Territoires, industries, innovations et reseaux





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II. Inscription théorique d’un programme de recherches et perspectives proposées




Comme annoncé dans l’introduction de ce mémoire, les développements futurs que je propose à l’UEA pour constituer un programme cohérent de recherches se répartissent au sein de deux composantes thématiques, comprenant en tout six axes qui se nourrissent mutuellement de problèmes et de solutions partagés au sein de notre équipe.
Ce programme a pour ambition de tirer parti des apports de chacun des membres de l’équipe avec ses spécificités et sa culture et d’offrir des opportunités de croisements et d’enrichissements scientifiques en proposant une réflexion ouverte et évolutive intégrée dans une logique d’ensemble grâce à la mise en commun , pour et par l’UEA dans son ensemble, d’un objet (le territoire), d’une démarche (hypothético-déductive et inductive), d’une méthode (analyses quantitatives et qualitatives pluridisciplinaires et « instrumentalisation » si nécessaire des outils théoriques) et d’axes de recherche traitant des systèmes, des réseaux, des territoires et des innovations.

A – Systèmes et réseaux



Par « système », on entend un ensemble d’acteurs (des individus, des collectifs, des institutions) ou d’objets techniques interdépendants. Formellement, cette interdépendance se représente par un système d’équations linéaires. Ce système comprend l’ensemble des acteurs (« pôles ») et un ensemble de liens (« arcs ») qui les unissent, dirigés ou non dirigés (sens des relations), pondérés ou non pondérés (intensité des relations).
Nous mobilisons notamment, à la suite des travaux de LANTNER (1972a, 1972b, 1974, 2000 ; cf. également LANTNER et LEBERT, 2012, 2013), la correspondance entre un système d’équations linéaires et un « graphe » portant des pondérations sur des arcs orientés [35]. Lorsque ces coefficients correspondent à des intensités transitant par les arcs que les pôles récepteurs peuvent retransmettre, nous utilisons la théorie des graphes d’influence (LANTNER, 1974). Assise sur la correspondance entre graphes et calcul matriciel, cette dernière permet de spécifier un certain nombre de propriétés d’un système linéaire ou linéarisable, traduisant les caractéristiques de son architecture, de ses articulations internes et de ses connexions avec son environnement. Elle peut identifier : les partitions pertinentes en sous-systèmes ; le degré d’interdépendance des parties et le degré d’interdépendance générale des pôles ; le degré de dominance ou de dépendance d’une partie, d’un pôle ou d’une liaison par rapport à une autre partie, à un autre pôle, à l’ensemble du système ; le degré d’autonomie du système et de ses composantes par rapport à leur environnement.
Ces rapports d’interdépendance et de dépendance permettent de produire des indicateurs quantifiés et aisément interprétables sur : la centralité d’une partie, d’un pôle ou d’une liaison ; la vulnérabilité d’un sous-ensemble, d’un pôle ou d’un arc ; la proximité entre deux éléments ou parties du système ; la cohésion globale du système.
Cet exercice de quantification est primordial lorsque l’on souhaite donner un contenu opérationnel à des réalités de prime abord qualitatives. Définissons par exemple un « système territorial innovant » (un « milieu innovateur ») comme « une forme d’organisation socioéconomique qui incorpore et qui lie les formes relationnelles propres à l’organisation industrielle et à l’organisation urbaine-régionale » (PERRIN et MAILLAT, (1992)). L’un des éléments essentiels qui permet d’identifier le « milieu innovateur » est qu’il « interfère dans les processus d’innovation d’une manière déterminante, notamment par la fonction d’intermédiation qu’il remplit entre partenaires potentiels (entreprises, institutions publiques, etc.) ». Les outils de la théorie des graphes d’influence et les prolongements que nous proposons permettent une quantification de cette fonction d’intermédiation. Ils peuvent révéler la capacité d’un territoire à s’organiser ou à faire coopérer ensemble les différents acteurs, les synergies que le système développe, synergies qui expriment la force du milieu, sa créativité, son degré de cohérence et sa capacité à faire émerger des réseaux productifs pérennes.
Les travaux sur le thème « systèmes et réseaux » se structurent autour de quatre axes :

  • Axe 1 : Analyse structurale et théorie de la dominance économique.

  • Axe 2 : Réseaux sociaux, réseaux techniques et comportements stratégiques.

  • Axe 3 : Réseaux institutionnels et nouvelles gouvernances.

  • Axe 4 : Réseaux d’infrastructures et nouveaux usages.


Axe 1 : Analyse structurale et théorie de la dominance économique



Comme le rappelle FREEMAN (2004), les outils de la théorie mathématique des graphes sont au cœur même du développement des techniques sociométriques (de l’analyse des réseaux sociaux) depuis la fin des années 1940). Il revient, selon FREEMAN, à ce qu’il appelle « l’école de la Sorbonne », avec Claude FLAMENT (1963) et Claude BERGE (1958) principalement, de fixer « une première synthèse générale montrant explicitement qu’un vaste champ de problèmes sociaux pouvait être compris comme cas particuliers d’un modèle structural général » (FREEMAN, (2004), p. 114). Les analyses topologiques de Claude PONSARD (1968, 1972) et de LANTNER (1972a, 1972b, 1974), dans le prolongement des réflexions de François PERROUX sur les phénomènes de pouvoir en économie (1973/1994 pour une synthèse) et de l’analyse input-output, constituent la manifestation la plus concrète de la percée de cette tradition de recherche dans le champ de l’économie politique.
Les passerelles entre les traditions de recherche de l’analyse input-output et de l’analyse des réseaux sociaux (ARS) existent depuis longtemps. Les mesures structurales pionnières d’influence globale de KATZ (1953) et de HUBBELL (1965) (en termes de « statut »), de BONACICH (1972) et de COLEMAN (1973) (en termes de « pouvoir »), et de BURT (1982) (en termes de « prestige ») sont ainsi, au moins en partie, issues de l’importation en ARS de concepts et de techniques de calcul matriciel couramment utilisés en analyse input-output. Plus récemment, SALANCIK (1986), BONACICH (1987), FRIEDKIN (1991) et BONACICH et LLOYD (2001) proposent des cadres généraux d’usages de ces outils en ARS.
La théorie des graphes d’influence (TGI) trouve son origine dans des écrits économiques concernant la dynamique des structures industrielles (LANTNER, 1974). Elle se développe depuis en parallèle de l’analyse des réseaux sociaux (cf. pour une synthèse WASSERMAN et FAUST, 1994). Elle a pour originalité, par rapport à cette littérature foisonnante, de se centrer sur les propriétés topologiques du déterminant de la matrice des interactions (qui prend la forme d’une matrice de LEONTIEF). Ces propriétés topologiques permettent de traiter de structures d’interactions ouvertes, orientées, pondérées et multiplexes :

  • Structures ouvertes : les interactions entre les membres de la structure peuvent être relativisées par celles que ces mêmes membres entretiennent avec des entités externes.

  • Structures orientées et pondérées : le sens et l’intensité des flux entre les membres de la structure sont pris en compte.

  • Structures multiplexes : les membres de la structure peuvent être connectés par des flux de nature diverse.


La TGI permet de combiner les relations quantitatives et qualitatives entre les membres d’une structure : un pôle peut influencer fortement un ou deux autres pôles, tandis qu’un autre peut influencer beaucoup d’entre eux plus faiblement. La seule analyse des propriétés du déterminant matriciel conduit à combiner de manière endogène les aspects quantitatifs et qualitatifs des structures d’interactions (i.e. de dire, dans l’exemple plus haut, si la centralité du pôle aux quelques connexions intenses surpasse celle du pôle aux nombreuses liaisons faibles).
La TGI propose une batterie d’indicateurs structuraux fondés sur trois notions :

  • « Dépendance » : poids des relations univoques dans une structure.

  • « Interdépendance » : poids des relations circulaires.

  • « Autarcie » : la TGI gère les relations d’un pôle du graphe avec lui-même, aspect important lorsque l’on cherche à mettre en évidence le caractère inertiel de ce pôle (i.e. sa capacité à ne pas être influencé par les autres).


Ces indicateurs embrassent la totalité des caractéristiques topologiques d’une structure : centralité d’un pôle ou d’un flux (globale et d’intermédiarité), proximités entre pôles et cohésion de la structure.
La dernière propriété remarquable de la TGI est qu’elle analyse la topologie d’un réseau d’interactions par l’étude du seul déterminant matriciel. En procédant de la sorte, elle rend comparable ses résultats sur les dimensions centralité / proximité / cohésion lorsque la structure, dans le temps, voit sa démographie des pôles (entrées / sorties) et les intensités des interactions évoluer. Elle est également capable d’analyser les propriétés des sous-structures et de les comparer entre elles, sous-structures qui peuvent éventuellement être en intersection. Autrement dit, il est possible de zoomer à différentes échelles et d’analyser les relations entre ces échelles [35].
Nos travaux mobilisent les développements récents de la théorie des graphes d’influence. Les développements récent des approches d’analyse structurale en sociologie (WATTS, 2003), en économie (JACKSON, 2010), mais également en physique statistique et en biologie (NEWMAN, 2010) nous ont conduit à nous interroger sur l’originalité des apports de la TGI [35]. L’analyse structurale connaît en effet depuis quelques années un fort regain d’intérêt. D’un point de vue méthodologique, celui-ci est moins lié à l’application des indicateurs sociométriques passés en revue par WASSERMAN et FAUST (1994) sur des échelles beaucoup plus grandes, qu’à l’émergence de ce que Duncan WATTS (2004) appelle la « nouvelle science des réseaux », c’est-à-dire l’appropriation par les physiciens et biologistes de ces indicateurs dans le but de les rendre opérationnels pour analyser la topologie de réseaux artificiels et naturels de très grande taille (NEWMAN et al., 2006). Dans ce cadre, les contributions d’économistes qui analysent de manière structurale les dynamiques marchandes (p.ex. KIRMAN, 2010) mobilisent davantage ces développements récents que les indicateurs traditionnels de l’analyse des réseaux sociaux.
Nous utilisons ainsi des propriétés formelles de la TGI (caractérisées par sa capacité à traiter de larges structures complexes, i.e. à la fois dirigées, pondérées, multiplexes, multi-échelles et évolutives à la fois en termes de démographie des pôles et d’intensité des liaisons) et nous identifions ses vertus opérationnelles par l’étude de différents objets de l’analyse économique [35].
Dans [35], la batterie de théorèmes et d’indicateurs structuraux de la TGI sont rappelés. Les théorèmes, articulés autour des propriétés topologiques du déterminant matriciel, portent sur les valeurs du déterminant lui-même, sur le poids relatif des pôles et des arcs dans le graphe et sur celui des sous-parties qui constituent ce graphe. Les indicateurs structuraux sont, quant à eux, augmentés par rapport aux écrits originaux de la TGI notamment en précisant les notions d’interdépendance et d’autarcie autour de l’identification de deux bornes supérieures à la valeur du déterminant de la matrice associée à la structure des échanges.
[35] applique l’approche aux échanges commerciaux internationaux. La structure de ces échanges est complexe au sens défini précédemment. Les données du commerce international servent souvent de benchmark aux nombreux outils d’analyse structurale développés dans le cadre de la « nouvelle science des réseaux ». [35] présente une revue globale des propriétés topologiques de ces échanges sur une période de 25 ans (1980-2004, données CEPII). Par rapport aux analyses de la « World Trade Web » (p.ex. FAGIOLO et al., (2007)), la TGI propose une image moins pessimiste de l’évolution de la topologie du commerce international. Alors que les premières insistent sur le fait que la densification du réseau des échanges ne remet aucunement en cause, voire accentue, la logique centre / périphérie, la TGI fait apparaître des sous-régions qui voient l’intensité des dépendances mutuelles se renforcer. Cela est vrai, par exemple, après l’ouverture des économies anciennement planifiées d’Europe de l’est, cela est également vrai, de manière moins intuitive, avec les pays de l’est et du sud méditerranéen par exemple.
Dans [18], nous explorons une potentialité offerte par la littérature récente d’analyse structurale qui s’intéresse au repérage de « communautés » (sous-parties où prédominent les interdépendances entre pôles) au sein des structures d’interactions. Il s’agit de rapporter chacune d’elles à l’interdépendance globale de la structure et de hiérarchiser les interdépendances entre pôles. Nous traçons de cette manière l’équivalent d’une courbe de Lorenz et définissons un équivalent du coefficient de Gini sur les inégalités d’intégration entre pays dans le commerce international. Appliqués aux pays du pourtour méditerranéen, ces outils permettent de réconcilier les deux résultats empiriques du paragraphe précédent. Certes, des ilots d’interdépendances se développent, mais les relations entre ces ilots révèlent des phénomènes de dominance croissante.


Axe 2 : Réseaux sociaux, réseaux techniques et comportements stratégiques



Au sein d’un réseau social, chaque agent possède un ensemble de ressources et de caractéristiques qui lui sont propres. Cet agent est défini par des « intentionnalités » (par exemple trouver des partenaires possédant, respectivement recherchant, les ressources qu’il désire, respectivement qu’il a à sa disposition) et par des « représentations » (par exemple la façon dont il conçoit une relation partenariale particulière, en fonction de ses expériences passées). La consultation exploratoire des ressources engendre un « mouvement » de l’agent au sein de l’espace des interactions (qui traduit par exemple la manière dont l’agent sélectionne ses partenaires). Il est possible d’évaluer l’« efficience » de la dynamique topologique de cet espace en fonction du mouvement de chaque agent (par exemple en mesurant la qualité de l’adéquation entre offres et demandes de ressources ; KIRMAN, 2010).
Nous utilisons des outils qui permettent de cartographier ce réseau d’interactions à différentes échelles : celle des relations entre acteurs pris deux à deux (analyse en termes de « proximité ») ; celle de l’acteur dans l’ensemble du réseau (analyse en termes de « centralité ») ; celle des sous-parties dans l’ensemble du système (analyse en termes de « cohésion »). Ces analyses se prolongent traditionnellement en deux temps : quantifier la liaison entre les caractéristiques topologiques des réseaux et les caractéristiques des acteurs qui le composent (analyse statistique) ; étudier les stratégies de positionnement, de contrôle et d’accès aux ressources, des acteurs dans le réseau (analyse stratégique).
L’étude d’un réseau technique embrasse quant à elle les industries de réseau (énergie, transport, télécommunications) et les industries fortement liées verticalement. Le réseau technique est composé de nœuds et de liens entre eux. Les nœuds sont ici des « composants » qui sont complémentaires, i.e. chaque composant est nécessaire à la fourniture d’un service final. Le problème de la compatibilité entre composants est donc au cœur de l’analyse des réseaux techniques. La compatibilité peut être appréhendée de plusieurs points de vue : celui des agents qui produisent ces composants (ils peuvent être plus ou moins incités à produire des composants qui sont compatibles avec d’autres), celui des utilisateurs de ces réseaux (des solutions techniques sont en compétition et les choix des utilisateurs peuvent en évincer certaines ; FORAY, 2000). L’interaction entre ces différents niveaux décisionnels engendre un certain nombre d’inefficiences sociales que les pouvoirs publics et les autorités de régulation auront en partie à prendre en charge (problèmes liés essentiellement à l’exclusion d’une partie de la population à certains services et aux modalités institutionnelles de correction de ces inefficiences ; DAVID et BUNN, 1988). Dans ce cadre, l’unité d’analyse n’est pas l’acteur inséré dans un réseau social et orienté vers la captation de ressources, mais le composant technique qui se combine à d’autres afin de définir des biens aux caractéristiques spécifiques. Autrement dit, l’étude d'un réseau technique délaisse l’analyse topologique pour une problématique de la prise de décision individuelle et collective « autour » de ce réseau.
Nos travaux conduisent à faire le lien entre réseaux sociaux et réseaux techniques en s’appuyant sur la dimension « comportements stratégiques ». Jusqu’à présent, cette articulation nous conduit principalement à étudier les « communautés » se développant autour de l’usage des nouveaux outils informatiques (communautés de pratiques, communautés épistémiques) dans les transformations qu’elles impulsent en matière d’activités productives et d’échanges locaux, marchands ou non marchands.
C’est dans le cadre du projet TGI-CP, qui associe l'Unité d'Economie Appliquée de l'ENSTA ParisTech et Thales Research & Technology, que cette dimension est abordée concrètement [36]. Ce projet, qui court sur la période 2013-2016, consiste à produire un démonstrateur structural complet permettant d’identifier des communautés de pratiques dans un cadre organisationnel à travers les interactions sociales intermédiées par un système d’information et d’analyser leur dynamique temporelle. Ce démonstrateur, qui produira des analyses au fil de l’eau à partir de flux d’échange de courriels, proposera de mieux percevoir ces dynamiques sociales et de fournir aux directions les moyens de les gérer. Il leur permettra ainsi de mieux comprendre les dynamiques d’innovation, notamment dans des contextes multi-sites et / ou multi-métiers.
Le développement du Web sémantique d’une part (p.ex. EHRLICH et al., 2007, DIMICCO et al., 2009) et de l’analyse des réseaux sociaux (WASSERMAN et FAUST, 1994) d’autre part offre en effet de larges opportunités de travail sur l’analyse des communautés, leur naissance, leur développement, les interactions en communautés, etc. Le projet cherche à mettre en avant la question de la dynamique des réseaux d’interactions. Cette perspective est fortement innovante dans le domaine de l’analyse des réseaux sociaux et techniques. Il s'agit d’étudier des comportements individuels et de se donner un outil pour les comprendre et les gérer dans le but de favoriser le développement des innovations de pratiques (ALTER, 2000). Le projet TGI-CP cherche ainsi à produire de nouveaux algorithmes de clustering sur données de réseau basés sur la théorie des graphes d'influence. Dans ce cadre, il permet de contribuer au renouvellement de l’analyse structurale. L’objectif du projet est donc particulièrement ambitieux, puisqu’il s’agit d’appliquer ces algorithmes dans une perspective qui se rapproche du temps réel sur des réseaux de grande taille et multi-échelles. Cette ambition s’accompagne d’une volonté de l’associer à l’usage de techniques statistiques et économétriques. TGI-CP proposera des solutions pour analyser les trajectoires d’individus au sein d’espaces d'interactions multi-échelles grâce à une solution innovante d’enrichissement automatique des graphes d’influence avec des connaissances sémantiques. L’approche envisagée permettra de s’affranchir de la lourde tâche d’élicitation des connaissances d’un domaine particulier par des experts grâce à une approche agnostique du domaine et adaptable aux différentes formes de données du corpus représenté sous la forme du graphe d’influence (LAUDY, 2010)


Axe 3 : Réseaux institutionnels et nouvelles gouvernances



Est-il possible d’anticiper le degré d’adaptation / de sensibilité d’un système productif et innovant local lors de perturbations économiques exogènes, ou la capacité d’un tel système à produire de manière endogène de telles perturbations ? Pour répondre à cette question, la littérature contemporaine en économie spatiale conçoit souvent le territoire comme le prisme déformant d’un schéma normatif par nature a-territorial de la production de connaissances et d’innovations, et envisage les effets produits par la proximité géographique et par les formes de la coordination entre acteurs économiques et institutionnels parties prenantes de ce processus (« proximité organisée » ; cf. RALLET et TORRE, 2001).
Le schéma normatif sous-jacent de la production partenariale de connaissances et d’innovations peut se résumer par la séquence suivante (séquence inspirée par les travaux de BOUVIER-PATRON, 1994, 1996) :

  • L’établissement d’une relation d’alliance ou partenariale nécessite un degré élevé de « symétrie relationnelle » entre les différents participants. La notion de symétrie relationnelle traduit à la fois une position relative de l’agent dans la négociation, mais également la faible incitation partagée à la rupture de la relation. Le partenariat cherche à garantir une répartition équitable des gains et la spécificité des relations entre partenaires.

  • La morphologie de ce type de relation distingue un « acteur coordinateur » qui, pour engendrer un output valorisé sur un marché, a recours à d’autres acteurs dont les activités sont complémentaires aux siennes. Cet ensemble d’acteurs constitue le « réseau ».

  • Pour comprendre le déroulement du processus concurrentiel entre agents coordinateurs sur un marché, il convient d’analyser la structure et la dynamique des réseaux sur lesquels ils s’appuient. Plus précisément, il est nécessaire d’interroger la capacité des agents coordinateurs à engendrer par ces relations des outputs spécifiques, et à réduire par-là la pression concurrentielle. Cette pression sera d’autant plus forte qu’il existe des « acteurs relais » (appartenant à plusieurs réseaux dont les acteurs coordinateurs sont en concurrence) et que ceux-ci fournissent aux acteurs coordinateurs des prestations non dédiées : ils participent à l’homogénéisation des productions aval.

  • La pression concurrentielle forte qui en découle risque de se répercuter en amont de l’acteur coordinateur. Dans cette perspective, les acteurs coordinateurs sont incités à faire en sorte que les acteurs relais individualisent les prestations offertes (à partir d’un même savoir-faire générique) pour garantir la spécificité de leur output. Dans ce schéma, l’acteur relais n’a d’ailleurs pas forcément intérêt à fournir des prestations standardisées : il risque en effet une perte de débouchés et une perte de son pouvoir de négociation à terme.

  • La négociation, lorsqu’elle aboutit au partenariat, se cristallise dans un mécanisme d’incitation à la stabilité du réseau à l’initiative de l’acteur coordinateur. Ce type de mécanisme d’incitation stipulerait une libre adhésion et une possibilité de sortie en cas de modifications environnementales, donc une faiblesse des coûts irrécouvrables pour les différentes parties, et l’avantage mutuel au suivi de la relation. Il permet d’instituer la stabilité d’une structure de gouvernance hybride ouverte par le biais de barrières à la mobilité de type informel.

  • De fait, la « confiance » entre les parties émerge en même temps que se noue la relation, celle-ci constituant un préalable à son développement. La notion de confiance s’insère ici dans un type d’argument centré, d’une part sur une révélation mutuelle, par apprentissage, de la personnalité des partenaires (un « apprentissage relationnel »), et, d’autre part sur la transformation des comportements dans le suivi de la relation, ce dernier point étant induit par le caractère spécifique des connaissances produites au cours de l’interaction.


Concernant l’analyse des réseaux d’alliances et de partenariats producteurs d’innovations, ce schéma normatif possède les propriétés suivantes :

  • Le réseau est un objet d’analyse en soi : il n’est pas qu’une forme de gouvernance transitoire et intermédiaire entre le marché et la hiérarchie.

  • La morphologie du réseau est décrite d’une façon claire, et peut être qualifiée de « faiblement verticale ».

  • Les fondements de la formation et de la stabilité des réseaux restent microéconomiques. Plus précisément, aucune référence aux caractéristiques de l’environnement institutionnel n’est appelée à ce sujet.

  • Sont exclus du champ d’analyse les questions relatives à la géographie des réseaux.

  • La coopération entre agents est clairement orientée vers la production de ressources économiques nouvelles. La coopération permet cette création par synergie de capacités autrefois séparées.


Le territoire et les asymétries comportementales entre parties prenantes constituent les filtres essentiels qui viennent distordre ce schéma. L’entrée « territoire » est appréhendée par l’internalisation des « effets de débordement » (spillovers) permise par la proximité géographique et cognitive entre les acteurs. L’entrée « asymétries comportementales » l’est par le biais de la mise en place négociée et / ou imposée de modes de coordination venant garantir aux différentes parties la réalisation des promesses de chacun. Le degré de distorsion introduit par ces filtres est fortement variable, dépendant notamment de la nature des flux (d’information et de connaissances parmi d’autres) transitant entre les acteurs, le type d’outputs produit par l’interaction, les différentes asymétries entre les parties (taille, technologie, objectifs) et les caractéristiques de l’environnement institutionnel encadrant les relations partenariales.
Ces deux filtres ne font pas que se superposer, ils sont souvent intimement imbriqués : par exemple, la nature des flux rend plus ou moins prégnante la nécessité d’élaborer des cadres formels de la coordination entre acteurs, et les caractéristiques de l’environnement institutionnel sont l’un des critères clés des choix de localisation productive des acteurs. C’est dans l’interaction entre ces éléments perturbateurs que l’on peut chercher à délimiter les frontières et les modalités pertinentes d’intervention et d’évaluation des politiques publiques en matière de développement territorial.
Ce cadre normatif et l’introduction des filtres qui viennent le distordre est l’un des produits de la coopération entre les chercheurs de l’Unité d’Economie Appliquée de l’ENSTA ParisTech. Il est actuellement « testé » sur un terrain particulier : le Pôle de Compétitivité Mov’éo2. Ce pôle de compétitivité labellisé en 2006 est « à vocation mondiale ». Il a pour objectif de développer la R&D « Automobile et Transports publics ».

Mov'eo est implanté sur les régions Basse-Normandie, Haute-Normandie et Ile-de-France, i.e. sur un territoire qui revendique plus de 70% de la R&D automobile française. Les projets collaboratifs de Mov'eo se construisent autour de sept Domaines d'Activités Stratégiques (DAS).
Depuis sa création en 2006, Mov'eo compte 343 membres et a labellisé 305 projets de R&D dont 148 qui ont reçu le soutien des pouvoirs publics à hauteur de 310 millions d'euros.
Nous avons recueilli une large batterie de données sur l’organisation des relations partenariales au sein de ce Pôle sur la période 2007-2010. Ces données comprennent la liste des acteurs, leurs catégories (entreprise, centre de recherche, PME, etc.), les données de géolocalisation, la liste des projets répartis par domaines d’activités stratégiques du Pôle (DAS), la place de chaque acteur (coordinateur ou non) dans un projet. A partir de ces données nous pouvons approximer les relations entre les acteurs pris deux à deux en termes de proximités géographiques, cognitives et organisationnelles.
Ces trois formes de proximités entre acteurs servent à cartographier le Pôle et à analyser sa dynamique temporelle [4, 34]. Cette analyse est orientée vers la résolution de quatre questions qui ont trait au cadre normatif indiqué plus haut et au rôle des filtres territoriaux et institutionnels.
La première de ces questions concerne la fonction de coordination assurée par le Pôle de Compétitivité Mov’éo : ce Pôle se présente-t-il comme une « auberge espagnole », où chaque acteur viendrait, ponctuellement, extraire des ressources pour profiter d’effets d’aubaine ou bien, au contraire, est-il un endroit où se cristallisent des relations partenariales entre les différents acteurs ? C’est par l’analyse de la dynamique des entrées / sorties des acteurs dans le Pôle et dans les projets individuels que nous avons cherché à apporter des éléments de réponse à cette question. Dans le cas Mov’éo, c’est clairement la logique de la cristallisation qui prédomine ; les acteurs, quelles que soient leurs caractéristiques, restent durablement membres du Pôle.
La deuxième question relève de la nature des connaissances échangées : sont-elles principalement de nature tacite ou, au contraire, codifiée3 ? Les proximités géographiques et cognitives tiennent ici une place centrale. Dans certaines industries intensives en connaissances, il est communément constaté que la dispersion géographique des unités de recherche est guidée par l’internationalisation des sources de la connaissance scientifique, alors que la proximité cognitive, « représentations en fonction desquelles les agents inscrivent leurs pratiques » (BELIS-BERGOUIGNAN et al., (1995), p. 2), est primordiale dans l’organisation des activités de développement et d’adaptation aux marchés. Dans le cas précis de l’activité d’innovation dans les nouvelles « industries de la mobilité » qui préoccupent Mov’éo, il s’avère bien que la proximité géographique est considérée par les acteurs du Pôle comme déterminante dans l’organisation de leurs activités de recherche, ce qui n’empêche pas des collaborations à distance et de la « proximité géographique temporaire » (RALLET et TORRE, 2005) rendue possible par les TIC.
La troisième question a trait à l’insertion des PME au sein de ces systèmes locaux d’innovation : sont-elles, par nature, victimes d’« asymétries comportementales » dans les partenariats qu’elles nouent avec des acteurs plus imposants qu’elles ? Le cadre normatif met au premier plan de l’analyse le rôle des proximités organisationnelles. Nos recherches sur le Pôle Mov’éo montrent que les partenariats entre acteurs asymétriques aux objectifs différenciés ont tendance à se reproduire dans le temps.
Enfin, la dernière question, relative à l’insertion des grandes entreprises au sein de ces systèmes d’interactions. Cherchent-elles à explorer l’espace, ou bien sont-elles mues par une logique d’exploitation de leurs bases de connaissances ? L’étude sur Mov’éo montre d’une part que les proximités cognitives entre les acteurs d’un même projet peuvent quelquefois être ténues, d’autre part que les acteurs-coordinateurs, le plus souvent de grandes entreprises ou d’importants centres de recherche publics, « attirent » dans la communauté du Pôle un nombre croissant de PME, nouveaux acteurs qu’elles ne mêlent que très rarement à des projets appartenant à des DAS différentes et que les grands acteurs se partagent peu entre eux.


Axe 4 : Réseaux d’infrastructures et nouveaux usages



Il est souvent affirmé qu’« il n’y a pas de politique d’aménagement du territoire sans une politique d’infrastructure » même si un changement de paradigme s’est opéré dans les années 1990 (GUIGOU J-L., (1997)) dans la sphère politique de l’aménagement du territoire en substituant progressivement à l’objectif d’égale répartition des activités sur un territoire , un objectif d’équité dans l’accès aux services sur ce même territoire pour ses habitants. Cette politique d’infrastructure, dont la mise en œuvre implique une multitude d’acteurs et qui articule des dimensions relatives aux transports, aux télécommunications, à l’énergie et aux services publics, serait une condition sine qua non de l’ancrage et de l’attraction des entreprises au territoire. Nous abordons ces infrastructures comme des « biens systèmes », c’est-à-dire comme un ensemble de prestations et composants qui ne font sens que s’ils sont pris en compte simultanément. Les infrastructures sont ainsi conçues comme des réseaux techniques particuliers, qui laissent largement la place à une analyse des stratégies des acteurs (pouvoirs publics, entreprises, société civile). Autrement dit, il est selon nous insuffisant d’analyser et d’évaluer une politique d’infrastructures du point de vue purement technique, indépendamment de la manière dont les acteurs orientent les choix qui sont fait et se les approprient par le développement d’usages particuliers et potentiellement innovants. Quelles stratégies et quels usages les acteurs sociaux peuvent-ils développer face à une densification des infrastructures de transports ou de télécommunications au sein d’un territoire donné ou sur des territoires connexes ? Quel contenu donner dans ce cadre à la « concurrence territoriale » et comment la gérer ? C’est notamment en intégrant ces questions que nous mesurons les coûts et bénéfices et évaluons la mise en œuvre de politiques locales d’infrastructures destinées à supporter des services et permettre le développement d’usages par exemple dans le domaine des télécommunications [16, 24, 25].
Cette approche privilégie deux entrées et trois problématiques complémentaires. Les deux entrées possibles sont celle des objets techniques et celle des parties prenantes. L’entrée « objets techniques » a pour objectif d’évaluer la cohérence du maillage en réseau du territoire et sa congruence avec l’existant et les besoins exprimés par les acteurs locaux. L’entrée « parties prenantes » s’intéresse quant à elle aux processus de prise de décision qui conduisent aux choix des politiques et initiatives locales en les replaçant dans le contexte de la concurrence territoriale.
Les trois problématiques associées à cette démarche sont celle de l’interfaçage, celle de la modularité et celle des usages. La problématique « interfaçage » correspond à une évaluation du degré de connexité entre réseaux aux objectifs complémentaires. Cette problématique se retrouve par exemple dans la gestion de l’inter-modalité des moyens de transports ou dans celle des sources d’alimentation énergétique des territoires. La problématique « modularité » correspond à une évaluation de la capacité d’un territoire à adapter ses infrastructures en fonction de contraintes extérieures structurantes. Elle vise à identifier les conditions d’un développement territorial durable (DAYAN, 2011). La problématique « usages » correspond à une évaluation de la capacité des acteurs locaux à s’approprier les infrastructures et à transformer leurs comportements. Nouvelles formes de mobilités impulsées par le développement d’infrastructures de transports, nouveaux comportements issus d’une politique de transformation du mix énergétique local ou de densification d’une architecture de télécommunication à très haut débit [15], voilà quelques-uns des objets qui peuvent être étudiés dans le cadre de cette problématique (MICHAUX, 2010).
Nous avons travaillé cette question au départ entre 1995 et 2000 dans le champ des télécommunications puis dans le cadre de travaux complémentaires étalés sur quelques années ; [22, 24, 25]), y compris pour les pouvoirs publics et les industriels du secteur [16] en caractérisant une certaine « standardisation diversifiante » dans le champ de l’économie numérique (au cours de la thèse de doctorat). En effet, au début des années 2000, la « standardisation » des infrastructures et services de communications électroniques grâce au développement de l’Internet, à la domination de firmes mondiales comme Microsoft ainsi qu’au développement du logiciel libre, a permis à de nombreuses firmes de proposer des services s’appuyant sur ces couches basses standardisées (infrastructures et premières couches de services de télécommunication) et finalement aux consommateurs de « diversifier » leurs usages et leurs fournisseurs.
Puis nous avons constaté rapidement que des infrastructures initialement dédiées à un type de réseau pouvaient être « détournées » de leurs destinations premières. Ainsi, Réseau de Transport de l’Electricité – RTE supporte par exemple des réseaux de télécommunication et commercialise cette capacité. Il en est de même pour les sociétés d’autoroutes ou les Voies Navigables de France. Cette observation des stratégies industrielles fondées sur l’existence de potentialités technologiques nouvelles (comme les courants porteurs en ligne où la pose de câbles optiques enroulés sur les câbles de garde des lignes électriques à haute tension) nous a amené à considérer la question des recompositions industrielles à l’œuvre au-delà des frontières sectorielles des industries de réseau initialement concernées.
Ainsi, à la faveur d’une mission en Californie4, nous avons caractérisé en 2012 [6] les mouvements stratégiques à l’œuvre dans les secteurs de l’énergie, des télécommunications, du « numérique » et de l’industrie automobile dans le cadre de l’émergence du véhicule électrique (VE), véritable « bien système ». Nous avons montré que l’émergence de l’industrie du VE en Californie se singularise par un marché aux perspectives élargies par le franchissement des frontières sectorielles traditionnelles des industries de réseaux que sont celles de l’énergie, des transports et des télécommunications :

  • D’une part, la Californie devient le creuset de nombreuses expérimentations de VE (Nissan, Mini, etc.), dans le but de veiller à la greffe effective et « territorialisée » du VE. Les usages et les comportements des consommateurs face à la recharge des voitures sont étudiés, tandis que les « suites servicielles » dédiées et les modèles d’affaires s’y rattachant sont analysés. Ces expérimentations sont importantes car en Californie, les réseaux électriques possèdent la double caractéristique d’être à la fois vieillissants et le théâtre de pics de consommation très marqués. La juxtaposition des problématiques du VE et des réseaux électriques ne va pas de soi, elle nécessite études approfondies et validations empiriques car il est probable, à terme, que la généralisation des smart grid et du protocole Vehicle-to-Grid permettra aux VE de stocker l’énergie électrique et, par-là, de contribuer à solutionner les difficultés liées à l’implémentation du VE pour le système électrique et l’intermittence de la production de nombre de sources alternatives d’électricité (BARKENBUS, 2009). Dans cette acception, le VE devient une composante des systèmes électrique et énergétique territoriaux.

  • En pariant sur la fertilisation entre des infrastructures de natures différentes (routière, télécoms, électrique et énergétique), les « opérateurs de mobilité électrique » contribuent à transcender des secteurs jusqu’ici cloisonnés. Ils créent en quelque sorte un marché qui offre des opportunités de création et de captation de valeur aux industriels qui ont la stratégie – et les moyens – de pénétrer une autre industrie que la leur, mais connexe grâce à l’existence d’infrastructures communes supportant des réseaux de différentes natures [15,33]. Le VE s’envisage désormais non seulement comme un bien qui fait système avec les réseaux routiers, énergétiques et télécoms, à travers les protocoles Vehicle-to-Roadside communications, Vehicle-to-Grid et Vehicle-to-Home, mais également comme le maillon central d’un système de mobilité électrique intelligent, au même titre que les bornes de recharge intelligentes. Ces propriétés le différencient fondamentalement de son homologue thermique.

  • Les pouvoirs publics californiens se sont associés aux industriels du territoire, avec leurs fragilités technico-économiques, à l’image de celles des réseaux électriques, pour permettre la reconversion de l’appareil productif industriel automobile et électrique, dans une physionomie originale où le VE et les bornes intelligentes jugulent la surcharge du réseau électrique, voire l’intermittence des sources d’électricité alternatives. Dans cette mesure, les acteurs publics et privés agissant en Californie se donnent les moyens de réussir collectivement le lancement de produits et de services radicalement innovants par le biais du passage des véhicules thermiques aux VE.


Plus généralement, nous prolongeons actuellement ce travail avec Jonathan Bainée [33], doctorant membre de l’UEA et ATER à Paris 1, en nous demandant si de nouvelles modalités stratégiques ne sont pas en train de naître dans ces firmes des industries de réseaux comme peuvent le laisser penser quelques faits :

  • Dans le monde de l'économie numérique, certains industriels (tels que Orange ou Free) couplent téléphonie fixe, téléphonie mobile, accès à l'Internet et télévision (offres quadruple play). Google lance – en 2010 – une filiale appelée Google Energy, devenant par-là même un « marchand d’électricité ». Il est vrai que les services Google s’appuient sur des serveurs énergétivores. Simultanément participe à des projets d’expérimentation liés aux réseaux de bornes pour véhicules électriques.

  • Dans le monde de l'électricité, les grands opérateurs préparent des offres basées sur le concept de smart grid, occasionnant le fait que les consommateurs d'électricité, à certaines heures, deviennent des producteurs d'une électricité qu'ils ont, au préalable, stockés dans des batteries stationnaires ou celles de leur véhicule électrique (V2G et V2H). Les pics de consommation sont ainsi absorbés grâce, non plus à une surproduction momentanée, mais à l'organisation intelligente du réseau avec une affectation dynamique des rôles aux différents pôles du réseau.

  • Dans le secteur des réseaux de transport, de grands opérateurs (comme Véolia en France) conçoivent des offres de services publics locaux tirant parti des technologies de l'information et de la communication (RFID, NFC), pour permettre l’accès à un ensemble de services publics locaux dispensés par le délégant (piscine, cantines scolaires, transports scolaires, transports publics, palais des sports etc.).


Ces modifications significatives dans le secteur de l'économie numérique, de l'énergie et des transports invitent à s'interroger sur la prédominance de la logique de quasi intégration verticale, c'est-à-dire de cloisonnement, qui prévalait jusqu’ici au sein de chacune de ces industries [28]. En effet, alors qu’au XXe siècle, ces trois grands secteurs étaient organisés de manière verticale, il semble bien que de nouvelles stratégies, capitalisant sur le principe de décloisonnement sectoriel, sont imaginées et mises en œuvre par de nombreux industriels préexistants ou par de nouveaux opérateurs.
Conceptuellement, il faut évaluer la pertinence des outils de la science économique destinés à appréhender la réalité industrielle d’une modification de la nature des activités et, le cas échéant, envisager de créer de nouveaux concepts. Le concept de « marché augmenté », qui marque le passage d’une quasi-intégration verticale à une quasi-intégration diagonale ou trans-sectorielle, permettrait – selon nous – de saisir les décisions stratégiques d'investissement au sein des groupes industriels privés, non plus en référence au modèle de portefeuille d'activités (pratique usuelle des grands cabinets de conseil, type Boston Consulting Group), mais en référence au périmètre du « marché augmenté », c'est-à-dire le marché tel qu'il se reconfigure par la mutualisation des infrastructures supportant les réseaux de services, dispensés dans les champs de l'économie numérique, énergétique et de transport.
Outre ce travail en cours de préparation, à court terme, nous envisageons de lancer au sein de l’UEA une thèse de Doctorat en CIFRE avec un industriel issus de ces industries réseaux. C’est ce que nous sommes en train de chercher à finaliser en France avec GDF Suez qui nous propose un candidat doctorant pour octobre 2013 afin d’explorer la thématique de l’innovation stratégique au sein du groupe, à la faveur justement de ces nouvelles potentialités. Il nous reste à déterminer notre entrée privilégiée, i.e. sous l’angle « Systèmes et Réseaux » ou « Territoires et Innovations », dans la mesure où nous traitons de « biens systèmes » très fortement ancrés aux territoires.


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