IMRI, Université Paris Dauphine, 75775 PARIS CEDEX 16 / Tel : 33.(0)1.44.05.42.92 - Fax : 33(0)1.44.05.48.49
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Working P aper IMRI
DEA 123
« Organisations et Innovation »
Mémoire de Recherche
DISTANCE GEOGRAPHIQUE ET
ÉCHANGES DE CONNAISSANCE:
LE CAS VALEO
Luisafernanda Zibara-Ochoa
Sous la direction de Renelle Guichard
i
REMERCIEMENTS
Ce mémoire s’appuie sur des recherches auxquelles je viens de consacrer plusieurs mois. Je voudrais exprimer ici ma gratitude à ceux grâce à qui elles ont pu être menées à bien.
Mes remerciements s’adressent en premier lieu à mon tuteur, Madame Renelle Guichard qui a su me guider tout au long de mon travail.
Je tiens également à remercier l’ensemble du personnel de Valeo qui a accepté de me recevoir et de répondre à mes questions. Particulièrement je remercie Lionel Marcialis, qui m’a consacré son temps et apporté son expérience qui a contribué utilement à ma réflexion.
Ce travail n’aurait bien sûr pas été possible sans le soutien de mes parents.
Merci également à Fabrice, qui a toujours trouvé les mots justes pour me suggérer des précieuses modifications tant sur la langue que sur la forme.
ii
TABLE DES MATIÈRES
1NTRODUCTION ...v
CHAPITRE I. LA CONNAISSANCE : FONDEMENTS THEORIQUES ET QUESTIONS DE RECHERCHE...1
1. LA CONNAISSANCE ET LA FIRME ...2
1.1. TROIS APPROCHES DU RÔLE DE LA CONNAISSANCE DANS LA FIRME... 2
A. Présentation des trois approches... 2
B. Les principales incompatibilités entre les trois approches... 5
1.2. GENÈSE ET NATURE DE LA CONNAISSANCE ... 7
A. La production de connaissance ... 7
B. Connaissance tacite et connaissance codifiée ... 8
2. LA STRATÉGIE DE TRANSFERT DE CONNAISSANCE ...11
2.1. LE KNOWLEDGE MANAGEMENT... 11
A. Définitions et Concepts... 11
B. Intérêts... 13
C. Limites du Knowledge Management... 14
2.2. LA FIRME COMME UNE COMMUNAUTE DE COMMUNAUTES... 16
CHAPITRE II : ETUDE DE CAS...19
1. L’ANALYSE DE RÉSEAU SOCIAL...19
1.1. LES DONNEES DU RESEAU SOCIAL... 20
1.2. ECHELLES DE MESURE ... 22
2. LES ENTRETIENS ...23
3. DESCRIPTION ET ORGANISATION GENERALE DE VALEO...24
3.1. ORGANISATION PAR PROJET... 25
3.2. LES SYSTÈMES D’INFORMATION ... 26
4. LE PROJET : « FLAT BLADE REFILL » ...27
4.1. L’ÉQUIPE PROJET... 28
4.2. DEROULEMENT DU PROJET... 30
Cependant, les calculs et les tests ne permettent pas de rendre compte de tous les éléments pouvant intervenir... 31
4.3. POINTS SAILLANTS ... 32
A. Interactions... 32
B. Échanges de Connaissances et Apports-clés ... 33
C. Genèse de la nouvelle connaissance ... 34
D. Formalisation de l’expérience et les outils de collaboration... 35
CHAPITRE III. ANALYSE ET BILAN ...38
1. CRÉATION ET PARTAGE DES CONNAISSANCES ENTRE COMMUNAUTÉS ESPACÉES ...38
iii
1.1. LE PROJET COMME ENDROIT DE CONVERGENCE TEMPORELLE
DES COMMUNAUTÉS ... 40
1.2. L’IMPORTANCE DES ÉLEMENTS NON COGNITIFS POUR LA GENERATION DE LA NOUVELLE CONNAISSANCE ... 45
2. UTILISATION DES OUTILS DE COLLABORATION ET DE PARTAGE DE CONNAISSANCE ...51
2.1. OUTILS DE COLLABORATION ... 51
A. Besoin d’élargir son propre réseau ... 51
B. Les outils ne sont pas appropriés... 51
C. Utilisation compliquée ... 53
2.2. OUTILS DE PARTAGE DE CONNAISSANCE... 53
A. Gestion par projet et temporalités ... 54
B. Absence de standard ... 56
CONCLUSION ...59
BIBLIOGRAPHIE...61
ANNEXES...63
INDEX DES TABLEAUX
Tableau 1. Membres de l’Équipe Projet ...30Tableau 2. Rôle des Membres de l’Équipe Projet du Tableau 1. ...30
Tableau 3. Phases du Projet P2...31
Tableau 4. Densité des liens pour le réseau complet ...41
Tableau 5. Abréviations ...42
Tableau 6. Émetteurs de connaissances ...47
Tableau 7. Récepteurs de connaissances...48
INDEX DES FIGURES
Figure 1. Valeo’s Flat Blade...29Figure 2. Profil d’un balai d’essuie-glace ...32
Figure 3. Graphe général des flux de connaissance du projet...42
Figure 4. « Pôle de Compétence du Caoutchouc » ...45
Figure 5. Egonetwork MEP Qualité ...49
Figure 6. Graphe sans les membres de l’équipe qui se déplacent ...50
Figure 7. Graphe sans la Chef Projet ...51
iv
« Knowledge flows are invisible; they leave no paper trail by
which they may be measured and tracked… » (Krugman,
1991, p. 53)
« Corporate organization, with all its devices, is the banal
means by which knowledge spaces made up of bits and pieces
from all over are mobilized » (Amin et Cohendet, 2004, p. 99)
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INTRODUCTION
La connaissance est une capacité cognitive, ce qui la distingue nettement d’une information. L’analyse économique a longtemps assimilé connaissance et information. La connaissance est améliorée lorsque l’on détient une meilleure estimation de la probabilité de tel ou tel état. La connaissance possède quelque chose de plus que l’information (Foray, 2000). Elle renvoie à la capacité que donne la connaissance à engendrer, à extrapoler et à inférer de nouvelles connaissances et informations (Steinmueller, 1999). Ainsi la connaissance est d’abord fondamentalement une capacité d’apprentissage et une capacité cognitive, tandis que l’information reste un ensemble de données formatées et structurées, d’une certaine façon inertes ou inactives, ne pouvant par elles-mêmes engendrer de nouvelles informations (Foray, 2000).
La nature de la connaissance est d’être cumulative. En conséquence, la création de connaissance est un processus collectif : les interactions permettent les échanges et le débat.
Au sein de l’entreprise, la question du partage des connaissances entre centres de recherche et unités de production revêt un intérêt particulier. Un résultat important des théories récentes sur l’innovation renvoie en effet au rôle essentiel des utilisateurs « sophistiqués »1 en tant que source d’information et de connaissance. La mise en évidence de nombreuses situations de “découverte dans un contexte d’application” fonde ce constat du rôle irréductible de l’utilisateur (celui qui applique la technologie) dans les processus d’innovation (Von Hippel, 1988, 2002).
Dans une telle approche, un des facteurs-clé de l’entreprise sera sa capacité à pouvoir identifier les acteurs pertinents, faire “remonter” et diffuser (partager) les connaissances, puis les mémoriser. En d’autres termes, la gestion des connaissances (ou Knowledge
Management, KM) suppose que la connaissance soit capturée là où elle est créée,
partagée par les hommes et finalement appliquée à un processus de l’entreprise.
1 Par “utilisateur sophistiqué”, nous entendons les utilisateurs dont la base de connaissance est suffisamment sophistiquée pour développer et formaliser une connaissance spécifique, liée aux conditions d’exploitation « locales » de la technologie.
vi
Ces constats sont d’autant plus prégnants pour des entreprises implantées sur plusieurs sites géographiquement distants. Nous nous proposons d’étudier les transferts de
connaissance de telles entreprises, dans une configuration où activités de recherche et de production sont organisées dans des sites distincts.
Les échanges de connaissance apparaissent aussi bien au niveau individuel qu’au niveau collectif. Au travers d’un cas d’entreprise et d’une analyse de réseau social, nous proposons une illustration de deux types de transfert de connaissances complémentaires. Le premier, formalisé et instrumentalisé à un niveau organisationnel, est le fruit du réseau mis en place pour la gestion du projet, efficace pour un certain type de connaissance. Le second, aléatoire et émergent, supplée le premier, reposant sur une organisation recréant les conditions d’interactions sociales propres à la création collective d’une connaissance différente et une base commune de compréhension.
D’autre part, nous tentons de comprendre les potentialités et les pratiques d’utilisation des outils de collaboration, ainsi que le degré de participation des acteurs dans la formalisation et le partage de savoirs.
Dans un premier temps, nous déterminons les fondements du transfert de connaissance dans l’entreprise (Chapitre 1). Nous illustrons ensuite ces théories avec notre étude de cas effectuée dans l’entreprise Valeo (Chapitre 2). Nous dressons enfin un bilan de nos observations par le biais des fondements théoriques (Chapitre 3).
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CHAPITRE I. LA CONNAISSANCE : FONDEMENTS
THEORIQUES ET QUESTIONS DE RECHERCHE
Le concept de connaissance prend une place de plus en plus importante au sein de nombreuses disciplines telles que les sciences de l’organisation et l’économie. La connaissance joue à présent un rôle-clé dans la définition, le fonctionnement et la performance des entreprises (Amin et Cohendet, 2004). Cependant, une certaine confusion apparaît sur la nature précise du rôle de la connaissance dans la firme, et dans quelles entreprises la concurrence basée sur ce rôle peut être améliorée.
Les entreprises doivent faire face à une pression grandissante pour explorer de nouvelles connaissances ou exploiter les connaissances existantes afin de devenir des organisations d’apprentissage, d’optimiser l’innovation et la créativité, et de devenir plus adaptables. Pour faire face à cette problématique, elles doivent déterminer la manière de procéder la plus cohérente :
en se concentrant sur ces activités-phare ou en développant de nouvelles activités,
en créant de nouvelles connaissances ou en se basant sur les existantes, en investissant en R&D et en mettant en place de nouvelles équipes-projet, en se concentrant sur les connaissances acquises, ses spécificités et sur
l’apprentissage par la pratique,
en alignant et en coordonnant la connaissance dans l’entreprise voire même au-delà,
en la centralisant ou au contraire en la décentralisant, en mettant en place des coalitions temporaires.
L’entreprise doit s’attacher à gérer les mécanismes de la formation, de l’accumulation et de la circulation de la connaissance au sein des organisations. Il est donc nécessaire de clarifier le positionnement et le rôle de la connaissance dans l’entreprise, et de fluidifier sa transmission entre les différents acteurs.
Nous nous attardons dans un premier temps sur une présentation théorique de la connaissance et sur les liens que celle-ci entretient avec l’entreprise (1). Plusieurs
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approches s’intéressent au rôle de la connaissance dans la firme (1.1.). Nous nous attachons à déterminer leurs points communs ainsi que leurs différences pour ensuite étudier de la genèse et de nature de la connaissance (1.2).
Dans une deuxième partie, nous analysons la stratégie de transfert de connaissances que peut adopter l’entreprise (2). Cette stratégie peut reposer sur deux voies complémentaires : le Knowledge Management (2.1.) et l’existence de communautés (2.2.).
1. LA CONNAISSANCE ET LA FIRME
La connaissance joue un rôle important dans la compétitivité des firmes. Par la suite, nous analysons quelques-unes des approches de la connaissance dans la firme, ainsi que des incompatibilités de ces approches.
Dans la deuxième partie, nous présentons comment est produite la connaissance et les grandes différences entre connaissance tacite et codifiée.
1.1. TROIS APPROCHES DU RÔLE DE LA CONNAISSANCE DANS LA FIRME
A. Présentation des trois approches
Les entreprises ne sont plus considérées comme des machines « d’efficacité transactionnelle », d’ordre administratif ou d’exploitation du travail. Elles sont plutôt devenues des pôles de compétences, de connaissances et de créativité ou encore des sites d’invention, d’innovation et d’apprentissage, où les relations individuelles sont structurées en organisations cohérentes (Kogut et Zander, 1992).
Fransman (1994) a interprété ce changement critique comme une mutation des entreprises conçues comme pures « producteurs d’information » en « producteurs de connaissances ». L’entreprise en tant que producteur d’information est en quelque sorte un formidable réacteur alimenté par les signes et les facteurs externes, comme les prix du marché. Cette adaptation s’opère en se concentrant sur le processus d’allocation des ressources. En considérant l’entreprise comme un producteur de connaissances,
c’est-à-3
dire un centre de construction, de sélection, d’usage et de développement de la connaissance où les mécanismes cognitifs sont essentiels, les routines jouent un rôle majeur en maintenant la cohérence interne de l’organisation. Ces théories sont focalisées sur les processus de création de la connaissance.
Différentes formes de connaissances ont été identifiées. La connaissance est fondamentalement considérée comme une ressource hétérogène que les entreprises font valoir à travers un grand nombre de manifestations. Elle apparaît sous différentes formes :
la connaissance explicite (écrite ou formalisée) opposée à la connaissance tacite (associée aux compétences ou au savoir-faire),
la connaissance individuelle opposée à la connaissance collective.
Plus récemment, de nouvelles dimensions de classification de la connaissance ont été introduites telles que la « connaissance générale » opposée à la « connaissance spécifique », ou « connaissance acquises » opposée à la « connaissance pratiquée ».
Par ailleurs la littérature énonce que chaque type de connaissance peut être assimilé par apprentissage dans l’entreprise. Les implications de l’interprétation de la connaissance ont un fort impact sur les processus d’apprentissage en jeu dans l’organisation, et par conséquent sur les solutions de gouvernance. Il est donc généralement reconnu que l’architecture cognitive de la connaissance au sein de l’entreprise (la manière dont la connaissance est stockée, échangée, transmise, retracée) influence fortement le processus d’apprentissage organisationnel et finalement l’organisation elle-même.
Enfin, il est de plus en plus avéré que le processus de production et de circulation de la connaissance au sein de l’entreprise est l’une des clés de la capacité d’innovation (Nonaka et Takeuchi, 1995). De plus il apparaît que l’élément déclencheur de l’innovation est l’interaction de différents types de connaissances. Par exemple, la vision de Nonaka et Takeuchi (1995) est basée sur l’idée que la connaissance provient d’un dialogue entre connaissance tacite et explicite des acteurs. L’interaction est basée sur deux dimensions : la « dimension épistémologique » (la connaissance humaine est créée et s’étend à travers une interaction sociale entre la connaissance tacite et codifiée)
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et la « dimension ontologique », où la connaissance est détenue à différents niveaux (individu, groupe, organisation et inter-organisation).
Cette disparité des différentes approches sur le rôle des connaissances dans la firme rend compte des différents points de vue possibles dans la littérature. Les perspectives peuvent être regroupées en trois approches globales différentes selon Amin et Cohendet (2004): l’approche stratégique managériale, l’approche évolutionniste économique et l’approche sociale de l’anthropologie d’apprentissage. Ces approches peuvent être résumées de la manière suivante :
L’approche stratégique managériale est décrite par Prahalad et Hamel (1990) comme un ensemble de compétences dans l’entreprise, analysé au travers du prisme de la resource-based view de l’entreprise (RBV). La structure, les procédures, l’environnement de la firme déterminent la performance et le comportement des individus dans l’organisation. Les managers agencent les activités liées à la connaissance en fonction de leurs orientations. Ils établissent un environnement encourageant l’apprentissage pour renforcer et stimuler les compétences accumulées.
L’approche évolutionniste économique est basée sur l’étude de Nelson et Winter (1982). Elle considère la firme comme un ensemble de connaissances composé des routines de l’organisation. Cette approche est une théorie hybride qui inclue les principes fondamentaux d’une théorie évolutionniste dont découle le principe de l’hérédité joué par les routines, le principe de génération de la diversité, le principe de sélection, et l’ensemble des routines en tant que clé collective organisationnelle pour l’innovation. À partir de son activité basique, la firme a la capacité d’intégrer, de construire et de reconfigurer les compétences internes et externes lors de changements d’environnements. L’approche évolutionniste économique n’attribue pas de rôle particulier au manager. L’effort cognitif est en revanche partagé par tous les membres de l’entreprise.
L’approche sociale de l’anthropologie de l’apprentissage est inspirée du travail de Lave et Wenger (1991) et de Brown et Duguid (1991). Elle s’attache à la manière dont apparaît la connaissance et devient explicite à travers l’interaction
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sociale. La chaîne de production est considérée comme un réservoir de connaissances qui existent sous différentes formes. Ce savoir est exploité grâce aux relations interpersonnelles et collectives. Cette approche, basée sur l’interaction sociale des communautés et les cultures organisationnelles, favorise l’apprentissage par la pratique.
B. Les principales incompatibilités entre les trois approches
Selon Amin et Cohendet (2004), ces trois approches ont donc une interprétation et une compréhension très différentes: au niveau des intervenants et du développement de la connaissance. Nous listons ci-dessous les quatre points qui nous paraissent les plus importants pour notre étude.
• Elles varient en fonction de l’entité qui active et développe la connaissance.
Dans l’approche stratégique managériale, les intervenants sont les managers avec une activité cognitive bien définie. Dans l’approche évolutionniste, les individus participent et développent des schémas de coordination collective (routines) au travers des activités cognitives. Dans l’approche de l’anthropologie d’apprentissage, la communauté est le moteur de formation et de génération de connaissances à partir de l’interaction sociale.
• Ces approches diffèrent en fonction de leurs mécanismes d’apprentissage.
Au niveau de l’approche stratégique managériale, les managers stimulent et intègrent les mécanismes d’apprentissage à différents niveaux de l’entreprise. Dans l’approche évolutionniste, les managers s’attachent aux trois principaux mécanismes d’apprentissage : les routines, la génération de la variété et le principe de sélection. Dans l’approche de l’anthropologie de la connaissance, il s’agit de mécanismes d’apprentissage qui prennent en compte les individus qui évoluent dans une communauté donnée en tant que source de connaissances (Lave et Wenger, 1991). Les différences s’étendent aux concepts de base.
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• Ces approches mettent l’accent sur les mécanismes incitatifs pour stimuler
l’apprentissage et l’innovation.
Dans l’approche stratégique managériale, le manager est en charge de la définition et de la distribution de mécanismes incitatifs comme les primes ou les avantages afin d’aligner les activités de connaissance en fonction de la promotion accordée. Dans l’approche évolutionniste, les récompenses consistent à inclure des avantages dans les routines. Dans l’approche de l’anthropologie de la connaissance, les récompenses externes ne sont pas nécessaires pour stimuler la connaissance. La communauté reste soudée grâce au respect des normes sociales par ses membres.
• Ces trois approches sont en désaccord sur la manière dont doit être gérée la
connaissance dans l’entreprise.
Dans l’approche stratégique managériale, la hiérarchie définit en permanence le périmètre de la firme (fusion, acquisition, coopération…) et met en place des dispositifs pour contrôler et coordonner les activités au sein de l’entreprise au niveau des transactions et de la connaissance. Dans l’approche évolutionniste, la gestion des connaissances résulte de la coordination de l’interaction entre les routines et les mécanismes de sélection du marché affectant l’équilibre entre l’exploitation d’activités existantes et l’exploration de nouvelles activités. Dans l’approche de l’anthropologie de l’apprentissage, il s’agit d’aligner les connaissances distribuées et les différents types de connaissance, et de réconcilier l’apprentissage par la pratique avec d’autres formes de génération des connaissances.
Notre recherche a commencé sans prendre parti a priori pour l’une de ces approches. Au fur et à mesure que la revue de la littérature a été effectuée, l’approche sociale de l’apprentissage s’est avérée déterminante pour répondre à nos questions de recherche, en nous appuyant notamment sur les travaux de Brown et Duguid (1991), ainsi que sur ceux de Wenger et Snyder (2000). En effet, comme nous le développons plus loin dans notre analyse, la notion de communauté apparaît comme une voie pertinente pour expliquer le transfert de connaissances.
Nous considérons comme Amin et Cohendet (2004) que ces trois approches sont difficilement compatibles car elles sont toutes partiellement tautologiques.
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1.2. GENÈSE ET NATURE DE LA CONNAISSANCE
A. La production de connaissance
La connaissance a ceci de particulier qu’à l’inverse de la plupart des activités économiques qui ne peuvent être effectuées que de manière intentionnelle et délibérée, elle peut être un produit-joint, non délibéré, des activités de production et de consommation. Lorsque la production de connaissance est effectuée de façon délibérée, elle est saisie à travers la notion de recherche. On emploie plus précisément la notion de recherche et développement pour saisir la création intellectuelle et industrielle entreprise sur une base systématique dans le but d’accroître le stock de connaissances.
On ne peut imputer toute la connaissance produite dans l’entreprise à l’activité formelle de recherche. N’importe quelle activité de production ou d’usage d’un bien (ou d’un service) peut donner lieu à apprentissage et donc à production de connaissance. Dans de nombreuses activités, la production de connaissance n’est pas l’objectif essentiel, mais elle peut exister.
Pour comprendre les processus d’apprentissage, l’économie s’est longtemps retranchée derrière la courbe d’apprentissage, qui décrit une relation purement fonctionnelle entre le niveau de production cumulée et les gains de productivité. Aujourd’hui certains travaux économiques montrent que les usagers ont une position privilégiée en matière de production de connaissance (Von Hippel, 1988). Confrontés à des situations locales, nouvelles et inattendues, ils doivent résoudre des problèmes que les concepteurs n’avaient pas prévus et sont alors en capacité d’apprendre et d’informer ceux qui conçoivent.
Au-delà de l’apprentissage de nature routinière, dépendant de la répétition de l’action et dont chacun individuellement peut tirer parti, un autre processus d’apprentissage consiste à réaliser des expériences au cours de l’activité de production de biens et services. En réalisant ces expériences, on engendre de nouvelles options, on crée de la variété. Cet apprentissage permet de bénéficier d’un stock de connaissances et de sélectionner la meilleure stratégie pour les activités futures.
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La connaissance est produite et soutenue de manière croissante dans des contextes collectifs informels. Dans ce contexte collectif informel, ils sont prêts inconsciemment à prendre en charge certains des coûts et des processus fondamentaux de création et d'entretien des connaissances. La connaissance est ainsi décrite comme une ressource indivisible qui est fragmentée et dispersée dans une myriade2 de contextes idiosyncrasiques d'application et de génération. Chaque contexte est caractérisé par des niveaux différents de complémentarités (Gibbons et al., 1994).
La connaissance varie en fonction de son accumulation, de sa génération et de sa validation. La connaissance est incrustée dans une variété de processus d'apprentissage et de structures d'organisation qui sont propres aux individus, aux firmes ou aux institutions. Dans la lignée des distinctions classiques entre information et connaissance (Winter, 1987 ; Dosi, 1988 ; Rallet, 1997), entre connaissance tacite et connaissance codifiée (Polanyi, 1966 ; Nonaka et Takeuchi, 1995), certains économistes prennent en compte la dimension d’encastrement des connaissances dans des interactions spécifiques et dans des réseaux de relations personnelles (Granovetter, 2000 ; Approche de la firme basée sur la connaissance).
Hypothèse 1
La nature collective et interactive du processus de création de connaissance fait qu’au moment de la production, il est encore possible d’apporter des améliorations voire des innovations changeant le produit (des boucles de rétroaction sont encore possibles).
B. Connaissance tacite et connaissance codifiée
La principale différenciation entre connaissance tacite et codifiée a été faite dans le cadre des études d'innovation et du changement technologique de Nonaka (1994) et particulièrement depuis la publication en 1995 de Knowledge-Creating Company par Nonaka et Takeuchi. Les travaux de Nonaka (1994) ont été lancés pour chercher à comprendre la relative performance des processus d’innovation japonais comparés à
2 Quantité innombrable et indéfinie. Cet élément est très important, nous démontrerons dans notre analyse de réseau que la connaissance provient d’un nombre indéfini de relations entre les personnes.
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l’innovation occidentale et américaine. Nonaka reprend les idées de Polanyi (1966)3, il décide de s'intéresser aux processus de génération des connaissances nouvelles, en étudiant notamment une firme japonaise. Sa découverte la plus importante a consisté en une identification du rôle de la connaissance tacite. Il s’aperçoit que les processus qui transforment la connaissance tacite, c’est-à-dire ce que l’on sait sans pouvoir l’exprimer en une connaissance explicite, formalisée et exploitable, sont centraux dans les processus d’innovation. Ces connaissances tacites cohabitent avec des processus intensifs de codification et d’explicitation des connaissances : brevets, logiciels, ingénierie d’exploitation, systèmes de planification.
Aujourd’hui, dans la littérature sur l’économie de la connaissance établit ainsi une distinction entre ces deux dimensions fondamentales de la connaissance organisationnelle :
La connaissance peut être tacite ou codifiée : Selon son degré d’articulation, La connaissance peut être individuelle ou collective selon son niveau
d'agrégation. C’est-à-dire, la part de connaissance qui est détenue par une personne vs. la part de connaissance qui est encastrée dans des interactions au sein d’un groupe de personnes.
Nonaka et Takeuchi (1995) partent de l'hypothèse que la connaissance est créée à partir des différentes interactions possibles entre connaissances tacites et connaissances explicites. Quatre modes de transfert peuvent ainsi être identifiés :
• Socialisation (connaissance tacite vers connaissance tacite) : C’est la création de la connaissance tacite au travers de l’expérience partagée. Cette transmission peut très bien se faire sans échange verbal. En effet, la transmission d'un tour de main s'effectue généralement par l'observation, l'imitation et surtout la pratique. Comme
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Dans son travail séminal sur la dimension tacite de la connaissance, Michael Polanyi utilise l’expression désormais célèbre pour définir cette dimension “we can know more than we can tell,” (1966, p. 4). La manière la plus simple de définir la connaissance tacite est en indiquant ce qu’elle n'est pas. On avance des exemples tels que la natation, l’atterrissage d’un avion, en montant à vélo ou en faisant le pain. Dans chaque cas, l'exécution réussie d'une compétence dépend de « the observance of a set of rules which are
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le soulignent Nonaka et Takeuchi, la clé pour acquérir une connaissance tacite, c'est l'expérience ;
• Externalisation (connaissance tacite vers connaissance codifiée) : L'externalisation est un processus qui permet le passage de connaissances tacites en connaissances codifiées, sous la forme de concepts, modèles ou hypothèses. La modélisation d'un concept est très souvent déclenchée par le dialogue et l'échange avec d'autres individus ;
• Internalisation (connaissance codifiée vers connaissance tacite) : L'internalisation est le processus de conversion de la connaissance codifiée en connaissance tacite. Typiquement, cette conversion est un processus d'apprentissage avec des supports, documents, manuels, etc. ;
• Combinaison (connaissance codifiée vers connaissance codifiée): Utilisation de processus sociaux pour coordonner des connaissances explicites individuelles.
Selon Nonaka et Takeuchi (1995) le mode de socialisation est le plus positif : « … la
création de connaissance organisationnelle est un processus en spirale, commençant au niveau de l’individu, et évoluant au travers de l’expansion de communautés d’interaction qui traversent des frontières de secteurs, de départements, de divisions, et d’organisations » (p. 72). La conversion de tacite vers tacite est fortement lié à la façon
dont les individus et/ou les firmes forment des réseaux pour échanger des connaissances. Les réseaux peuvent être plus ou moins structurés (réseaux d’entreprises, réseaux de scientifiques ou interpersonnels, associations professionnelles, etc.), créent les conditions de la coordination des apprentissages et du partage de ressources (informationnelles notamment) et, par là, de la production de nouvelles connaissances ou de l'amélioration de connaissances existantes. C’est ainsi que les processus d'apprentissage sont dépendants des relations entre des agents.
Hypothèse 2
Dans le contexte actuel de globalisation des entreprises, nous nous intéressons à la question des nécessaires échanges de connaissance entre sites géographiquement distants (au sein d’une même entreprise).
Hypothèse 2: La distance géographique rend difficile le processus de socialisation. [NB : la distance géographique entre les sites est une donnée exogène à notre étude.]
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2. LA STRATÉGIE DE TRANSFERT DE CONNAISSANCE
En ligne avec ce que nous avons vu en 1.1., on constate aujourd’hui que la réussite d’une entreprise ne réside pas seulement en une forte productivité, en une croissance exponentielle de son capital physique et de sa force de travail, mais qu’elle dépend aussi de facteurs nouveaux et immatériels comme sa capacité créatrice, son patrimoine de savoir-faire et son aptitude à résoudre collectivement les problèmes.
Deux voies complémentaires se présentent pour répondre à ces besoins : d’une part les méthodes de gestion des connaissances (ou Knowledge Management) et d’autre part, l’existence de communautés au sein de l’entreprise.
2.1. LE KNOWLEDGE MANAGEMENT
A. Définitions et Concepts
Le Knowledge Management (KM) couvre trois activités principales: la génération, la codification et le transfert de la connaissance (Ruggles, 1997). Le KM est un processus de création, d’enrichissement, de capitalisation et de diffusion des savoirs qui implique tous les acteurs de l’organisation, en tant que consommateurs (”utilisateurs”) et producteurs (Prax, 2000).
Selon Foray (2001), les nouvelles pratiques industrielles comme le KM sont apparues parce que quelques-unes des pratiques utilisées autrefois ne fonctionnent plus. Nous constatons l’apparition de problèmes complètement nouveaux et nous comprenons mieux aujourd’hui les processus d’apprentissage et de transfert de connaissance nous permettant de créer de nouveaux outils et de nouvelles techniques pour le KM.
• Les Pratiques d’autrefois ne fonctionnent plus
La mémorisation et la transmission de la connaissance tacite ont toujours été assurées par des institutions internes et externes :
Avant qu’un ingénieur ne parte à la retraite, il devait transmettre son savoir-faire à son successeur pendant une année, il s’agissait d’un type de relation maître -
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apprentis. Ce type de relation n’existe plus car elle est trop coûteuse. On l’a ensuite remplacé par un système de codification (manuels, documents de manutention, systèmes experts) mais ce système « mutile » une part importante de la connaissance ;
Les institutions sociales, la standardisation et les normes sociales qui facilitaient le partage de connaissance sont en crise ;
Le principe de faire toute sa carrière dans une même entreprise ou au moins pour une période longue n’existe plus. Donc on a de plus en plus besoin de codifier la connaissance et de mettre en place des mécanismes de protection de la propriété intellectuelle.
On constate aujourd’hui de plus en plus de nouvelles méthodes pour la mémorisation et le transfert de connaissances, tout comme des mécanismes pour inciter au partage des connaissances.
• L’Apparition De Problèmes Nouveaux
La croissance de l’usage des TIC, l’intangibilité et l’extension du rôle de transactions du marché ont fait que les entreprises réalisent de forts investissements en formalisation et en systématisation des procédures. Leurs objectifs sont l’identification, l’évaluation et le stockage des ressources intangibles, soit donc une bonne gestion des sources de connaissance internes et externes :
Gérer la connaissance pour améliorer la capacité d’innovation
Gérer la connaissance pour faire partie de l’Économie de la connaissance Gérer la connaissance veut dire « négociation entre besoins conflictuels »
• Meilleure Compréhension du Monde Intangible
Grâce au travail de plusieurs écoles de pensée, on comprend mieux aujourd’hui le concept de l’intangibilité. Sur ces bases, on s’attend à être capable de mieux gérer les connaissances.
Une partie des savoirs que recèle l’entreprise est consignée dans des documents de toutes sortes (numérisés ou non, dispersés). Les employés sont les dépositaires du reste des savoirs, par leur familiarité avec les procédures, leur expertise, leurs contacts. La gestion de contenu va se charger, à l'aide de l'outil informatique, de rationaliser la
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production, la diffusion, l'archivage des documents qui constituent le savoir documentaire. Le KM a pour objet de transcrire, capitaliser et transmettre les connaissances documentaires ainsi que celles des employés.
Le KM mène donc naturellement à la gestion de contenus tout autant qu'il repose sur elle, et par son principe même contient l'idée de collaboration (d’où la complémentarité des outils de collaboration). C'est pourquoi les outils de travail collaboratif (ou
groupware) lui sont étroitement associés - même si on peut imaginer un travail
collaboratif sans capitalisation des connaissances.
B. Intérêts
Le KM est un outil important pour améliorer la productivité, pour éviter la perte des savoirs. Il peut être très utile pour développer la capacité innovatrice et la créativité.
• Innovation et productivité
La gestion de la connaissance et le partage du savoir engendrent à terme des gains de productivité grâce notamment à une meilleure circulation de l'information. L'entreprise peut aussi découvrir des débouchés qu'elle ignorait faute de disposer d'une photographie des compétences internes.
Le Knowledge Management est un levier d'innovation et de productivité tout en étant un garant de la mémoire de l'entreprise.
• Anticipation de la perte des savoirs
Le Knowledge Management est un moyen d'anticiper la perte de savoirs, il s’agit là d’une question d'actualité.
C'est un instrument de fidélisation qui reste donc une affaire de gestion des ressources humaines. La montée en puissance des modes de travail collaboratif est aussi l'occasion pour la fonction Ressources Humaines de s'investir davantage dans cette conduite du changement.
• Gérer la connaissance pour améliorer la capacité d’innovation
Par le passé, on s’est souvent attaché à améliorer la spécialisation en production des connaissances et en reproduction intersectorielle. Mais aujourd’hui, on observe de
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plus en plus une forte participation des usagers dans le processus d’innovation. Cette participation pose des questions nouvelles comme l’apprentissage par l’expérience, le partage des coûts et des gains sur des activités qui ont été co-développées. Finalement il faut encourager les participants à évaluer les processus d’innovation, à documenter et à partager ses expériences.
En même temps, on retrouve aussi une relation plus étroite entre fournisseurs et producteurs pour le co-développement des produits. Avec cette relation, les entreprises se retrouvent face aux problèmes de transfert de connaissances, donc face à l’importance de bien gérer l’information.
On peut aussi signaler d’autres avantages des outils de KM :
Faciliter les échanges en abolissant les contraintes géographiques et temporelles, Améliorer la réactivité par rapport aux signaux faibles du marché ; anticiper les
évolutions de ce dernier,
Éviter la répétition des erreurs, la redondance des tâches, Devenir une organisation apprenante,
Mieux connaître ses clients,
Mieux documenter les processus afin de clarifier les rôles et les responsabilités de chacun,
Améliorer la prise de décision,
Rendre l’organisation plus flexible en favorisant l’autonomie.
Ce changement est soutenu par les Technologies de l’Information et de la Communication (TIC). D’une part, le secteur des TIC connaît des évolutions technologiques incessantes et d’autre part les équipements souffrent d’une obsolescence rapide.
C. Limites du Knowledge Management
Les limites du KM les plus citées dans la littérature sont les suivantes : La difficulté de mesurer avec exactitude la connaissance,
Le problème de ne pas avoir une compréhension claire et partagée du concept de connaissance,
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Mettre l’emphase sur les stocks de savoirs au détriment des flux,
Considérer la connaissance comme un objet gérable indépendamment des cerveaux humains,
Ne pas réaliser que le premier objectif du Knowledge Management est de créer un sens partagé de l’environnement de travail,
Ne pas accorder d’attention à la dimension tacite de la connaissance,
Instaurer une différence entre les créateurs de connaissance et les gens d’action, Brider le raisonnement et la pensée,
Se focaliser sur le passé et le présent et non sur le futur, Ne pas reconnaître l’importance de l’expérimentation, Substituer l’interface technologique au contact humain.
Absence de participation de la direction des Ressources Humaines
Cependant en ce qui concerne cette étude, l’élément le plus important de la conversion de la connaissance tacite vers la connaissance explicite peut paraître inachevé (voir Exploitation des résultats terrain).
“ Une grande partie de la connaissance reste tacite pour plusieurs raisons ; son
explication n’est d’ailleurs pas forcément utile. Il existe peu de raison pour un individu ou un groupe possédant une connaissance tacite lui procurant un avantage compétitif d’expliciter en détail la nature de cet avantage...”4
Hypothèse 3
Dans le cadre de cette étude, nous nous intéressons aux potentialités des pratiques de Knowledge Management en regard de la question des transferts de connaissance. Nous formulons ainsi les hypothèses suivantes :
Hypothèse 3 (a) : Les outils de Knowledge Management et de collaboration favorisent la circulation de la connaissance et aident à la socialisation dans des situations de distance géographique.
Hypothèse 3 (b): Certaines connaissances restent toujours tacites.
Hypothèse 3 (c) : Ce sont les motivations personnelles qui vont déterminer le degré d’incitation à s’engager dans le KM.
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2.2. LA FIRME COMME UNE COMMUNAUTE DE COMMUNAUTES
D’après la littérature révisée, l’apprentissage est fondamentalement une activité sociale, et par conséquent, une activité d’interactions. D’une manière ou d’une autre, toute activité d’apprentissage peut être considérée comme interactive. Plusieurs travaux corroborent l'idée selon laquelle certaines formes (intra- et inter-) organisationnelles contribuent à stimuler la diffusion et la création de connaissances (Nelson et Winter, 1982; Nonaka et Takeuchi, 1995; March et Simon, 1993). Ces travaux nous indiquent que les échanges et l’intégration du savoir sont favorisés par des formes d’organisation « transversales ou interactives ». En conséquence, une analyse micro des relations entre agents individuels ou collectifs est important pour amener à bien le processus de création collective de connaissances. Plus précisément, selon Brown et Duguid (1991) les formes d’interactions informelles permettent le mieux de porter les processus de création, validation et diffusion des connaissances.
La communauté, apparaît comme le cadre idéal prenant en charge cet apprentissage. Il est important de signaler que les communautés ne se limitent pas à un seul endroit ou territoire, elles peuvent être réparties à travers différents territoires (Amin et Cohendet, 2004).
La distance cognitive et géographique entre les différents employés d’une entreprise s’atténue spontanément et non par hasard en rapprochant des communautés de connaissances, des réseaux de pratiques aidant à l’échange et à la génération de connaissances (Von Hippel, 1988 ; Wenger et Snyder, 2000). En adoptant la communauté comme unité d’analyse nous arrivons à mieux comprendre les différences entre connaissance et pratique. Le processus qui produit des connaissances dans l’organisation n’est pas dissociable de la pratique et des contextes dans lesquels ces connaissances sont formées, acquises et appropriées. Chaque communauté génère et utilise la connaissance d’une façon particulière et différencie grâce à un apprentissage propre à elle-même (Lave et Wenger, 1991).
Au sein d’une entreprise, plusieurs communautés peuvent se développer. Au fur et à mesure que ses communautés apparaissent, on assiste à une division progressive des tâches de création de la connaissance, chaque communauté se spécialisant dans une
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parcelle de connaissance nouvelle. Autrement dit, la division de la connaissance, qui n’est plus recouverte par la division du travail, devient l’élément saillant de l’analyse (Diani, 2002). Une question particulière se dégage : la division du travail dans une organisation peut-elle favoriser la mise en commun des agents et stimuler l’émergence de plates-formes cognitives communes ? Les TIC ne permettent pas une mise en réseau des agents, mais permettent l’émergence de communautés virtuelles pouvant être une réponse intéressante dans ce sens. Dans notre étude de cas nous essaierons d’observer le rôle des outils de Knowledge Management.
Un aspect intéressant de la communauté est que, dans la mesure où la mise en œuvre de la connaissance repose sur l’existence d’une proximité cognitive et organisationnelle (Gallié et Guichard, 2005) et d’un langage commun (Foray, 2000), l’accumulation et le traitement de parcelles de savoirs de plus en plus spécialisés, se font naturellement, sans une nécessité absolue de recourir à des mécanismes puissants d'incitation, au sein d’une communauté donnée. Dans une économie fondée sur la connaissance, la communauté prend la charge du coût fixe de la construction progressive des langages et des modèles d'action et d’interprétation. Le pouvoir de conservation, de reproduction et d'amélioration continue des routines a beaucoup plus de chances d’être accompli dans les communautés autonomes spécifiques.
Les deux formes de communautés qui reviennent le plus dans la littérature sont les communautés épistémiques et les communautés de pratique (Diani, 2002) :
• Les communautés de pratique : Elles représentent des groupes de personnes engagées dans la même pratique, communiquant régulièrement entre eux au sujet de leurs activités (Lave et Wenger, 1991). Les membres d'une communauté de pratique cherchent essentiellement à développer leurs compétences dans la pratique considérée, en faisant circuler et en comparant de manière incessante les best
practices expérimentées par les membres. L’auto-organisation est une
caractéristique essentielle des communautés de pratique.
• Les communautés épistémiques sont, d’après Cowan, David et Foray (2000), « de
petits groupes d’agents travaillant sur un sous-ensemble identifié de problèmes de connaissance et qui, en dernier ressort, acceptent une autorité procédurale
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commune essentielle au succès de leurs activités de connaissance.». Les membres
d’une communauté épistémique ont un objectif commun de création délibérée de connaissance et construisent progressivement pour y parvenir une structure commune permettant une compréhension partagée. Ces communautés sont par exemple des groupes de scientifiques ou un ensemble de concepteurs dans une firme.
La proximité sociale ou relationnelle joue aussi un rôle actif en termes de proximité physique : contact face-à-face, liens locaux, unité de production, etc. Mais si la sociologie de l’apprentissage n’est pas limitée aux liens territoriaux, il en est de même pour les communautés, qui ne sont pas nécessairement proches dans l’espace (Amin et Cohendet, 2004).
Nous allons observer dans l’étude de cas l’apparition d’une communauté épistémique où existe la proximité sociale mais pas la proximité physique.
Hypothèse 4
Dans le cadre de la présente étude, nous souhaitons vérifier l’existence ou non de communautés et le cas échéant, nous souhaitons analyser les échanges de connaissance au sein de ces communautés. Ce qui nous amène à formuler l’hypothèse suivante :
Hypothèse 4 : Entre plusieurs sites distants, des réseaux et/ou des communautés apparaissent, dépassant les espaces géographiques et contribuant au processus de partage de connaissance et d’apprentissage.
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CHAPITRE II : ETUDE DE CAS
Nous avons réalisé une analyse qualitative en alternant deux types d’outils d’analyse. Dans un premier temps, nous avons réalisé 11 entretiens semi-directifs pour procéder, dans un second temps, à une analyse de réseau social (théorie des graphes) aussi complète que possible, compte tenu des données primaires dont nous disposions.
Nous avons choisi comme population initiale les membres d’une équipe projet. Au cours des entretiens, d’autres personnes ont été évoquées comme contributeurs du projet, que nous avons partiellement pu interviewer.
Dans les sections suivantes, nous présentons une brève description de l’analyse de réseau social (1). Nous expliquons ensuite comment se sont déroulés les entretiens (2). Puis nous présentons l’organisation et les systèmes d’information chez Valeo (3). Pour notre travail de terrain chez Valeo, nous avons étudié un projet P2 de la branche « Valeo Wiper Systems » (4).
1. L’ANALYSE DE RÉSEAU SOCIAL
L’analyse de réseau social est un champ de connaissance pouvant être utilisé dans différents domaines académiques. En s’appuyant sur la statistique et la mathématique (avec la théorie des graphes, théorie des groupes et algèbre de matrices), l’analyse de réseau peut être utilisée aujourd’hui par l’économie, l’organisation, l’anthropologie, la sociologie, la psychologie, l’écologie, l’épidémiologie, la linguistique et les sciences politiques.
Il existe aujourd’hui plusieurs branches de l’analyse de réseau. Nous nous sommes appuyés sur les manuels de Knoke et Kuklinski (1982), Wasserman et Faust (1994) et surtout celui de Hanneman (2001). En ce qui concerne le traitement de données, nous avons utilisé le logiciel Ucinet 6 pour l’analyse de réseau (version 6.96) de Borgatti, SP, Everett, M.G. et Freeman, L.C. (2002).
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Le principe du réseau social est simple, il s’agit d’un ensemble d’acteurs (ou points, ou nœuds, ou agents) qui peuvent avoir des relations (ou des contacts, ou des liens) avec d’autres. Le nombre d’acteurs varie en fonction du réseau, et les relations varient selon les couples d’acteurs formés (Hanneman, 2001, p.18).
1.1. LES DONNEES DU RESEAU SOCIAL
La structure des données fondamentales met en lumière les différences et les similitudes entre les acteurs en fonction de leurs attributions par rang de comparaison. Plus communément, les différences et les similitudes peuvent porter sur des variables et leurs distributions aux acteurs (en comparant ou en rapprochant des colonnes dans la matrice d’analyse).
Les données de réseau (dans leur forme la plus pure) consistent à prendre en compte un tableau de mesures. Les intitulés des lignes et des colonnes du tableau sont les mêmes : les cas (ou les sujets, ou les observations). Chaque cellule contient la description d’une relation entre les acteurs (voir annexe 2).
Alors qu’il est possible de décrire les données du réseau comme une forme spécifique de données conventionnelles, les analystes de réseau les montrent de manière fondamentalement différentes. Les acteurs sont décrits en fonction de leurs relations
et non en fonction de leurs attributions. Les relations elles-mêmes sont tout aussi
fondamentales que les acteurs. La différence majeure entre les données conventionnelles et celles de réseau réside dans le fait que les données conventionnelles se concentrent sur les acteurs et leurs attributions, alors que les données de réseau se concentrent sur les acteurs et leurs relations. Le choix de la méthode à suivre est donc déterminant sur l’évolution et les résultats de l’analyse de réseau à mener.
• Les nœuds (les acteurs)
Les données du réseau sont définies en fonction des acteurs (nœuds) et de leurs relations (liens). D’autres approches empiriques dans les sciences sociales se basent aussi sur l’analyse de cas, ou de sujets, ou d’échantillons. La plus grande différence entre les différents types de données de réseau dépend de la manière dont elles sont collectées,
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des types d’échantillons et des populations étudiées. L’analyse de réseau se base sur les relations entre les acteurs, et non sur les acteurs eux-mêmes et leurs attributions.
Populations, échantillons et limites
1. Les analystes de réseau social utilisent assez rarement les échantillons dans leurs études. Généralement ils identifient une population et effectuent des recensements incluant tous les éléments de la population comme unité d’observation au moyen de tous les procédés à leur disposition ;
2. Du fait que les méthodes de réseau se basent sur les relations entre les acteurs, les acteurs ne peuvent être échantillonnés indépendamment pour être considérés comme des observations ;
3. Dans le cadre de notre recherche, nous considérons chaque individu comme étant un nœud. Pendant les entrevues, d’autres acteurs ont été mentionnés, mais il a été impossible de tous les interviewer. La méthode d’analyse « boule de neige » ou « snowballs » peut être utilisée dans ce cas (Hannerman, 2001). Dans cette étude, chaque acteur non interviewé mais évoqué est représenté par le nom de son département.
Modalités et niveaux d’analyse
La plupart des analystes considèrent les individus comme étant incrustés dans des réseaux, eux-mêmes incrustés dans des réseaux, eux-mêmes à leur tour incrustés dans d’autres. Ils décrivent ces structures comme étant multi modales. Le cas d’école consiste par exemple à considérer les étudiants et les professeurs comme formant un mode, les classes un second, les écoles un troisième et ainsi de suite. Un ensemble de données contenant des informations sur deux types d’entités sociales (personnes et organisations) est un réseau à deux modes. Dans le cas de notre étude, nous nous sommes attachés à l’analyse de réseau à un mode.
• Les liens (Relations)
L’analyse de l’architecture des données du réseau porte sur la mesure des liens ou des relations en fonction des nœuds sélectionnés. Deux grandes problématiques apparaissent. Dans de nombreuses études de réseau, tous les liens d’un type donné sont étudiés, un recensement est donc mis en place, et parfois différentes approches
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d’échantillonnage des liens sont utilisées (car moins chères ou à cause d’un besoin de généraliser). Une seconde méthode d’échantillonnage des liens peut être utilisée : un ensemble d’acteurs se comportant différemment peuvent être connectés par plusieurs liens (ex : enfants dans une classe se comportant différemment, jouant ensemble ou non). Lorsque nous collectons des données de réseau, nous sélectionnons généralement un ensemble de types de relations que nous pourrions avoir mesuré.
Il existe plusieurs méthodes d’analyse pour définir les liens: Méthodes de réseau complètes
Méthodes boule de neige
Réseaux égocentriques (avec d’autres connections) Réseaux égocentriques (basé sur l’individu)
1.2. ECHELLES DE MESURE
Comme d’autres sortes de données, l’information que nous collectons sur les liens entre les acteurs peut être mesurée par différents niveaux de mesure. Les différents niveaux de mesure sont importants car ils déterminent les types de questions pouvant être posées par le chercheur. Les échelles de mesure sont aussi importantes à cause des différentes sortes d’échelles ayant des propriétés mathématiques différentes. On distingue habituellement des niveaux de mesure nominal, ordinal, et intervalle (le niveau de ratio peut être regroupé avec l’intervalle). Il est important de diviser la mesure nominale en variations binaires et de multi catégories, et de distinguer les mesures ordinales complètes et les mesures ordinales groupées.
Les mesures nominales multi catégories des relations Les mesures ordinales groupées des relations
Les mesures ordinales complètes des relations Les mesures d’intervalle des relations
Les mesures binaires des relations
Nous avons utilisé des mesures binaires dans notre recherche, car nous avons analysé uniquement l’existence (indiqué par 1 dans la matrice) ou l’absence (indiqué par 0 dans la matrice) des échanges de connaissances dans l’étude de cas.
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• Point sur les statistiques et les données de réseau social
L’analyse de réseau social est plus une composante de la sociologie « mathématique » qu’une analyse statistique ou quantitative. Les deux approches sont cependant utilisées, mais leur distinction n’est pas évidente. Les approches mathématiques d’analyse de réseau tendent à considérer les relations mesurées et les forces des relations comme représentant fidèlement la réalité ou l’équilibre du réseau. Ces approches liées à ces observations ne se limitent pas à l’étude d’un échantillonnage. Les analyses statistiques tendent à considérer les notations des forces des relations basées sur des réalisations stochastiques, ou sur la probabilité. Les analystes statiques tendent aussi à considérer un ensemble particulier de données de réseau comme un échantillonnage d’une population de réseaux ou d’éléments de réseau.
L’analyse du réseau social nous permet d’analyser le cas individuellement, de ne pas faire de généralisations (au travers des échantillons) et de limiter les erreurs, en nous rapprochant le plus possible de la réalité.
2. LES ENTRETIENS
Entre mars et août 2005, nous avons interviewé 10 personnes pour un total de 11 entretiens semi-directifs. Ces entretiens se sont déroulés en deux temps. Dans un premier temps, nous avons rencontré différentes personnes de la Direction des Systèmes d’Information au cours de réunions en face-à-face et aussi au moyen d’outils de collaboration comme Sametime5. Par la suite nous nous sommes déplacés à La Verrière,
dans les Yvelines, où se trouve un important centre R&D de Valeo.
Dans un deuxième temps, nous avons effectué des entretiens avec les membres de l’équipe projet. Nous nous sommes déplacés à Issoire près de Clermont-Ferrand pour rencontrer en face-à-face certains membres de l’équipe projet. Malheureusement, il n’a pas été possible de faire passer les entretiens à tous les membres de l’équipe projet d’Issoire ce jour-là. Nous avons donc effectué le reste des entretiens d’Issoire quelque temps plus tard par téléconférence. En ce qui concerne les acteurs qui se trouvent à
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Bietigheim en Allemagne6, nous avons organisé une téléconférence et envoyé un questionnaire par email.
Notre guide d’entretien (voir annexe 1) est essentiellement constitué de deux sujets : le partage des connaissances et l’origine de la nouvelle connaissance au regard de l’utilisation des outils de partage de connaissance et des outils de collaboration. Ce guide d’entretien a été validé par Valeo et diffusé auprès des personnes à interviewer avant les entretiens.
Notre contact chez Valeo a déterminé quelles personnes devaient être interviewées sur les systèmes d’information. Par ailleurs, il était nécessaire d’avoir des entretiens avec tous les membres officiels de l’équipe projet pour être en mesure d’utiliser la méthode d’analyse de réseau « complète ». Néanmoins, d’autres personnes extérieures à l’équipe projet et évoquées au cours des entretiens participent à la transmission de la connaissance. Dans la mesure du possible, nous avons fait passer des entretiens à ces personnes.
3. DESCRIPTION ET ORGANISATION GENERALE DE
VALEO
Notre recherche s’est déroulée au sein d’une entreprise fabricant des composants pour automobiles : Valeo. Valeo est un groupe industriel entièrement dédié à la conception, à la fabrication et à la vente de composants, de systèmes et de modules pour l’automobile et les poids lourds, tant en première qu’en deuxième monte.
Nous avons choisi cette entreprise parce qu’elle est présente dans 26 pays mais surtout parce qu’elle a des sites de RD et de production partout dans le monde, en permanente interaction.
Le Groupe emploie 67 300 personnes, représentant 70 nationalités et réparties sur 129 sites de production. Valeo possède 65 centres de Recherche et Développement et 9 centres de distribution. Valeo est organisé en 10 Branches Industrielles, qui sont
6 Le projet que nous étudions fait intervenir trois sites distincts : La Verrière, en l’Île-de-France, Issoire, près de Clermont-Ferrand et Bietigheim, en Allemagne (voir plus loin).
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mêmes regroupées en activités afin d’encourager les synergies transversales dans le développement et la fabrication de produits.
BRANCHES D’ACTIVITÉ DE VALEO
ÉLECTRIQUE ET ELECTRONIQUE
L’Activité Electrique et Electronique représente 53 % du chiffre d’affaires de Valeo et réunit les Branches suivantes : Eclairage et Signalisation, Systèmes d’Essuyage, Commutation et Systèmes de Détection, Systèmes Electriques, Moteurs et Actionneurs, Electronique et Systèmes de Liaison et Sécurité Habitacle.
SYSTEMES THERMIQUES
L’Activité Systèmes Thermiques représente 25 % du chiffre d’affaires de Valeo et couvre les Branches Thermique Habitacle et Thermique Moteur et les modules associés.
TRANSMISSIONS
Les Transmissions comprennent les lignes de produit matériaux de friction et les embrayages. Elles représentent 4 % du chiffre d’affaires de Valeo.
VALEO SERVICE
Valeo Service, l’Activité deuxième monte de Valeo, réunit deux Branches : la vente de pièces de rechange aux constructeurs et la vente à la distribution indépendante. Les fonctions marketing et logistique sont mises en commun pour une performance accrue. Les deux Branches conservent des interfaces clients distinctes pour répondre efficacement aux besoins spécifiques des clients de la distribution indépendante et la rechange constructeurs. Valeo Service représente 18 % du chiffre d’affaires total du Groupe.
Source : www.valeo.com
3.1. ORGANISATION PAR PROJET
Chez Valeo, le développement de nouveaux produits est organisé par projet. Les projets sont structurés en fonction du cycle de conception du produit et de la proximité du client. Chaque produit doit passer par un processus de 4 phases, appellées Projet P3, Projet P2, Projet P1 et Projet P0.
• Projets P3 :
Ce sont des projets d’investigation de la viabilité de nouvelles idées pour des technologies, systèmes, fonctions, modules, composants ou logiciels ; ils sont utilisés pour obtenir un premier feedback marché. Pour favoriser la créativité, les projets P3 n’ont pas de structure prédéterminée ni de phases prédéterminées.
26 • Projets P2 :
Ce sont des projets de création de nouveaux standards génériques validés qui seront utilisés ultérieurement dans des projets P1. Les projets P2 sont structurés en 5 phases. Les standards portent sur les systèmes, les modules, les composants et les logiciels :
Un Système : une combinaison de composants et/ou de sous-systèmes en interaction dynamique visant à accomplir un objectif fonctionnel défini
Un Module : assemblage physique de composants individuels et/ou de sous-systèmes qui participe à différents sous-systèmes, pré-assemblés avant l’installation dans le véhicule
Un Composant : un élément physique indépendant
• Projets P1 :
Ce sont des projets de développement d’applications clients spécifiques. Ils doivent être basés sur des standards génériques validés (P2) ou des technologies déjà appliquées à la production en série. Les Projets P1 sont structurés en 6 phases.
• Projets P0 :
Ce sont des projets portant sur des modifications majeures sur un produit existant déjà en production pour la (les) même(s) application(s) clients. Les projets P0 sont essentiellement focalisés sur l’amélioration de produits de série (réduction des coûts, amélioration de la qualité, …).
Les projets P3 et P2 relèvent de la responsabilité des Branches. Les Branches peuvent implanter des projets P3 et P2 dans les centres de compétences. Les projets P1 et P0 relèvent de la responsabilité des Divisions.
3.2. LES SYSTÈMES D’INFORMATION
Chez Valeo, il existe plusieurs outils informatiques pour la gestion de la connaissance et pour la communication. Nous pouvons les regrouper en trois groupes :
• Product Data Management Tools
Ces outils sont utilisés pour la gestion d’informations liées au produit comme Matrix 1 ou Vivaldi. Ces outils incluent la gestion et modification des documents.
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Il s’agit d’un système basé sur Lotus Notes pour partager et capitaliser l’expérience.
• Communication Software Tools
Lotus Notes est le standard pour la communication via email. Lotus Sametime est le standard pour la vidéoconférence.
Il est important de signaler que cette typologie n’est pas générique. Valeo est une entreprise fortement décentralisée. Mis à part les outils vus ci-dessus, il n’existe quasiment pas de standard. Chacune des branches utilise les outils qui s’adaptent le mieux à ses besoins.
4. LE PROJET : « FLAT BLADE REFILL »
Le projet que nous avons étudié s’appelait « Flat Blade Refill » pour balais Bosch dans la phase P2. Ce projet est rattaché à la Branche Electrique et Electronique dans la Division Systèmes d’Essuyage. La Branche développe et produit l’ensemble des systèmes visant à assurer un essuyage de pare-brises et de lunettes arrière pour améliorer la visibilité du conducteur, quelles que soient les conditions climatiques. La Branche ajoute de la valeur aux véhicules au travers de fonctions innovantes (système de lavage chauffant, gicleurs performants, moteurs synchronisés, balais d’essuie-glaces ultraplats) mais aussi par la combinaison de fonctions en “sous-ensembles” tels que le e-module arrière complet, comprenant le moteur d’essuie-glace arrière, le troisième feu stop et la serrure de vitre ouvrante.
La Branche Systèmes d’Essuyage figure parmi les leaders mondiaux, dispose d’un très large portefeuille de clients et a poursuivi ses efforts en matière d’innovation technologique et d’amélioration continue de la qualité et de la compétitivité. La branche produit: Bras Balais Timoneries Moteurs Systèmes de lavage Modules
