Chapitre III L’approche stratégique des projets de R&D 123 Chapitre IV Limites de l’état de l’art : les spécificités stratégiques et managériales
Cette partie est consacrée à une analyse de l’état de l’art que nous avons constitué pour répondre à notre problématique de recherche et formuler des hypothèses d’investigation du terrain.
La littérature relative au management de la R&D est prolifique. Aussi nous ne chercherons pas à être exhaustive mais à comprendre quels sont les fondements et les outils de deux approches divergentes du pilotage de la valeur des projets d’innovation : la gestion du potentiel économique des produits de l’activité et la gestion stratégique des formes de valeurs manipulées au cours du projet.
Pour cela, nous chercherons tout d’abord à décrire les différentes modélisations des caractéristiques
du projet de R&D ou d’innovation qui constituent un socle commun aux deux approches (chap. I).
Que les managers souhaitent conduire un pilotage économique ou stratégique de leurs projets, ils devront affronter l’incertitude des projets de R&D. L’inconnu est indissociable du projet de R&D ou d’innovation mais son expression est protéiforme : l’incertain sera, successivement ou simultanément, un risque, une ambiguïté, un manque de connaissances technologiques, commerciales ou sociétales. Parfois, face à des organisations étendues et façonnées pour les projets de conception réglée, l’incertitude reflétera la complexité du réseau des acteurs nécessaires à la conception.
Une des composantes problématiques du management de l’innovation dans les grands groupes industriels étant le pilotage des parties prenantes d’un projet de R&D, nous décrirons l’apport de la littérature sur l’identification des opérationnels, managers et dirigeants dont l’implication est nécessaire à la conduite d’un projet de R&D.
Enfin, nous décrirons la nature des décisions managériales qui jalonnent un projet de R&D, ainsi que les processus et outils les plus fréquemment utilisés par les managers pour séquencer les activités et exercer un contrôle sur leur avancement.
En nous appuyant sur ces cadres généraux des projets de R&D, nous chercherons ensuite à confronter
l’approche économique du pilotage de l’innovation (chap. II) à l’approche stratégique (chap. III).
Dans les deux cas, nous décrirons en premier lieu les apports théoriques du champ, puis les outils de gestion qui en sont issus.
Ainsi, au chapitre II, nous exposerons les fondements théoriques de la décision économique dans l’incertain (Théorie des jeux et Théorie de la décision) et du comportement individuel face à une décision économique comportant une part d’inconnu. Ensuite, nous décrirons les comportements empiriques d’allocations de ressources en R&D, ainsi que les outils d’évaluation économiques manipulés par les industriels.
Le chapitre III débutera par une discussion sur la valeur et sa perception dans d’autres champs académiques que la gestion. Puis nous questionnerons la littérature sur la définition de la valeur pour l’entreprise et sa traduction en critères stratégiques. Cela nous conduira à exposer les outils d’évaluation de la valeur des projets et des portefeuilles de projets utilisés par les industriels.
Ces éléments de littérature nous conduisent à discuter les limites de l’Etat de l’Art pour décrire et
apporter des réponses pratiques adaptées aux spécificités stratégiques et managériales de la R&D en rupture (chap. IV). Cette discussion nous conduira à formuler des hypothèses de recherche sur le
pilotage stratégique des projets et des portefeuilles de R&D, sur l’outillage des managers et sur l’organisation du processus d’innovation.
Le déroulement de la partie I est synthétisé dans le synopsis ci-dessous :
Chapitre I :
Les cadres généraux du management de projets : spécificité
des projets de R&D
1.1
LES APPROCHES DE L’INCERTITUDE
39
1.1.1
C
ARACTERISTIQUES DE L’
INCERTITUDE DANS LES PROJETS DER&D
39
1.1.1.1
DEFINITION DE L’INCERTITUDE ET NIVEAUX39
1.1.1.2
SOURCES DE L’INCERTITUDE DANS LES PROJETS D’INNOVATION43
1.1.1.3
LIENS ENTRE INCERTITUDE ET COMPLEXITE47
1.1.1.4
NUISANCES OU OPPORTUNITES : LE DEBAT DE LA VALORISATION DES INCERTITUDES50
1.1.2
D
YNAMISME DE L’
ENVIRONNEMENT DE CONCEPTION D’
UNE INNOVATION52
1.1.2.1
LA REDUCTION DES INCERTITUDES PAR L’ACCROISSEMENT DES CONNAISSANCES52
1.1.2.2
DYNAMISME DE L’ENVIRONNEMENT : PERSISTANCE ET REGENERATION D’INCERTITUDES53
1.2
LES PARTIES PRENANTES DU PROJET DE R&D EN RUPTURE : IDENTIFICATION ET
IMPLICATION
54
1.2.1
I
DENTIFICATION DES PARTIES PRENANTES DU PROJET DER&D
54
1.2.1.1
STAKEHOLDER THEORY54
1.2.1.2
TAXONOMIE DES PARTIES PRENANTES DANS LES PROJETS DE R&D56
1.2.2
I
MPLICATION DES PARTIES PRENANTES DANS LES PROJETS DER&D
58
1.2.2.1
INTEGRATION DES ATTENTES DES PARTIES PRENANTES : LA SCENARISATION
58
1.2.2.2
CONCERTATION ET CONSENSUS DES PARTIES PRENANTES
61
1.3
L’APPROCHE DECISIONNELLE DES PROJETS DE R&D
63
1.3.1
D
ECISIONSP
ROJET:
CARACTERISATION ET ENJEUX63
1.3.1.1
LE PROCESSUS D’INNOVATION SELON UN MODELE DECISIONNEL63
1.3.1.2
LE CYCLE DE VIE DECISIONNEL D’UN PROJET D’INNOVATION67
1.3.2
P
ILOTAGE PAR PORTEFEUILLES DE PROJETS THEMATIQUES72
1.3.2.1
DEFINITION ET ORIGINE DE LA GESTION DE PORTEFEUILLE DE PROJETS (GPP)72
1.3.2.2
APPORTS ET ENJEUX MANAGERIAUX DE LA GESTION DE PORTEFEUILLE DE PROJETS (GPP)741.3.2.3
LIMITES DE LA GESTION PAR PORTEFEUILLE DE PROJETS (GPP)75
1.4
APPORTS ET LIMITES DE LA LITTERATURE POUR NOTRE PROBLEMATIQUE
77
Ce premier chapitre d’analyse de l’état de l’art vise à questionner la littérature sur trois points transversaux au management de projets de R&D en rupture et des stratégies d’innovation d’un grand groupe industriel : la description et la manipulation de l’incertitude (1.1), l’identification et l’implication des parties prenantes de l’innovation dans les projets (1.2), et le rôle des décisionnaires (1.3). L’approfondissement de ces fondamentaux de la gestion de projet de R&D nous permettra de stabiliser le vocabulaire que nous manipulerons dans la suite des travaux, et de clarifier les apports et les limites de l’état de l’art pour notre problématique (1.4).
1.1 LES APPROCHES DE L’INCERTITUDE
1.1.1
Caractéristiques de l’incertitude dans les projets de R&D
1.1.1.1
Définition de l’incertitude et niveaux
Innovation et incertitude sont deux termes indissociables :
« By definition, innovation implies creating the new, and the new contains elements that we do not comprehend at the beginning and about which we are uncertain. » (Kline et Rosenberg, 86, p275).
Toutefois, sous les termes d’« incertitude liée au caractère innovant d’une activité » peuvent se confondre différentes notions que l’on peut piloter différemment, comme le risque, l’ambiguïté, la complexité ou l’absence de connaissance. Nous chercherons donc ici à définir les incertitudes de l’innovation et des projets d’innovation, afin de fixer la terminologie et la typologie que nous utiliserons par la suite.
La distinction la plus communément admise dans la littérature entre risque et incertitude est celle établie par l’économiste Frank Knight, qui définit le risque comme un événement ayant une probabilité mesurable de réalisation tandis que l’incertitude renvoie à un événement dont la probabilité de réalisation est inconnue (Knight, 21, p11) :
« Uncertainty must be taken in a sense radically distinct from the familiar notion of risk, from which it has never been properly separated... The essential fact is that 'risk' means in some cases a quantity susceptible of measurement, while at other times it is something distinctly not of this character; and there are far-reaching and crucial differences in the bearings of the phenomena depending on which of the two is really present and operating... It will appear that a measurable uncertainty, or 'risk' proper, as we shall use the term, is so far different from an unmeasurable one that it is not in effect an uncertainty at all. »
Toutefois, le caractère mesurable de la probabilité d’un événement peut être établi de deux façons : objectivement selon sa fréquence de réalisation (par exemple dans le cas de la loterie), ou subjectivement
par l’individu confronté à l’événement suivant la vraisemblance qu’il lui attribue. Deux personnes différentes et également rationnelles peuvent avoir des jugements de probabilité différents sur le même événement, car leur expérience personnelle transforme les jugements de probabilité (Bouyssou, 06).
L’approche subjectiviste est née avec Bernouilli qui a introduit le concept de degré subjectif de la certitude, bien qu’atténué par sa conception déterministe d’un monde où les événements sont préétablis par Dieu (Bernouilli, 1738). Ramsey, de Finetti et Savage rejettent l’hypothèse du déterminisme. Ils considèrent la subjectivité comme une conséquence de notre connaissance et de notre raisonnement (de Finetti, 37):
« We are never entitled to predict future frequencies with certainty, (…) since that would only be legitimate under some deterministic hypothesis. If we accepted such a deterministic hypothesis, no question of probability would exist ».
Savage a établi les conditions suffisantes pour que les choix révèlent l’existence de probabilités subjectives (Savage, 54). Or si l’incertitude devient probabilisable subjectivement, elle est également un risque au sens de Knight. Dans ce cas, existe-t-il de « réelles » incertitudes ?
Les travaux sur l’incertitude en théorie de la décision et chez les économistes définissent deux formes d’incertitude supérieure au risque :
- l’ « ambiguïté », définie par Ellsberg comme des situations où les axiomes de Savage sont violés9 et par conséquent ne permettent pas d’établir des probabilités subjectives fiables pour prendre une décision (Ellsberg, 61). Ellsberg caractérise cette situation comme une distorsion des probabilités [subjectives] en réaction à l’incertain ;
- l’ « incertitude radicale » au sens de Keynes, traitant l’incertitude comme une situation où l’on ne sait rien, et où l’on ne peut donc pas décrire les évènements possibles ni leurs conséquences (Keynes, 36). L’approche post-keynésienne considère donc exclusivement l’incertitude en jeu dans les événements non-probabilisables.
En conséquence, l’ambiguïté se situe à un degré d’incertitude plus élevé que le risque, mais moins fort que l’incertitude radicale d’où l’information est totalement absente.
Par la suite nous utiliserons le terme de risque lorsque l’incertitude renvoie à un événement dont la probabilité est considérée comme fiable, qu’elle ait été obtenue par une approche fréquentiste ou subjectiviste. Le terme d’ambiguïté sera utilisé pour traiter d’une incertitude attribuée à un événement dont l’information sur la probabilité de réalisation est considérée comme peu fiable par le décideur. Enfin le terme d’incertitude radicale sera utilisé pour les situations d’informations fortement incomplètes ou absentes. Ces termes renvoient à des facettes diverses de l’incertitude :
Figure 8 : Les trois facettes de l’incertitude
9 Paradoxes d’Ellsberg à deux couleurs et à trois couleurs (Ellsberg, 61). Incertitude
Risque Incertitude
Radicale Ambiguïté
Maîtrise des probabilités de réalisation
_ ++
Les incertitudes essentielles à notre étude sont celles relevant de l’ambiguïté. En effet, le pilotage du risque est aujourd’hui une science à part entière dans laquelle les entreprises possèdent de nombreux outils de pilotage (analyse des risques, sureté de fonctionnement, etc.). Quant à l’incertitude radicale, au sens de Keynes, il s’agit d’une situation où l’information est totalement absente, ce qui est rarement le cas dans les grands groupes industriels. Nos travaux ont donc pour objets le pilotage de situations ambigües. Nous chercherons ici à préciser la nature de ce type d’incertitudes.
Le terme d’ambiguïté issu des travaux d’Ellsberg a souvent été repris dans la littérature pour définir un événement dont les probabilités de réalisation ne sont pas maîtrisées à cause d’un manque dans les informations à disposition du décideur. Par opposition avec l’incertitude radicale où les informations n’existent pas, dans le cas de l’ambiguïté, les informations existent mais sont inconnues du décideur (Dequech, 00, p1) :
« ambiguity refers to missing information that could be known, while fundamental uncertainty implies that some information does not exist at the decision time because the future is yet to be created. »
Dans les cas d’ambiguïté, l’incertitude comprend deux dimensions soulignées par Boly, Renaud, Mosalvo et Guidat (Boly et al., 98, p6) :
- l'impossibilité de décrire avec précision des événements qui ne se sont pas encore produits ; - l'imprécision inhérente à notre maîtrise des faits et à notre compréhension des phénomènes. Ces dimensions soulignent l’importance de l’information nouvelle acquise au cours du projet et les modifications qu’elle induit sur la connaissance des incertitudes.
Dans ce sens, la division des facettes de l’incertitude proposée par De Meyer, Loch et Pich introduit une dimension intermédiaire entre la notion d’ambiguïté (foreseen uncertainty) et l’incertitude radicale (chaos), caractérisable par le moment d’apparition de l’information manquante : l’incertitude imprévisible (unforeseen
uncertainty). Ce dernier terme est détaillé par Sommer et Loch (04, p1343) :
« Unforeseeable uncertainty refers to the inability to recognize influence variables or interactions at the outset (the system state space is not fully known). »
Cette distinction permet de différencier, d’une part, les incertitudes prévisibles induites par des facteurs connus dont on sait qu’ils auront une influence sur le projet, mais de façon non-planifiable et non- quantifiable (foreseen uncertainty), et d’autre part, l’incertitude concernant l’existence possible d’un facteur ou d’une combinaison de facteurs pouvant avoir un impact sur le projet, mais inconnus au démarrage du projet et qui par conséquent ne peuvent être anticipés (unforeseen uncertainty) (De Meyer et al., 02).
Par exemple, une incertitude imprévisible peut être le fruit de l’interaction de plusieurs événements qui étaient pourtant prévisibles indépendamment les uns des autres, ou de l’arrivée sur le marché d’un nouveau produit concurrent qui fait bouger les règles pré-établies pendant le développement d’une innovation (on peut par exemple penser à l’impact de la sortie de l’i-phone sur les projets en cours dans les entreprises de téléphonie mobile).
Les incertitudes imprévisibles, aussi appelées unk-unks par les auteurs pour Unknown unknowns, ne peuvent être considérées comme des incertitudes radicales puisqu’il existe des informations à leurs sujets, mais celles-ci n’ont pas pu être prises en compte lors du lancement du projet car elles n’étaient pas en possession du décideur. Nous considérerons cette dimension de l’incertitude comme une forme aggravée de l’ambiguïté ou une forme atténuée du chaos, faisant apparaître une dimension temporelle dans la notion d’information ‘cachée’ au décideur. La principale difficulté liée au management de ce type d’incertitude est la capacité des managers à les détecter et à les prendre en considération suffisamment rapidement et efficacement pour adapter leurs projets (ibid).
La figure ci-dessous met en parallèle la décomposition des natures de l’incertitude dans les projets innovants selon les dimensions présentées précédemment et celles de De Meyer, Loch et Pich :
Figure 9 : Positionnement des travaux de De Meyer et al. vs. les trois facettes de l’incertitude
Lane et Maxfield ont également décrit l’impact du temps sur l’incertitude en deux aspects : la multi- temporalité et la pluri-temporalité. Selon ces auteurs, une action n’a pas lieu de façon ponctuelle : elle a un début et une fin, parfois éloignés dans le temps (Lane et Maxfield, 04, p6) :
« action happens over time, and how it develops is not scripted in moments of choice, but emerges through interactions among actors. The “present”, that is the time in which action happens, does not contract to a point, but has extension through time. Moreover, action has an organization through time, in the form of interaction streams, linked sequences of events, in which a set of participants that share some aspects of their directness engage with one another to achieve a transformation in some particular zone of agent-artifact space ».
Les faisceaux d’interaction sont alors modelés selon deux aspects du temps : d’une part, ils n’ont pas tous la même échelle temporelle de réalisation — c’est la multi-temporalité ; d’autre part, ils ne sont pas impactés de la même façon par l’arrivée d’informations nouvelles — c’est la pluri-temporalité (ibid).
Les travaux de De Meyer et al., et de Lane et Maxfield soulignent de façon complémentaire l’impact du temps sur la forme des incertitudes.
Incertitude
Risque Incertitude
Radicale Ambiguïté
Maîtrise des probabilités de réalisation _ _ _ _ Chaos _ _ _ Unforeseen Uncertainty _ _ Foreseen Uncertainty _ Variation ++ De Meyer et al, 02
1.1.1.2
Sources de l’incertitude dans les projets d’innovation
A partir de cette vision sur les différents niveaux d’incertitudes pouvant coexister dans les projets d’innovation et l’impact du temps sur celles-ci, nous pouvons désormais nous poser la question des sources de l’incertitude dans les projets de conception de produits nouveaux dans les grands groupes industriels. Baillon définit la source d’incertitude comme « un ensemble d’événements générés par un même
mécanisme incertain » (Baillon, 06, p34). Dans le cadre des projets de produits innovants, l’incertitude nait
de différentes sources : elle peut être technique, économique, organisationnelle, ou d’une autre forme encore. Les travaux de Heath et Tversky démontrent l’importance de la source d’incertitude sur l’attitude des décideurs (Heath et Tversky, 91 in Tversky, 04, p694) :
« individuals consistently preferred bets on uncertain events in their area of expertise over matched bets on chance devices, although the former are ambiguous and the latter are not. The presence of systematic preferences for some sources of uncertainty calls for different weighting functions for different domains, and suggests that some of these functions lie entirely above others ».
La littérature présente de nombreuses taxonomies des sources de l’incertitude : nous avons rassemblé dans le tableau ci-dessous des exemples récents de catégorisation. A propos de l’innovation, la majorité des auteurs décompose l’incertitude en deux natures : technico-économique ou commerciale (Bard et al., 88 ; Kocaoglu et Iyigun, 94 ; Petrick et Provance, 05 ; Coldrick et al., 05). Sous l’angle du projet d’innovation, d’autres dimensions apparaissent : l’incertitude interne ou organisationnelle, l’environnement concurrentiel et les évolutions réglementaires (Boly et al., 98 ; Millier, 05).
Auteurs Origine de l’incertitude Description
technique Existe-t-il une solution technique permettant d’atteindre les objectifs produit visés ? financière Des investissements physiques importants seront-ils nécessaires ? L’innovation est-elle rentable ? stratégique
L’innovation envisagée positionne-t-elle l’entreprise de façon compétitive ? Est-il préférable d’être le premier sur le marché ou d’être suiveur ? L’innovation porte-t-elle un risque de cannibalisation des produits de la gamme ?
compétence Le personnel a-t-il les capacités d’évolution nécessaires au projet ? système-projet La constitution et les choix de l’équipe Projet font évoluer le système-projet et les spécificités du produit final de façon improgrammable entre le stade
de l’idée et celui de l’activité ancrée dans son environnement. Boly, Renaud, Mosalvo et Guidat, 98
Informationnelle Les informations en notre possession sont-elles fiables ? technologique
commerciale concurrentielle Boucher,
03 liée à la dimension immatérielle des actifs de la firme
R&D, droits de propriété intellectuelle, clientèle, savoir faire, nom de marque
Complexité des études Evolution de
l’environnement Durée de l’étude, enjeux économiques, réglementation, arrivée de nouveaux concurrents Fragilité de la protection
industrielle
Méconnaissance de la solution technologique Introduction sur le marché et accès au client
Taille du marché à l’horizon de la commercialisation, prix de vente escompté
Gourc, Bougaret et Burtin, 05
Technique Valeur technologique de l’innovation, protection indutrielle, momentum technologique et scalabilité industrielle Economique / commercial Marché de taille suffisante, segments pour continuer, client au démarrage, obstacles réglementaires / sociaux / éthiques / environnementaux Millier, 05
Interne
Resistance au changement ou intérêt divergent lié à une forte transilience au sens d’Abernathy et Clark (83)
Implication précoce d’équipes pluridiscipllinaires, gestion du projet, marketing Amont, moyens financiers et humains mobilisables
Market
What is the target market? What is the size of this market? What prices are customers willing to pay? What in essence do customers really want? And when do they want it ?
Technical if, how, and with which technical effort the innovation can be realized ? Strategic Uncertainty about long term implications for the company.
Resources / Organisational Uncertainties regarding human and financial resources to manage the task. Sandau
et Herstatt, 06
Environmental Competitive and legal
Figure 10 : Exemples de taxonomie des sources d’incertitude dans les projets innovants
Nous décrirons ici cinq types d’incertitudes auxquelles sont confrontés les projets d’innovation dans les grands groupes industriels :
- l’incertitude technologique ; - l’incertitude économique ; - l’incertitude concurrentielle ; - l’incertitude réglementaire ;
- l’incertitude interne ou organisationnelle.
L’incertitude technologique
Le plus souvent, le projet d’innovation a pour objectif de concevoir un objet nouveau : l’équipe Projet ne suit pas un cahier des charges techniques préalablement établi, elle doit le rédiger. Existe-t-il des solutions technologiques ? Si oui, sont-elles fiables ? Performantes ? Dans une limite des coûts acceptables sur un marché concurrentiel ?
Selon Boucher, « l’incertitude technologique est relative au stock de connaissances » (Boucher, 03, p15). Par conséquent, la question de l’incertitude technologique dépasse celle de l’existence d’une solution technologique et s’étend aux questions liées à la disponibilité, pour l’entreprise, de la compétence nécessaire à la réalisation de cette solution : avons-nous le savoir-faire en interne ou devons-nous