Une interprétation quantique des processus organisationnels dinnovation Walter Baets, PhD Euromed Marseille – Ecole de Management Universiteit Nyenrode.

Présentation au sujet: "Une interprétation quantique des processus organisationnels dinnovation Walter Baets, PhD Euromed Marseille – Ecole de Management Universiteit Nyenrode."— Transcription de la présentation:

1 Une interprétation quantique des processus organisationnels dinnovation Walter Baets, PhD Euromed Marseille – Ecole de Management Universiteit Nyenrode (Nl) HDR –16 Septembre 2004 – IAE dAix en Provence

2 Caminante, son tu huellas el camino, y nada mas ; Caminante, no hay camino, se hace camino al andar. Al andar se hace camino, y al volver la vista atras se ve la senda que nunca se ha de volver a pisar. Caminante, no hay camino, sino estelas en la mar Chant XXIX Proverbios y cantares Campos de Castilla, 1917 Antonio Machado

3 The dynamics of IS strategy alignment IS strategy alignment, Scott Morton, 1990s Business Strategy Organization Processes Information Systems IT Strategy

4 Mechanistisque vis-à-vis Organique Approche produit Canal unique de distribution Contrôle Stabilité Gestion par but Les processus sont les actifs Organisation hiérarchique Pensée machine Pensée industrielle Le client co-crée Multiple canaux Développement émergent Changer (apprentissage) est le but « Gestion » du changement Lapprentissage est lactif Réseaux humains Pensée humaine Pensée société de connaissance

5 Taylors view on the brain The computer: attempt to automate human thinking Manipulating symbols Modeling the brain Represent the world Simulate interaction of neurons Intelligence = problem solvingIntelligence = learning 0-1 Logic and mathematicsApproximations, statistics Rationalist, reductionistIdealized, holistic Became the way of building computers Became the way of looking at minds

6 Réseaux Neuronaux Artificiels Capable de simuler le comportement non-linéaire Technique apprenante Non-paramétrique (pas de causalité nécessaire) « Faux tolérant » (peut travailler avec des valeurs non-disponibles) Recherche la diversité (les valeurs aberrantes) Reconnaissance de structure

7 Exemple: Gestion de la qualité au RWS Le problème: Gérer la qualité de la maintenance des autoroutes Procès de changement avec de multiples intérêts opposés Expérimenter le fait de supporter lapprentissage des concernés Étudier lapprentissage de systèmes Quest ce quon a fait: Inventaire daspects importants Questionnaires Entraînement de réseaux neuronaux Identification de groupes virtuels Éléments de convergence et divergence didées

8 Exemple: Gestion de la qualité au RWS (2) Lutilisation: Meilleur compréhension du problème Les utilisateurs pourraient se positionner Les utilisateurs pourraient voir leur appartenance Ils pourraient identifier leur apprentissage nécessaire Le système évoluait (apprenait) en continue Ensuite, en combinant avec des règles floues, on a créé un outil stratégique Tests prometteurs

9 My taxonomy of philosophy of science Historical embedding Origin Philosophical theories Design consequences Logical positivism (Wiener Kreis) Critical rationalism (Popper) Kuhns paradigm theory Lakatos theory Symbolic interactionism Critical theories Pragmatics (Dewey) Philosophy Deduction Induction Empiricism Hypotheses testing Qualitative research Architecture Arts Usefulness as a criteria Feyerabends chaostheory Postmodern theories (Derida, Apostel, Foucault, Deleuze) Design paradigm (van Aken) Social construction of reality Design norms

10 My taxonomy of philosophy of science/2 Historical embedding Origin Philosophical theories Design consequences Neurobiology Cognitive Artificial Intelligence Radical constructivism (Maturana, Mingers) Autopoiesis (Varela) Self-reference (Gödel) Dynamic re-creation The emergence of object and subject Local (contextual) validity Paradigm of mind (Franklin, Kim) Adaptive systems Implicit learning

11 I WE IT ITS Interior-Individual Intentional Interior-collective Cultural Exterior-Individual Behavioral Exterior-Collective Social World of: sensation, impulses, emotion, concepts, vision World of: magic, mythic, values World of: atoms, molecules, neuronal organisms, neocortex World of: societies, division of labour, groups, families, tribes, nation/state, agrarian, industrial and informational Truthfulness Justness Functional fit Truth Ken Wilber: A Brief History of Everything

12 Développements scientifiques intéressants Prigogine: Dynamique des fluides Irréversibilité du temps/le rôle constructif du temps Comportement à distance de léquilibre Abolir le concept Newtonien du couple temps/espace (fixes) Varela: Autopoeise Enacted cognition Embodied mind Impossibilité de la subdivision observateur/observé (Sheldrake: des champs morphogénétiques)

13 Développements scientifiques intéressants (2) Holland - Langton: Artificial life Programmation génétique Des agents en interaction Emergence et auto-organisation Arthur: Economie de la connaissance La loi des revenus croissants Il ny a plus une théorie de léquilibre

14 Théorie (sou-jacente) de la complexité Systèmes non linéaires Systèmes dynamiques Dépendance des conditions de départ Existence dattracteurs Déterministe mais pas nécessairement causale Émergence (à la frontière du chaos) En systèmes sociales, le chaos est donc inévitable (car le système est complexe)

15 ENVIRONMENT Single-loop learning ENVIRONMENT Single-loop learning Environmental response Individual action INDIVIDUAL MENTAL MODEL & FRAMEWORKS INDIVIDUAL MENTAL MODEL & FRAMEWORKS ORGANIZATIONAL ROUTINES & SHARED MENTAL MODELS ORGANIZATIONAL ROUTINES & SHARED MENTAL MODELS Individual double-loop learning Organizational double-loop learning Organizational action OADI-cycle/Individual learning ASSESS DESIGN IMPLEMENT OBSERVE

16 IT for the Hybrid Business School CASE BASED REASONING SYSTEM Structuring Advising ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS & OTHER A.I. TECHNIQUES Sharing and Communicating the Emergent COMMUNICATION PLATFORM / NEURAL NETWORKS Consultation Rules Learning Material Expertise 4 DATA BASES 4 LEARNING ENVIRONMENT 4 SIMULATORS 4 EXPERT SYSTEMS 4 COMPUTER BASED TEACHING 4 VIDEO- CONFERENCING IT for the Corporate Knowledge Approach

17 Learning platform Provide an ICT infrastructure that allows full access and sharing facilities Content What knowledge to share: explicit implicit learned Ownership (search/learn principles) Remains with those that use it Those that want to learn decide what to learn Just-in-time, just-enough Culture Turn XYZ into a learning culture (via projects) Rewarding Your knowledge infrastructure

18 INDIVIDUAL MENTAL MODEL INDIVIDUAL MENTAL MODEL SHARED MENTAL MODELS SHARED MENTAL MODELS Innovation as learning Internal External Individual Collective EXPERIENCES CONTEXTUAL KNOWLEDGE Individuals with characteristics (agents) Interaction EmotionsFacts Emotions

19 Une fois lholisme et la complexité acceptés on ne peut pas éviter la question fondamentale de PAULI physique complémentaire Synchronicité (=être-ensemble-dans-le-temps) De cohérence causale Coïncidence (cause à effet) (aller ensemble) Des liens a-causale donc….

20 Une structure quantique (non-localité; synchronicité; entraînement) Dans lart: Cara et Murphy Dans la littérature: Dalla Chiarra et Giuntini Dans les sciences physiques: Pauli Dans la biologie: Sheldrake Dans la médecine: Chopra, lAyurveda, mais de plus en plus aussi dans la médecine classique

21 Un début dévidence Projets de recherche menés sous ma direction Complexity and emergent learning in innovation projects: Agents, Sara Lee/DE Innovation in SMEs: a network structure: ANNs, brainstorm sessions Telemedecin: a systemic research into the ICT innovations in the Medical care market: Agents Knowledge management at Akzo Nobel: improving the knowledge Creation ability: ANNs, Akzo Nobel Information ecology: Pour le moment cest un modèle conceptuel, pour le futur des agents

22 Lagenda de recherche A la recherche de la « synchronicité » Est-ce quon peut visualiser la synchronicité (en management) Quels sont les principes qui organisent (par exemple linnovation) et comment fonctionne lémergence Des concepts émergents de management « Complex Adaptive Systems » comme des outils de recherche Agents, Réseaux Neuronaux, systèmes apprenants La contribution de ce paradigme à la compréhension de connaissance, apprentissage et innovation en entreprise Une autre compréhension de linnovation La contribution de la connaissance et de lapprentissage à lentreprise Contributions attendues