MOTS CLÉS : Entrepreneuriat - Incertitude - Opportunité - Effectuation - Causation.

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1 QUEL CADRE CONCEPTUEL POUR TESTER LES THÉORIES DE L'EFFECTUATION ET DE LA CAUSATION DANS LES CAS DE CRÉATION D'ENTREPRISE PRÉSENTANT DES DÉGRÉS VARIÉS D INCERTITUDE? AUTEUR : NATHALIE SARROUY-WATKINS RÉSUMÉ : L'objectif de cette contribution est de développer un cadre conceptuel permettant de tester les théories de l'effectuation et de la causation dans des situations entrepreneuriales présentant des degrés divers d'incertitude. La théorie de l'effectuation a été développée par Sarasvathy (2001 a, b) dans le but de modéliser l'action sous incertitude radicale. Mais il n'existe pas à notre connaissance d'étude empirique dont les résultats permettent d'affirmer quelle logique d'action, prédictive ou effectuelle, les entrepreneurs utilisent lorsqu'ils sont confrontés à d'autres degrés d'incertitude dans les situations qu'ils rencontrent. Pour développer ce cadre théorique, nous devrons revenir au raisonnement effectué par Sarasvathy lors de la mise en évidence de cette théorie, un raisonnement fondé notamment sur les travaux de Knight sur l'incertitude (1921). Après en avoir vu les limites, nous élargirons la typologie des situations d'incertitude avec les travaux de Gonod (2000). Pour définir l'opportunité d'affaires et en établir une typologie actionnable, nous nous appuierons sur les travaux de Sarasvathy, Dew, Velamuri et Venkataraman (2003) : l'opportunité est un concept bidimensionnel (le marché et la firme) intégrant trois différentes visions économiques du marché (une allocation de ressources, un processus de découverte, un processus de création). Les opportunités entrepreneuriales peuvent être de plusieurs types, selon que l'offre et/ou la demande sont connues ou non de l'entrepreneur. La typologie des situations d'incertitude de Gonod combinée aux travaux de Knight, et à ceux de Sarasvathy & alii (2003) sur l'opportunité d'affaires, nous permet d'envisager la théorie de l'effectuation dans des situations entrepreneuriales aux degrés divers d'incertitude. MOTS CLÉS : Entrepreneuriat - Incertitude - Opportunité - Effectuation - Causation. 1

2 INTRODUCTION L'objectif de cette contribution est de développer un cadre conceptuel permettant de tester les théories de l'effectuation et de la causation dans des situations entrepreneuriales présentant des degrés divers d'incertitude. La théorie de l'effectuation a été développée par Sarasvathy (2001 a, b) dans le but de modéliser l'action sous incertitude radicale. Mais il n'existe pas à notre connaissance d'étude empirique dont les résultats permettent d'affirmer quelle logique d'action, prédictive ou effectuelle, les entrepreneurs utilisent lorsqu'ils sont confrontés à d'autres degrés d'incertitude dans les situations qu'ils rencontrent. Pour développer ce cadre théorique, nous devons revenir au raisonnement effectué par Sarasvathy lors de la mise en évidence de cette théorie, un raisonnement fondé notamment sur les travaux de Knight sur l'incertitude (1921). Après avoir précisé notre vision de l'entrepreneuriat, nous évoquerons les principes de la logique effectuelle et l'état de la recherche en la matière. Nous aborderons ensuite le concept d'incertitude vu sous l'angle de Knight (1921) ainsi que sa typologie des situations d'incertitude. Après en avoir vu les limites, nous étudierons une autre typologie des situations incertaines, celle élaborée par un chercheur contemporain, Gonod (2000). Pour définir l'opportunité d'affaires et en établir une typologie actionnable, nous nous appuierons ensuite sur les travaux de Sarasvathy, Dew, Velamuri et Venkataraman (2003) : l'opportunité est un concept bidimensionnel (les marchés et les firmes) intégrant les trois différentes visions économiques du marché (une allocation de ressources, un processus de découverte, un processus de création). Les opportunités entrepreneuriales peuvent être de plusieurs types selon que l'offre et/ou la demande sont connues ou non de l'entrepreneur, selon leur degré d'incertitude. La typologie des situations d'incertitude de Gonod combinée aux travaux de Knight et à ceux de Sarasvathy & alii (2003) sur l'opportunité d'affaires, nous permet d'envisager la théorie de l'effectuation dans des situations entrepreneuriales aux degrés divers d'incertitude. Nous intègrerons alors les éléments théoriques développés dans un schéma simplifié présentant le cadre conceptuel recherché. 2

3 L'entrepreneuriat Intégrant les apports de Gartner (1985) sur l émergence organisationnelle, de Shane (2003) sur l opportunité d affaires, et plus récemment de Sarasvathy et Venkataraman (2010), nous envisageons l entrepreneuriat comme une méthode de l action humaine qui mène à la création d artefacts que sont les entreprises, avec pour construit central l opportunité d'affaires. L affirmation centrale du domaine de l entrepreneuriat, c est que les entrepreneurs reconnaissent, découvrent ou créent les opportunités d affaires qui mènent à la création de l entreprise. La logique effectuelle Tout d'abord, qu'est-ce que la logique effectuelle? C'est le contraire de la logique causale ou prédictive qui s'appuie sur trois postulats : 1) Une rationalité prédictive; 2) Des objectifs préexistants; 3) Des contraintes sur les ressources imposée par l'environnement. La logique causale est le principal modèle de logique et de pensée dans les organisations, mais elle peine à résoudre tous les problèmes liés à la prise de décision, notamment dans les cas d'incertitude radicale. Déjà, Knight (1921) et March (1994) faisaient le constat qu'il n'existait pas de modèle solide pouvant guider l'action dans les situations d'incertitude totale. Pour Knight, l'incertitude radicale suppose que le futur est inconnaissable, c'est-à-dire que l'action ne peut être guidée de manière rationnelle. Pour March, l ambiguïté sur les objectifs est une constante dans les organisations : la prise de décision est donc irrationnelle, et dans son modèle de "garbage can", les solutions existantes rencontrent des problèmes, et non vice et versa. Le raisonnement effectuel Pour Sarasvathy (2001 a, b), c'est l'ensemble du raisonnement causal qui est inadapté pour gérer l inconnaissable inhérent à la majorité des prises de décision dans les organisations, et plus spécifiquement dans la création d'entreprise. Avec l'effectuation, elle propose d'inverser le raisonnement causal, c'est-à-dire (1) la définition du problème, (2) le processus de solution, (3) les principes de décision et (4) la logique générale. Plutôt que de partir des connaissances existantes, l'effectuation suppose de partir des ressources disponibles (personnelles, 3

4 connaissances et réseaux) pour imaginer une série d'effets possibles de leur combinaison (voir figure 1). Un résultat atteint devient alors une nouvelle ressource, permettant d atteindre de nouveaux résultats, pouvant définir de nouveaux objectifs et ainsi de suite. Les objectifs poursuivis ne sont pas précis mais déterminent davantage une finalité globale qui fait sens pour l entrepreneur. Ainsi l entrepreneur ne suit pas de choix prédéterminé, mais il construit et découvre de nouvelles réalités qu il lui était impossible d envisager a priori. Figure 1 -Raisonnement causal et raisonnement effectuel Pensée managériale Le raisonnement causal Pensée entrepreneuriale Le raisonnement effectuel R1 E1 1 R2 R3 R4 Buts donnés R1 R2 R5 R4 R3 E2 E3 E4 R5 E5 Caractéristique distinctive : sélectionner parmi une série de ressources pour atteindre des objectifs prédétermines Caractéristique distinctive : imaginer de nouveaux objectifs possibles utilisant un ensemble de ressources données Source : Adapté de Sarasvathy (2001c : 2) Le processus effectuel L'effectuation et la causation diffèrent dans leurs processus. Le processus de causation suppose qu'à partir d'un objectif prédéterminé, l'entrepreneur réalise une série d'études de marché et d'analyses concurrentielles pour élaborer un Business Plan (voir figure 2a). Ce Business Plan lui sert d'outil pour acquérir les ressources et les partenaires nécessaires pour mettre en oeuvre le projet qui s'adaptera à l'environnement au cours du temps. Le processus d'effectuation suppose a contrario que les caractéristiques des entrepreneurs (qui il sont, ce qu'ils connaissaient et qui ils connaissent) forment la première série de ressources qui, lorsqu'elles sont combinées avec les contingences, créent un effet qui n'est pas prédéterminé mais qui se construit dans le processus effectuel (voir figure 2b). L'effectuateur poursuit à peine une aspiration et visualise une série d'actions qui transformeront l'idée originelle en firme. Il procède en général sans certitude sur l'existence d'un marché, d'une demande ou sur les profit potentiels (Sarasvathy, 2001). Les marchés sont créés par 4

5 l'interaction entre l'imagination des effectuateurs et les aspirations de leurs partenaires (clients, investisseurs ou autres) pré-engagés dans le processus. Figure 2 a -Le processus prédictif de création de marché Démarrage Identifier une opportunité pour un nouveau: - Produit, Firme ou - Marché Réaliser des analyses concurrentielles Réaliser des études de marché Elaborer un Business Plan Acquérir des ressources et des partenaires appropriés pour mettre en œuvre le plan S'adapter à l'environnement changeant au cours du temps Figure 2 b -Le processus effectuel de création de marché Cycle des ressources en expansion Nouvelles ressources Démarrage Evaluer mes ressources : -Qui je suis -Ce que je connais -Qui je connais Que puisje faire? Interagir avec le réseau et les rencontres Obtenir l'engagement des partenaires Cycle convergent de contraintes induisant les transformations du nouvel artefact Nouveaux objectifs Nouvelles Firmes, Produits, Marché Source : Read, Dew, Sarasvathy, Song, Wiltbank (2009 : 4) Si l'on se réfère aux ouvrages de marketing traitant de la création de nouveaux marchés (Sarasvathy, Dew, 2005b), alors la démarche effectuelle inverse la démarché SCP (voir figure 3). Selon Kotler & alii (2009 : 291), la démarche SCP suppose une analyse des opportunités à long terme du marché, puis une recherche et une sélection des marchés cibles à travers : la segmentation du marché, l'évaluation de l'attractivité des segments, la sélection des segments cibles, l'identification des possibles concepts de positionnement pour chaque segment ciblé, et le développement du concept de positionnement choisi. 5

6 Figure 3 - Contrastes entre la démarche SCP et la démarche effectuelle dans la création d un nouveau marché Démarche SCP classique issue des ouvrages de marketing Définition du marché Segmentation ( à partir de varibles pertinentes) Ciblage ( basé sur des critères tels que le profit escompté) Positionnement à atteindre CLIENT Identification des clients (via les ressources : Identité, Connaissances et Réseau) Définition du Client (en développant l'intuition à travers des partenariats stratégiques et la vente) Ajout de segments de marché et partenariats stratégiques Définition d'un ou plusieurs marchés possibles La logique effectuelle Démarche effectuelle Source : Sarasvathy, Dew (2005 : 389) Par logique, Sarasvathy entend un ensemble cohérent d'idées guidant l'action (2008 : 17). La logique effectuelle consiste donc selon Sarasvathy, en un ensemble cohérent d'idées et de principes qui guident l'action sous incertitude radicale. Concrètement, elle se compose de différents processus cognitifs et comportements (Perry, Chandler, Markova, 2011 : 16) : 1) L'action entrepreneuriale est initiée par les ressources disponibles; 2) Les entrepreneurs fondent leur décision entre les différentes options d'affaires, sur le niveau de pertes qu'ils peuvent accepter; 3) Les entrepreneurs voient les contingences comme des opportunités et les exploitent; 1) Les entrepreneurs recherchent partenariats et pré-engagements des acteurs externes; 6

7 2) Les entrepreneurs cherchent à contrôler un futur imprévisible. Ces principes diffèrent de la logique prédictive (voir figure 4). Figure 4 - Principes des logiques prédictive et effectuelle Principes fondamentaux Vue du futur Base pour l action Critère de décision des options Stratégies / acteurs externes Stratégies / contingences Logique causale ou prédictive Prédictive La logique prédictive envisage le futur comme une continuation du passé. Des prévisions précises sont nécessaires et utiles. Guidée par les ressources Les objectifs, même très limités par des ressources disponibles limitées, déterminent les sous-objectifs et l action. Profits espérés La logique causale envisage le problème de création d entreprise comme celui relevant de l exploitation de l opportunité générant le plus de profit. Logique de concurrence Esprit de compétition et relations marquées par les comparaisons concurrentielles. Eviter les aléas Les prévisions, la planification et la concentration des ressources permettent à la firme de minimiser l impact des événements inattendus. Logique effectuelle Créative La logique effectuelle envisage le futur comme dessiné partiellement par des individus volontaires. La prévision est inutile car le futur est imprévisible et l'on cherche à le contrôler. Guidée par les objectifs Les objectifs émergent en imaginant les actions possibles basées sur les ressources disponibles. Les individus qui entrent dans le processus en devenant des partenaires contribuent au processus de détermination des actions possibles et nécessaires. Pertes acceptables La logique effectuelle envisage la création d entreprise comme l exploitation d opportunités satisfaisantes, sans que les partenaires investissent plus de ressources qu ils peuvent se permettre de perdre. Partenariats La logique effectuelle recommande de rechercher des partenaires très en amont et de travailler avec eux pour créer de nouveaux marchés. Les relations avec eux influencent la nature et la trajectoire de la nouvelle firme. Exploiter les aléas en les utilisant comme leviers la logique effectuelle est caractérisée par des processus de créativité incluant l imagination de nouvelles possibilités et la modification perpétuelle des objectifs. Les contingences sont vues alors comme des opportunités de création et d innovation et servent de levier. Les prévisions sont évitées. Source : Adapté de Dew, Read, Sarasvathy, Wiltbank (2009 : 290) Dans l'étude de cas RealNetWorks (2001), Sarasvathy montre avec Kotha que la logique effectuelle, complémentaire de la logique causale, s utilise principalement dans des cas d'incertitude radicale, lorsque la prévision est impossible (Knight, 1921), les objectifs ne sont pas déterminés à l avance (March, 1982), et l environnement ne peut sélectionner les résultats de manière autonome sans intervention de l individu (Weick, 1979). L'incertitude radicale se rencontre lors de l'introduction de nouveaux produits sur de nouveaux marchés, une situation qui renvoie en marketing au quadrant suicidaire (voir figure 5). 7

8 Figure 5 - Typologie d'entreprises en création Marchés existants Nouveaux marchés Produits existants 1 2 Nouveaux produits 3 4 Quadrant suicidaire Source : Adapté de Sarasvathy (2001c, 6) La recherche dans le domaine de l'effectuation A l issue des premiers articles de Saravathy (1998, 2001a,b), de nombreux travaux ont cherché à enrichir ou tester cette nouvelle théorie. Plusieurs articles ont présenté l effectuation comme un nouveau paradigme en tentant de répondre à diverses questions fondamentales : - Comment les firmes sont-elles créées (Sarasvathy, 2001)? - Qu est-ce que l effectuation (Dew, Sarasvathy, 2002)? - Comment naissent les opportunités entrepreneuriales (Sarasvathy, Dew, Velamuri, Venkataraman, 2003)? - Comment s effectue la prise de décision dans les firmes lorsqu elles sont confrontées à l incertitude knightienne (Wiltbank, Dew, Read, Sarasvathy, 2006)? - Comment les firmes qui ne sont pas encore établies se comportent-elles (Dew, Read, Sarasvathy, Wiltbank, 2008)? - Comment les entrepreneurs créent avec succès de nouvelles firmes et marchés (Dew, Sarasvathy, Read, Wiltbank, 2008)? Perry, Chandler et Markova (2011) font une synthèse éclairée des travaux réalisés. Selon leurs analyses, la recherche sur l effectuation s est divisée en trois catégories : 1) Une recherche plutôt conceptuelle pour enrichir la théorie; 2) Une recherche empirique de type expérimentale; 3) Une recherche du type études de terrain. 8

9 La littérature conceptuelle a permis l'exploration du lien entre l effectuation et d autres construits comme l expertise entrepreneuriale et la performance des nouvelles firmes (Read, Sarasvathy, 2005). Les recherches empiriques expérimentales se sont surtout centrées sur la manière dont les entrepreneurs et les non-entrepreneurs traitent le risque et le profit espéré (Dew, Read, Sarasvathy, Wiltbank, 2009 ; Read, Dew, Sarasvathy, Song, Wiltbank, 2009, Sarasvathy, 1998 ; Sarasvathy, Dew, 2005 ; Sarasvathy, Simon, Lave, 1998). Deux études expérimentales comparent les entrepreneurs experts et novices dans leur manière de cadrer leurs décisions en général (Dew, Read & alii., 2009) et leurs décisions marketing (Read, Dew & alii, 2009) en utilisant la logique effectuelle plus souvent. De plus, des études de cas qualitatives (Harmeling, Oberman, Venkataraman, Stevenson, 2004 ; Harting, 2004 ; Sarasvathy, Kotha, 2001) et quantitatives (Wiltbank, Read, Dew, Sarasvathy, 2009) ont été conduites sur la manière dont la logique effectuelle était utilisée. Perry & alli (2011) suggèrent de dépasser le stade infantile de la théorie et d'explorer les relations entre l'effectuation et des construits établis. Nous constatons que l'incertitude dans le cas de la création d'entreprise est un construit certes complexe, mais bien établi (voir notamment l'ouvrage de Moureau et Riveau-Danset de 2004). Des recherches sur l'effectuation ont été menées dans le cas d'incertitude knightienne, mais il n'existe pas d'étude empirique mettant en évidence quel modèle d'action prédictif ou effectuel les entrepreneurs utilisent dans d'autres cas d'incertitude. Même si Sarasvathy et Kotha suggèrent en 2001 que les modèles de causation sont préférables, dans les cas où de nouveaux produits sont développés sur la base d'une connaissance nouvelle (ex. nouvelle technologie) dans des marchés existants, aucune recherche empirique n'a été menée qui montre la logique d'action à l'œuvre dans ces situations. Les études de cas de Sarasvathy et Kotha (RealNetWorks, 2001) et d'harmeling, Oberman Venkataraman et Stevenson (Programme de formation en entrepreneuriat en Croatie, 2004) concernent essentiellement des environnements à l'incertitude très élevée : le début de l'internet en tant que marché, et le développement de l'enseignement graduate en Croatie juste après le conflit serbo-croate des années 90. Nous allons maintenant explorer le construit de l'incertitude afin de pouvoir envisager l'effectuation dans d'autres situations que les situations d'incertitude totale. Nous présenterons 9

10 tout d'abord les travaux de Knight, un auteur classique sur lequel s'est appuyée Sarasvathy pour développer sa théorie. Après en avoir vu les limites, nous élargirons le concept d'incertitude avec les travaux d'un auteur contemporains Gonod. L'incertitude Pour élaborer la théorie de l'effectuation, Sarasvathy s'est appuyée sur les travaux de Knight présentés dans l'ouvrage Risk, Uncertainty and Profit (1921). Selon l'auteur, les individus ont des connaissances et une rationalité limités, et ont par conséquence de la difficulté à prédire le futur lorsqu ils sont confrontés à la complexité, à la nouveauté, aux aléas. Le concept d'incertitude soulève plusieurs questions : - Peut-on trouver des explications au comportement des individus confrontés à l incertitude (Moureau, Rivaud-Danset, 2004)? - Peut-on rendre compte des rationalités à l œuvre dans les comportements et la manière dont l incertitude est gérée? - Peut-on modéliser l action sous incertitude, et ce pour tous les degrés d'incertitude? En effet, si l'on se réfère au schéma 5, l'incertitude n'est pas absente des situations 2 et 3 qui correspondent respectivement à, l'introduction de produits existants dans de nouveaux marchés et, à l'introduction de nouveaux produits dans des marchés existants. Mais comment définir l'incertitude? Elle concerne le degré d ignorance/connaissance qui entoure les résultats des décisions. Le degré d incertitude est plus ou moins élevé selon qu il est possible ou pas de définir à l avance, sous la forme d une distribution de probabilités, les alternatives futures d une décision. En sous-entendant l'idée d'un continuum entre le connu et l'inconnaissable, Knight 1 distingue trois degrés d incertitude, "risk", "uncertainty", et "true uncertainty" ( voir figure 6) : 1) "Le risque" est une incertitude exprimée sous la forme d une fréquence mathématique ou «a priori calculation», (1921 : 233). Il se gère en utilisant les méthodes d analyse classique car la distribution de probabilités est connue, c est-à-dire les alternatives de la décision et leurs probabilités d occurrence. Seuls les résultats sont inconnus. Ce type de probabilités mathématiques se rencontre rarement dans le monde des affaires (1921 : 214). 1 KNIGHT Frank (1921). Risk, Uncertainty and Profit. Editions Cosimo Classics, London 10

11 2) "L'incertitude" concerne les cas où la distribution de probabilités est inconnue, c està-dire que les alternatives de la décision sont connues, mais non les probabilités d occurrence. "L incertitude" s exprime par des prévisions fréquentistes (statistiques) mesurant l occurrence du phénomène aléatoire, en se basant sur la règle implicite que les proportions découvertes dans le passé s appliquent au futur. La gestion de ce type d incertitude nécessite des techniques d estimation jusqu à ce que la distribution de probabilités soit connue et propice à l analyse. Là également, la plupart des situations d affaires sont trop uniques pour que des statistiques fondées sur des occurrences passées similaires puissent guider la prise de décision (1921 : 232). 3) "L incertitude totale ou knightienne" correspond aux situations où les alternatives potentielles et les probabilités ne sont pas connues. C est le cas des événements futurs sur lesquels se forment des jugements qui guident l action (Knight, 1921 : 233) et notamment les impacts de décisions d affaires si uniques, qu il est impossible de se baser sur une quelconque statistique pour les prévoir. L incertitude s'exprime sur la base de d intuitions, de croyances (probabilités épistémiques) et non de probabilités scientifiques. Figure 6 - Les degrés d incertitude dans les situations d'affaire, leurs modes d'expression et leurs logiques de gestion Type d incertitude "Risque" "Incertitude" "Incertitude knightienne" Distribution du futur Connue Alternatives connues Probabilités connues, Résultat aléatoire Inconnue Alternatives connues Probabilités inconnues Résultat inconnu Inconnaissable Alternatives inconnues Probabilités inconnues Résultat inconnu Exemple L urne contient 5 boules vertes et 5 boules rouges. Le tirage d une boule rouge fait gagner 50 L urne contient un nombre inconnu de boules. Le tirage d une boule rouge fait gagner 50 L urne peut contenir ou pas des boules, et même l existence de l urne est questionnable Expression de l'incertitude Probabilités mathématiques Probabilités fréquentistes Probabilités épistémiques Logique de gestion L'analyse L'estimation L'intuition Source : Adapté de Knight (1921) Knight constate que l action peut se modéliser dans les deux premiers cas d incertitude, ceux du «risque» et de «l incertitude», avec les logiques respectives de l'analyse et de l'estimation. 11

12 Cependant, sous incertitude radicale (ce qui est le cas de la majorité des décisions d affaires), l action ne peut pas s expliquer par des modèles rationnels en fonction d objectifs et de calculs. Pour leurs prises de décision, les individus se fondent sur leurs degrés de croyance (ou probabilités épistémiques) dans des conjonctures qu ils forment sur les effets possibles de leurs décisions. Ce ne sont pas des probabilités, car selon Knight, il est impossible d associer des probabilités à des situations singulières incertaines, car elles sont inclassables en raison de leur nouveauté ou de leur complexité. Ces degrés de croyance sont issus de l intuition ancrée dans les expériences des individus. Ces travaux soulèvent néanmoins quelques questionnements : - Knight ne traite que de l'incertitude et n'envisage pas les cas de certitude totale où distribution, processus et résultats sont connus d'avance. - Incertitude et risque sont deux notions aux territoires différents. L'incertitude est un concept dont l'origine est le déficit de connaissances des individus et qui s'exprime par un doute (Knight, 1921 ; Kirzner, 1973 ; Barbosa, 2008). Le risque est un concept liant l homme et le danger potentiel issu de ses actions qu'il cherche à anticiper (Maso, 2006 : 21). Un chercheur contemporain Gonod (2000), apporte un éclairage nouveau sur le concept d'incertitude. Il intègre dans son analyse, non seulement les degrés d'incertitude des situations rencontrées par les individus, mais également leurs degrés de certitude. S'appuyant sur des travaux datant du début des années 50, il identifie deux approches dans la gestion des situations futures : (1) la prévision qui concerne uniquement les situations de certitude et, (2) la prospective qui concerne les situations d'incertitude. La prospective (dont l'ancêtre est la divination!) est une démarche qui permet de préparer l'avenir en élaborant des visions et des scénarios à partir de données disponibles. Comme la prévision, la prospective réduit les angoisses face à l'avenir, en réduisant les incertitudes et en légitimant les actions. Dans les situations qui relèvent du domaine de la certitude, les alternatives et leurs probabilités sont connues et le résultat est soit connu ou soit aléatoire : 1) La première situation concerne les processus dont le résultat est connu, et dont les lois de transformation ou de mouvements sont également connues et quantifiables. Ce type de prévisions concerne les lois de la nature comme les lois physiques, mais elles sont plus rares en sciences sociales. Elles peuvent concerner par exemple les prévisions 12

13 démographiques à moyen terme. Ce sont des prévisions quasi mécaniques, de type déterministe. C est le domaine de la certitude totale, qualitative et quantitative. 2) Dans la seconde situation, les alternatives et les probabilités sont connues mais le résultat est aléatoire. Là également, les lois de transformation, les coefficients de corrélation permettant de prédire les alternatives futures, et leurs probabilités d occurrence sont connus. Ces prévisions sont de type aléatoire, car le futur a une distribution connue, c està-dire qu il y a une série de valeurs possibles pour la variable aléatoire. C est le domaine du «et si». Les prévisions économiques (consommation, taux d emploi, ) entrent dans cette catégorie. La certitude aléatoire, correspond au risque knightien. Dans les situations relevant du domaine de l'incertitude, le futur n a pas de distribution de probabilités, soit les alternatives existent mais ne peuvent être assorties de probabilités, ou bien les alternatives sont inconnues : 1) Dans la première situation, où les alternatives existent mais ne peuvent être assorties de probabilités, la direction des processus est connue (donc le résultat), mais les probabilités sont impossibles à établir. C est par exemple les effets de la construction d une autoroute ou du TGV. C est le domaine de la certitude qualitative et l incertitude quantitative. Ces situations correspondent au cas «d incertitude» dans la typologie de Knight. 2) Dans la dernière situation, la distribution est inconnaissable, c'est l incertitude totale où ni le résultat et ni les alternatives sont prévisibles, et encore moins leurs probabilités. Cette incertitude peut provenir de l absence de connaissances et d informations, mais surtout de la nature même de phénomènes de mutations, de rupture ou d écroulement de structures mal identifiées. L incertitude est à la fois qualitative et quantitative et il s agit là de la «true incertainty» de Knight. Plusieurs éléments de l'analyse de Gonod divergent par rapport à celle de Knight : - Les situations risquées relèvent chez Gonod, de la certitude aléatoire et non de l'incertitude. En effet, la distribution des options est connue, et seul le résultat est inconnu. - Les situations d'incertitude, que l'on pourrait qualifier d'incertitude moyenne, relèvent chez Gonod de la prospective, et non de la prévision. En effet, si les alternatives de la décision sont connues, il est impossible d'en établir des probabilités. 13

14 En revanche les deux auteurs constatent la difficulté à modéliser l'action dans des situations d'incertitude totale : - Pour Knight les situations d'incertitude totale sont uniques et impossibles à prévoir. Au mieux les individus doivent former des conjonctures sur les effets des décisions qu'ils doivent prendre. Par contre, on peut raisonnablement se demander comment l'individu peut connaître les alternatives pour prendre sa décision puisqu'en incertitude radicale, les alternatives sont inconnues et inconnaissables. - Gonod soulève le problème de l'inconnaissable en reconnaissant que la vraie difficulté de l'incertitude radicale, c'est l'ignorance totale de la zone d'incertitude : on ne sait pas ce qu'on ne sait pas. Pour "faire avec'" l'incertitude qualitative et la reconnaître, il suggère une pratique d interrogations dans les zones d incertitudes, le «qu est-ce qui se passerait si? Mais on peut là également se demander si cette pratique à elle seule peut servir de modèle solide pour guider l'action sous incertitude. Le tableau suivant reflète l'intégration des travaux de Gonod à l'analyse de Knight (figure 7). Figure 7 Continuum entre le connu et l inconnaissable des situations futures Degré de certitude/ incertitude Connaissance du Futur Mode de gestion de l'incertitude (Gonod) Logique de gestion de l'incertitude (Knight) Expression de l'incertitude (Knight & Gonod) CONNU INCONNU INCONNAISSABLE Certitude totale Certitude aléatoire Incertitude moyenne Incertitude totale qualitative et Certitude qualitative et Incertitude qualitative et quantitative incertitude quantitative quantitative Distribution Connue Alternatives connues Probabilités connues, Résultat connu Prévisions déterministes Prévision Distribution Connue Alternatives connues Probabilités connues, Résultat aléatoire Distribution inconnue Alternatives connues Probabilités inconnues Résultat connu Distribution inconnaissable Alternatives inconnues Probabilités inconnues Résultat inconnaissable Prospective L analyse L estimation L'intuition Prévisions mathématiques Statistiques Source : inspiré de Knight (1921), Gonod (2000) Questionnement Comme Knight (1921), March (1982) et Weick (1979), Sarasvathy (2001 a, b) considère que l'incertitude radicale est inaccessible à l'approche prédictive. L'intuition n'est pas, selon elle, une gestion efficace des situations, et elle échappe à toute modélisation, même si le questionnement suggéré par Gonod constitue un embryon de principe. Pour répondre aux 14

15 problèmes de la modélisation sous incertitude radicale, elle propose la logique d'action effectuelle, à l'opposé du raisonnement causal. Nous allons maintenant voir comment le concept d'incertitude peut s'appliquer à l'entrepreneuriat et notamment à son construit central, l'opportunité d'affaires. L'incertitude appliquée au concept d opportunité d affaires Concept issu des travaux des économistes (Casson, 1982 ; Hayek, 1945 ; Kirzner, 1973, 1997 ; Mises 1949 ; Schumpeter, 1942), l opportunité, occasion de profit non exploitée (Casson, 1982 : 23 ; Kirzner, 1973 : 58), est au centre de l activité entrepreneuriale. Sa reconnaissance ou sa découverte est équivalente avec l action entrepreneuriale (Kirzner, 1979 : 8) et les activités d identification, d évaluation et d exploitation des opportunités discriminent les entrepreneurs des non-entrepreneurs (Schumpeter, 1942). L'opportunité d'affaires est un concept qui regroupe trois courants de recherche en économie et trois visions différentes du marché (McMullen, Shepherd, 2006) : 1) L'allocation de ressources ou l école économique austro-allemande (Schumpeter, 1935, 1942): les opportunités abondantes et facilement identifiables existent de manière objective et indépendante des individus. Le degré d'incertitude est faible. Leur découverte n est pas due à un «accident» mais elles sont recherchées et reconnues par des individus; leur sélection s'effectue par un processus de maximisation rationnel. 2) Le processus de découverte ou l'école autrichienne et l'école de Chicago (Hayek, 1945; Kirzner, 1973, 1979, 1985, 1997; Knight, 1921) : les opportunités sont découvertes par ceux qui savent les saisir, selon leur niveau d information, leurs capacités cognitives et notamment l «alertness» (Ecole autrichienne, Hayek, 1945 ; Kirzner, 1973, 1979, 1985, 1997), ou bien leurs compétences antérieures (Ecole de Chicago, Knight, 1921). L''entrepreneur ne recherche pas des opportunités inconnues mais les découvre, «tombe dessus» par surprise et de manière aléatoire. 3) Le processus de création : les opportunités sont créés par l'imagination, l'action et les interactions des individus (Buchanan, Vanberg, 1991). Dans ce courant, le terme «découverte» n est pas approprié car il n existe pas d opportunité existante, attendant d être découverte et exploitée (Gartner, Carter, Hills, 2003). Les opportunités sont des phénomènes cognitifs dépendants de la vision des individus, le produit de leur imagination, de leurs actions et interactions. Les circonstances favorables à cette 15

16 émergence sont entièrement le produit de leur propre initiative. Ce sont des créations (Berger, Luckman, 1967 ; Gaglio, Katz, 2001) managériales, marketing, financières, organisationnelles (Verstraete, Jouison-Laffite, 2009 : 132) car le processus d identification d opportunité est un processus créatif (Hills, Shrader, Lumpkin, 1999) et la créativité est un élément qui favorise l entrepreneuriat (Tremblay, Carrier, 2006). L opportunité se définit également comme le résultat d un processus de catégorisation cognitive favorable (Palich, Bagby, 1995). Un grand nombre de chercheurs en entrepreneuriat, incluant tout le courant cognitif, rejette l approche réaliste pure et considèrent que l opportunité est un phénomène subjectif, sans existence préalable. Dépassant ces antagonismes, Sarasvathy, Dew, Velamuri et Venkataraman (2003) prennent comme postulat la complémentarité des trois visions. Chaque conception de l'opportunité peut être utile. Selon le degré d'incertitude rencontrée, l'opportunité peut s'envisager tour à tour comme une fonction d'allocation, un processus de découverte ou une décision de création (2003 :143). Ils identifient deux dimensions fondamentales au concept d'opportunité, dimensions qui correspondent à celles de l économie capitaliste, soit : 1) La demande (les marchés); 2) L offre (les firmes et les produits). Les situations entrepreneuriales présentent différents degrés d'incertitude selon les deux dimensions identifiées, soit l'incertitude de l'offre et/ou soit l'incertitude de la demande. Le postulat de complémentarité des visions des opportunités entrepreneuriales permet la construction d'une typologie basée sur les pré-conditions de leur existence qui reprend les cas de figures déjà évoqués dans le schéma 5 : 1) Les sources d'offre et de demande sont préexistantes et présentent un degré faible d'incertitude. Leur rencontre s'effectue au moyen d'une entreprise. Il s'agit là de firmes exploitant des marchés existants en allouant des ressources spécifiques, comme par exemple l exploitation de franchises. Dans ce cas de figure, l entrepreneur "reconnaît " l opportunité qui est vue de manière allocative : il s agit d allouer des ressources spécifiques à des fins spécifiques. Cette vision correspond selon les auteurs au concept de 16

17 risque et l'entrepreneur utilise des stratégies de gestion de risque pour minimiser l impact des dangers potentiels. 2) La seconde situation concerne deux cas de figure, celles ou soit le marché (demande), ou soit les firmes (offre) sont à développer (situations 2 et 3 du schéma 5). Dans la première, l'offre est préexistante et le marché est à développer : l'offre présente un faible degré d'incertitude et la demande un degré élevé d'incertitude. Dans la seconde, le marché est préexistant et l'offre est à créer : l'offre présente un degré élevé d'incertitude alors que la demande présente un faible degré d'incertitude. Nous pouvons dire que ces situations entrepreneuriales présentant un degré moyen d'incertitude. L entrepreneur «découvre» l opportunité (ou il «tombe dessus»), c est-à-dire sur des ressources destinées à atteindre des buts spécifiques. Il s agit de la découverte d un marché potentiel pour un produit existant, ou la découverte d un produit/service pour un marché existant. C est par exemple dans le cas où la demande existe préalablement, un traitement à développer pour des maladies, ou bien dans le cas de la demande inexistante, des débouchés à trouver pour des applications de nouvelles technologies. "L incertitude" dans ce cas de figure se gère via l expérimentation jusqu au moment où une distribution de probabilités soit connue et que des stratégies de gestion de risque soient possibles. Dans cette perspective, on se concentre sur les origines de l opportunité en traitant les effets finaux comme le produit automatique de marchés concurrentiels. 3) Lorsque ni l'offre et ni la demande n'existent, elles doivent être créées et plusieurs inventions économiques (marketing, financières.. ) doivent être faites afin de faire naître l'opportunité. Il s'agit là de créer de nouveaux marchés. Cette troisième situation situe l entrepreneur dans une incertitude knightienne, où les marchés et la demande sont inexistants et où toute prévision est impossible en raison d un futur inconnu et inconnaissable. En créant une offre et une demande correspondante, l entrepreneur va «créer» l opportunité. L incertitude va être annihilée par la logique d action effectuelle, alors que dans les deux cas précédents, l entrepreneur utilise majoritairement la logique causale. Les mécanismes de pertes acceptables, de partenariats immédiats et d exploitation de contingences éliminent l incertitude et l image négative y étant associée. C est une vue différente du marché considéré non comme donné, mais comme un processus de création fondé sur les décisions et les actions des agents, ce qui relègue la question des effets finaux et des origines des opportunités à des effets contingents des décisions et des actions. 17

18 Le schéma 5 pourrait évoluer de cette manière (voir figure 8) : Figure 8 - Typologie des opportunités entrepreneuriales selon les dimensions de l'offre et de la demande, et leurs degrés d'incertitude Marchés existants (Demande pour un type d'offre) Nouveaux marchés Produits existants (produits/firmes concurrents) Nouveaux produits 1 Incertitude faible Reconnaissance de l'opportunité, c'est-à-dire la rencontre entre une offre et une demande existantes. Ex : Le cas de la franchise et de toutes les entreprises traditionnelles. 3 Incertitude moyenne Processus de découverte de l'opportunité, c'est-àdire la découverte d'un produit pour un marché existant. 2 Incertitude moyenne Processus de découverte de l'opportunité, c'est-àdire la découverte d'un marché pour un produit existant. Ex : Le cas d'innovations technologiques au départ sans applications commerciales. 4 Incertitude totale Processus de création de l'opportunité par une innovation radicale en termes de produits puis création d'une demande pour ce produit Ex : Le cas de traitements nouveaux pour des Ex : Le cas d'innovations radicales qui bouleversent maladies, des innovations produits pour des la segmentation d'un marché. marchés existants. Source : Adapté de Sarasvathy (2001c, 6) et de Sarasvathy, Dew, Velamuri et Venkataraman (2003) Cette typologie permet d'envisager de tester les théories de l'effectuation et de la causation dans différentes situations d'incertitude entrepreneuriale. Sarasvathy a montré que la logique effectuelle est un guide pour l'action entrepreneuriale dans des situations d'incertitude élevée et elle affirme que la logique causale semble plus appropriée pour guider l'action dans des situations d'incertitude entrepreneuriale faible et moyenne (Sarasvathy, Kotha, 2001 : 8). Cependant, le développement de sa théorie s'est appuyé sur la typologie de Knight, selon laquelle les situations "d'incertitude" 2 et 3 s'expriment par des probabilités scientifiques : les statistiques. Elle en déduit que ces situations devraient mieux se gérer par la logique causale que la logique effectuelle. En revanche, les statistiques, considérées comme subjectives par Gonod, sont le reflet de situations relevant de la prospective et non de la prévision (voir figure 9). 18

19 Figure 9 - Degré d'incertitude, expression, mode de gestion de l'opportunité d'affaires et logique d'action Types d'opportunités N/A Offre ET Demande connues Offre OU Demande inconnue Offre ET Demande inconnues et inconnaissables Degré d'incertitude selon Knight N/A Le "risque" "L'incertitude" "L'incertitude radicale" Degré d'incertitude selon Gonod Certitude qualitative et quantitative Certitude aléatoire Certitude qualitative et incertitude quantitative Incertitude qualitative et quantitative Expression de l'incertitude selon Knight N/A Probabilités mathématiques Probabilités fréquentistes (Statistiques) Probabilités épistémiques Expression de l'incertitude selon Gonod Prévisions déterministes Prévisions mathématiques Statistiques Le questionnement Mode de gestion de l'incertitude selon Knight N/A L'analyse L'estimation L'intuition Mode de gestion de l'incertitude selon Gonod Logique d'action selon Sarasvathy La prévision Causation La prospective L'effectuation Le questionnement concernant la logique d'action Causation Causation? Effectuation? L'effectuation La vision de Gonod nous amène à penser que la logique effectuelle pourrait être un guide partiel de l'action des entrepreneurs, dans les cas où l'offre est à créer et la demande est inexistante ou bien, les cas où la demande existe et l'offre est à créer. Nous proposons d'intégrer tous les éléments théoriques présentés et développés précédemment dans un cadre conceptuel simplifié (voir figure 10). 19

20 Figure 10 - Cadre conceptuel INCERTITUDE DU MACRO-ENVIRONNEMENT 2. PROCESSUS DE CREATION EFFECTUEL Identification du CLIENT cible (ress. dispo) Définition CLIENT Ajout de SEGMENTS/ PARTENAIRES Définition du MARCHE 1. DEGRE D INCERTITUDE DE L OPPORTUNITE D afa DEGRE D INCERTITUDE DE L OFFRE LOGIQUE D ACTION EFFECTUATION Logique de contrôle CREATION de firmes, produits, marchés DEGRE D INCERTITUDE DE LA DEMANDE CAUSATION Logique de prévision EXPLOITATION de firmes, produits, marchés 2. PROCESSUS DE CREATION PREDICTIF Définition du MARCHE Segmentation du MARCHE Ciblage du MARCHE (gains espérés) Définition du POSITIONNEMENT (stratégies marketing) Les possibles implications pour l'accompagnement et la formation découlant du test de ces deux théories dans divers cas d'incertitude entrepreneuriale Nous pensons que la théorie de l'effectuation pourrait être utile pour guider l'action des entrepreneurs lorsque les deux dimensions de l'opportunité entrepreneuriale (offre et demande) présentent divers degrés d'incertitude, et non nécessairement dans des cas où l'offre et la demande sont inconnues de l'entrepreneur, qui doit alors gérer une situation d'incertitude totale. En effet, contrairement à la position de Sarasvathy et Kotha (2001 : 8), la théorie de la causation n'est peut-être pas nécessairement la logique d'action à utiliser dans les situations d'incertitude entrepreneuriale moyenne, où soit l'offre ou soit la demande sont connues de l'entrepreneur. L'effectuation pourrait alors faire partie des outils disponibles pour accompagner les entrepreneurs, au même titre que le processus causal qui englobe études de marché, analyses concurrentielles et Business plans. De même, cette théorie pourrait également figurer au programme des cursus en entrepreneuriat des écoles et universités. Il s'agit certes d'un 20

21 changement de paradigme par rapport au raisonnement causal, mais il apparait déjà au travers des différentes études menées sous l'impulsion de Sarasvathy, que les entrepreneurs utiliseraient une autre logique lorsqu'ils doivent gérer l'inconnaissable. CONCLUSION En revenant au cadre théorique utilisé par Sarasvathy pour développer la théorie de l'effectuation, nous avons pointé un certain nombre de zones d'ombre dans le concept d'incertitude issu des théories de Knight. Grâce aux apports de Gonod, nous pouvons élargir la typologie de Knight en distinguant les situations de certitude entrepreneuriale relevant de prévisions, de celles présentant des degrés d'incertitude qui relèvent de la prospective. Les situations "d'incertitude" au sens de Knight, ou d'incertitude moyenne quantitative se gèrent selon Gonod par la prospective. L'incertitude s'exprime par des probabilités non scientifiques (les statistiques) et par conséquent le raisonnement effectuel pourrait également être un guide pour l'action des entrepreneurs dans ce type de situations. Sarasvathy et Kotha (2001 : 8) suggèrent que le raisonnement causal serait plus approprié (notamment lors de la découverte d'un produit pour un marché existant), mais la logique réelle des entrepreneurs dans ces situations n'a pas été explorée empiriquement. L'ensemble des éléments théoriques présentés est intégré dans un schéma simplifié présentant le cadre conceptuel développé dans cet article. Le test de ces théories dans des cas variés d'incertitude entrepreneuriale pourrait permettre d'inclure les principes de l'effectuation dans les outils d'accompagnement des entrepreneurs dans leur processus de création, et dans les cursus de formation en entrepreneuriat dans les écoles et universités. 21

22 BIBLIOGRAPHIE BARBOSA Saulo D. (2008). La perception du risque dans la décision de création d entreprise. Thèse de doctorat en sciences de gestion. Université Pierre Mendès France, Grenoble. BERGER Peter, LUCKMANN Thomas (1997, (1966)). La construction sociale de la réalité. Editions Armand Colin, collection Références, Paris. BUCHANAN James M., VANBERG Viktor J. (1991). The Market as a Creative Process. Economics and Philosophy, 7 (2), CASSON Marc (1991, (1982)). L entrepreneur. Editions Economica, Paris. DEW Nicholas, READ Stuart, SARASVATHY Saras, WILTBANK Robert (2008). Outlines of the Behavioral Theory of the Entrepreneurial Firm. Journal of Economic Behavioral Organization, 66, DEW Nicholas, READ Stuart, SARASVATHY Saras, WILTBANK Robert (2009). Affordable Loss: Behavioral Economic Aspects of the Plunge Decision. Strategic Entrepreneurship Journal, 3, ). DEW Nicholas, SARASVATHY Saras (2002). What effectuation is not: Further Development of an Alternative to Rational Choice. Academy of Management Review. DEW Nicholas, SARASVATHY Saras, READ Stuart, WILTBANK Robert (2008). Immortal Firms in Mortal Markets? An Entrepreneurial Perspective on the Innovator s Dilemma.European Journal of Innovation Management, 11, GAGLIO Connie Marie, KATZ Jerome (2001). The Psychological Basis of Opportunity Identification: Entrepreneurial Alertness. Small Business Economics, GARTNER William B. (1985). A Conceptual Framework for Describing the Phenomenon of New Venture Creation. Academy of Management Review, 10 (4), GARTNER William B., CARTER Nancy M., HILLS Gerald E. (2003). The Language of Opportunity. Dans New Movements in Entrepreneurship, direction C. STEYART et D. HJORT, Editions Edward Elgar, Cheltenham. GONOD Pierre F. (2000). Penser l incertitude. HARMELING Susan S., OBERMAN Suncica, VENKATARAMAN Sankaran, STEVENSON Howard H. (2004).That my Neighbor s Cow Might Live: Effectuation, Entrepreneurship Education, and Regional Development in Croatia. Dans Frontiers of Entrepreneurship Research, 24 (1-14), direction A. SHAKER, S.A. ZAHRA, C.G. BRUCH, P. DAVIDSSON, J. FIET, P.G. GREENE, R.T. HARISSON, M. LERNER, C. MASON, G.D. MEYER, J. SOHL, A. ZACHARAKIS, Babson College,Wellesley, Massachusetts. 22

23 HAYEK Friedrich (1945). The Use of Knowledge in Society. American Economic Review, 35 (4), HILLS Gerald E., SHRADER Rodney C., LUMPKIN G.T. (1999). Opportunity Recognition as a creative Process. Frontiers for Entrepreneurship Research, Babson College, Wellesley, Massachusetts KIRZNER Israel M. (1979). Perception, Opportuniy, and Profit: Studies in the Theory of Entrepreneurship. Editions University of Chicago Press, Chicago, Illinois. KIRZNER Israel M. (1985). Discovery and the Capitalist Process. Editions University of Chicago Press, Chicago, Illinois. KIRZNER Israel M. (1997). How Markets Work: Disequilibrium, Entrepreneurship and Discovery. Editions The Institute of Economic Affairs, London. KIRZNER Israel M. (2005, (1973)). Concurrence et esprit d entreprise. Editions Economica, Paris. KOTLER Philip, KELLER Kevin, MANCEAU Delphine, DUBOIS Bernard (2009). Marketing Management. Editions Pearson Education, Paris. KNIGHT Frank H. (1921). Risk, Uncertainty and Profit. Editions Cosimo Classics, New York. MARCH James B. (1982). The Technology of Foolishness. Dans Ambiguity and Choice in Organizations 69-81, direction J.G. MARCH et J.P. OLSEN, Universitetsforlaget, Bergen, Norway. MARCH James B. (1994). A Primer on Decision Making: How Decisions Happen. Editions Free Press, New-York. MASO Stefano (2006). Fondements philosophiques du risque. Editions l Harmattan, Paris. MCMULLEN Jeffery S., SHEPHERD Dean A. (2006). Entrepreneurial Action and the Role of Uncertainty in the Theory of the Entrepreneur. Academy of Management Review, 31 (1), MISES Ludwig Von (1998, (1949)). Human Action, a Treatise on Economics. The Ludwig Von Mises Institute, Alabama. MOUREAU Nathalie, RIVAUD-DANSET Dorothée (2004). L incertitude dans les théories économiques. Editions La Découverte, Paris. PALICH Leslie E., BAGBY Ray D. (1995). Using Cognitive Theory to Explain Entrepreneurial Risk Taking: Challenging Conventional Wisdom. Journal of Business Venturing, 10 (6),