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Don E. Kash
Don E. Kash est professeur de politique publique (chaire John T. Hazel, Sr. et Ruth D. Hazel) à l'Institut de politique publique de l'Université George Mason. Il est un spécialiste de la théorie de la complexité en réseau.
Une critique des politiques publiques inadaptées pour stimuler l'innovation des technologies complexes
La complexité des technologies, d'aujourd'hui, transforme l'image mythique du génial inventeur isolé en image d'Epinal. En fait, l'innovation, dans le cadre des technologies complexes, est le résultat des réseaux organisationnels. Aucune personne, précise Don Kash, n'est capable de les comprendre pleinement pour pouvoir les expliquer en détails. Les nouveaux processus d'innovation, ajoute-t-il, font également obstacle à l'efficacité de la politique technologique publique traditionnelle des Etats. Ces derniers mettent l'accent sur la recherche et le développement (R & D) tout en minimisant le développement des ressources humaines, de la génération des compétences et des savoir-faire spécifiques. Don Kash précise que les politiques publiques d'innovation doivent être reformulées pour inclure une composante d'apprentissage auto-organisée.
Les réseaux complexes co-évoluent avec les technologies complexes. La croissance rapide de l'importance économique des technologies complexes dans les biens économiques est parallèle à la croissance des réseaux organisationnels complexes qui incluent l'alliance ou la coopération des entreprises, des universités et des organismes gouvernementaux. À mesure que la complexité augmente, le taux de croissance et les caractéristiques des réseaux organisationnels sont considérablement affectés par les politiques publiques.
Le progrès technologique exige que les réseaux apprennent, par redondance, à plusieurs reprises, qu'ils intègrent et appliquent une grande variété de connaissances et de savoir-faire[1]. Aucune organisation unique, même pas la plus grande et la plus sophistiquée entreprise du monde ne peut réussir en poursuivant une stratégie intégrée dans le domaine de l'innovation. Ainsi, les technologies complexes dépendent des réseaux auto-organisés qui se comportent comme des organisations apprenantes.
Les réseaux sont capables d'intégrer des connaissances tacites[2] dans leurs processus d'apprentissage[3]. L'apprentissage basé sur la connaissance tacite tend à se déplacer moins facilement entre les limites organisationnelles et géographiques que l'apprentissage plus explicite ou codifié. Par conséquent, l'apprentissage tacite constitue une source majeure de l'avantage concurrentiel des entreprises.
L'apprentissge en réseau complexe
Don E. Kash a notamment abordé la question de l'apprentissage dans un contexte de réseau. Il définit plusieurs pratiques d'apprentissage en recherche et développement : l'apprentissage par la pratique, l'apprentissage par l'usage, l'apprentissage par l'avancée de la science et de la technologie, l'apprentissage par les déversements ou l'apprentissage par interaction.
1) Apprentissage par la pratique.
L'apprentissage par la pratique implique une expérimentation consciente du réseau et l'adaptation organisationnelle dans le cadre des systèmes de conception et de fabrication. Ces actions se déroulent souvent dans l'usine ce qui implique des processus d'apprentissage beaucoup plus complexes que le type de performance des tâches répétitives qui constituaient auparavant l'apprentissage et qui a atteint son apogée lors de la production de masse.
2) L'apprentissage par l'usage
L'apprentissage par l'usage est souvent un apprentissage qui se produit lorsque les produits sont utilisés ou lorsque les utilisateurs potentiels apportent leurs connaissances uniques au processus d'innovation. Ce processus peut impliquer l'identification et le travail en étroite collaboration avec les utilisateurs principaux qui ont des expériences préalables des technologies des produits et qui ont des capacités pour élaborer des spécifications et des normes.
3) L'apprentissage par les progrès de la science et de la technologie.
La commercialisation des technologies complexes nécessite de plus en plus des réseaux pour surveiller et acquérir les connaissances pertinentes qui sont issues de communautés scientifiques et technologiques plus larges. Cela signifie que les entreprises investissent dans l'information sur le statut de la science et de la technologie existantes et émergentes. Les réseaux sont souvent construits autour de liens avec des associations industrielles, des organismes gouvernementaux et d'autres organisations pour répondre à ces besoins de prévision et de reconnaissance.
4) L'apprentissage par les déversements
Les déversements (spillovers) sont des retombées grâce à l'échange de connaissances utiles. Une divulgation de brevet est un échange typique, alors que le déversement des connaissances découle de l'utilisation de l'ingénierie inverse, en achetant le produit d'un concurrent, en l'inspectant et en déterminant comment cela fonctionne et comment il a été fait. L'octroi de licences, les publications, les réunions techniques, l'intégration des personnes clés et la communication interpersonnelle informelle peuvent également donner accès à des retombées par des fuites ou des échanges.
5) L'apprentissage par interaction
Bien qu'un objectif majeur de l'interaction du réseau soit d'en savoir plus sur les capacités techniques et organisationnelles des membres du réseau, il existe également des possibilités d'améliorer les compétences dans la collaboration elle-même. L'apprentissage interactif entraîne généralement une coopération plus poussée, et les organisations peuvent devenir plus compétentes lors d'un travail en réseau. Finalement, les organisations peuvent découvrir que la confiance et la réciprocité sont essentielles pour développer la capacité d'apprentissage avec les partenaires du réseau.
Annexes
Notes et références
- ↑ L'industrie de l'informatique, par exemple, a nécessité des synthèses répétées de connaissances provenant de divers domaines scientifiques (tels que la physique des solides, les mathématiques et la théorie des langues) et une énorme gamme de fonctionnalités matérielles et logicielles (y compris la conception architecturale et la fabrication de la puce électronique)
- ↑ Savoir-faire non écrit qui ne peut souvent être compris qu'avec de l'expérience
- ↑ Exemples de connaissances tacites :
- Les règles de base des travaux antérieurs de conception technique
- L'expérience dans les opérations de fabrication dans les ateliers
- Les compétences dans l'utilisation des instruments de recherche.
Publications
- 1999, avec Robert W. Rycroft, "Innovation Policy for Complex Technologies", Issues in science and technology, Vol XVI, n°1, Fall
- 2006, "Innovation of cardio-imaging technology at Hewlett-Packard and HP/Philips", In: Jack High, dir., "Humane Economics: Essays in Honor of Don Lavoie, New Thinking in Political Economy", Edward Elgar Publishing, pp199-248
- Nouvelle édition en 2017, Arlington, Mercatus Center
