Séminaire CRIEF 16 octobre Maître de Conférence Pierre-Alexandre Balland* Doctorant Olivier Brossard* Professeur

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1 Structures des réseaux et identification d un cluster dans un domaine technologique Le cas de la dynamique composite de connaissances dans le domaine des GNSS (Systèmes de Navigation par Satellites) en (et à partir de) Midi Pyrénées. Séminaire CRIEF 16 octobre 2008 Jérôme Vicente* Maître de Conférence Pierre-Alexandre Balland* Doctorant Olivier Brossard* Professeur * LEREPS, Université de Toulouse, Manufacture des Tabacs, Allées de Brienne, Toulouse France Institut d Etudes Politique de Toulouse, rue des puits creusés, Toulouse France Travail ayant bénéficié des fonds EURODITE (6th PCRD)

2 Structures des réseaux et identification d un cluster dans un domaine technologique Le cas de la dynamique composite de connaissances dans le domaine des GNSS (Systèmes de Navigation par Satellites) en (et à partir de) Midi Pyrénées. 1. Objectifs, définitions 2. Considérations théoriques 3. Données 4. Méthodologie 5. Résultats 6. Retours théoriques

3 Objectifs, définitions Étudier les propriétés structurelles d un cluster, comme un sousréseau d un domaine technologique ( embedded cluster ) Reconstruire un cluster à partir de données relationnelles Montrer que les stratégies de réseau ne sont pas une panacée de l entreprise innovante (knowledge trade-off) Montrer que la proximité géographique et donc les clusters ne sont pas une panacée de la croissance régionale (opportunités et risques des knowledge spillovers) Confronter les résultats à la littérature (foisonnante) sur les clusters et les processus d innovation localisés Travail très en amont à l étude de la performance voire à l évaluation des pôles de compétitivité

4 Objectifs, définitions Réseau Agrégation de relation bi-ou n-latérales, donnant lieu à une structure dont on peut étudier les propriétés. Domaine technologique Un domaine technologique se limite à l identification d un processus composite de production de connaissances, dans lequel des inputs fragmentés et dispersés (dans différents secteurs, chez différents acteurs) sont combinés dans le but de production d outputs de connaissance, qui peuvent être des standards, lesquels retraversent différents secteurs. Cluster Sous-réseau extrait sur la base de relations localisées. On parlera de cluster dès lors qu une densité relationnelle peut-être observée

5 Considérations théoriques L innovation est un processus composite Les connaissances proviennent de l assemblage de briques de connaissances détenues par différents acteurs Les acteurs doivent réaliser un arbitrage entre un maintien d un bon niveau d appropriation des connaissances internes et un bon niveau d accessibilité aux connaissances externes Cet arbitrage dépend de la nature des acteurs impliqués dans le processus d innovation (PMEs, Firmes, laboratoires, agences, ) La connexion à des standards participent à la valorisation des connaissances internes dans des bien-système

6 Considérations théoriques L hypothèse de related variety Les clusters tirent leur performance d une variété «connectée» (ou d une distance cognitive intermédiaire) Management collectif des spillovers(volontaires) de connaissance favorisé par la proximité géographique La distance permet de diminuer le risque de spillovers(involontaires) de connaissances Les stratégies relationnelles sont dépendantes des liens entre phase de production de la connaissance et risque de knowledge spillovers

7 Considérations théoriques L encastrement des clusters dans des réseaux Les réseaux sont l agrégation de relations bi ou n-latérales Les clusters locaux sont des sous réseaux qui croisent un lieu et un réseau d innovation plus large dans un domaine technologique Structure cluster/pipeline Couplage des caractéristiques structurelles (centralité, densité, egonet, ) et non structurelles des réseaux (technologiques et géographiques) Hétérogénéité et complémentarité des profils relationnels dans l encastrement des clusters dans des réseaux

8 Données Gis, spatial (map) data Wireless communication Earth and environment observation and sciences GNSS Navigation, positioning, guidance, observation... Air-fleet management In-car navigation Defence industry Domaine technologique: GNSS (Global Navigation Satelitte Systems) Choix du lieu: Région Midi-Pyrénées Agrégation de 30 projets collectifs sur la période , incluant au moins une firme de Midi- Pyrénées opérant dans les GNSS Une routine de sélection des liens Définition des caractéristiques non structurelles Attributs géographiques (dans/hors Midi-Pyrénées) Attributs technologiques (infrastructures, hardware, software, applications/services) 130 organisations, 898 liens firms nonlocal total public research or standardization institutions total total non local local local Infrastructure (satellite, telecommunications) Hardware (material, semi-conductors, chipsets, sensors, ) Software (GIS, maps and all natigation and positionning software) Applications and services total

9 Méthodologie Analyse des réseaux (UCINET 6) Matrice relationnelle Visualisation Statistiques descriptives Mesures structurelles, identification des clusters et pipelines Croisements non structurels: mesure de la «related variety» Analyses des «egonetworks» Identification de l hétérogénéité et de la complémentarité des rôles structurels (Broker roles) Confrontation à la théorie

10 Visualisation : le réseau d ensemble

11 Visualisation : le réseau local Altimer Vox Inzebox IXL Sofca ENAC Intuilab GIHP Aquitaine Actia Prévention Routière ASF Terranoos Robosoft EADS Secure networks C-Zame NavOnTime IMS M3 System LEREPS Pole Star SDIS 31 EADS Astrium Ergospace ISP System Medessat APX Synstar Sofreavia CNES LAAS Tesa TAS Skylab CETE/ZELT Alpha Mos Sodit Samu Metod Localisation Magellium IRIT CS Communication & Systèmes Silogic ENIT Air France Tlse Navocap Cap Gemini Tlse Novacom Dassault STNA Rockwell Collins France Alticode Coframi GIE Medes Cap Laser Alsatis Movimiento Sud Partner CHU Purpan Airbus Sinters

12 Visualisation: la structure cluster/pipeline (liens 2) Infoterra Ltd Nottingham Scientific Limited Next Spa GMV LCPC Indra Espacio TTS Italia Skysoft Telespazio Hitec EADS Astrium Skylab Metod Localisation Sodit Ergospace Logica CMG CNES TAS ENTEOS Pole Star Magellium M3 System GeoConcept Navteq France Telecom R&D Tesa CETE/ZELT Rockwell Collins France GIE Medes Navocap Intuilab LAAS

13 Résultats Propriétés méso-économiques du réseau Interactions préférentielles Similarités et équivalences des acteurs Centralité, efficience et «brokerage» Mesures de l influence et de la centralité Hétérogénéité et complémentarité des rôles: l analyse du «brokerage»

14 Propriétés méso-économiques du réseau : Interactions préférentielles Caractérisation du cluster par l observation du réseau des projets de recherche collaboratifs: Un réseau global peu dense (10,7%) mais localement plus dense (21,1%) Des «proximités» fortes pouvant constituer un réseau de type «smallworld» : coeffde clusteringélevé (49%) + distance géodésique moyenne faible (2,39 pour le réseau global et 2,22 pour le réseau local) Une forte homophilie géographique : E-I index géographique où et Frequence Percentage Possible Density Internal External E-I E-I Index: Expected value for E-I index: Re-scaled E-I index: Permutation Test : Number of iterations: Obs Min Avg Max SD P >= Ob P <= Ob Internal External E-I E-I Index is significant (p<0.05)

15 Propriétés méso-économiques du réseau : Interactions préférentielles E-I index technologique, sur réseau local Network of local nodes Frequence Percentage Possible Density Internal External E-I E-I Index: Infrastructure Expected value for E-I index: Hardware Re-scaled E-I index: Group level E-I Index : Software Permutation Test : A. & services Number of iterations: Internal. Obs Min Avg Max SD P >= Ob P <= Ob External E-I E-I Index is significant (p<0.05) Le cluster GNSS Midi-Pyrénées est caractérisé par une «relatedvariety», i.eune complémentarité locale forte entre les 4 couches de la chaine de valeur des GNSS

16 Table 5: Cliques and clique co-membership Actors (nodes) Number of times the actors are co-members of the same cliques Propriétés méso-économiques du réseau : similarités et équivalences TAS CNES TESA Rockwell Collins M3 system Skylab Landmateriet Metria Deutscht Zentrum Eur. Union Satellite Center Ac. Royale Mil. de Analyse des cliques Belgique EADS UK 4 EADS DE EADS Astrium 7 Différenciation des Infoterra 5 stratégies de réseaux des deux firmes rivales du cluster Nottingham scientific ltd Telespazio Indra espacio Skysoft Ergospace Pole Star 4 Navocap 3 Magellium Method Localization Geoconcept Logica CMG 4 Geospace France Telecom R&D Institute of Informatics Telecom 3

17 Mesures de l influence et de la centralité La circulation de la connaissance au sein du réseau dépend de la centralité de certains acteurs De par leur centralité, certains acteurs ont une influence forte sur la dynamique d innovation, et sur l organisation du processus d intégration des briques de connaissance Différentes mesures de la centralité Centralité de proximité: distance géodésique Centralité de degré: nombre de voisins directs Centralité d intermédiarité: capacité à se positionner entre des acteurs non connectés

18 Mesures de l influence et de la centralité

19 Mesure de l efficience des égonetpar les ponts structurels (Burt, 1992) Plus une organisation a des liens redondants, moins elle joue le rôle de pont structurel, moins sa stratégie de réseau est efficiente (surinvestissement relationnel)

20 Hétérogénéité et complémentarité des rôles: l analyse du «brokerage» Au delà de leur centralité, les organisations développent des stratégies de réseaux hétérogènes d un point de vue géographique et technologique Analyse du brokerage(i) spatial, (ii) technologique: Coordinateur Consultant Gatekeeper Représentant Liaison

21 «Brokerage» spatial les index non normalisés fournissent une valeur des stratégies de brokeragedans l absolu (valeur réelle) Les index normalisés Les index normalisés corrigent les biais de taille des classes et de taille des réseaux d interactions

22 «Brokerage» technologique

23 Interprétation d ensemble Une densité relationnelle locale et une insertion dans un réseau global via quelques acteurs centraux Une dimension composite locale plus forte localement que sur le réseau d ensemble Une structuration particulière ou des degrés de centralité se combinent à une hétérogénéité et une complémentarité des profils relationnels Deux acteurs majeurs avec une équivalence structurelle faible Un système de PMEs(start-up) connectées dans une clique avec un des acteurs majeurs Des interfaces scientifiques

24 Conclusions et retours théoriques L identification d un cluster ne peut se faire indépendamment de son encastrement dans un réseau d innovation plus large L analyse des réseaux, dès lors qu elle couple les caractéristiques structurelles aux caractéristiques géographiques et technologiques, permet cette identification empirique La dynamique technologique est composite et s organise selon un «matching» de relations locales et non locales, de relation inter et intra- segments technologiques L hypothèse de «related variety» est confirmée dans le cluster GNSS Midi- Pyrénéen Le cluster agrège des profils relationnels hétérogènes et complémentaires Les firmes extérieures au cluster peuvent jouer un rôle dans la dynamique d innovation et dans la structuration des relations locales Des firmes cognitivement ou technologiquement proches peuvent coexister localement et renforcer la performance du cluster dès lors qu elles différencient suffisamment leur réseau d interaction afin d éviter les spilloversinvolontaires de connaissance

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