Analyse socio-spatiale des réseaux d'affaires des PME manufacturières : le cas de la MRC de Drummondville

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ANALYSE SOCIO-SPATIALE DES RÉSEAUX

D’AFFAIRES DES PME MANUFACTURIÈRES : LE CAS

DE LA MRC DE DRUMMONDVILLE

Thèse

Éric Véronneau

Faculté des études supérieures de l’Université Laval dans le cadre du

programme de doctorat en Aménagement du territoire et développement

régional pour l’obtention du grade de Philosophiae Doctor (Ph.D)

Québec, Canada

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III

Résumé

Dans le contexte actuel de la mondialisation, les PME manufacturières doivent atteindre et maintenir un niveau de compétitivité élevé pour performer et croître. Une abondante littérature démontre que la clé du succès passe par la capacité des entreprises à faire de l’innovation. Toutefois, faire de l’innovation demande des ressources telles que du financement, des moyens techniques et informationnels performants ainsi que des ressources humaines qualifiées. Donc, la compétitivité des entreprises dépend également des réseaux d’acteurs économiques qui permettent d’accéder aux ressources nécessaires à l’innovation et au développement de marchés. Mais, comment ces réseaux économiques influencent-ils la performance innovatrice et commerciale des entreprises? Existe-t-il des modes de réseautage plus efficients que d’autres (optimalité) ? Voilà des questions auxquelles ce projet de recherche tente de répondre.

En s’appuyant sur les théories de la Nouvelle sociologie économique (Encastrement de l’économie dans la structure sociale) un groupe de chercheurs français a développé au milieu des années 1990 le concept de proximité pour étudier la structure spatiale et relationnelle des réseaux économiques et leurs impacts sur la performance innovatrice et commerciale des entreprises. Malgré de nombreuses avancées sur le sujet, la littérature récente sur les réseaux d’innovation conclut que de nouvelles recherches sont nécessaires pour comprendre comment co-évoluent les différents types de proximité au cours de la trajectoire des entreprises. En fait, le principal défi scientifique consiste à développer des méthodes qui permettent une analyse dynamique de l’effet des réseaux sur la performance des entreprises.

La réalisation de 23 entrevues en profondeur auprès de PME manufacturières innovatrices de la région de Drummondville située au cœur de la province de Québec (Canada) et le développement d’une méthode d’acquisition et d’analyse de données novatrice ont mené à des résultats concluants. Ce travail de recherche démontre, entre autres, que les entreprises les plus performantes ont des réseaux beaucoup plus vastes sur le plan spatial, tout en conservant un noyau relationnel local très fort. Il ressort également que la structure et la dynamique des réseaux évoluent significativement avec la trajectoire ou le degré d’expérience de l’entreprise. De plus, la méthodologie développée permet d’analyser l’effet combiné de la proximité organisationnelle et de la proximité spatiale sur la performance des entreprises de manière convaincante. Ceci

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IV constitue une approche prometteuse qui répond aux défis scientifiques proposés par la littérature récente.

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V

Avant-propos

Avec la mondialisation et l’influence sans cesse grandissante des pays émergents sur le système économique, les pays et plus particulièrement les entreprises doivent miser sur l’acquisition du savoir et l’innovation pour demeurer compétitive. Cependant, faire de l’innovation exige de nombreuses ressources que les entreprises doivent acquérir en s’insérant dans des réseaux d’acteurs publics et privés. En réponse aux défis scientifiques proposés par la récente littérature sur les réseaux d’innovation cette thèse vise à mieux comprendre comment la dimension spatiale et relationnelle des réseaux influence la performance économique et innovatrice des PME manufacturières. Ce travail de recherche s’insère dans une perspective de développement régional, en ce sens que le développement et la performance des réseaux nécessaires aux activités d’innovation des PME manufacturières représentent aujourd’hui un enjeu essentiel pour la compétitivité industrielle et le développement socio-économique des régions et localités.

Composée de six chapitres, cette thèse débute avec la présentation d’un cadre conceptuel (Chapitre I) explicitant les bases théoriques du projet de recherche, les récents développements de la recherche sur les réseaux d’innovation et les défis scientifiques auxquels celle-ci tente de répondre. Le chapitre II, présente le profil socio-économique et manufacturier de la MRC de Drummondville (terrain d’étude) afin de montrer la dynamique de développement régional particulière dans laquelle évoluent les PME manufacturières de notre échantillon. Le chapitre III montre en détail les différentes approches méthodologiques utilisées pour démontrer la multidimensionnalité des réseaux d’innovation et leurs effets sur la performance économique et innovatrice des entreprises. Les résultats de la thèse sont présentés dans deux chapitres distincts afin de montrer : 1) l’influence du profil de l’entreprise et de la main-d'œuvre spécialisée sur la performance et le réseau d’innovation (chapitre IV) et; 2) l’impact direct de la dimension spatiale et relationnelle des réseaux d’innovation sur la performance des PME manufacturières (chapitre V). Le chapitre VI constitue la synthèse du travail de recherche et présente les contributions scientifiques.

Malgré l’implication active et soutenue de mes directeurs et co-directeurs de thèse Mario Carrier et Marius Thériault, professeurs à l’École supérieure d’aménagement du territoire et de

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VI développement régional de l’Université Laval, j’atteste être le principal responsable des travaux de recherche et de la rédaction des chapitres de cette thèse.

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VII

Remerciements

En premier lieu j’aimerais remercier mon directeur de thèse, Mario Carrier, pour m’avoir donné la chance de réaliser cette thèse de doctorat. Je tiens également à le remercier pour son encadrement, son soutien moral et sa patience dont il a fait preuve au cours de cette longue aventure. Mes remerciements vont aussi à mon co-directeur de thèse, Marius Thériault, pour son appui et son expérience sur les questions méthodologiques, sans lesquels les analyses spatiales et les analyses statistiques de ce travail de recherche n’auraient pas eu la même portée. J’aimerais aussi remercier les autres membres de mon comité de supervision, Christophe Demazière, Yvon Gasse et Richard Schearmur pour l’intérêt qu’ils ont porté à mes travaux de recherches.

Je tiens également à remercier tous les gestionnaires principaux des PME manufacturières qui ont bien voulu m’accorder une partie de leur précieux temps, car sans eux cette thèse n’aurait jamais vu le jour.

Merci infiniment aussi à ma conjointe Christiane et à ma fille Émanuelle pour m’avoir soutenu dans mon projet de retour aux études et encouragé à mener à terme ce projet singulier.

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VIII

Table des matières

RÉSUMÉ ... III AVANT-PROPOS ... V REMERCIEMENTS ... VII

INTRODUCTION ... 1

CHAPITRE I : CADRE CONCEPTUEL ... 7

I.1 LES RÉSEAUX SOCIAUX ET LE DÉVELOPPEMENT ÉCONOMIQUE ... 7

I.3 RELATION ENTRE LES RÉSEAUX ET LA PERFORMANCE INNOVATRICE DES ENTREPRISES. ... 12

I.4 FACTEURS QUI INFLUENCENT L’EFFET DES RÉSEAUX SUR LA PERFORMANCE DES ENTREPRISES. ... 14

I.5 DIMENSION SPATIALE DES RÉSEAUX D’INNOVATION ... 20

I.5.1 Concept de proximité ... 22

I.6 CONCLUSION ... 32

CHAPITRE II : PROFIL SOCIO-ÉCONOMIQUE DE LA MRC DE DRUMMOND ... 35

II.1 SITUATION GÉOGRAPHIQUE ET ÉLÉMENTS DISTINCTIFS ... 35

II.2 BREF HISTORIQUE ... 35

II.3 NOUVELLE FORCE INDUSTRIELLE DU QUÉBEC ... 37

II.4 PROFIL SOCIO-ÉCONOMIQUE ... 38

II.4.1 Démographie ... 38

II.4.2 Marché du travail ... 41

II.4.3 Éducation ... 46

II4.4 Revenu ... 48

II.5 PROFIL INDUSTRIEL... 52

II.5.1 Répartition géographique des emplois manufacturiers ... 52

II.5.2 Répartition sectorielle (Secteurs moteurs) ... 52

II.5.3 La taille des entreprises manufacturières ... 55

II.5.4 Investissements manufacturiers ... 56

II.5.5 Exportations manufacturières ... 57

II.5.6 Innovation et R&D ... 57

II.6 PROFIL INSTITUTIONNEL ... 58

II.6.1 Les institutions de formation et de recherche ... 61

II.6.2 Milieu associatif ... 62

CHAPITRE III : METHODOLOGIE ... 65

III.1. OBJECTIFS ... 65

III.2. TERRAIN D’ÉTUDE ET ÉCHANTILLON ... 65

III.3. ACQUISITION DE L’INFORMATION ... 69

III.3.1 Entrevue et questionnaire ... 69

III.3.2 Base de données relationnelle ... 72

III.3.3 Saisie et exploitation des données... 74

III.4 LES INDICATEURS ... 76

III.4.1 Indicateurs liés à la performance des entreprises ... 76

III.4.2 Indicateurs liés aux réseaux d’innovation ... 78

III.5 STRATÉGIE D’ANALYSE ... 87

III.6 ANALYSE STATISTIQUE ... 91

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IX

IV.1.1 Analyse des interrelations entre les quatre variables dépendantes ... 97

IV.1.2 Analyse des interrelations entre les variables dépendantes et ... 97

les variables intermédiaires. ... 97

IV.2 LE MODÈLE-RÉSEAU ... 105

IV.2.1 Analyse des relations entre les variables indépendantes et les variables intermédiaires. ... 105

IV.2.2 Analyse des interrelations entre les variables indépendantes (Indices de réseaux) ... 116

IV.3 SYNTHÈSE ET CONCLUSIONS ... 125

CHAPITRE V : RESULTATS 2ÈME_{PARTIE ... 129}

V.1 MODÈLE ENTREPRISE-RÉSEAU ... 129

V.1.1 Analyse des relations entre la Croissance annuelle moyenne du chiffre d’affaires ... 129

et les indices de réseau. ... 129

V.1.4 Analyse des relations entre les Entreprises exportatrices et les indices de réseau. ... 146

V.1.5 Synthèse générale et conclusion ... 153

CHAPITRE VI : RÉSUMÉ SYNTHÈSE ... 159

TABLEAU 39 SYNTHÈSE DES CONFIRMATIONS THÉORIQUES ET DES CONTRIBUTIONS SCIENTIFIQUES ... 175

CONCLUSION ... 179

BIBLIOGRAPHIE ... 182

ANNEXE 1 ... 190

Première section : Informations générales ... 192

Deuxième section : caractéristiques du répondant ... 193

Troisième section : caractéristiques de l’entreprise ... 194

Quatrième section : Histoire et développement des innovations ... 197

ANNEXE 2 ... 205 ANNEXE 3 ... 209 ANNEXE 4 ... 211 ANNEXE 5 ... 212 ANNEXE 6 ... 213 RÉSUMÉ ... III AVANT-PROPOS ... V REMERCIEMENTS ... VII INTRODUCTION ... 1

CHAPITRE I : CADRE CONCEPTUEL ... 7

I.1 LES RÉSEAUX SOCIAUX ET LE DÉVELOPPEMENT ÉCONOMIQUE ... 7

I.3 RELATION ENTRE LES RÉSEAUX ET LA PERFORMANCE INNOVATRICE DES ENTREPRISES. ... 12

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X

I.5 DIMENSION SPATIALE DES RÉSEAUX D’INNOVATION ... 20

I.5.1 Concept de proximité ... 22

I.6 CONCLUSION ... 32

CHAPITRE II : PROFIL SOCIO-ÉCONOMIQUE DE LA MRC DE DRUMMOND ... 35

II.1 SITUATION GÉOGRAPHIQUE ET ÉLÉMENTS DISTINCTIFS ... 35

II.2 BREF HISTORIQUE ... 35

II.3 NOUVELLE FORCE INDUSTRIELLE DU QUÉBEC ... 37

II.4 PROFIL SOCIO-ÉCONOMIQUE ... 38

II.4.1 Démographie ... 38

II.4.2 Marché du travail ... 41

II.4.3 Éducation ... 46

II4.4 Revenu ... 48

II.5 PROFIL INDUSTRIEL... 52

II.5.1 Répartition géographique des emplois manufacturiers ... 52

II.5.2 Répartition sectorielle (Secteurs moteurs) ... 52

II.5.3 La taille des entreprises manufacturières ... 55

II.5.4 Investissements manufacturiers ... 56

II.5.5 Exportations manufacturières ... 57

II.5.6 Innovation et R&D ... 57

II.6 PROFIL INSTITUTIONNEL ... 58

II.6.1 Les institutions de formation et de recherche ... 61

II.6.2 Milieu associatif ... 62

CHAPITRE III : METHODOLOGIE ... 65

III.1. OBJECTIFS ... 65

III.2. TERRAIN D’ÉTUDE ET ÉCHANTILLON ... 65

III.3. ACQUISITION DE L’INFORMATION ... 69

III.3.1 Entrevue et questionnaire ... 69

III.3.2 Base de données relationnelle ... 72

III.3.3 Saisie et exploitation des données... 74

III.4 LES INDICATEURS ... 76

III.4.1 Indicateurs liés à la performance des entreprises ... 76

III.4.2 Indicateurs liés aux réseaux d’innovation ... 78

III.5 STRATÉGIE D’ANALYSE ... 87

III.6 ANALYSE STATISTIQUE ... 91

IV.1 LE MODÈLE-ENTREPRISE ... 97

IV.1.1 Analyse des interrelations entre les quatre variables dépendantes ... 97

IV.1.2 Analyse des interrelations entre les variables dépendantes et ... 97

les variables intermédiaires. ... 97

IV.2 LE MODÈLE-RÉSEAU ... 105

IV.2.1 Analyse des relations entre les variables indépendantes et les variables intermédiaires. ... 105

IV.2.2 Analyse des interrelations entre les variables indépendantes (Indices de réseaux) ... 116

IV.3 SYNTHÈSE ET CONCLUSIONS ... 125

CHAPITRE V : RESULTATS 2ÈME_{PARTIE ... 129}

V.1 MODÈLE ENTREPRISE-RÉSEAU ... 129

V.1.1 Analyse des relations entre la Croissance annuelle moyenne du chiffre d’affaires ... 129

et les indices de réseau. ... 129

V.1.4 Analyse des relations entre les Entreprises exportatrices et les indices de réseau. ... 146

V.1.5 Synthèse générale et conclusion ... 153

(11)

XI

TABLEAU 39 SYNTHÈSE DES CONFIRMATIONS THÉORIQUES ET DES CONTRIBUTIONS

SCIENTIFIQUES ... 175

CONCLUSION ... 179

BIBLIOGRAPHIE ... 182

ANNEXE 1 ... 190

Première section : Informations générales ... 192

Deuxième section : caractéristiques du répondant ... 193

Troisième section : caractéristiques de l’entreprise ... 194

Quatrième section : Histoire et développement des innovations ... 197

ANNEXE 2 ... 205

ANNEXE 3 ... 209

ANNEXE 4 ... 211

ANNEXE 5 ... 212

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XII

Liste des figures

Figure 1 Relation entre le degré d’encastrement et la performance des entreprises 15

Figure 2 Formulaire de saisie 74

Figure 3 Exemple de requête d’extraction SQL 75

Figure 4 Tableau plat résultant de la requête d’extraction SQL 76

Figure 5 Composantes d’une analyse centrographique 83

Figure 6 Modèle relationnel de performance de l’entreprise 88

Figure 7 Schéma relationnel 90

Figure 8 Distribution de probabilité théorique du tau de Kendall avec 8 observations 94

Figure 9 Relation entre les variables dépendantes 98

Figure 10 Relation entre la variable croissance annuelle moyenne du chiffre d’affaires et les variables intermédiaires 99

Figure 11 Relation entre le nombre d’innovations et les variables intermédiaires 101

Figure 12 Relation entre le pourcentage du chiffre d’affaires investi en R&D et les variables intermédiaires 103

Figure 13 Relation entre les entreprises exportatrices et les variables intermédiaires 105

Figure 14 Relation entre les indices de spécialisation et les variables intermédiaires 106

Figure 15 Relation entre les indices d’intensité des liens et les variables intermédiaires 109 Figure 16 Relation entre les indices de dispersion spatiale et les variables intermédiaires 111

Figure 17 Relation entre les indices de centralisation spatiale et les variables intermédiaires 112

Figure 18 Relation entre les indices de concentration spatiale et les variables intermédiaires 114

Figure 19 Relations entre les indices de concentration spatiale sectorielle des acteurs Affaires courantes et les variables intermédiaires 115

(13)

XIII

Figure 20 Relations entre les indices de concentration spatiale sectorielle des acteurs

Organismes publics et les variables intermédiaires 115

Figure 21 Relations entre les indices de concentration spatiale sectorielle des acteurs

Institutions du savoir et les variables intermédiaires 116

Figure 22 Relations entre les indices de diversité et les autres variables indépendantes 117 Figure 23 Relations entre les indices de spécialisation et les autres variables

Indépendantes 118

Figure 24 Relations entre les indices d’intensité et les autres variables indépendantes 121 Figure 25 Relations entre les indices de dispersion spatiale et les autres variables

Figure 26 Relations entre les indices de centralisation spatiale et les autres variables

Figure 27 Relations entre les indices de concentration spatiale et les autres variables

Figure 28 Relation entre la croissance annuelle moyenne du chiffre d’affaires et les

indices de réseau 129

Figure 29 Relation entre le nombre d’innovations réalisées au cours des dix dernières

années et les indices de réseau 136

Figure 30 Relation entre le Pourcentage du chiffre d’affaire investi en R&D et les

indices de réseau 141

Figure 31 Relation entre les entreprises exportatrices et les indices de réseau 147

Liste des cartes

Carte 1 : Situation géographique de Drummondville 36

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XIV

Liste des tableaux

Tableau 1 Importance relative de la MRC de Drummond dans le

Centre-du-Québec 38

Tableau 2 Croissance de l’emploi (%) des régions administratives pour la

période 2001-2006 44

Tableau 3 Revenu d'emploi moyen $ selon le niveau de compétence 51

Tableau 4 Répartition de l’emploi manufacturier dans la MRC de Drummond 53

Tableau 5 Répartition des emplois dans les secteurs manufacturiers de la

MRC de Drummond 55

Tableau 6 Répartition des investissements manufacturiers de la MRC de

Drummond 56

Tableau 7 Comparaison entre la répartition sectorielle des entreprises

manufacturières de la MRC de Drummond et de l’échantillon 66

Tableau 8 Comparaison entre la répartition spatiale des entreprises

manufacturières de la MRC de Drummond et de l’échantillon 67

Tableau 9 Profil statistique des PME manufacturières de l’échantillon 68

Tableau 10 Analyse de corrélation partielle entre la Croissance annuelle moyenne du

chiffre d’affaires et la Proportion d’acteurs à faible intensité des liens 130

chiffre d’affaires et l’indice de Concentration spatiale des acteurs à

moyenne intensité des liens 131

chiffre d’affaires et l’indice de Concentration spatiale des acteurs à forte

intensité des liens 132

chiffre d’affaires et l’indice Quotient de dispersion spatiale en fonction

de l’intensité des liens 132

chiffre d’affaires et l’indice de Concentration spatiale sectorielle des

(15)

XV

chiffre d’affaires et l’indice de Concentration spatiale sectorielle des

acteurs institutions du savoir à faible intensité des liens 134

Tableau 16 Analyse de corrélation partielle entre le Nombre d’innovations réalisées

au cours des dix dernières années et l’indice Proportion de foires

commerciales 135

au cours des dix dernières années et l’indice de Centralisation spatiale

des acteurs à forte intensité des liens 137

au cours des dix dernières années et l’indice de Centralisation spatiale

des acteurs à basse fréquence de contact 137

au cours des dix dernières années et l’indice de Concentration spatiale

sectorielle des acteurs Affaires courantes à forte intensité des liens 138

au cours des dix dernières années et l’indice de Concentration spatiale

sectorielle des organismes publics à forte intensité des liens 139

Tableau 21 Analyse de corrélation partielle entre le Pourcentage du chiffre d’affaires

investi en R&D et l’Indice de diversité 141

investi en R&D et l’indice Médiane de l’intensité des liens des acteurs

à haute fréquence de contact 142

investi en R&D et la Proportion d’acteurs à moyenne intensité des liens 142

investi en R&D et l’indice de Centralisation spatiale des acteurs à

moyenne intensité des liens 143

investi en R&D et l’indice de Centralisation spatiale des acteurs à haute

fréquence de contact 143

investie en R&D et l’indice de Concentration spatiale sectorielle des acteurs

(16)

XVI

investi en R&D et l’indice de Concentration spatiale sectorielle des

organismes publics à forte intensité des liens 144

investi en R&D et l’indice de Concentration spatiale sectorielle des

institutions du savoir à forte intensité des liens 144

Tableau 29 Analyse de corrélation partielle entre les Entreprises exportatrices et la

Proportion d’acteurs Affaires Courantes 146

Proportion d’organismes publics 147

Proportion d’acteurs à basse fréquence de contact 148

Tableau 32 Analyse de corrélation partielle entre les Entreprises exportatrices et

l’Indice de dispersion spatiale 149

l’Indice de dispersion spatiale pondérée selon l’intensité des liens 149

l’Indice de centralisation spatiale des acteurs à faible intensité des liens 150

Tableau 35 Analyse de corrélation partielle entre les Entreprises exportatrices et l’Indice de centralisation spatiale des acteurs à basse fréquence

de contact 150

l’Indice de centralisation spatiale sectorielle des acteurs Affaires courantes

à faible intensité des liens 151

Tableau 37 Analyse de corrélation partielle entre les Entreprises exportatrices et l’Indice de centralisation spatiale sectorielle des institutions du savoir

à faible intensité des liens 152

Tableau 38 Analyse de corrélation partielle entre les Entreprises exportatrices et l’Indice de centralisation spatiale sectorielle des institutions du savoir

à haute fréquence de contact 152

Tableau 39 Synthèse des confirmations théoriques et des contributions scientifiques 175

(17)

XVII

Liste des graphiques

Graphique 1 : Croissance de la population (%) 40

Graphique 2 : Prévision de la croissance démographique jusqu’en 2026 42

Graphique 3 : Évolution du taux de chômage (%) entre 2001 et 2008 44

Graphique 4 : Croissance du nombre de travailleurs de 25 à 64 ans entre 2002 et 2006 45

Graphique 5 : Taux de travailleurs de 25 à 64 ans (%) 46

Graphique 6 : Le plus haut niveau de scolarité de la population de 15 ans et plus (2006) 47

Graphique 7 : Croissance du plus haut niveau de scolarité de la population de 15 ans et plus entre 2001 et 2006 48

Graphique 8 : Revenu personnel disponible (en dollars courants) 49

Graphique 9 : Croissance du revenu personnel disponible entre 2006 et 2008 50

Graphique 10 : Revenu moyen d’emploi des travailleurs de 25 à 64 ans 51

Graphique 11 : Pourcentage des entreprises innovatrices ayant participé à des activités liées à l’innovation, 2005 58

(18)

1

Introduction

Dans un contexte caractérisé par l’intensification de la concurrence mondiale venant principalement des économies émergentes, les PME manufacturières des pays économiquement avancés doivent maintenant tabler sur l’innovation intensive de produits et de procédés pour être compétitives et prospères. Cependant, faire de l’innovation exige de nombreuses ressources telles que des moyens financiers, des compétences techniques et de la veille stratégique au niveau technologique et commercial. Ceci implique que dans le monde d’aujourd’hui pour tirer leurs épingles du jeu les entreprises doivent s’insérer dans des réseaux solides d’entreprises et d’institutions pour être en mesure d’accéder rapidement aux ressources nécessaires à l’innovation et au développement de marchés.

Les nouvelles technologies de l’information permettent maintenant aux entreprises manufacturières d’accéder plus facilement aux ressources nécessaires, et ce, même lorsqu’elles sont localisées à l’extérieur des grandes zones métropolitaines.

D’ailleurs, l’importance que représentent actuellement les réseaux pour la compétitivité des PME manufacturières modifie la manière dont on doit aborder le développement régional et local. La tendance actuelle montre que les industries manufacturières quittent les grands centres urbains pour s’établir dans les régions non métropolitaines (Polèse, 2009) et que les gouvernements centraux orientent de plus en plus leurs politiques de développement économique et industriel vers des activités à fortes valeurs ajoutées et avec un potentiel commercial élevé sur le plan de l’exportation. Or, ceci se transpose par une multiplication d’initiatives et de programmes visant à stimuler l’innovation des PME régionales et à les appuyer dans le développement de nouveaux marchés. Cependant, dans un contexte où les technologies et les marchés évoluent à un rythme effréné l’aptitude des gouvernements à apporter un soutien adapté et efficace aux industries manufacturières locales et régionales devient de plus en plus contestable (UNIDO, 2000). Le fait que la clé du succès face à la concurrence passe maintenant plus par la capacité des réseaux dans leur ensemble que par les réseaux individuels des entreprises exige effectivement un changement d’orientation des politiques publiques de développement régional. En effet, les nouvelles stratégies d’interventions publiques devront dorénavant s’orienter vers l’augmentation de

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2 l’efficacité des systèmes de production et des systèmes institutionnels locaux et régionaux et non plus uniquement sur les entreprises individuelles (UNIDO, 2000). Ainsi, les stratégies publiques visant à stimuler le développement industriel local et régional à forte valeur ajoutée devront s’appuyer davantage sur des processus interactifs où la gouvernance économique locale (concertation) aura un rôle important à jouer. L’idée générale est d’avoir des politiques de développement régional qui incitent les acteurs publics et privés à travailler ensemble afin de développer de solides réseaux d’innovation qui permettent aux entreprises de faire face à la concurrence mondiale et de renforcer leurs capacités d’innovation en facilitant l’acquisition et la diffusion des connaissances (Pyke, 1997). En ce sens, de nouvelles initiatives de recherche sont nécessaires afin de comprendre comment s’articulent les réseaux d’innovation des économies régionales et de quelle manière ceux-ci influencent la performance des entreprises.

Mais qu’est-ce qui conditionnent le mode de réseautage et la structure des réseaux d’innovation? Et comment les réseaux d’innovation influencent-ils la performance et la compétitivité des entreprises? Les domaines de la sociologie, de l’économie et du management s’intéressent à ces questions depuis plusieurs décennies, mais avec l’évolution et la transformation fulgurante des échanges économiques et des modes de production depuis une quinzaine d’années ces milieux scientifiques s’intéressent encore plus intensément à ces questions et ceci se traduit par une augmentation significative des travaux de recherche sur les réseaux d’innovation et leurs impacts sur les entreprises.

Globalement, la littérature actuelle démontre : 1) que les réseaux d’innovation des entreprises manufacturières diffèrent considérablement en fonction du secteur d’activité et de l’intensité technologique de la production. En fait, il ressort que les entreprises en haute technologie ont des réseaux plus internationalisés, sont davantage en lien avec les institutions du savoir et ont plus de relations sporadiques (liens faibles). Inversement, les entreprises à faible intensité technologique misent plus sur leur environnement social immédiat pour faire de l’innovation avec des relations caractérisées par un niveau de confiance et de réciprocité élevé (liens forts) (Rowley et al , 2000); 2) qu’une entreprise caractérisée par un niveau élevé de compétence en management et en R&D augmente significativement sa capacité à décoder et à exploiter les ressources relationnelles et informationnelles existantes. Ceci permet généralement à l’entreprise d’occuper une position centrale dans les réseaux d’innovation et d’être à l’avant-garde des tendances commerciales

(20)

3

(Cohen et Levinthal, 1990); 3) que les entreprises particulièrement innovatrices tendent à développer des réseaux d’innovation où réside un certain équilibre entre les relations courantes et soutenues (liens forts), nécessaires à l’opérationnalisation des processus d’innovation et à la protection intellectuelle, et les relations sporadiques et informelles (liens faibles) nécessaires à l’enrichissement du réseau et des connaissances de l’entreprise. En fait, la littérature démontre qu’une entreprise qui entretient trop de liens forts et pas assez de liens faibles se retrouve confrontée à une certaine redondance informationnelle qui nuira à terme à sa capacité innovatrice. Inversement, trop de liens faibles et pas assez de liens forts réduit la souplesse et la rapidité opérationnelle des processus d’innovation et augmente sensiblement les risques liés aux fuites de propriété intellectuelle (Hagedoorn et al, 2006; Boschma et al,2002; Ruef, 2002, Uzzi, 1997); et; 4) que les modes de réseautage et la structure des réseaux d’innovation changent en fonction de la trajectoire évolutive de l’entreprise. En effet, les entreprises en démarrage ou en phase d’expansion misent beaucoup sur leur environnement social immédiat pour innover (beaucoup de liens forts) mais à mesure qu’elles prennent de l’expérience en innovation leurs réseaux se diversifient et s’équilibrent afin de répondre plus adéquatement aux objectifs de développement de l’entreprise (Hite et Hesterley, 2001).

Comme nous pouvons le constater, l’état actuel de la littérature sur les réseaux d’innovation permet de mieux comprendre la dimension relationnelle des réseaux en fonction du profil de l’entreprise et il est maintenant admis que les entreprises performantes sur le plan de l’innovation ont un schème de réseautage qui diffère sensiblement des autres entreprises.

Cependant, nous connaissons encore très peu de choses sur la dynamique spatiale des réseaux d’innovation. Or, dans une perspective de développement régional une meilleure compréhension de la dynamique spatiale des réseaux d’innovation s’avère selon nous essentielle au développement de politiques d’intervention qui répondront adéquatement aux nouveaux besoins des PME manufacturières confrontées à la concurrence mondiale.

La littérature existante sur la dimension spatiale des réseaux d’entreprise se divise en deux grands courants de pensée. Tout d’abord, il y a les géographes économiques qui estiment que les entreprises ont tendance à se colocaliser afin de bénéficier des externalités engendrées par le

(21)

4 système productif local (Zimmerman, 2008). Selon cette approche les réseaux d’innovation des entreprises seraient dans une large mesure confinés au territoire représenté par le système productif. Ensuite, il y a les chercheurs issus de la Nouvelle sociologie économique, ou plus particulièrement de la dynamique de proximité, qui considèrent plutôt que les entreprises développent des modes de coordination en fonction de leurs besoins (management, innovation, développement de marchés, etc.) plutôt qu’en fonction des externalités liées à la proximité spatiale des acteurs économiques. Sur le plan conceptuel, ces derniers pensent que la proximité spatiale peut favoriser l’établissement de relations entre les acteurs, mais qu’elle ne représente pas une condition suffisante pour enclencher un processus de coordination. Ce serait plutôt les besoins de l’entreprise en termes de proximité organisationnelle, institutionnelle, cognitive et sociale (Chapitre I p.30) qui conditionnerait le réseautage entre les acteurs. Ceci implique que les entreprises innovatrices considèrent la proximité spatiale comme un facteur complémentaire, mais non essentiel au développement de leurs réseaux d’innovation (Bouba-Olga, 2005). Cependant, la démonstration de ce concept représente un défi sur le plan scientifique et empirique, car cela exige une approche analytique croisée entre la proximité spatiale et les différents types de proximité relationnelle1_.

Or, la récente littérature sur les réseaux d’innovation indique que de nouveaux travaux de recherche sont nécessaires pour comprendre : 1) comment co-évoluent les différents types de proximité au cours de la trajectoire évolutive des entreprises et; 2) comment cette dynamique de réseautage influence la performance innovatrice des entreprises.

En réponse directe à ces défis scientifiques ce travail de recherche vise à développer une nouvelle approche méthodologique qui permettra, en tenant compte d’un certain nombre de facteurs liés à l’entreprise et à son environnement socio-économique, d’estimer l’influence de la dimension relationnelle et spatiale des réseaux d’innovations sur la performance des entreprises. De manière plus spécifique ceci consiste à 1) développer ou adapter des outils méthodologiques qui

1_{La proximité relationnelle englobe, les concepts de proximité sociale, de proximité organisationnelle, de proximité}

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permettront d’analyser en concomitance la proximité spatiale et la proximité relationnelle des réseaux d’acteurs impliqués dans les processus d’innovation des PME manufacturières et; 2) déterminer une approche permettant d’observer l’évolution des réseaux d’innovation en fonction de la trajectoire évolutive de l’entreprise. La réalisation de ce projet de recherche s’appuie sur 23 entrevues de fond réalisées avec des PME manufacturières de la MRC de Drummondville.

La thèse se divise en six chapitres. Le chapitre I est consacré à la présentation du cadre conceptuel qui sous-tend les objectifs scientifiques visés par ce travail de recherche. Ce chapitre présente : 1) les différents courants de pensée liés aux théories endogènes et exogènes de la croissance économique; 2) les bases conceptuelles de la Nouvelle sociologie économique qui s’appuie sur le l’idée que « l'action économique (comme toute action) est socialement située et

encastrée dans le réseau des relations personnelles (...) » (Granovetter, 1973) ; nous retrouvons

notamment les concepts phares de la force des liens et de l’encastrement social mis de l’avant par Mark Granovetter; 3) les développements théoriques concernant les liens entre les réseaux d’innovation et la performance des entreprises; 4) les courants de pensée associés à la dimension spatiale des systèmes d’innovation; 5) les concepts de proximité, développés par les chercheurs associés à la dynamique de proximité, qui intègrent de manière originale la dimension spatiale dans l’analyse de la dynamique de réseautage en innovation et; 5) les principaux défis scientifiques proposés par la plus récente littérature et les objectifs de la présente thèse.

Le chapitre II est consacré à la présentation du profil socio-économique de la MRC de Drummond. Celui-ci débute avec une brève incursion dans l’histoire du développement économique de la ville de Drummondville. Ensuite, nous y retrouvons un portrait socio-économique détaillé ainsi que le profil industriel et institutionnel de la MRC.

Le chapitre III présente les méthodologies utilisées et développées dans le cadre de cette thèse. Composé de cinq parties distinctes, ce chapitre expose : 1) les objectifs méthodologiques visés par cette thèse; 2) le profil de l’échantillon; 3) les méthodes d’acquisition et de gestion des données recueillies au cours des entrevues; 4) la présentation détaillée des indicateurs utilisés et développés. Ceux-ci se divisent en trois catégories distinctes, soit les indicateurs de performance de l’entreprise, les indicateurs qui représentent la dimension spatiale et la dimension relationnelle des réseaux d’innovation et les indicateurs qui englobent les facteurs d’influence liés au profil de l’entreprise, du personnel spécialisé et du gestionnaire principal (répondant); et 5) les méthodes

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6 statistiques préconisées pour démontrer les liens entre les réseaux d’innovation et la performance des entreprises. Les analyses effectuées ont généré un nombre considérable de résultats, alors par souci de clarté ces résultats sont présentés dans deux chapitres distincts. Pour être en mesure de démontrer l’existence de liens directs entre les réseaux d’innovation et la performance des entreprises il faut d’abord s’attarder à observer distinctement ce qui influence la performance de l’entreprise et ce qui influence les réseaux d’innovation. Le chapitre IV répond à cet objectif en présentant dans un premier temps les résultats issus des relations statistiques entre les facteurs d’influence et les indicateurs de performance de l’entreprise (Modèle-entreprise) et dans un deuxième temps entre ces mêmes facteurs et les indicateurs de réseau (Modèle-réseau). Il ressort principalement que le niveau de formation et la présence de personnel spécialisé dans l’entreprise conditionnent fortement la propension à innover des entreprises et la dimension relationnelle et spatiale des réseaux d’innovation. Le chapitre V détaille les résultats permettant de démontrer l’influence directe qu’ont la dimension spatiale et relationnelle combinée des réseaux d’innovation sur la performance des entreprises. La thèse se termine avec un chapitre synthèse (chapitre VI) qui remet en perspective l’ensemble des résultats en fonction des défis scientifiques proposés par les récents travaux de recherche et des objectifs méthodologiques et théoriques visés par cette thèse.

Ce travail de recherche démontre, entre autres, que les entreprises les plus performantes ont des réseaux beaucoup plus vastes sur le plan spatial, tout en conservant un noyau relationnel local très fort. Il ressort également que la structure et la dynamique des réseaux évoluent significativement avec la trajectoire ou le degré d’expérience de l’entreprise. De plus, la méthodologie développée permet d’analyser l’effet combiné de la proximité organisationnelle et de la proximité spatiale sur la performance des entreprises de manière convaincante. Ceci constitue une approche prometteuse qui répond aux défis scientifiques proposés par la littérature récente.

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CHAPITRE I : CADRE CONCEPTUEL

I.1 Les réseaux sociaux et le développement économique

Cette thèse porte sur les réseaux d’affaires des PME manufacturières d’une MRC du Québec que nous avons étudiée du point de vue des processus d’innovation technologique en ce qui regarde leurs produits. Il existe une vaste littérature développée particulièrement depuis les années 1970 et 1980 sur les rapports entre les dynamiques territoriales et les dynamiques de développement des entreprises et de leurs innovations. Des concepts comme ceux de district industriel (Becattini, 1992), système régional d’innovation (Doloreux, 2004), système productif local (Courlet et Pecqueur, 1997), milieu innovateur (Aydalot, 1986; Maillat, 1995) ont servi à décrire et analyser en quoi les territoires locaux et régionaux, avec leurs acteurs et leurs institutions, pouvaient servir de soutien à l’innovation (Proulx, 2011). Dans cette thèse, toutefois, au plan théorique, nous avons utilisé davantage d’autres courants conceptuels appliqués dans de nombreuses recherches effectuées de façon parallèle, mais complémentaire, aux recherches réalisées qui se sont basées sur les concepts signalés ci-haut. Il s’agit, d’une part, des recherches basées sur la notion de « réseau » fortement inspirées, par ailleurs, d’un courant de la « nouvelle sociologie économique » (Lévesque et al., 2001) marqué par les travaux de M. Granovetter et l’utilisation que cet auteur a fait du concept « d’embeddedness » (Granovetter, 1985), et d’autre part, des recherches basées sur le concept des « économies de proximité » (RERU, 1993; 2008).

L’analyse des réseaux sociaux pour expliquer la performance innovatrice et économique des entreprises constitue depuis les deux dernières décennies une voie de recherche privilégiée pour plusieurs domaines tels que l’économie, la sociologie, le management, l’aménagement du territoire et le développement régional. Évidemment, cette tendance s’inscrit dans le récent intérêt de la communauté scientifique pour les théories de la croissance économique endogène dont le chef de file est l’économiste américain Paul Micheal Romer (1990). Contrairement, aux modèles de croissance exogène les modèles de croissance endogènes considèrent le progrès technique comme étant le moteur de la croissance économique et non un résidu découlant de celui-ci. C’est d’ailleurs Romer dans son article fondateur « Endogenous Technological

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8 est un processus qui est conditionné par le comportement, les compétences et les initiatives des agents économiques. Ensuite l’interdépendance des entreprises fait qu’une seule innovation peut bénéficier aux autres entreprises et générer ainsi un effet d’entrainement qui tire l’économie vers la croissance. Cependant, les facteurs d’endogénisation avancé par Romer s’appuient dans une large mesure sur les concepts théoriques de la Nouvelle sociologie économique mis de l’avant par Mark Granovetter une quinzaine d’années plus tôt. En effet, dans son article « The Strength of

Weak Ties (1973) » Granovetter démontre que toute action économique est conditionnée par une

structure sociale sous-jacente (Encastrement social et force des liens). Nous reviendrons sur ces concepts un peu plus loin.

Cependant, l’intérêt porté aux réseaux sociaux pour expliquer le développement économique n’est pas récent, car déjà au début du siècle dernier, période où le courant libéral était dominant, l’économiste Joseph Schumpeter présentait une approche endogène de la croissance en montrant les entrepreneurs innovateurs comme la bougie d’allumage de l’expansion économique. Dans sa théorie de la croissance (Schumpeter, 1961) Schumpeter affirme que la réalisation et l’introduction de nouvelles innovations dans le marché génèrent un effet d’entrainement en incitant les autres entreprises à reproduire, adapter et commercialiser à leur tour les nouveaux produits et processus. Donc, la croissance économique serait stimulée par ; 1) « l’action » de l’entrepreneur innovateur, 2) « l’impulsion » générée par l’introduction d’une nouvelle innovation et 3) la dynamique entrepreneuriale engendrée par la diffusion des nouvelles connaissances. Toutefois, l’économiste porte un intérêt très marqué pour la sociologie et ses travaux sur la croissance sont fortement influencés par la pensée du célèbre sociologue Max Weber qui montre entre autre comment les valeurs sociales peuvent conditionner le comportement économique des groupes sociaux dans l’économie de marché (Shionoya.Y, 1991). Pour Schumpeter, la dimension sociale et l’effet des interrelations organisationnelles sur le développement économique interviennent en amont et en aval des processus d’innovation. En amont, il y a « l’entrepreneur innovateur » qu’il dépeint comme un entrepreneur faisant partie d’une classe à part avec des atouts particuliers et généralement issus d’une longue lignée de leaders sociaux. En aval c’est la transformation organisationnelle et institutionnelle engendrée par l’introduction de nouvelles innovations (externalité de réseau) qui influence le comportement des acteurs économiques (construction sociale des marchés) et dynamise la croissance économique. Même si à l’époque le terme et le concept de réseau n’étaient pas employés, les

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travaux de Schumpeter étaient avant-gardistes, car ceux-ci démontraient déjà que; 1) le profil socio-culturel de l’entrepreneur et une position de leadership dans un réseau organisationnel avaient une influence importante sur la propension à innover et 2) que la diffusion et l’appropriation des progrès techniques étaient essentiels afin d’enrichir les réseaux organisationnels (et institutionnels) et stimuler ainsi le développement économique.

Malgré cela, la prise en compte de la dimension sociale et relationnelle dans le développement des théories de la croissance économique est pratiquement inexistante jusqu’au milieu des années 70. Ceci s’explique principalement par le fait que durant cette période nous assistons à une division scientifique importante entre la sociologie et la science économique. Alors que les économistes désirent maintenir leur monopole sur les questions économiques, les sociologues sont en quelque sorte contraints à délaisser la dimension sociale des phénomènes économiques faute de légitimité (Lévesque et al., 2001). Notons que les différences méthodologiques empruntées par ces deux disciplines ont contribué à ce clivage scientifique. Les économistes privilégient les outils mathématiques et statistiques qui permettent de dégager des résultats formels sur le plan scientifique et les sociologues préfèrent quant à eux les descriptions qualitatives et moins formalisées.

Toutefois, certains sociologues (Lévesque et al., 2001) sont en désaccord avec l’approche dominante néo-libérale des économistes qui considèrent : 1) les agents économiques de manière atomistique (travailleurs, consommateurs, producteurs) sans tenir compte de l’influence liée à l’environnement social et 2) que les comportements économiques sont strictement rationnels (maximisation du profit, minimisation des coûts, offre et demande, etc.) sans considérer d’autres types de motivations telles que l’ambition ou la réussite sociale par exemple. Par conséquent, ceux-ci sont d’avis que les modèles néo-libéraux offrent une conception trop restrictive du rôle et des motivations des agents économiques dans les processus d’échange parce qu’ils n’intègrent pas l’influence que représentent l’environnement et la dynamique socio-institutionnelle (Mercklé, P., 2004). C’est d’abord en réponse à ce désaccord idéologique et ensuite à la volonté de démontrer l’aspect fondamental de la dimension sociale dans l’économie de marché qu’est née la

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10 C’est Mark Granovetter qui présenta au début des années 70, dans la lignée de Karl Polanyi et de Harrison White, les bases conceptuelles de la NSE (Lévesque et al., 2001). Dès le début de ses recherches, Granovetter rompt avec l’idée que l’analyse des marchés appartient uniquement aux théoriciens économiques et dénonce, l’incapacité de l’économie classique à « rendre compte » du cadre institutionnel à l’intérieur duquel se déroulent les transactions économiques en fondant sa critique sur trois assertions : « 1) la poursuite d’objectifs économiques s’accompagne

normalement de celle d’autres objectifs de nature non-économique, tels que la sociabilité, l’approbation, le statut social et le pouvoir; 2) l’action économique est socialement située et ne peut être expliquée par de simples motifs individuels ; elle est « encastrée » dans des réseaux de relations personnelles plus qu’elle n’émane d’acteurs atomisés; 3) les institutions économiques n’émergent pas automatiquement sous une forme déterminée par les circonstances extérieures; elles sont « socialement construites » ». (Huault I., 1998). Au cours de ses nombreux travaux de

recherche et plus particulièrement avec les articles phares « The Strenght of Weak Tie » (1973) et « Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedness» (1985) Granovetter démontrera, en combinant des méthodes empiriques et mathématiques, que la dimension institutionnelle des relations réalisées entre acteurs économiques influence, en modifiant la « force des liens », la manière dont les échanges marchands et la diffusion de l’innovation se réalisent et influencent le système économique.

Brian Uzzi sociologue et tenant de la NSE s’est penché sur les propriétés des relations « encastrées » et leurs effets sur la performance des entreprises et conclut que l’analyse des réseaux est plus appropriée pour étudier la dynamique des échanges économiques en indiquant que les relations sociales sont davantage créatrices d’opportunités que les contrats réalisés dans une logique rationnelle de marché (Uzzi, 1997).

Cependant, la démonstration scientifique du lien entre les réseaux (relations) et la performance économique et innovatrice des entreprises exige le développement de concepts qui permettent de qualifier et quantifier les relations entre les acteurs impliqués.

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I.2 Concepts de la Nouvelle sociologie économique (NSE)

En se basant sur les théories de la transitivité et de l’équilibre structural, Mark Granovetter (1973) a développé une approche permettant de définir et de quantifier les relations entre des acteurs. Celui-ci définit la force d’un lien (Weak Tie - Strong Tie) comme étant une combinaison de quantité de temps, d’intensité émotionnelle, de confiance mutuelle et de réciprocité entre deux acteurs (Mercklé, 2004). Les réseaux constitués de liens forts sont représentés par des relations dont la fréquence de contact, la confiance et la réciprocité entre les acteurs est élevée. Plus l’intensité des liens est importante plus le degré d’encastrement du réseau le sera aussi. Cependant, Granovetter démontre qu’un réseau trop encastré n’est pas efficient, car il engendre une forme d’enfermement. En effet, à cause de sa structure relationnelle très axée sur la confiance mutuelle, la circulation de l’information devient redondante et demeure circonscrite à l’intérieur d’un petit groupe d’acteurs distincts, que les sociologues appellent « clique ». Évidemment, ceci a pour effet d’isoler les cliques du monde extérieur en limitant l’accès à de nouvelles informations et opportunités.

Pour éviter cet enfermement, Granovetter indique que les réseaux doivent établir des ponts relationnels vers d’autres réseaux à l’aide de relations à liens faibles. Les réseaux à liens faibles sont représentés par des relations sporadiques ou la fréquence de contacts, la notion de confiance et le degré de réciprocité sont très faibles. Selon l’auteur, ce sont les relations à liens faibles qui permettent aux acteurs d’un réseau d’aller chercher de nouvelles informations, de générer de nouvelles opportunités et d’enrichir ainsi les connaissances des réseaux encastrés.

Ronald Burt (1992) a formulé la théorie des trous structuraux dont les principes de base s’apparentent à la théorie de la force des liens faibles (The Strong of Weak Ties) de Granovetter. Burt utilise le terme « trou structurel » pour désigner une relation non redondante entre deux acteurs provenant de réseaux structurellement distincts. Toutefois, Burt va plus loin en se penchant davantage sur l’analyse des propriétés structurelles des réseaux et de leurs effets sur les acteurs sociaux. Il a démontré de manière empirique, à l’aide de la théorie de l’équilibre structural, que le degré d’influence (pouvoir) d’un acteur sur son environnement était grandement influencé par la structure des relations et la position qu’il occupe dans son réseau. En fait selon

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12 Burt, le pouvoir d’un acteur serait proportionnel au nombre de ses relations et au nombre de trous structuraux présent dans son réseau global (Mercklé, 2004).

Malgré la multiplication des termes pour caractériser les relations entre les acteurs d’un réseau, tels que la notion de « bridge » avancée par Harary et al., (1965), de « closure » par Coleman, (1988) ou de « signaux faibles et signaux forts » par Julien (2002), les outils conceptuels développés par Granovetter et Burt sont encore à ce jour l’approche de référence pour qualifier les réseaux d’acteurs et leurs effets sur l’innovation, les entreprises et le développement régional (Fukugawa, 2006).

I.3 Relation entre les réseaux et la performance innovatrice des entreprises.

L’approche conceptuelle de Granovetter implique que les relations à liens faibles favorisent et stimulent la réalisation des innovations dans les entreprises, car elles permettent d’accéder aux dernières avancées sur le plan technologique et aux nouvelles tendances commerciales. Les relations à liens forts facilitent les échanges d’information tacite et l’opérationnalisation technique des processus d’innovation grâce à la similitude cognitive et au niveau élevé de confiance qui règne entre les acteurs. Toutefois, lorsque les réseaux sont trop encastrés (trop de liens forts et enfermement) les entreprises ont de la difficulté à s’adapter aux changements technologiques et économiques essentiels au maintien de la compétitivité.

De son côté, Ronald Burt (1992) démontre que l’accroissement des avantages compétitifs de l’entreprise passe par l’établissement de ponts relationnels entre les trous structuraux du réseau global. Dans son article Networks of Innovators a Synthesis of Research Issues (1991) Christopher Freeman démontre que l’établissement de relations occasionnelles avec des entreprises et des ressources scientifiques favorise grandement la réussite des processus d’innovation. La littérature qui s’intéresse aux facteurs de performance des entreprises à forte croissance (Gazelles) (Bramanti, 2001, Mustar, 2001, Julien et al., 2002) montre que celles-ci établissent davantage de contacts sporadiques avec des entreprises, des acteurs publics et des institutions du savoir. Le Bas et al (1998) ont démontré, avec une approche économétrique, qu’il y a une relation positive et très significative entre la réussite technique d’une innovation et le

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nombre de contacts non redondants avec des acteurs spécialisés en R&D, tels que des centres de recherche, des universités ou des centres de transfert technologique. Selon Shane et Cable (2002) les investisseurs en capital de risque considèrent les relations indirectes plus importantes pour aller chercher l’information nécessaire à la prise de décision que les relations directes (Fukugawa, 2006).

Cette courte énumération met en évidence le fait qu’une partie de la littérature sur les réseaux d’innovation considère les relations à liens faibles plus déterminantes pour l’innovation et la compétitivité des entreprises que les relations à liens forts.

Cependant, d’autres chercheurs, comme J.S. Coleman par exemple, considère au contraire que les liens forts et les réseaux encastrés sont plus fondamentaux pour l’innovation dans les entreprises. Considérant que l’innovation est une activité complexe, itérative et cumulative sur le plan des connaissances celui-ci estime que les entreprises innovantes doivent s’insérer dans un noyau relationnel où les acteurs partagent les mêmes normes sociales. Selon l’auteur, ce type de réseau garantit la confiance réciproque, diminue les risques d’opportunisme économique et facilite la reconnaissance cognitive entre acteurs. (Coleman, 1990). Ruef (2002) constate également que la structure culturelle du réseau conditionne beaucoup la manière dont les entreprises font de l’innovation. Godoe (2000) affirme que la croissance rapide des développements technologiques dans le secteur des télécommunications s’explique par les liens très rapprochés (close ties) qu’il y a entre les différentes cellules de R&D de ce secteur d’activité (encastrement sectoriel).

Ainsi, de nombreux travaux sur les réseaux d’entreprise dégagent des résultats bipolarisés ce qui a pour effet de générer plus de questions que de réponses. Pourquoi dans certains cas les relations à liens faibles sont plus déterminantes pour l’innovation et la compétitivité des entreprises que les liens forts et vice-versa ? À partir de quel niveau l’encastrement des réseaux a-t-il un effet négatif sur la performance des entreprises?

Or, depuis une dizaine d’années les chercheurs tentent de dénouer cette impasse en : 1) s’intéressant davantage aux facteurs qui conditionnent les modes de réseautage et 2) en décomposant (décomposition horizontale) ces différents modes afin d’observer les effets marginaux sur la performance des entreprises.

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14 Cette approche plus micro de la recherche sur les réseaux d’innovation met en lumière le fait qu’il n’y a pas de mode de réseautage universel pour expliquer la performance des entreprises. Selon Ahuja (2000), Rowley et al (2000) et Fukugawa (2006), le réseau optimal dépend d’abord et avant tout des objectifs visés par l’entrepreneur. Ceux-ci démontrent que les besoins relationnels (ressources) diffèrent beaucoup selon l’activité de l’entreprise. Par exemple, le type de relation nécessaire à la commercialisation des innovations n’est pas le même qu’à l’étape de recherche et développement. Donc, analyser l’effet des réseaux sur la performance des entreprises exige une considération contingente des facteurs qui influencent les modes de réseautage et les types de relations.

I.4 Facteurs qui influencent l’effet des réseaux sur la performance des entreprises.

Dans une étude réalisée par Johannisson et al (2002), portant sur les relations qu’entretiennent les petites entreprises avec des acteurs économiques et sociaux, ceux-ci démontrent que le réseau des entreprises se divise en trois niveaux d’encastrement distincts : 1) Les gens d’affaires faisant

partie de l’environnement immédiat de l’entreprise. Constitué essentiellement des clients,

fournisseurs, sous-traitants, etc, ce niveau d’encastrement présente une forte densité relationnelle entre les acteurs et constitue le réseau à liens forts de l’entreprise. 2) L’environnement

institutionnel (acteurs institutionnels). Il s’agit ici des relations que l’entreprise entretient avec

des bureaux gouvernementaux, des associations d’affaires, des institutions financières, etc. Contrairement au premier niveau, la densité relationnelle est dans ce cas-ci beaucoup plus faible (réseaux à liens faibles). 3) Contacts sporadiques dans le réseau global. Ce niveau d’encastrement est généralement constitué d’acteurs faisant partie de réseaux structurellement différents de celui de l’entreprise tels que les universités, les centres de recherche, les foires commerciales, etc. La densité relationnelle y est très faible (réseaux à liens faibles).

Johannisson conclut que les trois niveaux d’encastrement sont complémentaires en ce sens qu’un réseau diversifié et équilibré favorise les nouvelles opportunités et stimule ainsi le développement de nouveaux projets d’innovation et la croissance des entreprises.

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Brian Uzzi (1997) propose un cadre d’analyse permettant de définir les composantes de l’encastrement des relations et d’expliquer leurs effets sur la performance des entreprises en fonction du type de relation, de la structure du réseau et de la position de l’entreprise (degré de centralité) dans ce réseau. Ses résultats sont en accord avec les conclusions théoriques de Granovetter car ils démontrent qu’un réseau encastré (liens forts) permet à l’entreprise de se protéger contre l’opportunisme extérieur, d’accéder à de l’information tacite rapidement exploitable et d’avoir une plus grande flexibilité pour résoudre des problèmes d’opérations. Par contre lorsque le réseau de l’entreprise est trop encastré (enfermement), celle-ci peut se retrouver avec des problèmes d’adaptation aux changements parce qu’elle n’a plus le temps nécessaire pour s’informer et établir de nouveaux contacts à l’extérieur de sont propre réseau. Ainsi, Uzzi affirme que la meilleure solution pour une entreprise est d’être insérée dans un réseau où il y a un équilibre entre les relations « Arm’s Length » (liens faibles) et les « Embedded ties » (liens forts).

D’ailleurs, Ron Boschma et al (2002) présentent un schéma qui résume bien la conception de Brian Uzzi sur la relation entre le degré d’encastrement des réseaux et la performance innovatrice des entreprises (Figure 1). En effet, cette courbe en « U » inversée démontre clairement l’idée qu’un réseau avec trop de liens forts ou trop de liens faibles nuit au potentiel innovateur des entreprises.

Ruef (2002) arrive à la même conclusion en démontrant que la pérennité et la capacité à innover des entreprises passent par un équilibre entre le réseau à liens forts et le réseau à liens faibles

Figure 1 Relation entre le degré d’encastrement et la performance des entreprises

P e rfo rm a n ce e n in no va tio n Degré d’encastrement