Même si le faible nombre de cas d’étude présenté plus haut ne nous permet pas de tirer des conclusions générales sur les projets Living Lab, nous retenons toutefois deux résultats majeurs qui peuvent être implémentés dans notre modèle de connaissances Living Lab développé dans le chapitre 5.
Premièrement, les principes étant reliés entre eux, il est évident qu’une opération rattachée initialement à un principe puisse également contribuer à l’accomplissement d’autres principes. Nous devons revenir sur notre modèle de méthode-projet Living Lab (cf. FIGURES 68 et 69) :
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FIGURE 68. Modèle NIAM-ORM de la méthode-projet Living Lab (avant implémentation)
Source : notre recherche
Chaque opération réalise un et un seul principe ; chaque principe est réalisé par une ou plusieurs opérations. Contrainte d’unicité interne many-to-one (cf. TABLEAU 12).
FIGURE 69. Modèle NIAM-ORM de la méthode-projet Living Lab (après implémentation)
Source : notre recherche
Chaque opération réalise un ou plusieurs principes ; chaque principe est réalisé par une ou plusieurs opérations. Contrainte d’unicité interne many-to-many (cf. TABLEAU 12).
Deuxièmement, la reformulation de l’opération (O1B) nous a amené à l’opération (O1B_bis) : plus la qualité d’expérience procurée par l’OIC est bonne, plus l’OIC est réaliste à utiliser. Cette nouvelle formulation nécessite d’être représentée sous forme de lemme, de sorte à être intégrée à notre modèle général de connaissances Living Lab (cf. FIGURES 70 et 71).
163 Pour rappel, le lemme de l’opération (O1B) était le suivant (cf. FIGURE 70)
FIGURE 70. Lemme NIAM-ORM de l’opération (O1B)
Source : notre recherche
Un partenaire non-utilisateur peut créer un ou plusieurs OIC ; chaque OIC est créé par un ou plusieurs partenaires non-utilisateurs.
Un partenaire-utilisateur peut créer un ou plusieurs OIC ; chaque OIC est créé par un ou plusieurs partenaires-utilisateurs.
Un OIC est créé à la fois par un ou plusieurs partenaires-utilisateurs ET par un ou plusieurs partenaires non-utilisateurs.
Un OIC peut conceptualiser un ou plusieurs OIC précédents ; un OIC peut être conceptualisé par un ou plusieurs OIC suivants.
Un OIC peut concrétiser un ou plusieurs OIC précédents ; un OIC peut être concrétisé par un ou plusieurs OIC suivants.
La conceptualisation d’un ou plusieurs OIC par un ou plusieurs OIC définit de manière unique une conceptualisation.
Chaque conceptualisation évolue vers l’origine d’un ou plusieurs enjeux d’usage ; chaque enjeu d’usage est une évolution vers l’origine d’une ou plusieurs conceptualisations.
La concrétisation d’un ou plusieurs OIC par un ou plusieurs OIC définit de manière unique une concrétisation.
Chaque concrétisation évolue vers la finalité d’un ou plusieurs produits ; chaque produit est une évolution vers la finalité d’une ou plusieurs concrétisations.
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FIGURE 71. Lemme NIAM-ORM de l’opération (O1B_bis)
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Un partenaire non-utilisateur peut créer un ou plusieurs OIC ; chaque OIC est créé par un ou plusieurs partenaires non-utilisateurs.
Un partenaire-utilisateur peut créer un ou plusieurs OIC ; chaque OIC est créé par un ou plusieurs partenaires-utilisateurs.
Un OIC est créé à la fois par un ou plusieurs partenaires-utilisateurs ET par un ou plusieurs partenaires non-utilisateurs.
Chaque OIC procure une ou plusieurs expériences ; chaque expérience est procurée par un ou plusieurs OIC.
Chaque expérience est évaluée par un ou plusieurs partenaires-utilisateurs ; chaque partenaire-utilisateur évalue une ou plusieurs expériences.
L’évaluation d’une ou plusieurs expériences par un ou plusieurs partenaires-utilisateurs définit de manière unique une qualité_expérience.
Un OIC peut conceptualiser un ou plusieurs OIC précédents ; un OIC peut être conceptualisé par un ou plusieurs OIC suivants.
Un OIC peut concrétiser un ou plusieurs OIC précédents ; un OIC peut être concrétisé par un ou plusieurs OIC suivants.
La conceptualisation d’un ou plusieurs OIC par un ou plusieurs OIC définit de manière unique une conceptualisation.
Chaque conceptualisation évolue vers l’origine d’un ou plusieurs enjeux d’usage ; chaque enjeu d’usage est une évolution vers l’origine d’une ou plusieurs conceptualisations.
La concrétisation d’un ou plusieurs OIC par un ou plusieurs OIC définit de manière unique une concrétisation.
Chaque concrétisation évolue vers la finalité d’un ou plusieurs produits ; chaque produit est une évolution vers la finalité d’une ou plusieurs concrétisations.
Notre modèle de connaissances Living Lab est encore amené à évoluer avec les résultats des études de cas à venir.
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CONCLUSION DE LA [PARTIE 3]
CONCLUSION de la [PARTIE 3]
Afin d’étudier la pertinence de notre modèle de connaissances Living Lab, nous l’avons appliqué à des projets du Lorraine Smart Cities Living lab. Rappelons que notre modèle met en relation des opérations et des principes : nous avons cherché dans la PARTIE 3 de ce document à définir l’impact de nos dix-huit opérations sur quatre principes qui composent la dimension ‘living’ d’un projet Living Lab.
L’application du modèle a été étudiée par le biais d’un protocole d’étude de cas. Compte tenu de la nature complexe des projets Living Lab, ce choix de l’étude de cas s’est naturellement imposé à nous, et ce pour plusieurs raisons :
Il est impossible de contrôler l’ensemble des paramètres d’une gestion de projet Living Lab ;
L’étude de cas permet de prendre en compte l’influence du contexte sur les variables à observer ;
Les variables observées sont multiples et complexes ;
Les résultats de plusieurs études de cas doivent être croisés pour améliorer leur robustesse.
Pour mener à bien nos études de cas, nous avons alors défini des critères d’observation de nos diverses variables, ainsi que leurs modalités. Ces critères nous ont permis d’évaluer les modalités de réalisation de nos opérations et leur impact sur le niveau d’accomplissement des principes Living Lab. Les résultats obtenus ont alors été traités sous la forme de réseaux bayésiens, par le biais du logiciel BayesiaLab. La représentation générée par le logiciel est un graphe de relations probabilisées entre un ensemble de variables. Les réseaux bayésiens nous permettent donc d’identifier les relations entre « opérations » et « principes », mais surtout la force de ces relations. Nous pouvons dès lors établir la pertinence d’une opération dans la réalisation de tel ou tel principe ; en fonction des résultats, les opérations sont validées, précisées ou reformulées. BayesiaLab permet également de découvrir automatiquement des relations inconnues à partir de nos données. C’est ainsi qu’en plus de vérifier certaines relations de départ, nous avons surtout identifié de nouvelles relations, non anticipées, entre nos opérations de départ et les quatre principes Living Lab. Une opération n’est donc pas rattachée à un et un seul principe, comme nous l’avions présenté initialement, mais est bien rattachée à un ou plusieurs principes. Ce constat nous a permis de corriger notre méta-modèle de connaissances Living Lab.
Le faible nombre d’études de cas par rapport au nombre d’opérations à tester ne nous permet pas d’établir des conclusions générales. Nos études de cas nous ont toutefois permis de réajuster notre opération (O1B) : sa nouvelle formulation a été implémentée dans notre modèle de connaissances Living Lab.
Afin d’établir des conclusions plus précises sur la réalisation de chacune de nos opérations de départ, nous devons multiplier le nombre d’études de cas, ce qui permettrait également, en recoupant les informations des différents projets, d’identifier les outils et supports adaptés aux contextes des projets : urbain ou entreprise, court-terme ou long-terme, avec des partenaires groupés ou dispersés géographiquement, etc.
167 Nous pouvons toutefois formuler certaines remarques sur la gestion de projet Living Lab. Ces études de cas ont révélé la difficulté de donner une dimension ‘living’ à un projet de conception centrée-utilisateurs. S’il est aisé d’atteindre correctement un ou deux principes de la dimension ‘living’ dans un même projet, il est plus difficile de gérer un projet vérifiant les quatre principes, car le nombre de paramètres à prendre en compte devient très élevé. Les dix-huit opérations formulées dans le chapitre 4 sont avant tout destinées à inspirer les partenaires des projets Living Lab dans leur gestion de projet : définir les étapes à venir en fonction des résultats déjà obtenus, des moyens à dispositions, des décisions possibles en fonction des jeux d’acteurs.
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[CONCLUSIONS & PERSPECTIVES] UNE METHODE-PROJET CONCUE POUR INSPIRER LES ACTEURS DES LIVING LABS