 | L’innovation, un processus à décrypter |
Comprendre comment faire émerger la nouveauté et comment la transformer en innovation sont des enjeux primordiaux dans nos sociétés modernes capitalistes.
Auteur : Marianne Chouteau, Ludovic Viévard
Identifiée depuis le XIXe siècle comme moteur des sociétés modernes capitalistes, l’innovation fait l’objet de toutes les attentions de la part des économistes, politiques, décideurs, etc. Innover, c’est créer du nouveau. Certes. Mais pas seulement et pas si facilement. Tout d’abord, il faut fixer les termes, donner des définitions et s’accorder sur le sens. Les formes d’innovation ne sont pas toutes les mêmes : si certaines induisent de forts bouleversements lorsqu’elles sont introduites – Internet par exemple – d’autres sont plus indirectes ou remplacent que très progressivement la technologie les précédant – le DVD par exemple qui chasse petit à petit le VHS. Très tôt dans son histoire, l’innovation a fait l’objet de modélisation. Les premiers modèles datent, en effet, de la fin du XIXe siècle avec Schumpeter qui la voyait comme le résultat d’un phénomène inexpliqué, placé entre le progrès technique et le marché. Ce modèle de la « boîte noire » fut celui qui domina longtemps la pensée théorique de l’innovation. Mais au XXe siècle d’autres voix se firent entendre et identifièrent l’innovation non plus comme un résultat mais comme un processus constitué de différentes étapes allant du progrès technique au marché en passant, de façon linéaire et hiérarchique, par la R&D, l’étude de marché, etc. Un pas avait été franchi. Pourtant, ce modèle linéaire et hiérarchique fut lui aussi remplacé au cours des années 1980 par le modèle de S. Kline et N. Rosenberg, « The Chain linked model ». Ce dernier implique trois composantes essentielles : l’innovation n’est ni linéaire ni hiérarchique, il s’agit d’un processus où la conception est centrale et, enfin, il s’agit d’un processus où les « feeds back » sont envisageables à chaque étape. Toutefois modéliser l’innovation n’a de sens que si on confronte la théorie aux expériences de terrain. La parole donnée aux acteurs de la métropole révèle que tous s’accordent sur l’importance décisive de l’innovation, tant en terme de parts de marché qu’en terme d’emplois. A l’unanimité, ils reconnaissent que la région Rhône-Alpes a parfaitement abordé le virage des pôles de compétitivité et maintient ainsi sa place de deuxième région de France. Ils relèvent aussi qu’il est complexe de mesurer l’innovation car le choix des indicateurs influe fortement les données qu’ils révèlent. En effet, les « outputs » (brevets, publications, enquêtes, etc.) restent peu fiables car ils relèvent souvent d’une stratégie. Quant aux « inputs » (financement R&D, nombre de chercheurs, budget, etc.), ils négligent le caractère de processus de l’innovation et sa dimension créative. En d’autres termes, soutenir l’innovation, c’est d’abord bien la comprendre et c’est agir sur les bons leviers (la formation, le lien recherche/industrie, la R&D, les cadres administratifs et l’argent). Toutefois, la création des pôles de compétitivité a amené un nouveau souffle, fait émerger des projets en latence, créer de nouvelles synergies, relier davantage les acteurs, etc. Autant d’éléments sur lesquels s’appuyer à l’avenir.
Sommaire
| | Focus sur l’innovation : définitions et modèles | 6 | Lexique | 6 | Différentes formes d’innovation | 9 | Des modèles de plus en plus complexes pour mieux comprendre l’innovation | 11 | Et les clusters ou pôles de compétitivité ? Quelle théorie sous tend leur création ? | 17 | Conclusion | 19 | | | L'innovation, sa compréhension, sa mesure : paroles d'acteurs | 20 | Qu'est-ce que l'innovation ? | 20 | Mesurer l'innovation | 22 | Soutenir l'innovation | 22 | Dynamique des pôles de compétitivités | 24 |
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