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Valoriser la science

 | 
Liliana Doganova

Partie 2. Innovation. Résultats des partenariats avec des spin-offs académiques

Chapitre 3. Partenariats avec des spin-offs académiques et innovation

Volltext

1Le travail des spin-offs académiques – qui consiste, avons-nous proposé, à construire, étendre et consolider des réseaux – passe par l’établissement de collaborations avec de multiples partenaires : investisseurs, clients, utilisateurs, alliés technologiques et commerciaux. Ces partenariats peuvent produire des résultats divers, tels que, dans l’exemple des collaborations de Rocher Technologies étudiées dans le chapitre 2, la mise en œuvre d’un nouveau processus dans les activités de la firme partenaire ou le développement d’un nouveau produit. Le présent chapitre se penche sur ces activités d’innovation, en abordant la question suivante : comment les partenariats avec des spin-offs académiques stimulent-ils l’innovation ? Il examine les différents types d’innovation que peuvent produire ces partenariats et les mécanismes par lesquels de tels effets sont obtenus.

2Afin de saisir ces activités d’innovation multiples et distribuées, au-delà du cas particulier et des configurations locales, on applique une méthode quantitative qui a consisté à combiner la réalisation d’un grand nombre d’entretiens semi-structurés et le traitement statistique des questionnaires sur lesquels ils étaient basés. Cette approche, qui nous a paru indispensable étant donné l’absence de bases de données disponibles dans lesquelles nous aurions pu puiser des informations prêtes à l’emploi, a pu être mise en œuvre grâce au soutien financier de la Commission Européenne et à la collaboration de quatre autres équipes de recherche. Dans le cadre du projet PICO1, nous avons interrogé 175 entreprises impliquées dans des partenariats avec des spin-offs académiques européennes et construit une base de données unique qui contient des informations sur les caractéristiques et l’impact, en termes d’innovation, de ces partenariats.

3Ce chapitre procède en trois temps. Il commence par rappeler les principaux enseignements de la littérature quant au lien entre partenariats et innovation. Il décrit ensuite la méthodologie de notre étude et l’échantillon de partenariats constitué. Il présente enfin quelques résultats, en illustrant les données statistiques par trois exemples de collaborations.

LE LIEN ENTRE PARTENARIATS ET INNOVATION DANS LA LITTERATURE

4Deux perspectives théoriques majeures – celle des ressources complémentaires et celle des apprentissages inter-organisationnels – permettent d’expliquer l’existence d’un lien entre partenariats et innovation. De nombreuses études empiriques confirment ce lien, en identifiant différentes dimensions de l’innovation que les collaborations inter-firmes sont susceptibles d’affecter.

S’allier pour accéder à des ressources

5Dans son article pionnier, David Teece [1986] place la coopération inter-firmes au cœur du processus d’innovation. Cherchant à comprendre pourquoi ce n’est pas toujours aux innovateurs que reviennent les retombées économiques des innovations, Teece construit un cadre théorique qui s’appuie notamment sur la notion d’actifs complémentaires. Celle-ci désigne toutes les ressources (relatives, par exemple, au marketing ou à la fabrication) dont l’innovateur peut avoir besoin afin de transformer des connaissances techniques en un produit ou service commercialisable. Etablir des partenariats devient un moyen d’accéder à ces actifs complémentaires, sans avoir à les développer en interne.

6L’analyse de Teece s’inscrit dans une perspective théorique qui envisage la firme comme un faisceau de « ressources », c’est-à-dire « les actifs, capacités, processus organisationnels, attributs, informations, connaissances, etc., que la firme contrôle et qui lui permettent de concevoir et de mettre en œuvre des stratégies améliorant son efficience et efficacité » [Barney, 1991, p. 101]. Cette approche se prête bien à l’analyse des alliances. Celles-ci permettent aux firmes « d’obtenir » les ressources de leurs partenaires et de « retenir » les leurs [Das & Teng, 2000]. Les ressources procurent à la fois un besoin et une opportunité de former des alliances :

« Des alliances se forment lorsqu’une firme se trouve dans une position stratégique vulnérable et a donc besoin de ressources additionnelles que des alliances peuvent lui fournir […] ou bien lorsqu’une firme se trouve dans une position sociale forte et a donc les ressources nécessaires pour connaître, attirer et engager des partenaires. » [Eisenhardt & Schoonhoven, 1996, p. 138]

7C’est une telle perspective qu’adoptent généralement les travaux sur les partenariats des firmes entrepreneuriales, en insistant sur la « contrainte de ressources » que celles-ci subissent. Ces recherches montrent que les jeunes entreprises s’allient avec des partenaires qui peuvent leur fournir des ressources complémentaires telles que des financements [Coombs & al., 2006], diverses informations et compétences [Baum & al., 2000], du statut social et de la reconnaissance [Stuart, 2000], des ressources technologiques [Kelley & Rice, 2002], des actifs en aval de la chaîne de valeur [Rothaermel, 2001] ou la connaissance de marchés étrangers [Leiblein & Reuer, 2004]. Les arguments avancés s’appliquent avec d’autant plus de force aux spin-offs académiques : des jeunes entreprises initialement éloignées du marché (à la fois par l’origine académique de leurs fondateurs et par le caractère innovant et précoce de leurs technologies) et manquant de moyens financiers et d’expertise managériale et commerciale [Vohora & al., 2004; Wright & al., 2004].

8En effet, la théorie basée sur les ressources semble être parfaitement taillée pour expliquer les partenariats noués par les entreprises aux ressources très limitées que sont les spin-offs académiques. Celles-ci se trouvent dans le cas typique de l’innovateur décrit par Teece [1986] : en possession de « connaissances techniques » qu’elles ont transférées depuis la recherche publique et qu’elles doivent combiner avec les ressources complémentaires qui permettront de transformer un résultat scientifique en un produit ou service commercialisable. Prenons l’exemple de Rocher Technologies étudié dans le chapitre 2. Le chemin qui mène des langages synchrones Cristal et Rocher, que deux laboratoires de recherche publique mettent au point, aux outils de développement de logiciels embarqués critiques, que commercialise Rocher Technologies, est long et exigeant. En particulier, il nécessite l’accès à des ressources complémentaires, comme l’outil de traçabilité des exigences d’un partenaire technologique, la certification que procurent les organismes compétents, la légitimité que confère un utilisateur reconnu et les contacts que détiennent les distributeurs à l’étranger. Ces besoins dessinent autant de partenariats, étant donné que Rocher Technologies, en dépit des fonds qu’elle a pu lever auprès d’investisseurs divers, ne peut générer toutes ces ressources en interne. La contrainte de collaboration est d’autant plus forte pour la spin-off moyenne, bien moins dotée en ressources initiales que l’exemple choisi ici.

9Se pose alors la question de ce que ces partenariats peuvent apporter à l’autre partie : la firme qui dispose des ressources dont la jeune pousse a besoin pour se développer. Quelles sont les ressources auxquelles les partenaires des spin-offs académiques accèdent par l’intermédiaire de ces collaborations ? Prenons, pour examiner cette question, la classification adoptée par Mustar et al. [2006] qui inclut quatre catégories de ressources : technologiques (les produits et technologies spécifiques de la firme), humaines (les attributs de l’équipe fondatrice, de l’équipe de gestion et des employés de la firme), sociales (les contacts, le capital social ou le réseau de la firme) et financières (le montant et le type de financement de la firme). Quelles sont donc les ressources technologiques, humaines, sociales et financières spécifiques que possèdent les spin-offs académiques et dont pourraient bénéficier leurs partenaires ?

10Premièrement, les spin-offs sont susceptibles de posséder des technologies de pointe, résultant du travail de recherche qui a été mené au sein des institutions dont elles sont issues. Très innovantes, ces technologies sont généralement rares et imparfaitement imitables ; elles constituent donc des ressources qui peuvent donner lieu à un avantage concurrentiel [Barney, 1991]. Deuxièmement, les dirigeants et les employés des spin-offs ont un haut niveau de qualification, voire une expérience dans la recherche. Ils ont parfois pris part aux premiers pas du développement technologique et possèdent donc des connaissances tacites et un savoir-faire qui peuvent se révéler importants lorsque la technologie initiale doit être adaptée afin de devenir un produit ou un service commercialisable. Troisièmement, les spin-offs maintiennent souvent des liens avec la recherche publique [Mustar, 1997] – une source précieuse d’informations sur les dernières évolutions et tendances dans un domaine scientifique ou technologique donné. De plus, des effets de réputation pourraient rejaillir sur les partenaires de spin-offs originaires d’organismes de recherche publique prestigieux. Quant au quatrième type de ressources, les spin-offs souffrent d’un « déficit financier » (financial gap) que leurs partenaires ne souhaiteraient certainement pas partager. On peut noter toutefois que les jeunes pousses ont accès à des financements particuliers, tels que les soutiens publics et le capital-risque, dont leurs partenaires pourraient, indirectement, bénéficier.

11Les collaborations avec des entreprises issues de la recherche publique sont donc susceptibles de profiter non seulement aux jeunes pousses en manque de ressources, mais aussi à leurs partenaires. Les spin-offs possèdent, du fait notamment de leur origine académique et de leur orientation scientifique, des ressources technologiques, humaines et sociales particulières qui peuvent être d’une grande valeur pour d’autres firmes. Rothaermel [2001] l’a montré dans son étude du secteur pharmaceutique : les start-ups de biotechnologie profitent certes des ressources bien plus conséquentes dont sont dotés les groupes pharmaceutiques, mais apportent aussi à ces derniers des connaissances technologiques – distribuées au travers des produits qu’elles créent, des chercheurs qu’elles emploient et des institutions académiques avec lesquelles elles gardent des liens forts – dont le développement en interne aurait nécessité des investissements très importants.

S’allier pour apprendre

12Parmi les actifs complémentaires qu’échangent les firmes engagées dans un partenariat figure une ressource particulière : les connaissances. C’est sur elles que mettent la focale les travaux relevant de la perspective de l’apprentissage organisationnel. Plusieurs niveaux d’échange de connaissances peuvent être distingués. D’une part, une firme peut apprendre de son partenaire simplement en « accédant » aux connaissances que celui-ci possède (par exemple en prenant une licence ou en ayant recours à la sous-traitance), mais elle peut aussi véritablement « acquérir » ces connaissances en les internalisant [Hamel, 1991]. Même si certains auteurs suggèrent que l’avantage principal de l’alliance, comme forme organisationnelle intermédiaire entre l’intégration hiérarchique et le marché, est réalisé lorsqu’il s’agit non pas d’internaliser des connaissances, mais seulement d’y accéder [Grant & Baden-Fuller, 2004], des travaux empiriques concluent à la coexistence de ces deux configurations : ils montrent que les alliances peuvent être l’occasion aussi bien d’un transfert de connaissances d’une partie vers l’autre que de la mise en œuvre d’une spécialisation complémentaire [Mowery & al., 1996; Nakamura & al., 1996].

13D’autre part, une firme peut apprendre de, mais aussi avec, son partenaire : il s’agit alors non plus du déplacement de connaissances existantes dans un nouveau cadre organisationnel, mais de la création de nouvelles connaissances au sein de la collaboration [Child, 2001]. Cette forme d’apprentissage collectif a notamment été étudiée au niveau des réseaux inter-organisationnels, où la multiplicité des liens empêche la distinction entre une firme qui joue le rôle de « professeur » et une autre qui joue celui « d’étudiant » [Lane & Lubatkin, 1998], entre une partie qui donne et une autre qui reçoit. Le travail de Powell, Koput et Smith-Doerr [1996] est emblématique de cette approche. Il vise à montrer que, dans certains domaines, ce sont les réseaux, et non les organisations individuelles, qui constituent « le lieu de l’innovation » (the locus of innovation). Lorsque les savoirs sont sophistiqués et dispersés – comme dans le cas du secteur des biotechnologies – l’innovation se produit dans des « réseaux d’apprentissage » au sein desquels les firmes, « plutôt que d’utiliser leurs relations externes en tant que mécanisme temporaire permettant de suppléer à des capacités qu’elles n’ont pas encore maîtrisées », comme le suggérerait la perspective des ressources complémentaires, « utilisent leurs collaborations pour étendre toutes leurs compétences » (p. 143). Cette observation, proposent les auteurs, s’appliquerait plus généralement dans les domaines dans lesquels les « sources du savoir sont disparates et les pistes de développement technologique non encore tracées » – condition que les partenariats avec les spin-offs académiques nous paraissent en effet remplir.

L’impact des alliances sur l’innovation

14Quoiqu’elles soulignent des mécanismes différents, la perspective des ressources et celle des apprentissages concourent à la même conclusion : les collaborations inter-firmes stimulent l’innovation, car elles permettent aux partenaires de générer de nouvelles connaissances, d’acquérir ou d’accéder à des connaissances existantes mais possédées par d’autres, de transformer ces connaissances en de nouveaux produits et services commercialisables en les combinant avec des actifs complémentaires. Les travaux empiriques qui ont mis cette relation positive entre alliances et innovation à l’épreuve de l’analyse statistique tendent à confirmer son existence. Ils se sont notamment intéressés aux partenariats (en dyade ou en réseau) des jeunes entreprises technologiques.

15La méthodologie généralement adoptée dans les études empiriques est la suivante : il s’agit de mettre en relation une certaine mesure de l’innovation (par exemple, le nombre de brevets ou le nombre de nouveaux produits) réalisée par une des entreprises partenaires (le plus souvent, la start-up) avec le nombre total d’alliances de cette entreprise. La mesure de l’innovation le plus souvent utilisée est certainement le nombre de brevets. Par exemple, pour tester l’hypothèse d’une division du travail de recherche et développement entre grandes et petites entreprises dans le secteur des biotechnologies, Shan, Walker et Kogut [1994] montrent que le nombre de coopérations d’une start-up a un effet positif sur le nombre ses brevets. Baum, Calabrese et Silverman [2000] proposent une analyse similaire, mais plus complexe, dans la mesure où ils considèrent aussi une autre mesure de l’innovation (la croissance des dépenses de R&D et du nombre d’employés en R&D) et où ils distinguent les effets de différents types d’alliances (collaborations avec des groupes pharmaceutiques, des universités, des laboratoires gouvernementaux, etc.). Même si leurs résultats varient quelque peu en fonction des indicateurs et des catégories retenus, ils indiquent que le nombre de liens que possède une start-up lors de sa création améliore sa performance. Une nuance est cependant apportée : il ne suffit pas d’avoir beaucoup d’alliances ; encore faut-il les configurer en un réseau efficace, c’est-à-dire un réseau qui contient des partenaires divers.

16L’utilisation du nombre de brevets comme mesure de l’innovation a l’avantage de permettre la mobilisation de bases de données immédiatement disponibles. Toutefois, cette méthode souffre de nombreuses limites. Par exemple, elle n’est pas pertinente dans tous les secteurs. De plus, les brevets ne sont qu’un pâle reflet de l’activité d’innovation des firmes qui peuvent avoir diverses stratégies de propriété intellectuelle et y consacrer des moyens inégaux. Par ailleurs, les brevets peuvent être vus plutôt comme un input (et non un output) dans le processus d’innovation.

17D’autres études ont donc recours à un indicateur différent : le développement de nouveaux produits. Kelley et Rice [2002], par exemple, lient le nombre des alliances formées par un échantillon de jeunes entreprises dans le secteur des technologies de l’information et de la communication et le nombre de nouveaux produits que ces firmes introduisent sur le marché. Là encore, la relation entre alliances et innovation de produit doit être nuancée. Deeds et Hill [1996] suggèrent ainsi que cette relation peut être non linéaire, dans la mesure où, au-delà d’un certain seuil, les rendements des alliances peuvent devenir décroissants, voire négatifs. Même si leurs résultats empiriques ne permettent pas de trancher, les arguments théoriques avancés sont convaincants : en effet, plus une entreprise a des collaborations, plus elle risque de se trouver engagée dans des relations moins performantes et moins elle peut évaluer et contrôler ces relations de manière fine. Leurs conclusions plaident par ailleurs en faveur de l’utilisation de plusieurs indicateurs d’innovation : ici, le nombre de produits sur le marché ; le nombre de produits sur le marché et en essais cliniques ; le nombre de brevets.

18Si la vaste majorité des travaux empiriques qui testent le lien entre alliances et innovation utilise les brevets ou les nouveaux produits comme mesure de l’innovation, c’est parce que ceux-ci se laissent saisir facilement dans l’infrastructure métrologique des sources de données secondaires. Or, d’autres effets susceptibles d’être engendrés par les partenariats avec des start-ups ont aussi été mis en évidence dans la littérature. Il s’agit d’effets plus rarement documentés – car plus difficiles à capter, du fait de leur statut intermédiaire ou de leur nature intangible –, mais qui nous semblent particulièrement pertinents dans le cas des partenariats avec des spin-offs académiques.

19D’une part, ces partenariats peuvent produire une série de résultats intermédiaires. Le caractère à la fois innovant et précoce des technologies que cherchent à commercialiser les spin-offs augmente le degré d’incertitude et diminue les chances de succès de leurs collaborations. Un partenariat peut ainsi s’arrêter à la fabrication d’un prototype, ou même à la réalisation d’une étude de faisabilité, sans aller jusqu’au développement du nouveau produit ou service initialement visé. De plus, étant donné la complexité de certains produits et le nombre d’acteurs que leur développement nécessite, l’absence de l’introduction d’un nouveau produit suite à un partenariat donné peut indiquer non pas l’échec d’une étape finale, mais le succès d’une étape intermédiaire qui sera suivie d’autres phases auxquelles la spin-off en question ne participerait pas nécessairement. Larédo et Mustar [1996] soulignent la diversité des « intermédiaires » qui peuvent ainsi être produits et mis en circulation :

« Il peut s’agir de documents écrits (articles scientifiques, rapports, données expérimentales, brevets, etc.), de compétences incorporées (des chercheurs qui changent de laboratoire, des ingénieurs qui se déplacent entre entreprises), de l’argent (contrats de coopération, subventions, prêts, achats par des clients), de matériels de support (échantillons, réactifs, substances de référence), d’artéfacts techniques (logiciels, prototypes, machines, etc.). » [Larédo & Mustar, 1996, pp. 157-9]

20D’autre part, les partenariats avec des spin-offs peuvent produire des résultats qui sont de nature moins tangible. On peut en identifier quatre types : l’innovation de processus, les apprentissages, l’entrée dans de nouveaux domaines technologiques et les effets d’image. Premièrement, les firmes innovent non seulement en développant et commercialisant des nouveaux produits, mais aussi en mettant en œuvre de nouveaux processus [Freeman, 1982]. Ces processus peuvent concerner leurs activités de R&D, de production ou de distribution. Par exemple, les groupes pharmaceutiques forment des partenariats avec des start-ups de biotechnologies non seulement pour prendre en licence les nouveaux produits que ces dernières développent, mais aussi pour bénéficier de nouvelles techniques de recherche, relatives par exemple au screening de molécules ou aux modèles animaux. De manière similaire, les technologies de l’information bouleversent les processus de production et de distribution dans de nombreux secteurs traditionnels.

21Deuxièmement, comme nous l’avons déjà évoqué, les partenariats peuvent générer des apprentissages qui ne se matérialisent pas nécessairement dans des publications, des brevets ou des artéfacts. Lane et Lubatkin [1998, p. 468], par exemple, examinent comment les alliances de R&D que nouent les groupes pharmaceutiques avec des start-ups de biotechnologies peuvent les aider dans « l’apprentissage de nouvelles compétences ou capacités et [dans les] développements technologiques ou de recherche ». La capture statistique de ces effets d’apprentissage n’est guère facile. Si Lane et Lubatkin choisissent de s’appuyer sur les évaluations d’experts du secteur qu’ils étudient, d’autres auteurs [Dushnitsky & Lenox, 2005; Wadhwa & Kotha, 2006], tout en raisonnant en termes d’apprentissages, se tournent de nouveau vers les brevets quand il s’agit de passer à l’analyse empirique.

22Les travaux sur le corporate venture capital ont mis en évidence une raison particulière qui incite les entreprises établies (incumbents) à s’allier avec des start-ups : ces partenariats leur permettent de se procurer une « fenêtre technologique » (technology window) à travers laquelle elles peuvent observer les nouvelles tendances technologiques et repérer les ruptures imminentes [Maula & al., 2003]. Confrontées à une discontinuité technologique, elles peuvent décider d’entrer dans les nouveaux domaines que celle-ci ouvre ; pour ce faire, elles peuvent s’appuyer sur des alliances [Colombo & Garrone, 1998; Mitchell & Singh, 1992]. Cette innovation d’ordre stratégique constitue le troisième type de résultats intangibles que nous considérons ici. Le secteur pharmaceutique en fournit une bonne illustration. Comme le montre Rothaermel [2001], si les groupes pharmaceutiques ont pu s’adapter au changement technologique radical que représentait l’avènement des biotechnologies, c’est parce qu’ils se sont alliés avec les nouveaux entrants qu’étaient les start-ups de biotechnologies. Notons que la clé de la réussite de cette stratégie réside dans la possession d’actifs complémentaires spécialisés (ici, les actifs en aval de la chaîne de valeur, relatifs à la réglementation et à la commercialisation des médicaments) dont la pertinence n’est pas détruite par la discontinuité technologique.

23Quatrièmement, les partenariats peuvent améliorer l’image des entreprises impliquées, car ils permettent de transférer non seulement des ressources et des connaissances, mais aussi du « statut social » [Stuart, 2000]. Stuart, Hoang et Hybels [1999] observent un tel phénomène dans le secteur pharmaceutique. Les alliances avec des partenaires éminents « endossent » les start-ups de biotechnologies et signalent ainsi leur qualité, qui est autrement si difficile à évaluer en l’absence d’un historique de leurs performances et au vu de l’incertitude qui pèse sur le processus de R&D. On peut supposer qu’il existe un effet réciproque, de sorte que coopérer avec une start-up très innovante et/ou liée à un organisme de recherche prestigieux peut redorer l’image d’une entreprise.

METHODOLOGIE

24Afin d’étudier les effets des spin-offs académiques sur l’innovation de leurs partenaires, nous avons réalisé, dans le cadre du projet européen PICO, une collecte de données primaires à travers des entretiens mêlant méthodes qualitatives et quantitatives. La première étape de notre travail a consisté à construire un échantillon de partenariats impliquant des spin-offs européennes. Pour cela, nous avons d’abord identifié une population de spin-offs dans six pays européens : la France, le Royaume Uni, la Belgique, l’Italie, le Portugal et la Slovénie. Une fois la liste des spin-offs établie, nous avons procédé à des entretiens et à des recherches documentaires afin d’identifier les partenaires de ces entreprises. Chaque équipe membre du projet PICO ayant été en charge de ce travail dans son pays, la focale est ici mise sur la constitution de l’échantillon de spin-offs françaises.

25Suite au travail de Philippe Mustar [1988; 1995], le Centre de Sociologie de l’Innovation de MINES ParisTech disposait d’une liste des entreprises créées à partir de la recherche en France jusqu’en 1999. Nous avons mis à jour cette liste, en ayant recours à trois sources de données [Mustar, 2003b] : la liste des entreprises créées par des lauréats du Concours national d’aide à la création d’entreprises de technologies innovantes organisé par l’Oséo, celle des entreprises hébergées par les 29 incubateurs français et celle des entreprises ayant bénéficié de fonds d’amorçage. Nous avons examiné toutes les entreprises de ces listes afin de déterminer si elles avaient été créées par des chercheurs. Nous avons aussi parcouru les publications de certains organismes de recherche publique (notamment l’INRIA, l’Institut Pasteur, le CEA et le CNRS) qui détaillent leurs activités de valorisation par la création d’entreprises. Ce travail nous a permis de construire une base de données qui inclut 399 spin-offs académiques françaises qui étaient toujours en activité en 2006-2007.

26Dans un premier temps, nous avons restreint la population des spin-offs académiques considérée dans le cadre du projet PICO aux entreprises créées entre 1995 et 2002. En effet, au-delà d’un certain âge, une entreprise ne peut plus être définie comme une start-up ; inversement, en-deçà d’un certain âge, une spin-off risque de n’avoir que des partenariats trop récents pour qu’on puisse en saisir les effets. Nous avons fixé le seuil d’âge à 5 ans minimum et 12 ans maximum. À partir de notre base de données, nous avons établi une liste de 152 spin-offs académiques françaises qui satisfaisaient aux contraintes d’âge et pour lesquelles nous disposions d’informations suffisantes. Ces 152 spin-offs, créées entre 1995 et 2002, ont un âge moyen de 6,5 ans (la médiane étant située à 6 ans). Leurs effectifs sont compris entre 1 et 116 personnes, avec une moyenne de 13,4 employés et une médiane de 8 employés. Afin d’extraire un échantillon stratifié, nous avons classé ces entreprises par taille (nombre d’employés) décroissante et les avons séparées en quatre quartiles. Les effectifs des spin-offs dans chaque quartile varient entre 1 et 5 employés pour le premier, 5 et 8 pour le deuxième, 8 et 16 pour le troisième, 17 et 116 pour le quatrième quartile.

  • 2 Ces statistiques ne portent que sur 152 des 160 entreprises de l’échantillon, car nous avons dû ex (...)

27Les autres équipes membres du projet PICO ont réalisé un travail similaire dans leurs pays respectifs. Visant l’objectif de réaliser un total de 80 entretiens avec des spin-offs (dont 22 au Royaume-Uni, 20 en France, 15 en Belgique, 13 en Italie, 6 au Portugal et 4 en Slovénie) et supposant un taux de réponse de 50 %, nous avons extrait des échantillons stratifiés des listes préparées par chaque équipe, pour constituer un échantillon de 160 spin-offs académiques européennes, dont nous avons interrogé la moitié. Le tableau 1 présente quelques statistiques descriptives sur cet échantillon2.

Tableau 1. Echantillon initial de spin-offs académiques européennes

28Nous avons réalisé des entretiens avec la moitié de ces 160 spin-offs européennes. Nous leur avons notamment demandé de lister leurs partenariats avec d’autres entreprises, ainsi que de nous indiquer une personne que nous pourrions contacter dans chaque entreprise partenaire. Il faut noter que nous avons retenu une définition large des partenariats : les relations, passées ou en cours, dans lesquelles deux (ou plus) organisations indépendantes mènent ensemble un projet ou une activité spécifiques et qui posent ainsi des contraintes sur le comportement futur des partenaires impliqués. La seule condition que nous avons posée était celle de la durée du partenariat : afin de garantir la possibilité de saisir les effets produits, nous n’avons considéré que les partenariats initiés au moins deux ans avant le moment de l’entretien.

29Dès les premiers entretiens avec ces spin-offs, nous avons pu constater que nos interlocuteurs étaient souvent réticents à ce que nous allions interroger leurs partenaires. Certains considéraient la liste de leurs partenaires comme une information confidentielle, alors que d’autres craignaient que le fait d’envoyer un tiers « enquêter » sur une collaboration pouvait nuire à cette dernière. Au final, les entretiens avec les 80 spin-offs nous ont permis d’identifier 208 partenariats, dont seulement 37 pouvaient faire l’objet d’un entretien (dans la mesure où le partenariat n’était pas confidentiel et nous disposions du nom de la personne à contacter). Ce nombre était trop bas pour procéder à une quelconque analyse statistique.

30Nous avons donc entamé la recherche de partenariats impliquant d’autres spin-offs académiques européennes. Pour chaque spin-off de la population dont l’échantillon initial avait été extrait, nous avons : (i) réalisé une recherche sur internet et dans la presse ; (ii) relevé les partenaires qui étaient mentionnés et recherché des informations sur ces partenariats afin d’en vérifier la pertinence et d’identifier la personne qui était en charge de la collaboration dans la firme partenaire. Cette stratégie nous a permis d’identifier un grand nombre de partenariats. Or, le taux de réponse des partenaires s’est avéré très faible (pour diverses raisons, telles que : les coordonnées trouvées étaient incorrectes ; les personnes qui étaient en charge du partenariat avaient quitté la firme partenaire, n’étaient pas disponibles ou tout simplement ne souhaitaient pas s’entretenir avec nous ; la collaboration était confidentielle ou bien n’était pas envisagée comme un « véritable » partenariat). Nous avons alors mis en œuvre une stratégie de recherche complémentaire : contacter les spin-offs que nous nous étions jusqu’alors contenté de suivre sur internet et dans la presse, leur présenter notre recherche et leur demander de nous diriger vers quelques-uns de leurs partenaires. Cette stratégie a été couronnée d’un taux de réponse assez faible auprès des spin-offs, mais relativement élevé auprès des partenaires qui ont été contactés par ce biais. Enfin, trois autres solutions ont été adoptées pour élargir notre échantillon de partenariats : inclure un autre pays européen (l’Allemagne) ; assouplir (de 2 ans) les contraintes que nous avions posées sur l’âge des spin-offs ; effectuer une recherche exhaustive dans la base de données Cordis qui recense les projets financés par la Commission européenne.

31Ces stratégies de recherche nous ont permis d’identifier un total de 3 943 partenariats impliquant des spin-offs académiques européennes. La grande majorité de ces partenariats (92 %) a été identifiée grâce à nos recherches dans des sources de données publiques (internet, la presse, Cordis). Pour 1 371 de ces 3 943 partenariats, nous disposions d’informations sur la personne à contacter. Nous avons contacté 1 337 firmes partenaires, en demandant un entretien à la personne qui était en charge du partenariat en question. 180 personnes ont répondu favorablement à notre demande, soit un taux de réponse moyen de 13,5 %. Les 180 entretiens que nous avons réalisés nous ont permis de recueillir 175 questionnaires remplis. Comme l’indique le tableau 2, qui présente quelques statistiques décrivant le processus d’identification des 175 partenariats correspondants, la contribution relative des différentes sources de données que nous avons utilisées, ainsi que les taux de réponse des partenaires contactés, varient grandement entre les pays.

Tableau 2. Identification des partenariats impliquant des spin-offs académiques européennes

  • 3 Il faut noter que ces variables ont été mesurées au niveau de « l’unité organisationnelle » impliq (...)

32Les entretiens réalisés étaient de deux types : des entretiens « longs » en face-à-face (d’une durée moyenne d’une heure) et des entretiens « courts » par téléphone (d’une durée moyenne de 20 à 30 minutes). Les entretiens longs s’appuyaient sur un questionnaire qui comprenait des questions fermées et des questions ouvertes, ces dernières servant à engager une discussion préliminaire en guise d’introduction et à apporter des éléments qualitatifs. Une version simplifiée de ce questionnaire, composée uniquement de questions fermées, a été utilisée lors des entretiens courts. Les questionnaires étaient composés de deux sections principales, relatives aux caractéristiques et aux résultats du partenariat. Le choix et la mesure des variables retenues dans ces questionnaires reposent sur une revue de la littérature qui a examiné le lien entre alliances et innovation3.

CARACTÉRISTIQUES DES PARTENARIATS DE L’ÉCHANTILLON

33Un des premiers résultats de notre enquête consiste à fournir des éléments de description des partenariats que nouent les spin-offs académiques. Alors que ces jeunes entreprises, notamment dans le secteur des biotechnologies [Powell & al., 1996], ont des partenaires multiples et variés [Mustar, 1998], aucune étude, à notre connaissance, n’a procédé à une description fine de leurs réseaux. Si l’échantillon de partenariats sur lequel nous nous appuyons n’est certainement pas représentatif, la diversité des configurations qu’il contient nous permet, par l’intermédiaire d’une analyse statistique descriptive, d’identifier quelques caractéristiques et résultats que les partenariats avec des spin-offs académiques sont susceptibles d’avoir.

34L’échantillon que nous avons constitué est composé de 175 partenariats impliquant des spin-offs académiques dans sept pays européens (62 en France, 36 en Belgique, 35 en Italie, 19 au Portugal, 14 au Royaume-Uni, 5 en Allemagne et 4 en Slovénie). Près de la moitié de ces partenariats (45 %) impliquent des spin-offs opérant dans le secteur des logiciels et des technologies de l’information. Les autres secteurs d’activité concernés sont les équipements de haute technologie tels que les semi-conducteurs et l’instrumentation scientifique (29 %), les biotechnologies (22 %), ainsi que diverses activités de services (5 %). Par construction, les partenariats de notre échantillon ont un âge minimum de 2 ans. Leur durée moyenne est de 4,2 années. 22 % de ces partenariats étaient terminés au moment de l’entretien. Il faut noter qu’un tiers des partenariats a bénéficié de soutiens publics (au niveau européen, national ou régional). Près de la moitié des collaborations (42 %) impliquent d’autres partenaires que la spin-off et la firme interrogée ; ces partenaires additionnels peuvent être des grandes entreprises, des PME, mais aussi des organismes de recherche publique ou d’autres spin-offs.

35Les alliances inter-firmes adoptent différentes formes de gouvernance. Comme Oxley [1997], nous en avons distingué trois : des accords contractuels unilatéraux, des accords contractuels bilatéraux et des accords impliquant des prises de participations. La première catégorie inclut les relations clients-fournisseurs, les accords de licence et de transfert de technologies, les contrats de R&D, les franchises et les accords de distribution ou commercialisation. La deuxième inclut les accords de licences croisées, de partage de technologies, de recherche conjointe et les accords de distribution ou de commercialisation croisées. La troisième inclut les joint-ventures et les accords avec prises de participations minoritaires. Nous avons listé ces douze types de collaborations et demandé à nos interlocuteurs de sélectionner celle(s) qui correspondai(en)t au partenariat en question. Comme le montre la figure 1, les types de partenariats les plus fréquents dans notre échantillon sont les relations clients-fournisseurs, les accords de recherche conjointe, les contrats de R&D et les accords commerciaux et de partage de technologies. Regroupés selon leur forme de gouvernance, les 175 partenariats se répartissent de la manière suivante : 90 contrats unilatéraux, 75 contrats bilatéraux et 10 alliances avec prises de participations.

Figure 1. Types de partenariats

36Un autre mécanisme de gouvernance des alliances, mais de nature informelle, réside dans l’expérience collaborative des partenaires. Ce type d’expérience peut être spécifique au partenaire ou à l’activité impliqués dans la relation considérée [Gulati & al., 2009]. Nous avons demandé à nos interlocuteurs s’ils avaient eu des collaborations antérieures avec le partenaire en question (expérience spécifique au partenaire) ; c’était le cas dans plus de la moitié des partenariats (59 %). Nous les avons aussi interrogés sur le nombre de partenariats de même type dans lesquels leur unité était engagée au moment de la formation du partenariat en question (expérience spécifique à l’activité) : c’est seulement dans moins d’un quart des cas qu’une telle expérience était absente.

37Les travaux qui relèvent de la perspective des apprentissages inter-organisationnels soulignent d’autres variables qui peuvent jouer un rôle important dans la performance des alliances, notamment la proximité entre les partenaires et les mécanismes de transfert de connaissances mis en place au sein du partenariat. Afin de mesurer la proximité entre les partenaires, nous avons suivi Cassiman et al. [2005] en demandant à nos interlocuteurs si, au moment de la formation de la collaboration en question, ils opéraient dans le même secteur et dans les mêmes marchés géographiques, s’ils avaient des mix produits qui se superposaient et s’ils étaient en concurrence pour les mêmes clients. Nos résultats montrent que les partenaires opéraient le plus souvent (dans 52 % des cas) dans des marchés liés, mais sans être concurrents ; inversement, ils étaient très distants (leurs marchés n’avaient rien en commun) ou très proches (au point d’être concurrents) respectivement dans 40 et 9 % des cas. Il faut noter aussi que 32 % des partenaires de notre échantillon résident dans un pays différent de celui de la spin-off et 11 % d’entre eux en dehors de l’Europe.

38Quant aux mécanismes de transfert de connaissances, nous avons adopté la liste d’intermédiaires proposée par Larédo et Mustar [1996] et avons interrogé nos interlocuteurs sur l’occurrence, au sein du partenariat, de diverses formes d’interactions inter-organisationnelles (échange de matériel de support et de documents écrits, réunions entre les employés et les dirigeants des deux entreprises, communications téléphoniques et électroniques, présence d’un portail web conçu pour le partenariat, transferts de personnes et d’équipements entre les deux partenaires). Comme l’indique le tableau 3, les interactions sont fréquentes et passent par des canaux variés, allant des discussions par téléphone et par courrier électronique (qui ont lieu au moins une fois par semaine dans plus de la moitié des cas) aux réunions opérationnelles ou stratégiques (qui, typiquement, ont lieu plusieurs fois par an). De plus, les partenariats peuvent impliquer le transfert d’équipements et de personnes (c’était le cas dans respectivement 40 et 23 % des partenariats de notre échantillon).

Tableau 3. Canaux et fréquences des interactions au sein des partenariats

EFFETS DES PARTENARIATS SUR L’INNOVATION

Une variété d’effets : nouveaux produits, nouveaux processus et résultats intermédiaires

39Le tableau 4 présente les changements engendrés par les collaborations de notre échantillon au niveau des inputs de l’activité d’innovation des partenaires interrogés. On constate que de tels changements sont absents dans la majorité des cas. Les effets de diminution, qui signaleraient une externalisation des activités d’innovation, sont très rares. Quand des changements ont lieu, ils consistent généralement en une augmentation des inputs de l’innovation (à travers la stimulation de nouveaux projets par exemple) et des dépenses de R&D, de design et d’ingénierie en particulier.

Tableau 4. Effets des partenariats sur les inputs de l’activité d’innovation

40Nous avons également étudié les changements engendrés par les collaborations de notre échantillon au niveau des outputs de l’activité d’innovation : notamment, l’introduction de nouveaux produits ou services, la mise en œuvre de nouveaux processus (dans les activités de R&D, de production ou de distribution des entreprises partenaires) et la production de résultats intermédiaires (connaissances codifiées et artéfacts techniques). En nous inspirant de la quatrième édition du Community Innovation Survey (CIS4), nous avons demandé à nos interlocuteurs si le partenariat considéré avait conduit à l’introduction : d’un produit ou service nouveau pour le marché (c’est-à-dire qui n’existait pas auparavant) ; d’un produit ou service nouveau pour l’entreprise (c’est-à-dire qui était jusqu’ici proposé par d’autres firmes) ; d’un produit ou service amélioré ou adapté. Comme l’indique la figure 2, ’innovation de produit apparaît comme un résultat majeur des partenariats dans notre échantillon. Les produits ou services que les collaborations avec des spin-offs académiques contribuent à faire naître sont, dans une proportion étonnamment élevée, très innovants : près de la moitié des partenariats de notre échantillon ont permis l’introduction d’un produit ou service nouveau pour le marché. Plus généralement, une innovation de produit a eu lieu dans plus de 80 % des cas. L’innovation de processus est en revanche un résultat plus rare : moins de la moitié (42 %) des partenariats ont conduit à la mise en œuvre d’un nouveau processus au sein des activités de R&D, de production ou de distribution de l’entreprise partenaire.

Figure 2. Effets des partenariats sur l’innovation de produit

41Pour mesurer les résultats intermédiaires générés par les partenariats avec des spin-offs, nous nous sommes inspirés de la liste de Larédo et Mustar [1996] qui considèrent la production de connaissances codifiées (la demande d’un brevet, la publication d’un article, la défense d’une thèse de doctorat) et d’artéfacts techniques (la réalisation d’un prototype ou d’une étude de faisabilité). Il apparaît qu’une grande partie des partenariats de notre échantillon ont donné lieu à de tels résultats. Le tableau 5 indique leur fréquence. Au total, des connaissances codifiées ont été produites dans 44 % des cas et des artéfacts techniques dans 70 % des cas.

Tableau 5. Effets des partenariats sur la production de résultats d’innovation intermédiaires

42Les effets engendrés par les partenariats de notre échantillon diffèrent ainsi par leur localisation organisationnelle (innovation de produit vs. innovation de processus), par leur proximité du marché (innovation de produit ou de processus vs. outputs intermédiaires) et par leur forme (connaissances codifiées vs. artéfacts techniques). Ces effets ne sont pas exclusifs, car un même partenariat peut générer des outputs variés, combinant par exemple des résultats « académiques », tels que la publication d’un article, et des résultats « commerciaux », tels que l’introduction d’un nouveau produit sur le marché. Il s’agit peut-être ici d’une particularité des partenariats que forment les spin-offs académiques qui occupent une position intermédiaire au sein des réseaux techno-économiques [Larédo & Mustar, 1996] : elles tendent vers le marché tout en restant liées à la science par leur origine et par les liens qu’elles gardent avec la recherche publique.

  • 4 Pour des raisons de confidentialité, nous utilisons des noms fictifs. La présentation du partenari (...)

43La collaboration entre la spin-off BioInfo et un centre de recherche d’un grand groupe pharmaceutique américain (« PharmaCo ») illustre la variété des effets que peuvent générer les partenariats avec des entreprises créées à partir de la recherche publique4. BioInfo a été créée en 1998, par essaimage d’un institut de recherche en informatique, afin de commercialiser un logiciel permettant la recherche, la comparaison et la gestion de séquences génétiques à grande échelle. Trois ans après sa création, elle a engagé une collaboration avec le département de bio-informatique et génomique du centre de R&D de la filiale française de PharmaCo. Un membre de ce département, qui a joué un rôle moteur dans l’établissement du partenariat avec BioInfo, explique ainsi les motifs de sa mise en place :

« Il y a eu deux causes pour lesquelles on a collaboré […]. La première, d’un point de vue scientifique, c’est que les analystes pour le département brevets de [PharmaCo] m’ont approché en 2001 pour me signifier qu’ils avaient des problèmes sur leurs résultats de recherche en utilisant [les] applications qui étaient déployées [chez PharmaCo] : […] leurs résultats étaient hétérogènes et inconsistants en fonction de l’outil qu’ils utilisaient. Dans le même temps [BioInfo] m’approché en 2001 pour déployer une licence [de son logiciel]. À l’époque je n’avais pas nécessairement le budget requis dans notre département génomique pour acheter la licence et donc j’ai immédiatement sauté sur l’occasion de collaborer avec [le département des] brevets pour avoir un support financier […], pour acquérir la licence de manière à ce qu’on partage les coûts de licence [du logiciel] entre notre département génomique et le département brevets de [PharmaCo]. […] Ce qui a débloqué la situation, c’est qu’on a utilisé un des algorithmes déployés par [le logiciel] : […] de manière un peu accidentelle […], on a réalisé qu’il y a avait un des algorithmes du [logiciel] qui était particulièrement adapté aux recherches brevets. »

44À cette époque, le logiciel de BioInfo était encore « un produit scientifique, pour les scientifiques, avec des lignes de commandes UNIX […], un produit haut de gamme utilisé par les quelques spécialistes dans chaque pharma ». Il était employé dans les activités de recherche en bio-informatique, pour des problématiques de génomique comparative ou, tout simplement, pour la gestion (classement, tri, annotation, etc.) de séquences génétiques. Lorsque les chercheurs – auxquels BioInfo s’adressait exclusivement jusqu’à sa rencontre avec PharmaCo – comparent des séquences génétiques, ils s’intéressent à leur ressemblance dans un environnement biologique donné, suivant un principe de similarité. La comparaison de séquences dans le cadre d’une vérification de propriété intellectuelle – nouvelle application du logiciel de BioInfo dont la possibilité se dessinait à travers le partenariat avec PharmaCo – repose, en revanche, sur un principe d’identité. La question à laquelle devaient répondre les analystes brevets de PharmaCo était la suivante : ces deux séquences sont-elles identiques, indépendamment de leur contexte biologique ? Elle était moins complexe que celle que se posaient les bio-informaticiens dans leurs recherches et il s’avérait qu’un des algorithmes du logiciel de BioInfo était fait pour y répondre.

45Le développement de cette nouvelle application pour les analystes brevets de PharmaCo nécessitait l’adaptation du logiciel non seulement à des problématiques de propriété intellectuelle, mais aussi à de nouveaux utilisateurs qui ne possédaient pas les mêmes compétences informatiques que les chercheurs en bio-informatique, clients habituels de BioInfo. Les lignes de code qu’affichait alors le logiciel ne pouvaient guère leur convenir. Suivant les demandes du département de propriété intellectuelle de PharmaCo, qu’une personne du département de génomique traduisait en spécifications, BioInfo se lança dans le développement d’une interface graphique qui permettrait la transformation du logiciel en un outil accessible à une palette d’utilisateurs dépassant largement les experts en bio-informatique qu’étaient ses premiers destinataires.

« Ce qui s’est passé c’est que […] la customisation du [logiciel] […] a ouvert les yeux de [BioInfo] que de nombreux autres utilisateurs pouvaient avoir accès à leur technologie, mais que ces utilisateurs n’auraient jamais accès à leur techno s’ils ne développaient pas une interface graphique permettant un usage du [logiciel] par un plus grand nombre. Ça a bouleversé leur approche. Partant d’un outil purement dédié aux bio-informaticiens, [BioInfo] a décidé de se concentrer sur l’accès au calcul via une interface graphique et, de fait, a élargi la base de clients. »

46La fermeture du département de génomique (suite à la décision de PharmaCo d’arrêter ses activités de recherche en France) a mis fin au partenariat, seulement neuf mois après son initiation. Malgré sa courte durée, il a généré de multiples effets. Son principal résultat a consisté en la mise en œuvre d’un nouveau processus dans les activités de R&D de PharmaCo, et plus précisément au sein de ses départements de génomique et de propriété intellectuelle. Suite au partenariat, BioInfo a introduit un nouveau produit : un logiciel de recherche de séquences génétiques brevetées. Le logiciel, désormais muni d’une interface graphique et d’une application web, est depuis utilisé par de nombreux clients, au-delà des départements de bio-informatique des grands groupes pharmaceutiques. Le marché de la propriété intellectuelle constitue aujourd’hui l’activité principale de BioInfo : 90 % de ses clients actuels utilisent le logiciel pour des recherches de séquences brevetées, à des fins de vérification de la liberté d’exploitation ou de la brevetabilité d’une séquence. La collaboration avec PharmaCo a été un élément déclencheur de cette évolution majeure dans le positionnement de la spin-off.

« Ça a été une interaction assez positive pour les deux partenaires, dans le sens où nous [les départements génétique et propriété intellectuelle de PharmaCo], on a déployé in house quelque chose qui nous a permis de faire des recherches beaucoup plus pertinentes par rapport à nos besoins, et [eux], ça leur a permis de réaliser qu’ils pouvaient étendre leur marché à d’autres activités. »

47Ainsi, les effets du partenariat n’ont-ils pas été à sens unique : ils touchent aussi bien la spin-off que son partenaire. Ils ont également pris des formes multiples. Les innovations de produit et de processus ont été accompagnées par la production d’une série de résultats intermédiaires : une étude de faisabilité (pour vérifier l’adaptation présumée du logiciel aux problématiques de propriété intellectuelle), des prototypes (les premières versions du nouveau logiciel, restreint à l’algorithme pertinent pour la recherche par identité et muni d’une interface graphique), un brevet (déposé par la spin-off) et un article publié dans la prestigieuse revue Nature Biotechnology et cosigné par les partenaires.

Innovation stratégique : s’appuyer sur des partenariats pour entrer dans de nouveaux domaines technologiques

48Les partenariats peuvent avoir des effets sur l’innovation au-delà du niveau opérationnel où se situe la création de nouveaux produits, services, processus, connaissances codifiées et artéfacts techniques. Ils peuvent, notamment, permettre aux entreprises impliquées d’entrer dans de nouveaux domaines technologiques ou marchés. Comment saisir ce type d’innovation stratégique ? Les travaux qui ont mis en évidence de tels effets ont généralement procédé par une étude longitudinale de l’évolution d’un secteur d’activité donné [Colombo & Garrone, 1998; Mitchell, 1989; Tripsas, 1997]. Cette méthode n’étant pas adaptée ici, nous nous sommes inspirés de la littérature sur la diversification des firmes, tout en nuançant la notion d’entrée dans un nouveau secteur. Plus particulièrement, au lieu de considérer la décision de diversification comme une variable binaire égale à 1 si une firme donnée entre dans un nouveau secteur au cours d’une période déterminée [Rodríguez-Duarte & al., 2007; Silverman, 1999], nous avons demandé à nos interlocuteurs d’évaluer si le partenariat en question leur a permis : d’améliorer leur position dans un domaine technologique (respectivement un marché) dans lequel ils étaient déjà présents ; d’entrer dans un domaine technologique (respectivement un marché) dans lequel ils n’étaient pas encore présents ; de créer un domaine technologique (respectivement un marché) nouveau.

49Nos résultats soulignent l’importance des effets des collaborations impliquant des spin-offs académiques sur l’innovation stratégique des firmes partenaires. Comme l’indique la figure 3, dans plus de 80 % des cas que nous avons examinés, les partenaires ont amélioré ou diversifié leurs portefeuilles technologiques. En particulier, pour plus d’un partenaire sur deux, la collaboration a permis de créer ou d’entrer dans de nouveaux domaines technologiques. L’entrée dans de nouveaux marchés est en revanche un résultat plus rare : dans près de la moitié des cas, la collaboration n’a eu aucun effet sur la position du partenaire sur ses marchés.

Figure 3. Effets des partenariats sur l’innovation stratégique

  • 5 Pour des raisons de confidentialité, nous utilisons des noms fictifs. La présentation du partenari (...)

50Les travaux qui ont mis en évidence l’utilisation d’alliances à des fins de diversification lors de discontinuités technologiques [Colombo & Garrone, 1998; Mitchell & Singh, 1992; Rothaermel, 2001] se sont intéressés aux collaborations avec des partenaires présents dans les nouveaux secteurs créés par ces discontinuités (comme lorsque des groupes pharmaceutiques forment des alliances avec des start-ups de biotechnologies). La collaboration entre la spin-off Proto et le département d’un équipementier automobile (« AutoCo ») spécialisé dans l’aide à la conduite (driving assistance) illustre une stratégie alternative qui consiste à s’allier avec des partenaires qui possèdent des ressources dont l’acquisition peut permettre l’entrée dans un domaine technologique nouveau pour les deux partenaires (et parfois même inexistant avant l’établissement du partenariat)5. Proto a été créée en 2000, par essaimage du centre de robotique d’une école d’ingénieurs (« LaboRobot »), afin de commercialiser un logiciel qui permet d’enregistrer, de stocker et de traiter des données en temps réel. Sa technologie consiste en une plateforme d’acquisition multi-capteurs. Les applications de ce « magnétoscope numérique temps réel » sont multiples. Il est principalement utilisé comme outil de prototypage, notamment dans les activités de conception de nouveaux véhicules. Il permet alors à ses utilisateurs de créer des simulations à partir de données réelles précédemment enregistrées, afin d’identifier et de corriger des problèmes en amont du processus de conception.

51Le département d’aide à la conduite de l’équipementier automobile AutoCo est un des clients de la spin-off. Il s’agit d’un centre de R&D, qui a été créé en 2002. Le dirigeant de ce département a rencontré la spin-off dans le cadre d’un programme de recherche national. Il lui est apparu que la plateforme de Proto, qui était utilisée dans ce projet, était particulièrement adaptée à l’activité de son département, qui venait alors de voir le jour. Il explique l’initiation du partenariat ainsi :

« Comme son nom l’indique bien, [dans le département d’aide à la conduite], on assiste le conducteur pour détecter tout l’environnement et l’avertir […] d’un risque, d’un danger. Donc on s’est surtout centré sur la caméra qui était le capteur le plus accessible économiquement et polyvalent. C’est comme ça qu’on lance l’aventure avec [Proto]. D’une part, on a sous-traité avec [LaboRobot] un certain nombre d’études spécifiques. […] [LaboRobot] nous donnait les résultats de ses investigations, ses études, sur [un support qui était la plateforme logicielle de Proto]. Dans le même temps, on avait équipé les véhicules de démonstration et le plus simple c’était d’exploiter, sans tout réinventer, les résultats de [LaboRobot] […], de les exploiter directement sur véhicule par un simple transfert de leurs résultats sur nos véhicules. Et la plateforme qui s’y prêtait le mieux, c’était [la plateforme de Proto]. On a entamé des études en interne […] et on avait fait un benchmark des différentes data-loggers qui étaient susceptibles de répondre à nos contraintes de temps réel, de flux vidéo. Et bon, comme [la plateforme de Proto] était à portée de main, qu’on en avait déjà un peu l’expérience, et que ça répondait bien à nos demandes, on a pris [la plateforme de Proto] comme […] support de nos développements. »

52Aujourd’hui, le département d’aide à la conduite possède plusieurs licences du logiciel de Proto. Celui-ci est déployé dans trois types d’activités : comme outil d’acquisition d’images (images qui sont nécessaires pour le processus de développement), de validation de nouvelles applications (à travers des tests sur les nouvelles images ainsi acquises) et de démonstration (car la plateforme permet le transfert d’applications sur les véhicules prototypes qui sont présentés aux constructeurs automobiles). D’après nos interlocuteurs, l’utilisation du logiciel de Proto permet au département d’aide à la conduite de travailler beaucoup plus rapidement. Le fait que la plateforme soit à la fois un outil d’enregistrement, de développement, de validation et de transfert en fait une solution unique sur le marché et a des effets importants sur les processus de R&D mis en œuvre chez AutoCo. La rapidité de prototypage qu’autorise le logiciel a notamment conduit à la diminution du temps nécessaire pour développer de nouvelles applications, à la réalisation d’apprentissages et à la réorganisation de la gestion du processus d’innovation au sein de l’unité partenaire.

53Pour les dirigeants du département d’aide à la conduite, le résultat principal du partenariat avec Proto a été de faciliter l’entrée de l’équipementier AutoCo dans un nouveau domaine technologique : l’aide à la conduite. Il s’agit là d’un domaine dont l’entreprise était complètement absente et dans lequel elle est devenue aujourd’hui un acteur reconnu. Selon nos interlocuteurs, une telle mutation, réalisée en seulement quelques années et avec succès, n’aurait pas pu être possible sans ce partenariat :

« On a eu un challenge assez exceptionnel : nos concurrents étaient déjà depuis vingt ans […] dans le traitement d’images et nous on a débuté en avril 2004. Et on s’est entendu dire récemment par des constructeurs qu’on était arrivé à un niveau européen. Bon, ça ne s’est pas fait sans l’aide à la fois de [LaboRobot] et sans la capacité et la souplesse de [la plateforme de Proto]. »

Des résultats intangibles : apprentissages et effets d’image

54Notre enquête a aussi tenté de saisir les effets que peuvent avoir les collaborations avec des spin-offs académiques sur les connaissances et l’image innovante de l’entreprise partenaire. Dans le questionnaire employé, ces deux types de résultats – moins tangibles que l’introduction de nouveaux produits ou services et l’entrée dans de nouveaux domaines technologiques – ont fait l’objet de deux questions composées d’une série de propositions évaluées sur une échelle de Likert allant de 1 à 7. Les propositions relatives aux effets d’apprentissages ont été adaptées de l’opérationnalisation proposée par Zahra, Ireland et Hitt [2000]. Quant aux effets d’image, nous n’avons pas pu nous appuyer sur les travaux qui examinent la réputation des firmes [Fombrun & Shanley, 1990] ou sur « l’endossement » des jeunes entreprises par des partenaires éminents [Stuart & al., 1999], car ils utilisent principalement des mesures indirectes ou des classements tels le Fortune 500 Corporate Reputation Survey [Rindova & al., 2005] qui n’étaient pas appropriés ici. Nous avons donc développé une série de propositions originales qui avaient trait à la manière dont l’introduction d’un nouveau produit ou service ou l’adoption d’un nouveau processus pouvaient permettre à l’entreprise partenaire de se distinguer de ses concurrents et d’améliorer ainsi son image innovante auprès de ses partenaires et clients.

55Il apparaît que collaborer avec des spin-offs académiques permet aux entreprises que nous avons interrogées d’acquérir de nouvelles connaissances et compétences. Comme l’indique le tableau 6, les apprentissages générés par les partenariats de notre échantillon concernent le plus souvent (dans ¾ des cas) le développement de nouvelles technologies ou de nouveaux produits ou services. Dans la majorité des cas, les partenaires ont aussi acquis des compétences plus génériques, liées à la gestion du processus d’innovation et à l’identification de tendances technologiques émergentes. Les apprentissages relatifs à la production de connaissances codifiées et à l’introduction de nouveaux produits, services ou processus sont en revanche plus rares.

Tableau 6. Apprentissages générés par les partenariats

56Alors que la littérature en entrepreneuriat a montré que les partenariats avec des firmes établies et connues peuvent améliorer la réputation des jeunes entreprises, nous avons vérifié la possibilité d’un effet réciproque. Il apparaît que les collaborations avec des spin-offs académiques peuvent contribuer à l’image innovante de leurs partenaires. Comme l’indique le tableau 7, dans plus de la moitié des cas nos interlocuteurs confirment la présence de tels effets d’image.

Tableau 7. Effets d’image générés par les partenariats

  • 6 Pour des raisons de confidentialité, nous utilisons des noms fictifs. La présentation du partenari (...)

57Nos résultats suggèrent que le caractère innovant d’une technologie est susceptible de devenir une véritable ressource, le « passif de la nouveauté » [Stinchcombe, 1965] se transformant alors en un actif que les entreprises partenaires peuvent valoriser. C’est ce qu’illustre la collaboration entre la spin-off ClimIndex et le centre logistique d’une entreprise spécialisée dans les solutions de chauffage, de climatisation et de production d’eau chaude (« ChauffCo »)6. ClimIndex a été créée en 2003, par essaimage d’un institut de recherche en climatologie. Il s’agit d’une société de technologies et de conseil spécialisée dans la gestion du risque climat. Elle commercialise des indices d’impact climatique auprès des entreprises dont l’activité est affectée par les fluctuations climatiques, par exemple dans les secteurs de l’énergie, de l’alimentaire, de l’assurance, du tourisme et de la grande consommation. Ces indices sont élaborés par un outil informatique qui réalise un traitement statistique de données économiques et d’observations et prévisions climatiques provenant de plusieurs centres météorologiques. Ils sont ensuite distribués par l’intermédiaire d’un système d’information en ligne, en échange du paiement d’un abonnement annuel. Les indices permettent de quantifier l’impact d’événements climatiques passés sur l’activité (notamment les ventes) des entreprises clientes et d’améliorer la prise de décision par l’anticipation d’événements futurs. Ils sont de deux types : des indices relatifs à la consommation (destinés aux services marketing) et à la gestion de la chaîne d’approvisionnement (destinés aux services de supply chain management).

58Parmi les clients de cette spin-off figure le centre logistique de ChauffCo. Son activité consiste à gérer et distribuer des pièces de rechange pour la marque de ChauffCo. Même s’il n’a pas de R&D propre, il s’est récemment engagé dans l’introduction de nouvelles technologies afin d’améliorer la gestion de ses activités quotidiennes. Le partenariat avec ClimIndex s’inscrit dans cet effort d’innovation technologique. Le responsable du centre logistique décrit ainsi le point de départ de cette collaboration :

« On avait un sentiment, mais non chiffré, que notre activité dépendait du climat. Quand il fait froid, les chaudières fonctionnent plus et sont amenées à être en panne plus souvent. Donc il fallait qu’on mène une étude plus poussée pour savoir quelles références étaient sujettes aux variations climatiques, à quels moments, avec quelles variations, etc. »

59Les deux partenaires se sont rencontrés à l’occasion d’un salon en janvier 2003 et, après de longues discussions, ont initié une collaboration en 2005. ClimIndex a compilé l’historique des ventes fourni par ChauffCo avec les statistiques climatiques qu’elle avait à sa disposition. Le traitement de ces données a confirmé que l’activité du centre logistique était fortement influencée par le climat. L’objectif était d’arriver à maîtriser cette influence climatique, afin de contrôler les niveaux de ses stocks et d’améliorer la qualité de ses services, notamment les délais de livraison. En effet, le centre logistique fait face à deux risques climatiques. S’il fait très froid, il doit répondre à une demande accrue de pièces de rechange dans des délais très courts (le délai de livraison garanti est de 24 heures). Il court alors le risque d’une rupture de stocks et du mécontentement de ses clients. En revanche, s’il fait très chaud, les stocks grossissent, ce qui engendre une hausse des coûts et le mécontentement, cette fois-ci, des actionnaires.

60Tout en confirmant l’hypothèse d’un impact climatique fort sur les activités du centre logistique, l’analyse qu’a réalisée ClimIndex a abouti aussi à un résultat surprenant : les références sur lesquelles s’exerçait cet impact représentaient seulement 1 % des 5 000 références du catalogue, mais 70 % du chiffre d’affaires. La collaboration s’est donc concentrée sur ces références sensibles qui ont été classifiées dans différentes familles technologiques pour lesquelles la spin-off propose aujourd’hui des ratios climatiques spécifiques. Les indices climatiques ainsi élaborés sont utilisés par la personne en charge de la gestion des flux, qui établit les prévisions de vente et gère les relations avec les fournisseurs, afin de garantir que les pièces de rechange nécessaires sont bien en stock. Les prévisions sont générées par un outil informatique interne, puis affinées grâce aux indices climatiques pour être finalement intégrées dans le système ERP (Enterprise Resource Planning) du centre de logistique. ChauffCo les compare aux ventes effectivement réalisées et envoie des retours à la ClimIndex afin que cette dernière puisse améliorer ses indices climatiques. Le partenariat se transforme progressivement en une relation client-fournisseur classique. Au moment de l’entretien, les deux partenaires s’apprêtaient à signer un contrat, selon lequel la spin-off fournirait des indices climatiques mensuels.

61Le responsable du centre logistique situe le résultat principal de la collaboration dans l’amélioration de la gestion des stocks que celle-ci a permis. L’intégration des indices climatiques dans l’estimation des ventes prévisionnelles est une innovation de processus qui, d’après notre interlocuteur, a eu pour effet de diminuer les coûts et d’accroître la satisfaction des clients. Ont baissé aussi bien les coûts liés à la gestion des stocks (étant donné que le niveau des stocks est mieux adapté aux conditions climatiques) que ceux liés au transport (grâce à de meilleures prévisions, des commandes peuvent être groupées). La qualité du service a été améliorée en assurant la disponibilité des pièces demandées. De plus, le responsable du centre logistique dit avoir une meilleure vision sur l’évolution de l’activité sur le long terme grâce aux services de ClimIndex.

62Enfin, la collaboration peut aboutir à l’introduction d’un nouveau service. Les partenaires envisagent en effet le développement d’un service « d’alertes climatiques » qui permettrait au centre logistique de prévenir ses clients de variations climatiques qui pourraient avoir un impact sur leurs propres activités. Même si ce service n’est pas encore disponible, le centre logistique a d’ores et déjà informé ses clients de l’existence de ce partenariat. Il souhaite ainsi se différencier de ses concurrents et communiquer que sa marque utilise des technologies innovantes dans ses activités quotidiennes. C’est ainsi que la collaboration influence l’image innovante de ChauffCo et lui permet d’améliorer sa réputation auprès de ses clients :

« Si on a souhaité y aller, c’était aussi pour se démarquer par rapport à la concurrence […], pouvoir communiquer que la marque de [ChauffCo] utilise les nouvelles technologies dans son business au quotidien. […] On explique [à nos clients] qu’on a intégré un facteur climatique pour mieux maîtriser nos niveaux de stocks ou pour continuer à améliorer notre qualité de service. Ça, ils l’entendent. C’est plus véhiculer une image qu’on souhaite, en tant que dirigeants de [ChauffCo], dire qu’on arrive à associer [ChauffCo] avec le caractère innovant des nouvelles technologies. […] On a ce virage technologique à prendre si on veut fêter nos 200 ans. »

CONCLUSION

63Si le lien entre alliances et innovation est aujourd’hui solidement établi dans la littérature, aussi bien au niveau théorique qu’empirique, on sait peu de choses sur le rôle que jouent les spin-offs académiques dans les activités d’innovation ouverte [Chesbrough, 2003] auxquelles se livrent de plus en plus d’entreprises. Adoptant la perspective des ressources complémentaires, les travaux sur les alliances des start-ups ont souligné la nécessité pour ces entreprises de collaborer afin d’accéder aux ressources dont elles manquent cruellement du fait de leur petite taille et de leur jeune âge. Ils ont aussi documenté la présence répandue de ces stratégies collaboratives, ainsi que les bénéfices qu’en tirent les start-ups en termes de survie, de croissance et d’innovation. Mais qu’en est-il de l’effet inverse ? Qu’apportent les spin-offs académiques, avec leurs ressources limitées, aux entreprises avec lesquelles elles nouent des partenariats ?

64Les entreprises issues de la recherche possèdent des ressources qui, tout en étant restreintes, peuvent attirer des partenaires en quête d’innovation. L’enquête que nous avons menée dans le cadre du projet PICO montre la diversité et l’ampleur des effets que peuvent générer les partenariats avec des spin-offs académiques. S’en dégage non pas un partenariat « type », ou « moyen », mais un éventail de configurations partenariales qui ont des formes et des effets multiples. Trois enseignements principaux peuvent être tirés de cette analyse. Premièrement, les spin-offs sont engagées dans des partenariats variés : des relations clients-fournisseurs, des collaborations de R&D, des accords commerciaux, etc. Deuxièmement, ces partenariats produisent des résultats qui dépassent largement les indicateurs d’innovation classiques, tels que les nouveaux brevets et produits. Cette observation confirme la nécessité de considérer les effets des alliances sur différentes dimensions de l’innovation, ainsi que la valeur ajoutée d’enquêtes qui ne se limitent pas à l’utilisation de données secondaires. De telles enquêtes permettent aussi d’éclairer des aspects (notamment l’entrée dans de nouveaux domaines technologiques et des résultats intangibles relatifs aux apprentissages ou aux effets d’image) que les bases de données disponibles peinent à saisir. C’est là que se situe la troisième contribution de notre étude.

Anmerkungen

1 Pour plus d’informations sur ce projet, voir son site internet : http://www.csi.ensmp.fr/WebCSI/PICO/

2 Ces statistiques ne portent que sur 152 des 160 entreprises de l’échantillon, car nous avons dû exclure les 8 spin-offs slovènes pour cause de données manquantes.

3 Il faut noter que ces variables ont été mesurées au niveau de « l’unité organisationnelle » impliquée dans le partenariat. Cette unité ne correspond pas nécessairement à la firme dans son ensemble : il peut s’agir, par exemple, du département de R&D ou du centre logistique d’une grande entreprise. Dans la suite du chapitre, on parlera, par souci de simplicité, de « (l’entreprise) partenaire » pour désigner « l’unité » impliquée dans le partenariat (même quand celle-ci ne correspond pas à l’entreprise dans son ensemble).

4 Pour des raisons de confidentialité, nous utilisons des noms fictifs. La présentation du partenariat s’appuie sur quatre entretiens avec des employés ou managers de la spin-off et de l’entreprise partenaire. Les citations utilisées sont issues de ces entretiens.

5 Pour des raisons de confidentialité, nous utilisons des noms fictifs. La présentation du partenariat s’appuie sur quatre entretiens avec des représentants de la spin-off, du laboratoire dont elle a été essaimée et de l’entreprise partenaire. Les citations utilisées sont issues de ces entretiens.

6 Pour des raisons de confidentialité, nous utilisons des noms fictifs. La présentation du partenariat s’appuie sur deux entretiens avec des managers de la spin-off et de l’entreprise partenaire. Les citations utilisées sont issues de ces entretiens.

Abbildungsverzeichnis

Bildunterschrift Tableau 1. Echantillon initial de spin-offs académiques européennes
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Bildunterschrift Tableau 2. Identification des partenariats impliquant des spin-offs académiques européennes
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Bildunterschrift Figure 1. Types de partenariats
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Bildunterschrift Tableau 3. Canaux et fréquences des interactions au sein des partenariats
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Bildunterschrift Tableau 4. Effets des partenariats sur les inputs de l’activité d’innovation
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Bildunterschrift Figure 2. Effets des partenariats sur l’innovation de produit
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Bildunterschrift Tableau 5. Effets des partenariats sur la production de résultats d’innovation intermédiaires
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Bildunterschrift Figure 3. Effets des partenariats sur l’innovation stratégique
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Bildunterschrift Tableau 6. Apprentissages générés par les partenariats
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Bildunterschrift Tableau 7. Effets d’image générés par les partenariats
URL http://books.openedition.org/pressesmines/docannexe/image/502/img-10.jpg
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