait en premier lieu l o 'ectif de mieux voir, de mieux comprendre,donc de pouvoir visualiser le processus# @tait.il possi le de donner une visiondiffrentie, sans essa)er de faire penser tout le monde de la m6me faKon, tout enfacilitant la coopration P

    $&approc%e suivante a t c%oisie, surtout as sur les t%ories de l organisationapprenante# Afin d viter de se perdre dans la p%ase de dfinition, nous avons c%oisi R0attri uts relatifs la dfinition de qualit dans ce pro lme spcifique (l&entretien desautoroutes!# -eux.ci ont t traduits en 4 "quel importance (et comment! a cet attri ut,concernant la qualit de la maintenance des autoroutes"# =R0 aspects des travauxd&entretien ont t retenus en outre, et ceux.ci ont t traduits en 4 E dans quellemesure ces aspects contri uent ils la qualit des travaux d&entretien F# 3e cette

    manire, nous avons donc o tenu =?0 expressions qui ont pu 6tre notes sur une c%ellede = 7, par une srie de personnes intervieGes# $es intervieGs ont pu eux.m6mesc%oisir lesquelles des =?0 expressions ils sou%aitaient remplir, en sac%ant ien entendu,qu un minimum tait ncessaire# $es intervieGs avaient t c%oisis dans tous lesgroupes d&intresss#

    3ans les pu lications, tout le dtail de la procdure a t dcrit, de m6me que lesrsultats# @n utilisant des diffrents algorit%mes de rseaux neuronaux on a puconstruire un s)stme temps rel# -e s)stme a permis de visualiser en tout premier lieul oH taient les accords et les oppositions, et ceci par "groupe virtuel", c&est..dire,par groupe de gens qui partagent des ides# -eci est ralis via une interface visuelle quiest aussi dcrite dans les pu lications#

    l est rapidement apparu qu au sein de c%acun de groupes initiaux il ) avait des groupesd&intresss partageant les m6mes ides# $e fait qu&il tait difficile d arriver unaccord n&a donc rien voir avec un comportement de groupe, mais plut t avec lacoopration (ou la non.coopration! entre les expertises et les v;ux des individus# -ecia t une toute premire indication pour le fait qu&on rec%erc%e souvent la causalit surun niveau d agrgation trop lev# :n passe souvent cot de la ralit des individus eninteraction qui sont pr6ts faire a straction de leurs ides corporatistes(dsagra les!, pour c%erc%er une solution au pro lme# -eci a t un stimulant pourmieux rec%erc%er la pro lmatique de causalit dans sa gnralit, le niveau sur lequelcette causalit devrait alors exister, comment cette causalit surgit et finalement laforme qu elle prend# l tait clair alors, qu&il n existait certainement pas encore, dans lB*A non plus, une t%orie plausi le qui permettrait une meilleure compr%ension (de lavraie causalit!# $ tape suivante a t d aller la rec%erc%e d une t%orie sous.'acent:n avait d1 commencer avec les c%oix pistmologiques fondamentaux qui ne se sont pasrvls entre.temps automatiquement avec l&utilisation "alternative" simple de B*As#*ous donnons suite Ka dans les sections suivantes#

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    $ outil a permis en outre, c%aque nouvel intress, de regarder comment les ides dequelqu&un se situent par rapport au groupe (et les sous.groupes diffrents!# l estintressant toutefois de remarquer que l outil n&a pas t utilis uniquement comme uneimage statique# -%aque nouvel input a aussi t utilis comme un nouveau momentd&apprentissage pour le rseau# 3e cette manire, nous avons donc conKu un instrumentapprenant continu, qui est c%aque moment E up to date F vis..vis du marc% tudi, sion organise de faKon adquate les nouvelles donnes#

    3 autres rec%erc%es du m6me st)le ont t entreprises, par exemple c%e2 untransporteur de fret arien ou un producteur de E fast consumer goods F (voirpu lications!#

    3u point de vue de la rec%erc%e, qu est que cela nous a apport P $es B*As apparaissenttrs intressants si on les utilise pour leurs qualits apprenantes# 3ans ces cas, ils sont

    capa les de rsoudre de vrita les pro lmes qui sont insolu les par les "mt%odes derec%erc%e classiques"# Mn B*A apparaCt donc avoir surtout de la valeur a'oute par sescaractristiques d)namiques (donc apprenantes! et non pas linaires# @nsuite il sem leintressant d tudier plus profondment les groupes des mt%odes non linairesd)namiques# -es mt%odes qu on appelle dans la littrature Anglo.saxonne les E -omplexAdaptive J)stems (-AJ! F et qui comprennent entre autres c t de B*As, derseaux neuronaux flous, des simulations d agents, des algorit%mes gntiques# *ous nedevons donc pas uniquement mieux comprendre ce que les E -AJ F ont offrir ensupport du management, mais aussi en quoi ils aident notre compr%ension en gestiondes connaissances et apprentissage# 5our cela cette approc%e nous fait mieuxinvestiguer les fondements de ce que c est la connaissance et l apprentissage, commentelles se comportent mutuellement et quelles sont leurs caractristiques# 5our pouvoirappliquer ensuite ces mt%odes avec succs, il nous faut une t%orie adapte, ncessaireau su'et de la connaissance et l apprentissage qui va au del du purement s)m olique del intelligence artificielle#

    -omme d' suggr plusieurs fois, il est intressant d aller la rec%erc%e d une t%orisous.'acente qui pourrait permettre une meilleure compr%ension du comportementconomique en gnral (et l innovation en particulier!# -ette t%orie donne peut.6tre

    ien une nouvelle orientation et une compr%ension du dilemme, ou peut.6tre ien d unparadoxe, entre d un cot l interaction des individus (qui constituent un marc% ou unesocit! et d autre cot la manire dont la t%orie conomique en parle (en maniant lesagrgats et les utilisateurs rationnels!#

    Aller la rec%erc%e des acceptations sous.'acentes, c est ce qui me passionne le pluspour le moment# *ous commenKons par une anal)se approfondie des c%oixpistmologiques, mais surtout sur les consquences de ces c%oix# @nsuite nous allonsexplorer des t%ories qui peuvent 6tre intressantes comme t%ories sous.'acentes,notamment des t%ories qui viennent plut t du monde des sciences dures, qu on a

    commenc li eller comme la t%orie de la complexit# l ) a une remarqua lediffrence et un paralllisme entre ces t%ories et les t%ories de la pense complexe

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    ($e +oigne et +orin!# $a comparaison des deux approc%es, priori diffrentes, maisventuellement mergent vers des solutions compara les, a clairement mis en vidence,au moins pour moi, l importance des c%oix pistmologiques# $a t%orie de la pensecomplexe est ien une pense qui dans les t%ories pures et dures Anglo.saxon manqueet ceci limite les applications dans les sciences sociales# @n mariant ces deux approc%es ' espre d 6tre capa le d appliquer ces t%ories, afin de mieux comprendre la ralitsociale# Mn passage comme professeur visiteur au XBAJ-@, il ) a ien =0 ans, m a aidnormment comprendre cela# @nfin on doit c%erc%er une compr%ension plusprofonde de ce qu est la connaissance et l apprentissage# -e sont les trois t%mes desc%apitres suivants, et des tapes suivantes dans mon parcours acadmique#

    3.2. !ontri,utions pu,lies en relation avec ce c)apitre

    Publications mthodologiques

    Juite l tude asse2 approfondie, si ien t%orique qu empirique, des B*A, un nom rede pu lications ont t faites, qui en comparant les B*A d autres tec%niquesquantitatives, les B*A (voire d autres tec%niques compara les! sont mis dans uneoptique de tec%nologie apprenante# 9ien que le premier t)pe de papiers soit invita le,c est surtout le deuxime t)pe de papiers qui ont pu confirmer le grand potentiel desB*A comme tec%nologie de connaissance# $ ;uvre clefs des rec%erc%es commentes icest certainement mon livre TOrgani5ational +earning and no*ledge %echnologies in aD)namic "nvironment U, WluGer Academic 5u lis%ers, =>>8# -e livre reprend toutd a ord le paradigme de la complexit (voir c%apitre I! pour argumenter ce qui estsurtout as sur ce paradigme que les s)stmes (auto.!apprenants font du sens# Dantqu on se limite comparer les B*A avec d autres approc%es quantitatives et voir s ilsfont mieux ou pire, cela ne nous permet pas vraiment d avancer en vue d une gestion desconnaissances# @nsuite le livre fait un descriptif des diffrentes tec%nologies deconnaissance, (toutes dans un environnement d)namique, n ou lions pas!, tels que lesB*A et la logique floue# -es 'ours ci, on a d1 a'outer les simulations d agents et lesalgorit%mes gntiques# 9ref, le livre continue en donnant certains exemplesd utilisations des B*A comme outil d apprentissage en entreprise# :n donne l exemplede l utilisation en support de gestion des marques, stratgie d introduction, gestion de laqualit# $es droits pour une traduction de ce livre en -%inois sont donns par WluGerAcademic#

    3ans la m6me foule, ' ai pu 6tre l diteur invit d un E spcial issue F of t%e ournalTAccounting, +anagement and nformation Dec%nologiesU on Tomple6it),Organisational hange and (daptive !)stems U, 8 (=>>8!# -e numro contient demultiples exemples d utilisation des B*A et autres tec%niques apprenantes, mais illustreau m6me moment les concepts et les t%ories prsentes dans le livre#

    Afin de ien comprendre les concepts utiliss et de ien fonder son utilisation, demultiples pu lications sont faites, elles ne sont pas tou'ours tout fait conceptuelles#

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    5resque invita lement, c%aque fois les B*A sont appliqus une tc%e ou une activitavec le ut de ien montrer l applica ilit en pratique# l est certain qu au milieu desannes >0, et ien que les B*A taient d' fort connus et utiliss en ingnierie, enapplication d entreprise, c tait encore tout nouveau# $a raison en tait sans doutel a sence d une t%orie sous 'acente en conomie ou management, qui n tait cemoment pas ( ien! dveloppe# - est une des raisons principales pour laquelle on va )pr6ter attention dans les c%apitres venir#

    Mn article ien conceptuel tait T4eural 4et*or&s and !tatistical %echniques in#ar&eting 'esearch- ( conceptual comparison U, +ar eting ntelligence and 5lanning,/olume =R, *um er 7, =>>?, 'ointl) Git% /# /enugopal# 3ans cet article on compare lesrsultats de B*A avec des mt%odes quantitatives plus classiques, comme la rgressiond un c t, et les multivaries d un autre c t# 3ans les tests que nous avons faits ilressortait une lgre prfrence (exprime en performance du prvisionnel! pour

    l utilisation des B*A# Jurtout dans les cas difficiles ( eaucoup de valeurs manquantes >I# :n essaie ici dedvelopper et de tester l utilisation des B*A comme outil pour visualiser (' vited utiliser le mot valider! l apprentissage des %ommes# Drs souvent, l apprentissage emesur travers de l intelligence et celui.ci est souvent mesur pour une capacitanal)tique# +ais en effet, cela ne montre pas le processus d apprentissage qu unepersonne pourrait avoir fait# 3es B*A continuellement apprenants (comme les %ommeseux.m6mes! pourraient par contre visualiser l volution d une certaine partie du modlemental de la personne# -et article est devenu un c%apitre dans un livre de ase (au 5a)s9as! intitul E entraCnement effectif F, visant des managers en ressources %umaines#

    $e dveloppement que mes rec%erc%es ont pris allait de plus en plus vers les capacitdes B*A (entre autre! de visualiser les processus d apprentissage %umain# @n effet, onentrait sans le moindre effort dans les concepts de gestion de connaissance# A cettepriode, ' ai surtout explor ces frontires entre l apprentissage, la connaissance et lesaspects E artificiels F de cet apprentissage# Mn nom re de contri utions en tmoigne#

    Mn aspect, trait dans le TD%ird @uropean -onference on nformation J)stemsU(A%t%ens, =>>I!4I! and Organi5ational Intelligence- no*ledge creation via learningalgorithms, tait le lien formel propos entre la cration de connaissances en utilisantdes algorit%mes apprenant (tels que les B*A!# ai explor l utilit des B*A pour aider

    une entreprise organiser, sans les expliciter, leurs connaissances plut t implicites#

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    -oncernant l infrastructure ncessaire pour supporter cette gestion de connaissance, eten fait le fait de passer d une entreprise une entreprise apprenante, quelle seraitl infrastructure de support P $ article TIntelligent support s)stems $or organisationallearningU, D%e learning organi2ation, R, Q, =>>I, 'ointl) Git% /# /enugopal en tmoigne#- tait certainement un topo trs intressant et trs demand, puisque on a o tenuE t%e 9est 5aper AGard of t%e $earning :rgani2ation F pour cette contri ution# usqu au'ourd %ui, la trame dveloppe l as m a eaucoup aid crer des plateformes degestion de connaissances en entreprise, mais surtout cela a permis de forger lesconcepts de ase pour par la suite dvelopper des plates formes d apprentissage virtuel#

    3iffrents aspects taient dcrits en diffrentes contri utions# 5our le T nstitute for:perations Besearc% and +anagement Jcience ( *O:B+J! nternational meetingU(Jingapore, =>>I!4Intelligent support s)stems $or organisational learning donnait unrsum de mes rec%erc%es ce moment l# Mn papier plus tec%nique, d ailleurs pour

    autre pu lic, tait fait pour le @@@.J+- +ulticonference on -omputational @ngineeringin J)stems Applications ($ille, =>>Z!44eural net*or&s and $u55) logic- %he hol) grail$or intelligent decision support. -ette contri ution se concentrait eaucoup plus sur lacom inaison (tou'ours asse2 innovatrice! entre les capacits d apprentissage des B*Aavec l interface plut t %umaine et en tout cas E smoot% F de la logique floue# @nfin pole @MB: +ini -onference on 3ecision Jupport J)stems and @lectronic -ommerce(9ruges, =>>7!4(pplications o$ 4eural 4et*or&s in Business contri uait dfinir unc%amps d investigation intressant#

    Publications modlisatrices

    9ien que l article T4eural 4et*or&s and their (pplications in #ar&eting #anagement U,D%e ournal of J)stems +anagement, Jeptem er =>>?, 'ointl) Git% /# /enugopal,contienne des aspects plut t mt%odologiques, la valeur a'out de cet article est plut tdans l effort de modliser des pro lmatiques pratiques en mar eting# -et articledcrit l utilisation des rseaux Wo%onen en com inaison avec la E ac propagation F dle ut de grer l image de marque, partir de valeurs tec%niques d un produit (le caf!et la qualit de la matire premire#

    Publications orientes vers les applications

    @n faisant les rec%erc%es, comme d' dit, il est intressant et en fait invita le detester sur des cas pratiques# 9ien que certaines contri utions soient d' mentionnes,elles contiennent aussi pas mal d exemples d applications pratiques < comme le E speciaissue F du ournal TAccounting, +anagement and nformation Dec%nologiesU onT-omplexit), :rganisational -%ange and Adaptive J)stemsU, 8 (=>>8! dont ' taisditeur invit#

    3ans cette revue on a pu li un article trs intressant, qui est d' dcrit dans la

    premire partie de ce c%apitre# TUsing 4eural 4et*or&3Based %ools $or Building+earning Organisations U, Accounting, +anagement and nformation Dec%nologies, 8

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    (=>>8!, pp R==.RRZ, 'ointl) Git% $ 9runen erg and + van Ve2el, dcrit une applicationqui selon moi est tou'ours un modle d application possi le et prometteur, trop peuexploit 'usqu ici#

    $ application des B*A en rand management tait dcrite en TPredicting #ar&et'esponses *ith a 4eural 4et*or&- the case o$ $ast moving consumer goods U,+ar eting ntelligence \ 5lanning, /ol =Q, num er 7, pp RQ.Q0, =>>I# Mn article quirsume les diffrentes applications rec%erc%es en mar eting est TIntelligence inmanagerial decision support s)stems- %he e6perience o$ adaptive s)stems inmar&etingU, -omportamento organi2acional e gestao, =>>>, /ol I, nr R, =R>.=?Z#

    3eux contri utions, plut t applicatives, valent d 6tre traites un peu part et ensem le#5our le TOourt% nternational -onference on Artificial *eural *etGor s (-am ridge,=>>I!U ' ai present Torporate ognitive #apping- mapping o$ corporate change

    processes U, de nouveau pour un pu lic trs tec%nique# 3ans cette contri ution ' ai faitla trame de mes rec%erc%es suivantes, notamment sur l apprentissage et la connaissanceque ' approfondis au c%apitre Z# 5our @- J>8 (Aix.en.5rovence, =>>8!, 'e me suisprononc plus encore que dans les autres papiers, vers la t%orie sous 'acente de lacomplexit et notamment de l mergence# Tno*ledge 4et*or&s $or !ervice

    ompanies- %he (rt o$ !upporting the 7"mergent8 *ith In$ormation and no*ledge%echnologiesU tait mon premier papier dans lequel ' essa)ais de faire le point sur unagenda de rec%erc%e pour les annes venir, qui m a permis d o tenir les rsultats que 'e rapporte dans les c%apitres suivantes# -e papier tait aussi un asculement dfinitifdans ma pense en l orientant eaucoup plus vers des questions pistmologiques d unc t, et les consquences de cela pour une meilleure compr%ension de l conomie, que limiterai l innovation# Jans vouloir donner trop d importance cette contri ution,d aprs moi cela a marqu un c%angement#

    +ittrature complmentaire conseille

    $e +oigne ean $ouis, $e constructivisme, @+@, @ditions Jociale OranKaises, =>80 $e +oigne ean $ouis, $a modlisation des s)stmes complexes, 3unod, =>>>

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    *.1. Les c+oix pistmologiques : notre pense est le fondement denotre o,servation

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    *ous pensons peut.6tre que les p%ilosop%es s occupent des pro lmes p%ilosop%iques#-ela est l vidence m6me# +ais videmment ce n est pas si simple# Luels sont alorsles pro lmes p%ilosop%iques P Jont.ils alors moins vrita les que d&autrespro lmes, ou est.ce qu il sont d&un autre ordre P Dout comme dans tant d&autressciences sociales, les p%ilosop%es un certain moment ont aussi cru que, afin depouvoir 6tre p%ilosop%e, une formation formelle dans la p%ilosop%ie seraitncessaire# $a p%ilosop%ie est effectivement devenu entre.temps une vrita lescience, ce qui na pas tou'ours t le cas dans l %istoire# 5armi les p%ilosop%es, lep%ilosop%es de la science se sont alors spcifiquement occup des conditions danslesquelles la connaissance peut 6tre 'uge fia le# -ela doit alors permettre, dansla langue commune 'ournalire, de comprendre ce qui est vrai ou faux# $ap%ilosop%ie a un rapport avec la qu6te de la vrit a solue, vers une notiongnrale des valeurs et les p%ilosop%es sont orients plut t vers les concepts quevers l empirisme# -ertains prtendent m6me que la p%ilosop%ie va la rec%erc%e

    la connaissance# 9eaucoup d&autres scientifiques douteront de cela# $es deuxpoints de vue sont sans doute vrais#

    $es p%ilosop%es des sciences vont la rec%erc%e ce que nous appelons despistmologies# Mne pistmologie est une t%orie, soit une attitude sur ] laralit &, les sources et les limites de la connaissance# l cre un cadre, visant transformer intuition en connaissance et comme Ka il cre des expressions qui sontgnralement vraies# Mne tape prala le existe, dans laquelle les p%ilosop%esacceptent ce qui existe et qui est ncessaire afin de pouvoir arriver une t%orie#*ous parlons alors, dans le cadre de la science, d une ontologie (comme lesp%ilosop%es l appellent! qui est une t%orie des c%oses qui doivent exister (ou lesconditions qui doivent 6tre satisfaites! pour que la t%orie E prouve F soit vraie#-es dfinitions sont peut.6tre difficiles, mais elles sont aussi importantes pour lescientifique ou le manager qui veut faire quelque c%ose avec la science ou lacompr%ension#

    5ourquoi doit on alors 6tre intress par les questions que se pose la p%ilosop%ie de lascience, ou plus gnralement dans les questions p%ilosop%iques P 5uisque ce quel on accepte comme vrai l avance, a une influence forte sur la perception elle.m6me et sur la rec%erc%e de la vrit ou de la connaissance ultrieure# Ji on penseque le monde est le centre de l&univers, on rec%erc%era avec la cro)ance priorique toutes les autres plantes tournent autour de la terre#

    @ffectivement on trouvera encore des faits qui, l vidence, confirment cette%)pot%se (appelons Ka une %)pot%se de rec%erc%e!# 3onc, la position de dpar 'oue un r le crucial pour ce que l on trouvera# Ji on c%erc%e en dessous d unelanterne, parce l il ) a de la lumire, on ne doit pas s tonner de ne pas trouverquelque c%ose qui a t perdue ailleurs# Avant de dire trop vite maintenant Ec&est

    ien vident F, 'e voudrais attirer l attention sur le fait que c est cela qu on fait

    souvent dans la rec%erc%e scientifique#

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    *ous pensons par exemple que la promotion (des campagnes pu licitaires! a uneinfluence sur le comportement d&ac%at et effectivement nous trouvons unecorrlation forte# 3 autres varia les (qui pour nous ne sont pas intressantes! nesont donc pas reprises dans nos rec%erc%es et par consquent nous ne trouvonsrien au su'et de ces autres varia les# -ela ne serait pas une erreur, si on neprtendait pas que l anal)se faite E prouve F, avec une approc%e scientifique, qu unlien causal positif existe entre la promotion et le comportement d&ac%at# $a seulec%ose que l on pourrait dire est que c&est correct pour l tude, telle qu elle a tdtermine (donc avec et sans les varia les qui ont t (ou n ont pas! c%oisies!#-ela deviendrait une erreur si nous allions extrapoler cette preuve partielle unet%orie plus gnrale# Mn c%erc%eur rec%erc%e un p%nomne ien spcifique edtaill et va ensuite gnraliser vers une t%orie plus glo ale de la ralit#Bduire l&o 'et de l&tude quelque c%ose de plus petit et davantage mania len&est pas une erreur, mais alors on ne peux plus en tirer de conclusions trs

    gnrale#Mtilisons la mtap%ore des lunettes colores# Ji tu regardes par des lunettes roses, le

    monde sem le rose# - est ce que tu vois vrita lement# Jeulement, ce n est pas laralit# Mne paire de lunettes leues donnerait l ide (m6me l o servation! que lemonde serait leu# -e n est pas vrai non plus# $es p%ilosop%es de science sont larec%erc%e d une reprsentation exacte du monde, mais aussi c%aque manager, esten qu6te d une reprsentation exacte de la mcanique des marc%s#

    :r la mtap%ore des lunettes, dmontre que les c%oix que l on fait lorsque l on a ordeune rec%erc%e seront dterminants pour ce que l on voit ou ce que l on tudie#-%aque personne a, par son ducation, sa formation et sa culture une vision de lafaKon dont on a orde la science (ou la vrit!#

    Luelles sont les diffrentes images de la science et comment influencent.elles notrepense et notre regard P $e dernier, le faKon d o server, est effectivement pournous encore plus important# -omment les c%oix p%ilosop%iques ont.ils une influencsur la manire de faire la rec%erc%e (et c est cela qu on appelle alors lesconsquences mt%odologiques! P -omment ces c%oix dterminent.ils la manire deregarder, par exemple, les processus de la gestion ou de l entreprise P

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    3&autre part, ce c%apitre n&est pas une exploration pure de la p%ilosop%ie de la sciencel ) a d' suffisamment de pu lications ce su'et# l s&agit plut t de me

    positionner dans les ides et les grandes Ecoles de pense F, dans un certaincontexte social et avec un ut social particulier# oserais dire qu&il s&agit derenforcer l&importance de la p%ilosop%ie de la science pour les s)stmes sociaux,ou plus particulirement ici pour amliorer la gestion des entreprises#

    $ %omme etYou le manager dveloppera une image de la science s inscrivant dans uncontexte temporel etYou spatial# @st.ce cela a un sens de parler d une manireislamique de faire la science, comme certaines le dclarent P $e scientifique du+o)en.^ge a eu une autre image de science que celle que nous connaissonsau'ourd&%ui# Mne image de la science E_ins laue %ineinF ne fait pas eaucoup dsens, dans n importe quel contexte# Avec une image contextuelle de la science,nous sommes la rec%erc%e d&une pense, d&un cadre intellectuel qui nous perme

    d affirmer la vrit d&une certaine t%orie (ou l&application!# Dout comme lap%ilosop%ie ordinaire, la p%ilosop%ie de la science a galement t encastre dansla sociologie et l %istoire d&une socit# l suffit de regarder l&attitude envers lascience diffrente au +o)en.^ge par rapport au'ourd %ui# +ais galement onpourrait comparer l&attitude du c%erc%eur p%armaceutique c%e2 Xlaxo Velcomeavec le c%erc%eur de la :+J# $&attitude ndienne sur les sciences mdicales (ditl&approc%e mdicale A)urvdique! est diffrente aussi ien dans le diagnostic,l&approc%e ou la t%rapie avec ce que nous considrons dans le monde occidentalcomme la science mdicale# -es images de sciences diffrentes (points de dpartdiffrents! causent une attitude diffrente et un traitement diffrent#

    -ette image de la science reste le plus souvent totalement sous.expose ou encore, laplupart des gens n en sont m6me pas conscients# l en dcoule qu il est donc trsdifficile de parler des rsultats de rec%erc%es effectues avec des approc%escontextuelles diffrentes, alors que les diffrences peuvent 6tre trsimportantes voire radicales#

    3ans ce c%apitre 'e tenterai de donner un aperKu des ides et des coles qui dans uncertain cadre %istorique ont des images diffrentes de la science 4 ' ai appel Kaune taxonomie# -ette taxonomie est alors dans ce cadre rien d&autre qu un rsumdes ides diffrentes, mais plus large que de que l on trouve en gnral# l n ) apas de ut ultrieur Ka#

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    3&a ord donnons un aperKu %istorique de ce qui existe au sein de ce que nous appelonsclassiquement la p%ilosop%ie de la science# @nsuite, regardons les ides quiviennent plut t de l&arc%itecture et de l&art et qui se sont doucement glissesdans les mt%odologies de rec%erc%es, et que nous classons d' rapidementcomme postmoderne# *ous allons aussi investiguer ce que les neuro iologies ontdcouvert au su'et de la connaissance et comment cela fonctionne# Mne derniresource d ides sont les derniers dveloppements de l&intelligence artificielle etleur contri ution la compr%ension de la pens et de l apprentissage# @n faisantde l intelligence artificielle (apprenante!, on est rapidement confront auxfondements de ce qu est la pense et la vrit#

    @n tant qu %omme E apprenant F, dans n importe quelle fonction ou tc%e, nous nepouvons pas c%apper ce que 'e dfinirais volontiers comme Ele dilemme duc%erc%eurF# Ji on a le sentiment que nous allons maintenant trop loin vers la

    rec%erc%e scientifique, alors il suffit de remplacer E le c%erc%eur F par E celui quic%erc%e F, ou E celui qui veut apprendre F# Luel est ce E dilemme du c%erc%eur Fou c%erc%eur appliqu P

    Mn c%erc%eur doit travailler en %armonie avec l&entourage, le contexte, tel que lec%erc%eur le connaCt, et tel qu il apparaCt dans la socit#

    $e c%erc%eur fait partie d&un processus de socialisation (un rseau!, dans les traditionsintellectuelles, sociales et politiques, les valeurs, les normes et les moeurs# 5ourque le c%erc%eur puisse faire sa rec%erc%e, ilYelle doit fonctionner au sein d uncontexte de rec%erc%e qui permette que les rsultats provenant de la rec%erc%epuissent 6tre valids, et finalement peuvent rpondre la question o 'et de larec%erc%e# E /alider F est un mot, d' trs c%arg, un mot lourd, et il suppose uncertaine conception ou c%oix dans la science# $aissons.nous provisoirementremplacer E valider F par E visualiser F# 5our atteindre son ut de rec%erc%e, lec%erc%eur arrivera toutefois dans un dilemme qui lui pousse faire des c%oix# -ecin est pas o ligatoirement une erreur et peut ne pas 6tre trs important, si on estseulement conscient des consquences de ces c%oix# $a E paire de lunettes F quenous mettons en place (les c%oix qui nous faisons! dtermine ce que nous vo)ons etdonc dtermine ce que nous trouverons comme rsultat de notre rec%erc%e#

    $aissons nous dtailler maintenant ces c%oix pro lmatiques# -ommenKons avec ce que c%erc%eur accepte comme t%ique# @st. ce que le c%erc%eur peut rester li re del&utilisation qui est faite ventuellement de la rec%erc%e P @n consquence, lec%erc%eur est responsa le de sa vision sur le comportement %umain et la dignit%umaine#

    @st.ce que l on peut rec%erc%er les actions o serva les d un %omme, sans considrer

    motions de ce m6me %omme# Lu est.ce qui est dtermin par la persuasion duc%erc%eur, par ce qui est rec%erc% P $e contexte politique l&intrieur duquel le

    c%erc%eur travaille est galement important et mnera aux c%oix# l ) a unemultitude d exemples de rgimes totalitaires qui ont effectu Ela rec%erc%e

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    scientifiqueF pour le soi.disant %onneur du s)stme et la puret de la race# Luelr le veut 'ouer un scientifique et comment ce c%oix influence.t.il les rsultats dela rec%erc%e P

    Mn autre c%oix pro lmatique est en relation avec l imprvisi le# @n quelle mesure esce que l on peut etYou l on veut exclure cela de la rec%erc%e P @st.ce que c est upro lme ou plut t une opportunit P @nfin, le c%erc%eur a aussi des limitesfinancires, en temps, etc# $es ressources sont limites et il ) a des c%oix faire#

    Dous ceci sont des c%oix pro lmatiques, qui 'ouent un r le dans la rec%erc%e, maisaussi, par consquent dans les rsultats de cette rec%erc%e# -e sont des c%oix qui nesont pas E on F ou E mauvais F, mais qui ont des consquences#

    -onsidrons maintenant le dernier dilemme# Luels c%oix pistmologiques le c%erc%eu

    (et ici dans le vrai sens du mot c%erc%er et non pas re.c%erc%eur < ou ien celui qui veuapprendre! fait au su'et de la vrit, l o servation, la nature quantitative desp%nomnes, la possi ilit de gnraliser# -e sont tous des c%oix pro lmatiques danslesquels il n ) a pas non plus de on et de mauvais c%oix# -ertaines ides scientifiquessont t)piques pour certains priodes de l %istoire# -e qui nous intresse ici estl importance des c%oix et les consquences pour ce qui est une onne rec%erc%e et unc%oix adapt de mt%odes# Draduit en management, on parle donc de la faKon dont onveut considrer les processus, si on veut les amliorer, ce que l on accepte comme tantle meilleur, comment peut.on mesurer et comparer P @nsuite on peut se demandercomment contr ler des processus, les diriger et si possi le sur quelles varia les il fautpiloter#

    ;uest #e %uon apprend des p4i$osop4es de $a s#ien#e

    $a p%ilosop%ie de la science est une discipline (rendue indpendante de son su'etd tude, la pratique de la science! qui n est pas trs vieux# 9ien que des p%ilosop%escomme 5laton ou Aristote, par exemple, aient trait des pro lmes de la scienceexplicitement# $a p%ilosop%ie est aussi vieille que le monde, et la pense scientifiques est tou'ours accompagne de la pense p%ilosop%ique# Au d ut, le c%amp n tait p

    ien dfini, et c tait le domaine des E amoureux de la sagesse F, la p%ilosop%ie tantpositionne comme la E proto.science F# Luand certains domaines devenaient plusimportant (comme l astrologie, ou plus tard la ps)c%ologie!, de plus en plus ces domainecommenKaient se sparer# @nsuite, on allait vers des approc%es qui taient plus oumoins scientifiques au su'et de ce sous domaine# @n gnral, donc, les sciences sont unproduit de pratique p%ilosop%ique# - est intressant, pas seulement de voir quand lap%ilosop%ie de la science a fait son entre, mais aussi pourquoi en comment# - est ce q 'e veux explorer maintenant#

    Avant le =7ime

    sicle, disons avant 3escartes (=I>Z.=ZI0! et avant Xalileo Xalilei (=IZ? .=Z?R!, l glise, ou la religion plus gnralement tait le sige de la science dans le mond

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    3ans certaines parties du monde, cela est tou'ours le cas# $a science avait pour ut devalider la religion# Bappelons.nous le com at men (en vain de son vivant! par Xalilepour imposer les t%ories coperniciennes selon lesquelles le soleil est le centre immo iledu monde et la Derre se meut autour (et avant, que la terre tait ronde et pas plate!#-es ides au su'et de la place du monde dans la galaxie taient commodes pourpermettre l glise de garder son pouvoir, voire le 'ustifier# +ais dans cette priode, lascience tait un peu ce qui tait communment accept#

    A partir du =7ime sicle, avec 3escartes6 le rationalisme tait introduit une c%elleinconnue avant4 E 'e pense, donc 'e suis F# - tait le d ut de la p%ilosop%ie moderne 4pense m6me tait dfinie comme le su'et de la p%ilosop%ie# $a science tait de plus enplus intresse par l exprimentation#

    l est remarqua le, du point de vue du c%erc%eur du R=ime sicle, que le c%erc%eur del poque tait responsa le et engag# l portait donc la responsa ilit de la direction de

    ses rec%erc%es, de son engagement, et tout cela n tait pas discut# :n acceptait que lec%erc%eur rec%erc%e partir de ses valeurs, ses cro)ances, ses %)pot%ses, etc# -etpriode est t)pe par le concept t)piquement *eGtonien 4 temps et espace sont fixes,connus et a solus# 9eaucoup plus tard @instein dclenc%e une rvolution en montrantque le temps et relatif, donc pas une vrit a solue, mais qu il existe seulement enrapport avec un certain sous.ensem le du monde# 3ans cette priode, il ) avait

    eaucoup d intr6t dans l o servation quantitative# 5our cela, on fait souvent rfrence la pense -artsienne comme une pense dans laquelle tout doit 6tre mesura le# -etteapproc%e plus rationnelle de la science tait considre comme une raction par rapport la mtap%)sique religieuse# :n ou lie souvent que cette approc%e mtap%)sique taitplut t %oliste, mais plut t par dfaut que par c%oix# 5uisqu on ne pouvait pas encore sparer, on considrait tout ensem le# $a pense -artsienne ne re'ette pas l ide de3ieu, mais veut quand m6me donner plus de profondeur la pense mtap%)sique#

    Ji on peut prendre un peu de distance des uts religieux qui tait derrire la rec%erc%edans le priode avant le =7ime sicle, on o serve les contours d une discussion au su'et dela science, qui dure 'usqu au'ourd %ui#

    . 3 un cot on a les c%erc%eurs qui voient plut t des p%nomnes %olistes 4 toutdoit 6tre considr dans son entiret# Dout dpend de tout et donc on ne peutpas rduire des simple relations de cause a effet d un entier plus large, sansfaire in'ustice a cet entier# Doutes sortes d o servations, qui sont toutessu 'ectives (ou peuvent l 6tre!, sont un input vala le pour la rec%erc%e#

    . 3e l autre cot on a les c%erc%eurs pour lesquels cette approc%e est tropmtap%)sique et vague# ls ne croient que ce qu on peut mesurer ]o 'ectivementet de ces o servations on peut dduire des lois gnrales# +6me si ces lois nereprsente qu une partie de la vrit, elles sont plus pratiques puisquegnralement vala les# -e dernier point est certainement discut par lapremire cole# Lu est ce que veut dire E gnralement vala le F, si on ne parleque d un petite partie d une vrit eaucoup plus large# 5our ce deuxime groupe

    de c%erc%eurs, la possi ilit de rpter et contr ler la rec%erc%e est centrale#

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    3es c%erc%eurs %olistes ne contestent pas qu on puisse rduire les pro lmes pour lestudier en dtail# +6me l %olisme accepte que un tout est souvent construit de sous.ensem les plus petits, mais qui, en coopration produisent tou'ours plus que la sommedes parties# $es %olistes voient des pro lmes si on tire ensuite des consquences pourun ensem le plus grand que celui tudi# 3onc ils contestent le fait de tirer desconclusions sur des ensem les, sur la ase d tudes de p%nomnes partiels# l n ) a ride faux avec une tude dtaille de l estomac# Mn estomac peut en effet procurer

    eaucoup de douleur# l est certainement possi le de trouver des remdes contre le malde l estomac# $ erreur est faite, au moment ou l on essa)e de tirer des consquencesplus larges sur la sant de la personne, sur la ase de l tude de l estomac# 5ar exemple,si l on pense que la personne ira mieux, si l estomac va mieux# -eci reste prouver et o server# Mn rductionniste va essa)er de rsoudre le pro lme de l estomac enc%erc%ant dans l estomac et immdiatement autour# Mn %oliste peut ien c%erc%erailleurs dans le corps, ou m6me en de%ors, et plus particulirement pour la

    compr%ension de dsquili res dans un corps considr comme un concept %olistique#$ %omme est plus que la onne opration de tous ses organes#

    -omme d' suggr, la t%orie de la relativit d @instein est venue comme une vrita lerupture# l tait clair que l o servation a solue n existait pas# @n plus, dans la foul dcette dcouverte, il devenait clair que pour comparer des t%ories diffrentes, il fallaitaussi des mt%odes diffrentes# @n plus, en =>Q=, X`del (=>0Z . =>78! venait avec sot%orme, qui ouvrait, sans doute et sans que cela soit le ut, un oite de 5andore#Jelon X`del aucun s)stme axiomatique ne serait capa le de valider ou re'eter tous lesdclarations possi les# @n d autres mots, il ) aurait tou'ours des dclarations surlesquelles on ne pourrait rien dire# 3onc, indpendamment du dtail du s)stmeaxiomatique, aucun s)stme axiomatique ne pourrait 'amais donner toute la vrit#

    5our les mat%matiques c tait un t%orme important# l fallu un certain temps avantque le t%orme soit ien connu et apprci parmi les mat%maticiens# 9ien que X`delne soit pas considr comme un p%ilosop%e de la science, ses dcouvertes ontvidemment un impact dans ce domaine aussi#@n plus, dans la faKon avec laquelle X`del prouve son t%orme, il utilisel autorfrence 4 un concept trs important et intressant, mais aussi potentiellementdangereux# Mn peu simplifi, son concept veut dire que c%aque s)stme peut et doitcrer son propre cadre de rfrence, dans lequel les c%oses se rfrent dans uns)stme plut t clos# Jeulement en se positionnant dans ce cadre, le rfrentiel fait dusens# Dout ceux qui sont de%ors, ne comprennent pas# @st.ce que on reconnaCt parexemple la culture d entreprise, ou la langage du politicien P

    Autour des annes =>R0.Q0, il ) avait un mouvement qui s appelait les positivisteslogiques (le Viener Wreis!# -es c%erc%eurs travaillaient plut t dans les sciences dures,mat%matiques, p%)siques, etc# 5our eux le credo tait que seulement ce qu on pourraitmesurer avait de l importance pour la science# ls se asaient sur le rationalisme de

    3escartes, et l empirisme de 9acon et Sume# Bationalit, clart, mesura ilit etconsistance taient les mots clefs# -eci allait E ligna recta F contre la controverse

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    mtap%)sique des priodes antrieures# $e critre de la vrification est central poureux# -e qu on ne peut pas vrifier n existe par pour la science < c est trop spculatif# $solution se trouve dans la mt%ode# l faut que la rec%erc%e soit ase sur dess)stmes axiomatiques en ton et utilise un langage clair comme les mat%matiques#+al%eureusement, c tait X`del m6me qui prouvait les limites de cette approc%e#

    $es scientifiques s occupent de la dcouverte < les p%ilosop%es s occupent de 'ustifierles dcouvertes# 5our la premire fois ( P! on sem le o server une rupture entre lesp%ilosop%es et les scientifiques# -ette approc%e empirique et positiviste est dominante 'usque dans les annes Z0, mais reste la plus importante 'usqu au'ourd %ui# 5ouss par croissance du na2isme en @urope, pas mal de ces scientifiques sont expatris aux @tats.Mnis, ou ils craient la p%ilosop%ie anal)tique# $a rec%erc%e faite aux @tats.Mnis esttou'ours fort diffrente (plus quantitative et positiviste! compare ce qu on voit en@urope# Jurtout dans les sciences sociales (appliques! c est tou'ours remarqua le#

    +ais %eureusement, aux @tats Mnis aussi, on a quelques dissonances, comme par exemplles travaux de o%n 3eGe) (voir plus loin!#

    5opper =>0R.=>>?, sans doute le p%ilosop%e de la science le plus rfr, continua danscette voie positiviste et empirique# 5opper nanmoins a dvelopp sa t%orie commecritique sur le Viener Wreis# $e rationalisme critique (comme on appelle son cole!prsuppose qu propos d une t%orie elle est o ligatoirement faite de tentatives derfutation# $e ut de la science est de falsifier= la connaissance actuelle, ce qui faitvoluer la science# Jeulement la dduction est accepta le# $ induction est trop vagueet, pour lui, non scientifique#

    5our 5opper il n ) a pas de contexte de dcouverte# $a science est un produit en soi etla qualit doit 6tre garde# $ pistmologie de 5opper ne reconnaCt pas un E su'etconnaissant F (a noGing su 'ect!# -ette pistmologie cre etYou renforce lasu division entre o 'et et su'et, qui rgne dans la plupart de nos travaux scientifiques#$a science est quelque c%ose qui serait en de%ors du c%erc%eur scientifique, tout commle on management serait en de%ors du manager# Dout doucement, on voit de plus enplus de rec%erc%e E alternatives F sans toutefois se demander si cela est du aux c%oixpistmologiques des rec%erc%es qui supportent notre pense au su'et de pro lmes desocit#

    E usqu la preuve du contraire F est une expression ien ase sur la t%orie de5opper# $a valeur empirique d une t%orie dpend de la possi ilit de falsification# 5lu

    1 Dans lacception franaise du mot falsifier veut dire altrer volontairement dans le but de

    tromper . (Robert), donc faire volontairement du faux, le mot est ici utilis dans son

    acception an laise !ui pourrait "tre le contraire de vrifier selon #n $le %remer &arietti

    .

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    on a essa) de falsifier une t%orie, plus elle est vala le# Doute t%orie est une t%orieen cours, en attendant qu elle soit falsifie# 3u moment qu on peut falsifier une t%orieon rduit la t%orie une t%orie plus rduite (vala le en moins de cas!# 5our garder lavaleur de la t%orie, on ne peut faire rien d autre que tou'ours rduire de plus en plusune t%orie# 3es t%ories simples, donc, survivent plus longtemps# $a rec%erc%e descausalits est donc une consquence, plut t qu un ut en soi# $a rec%erc%e de causalitqu on connaissait d' dans le positivisme logique, reKoit avec 5opper un support trsfort#

    5our 5opper, la dcouverte scientifique va du connu vers l inconnu# Dous les c%erc%eudoivent utiliser les m6mes mt%odes, aussi dans les sciences sociales# +ais 5opper taitaussi critique vis..vis de soi.m6me# $ ide que la socit serait prvisi le tait aussipour lui inaccepta le# $a prdestination sous 'acente tait pour 5opper une limitesrieuse la li ert et la dmocratie# l entendait une dmocratie aussi ien

    scientifique que politique#Mn nom re de consquences mt%odologiques en dcoulent# $e mcanisme de dductioest l approc%e accepte# Dout se met dans un cadre falsificationYvrification# Luelquec%ose qui est falsifi ne peut pas 6tre correct# Ji on a un contre.exemple, toute lat%orie tom e et est rduite une t%orie plus simple# 5our les sciences sociales Ka ades consquences srieuses# :n part d %)pot%ses tester que l on essa)e aprs defalsifier, mais souvent plut t de valider# @n pratique d ailleurs, on fait d a ord desrec%erc%es exploratrices et seulement au moment ou l on sait ce qu on peut valider, ondfinit ses %)pot%ses# @n fait, cette approc%e sur le terrain est plut t une approc%econstructiviste# $e caractre scientifique de la rec%erc%e est d autant plus fort, qu elleest supporte par une t%orie#

    Wu%n ensuite introduisait sa t%orie du paradigme d une perspective %istorique# lconfrontait les t%ories existantes avec l %istoire de la science# Jelon Wu%n, lessciences font partie d un contexte %istorique# @n fait il dit que la science peut m6me6tre un E acte F 4 quel t)pe de rec%erc%e va le mieux dans le contexte politique dumoment# $es instituts de rec%erc%e qui sont proc%es du pouvoir politique, reKoivent pld argent pour leur rec%erc%e# Jelon Wu%n, ce n est pas la t%orie en soi qui fait ladiffrence, mais plut t l acceptation sociale de la t%orie# -eci passe par l valuation depairs (comme dans les revues acadmique!# $es rdacteurs dcident si un papier reKoitle la el E scientifique F# Juffisamment de pu lications dans les onnes revues,enclenc%ent des progressions sur l c%elle acadmique#

    5our lui, le contexte de la dcouverte et celui de la 'ustification ne sont pas spars#$es rgles mt%odologiques ne sont 'amais o ligatoires mais elles restent plut t desc%oix# Mne consquence est que dans les diffrentes sciences, on utilise un voca ulairediffrent# Mne vrit est donc alors seulement une vrit locale# - est un p%nomneconnu dans la sociologie que des groupes diffrents utilisent la m6me langue

    diffremment (comparer par