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Modélisation spatio-temporelle des réseaux d’affaire des PME manufacturières Présenté par Éric Véronneau, étudiant au doctorat ATDR Travail de recherche.

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1 Modélisation spatio-temporelle des réseaux d’affaire des PME manufacturières Présenté par Éric Véronneau, étudiant au doctorat ATDR Travail de recherche réalisé sous la direction de Mario Carrier et la co-direction de Marius Thériault

2 Plan de présentation 1. Contexte 2. Objectifs 3. Hypothèses 4. Méthodologie 5. Résultats préliminaires

3 1. Contexte Globalisation des marchés (Concurrence asiatique) Les entreprises doivent: - Réduire les coûts de production - Développer de nouveaux marchés Faire de l’innovation demande: - Ressources financières - Ressources humaines qualifiées - Accès à des ressources techniques - Accessibilité et la connaissance des marchés Le degré d’accessibilité, la connaissance et l’appropriation des différentes ressources conditionnent la capacité des entreprises et des économies régionales à innover et à être concurrentielles.

4 1. Contexte Les entreprises performantes et compétitives ont des réseaux complexes et diversifiés. (Julien et al 2002, Bramati 2002, Mustar 2001) Une entreprise a plus de chance de succès lorsque son réseau combine à la fois des liens à signaux forts et des liens à signaux faibles. ( Julien et al 2004, Hansen 1999, Uzzi 1997 ) La performance d’une entreprise ne dépend pas seulement de son réseau égocentrique mais aussi de son réseau sociocentrique. (Lechner et Dowling 2003) Selon sa complexité, le succès et le temps de réalisation d’un processus d’innovation est est influencé par la diversité et l’intensité du réseau de l’entreprise. (Le Bas, Picard, Suchecki 1998, Hansen 1999, Landry et al 2000) Selon la littérature; Réseau égocentriqueRéseau sociocentrique Source: Pierre-André Julien 2006

5 1. Contexte Questions de recherche Toutefois, nous savons très peu de choses sur;  L’évolution du développement des réseaux d’affaires et de son impact sur l’entreprise. (Aspect dynamique des réseaux)  L’effet qu’engendre l’implication des différents types d’acteurs, à différents stades du processus, sur le temps de réalisation et le succès d’une innovation.

6 2. Objectifs Objectif général Avoir une meilleure compréhension des divers facteurs qui conditionnent, dans le temps et dans l’espace, l’accès aux ressources essentielles à la croissance des PME manufacturières en région non-métropolitaine. Objectifs spécifiques 1.Analyser les multiples dimensions (sociale, économique, technique, etc) qui conditionnent l’accessibilité des PME manufacturières aux ressources et évaluer leurs impacts sur la performance de l’entreprise. (Utilisation d’un SIG temporel) 2.Saisir les aspects dynamiques des réseaux au cours des processus d’innovation des PME manufacturières et en évaluer l’effet sur la probabilité de succès. (Approche spatio-temporelle)

7 3. Hypothèses 1.Les entrepreneurs insérés à la fois dans les réseaux à signaux forts et dans les réseaux à signaux faibles performeront plus que les entrepreneurs qui s’appuient surtout sur des réseaux à signaux forts. 2.Un positionnement central et un degré d’insertion élevé du réseau égocentrique de l’entrepreneur dans le réseau sociocentrique auront un impact positif sur la performance de l’entreprise. 3.Un mode de réseautage complexe et diversifié aura un impact positif sur la probabilité de réussite des processus d’innovation.

8 4. Méthodologie Afin de répondre aux objectifs et hypothèses nous devons: 1)Colliger de l’information générale sur la performance de l’entreprise et son équipe de direction 2)Analyser la trajectoire SPATIO-TEMPORELLE des entrepreneurs, des entreprises et des acteurs externes (SIGT avec MapInfo) 3)Faire une analyse de réseaux (UCINET) 4)Modéliser l’effet du réseau sur la probabilité de réussite d’une innovation (Approche par « Event History Analysis »)

9 4. Méthodologie 4.1 Critères de l’échantillon 1)Région non-métropolitaine mais non périphérique (Région de Drummondville) - Zone périphérique située à plus d’une heure ou une heure et demi d’une métropole (Polèse et Shearmur (2003)) 2)50 PME manufacturières de 10 et 100 employés - Sur un total de 97 entreprises admissibles 3)Échantillon représentatif de la structure industrielle de la région à l’étude - Machinerie, métal, transport / Aliment-boisson / Papiers / Bois-meubles / Textile-vêtement

10 4. Méthodologie 4.2 Récolte des données  Entrevue semi-dirigée avec le gestionnaire principal (Rétrospective)  4 grandes étapes  Entre 1h30 et 2h00  Questionnaire et enregistrement audio  Constantes particulières: - Spatiale et Temporelle

11 4. Méthodologie 4.2 Récolte des données 4 étapes de l’entrevue 1)Information générale sur le répondant et l’entreprise 2)Processus d’innovation 3)Qualification de la relation entre l’entrepreneur et les acteurs externes du PI 4)Information sur le réseautage général de l’entreprise  Groupe d’âge  Formation  Depuis quand il est propriétaire ou à l’emploi de l’entreprise  Historique de l’entreprise  Profil de l’équipe de R&D  Information sur la performance  Etc.  Deux processus d’innovation  Étapes des processus  Acteurs internes et externes impliqués  Etc  Type de relation  Début de la relation  Fréquence  Réciprocité  Acteurs économiques locaux  Regroupements sectoriels  Foires et missions commerciales  Organismes d’aide à l’innovation  Etc.

12 4. Méthodologie 4.2 Récolte des données Constantes:  Spatiale (Localisation)  Temporelle (Période de temps) St-Germain de Grantham 1972 JuinMois1992 Déc. Mois Drummondville 1992 Déc. Mois 2006 Sept. Mois X

13 4. Méthodologie 4.3 Stockage des données BD selon le modèle « entité-relation »  Élimine le dédoublement d’information  Réduit les besoins en mémoire de la BD  Facilite grandement les requêtes informatiques nécessaires aux analyses statistiques et spatiales.

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15 4. Méthodologie 4.4 Saisie des données Formulaire de saisie  Construit selon la même logique que le questionnaire  Un sous formulaire pour chacune des sections du questionnaire

16 4. Méthodologie 4.5 Analyses et modélisation 1)Analyse de réseau (UCINET) 2)Analyses SPATIO-TEMPORELLE (MapInfo avec un interface maison) 3)Modélisation à l’aide de l’approche « Event History Analysis »  Permet de générer des indices de; Connectivité / Densité / Centralité / etc.  Croisement entre les tables de survie des démographes et la régression logistique.  Permet de modéliser la probabilité qu’un événement survienne en fonction de certain facteurs.  Contrairement à la régression logistique cette approche tient compte des observations dites censurées.  Modèle de Cox semi-paramétrique à risque proportionnel h(t,x) = h(t) exp(x`β) Source: Pierre-André Julien (2006)

17 5. Résultats préliminaires •13 entreprises •301 acteurs •Moyenne de 23 acteurs par entreprise Affaires courantes 56,3% Institutionnel 16,6% RA 13,8% FM 7,9% Autres 5,4% Répartition de l’ensemble des acteurs

18 5. Résultats préliminaires 7,0 Affaires courantesInstitutionnel RA FMAutres Fréquence hebdomadaire moyenne des relations

19 Réseau d’une entreprise type

20 Ensemble des réseaux des entreprises

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22 Corée du sud Chine Argentine France Suisse Las Vegas Miami Atlanta Houston Halifax Washington

23 Ensemble des acteurs impliqués dans les processus d’innovation

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25 6. Conclusion  La contribution scientifique de ce projet de recherche est liée à l’approche dynamique de l’analyse des réseaux d’affaires des PME manufacturières  L’état actuel du projet de recherche ne nous permet pas de répondre aux objectifs et hypothèses énoncées.  Les résultats préliminaires semblent démontrer que; • Les acteurs liés aux affaires courantes se situe d’abord au niveau local et ensuite dans la région métropolitaine de Montréal. • Les acteurs institutionnels se situe très majoritairement au niveau local • Les réseaux d’acteurs impliqués dans les processus d’innovation des entreprises sont très peu diversifiés (Essentiellement liés aux affaires courantes) • L’intensité des liens entre les entrepreneurs et les acteurs institutionnels est faible.

26 Questions ?


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