Le crowdsourcing : modalités et raisons d un recours à la foule

Le crowdsourcing : modalités et raisons d un recours à la foule Eric SCHENK Maître de conférences LGECO INSA de Strasbourg Chercheur associé, BETA <eric.schenk@insa-strasbourg.fr> Claude GUITTARD Maître de conférences BETA Université de Strasbourg <guittard@cournot.u-strasbg.fr> Résumé : Alors que le Web 2.0 est l objet de beaucoup d attentions, et que l Internet communautaire est une réalité éprouvée, comme le montre les valorisations boursières de ses grandes platesformes (Facebook, MySpace, etc ), le monde de l entreprise n utilise que marginalement les possibilités du Web 2.0 à l exception notable du marketing ou de la veille stratégique. Le Crowdsourcing, qui consiste à confier à la foule des activités qui pourraient être réalisées en interne, est justement une utilisation des possibilités du Web 2.0. Comme le remarque Howe (2006) pourquoi délocaliser certaines activités dans des pays à la main d œuvre peu coûteuse, alors que grâce à Internet les firmes ont à portée de clics de souris une population éclectique, souvent diplômée prête à s investir dans des projets intellectuellement stimulants contre des rémunérations faibles, voire nulles? Le phénomène est relativement ancien à l échelle du Web : le projet Innocentive, plate-forme conçu initialement par la multinationale américaine de l industrie pharmaceutique Eli Lilly, a été imaginé dès l année 1998. Le vocable de Crowdsourcing n est apparu que 8 ans plus tard dans un article du Wired (Howe, 2006). Si le phénomène a précédé son baptême, la notion de Crowdsourcing connaît un succès fulgurant dans la blogosphère et les communautés du Web 2.0. L objectif de ce papier est de caractériser le phénomène du Crowdsourcing. En outre, nous proposons un positionnement du concept de Crowdsourcing par rapport aux thématiques de «l Open Innovation», de «l Open Source» et du «User Innovation». Mots clés : crowdsourcing, Web 2.0, open source, user innovation, open innovation 1

Le crowdsourcing : modalités et raisons d un recours à la foule 1. Introduction Alors que le Web 2.0 est l objet de beaucoup d attentions (Le Deuff, 2007), et que l Internet communautaire est une réalité éprouvée, comme le montre les valorisations boursières de ses grandes plates-formes (Facebook, MySpace, etc ), le monde de l entreprise n utilise que marginalement les possibilités du Web 2.0 à l exception notable du marketing (Bernard, 2004 ; Kozinets, 2002) ou de la veille stratégique. Les aspects productifs et organisationnels ne semblent pas être affectés par ce phénomène. Le Crowdsourcing est justement une l utilisation par le management des entreprises des possibilités du Web 2.0, afin de produire mieux et à moindre coût. En effet, comme le remarque Howe (2006) pourquoi délocaliser certaines activités dans des pays à la main d œuvre peu coûteuse, alors que grâce à Internet les firmes ont à portée de clics de souris une population éclectique, souvent diplômée prête à s investir dans des projets intellectuellement stimulants contre des rémunérations faibles, voire nulles. Le phénomène est relativement ancien à l échelle du Web : le projet Innocentive, plate-forme de Crowdsourcing, conçu initialement par la multinationale américaine de l industrie pharmaceutique Eli Lilly, a été imaginé dès l année 1998. Le vocable de Crowdsourcing n est apparu que 8 ans plus tard dans un article du Wired (Howe, 2006). Si le phénomène a précédé son baptême, la notion de Crowdsourcing connaît un succès fulgurant dans la blogosphère et les communautés du Web 2.0 ; des dizaines de blogs traitent du sujet (comme par exemple celui de Jeff Howe : http://crowdsourcing.typepad.com ). De même des journalistes spécialisés sur les questions d Internet ont écrit des livres sur le sujet (Howe, 2008 ; Pisani et Piotet, 2008). Ce succès tranche avec la relative absence de travaux académiques sur le sujet. Le sujet du Crowdsourcing est abordé mais souvent de façon indirecte par des travaux qui s intéressent à l Open Source (Dahlander et Magnusson, 2008 ; Ågerfalk et Fitzgerald, 2008) ou encore simplement cité ou évoqué parmi les différentes formes que peut prendre le Web 2.0 (Tapscott et Williams, 2007 ; Albors et al., 2008). Les travaux de Brabham (2008) s intéressent plus précisément au Crowdsourcing en proposant des études de cas riches, en particulier sur la plate-forme Istockphoto. Bien qu ils ne traitent pas explicitement de la question du Crowdsourcing, les travaux de Gensollen s en rapprochent puisqu ils analysent les mécanismes de production de connaissance «par la foule» au sein de communautés d expérience (Gensollen 2007). L objectif de ce papier est de caractériser précisément, d un point de vue des sciences de gestion, le phénomène du Crowdsourcing. Notre approche est donc principalement théorique, même si nous illustrerons notre présentation par des exemples d application. Il en découle une problématique qui cherche à définir le mieux possible ce concept afin de le rendre opérationnel, aussi bien d un point de vue académique que managérial. Pour répondre à l agenda de recherches, nous allons d abord nous atteler à définir précisément le terme de Crowdsourcing, en particulier en le confrontant au terme anglais d Outsourcing et en présentant quelques cas exemplaires, puis nous présenterons les avantages et les faiblesses de cette approche d un point de vue managérial. Dans la deuxième partie, nous discuterons de la réelle originalité de cette nouvelle approche pour les sciences de gestion, en confrontant ce concept à différentes approches connues qui lui sont proches. Enfin, dans la troisième partie nous discuterons des attentes pour le management d un projet de Crowdsourcing. 2

2. Le Crowdsourcing Définition Le mot Crowdsourcing est construit à partir du mot anglais Crowd qui signifie la foule et d une contraction du mot Outsourcing que l on peut traduire par externalisation. Ainsi, Crowdsourcing peut se traduire par Externalisation vers la foule, par commodité et parce qu il est entré dans le langage courant nous utiliserons le terme de Crowdsourcing dans ce texte. Il s agit d une notion récente, sa genèse est elle-même caractéristique du phénomène du Web 2.0 : c est en effet lors d une discussion sur un Forum Internet que le terme apparaît pour la première fois créé par un internaute anonyme. Mais c est l article, paru dans le célèbre journal en ligne Wired, écrit par Jeff Howe et Mark Robinson qui popularise ce nouveau vocable. Jeff Howe propose la definition suivante du Crowdsourcing : Simply defined, crowdsourcing represents the act of a company or institution taking a function once performed by employees and outsourcing it to an undefined (and generally large) network of people in the form of an open call. This can take the form of peer-production (when the job is performed collaboratively), but is also often undertaken by sole individuals. The crucial prerequisite is the use of the open call format and the large network of potential laborers. (Howe, 2006) Plus récemment dans son livre ou sur son blog (Howe, 2008 ; 2009) le journaliste à Wired propose la double définition suivante: The White Paper Version: Crowdsourcing is the act of taking a job traditionally performed by a designated agent (usually an employee) and outsourcing it to an undefined, generally large group of people in the form of an open call. The Soundbyte Version: The application of Open Source principles to fields outside of software. La première définition («the White Paper Version»), qui repose sur «l étymologie» du terme, nous semble à la fois précise et discriminante alors que la seconde définition («the Soundbyte Version») de Jeff Howe mérite d être discutée car elle semble à bien des égards contradictoire. Nous reviendrons ce point lorsque nous développerons le positionnement respectif de l Open Source et du Crowdsourcing. Le Crowdsourcing est une forme d externalisation (Outsourcing) qui ne s adresse pas à d autres entreprises mais à la foule (Figure 1). Dans la forme la plus typique du Crowdsourcing l entreprise propose sa demande vers la foule sous la forme d un appel d offre ouvert (Open call) grâce à une plate-forme Internet. Il est important de souligner que cet appel doit être ouvert à tous et non pas limité à un certain public averti, en outre il s adresse à des personnes privées dans la foule et non pas à des firmes ou des organisations. Le service peut être produit individuellement ou par des communautés informelles, il peut reposer sur un talent individuel ou sur des capacités collectives, nous développerons ce point crucial dans notre troisième partie. La particularité du fonctionnement du Crowdsourcing est que plusieurs individus/communautés peuvent travailler simultanément sur un même projet, l entreprise choisissant à la fin le projet qui correspond le mieux à ses besoins. Pour l entreprise cliente l avantage est conséquent puisqu elle permet d externaliser le risque d échec, puisqu elle ne paye que les produits ou services qui répondent à ses attentes. Mentionnons une troisième acceptation du Crowdsourcing, qui définit l intégration (insourcing) d idées (Gassmann et 3

Enkel, 2004) : à ce titre le Crowdsourcing est fréquemment associé à la notion «d Open Innovation» (Chesbrough, 2007). Autre Entreprise Autre Entreprise Autre Entreprise Autre Entreprise Autre Entreprise Autre Entreprise OUTSOURCING : L entreprise externalise un service ou un produit auprès d autres firmes sur le marché Le Fournisseur, choisi ex ante par le client, produit puis lui délivre un bien ou un service contre rétribution. Client Entreprise / organisation CROWDSOURCING : L entreprise externalise un service ou un produit vers la foule Le Client choisit, ex post, le bien ou le service produit par un individu ou une communauté informelle, contre rétribution ou non. Des cas de Crowdsourcing Figure 1 : Crowdsourcing et Outsourcing Nous pouvons observer ces dernières années une expansion considérable du champ d application du Crowdsourcing. Bien avant Internet, le «concours d affiche» et le «concours photo» sont des manifestations de l intérêt que la foule peut manifester en tant qu apporteur de contenu. Cependant l ampleur prise par le Crowdsourcing est relativement récente. Une première mission est la génération de contenu, qui peut se décliner de différentes manières : alimentation de bases de données, construction de répertoires de savoir et production d œuvres individuelles (par exemples des logos, maquettes graphiques ). Dans ces trois cas, le Crowdsourcing permet d accéder à des connaissances ou des idées détenues par des individus constituant la foule. 4

Les missions nouvelles du Crowdsourcing sont apparues dans la résolution de problèmes complexes (Brabham, 2008) dans le cadre de projets de R&D ou le commerce électronique pour la génération de filtres et de systèmes de recommandation. Dans ces applications, le Crowdsourcing est une manière d aborder la question de la complexité (Le Moigne et Morin, 1999), comme le sont par exemple les «agents électroniques d intermédiation» dans le cas du commerce électronique (Brousseau, 2002). Des exemples de Crowdsourcing sont présentés dans le Tableau 1. Cas Mission Création Nature des contributions OpenStreetMap Génération de contenu cartographique University College London, 2004 Bénévolat ReCaptcha Digitalisation d ouvrages, intelligence artificielle Carnegie Mellon University, 2008 Non-volontaire (inconsciente) Mechanical Turk (MTurk) Génération de contenu, intelligence articificelle Amazon, 2005 Micropaiement (< 1$) Humangrid Traitement de données Start-up, 2005 Rémunérées (env. 10 /h) istockphoto Photograhies et vidéos Start up, 2001, rachat par Getty image Rémunérées (< 75$) Designenlassen.de Design graphique Start-up, 2007 Rémunérées (150-300 ) Wilogo Création de logos Start-up, 2006 Rémunérées (300 ) Atizo Développement de concepts innovants Start-up, 2007 Rémunérées (> 2000 CHF) Innocentive Résolution de problèmes et projets d innovation Eli Lilly, 2001 Rémunérées (parfois >10 000 ) Marketocracy Elaboration de stratégies d investissement Start-up, 2004 Rémunérées (part des bénéfices) TL-investements Financement de projets (crowdfinancing) Start-up, 2008 Rémunérées (part des bénéfices) MyMajorCompany Production musicale Start up, 2007, partenariat Warner Rémunérées (part de royalties) Tableau 1 : cas de Crowdsourcing Cette liste non exhaustive montre que les paramètres qui caractérisent les modalités et des contextes de Crowdsourcing sont extrêmement variables : - Si le bénévolat existe (OpenStreetMap, ReCaptcha), les rémunérations peuvent s élever à plus de 20 000$ (Innocentive). - Le Crowdsourcing donne accès à des idées (Designenlassen, Wilogo) ou des informations individuelles (OpenStreetMap)), mais il permet aussi d externaliser des tâches «simples» (Humangrid, ReCaptcha), voire des projets complexes 5

(Innocentive, Atizio, Marketocracy). Enfin, le Crowdsourcing constitue également un modèle de financement d entreprises. - Les plates-formes de Crowdsourcing sont l émanation d institutions universitaires (OpenStreetMap, ReCaptcha), de start-ups (Humangrid, Designenlassen, Wilogo) ou de grandes multinationales (Innocentive). - Les contributions sont dans certains cas adressées à une «foule ouverte» (Open Call), mais dans d autres cas le Crowdsourcing prend la forme d une place de marché (ou plate-forme d intermédiation) créant un lien entre des entreprises clientes et des particuliers référencés au sein de la plate-forme. Cette plate-forme peut être considérée comme le support pour des «communautés autonomes» (Wenger, 1998). - Dans le cas d OpenStreetMap, il n existe pas de demande explicite émanant d une entreprise cliente. Néanmoins, nous pouvons parler de Crowdsourcing dans la mesure où les contenus générés par la foule sont fortement intégrés à l offre des firmes utilisatrices : les données OpenStreetMap sont intégrées dans les solutions GPS de Garmin. - Avec Marketocracy ou TL-investments, on est en présence de plates-formes d intermédiation financières : Marketocracy invite les participants à gérér des portesfeuilles virtuels et les stratégies les plus «efficaces» sont répliquées dans la finance réelle. La plate-forme TL-investments sollicite quant à elle la foule (financial crowd) pour le financement de projets de création d entreprise (Figure 2). Ce modèle appelé Crowdfunding est également celui de MyMajorCompany pour la production musicale (Grégoire avec son tube «Et toi et moi» fût la première production de ce Label). Figure 2 : Le modèle de TL-investments (www.tl-investments.com) Face à cette diversité de situations, deux postures semblent légitimes. La première, exigeante, consiste à exclure du champ du Crowdsourcing les cas qui ne répondent pas exactement aux critères (appel d offre ouvert notamment). La seconde, plus pragmatique à notre sens, consiste à aborder les critères avec une certaine souplesse. Au travers les exemples cités, nous constatons que le Crowdsourcing implique généralement trois catégories d acteurs : - Les individus constituant la foule et qui sont sollicités. - Le ou les bénéficiaires des contributions de la foule. Il s agit en général de l entreprise qui émet un appel d offres. 6

- Enfin, une plate-forme d intermédiation entre «prestataires» et «bénéficiaires». Ce point nous semble particulièrement intéressant. Si la foule possède des compétences (Le Boterf, 1995) utilisables par les entreprises, l accès à ces compétences peut se faire par l intermédiaire d un tiers. Nous retrouvons une typologie similaire à celle développée par Cohendet et Simon (2008) dans l analyse des interactions entre firmes et groupes autonomes au sein de villes créatives. Pour Cohendet et Simon, la créativité qui est générée au sein de goupes autonomes (Underground) est mobilisée par les firmes (Upperground), l interfaçage entre ces strates étant réalisée à un niveau intermédialite (Middleground). Concernant le Crowdsourcing, nous avons affaire à une intermédiation essentiellement «virtuelle» pour une raison relativement simple : Internet permet une communication bilatérale et publique. La communication bilatérale permet aux firmes d exprimer des besoins et aux individus constituant la foule d apporter des réponses à ces besoins. Du fait du caractère public de la communication, les demandes des firmes s adressent à des foules de «grande taille» et sont susceptibles d être satisfaites. Le fonctionnement en trois strates constitue un cas relativement simple mais d autres modalités existent. A ce stade, il est utile de mentionner le cas de Wikipedia. Les contenus de Wikipedia résultent d une intervention de la foule d où une certaine proximité avec le Crowdsourcing. Néanmoins ce cas ne correspond pas à notre définition du Crowdsourcing dans la mesure où il les firmes utilisatrices n ont pas rôle particulier par rapport aux processus de génération de contenu. ReCaptcha : un modèle atypique Les cas de Crowdsourcing énumérés dans le Tableau 1 impliquent des mécanises relativement simples, à l exception de ReCaptcha. Une présentation plus en détail de ce cas nous semble nécessaire pour comprendre dans quelle mesure il s agit d une forme de Crowdsourcing. En réponse au développement des «robots virtuels», ces programmes informatiques qui à des fins commerciales ou malveillantes (spam, extraction de données, intrusion) répliquent le comportement d êtres humains, l Université Carnegie Mellon et IBM ont inventé en 2000 un système dénommé CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to Tell Computers and Humans Apart) fonctionnant sur le principe des machines de Turing : le visiteur d une page web est invité à reconnaitre une chaine graphique de caractères (ou un son pour les CAPTCHA sonores) difficilement reconnaissable par un ordinateur, et l accès à la page est autorisée si et seulement si la réponse fournie est correcte. Une évolution récente désignée sous le terme ReCaptcha et conduite par l université Carnegie Mellon, permet de combiner des missions a priori indépendantes dans un contexte de Crowdsourcing. La première mission est, tout comme CAPTCHA, le filtrage de «clics» provenant de robots virtuels : l utilisateur d un site est amené à décrypter une séquence de caractères afin de pouvoir poursuivre sa visite du site. La seconde mission est d offrir un support pour des processus de numérisations d ouvrages. Les algorithmes de reconnaissance de caractère de type OCR utilisés dans les processus de numérisation sont imparfaits : des caractères malformés résistent à la reconnaissance numérique et une intervention humaine est nécessaire (ces caractères malformés sont souvent très faciles à décrypter pour un être humain). ReCaptcha consiste en un CAPTCHA étendu comprenant deux séries de caractères : l une d elles est une série non-reconnue par l ordinateur et dont il s agit de trouver le sens ; 7

l autre est un CAPTCHA classique, qui permet de valider la qualité de la réponse au ReCaptcha. La Figure 3 présente une fenêtre de saisie ReCaptcha. Figure 3 : Fenêtre de saisie ReCaptcha (recaptcha.net) ReCaptcha est bien une solution de Crowdsourcing, les compétences d utilisateurs d Internet sont exploitées par un bénéficiaire, mais elle présente quelques singularités. ReCaptcha offre en effet un croisement entre deux mondes : - ReCaptcha est un outil pour les gestionnaires de sites web. - ReCaptcha est un dispositif qui sollicite de manière presque insidieuse (mais pour une cause a priori légitime!) la compétence d êtres humains pour la numérisation de la bibliothèque de l Université Carnegie Mellon. Notons que l interface entre l utilisateur des compétences de la foule (l Université Carnegie Mellon) et les individus constituant la foule ne se fait pas par le moyen d une plate-forme «centralisée» comme dans les autres cas de Crowdsourcing, mais de manière totalement décentralisée. Au travers de cet exemple, mais aussi de ceux mentionnés dans le tableau 1, nous sommes amenés à faire un parallèle entre le Crowdsourcing et d autres démarches collaboratives sur Internet. 3. Crowdsourcing, Open Source, User Innovation, Open Innovation Le concept de Crowdsourcing s inscrit dans la filiation de diverses notions émergées ces dernières années dans le domaine de la science de gestion. Open Innovation Le terme anglais d Open Innovation, que l on peut traduire par innovation ouverte ou innovation distribuée, a été développé par Chesbrough (2003, 2007) en fondant ses recherches sur l étude de grandes firmes multinationales (IBM, Procter and Gamble). L'idée centrale est que dans un monde de la connaissance distribuée, les firmes ne peuvent se permettre de compter uniquement sur leur propre recherche et développement. Il est plus intéressant pour les firmes d accepter de sous-traiter en partie ces fonctions par le biais d achats de droits sur les procédés ou les inventions (c'est-à-dire les brevets) des autres entreprises. A l inverse, les inventions internes non utilisées à l'intérieur d'une entreprise devraient être sorties de la société par l'intermédiaire de brevets, ou d entreprise commune, ou encore de spin-offs. Cette approche est particulièrement iconoclaste pour les firmes qui préfèrent naturellement des modèles d innovation fermée, fondés sur des procédés qui limitent l'utilisation de connaissance interne au sein d'une entreprise et utilisent peu ou pas du 8

tout de connaissance externe. L Open Innovation permet d acquérir de nouvelles innovations ou d en valoriser d autres qu elle ne saurait exploiter en interne, chose rendue possible grâce à l utilisation de protections légales comme les brevets (Pénin, 2008). Nous voyons s esquisser les points communs et les divergences entre l Open Innovation et le Crowdsourcing. Dans les deux cas le paradigme de départ est le même : la répartition de la connaissance et le rôle important d ouverture de la firme aux innovations afin qu elle soit la plus concurrentielle possible. Mais comme l Open Innovation s intéresse exclusivement au processus d innovation alors que le Crowdsourcing, souvent utilisé dans des processus d innovation (l exemple le plus célèbre étant évidemment Innocentive), ne l est pas exclusivement (Istockphoto bien que modèle innovant n a pas de vocation à favoriser l innovation). Le Crowdsourcing diffère principalement de l Open Innovation dans la mesure où dans ce dernier cas l ouverture et l externalisation de l innovation se font vis-à-vis d autres firmes, alors que toute l originalité du Crowdsourcing réside dans une externalisation vers la foule, les individus ou les communautés informelles qui la constituent. Encore une fois, dans une approche de la connaissance distribuée ce changement d échelle permet d explorer des possibilités plus grandes en augmentant la taille du champ des possibles. Dans son aspect d externalisation de l innovation, l Open Innovation est bien une forme particulière d Outsourcing, mais on ne peut le réduire à cet aspect des choses puisque les entreprises peuvent aussi se trouver en situation inverse c'est-à-dire chercher à valoriser des innovations produites en interne auprès d autres firmes. Enfin, le Crowdsourcing, quand il est utilisé pour un processus d innovation, peut être considéré comme une forme d Open Innovation particulière où l externalisation se ferait vers la foule. User Innovation Le Crowdsourcing se caractérise par le rôle central donné à la foule, c'est-à-dire à des individus ou des communautés sans statuts juridiques particuliers, vers qui les entreprises peuvent se retourner pour externaliser certaines de leurs fonctions. Ce rôle joué par des individus hors de toute firme ou même organisation formalisée fait immanquablement penser aux travaux dans lignés de ceux de von Hippel (1998) sur le User Innovation. Nous assistons à un changement de paradigme en ce qui concerne l innovation, en particulier l innovation produit. Le paradigme traditionnel est celui de l innovation centrée sur la firme (manufacturer centered innovation), il s oppose au paradigme de l innovation centrée sur l utilisateur (user centered innovation). Le Tableau 2 résume les caractéristiques de ces paradigmes. L innovation centrée sur la firme Les firmes identifient les besoins des utilisateurs Développent des produits sur leur propres fonds Obtiennent un profit en protégeant leurs innovations et en les vendant L innovation centrée sur l utilisateur Les utilisateurs avancés (lead users) innovent pour résoudre leurs propres problèmes Ils révèlent librement leurs innovations Tableau 2 : Principes du User Innovation 9

Dans le modèle centré sur l utilisateur, l innovation est impulsée par les utilisateurs pionniers qui répondent à un besoin propre (éventuellement anticipent les besoins du marché) et qui sont disposés à prendre en charge les coûts liés à l innovation. A titre d exemple, des innovations concernant les équipements sportifs (Sky-surf) ou les logiciels informatiques (Logiciel Libre) sont parfois dues à des utilisateurs avancés. Une caractéristique importante des ces utilisateurs innovants est l importance du phénomène communautaire renforcé par Internet. On le voit le concept de User Innovation se distingue du celui de Crowdsourcing, quant à la différence de relation entre l entreprise et la foule. Dans le premier cas, l entreprise n est pas du tout initiatrice du projet qui est impulsé par les utilisateurs, alors que dans le second cas, la firme est leader du projet. Pour reprendre la distinction présentée ci-dessus nous sommes bien dans le cas d une innovation centrée sur la firme, même si rapidement la firme va s adresser à la foule. Enfin dans le cas du Crowdsourcing nous ne sommes pas forcément face à une problématique d innovation, et surtout la foule à qui s adresse l entreprise n est pas obligatoirement composée d utilisateurs ni même d utilisateurs potentiels. (Par exemple le projet Innocentive ne s adresse pas à des utilisateurs potentiels mais plutôt à des experts). Pour cette raison nous ne pouvons pas dire que le Crowdsourcing est une forme particulière de «User Innovation» ou vice versa (Figure 4). Cependant, ces deux concepts partagent cette originalité de baser leur fonctionnement non pas sur des organisations mais sur des individus hors cadre professionnel. Ainsi, les mêmes questions se posent quant aux motivations des participants à de tels projets. En outre, ces deux phénomènes prennent toute leur ampleur grâce à l Internet et aux outils TIC en général ; ces derniers permettent de s affranchir des distances et mettre en réseaux des personnes, qui autrement auraient eu besoin de structures formelles comme les organisations pour se coordonner. Open Source Comme nous l avons vu précédemment, Howe (2008) définit le Crowdsourcing comme une application des principes de l Open Source à d autres industries. D un point de vue sémantique nous ne rentrerons pas ici dans la discussion, qui concerne surtout les auteurs anglophones quant aux distinctions entre Open Source et Free Software ; nous traduirons «Open Source» par «Logiciel Libre» puisqu en français le vocable libre ne prête aucune confusion possible avec celui de gratuité contrairement à l anglais «Free». Le principe du Logiciel Libre repose sur un détournement du droit d auteur (d où le terme Copyleft) et, de ce fait, si rien n interdit à un logiciel libre d être commercialisé, rien non plus ne le protège de la copie et d une diffusion gratuite à grande échelle. En outre, d un point de vue économique, le logiciel est un bien économique particulier, et du fait de ses caractéristiques propres (Foray et Zimmermann, 2001) il permet un mode de production autoorganisée et décentralisée. L article de Senyar et Michalmar (2004) met bien en évidence les mécanismes qui rendent le mode d organisation du Bazar (Raymond, 1999) si efficient dans le cas du Logiciel Libre. En particulier, les développeurs ne sont généralement pas rétribués pour leurs contributions et le marketing du Libre est un marketing viral de type «community led marketing» qui se propage au travers d Internet de manière peu coûteuse, rapide et très ciblée (Krishnamurthy, 2005). Cependant, contrairement à la définition de Jeff Howe, il semble difficile de considérer le Crowdsourcing comme une extension des principes de l Open Sources à d autres industries. La première raison a été évoquée lors de notre présentation de l Open Innovation : tout 10

comme cette dernière, le Crowdsourcing n est pas ouvert dans le sens où peut l être le Logiciel Libre. L ouverture est entendue dans un sens plus restrictif, dans la plupart des cas il n est pas question pour la firme de renoncer à ses droits de propriété sur les contributions de la foule. Argefald et Fidgerald (2008) préfèrent ainsi parler d Opensourcing pour caractériser la façon dont fonctionne le Logiciel Libre. D ailleurs, Brabham (2008) précise qu une des raisons pour laquelle on ne peut directement comparer le mouvement du Logiciel Libre et celui du Crowdsourcing, est que le premier se base sur un bien particulier, le logiciel, alors que le Crowdsourcing est utilisé pour divers types de biens et services. Pour le dire autrement le principe de Copyleft, qui est l élément fondateur de tout le processus du Logiciel Libre, peut s appliquer uniquement parce qu un logiciel possède un code source. Le phénomène du Logiciel Libre est en fait d une autre nature que les concepts d Open Innovation, Crowdsourcing et User Innovation, c est pourquoi nous l avons représenté en pointillé sur la Figure 4. Il s agit d un mouvement hétérogène, où certains exemples célèbres sont clairement identifiables comme relevant du «User Innovation». Les exemples les plus connus sont le noyau de Linux (Torwalds et Diamond, 2001) ou Apache. Par contre certains projets sont basés sur des pratiques de Crowdsourcing ou d Open Innovation, c est le cas des entreprises comme Mandriva (distribution Linux). Le mouvement du Logiciel Libre est plutôt une application du Crowdsourcing qu un concept semblable, mais surtout il n y est pas prédominant : le «User Innovation» y est plus représentatif (von Hippel et von Krogh, 2003). Une des caractéristiques les plus étudiées par les sciences économiques et de gestion a été celle des motivations des développeurs de Logiciels Libres (Bonnacorsi et Rossi, 2003). Concernant le Crowdsourcing, l intérêt financier (Lerner et Tirole, 2002) et l intérêt technologique (Weber, 2004) sont par exemple des motivations que l on retrouve dans le Logiciel Libre. Il faut cependant distinguer deux cas de figures. Soit le Crowdsourcing fonctionne sur la base d une rémunération et les motivations financières vont jouer un rôle important sans pour autant en exclure d autres selon la personne, nous nous retrouvons dans un cas finalement banal d une personne réalisant une activité contre une rémunération espérée. Soit nous sommes dans le cas du bénévolat et les mécanismes étudiés dans l Open Source se retrouvent. Figure 4 : Positionnement du Crowdsourcing 11

4. Les raisons du Crowdsourcing Le Crowdsoucing est une modalité de mobilisation de compétences, tout comme le sont l intégration (insourcing) ou l externalisation (outsourcing). Deux points sont abordés afin de comprendre ce qui pousse les entreprises à recourir au Crowdsourcing. Ce qui est recherché lors du Crowdsourcing De manière très générale, le Crowdsourcing consiste en une mobilisation de compétences distribuées au sein de la foule. La compétence fait généralement référence à la capacité d un individu à réaliser un ensemble de missions qui lui sont confiées. La notion de compétence recouvre donc un champ relativement large de situations : un individu qui effectue la traversée d un océan à la voile a la compétence pour fournir des indications météorologiques précises relatives à l endroit où il se situe, de même qu un expert a la compétence pour résoudre un problème (Bootz et Schenk, 2009). Nous identifions différents types «d inputs» attendus par la firme qui recourt au Crowdsourcing : - Informations : recourir à la foule permet à l entreprise d obtenir un grand nombre de d informations 1 issues d observations ou d actes «simples» (reconnaissance de mots par exemple), afin d alimenter des basesdans des domaines divers. En effet nous retrouvons ce schéma dans le cas d OpenStreetMap, mais aussi ReCaptcha et Humangrid. - Créativité individuelle. Il s agit ici pour la firme de valoriser les idées d individus dans des domaines relatifs au design ou la photographie par exemple. Ce type de Crowdsourcing se rencontre dans les cas de Designenlassen et Wilogo notamment. - Compétences pour la résolution de problèmes. L activité de résolution de problèmes comprend un mélange de connaissances, de savoirs faires et de créativité individuels, mais repose également sur la capacité des agents à interagir et à mobiliser des ressources externes (Le Boterf, 1995). Il s agit ici d activités complexes d un point de vue cognitif, que l on retrouve notamment dans les cas de Innocentive et Atizo. L on peut ainsi dresser une gradation des situations de Crowdsourcing selon l intensité cognitive des activités réalisées au sein de la foule 2. A l une des extrêmes, le Crowdsourcing permet d accéder à des informations multiples et complémentaires (données géographiques par exemple) et à l autre extrême, il permet de mobiliser des processus cognitifs complexes de résolution de problèmes. Cette discussion met en avant deux formes typiques de Crowdsourcing : - Le Crowdsourcing intégratif, où l enjeu est la mise en commun d éléments complémentaires apportés par des individus au sein de la foule. Dans ce schéma, les éléments pris individuellement n ont que très peu de valeur : c est leur multitude et leur mise en commun qui apporte une valeur à l entreprise. 1 Les informations sont définies comme étant des données (résultats de mesures ou d observations par exemple) structurées dans un but particulier. 2 Parallèlement à ce qu on pourrait appeler «Crowdsourcing cognitif», le Crowdsourcing peut aussi concerner la collecte de ressources financières («Crowdfinancing»), voire de ressources matérielles, par exemple lorsqu une firme sollicite des utilisateurs pour des tests de compatibilité matérielle (Burger-Helmchen et Guittard, 2008). 12

- Le Crowdsourcing sélectif, où le bénéficiaire va chercher à «sélectionner» une production émanant de la foule parmi un portefeuille de choix que celle-ci aura fourni. Les intérêts du Crowdsourcing L entreprise qui procède à du Crowdsourcing ne s adresse pas à une personne et encore moins à une entreprise en particulier, mais à un «ensemble ouvert» d individus anonymes. Ces individus sont des «amateurs» au sens où ils n ont pas le statut de «professionnel». Partant de là, nous identifions les avantages du Crowdsourcing par rapport aux autres modes de mobilisation de compétences. Les contributeurs étant membres d une foule d amateurs (au sens donné ci-dessus), l impact financier de la mobilisation des compétences n est pas le même que dans le cas de l intégration ou de l externalisation. Bien que ça soit parfois le cas, les contributions ne sont pas toujours gratuites et des rétributions «importantes» existent (Innocentive). Néanmoins, la firme qui recourt au Crowdsourcing ne supporte pas les coûts fixes et indirects liés à l activité des individus dans la foule. A l instar du modèle Open Source (section 3), des motivations non financières (Lerner et Tirole, 2002) conduisent les individus à intégrer des dispositifs de Crowdsourcing. Par extension, la firme qui recourt au Crowdsourcing externalise le risque lié à l activité en question. Ceci est très clair dans les cas particuliers d Innocentive et Marketocracy puisque les personnes impliquées dans le processus d innovation ne savent pas si leur apport sera retenu. Mais si ces aspects sont importants, ils ne sont pas propres au Crowdsourcing et on les rencontre notamment dans les situations d Open Innovation, voire d Outsourcing classique. Le trait caractéristique du Crowdsourcing est à rechercher dans la définition de la foule. La foule est constituée d une multitude d individus hétérogènes. L hétérogénéité concerne une multitude de paramètres : connaissances détenues, disposition à s impliquer dans le processus, mais aussi et tout simplement la situation géographique ou autre. Le cas de ReCaptcha nous fournit un exemple patent : à chaque fois que le système est utilisé (c est-àdire à chaque fois que la nature «humaine» du clic informatique doit être vérifiée), l individu est amené à décrypter une suite de caractères aléatoire dans une base de «caractères illisibles par l ordinateur». C est la diversité des situations qui importe ici, c'est-à-dire que l on ne pose pas une question à des individus mais une question différente à chaque individu. Cette diversité des individus est l argument de choix en faveur du Crowdsourcing : - L entreprise qui recherche un logo (Wilogo), une image (istockphoto) ou une maquette graphique (Designenlassen) pourra avoir le choix entre plusieurs propositions. Par exemple chez Wilogo, un nombre minimum de 30 propositions de logos est garanti. Cet aspect présente un intérêt notamment dans le cas d activités créatives où diverses «idées» peuvent être mises en concurrence. - Dans un processus complexe et a fortiori un projet d innovation (Innocentive, Atizo, Marketocracy), la diversité des contributeurs augmente la probabilité d obtenir une contribution satisfaisante. Nous rejoignons l argument apporté par Raymond en faveur du Logiciel Libre : «Given enough eyeballs, all bugs are shallow» (Raymond, 1999). - La diversité des contributeurs permet d alimenter des bases de données avec des informations diversifiées et complémentaires (ReCaptcha, OpenStreetMap,..). - Enfin, la diversité des contributeurs réduit considérablement le risque de dépendance de la firme «cliente» par rapport à un fournisseur ou prestataire particulier et elle permet de collecter des fonds importants sous la forme de «petits paiements». 13

5. Conclusion L objectif de cet article était de mieux cerner le concept de Crowdsourcing. Ce phénomène bien que relativement récent prend une ampleur remarquable. Nous nous sommes attachés dans un premier temps à proposer une définition aussi précise qu opérationnelle. Nous avons en particulier cherché à cerner comment cette nouvelle notion de Crowdsourcing se positionnait par rapport à sa notion mère d Outsourcing, en synthétisant cette réflexion par un schéma (Figure 1). Afin de cerner au mieux ce nouveau concept nous avons choisi de l illustrer par des exemples d applications, que nous avons présentés dans un tableau récapitulatif (Tableau 1). Nous nous sommes ensuite focalisés plus particulièrement sur le cas du cas ReCaptcha, car il nous a semblé à la fois symptomatique du processus de Crowdsourcing, tout en étant doté d une certaine originalité. Dans une deuxième partie, nous nous sommes attachés à positionner cette nouvelle notion de Crowdsourcing par rapport à des théories établies en sciences de gestion (innovation distribuée, innovation par les utilisateurs) ou un phénomène qui a inspiré de nombreux travaux en économie et gestion (le Logiciel Libre). Dans chaque cas, nous avons cherché à exhiber les points communs et les divergences avec cette nouvelle notion. Nous avons ainsi pu schématiser (Figure 4) le positionnement de ces diverses approches, et mettre en exergue l originalité de cette nouvelle notion. Enfin, dans une troisième partie plus opérationnelle, nous nous sommes attachés à montrer ce qu une organisation peut attendre et espérer d un projet de Crowdsourcing. Il apparaît que l enjeu pour la firme est bien de chercher à mobiliser des compétences externes. Si le recours à la foule peut être une méthode adéquate, c est parce que cette foule a des caractéristiques qui lui sont propres et qu un média comme Internet favorise cette approche. L objectif de ce papier était de présenter un panorama de ce phénomène original, à bien des égards, qu est le Crowdsourcing. Mais il s agit plutôt d un point de départ, vers de nouvelles voies à explorer pour bâtir une réflexion sur ce phénomène en plein essor, que d un point final. L agenda de recherche que nous propose le Crowdsourcing est aussi vaste que varié. En particulier, afin un travail semble nécessaire afin de mieux apprécier la motivation des contributeurs au sein de la foule ainsi que la pérennité du phénomène de Crowdsourcing. Références Albors J., J.C. Ramos & J.L. Hervas (2008). «New learning network paradigms: Communities of objectives, crowdsourcing, wikis and open source», International Journal of Information Management, 28: 194 202. Ågerfalk P.& B. Fitzgerald (2008). «Outsourcing to an unknown workforce: exploring open sourcing as a global sourcing», MIS Quarterly, 32(2): 385-409 Bernard Y. (2004). «La netnographie: une nouvelle méthode d enquête qualitative basée sur les communautés virtuelles de consommation», Décisions Marketing, 36 : 49-62. Bonaccorsi A. & C. Rossi (2003). «Why Open Source can succeed», Research Policy, 32(7): 1243-1258. Bootz J.P. & E. Schenk (2009). «Comment gérer les experts au sein et en dehors des communautés», in Les communautés en pratique : leviers de changements pour l'entrepreneur et le manager, J.P Bootz & F. Kern (eds), Lavoisier. Brabham D. (2008). «Crowdsourcing as a model for problem solving: An Introduction and Cases, Convergence», The International Journal of Research into New Media Technologies, 14(1): 75-90. 14

Brousseau E. (2002). «Governance of transaction by commercial intermediaries: an analysis of the re-engineering of intermediation by electronic commerce», International Journal of the Economics of Business, 9(3): 353-374. Burger-Helmchen T. & C. Guittard (2008). «Are users the next entrepreneurs? A case study on the video game industry», International Journal of Entrepreneurship Education, 6: 57-74. Chesbrough, H.W. (2007). «Why companies should have open business models», MIT Sloan Management Review, 48(2): 21 28. Chesbrough, H.W. (2003). «The era of Open Innovation». MIT Sloan Management Review, 44(3): 34 41. Cohendet P., F. Créplet & O. Dupouët (2006). La gestion des connaissances : firmes et communautés de savoir, Economica. Cohendet P. & L. Simon (2008). «Knowledge intensive firms, communities and creative cities», in Community, economic creativity and organisation, A. Amin & J. Roberts (eds), Oxford University Press. Dahlander L. & M. Magnusson (2008). «How do firms make use of open source communities?», Long Range Planning, 41 : 629-649. Foray D. & J.B. Zimmermann (2001). «L économie du logiciel libre: organisation coopérative et incitation à l innovation», Revue Economique, 52: 77-93. Gassmann, O. & E. Enkel, (2004). «Towards a theory of open innovation: three core process archetypes», http://de.scientificcommons.org/2287 Gensollen M. (2007). «Information goods and online communities», in Internet and digital economics, E. Brousseau & N. Curien (eds), Cambridge University Press. Guittard C., E. Schenk & P. Cohendet (2009). «TIC et communautés : le Forum comme espace de socialisation», in Les communautés en pratique : leviers de changements pour l'entrepreneur et le manager, J.P Bootz & F. Kern (eds), Lavoisier. Howe, J. (2008). Crowdsourcing. New York: Crown Publishing Group. Howe, J. (2006). «The rise of crowdsourcing», Wired, 14(6). Kozinets R. V. (2002). «The life behind the screen : using netnography for marketing research in online communities», Journal of Consumer Research, 39: 64-72. Krishnamurthy S. (2005). «The Launching of Mozilla Firefox. A CaseStudy in Community- Led Marketing», MIT, http://opensource.mit.edu/papers/sandeep2.pdf. Lakhani K. & E. von Hippel (2003). «How Open Source software works: free user-to-user assistance», Research Policy, 32(6): 923-943. Le Boterf G. (1995), De la compétence, essai sur un attracteur étrange, Editions d'organisations. Le Deuff O. (2007). «Le succès du web 2.0: histoire, techniques et controverse», http://archivesic.ccsd.cnrs.fr/sic_00133571. Le Moigne J.L. & E. Morin (1999). L'intelligence de la complexité, Edition l'harmattan. Lerner J. & J. Tirole (2002). «Some simple economics of the Open Source», The Journal of Industrial Economics, 50(2): 97-234. Mc Kenzie Wark K. (2004). «A hacker manifesto, Harvard University Press. Pénin J. (2008). «More open than open innovation? Rethinking the concept of openness in innovation studies», Working Paper n 2008-18, BETA, Strasbourg. Pisani F. & D. Piotet (2008). Comment le web change le monde, Person Education. Raymond E. (1999). The Cathedral and the Bazaar, O'Reilly. Senyard A. & M. Michlmayr (2004). «Modèles de production du Logiciel Libre.» http://www.cyrius.com/publications/senyard_michlmayr-successful_project.pdf. Tapscott D. & A.D. William (2007). Wikinomics, Pearson Education. Tarondeau J.C. (1998). Le management des savoirs, Presses Universitaires de France. 15

Torwalds L. & D. Diamond (2001). Just for fun : The story of an accidental revolutionary, Harper Collins Publisher. von Hippel E. (2005). Democratizing innovation, MIT Press. von Hippel E. (1988). The sources of innovation, Oxford University Press. von Hippel E. & G. Von Krogh (2003). «Open source software and the private-collective innovation model»: issues for Organization Science, Organization Science, 14(2): 209-223. Weber S. (2004), The Success of Open Source. Harvard University Press, Cambridge, MA, USA. Wenger E. (1998). Communities of practice: learning, meaning and identity, Cambridge University Press. Zeitlyn D. (2003). «Gift economies in the development of open source software: anthropological reflections», Research Policy, 32(7): 1287-1291. 16