Autre contribution : une démarche d’évaluation itérative

Notre approche d’évaluation de niveau 2 (Evaluation 2) s’appuie sur la classification initiale

des entreprises obtenue après avoir pris en compte le nouveau profil de préférences pour le

calcul des IIP et les nouvelles règles d’appartenance aux classes d’entreprises pour classifier

les entreprises (les intervalles [1, 0.61], [0.61, 0.41], [0.41, 0.29] et [0.29, 0] respectivement

pour les classes proactive, préactive, réactive et passive). Avec cette classification initiale

(C

0

), nous allons pouvoir lancer notre process global de traitement des données qui fournira

au final la classification finale des entreprises.

La typologie qui est proposée comprend quatre classes d’entreprises qui ont des visions de

développement différentes. Les quatre classes d’entreprises étant différentes, elles

développent les pratiques d’innovation différemment. Ce qui implique des profils de

préférences différents pour chaque classe et donc l’adoption d’une une stratégie particulière

par les entreprises de chaque classe. Nous proposons de nous baser sur le comportement

spécifique des entreprises à l’intérieur de chaque classe d’entreprises pour définir les profils

de préférences des classes. Les comportements des classes seront déterminés à l’aide de la

méthode statistique de la valeur-test. Ces profils de préférences vont ensuite permettre

PROACTIVE

1 0.6

PREACTIVE REACTIVE PASSIVE

0.29

Classification initiale

( C

₀

)

Process global

de traitement

Classification finale

( C

_F

)

Classification initiale

( C

₀

)

Process global

de traitement

Classification finale

( C

_F

)

d’identifier les entreprises qui ne répondent pas aux critères de la classe dans laquelle elles ont

été rangées dans la classification initiale pour les affecter à la classe dont le profil leur

correspond le mieux. De même, nous allons mieux classer les entreprises dont le profil est à

cheval sur deux classes (frontière entre deux classes consécutives). Cette réaffectation des

entreprises dans leur meilleure classe se fera de manière progressive à travers un process de

constitution des classes qu’on devra itérer plusieurs fois jusqu’à obtention de la classification

finale. A chaque itération du process, un certain nombre d’entreprises retrouveront leurs

vraies classes. L’équilibre sera atteint lorsqu’il n’y aura plus aucun changement dans les

classes, en d’autres termes lorsque les classifications obtenues à deux itérations successives (t

= k et t = k+1) sont en tous points égales (C

k

= C

k+1

). Nous obtenons donc la classification

finale (C

F

) ainsi que les profils de préférences finaux pour chaque classe. A chaque itération

k, les profils de préférences (le poids de chaque pratique) sont calculés en fonction de la

classification précédente (le profil d’une classe donnée dans la classification C

_k

est calculé

en fonction des données des entreprises contenues dans cette classe dans la classification

précédente C

k-1

. Comme exemple, le profil de la classe proactive dans la classification C

1

est

calculé en fonction des entreprises de la classe proactive de la classification C

0

). Ainsi si deux

classifications successives sont égales (C

k

= C

k+1

), les profils qu’on obtiendrait à partir de des

2 classifications seraient égaux et par conséquent les classifications concernées seront égales

(C

k+1

= C

k+2

).

En d’autres mots, l’équilibre sera atteint dans les classifications successives lorsque, à partir

d’une itération k, toutes les classifications suivantes sont égales à la classification C

k

. Ce qui

équivaut à :

[3]

Dans lequel :

k, n : étapes d’itération du process de constitution des classes, 0 < k < n,

C

k

, C

n

: classifications de rang k et n.

Le mode de constitution de nos classes est proche de la logique des algorithmes génétiques,

chaque nouvelle génération obtenue étant meilleure que la génération précédente.

La démarche que nous proposons part de la classification initiale (C

0

) des entreprises d’un

panel. Elle permet, à l’aide d’un process global de traitement des données des entreprises,

d’obtenir la classification finale (C

F

) des entreprises qui tient compte de la spécificité des

différentes classes. Notre démarche globale peut être schématisée comme suit :

Figure 16 : Démarche globale de l’évaluation des entreprises, source : notre recherche

k n

C

C

k

n

k > ∀ > =

∃ 0, ,

Process de

constitution

des classes

C

₀

C

_k-1

C

_k

C

_k-1

= C

_k

?

C

_k

C

_F

= C

_k-1

= C

_k

C

_F Non Oui

C

_k-1 Itération k

Process de

constitution

des classes

C

₀

C

_k-1

C

_k

C

_k-1

= C

_k

?

C

_k

C

_F

= C

_k-1

= C

_k

C

_F Non Oui

C

_k-1 Itération k

Le process global de traitement des données reçoit en entrée la classification initiale (C

0

) et

fournit en sortie la classification finale (C

F

) des entreprises qui participent à l’évaluation. Les

différentes opérations de ce process peuvent être représentées comme suit :

Figure 17 : Process global de traitement, source : notre recherche

Le process global de traitement est un process itératif dont le point de départ est la

classification initiale C

0

. Il est constitué d’un process de constitution des classes qui reçoit, à

chaque itération k, la classification précédente (C

k-1

) et fournit la classification de l’étape (C

k

).

A ce stade, la décision d’arrêter les itérations est prise en fonction du résultat de la

comparaison entre les deux classifications (C

k-1

et C

k

) :

• Si C

k-1

= C

k

, alors nous obtenons la classification finale C

F

et C

F

= C

k

= C

k-1

,

• Si C

k-1

≠ C

k

, alors nous procédons à une nouvelle itération du process de constitution

des classes en remplaçant la classification C

k-1

par la classification C

k

. Il faut noter

qu’après chaque itération, la nouvelle classification C

k

améliore la classification

précédente C

k-1

.

Pour chaque itération k, le process de constitution des classes s’effectue en quatre étapes.

Chaque étape permettra de recalculer les entreprises d’une classe d’entreprises, en

commençant par la meilleure classe de la typologie (Etape 1 : la classe proactive) et en

terminant par la moins performante des classes (Etape 4 : la classe passive).

Les différentes étapes d’un process de constitution des classes peuvent être représentées

comme suit :

Classement des entreprises

Classe proactive Classe préactive Classe réactive

Classe passive

1erjeu de poids (w₁1, w₂1… w₁₅1)

3èmejeu de poids (w₁3, w₂3… w₁₅3)

4èmejeu de poids (w₁4, w₂4… w₁₅4) 2èmejeu de poids

(w₁2, w₂2… w₁₅2) ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ = = = = = == = n 0 i j / n 0 i ij * j p w w E^nt re^pr is^es re^st an^te s E^nt re^pr is^es re^st an^te s E^nt re^pr is^es re^st an^te s Classement des entreprises

Classe proactive Classe préactive Classe réactive

Classe passive

1erjeu de poids (w₁1, w₂1… w₁₅1)

3èmejeu de poids (w₁3, w₂3… w₁₅3)

4èmejeu de poids (w₁4, w₂4… w₁₅4) 2èmejeu de poids

(w₁2, w₂2… w₁₅2) ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ = = = = = == = n 0 i j / n 0 i ij * j p w w E^nt re^pr is^es re^st an^te s E^nt re^pr is^es re^st an^te s E^nt re^pr is^es re^st an^te s

Figure 18 : Process de constitution des classes d’entreprises, source : notre recherche

Le process de constitution des classes se résume ainsi (Assiélou et al., 2005) :

Etape 1 : Calcul de la nouvelle classe proactive

1. Détermination du profil de préférences de la classe proactive (w

₁¹

, w

₂¹

… w

₁₅¹

),

2. Calcul de l’IIP des entreprises, puis classement décroissant des entreprises en fonction

de leur IIP,

3. Sélection des entreprises les mieux classées, ce sont les entreprises de la nouvelle

classe proactive.

Etape 2 : Calcul de la nouvelle classe préactive

4. Détermination du profil de préférences de la classe préactive (w

₁²

, w

₂²

… w

₁₅²

),

5. Calcul de l’IIP des entreprises restantes, puis classement décroissant des entreprises en

fonction de leur IIP,

6. Sélection des entreprises les mieux classées, ce sont les entreprises de la nouvelle

classe préactive.

Etape 3 : Calcul de la nouvelle classe réactive

7. Détermination du profil de préférences de la classe réactive (w

1³

, w

2³

… w

15³

),

8. Calcul de l’IIP des entreprises restantes, puis classement décroissant des entreprises en

fonction de leur IIP,

9. Sélection des entreprises les mieux classées, ce sont les entreprises de la nouvelle

classe réactive.

Etape 4 : Calcul de la nouvelle classe passive

10.Détermination du profil de préférences de la classe passive (w

₁⁴

, w

₂⁴

… w

₁₅⁴

),

11.Calcul de l’IIP des entreprises restantes, puis classement décroissant des entreprises en

fonction de leur IIP. Ce sont les entreprises de la nouvelle classe passive.

A la fin de l’itération k du process de constitution des classes, la classification C

k

est obtenue

(les classes d’entreprises et les IIP des entreprises). Les entreprises sont déjà ordonnées par

ordre décroissant des valeurs d’IIP dans leurs classes respectives. Quant au classement

général de toutes les entreprises du panel, il est obtenu de la manière suivante : les classes

étant ordonnées entre elles, alors une entreprise d’une classe est supérieure au sens de la

capacité à innover à toute entreprise d’une classe inférieure. Rappelons à nouveau le

classement des classes d’innovation de la plus innovante à la moins innovante : proactive

préactive réactive passive. Supposons que les classes proactive, préactive, réactive et

passive contiennent respectivement a, b, c et d entreprises. Alors les a entreprises de la classe

proactive sont classées de la 1

^ère

place à la a

^e

place, les b entreprises de la classe préactive

seront classées de la a+1

^e

place à la a+b

^e

place, les c entreprises de la classe réactive seront

classées de la a+b+1

^e

place à la a+b+c

^e

place et enfin les d entreprises de la classe passive

seront classées de la a+b+c+1

^e

place à la a+b+c+d

^e

place ou dernière place.

Il faut aussi préciser qu’à chaque étape d’une itération du process de constitution des classes,

il faudra absolument utiliser le système de pondération de la meilleure des classes pas encore

traitées. Les entreprises d’une classe supérieure ont de fortes chances de satisfaire aux

exigences d’une classe moins performante, ce qui n’est pas forcément le cas du contraire. De

plus, les entreprises d’une meilleure classe auront des IIP généralement plus forts que les

entreprises d’une classe moins performante. Choisir aléatoirement à chaque étape un système

de pondération quelconque peut entraîner l’affectation d’entreprises d’une classe supérieure

dans une classe inférieure. Ce qui peut influer sur la qualité de la classification ou la fausser

tout simplement.

A ce stade, il nous reste à définir dans un premier temps la méthode de détermination des

profils de préférences des classes d’entreprises qui serviront au calcul des indices

d’innovation potentielle (IIP) des entreprises à chaque étape du process de constitution des

classes. Cette partie sera présentée dans le paragraphe suivant. Ensuite nous présenterons la

méthode d’extraction des entreprises à chaque étape. C’est ce que nous avons qualifié d’

« entreprises les mieux classées » qui vont être extraites à chaque fois de l’échantillon pour

constituer la classe courante. Et enfin nous finirons par une description détaillée de

l’ensemble de la démarche d’évaluation proposée.

Dans le document Évaluation des processus d'innovation (Page 107-111)