Cest quoi linnovation dans une entreprise ?

1L’innovation est un concept relativement ancien formalisé pour la première fois par Schumpeter (1935). Cet auteur définit l’innovation comme l’introduction réussie sur le marché d’un produit nouveau, d’un nouveau processus de fabrication ou encore d’une nouvelle forme organisationnelle de l’entreprise. Les travaux pionniers de Schumpeter ont permis par la suite d’ouvrir des voies d’investigation nouvelles sur la problématique de l’innovation. L’analyse évolutionniste met ainsi l’accent sur le caractère processuel de l’innovation (Nelson, Winter, 1982). Les différents travaux réalisés [1] dans cette lignée ont développé également les notions de compétences et d’apprentissage, des notions que l’on retrouve en management stratégique (Dosi, 1982, 1988 ; Dosi, Winter, 1994).

2La recherche académique en management stratégique assimile (tacitement) l’innovation, ou encore la stratégie d’innovation, au concept d’avantage concurrentiel (Atamer et al., 2005) sans doute parce que la « stratégie se considère souvent comme innovatrice en soi » (Martinet, 2003). L’innovation est vue tantôt comme le résultat des effets externes à la firme, souvent représentés par la structure de l’industrie, tantôt comme le résultat d’une combinaison singulière de ressources de la firme. Dans la tradition de l’approche industrielle dont est issu le modèle d’analyse de M. Porter (Porter, 1986), l’innovation suit un cheminement déterministe. D’après ce modèle, l’innovation est apparentée à un choix unique d’activité en fonction des paramètres de l’industrie. Elle se matérialise au niveau de la firme soit par la création d’une valeur supérieure reconnue par le marché, soit par une domination par les prix. De ce fait, elle accentue la répartition du pouvoir de négociation entre les firmes.

3L’émergence, puis le développement d’une approche basée sur les ressources (RBV) depuis le milieu des années 1980 était vue comme une alternative à l’approche industrielle dans le sens où elle se focalise sur les facteurs internes à la firme dans l’explication de l’innovation. Selon la RBV, l’innovation n’obéit pas à une logique déterministe, mais elle est étroitement liée aux ressources existantes de la firme et à la capacité de celle-ci à combiner ces ressources de manière innovante (Stieglitz, Heine, 2007). Les propriétés des ressources au sens de Dierickx et Cool (1989) jouent un rôle significatif dans le processus d’innovation. La propriété la plus importante est sans doute l’ambiguïté causale, car elle rend difficile l’identification des ressources mobilisées dans le processus d’innovation. De ce fait elle accroît la durabilité de l’avantage concurrentiel.

4Au-delà de ces confrontations interdisciplinaires, force est de constater aujourd’hui que l’approche par les ressources domine la recherche en management stratégique (Stieglitz, Heine, 2007). Cette domination coïncide avec l’apparition d’un nouveau concept, celui de l’hyper-compétition dans les pays industrialisés (d’Aveni, 1995). Dans les pays en développement, et plus particulièrement en Algérie, l’environnement des entreprises reste encore faiblement concurrentiel en raison de leur récent passage à une logique d’économie de marché dans le début des années 1990. En prenant en compte ces caractéristiques de l’environnement concurrentiel, comment s’analyse l’innovation lorsque les entreprises et leur environnement se caractérisent par un certain nombre de spécificités, différentes de celles observées dans les pays industrialisés ? Cette question est analysée sous l’angle des deux approches dominantes en management stratégique, le cadre d’analyse de M. Porter, et la RBV. Pour notre recherche, les entreprises agroalimentaires émergentes (privées) en Algérie sont prises comme une application empirique.

Innovation en management stratégique

5L’analyse de l’innovation dans les pays en voie de développement (PVD) sous l’angle du management stratégique n’a pas reçu suffisamment d’attention par la recherche académique. Récemment, un important effort de conceptualisation du champ de la stratégie dans les PVD a été fourni pour la première fois par Hoskisson et al. (2000). Quatre perspectives conceptuelles – la théorie des coûts de transaction, la théorie de l’agence, la RBV et la théorie institutionnelle – ont été analysées par ces auteurs dans 64 pays. En empruntant la même démarche analytique, d’autres recherches plus ciblées ont concerné des pays d’Asie et d’Europe Est-Centrale (Peng et al., 2001 ; Meyer, Peng, 2004). L’une des principales finalités de ces recherches est d’évaluer si les théories et les méthodologies employées pour étudier la stratégie dans les pays avancés conviennent aux contextes socioéconomiques et aux caractéristiques des firmes des PVD. Parmi les quatre perspectives examinées, l’approche institutionnelle semble dominer les thématiques de recherche dans les PVD. En revanche, la question des effets de l’industrie et des effets des ressources sur l’innovation des firmes des PVD est très rarement examinée [2].

6L’analyse de l’innovation par les deux principales approches en management stratégique débouche sur l’acquisition et le maintien de l’avantage concurrentiel, un objectif « maximisateur » pour les firmes. La RBV considère que l’avantage concurrentiel provient d’une démarche innovante, relevant d’une combinaison singulière des ressources et compétences de la firme. L’approche de positionnement de M. Porter considère l’avantage concurrentiel comme un choix d’activités uniques. Ce choix se traduit soit par une innovation dans les produits, soit par une innovation dans les procédés de fabrication de la firme. La différence fondamentale entre ces deux approches est que la première part des ressources internes alors que la seconde part des activités de la firme et considère les ressources comme un « produit » de ces activités.

7Porter (1986) conçoit l’innovation, implicitement il est vrai, comme une stratégie qui prend naissance dans les forces concurrentielles qui s’exercent sur la firme. L’innovation fait donc partie des choix que l’entreprise peut privilégier en analysant les sources sous-jacentes des forces concurrentielles. L’objectif étant de trouver dans son secteur une position où l’entreprise peut se défendre contre ces forces ou les influencer en sa faveur. Selon cette approche, les entreprises acquièrent et conservent un avantage concurrentiel en raison de leur capacité à constamment innover soit pour se différencier soit pour produire à un coût moindre que les concurrents.

8L’importance des barrières à l’entrée est étroitement liée à l’intensité des innovations produites par les firmes dans le sens où les innovations radicales confèrent une plus grande protection (notamment via les brevets) que les innovations incrémentales. Ces dernières, assimilées à la notion d’efficacité opérationnelle, présentent un inconvénient majeur : la convergence entre concurrents. Seules les innovations radicales permettent un positionnement exclusif et donc une rentabilité sur le long terme. Nombre d’études empiriques ont tenté de démontrer l’effet de causalité entre l’innovation et les stratégies génériques de Porter (1986). Distinctement, la relation entre l’innovation et la stratégie de différenciation suggère souvent une corrélation positive et statistiquement significative (Beneito, 2003 ; Debackere et al., 1996 ; Galende, de la Fuente, 2003 ; Zahra, 1993). Une telle stratégie encourage les firmes à l’innovation pour acquérir/soutenir leur avantage concurrentiel. En revanche, la corrélation entre l’innovation et les stratégies de coût des firmes semble moins concluante (Zahra, 1993). Ceci est dû au fait que les firmes soucieuses de réduire leurs coûts se contentent d’imiter les innovations de différenciation des firmes concurrentes (Porter, 1986).

9L’émergence d’une approche alternative, la RBV, dans le milieu des années 1980 (Wernerfelt, 1984 ; Dierickx, Cool, 1989) et son développement dans les années 1990 (Barney, 1991 ; Grant, 1991) a remis en cause les analyses de l’école de positionnement de l’innovation. Elle a reçu de nombreuses applications en management stratégique, et parmi ces applications figure l’innovation. Comme le souligne Grant (1991), ce sont ces ressources intangibles, qui n’apparaissent pas dans les écritures comptables des firmes, qui expliquent les différentiels d’innovation entre les firmes. L’une des principales caractéristiques des actifs intangibles est le fait qu’ils sont basés sur l’information dont l’usage peut être simultané et varié et sans perte de valeur.

10La RBV attache donc une grande importance aux actifs intangibles. Parmi ces derniers, les ressources technologiques internes à la firme occupent une place centrale dans le sens où les activités d’innovation ne peuvent reposer sur les ressources (technologies) externes à la firme, facilement accessibles aux concurrents donc inefficientes pour soutenir l’avantage concurrentiel. Dans ce sens Barney (1991) identifie un certain nombre de conditions (valeur, rareté, non substituabilité, inimitabilité) que doivent remplir les ressources pour acquérir et soutenir l’avantage concurrentiel. La difficulté de duplication des ressources stratégiques renvoie à quatre propriétés énumérées par Dierickx et Cool (1989) : les « déséconomies » liées à la réduction du temps, les avantages liés à la taille des actifs, l’interconnexion entre les actifs, et enfin l’ambiguïté causale. Nous appliquons ces quatre propriétés à l’innovation.

11De la première propriété, on comprend que le temps est un élément « régulateur » du développement de l’innovation puisqu’il impose des limites dans le flux du processus d’innovation. Autrement dit, le maintien d’une dépense technologique constante pendant un intervalle de temps produit de meilleurs résultats que le maintien de deux fois cette dépense pendant la moitié de cet intervalle de temps. La deuxième propriété renvoie au fait que des investissements additionnels en technologie sont plus efficaces lorsqu’il existe au sein de la firme une base initiale de compétences technologiques. La troisième propriété considère que si la firme est dépourvue de ressources complémentaires, telles que les compétences en marketing par exemple, cela pourrait affecter la valeur des innovations produites par cette firme. Enfin, la quatrième propriété indique qu’en raison de l’ambiguïté causale, il est difficile d’identifier les ressources stratégiques utilisées dans le processus d’innovation. Cette dernière propriété est capitale dans le sens où elle augmente l’importance stratégique de l’innovation et lui confère donc un avantage concurrentiel durable.

12Plusieurs études empiriques [3] ont conforté l’hypothèse d’association positive entre les facteurs internes à la firme et l’innovation dans le contexte des pays industrialisés. Ces facteurs concernent les ressources humaines (qualifications, expérience…), les ressources commerciales (réputation, image, information…) et les ressources organisationnelles (coordination, capacités d’absorption…). D’autre part, des spécificités sectorielles ont été observées dans les processus d’innovation dans les entreprises relevant du secteur agroalimentaire (Fort et al., 2005).

13Aujourd’hui, la place de RBV dans l’analyse de l’innovation, et son corollaire l’avantage concurrentiel, dominent le champ du management stratégique (Stieglitz, Heine, 2007). Les mutations des formes d’organisation des entreprises et de leur environnement dans les pays avancés peuvent expliquer le revirement de la pensée stratégique d’une logique basée sur le marché vers une logique basée sur les ressources. En partant de ces deux principales approches, la question qui nous intéresse ici porte sur l’innovation dans un contexte de PVD. Les caractéristiques de ce dernier confèrent aux entreprises et à leur environnement un certain nombre de spécificités que nous exposons ci-après en nous appuyant sur le développement du secteur privé en Algérie.

Spécificités du contexte et hypothèses

14Pour analyser l’innovation dans un marché émergent, nous nous appuyons sur la récente émergence et le dynamisme des entreprises agroalimentaires privées en Algérie (Boukella, Bouaita, 2002). L’industrie agroalimentaire en Algérie est sans doute l’un des secteurs qui a suscité le plus d’intérêt pour l’investissement privé en raison de la place qu’occupe l’alimentation (environ 45 %) dans les dépenses de ménages (données de l’office national des statistiques en Algérie pour l’année 2000). Pour saisir les nombreuses opportunités que recèle ce marché, les entreprises agroalimentaires privées ont massivement investi ce secteur dès les premières années de la libéralisation de l’économie. L’émergence d’une classe moyenne, la féminisation progressive de la population active et les mouvements d’urbanisation, apparus ces dix dernières années ont fortement influencé la demande en produits agroalimentaires en Algérie. Pour faire face à une telle demande, la production agroalimentaire du secteur privé a fortement augmenté entre 1995 et 2005 (38 % par an, selon le ministère de l’industrie en Algérie). Durant cette même période, la valeur ajoutée agroalimentaire privée a doublé, et ce, au détriment des entreprises publiques. En 2005 la productivité du travail, mesurée par le rapport entre la valeur ajoutée produite et la masse salariale, était de 11 dans le secteur privé alors qu’elle ne dépassait pas 2 dans le secteur public.

15Pour expliquer la faible maturité de l’environnement concurrentiel, nous proposons d’exposer les spécificités des entreprises et du marché agroalimentaire en Algérie. Ces spécificités sont schématisées sur la Figure 1. En dépit des opportunités de croissance du marché agroalimentaire, l’intensité concurrentielle reste « moyenne » voir même « faible » dans certaines branches d’activités. Au sens évolutionniste, la sélection naturelle est plutôt « lâche » qu’« étroite », ce qui confère au marché un caractère contestable (Baumol et al., 1982). De plus, la faible attractivité de l’Algérie en termes d’IDE et la récente ouverture du marché à la concurrence peuvent expliquer la faible intensité concurrentielle du marché agroalimentaire.

Figure 1

Spécificités des entreprises et du marché agroalimentaire en Algérie

Spécificités des entreprises et du marché agroalimentaire en Algérie

16Au-delà de la faible intensité concurrentielle, le marché agroalimentaire en Algérie se distingue aussi par l’éclatement des circuits de distribution suite à la disparition des grandes surfaces publiques dans les années 1990. L’absence des marques de distributeurs témoigne de la faible structuration de la partie aval de la filière agroalimentaire. L’éclatement des circuits de distribution confère aux entreprises un fort pouvoir de négociation. Il s’accompagne aussi d’une faible intégration de l’amont en raison de la faiblesse des productions agricoles nationales. Ceci accroît donc la dépendance des entreprises vis-à-vis des fournisseurs étrangers.

17Au niveau interne, l’une des principales caractéristiques des entreprises algériennes concerne leur faible taux d’apprentissage. Ce dernier découle directement de la récente émergence des entreprises, c’est-à-dire de leur histoire, et indirectement de la faible intensité concurrentielle sur le marché. En effet, les faibles pressions concurrentielles exercées par le marché n’incitent pas les entreprises à faire des efforts en matière d’apprentissage. Une autre caractéristique concerne la forme en U – simple et rigide – des entreprises dont le capital reste à dominance familiale. Cet ensemble d’éléments laisse penser à une faiblesse des ressources intangibles des entreprises, source d’innovation selon la RBV.

18H1 : Dans un contexte de faible maturité du marché, la structure de l’industrie exerce un effet positif et significatif sur l’innovation.

19Les fondements de l’hypothèse H1 reposent donc sur trois principales variables : la croissance de la demande, la faible intensité de la concurrence et l’éclatement de la partie aval. Leur caractéristique commune découle de la faible maturité des entreprises et du marché agroalimentaire en Algérie du fait du récent passage de l’économie vers une logique de concurrence.

20H2 : Dans un contexte de faible maturité du marché, les ressources tangibles exercent un effet positif et significatif sur l’innovation, plus que les ressources intangibles.

21La deuxième hypothèse suggère que le rôle des ressources internes aux entreprises dans l’explication de l’innovation est important quand il s’agit des ressources tangibles et l’est moins quand il s’agit des ressources intangibles. Comme nous l’avons noté précédemment, le faible taux d’apprentissages accumulé par les entreprises et la forte croissance du marché – notamment agroalimentaire – pourraient expliquer l’importance relative des ressources tangibles par rapport aux ressources intangibles. Parmi les ressources tangibles, les ressources financières occupent une place importante tant l’accès au marché des capitaux reste difficile, particulièrement pour les petites et moyennes entreprises.

22Le test des hypothèses est réalisé par la méthode statistique PLS incluant l’algorithme NIPALS et les techniques d’analyse Bootstrap et Jackknife qui permettent le traitement des données manquantes et des petits échantillons. La méthodologie adoptée présente le protocole de définition et de construction des variables ainsi que la formalisation du modèle conceptuel.

Méthodologie

23Nous mobilisons dans un modèle composite les deux approches exposées plus haut : le cadre d’analyse de M. Porter et la RBV. Ce modèle s’inspire de la contribution de Spanos et Lioukas (2001) où sont analysés les déterminants de la performance des firmes dans un contexte de pays avancé. Ces auteurs ont combiné dans un même modèle, des variables liées à la structure de l’industrie et celles portant sur les caractéristiques internes des entreprises. Pour tester les hypothèses, un certain nombre d’entreprises agroalimentaires sont sélectionnées de manière raisonnée. Ce choix a été dicté à la fois par des difficultés d’accès à une information institutionnelle agrégée fiable et actualisée, mais aussi par un souci de recueil des données auprès des chefs d’entreprises. Une soixantaine d’entreprises des trois régions ont été sollicitées sur la base de l’annuaire du ministère de l’industrie en Algérie. Nous avons reçu dans un premier temps une quarantaine de réponses favorables. Certaines entreprises étaient cependant en dehors de notre périmètre d’enquête et ont été de ce fait écartées.

24L’échantillon final est constitué de 31 entreprises situées dans les trois principales régions agro-industrielles du pays (Alger, Béjaia et Blida) et englobe sept branches d’activités [4]. Cependant, pour assurer un minimum de structure opérationnelle, seules les entreprises employant plus de 10 salariés sont considérées dans l’échantillon.

25Étant donnée la difficulté de collecte des informations en Algérie, nous avons opté pour une démarche de recueil de données primaires, c’est-à-dire directement auprès des entreprises. Un questionnaire structuré a été confectionné à cet effet, et l’enquête a été réalisée en 2005 sous la forme d’entretiens d’une durée moyenne de deux heures en « face à face » avec les chefs d’entreprise. Les réponses des chefs d’entreprises sont classées sur une échelle de Likert allant de 1 à 5. Cette démarche est précédée par une démarche de définition et de construction des variables latentes du modèle. Le mode de construction des variables latentes à partir de leurs variables manifestes retenu est réflectif. Ce mode de mesure implique une « participation » des variables manifestes (mesurables) dans la construction des variables latentes non observables.

26La définition de l’innovation s’appuie en grande partie sur les recommandations fournies par la dernière édition du manuel d’Oslo (OCDE, 2005) qui élargit la définition de l’innovation aux secteurs faiblement intensifs en technologie, tels que le secteur agroalimentaire. La variable latente « Innovation » est mesurée à partir des variables manifestes liées à l’activité d’innovation en amont et aux innovations réalisées pendant les cinq dernières années en aval. Le tableau ci-dessous récapitule la construction des variables latentes à partir de leurs variables manifestes.

Tableau 1

Représentation des variables manifestes et les variables latentes

Représentation des variables manifestes et les variables latentes

27La variable latente « structure de l’industrie » est mesurée à partir de cinq variables manifestes : les barrières à l’entrée, le pouvoir de négociation des fournisseurs, le pouvoir de négociation des clients, les menaces de substitution et la compétitivité de l’industrie. La variable latente « ressources tangibles » englobe tous les actifs physiques tels que les équipements technologiques, les bâtiments, la logistique, les capacités financières, etc. (Wernerfelt, 1984). Enfin, la variable latente « ressources intangibles » recouvre des actifs tels que la réputation (associée à l’image), les connaissances/formation, la propriété intellectuelle (Hall, 1993) ou encore les ressources organisationnelles (Métais, 1997).

28Au total nous disposons de trois variables latentes estimées par combinaisons linéaires des variables manifestes, formant ainsi un réseau de causalité comme le montre la Figure 2. Ce réseau est donc formé d’une variable à expliquer (innovation) et de trois variables explicatives liées à la structure de l’industrie au sens de M. Porter, aux ressources tangibles et aux ressources intangibles. Ces dernières sont considérées par la RBV comme seule source d’avantage concurrentiel.

Figure 2

Effets des facteurs internes et externes sur l’innovation

Effets des facteurs internes et externes sur l’innovation

29La méthode statistique de seconde génération PLS Path Modeling a été choisie pour l’analyse des relations entre les variables latentes en raison de sa robustesse et de sa capacité à admettre des données manquantes. Elle permet à la fois de mesurer les relations entre les variables à expliquer et les variables explicatives et de tester la fiabilité des résultats. Les tests de fiabilité évaluent la conformité entre les mesures (variables manifestes) et les construits qu’ils représentent (variables latentes). Ils doivent satisfaire aux conditions de fiabilité et de validité (Fornell, Lacker, 1981). Le réseau de causalité formé par les blocs de variables nous permet enfin de valider ou de rejeter les hypothèses de recherche. L’analyse statistique est réalisée à l’aide du logiciel PlsGraph (Chin, 1998) [5].

Résultats et discussion

30Les résultats obtenus par la méthode PLS Path Modeling ont permis d’isoler les variables manifestes les moins représentatives et de procéder par la suite à la vérification des tests de fiabilité et de validité des construits [6]. En revanche, l’analyse de significativité des coefficients de régression que nous avons effectuée à l’aide de la procédure Bootstrap fait ressortir un certain nombre de t de Student inférieurs aux seuils théoriques. Par conséquent, certains coefficients de régression obtenus par la méthode PLS Path Modeling ne sont pas statistiquement significatifs. L’examen de la matrice des corrélations entre les variables latentes explicatives montre que le modèle souffre d’un problème de multicolinéarité (problème largement rencontré en sciences sociales). La solution la plus généralement adoptée consiste à supprimer toutes les variables explicatives responsables de la multicolinéarité. Toutefois, une autre méthode alternative, la régression PLS, permet dans ce cas de conserver toutes les variables explicatives tout en obtenant une équation de régression cohérente (Tenenhaus et al., 1995).

31La régression PLS, qui est un cas particulier de PLS Path Modeling, est bien adaptée au traitement de données (ou variables) présentant un problème de multicolinéarité. Nous reprenons les variables latentes déjà estimées par Pls-Graph pour faire une régression PLS sur la variable « innovation » à l’aide du logiciel Xlstat-PLS 2007. Ce logiciel fournit dans un premier temps un tableau présentant des indices de qualité du modèle sous forme de contribution cumulée des composantes aux indices Q2cum, R2Ycum, et R2Xcum. Pour vérifier la significativité des coefficients de régression, des intervalles de confiance sont calculés par une procédure de Jackknife.

Tableau 2

Synthèse des résultats de la régression (PLS, n = 31)

Synthèse des résultats de la régression (PLS, n = 31)

32Comme nous pouvons le constater sur ce tableau, une bonne qualité globale de la régression, mesurée par les Q2 cum, caractérise le modèle de recherche. Le Q2 cum pour la variable innovation est de 0,873 pour la seule première composante t1. Un fort pouvoir explicatif des seules premières composantes caractérise aussi bien les variables explicatives (R2X cum) que les variables à expliquer (R2Y cum) du modèle. Autrement dit, plus de 85 % de l’information est captée par la seule première composante. Pour donner encore une plus grande représentation au modèle, nous prenons en considération dans l’analyse les deux premières composantes.

33Les résultats de la régression PLS obtenus sur la variable « innovation » en fonction des variables explicatives « industrie », « ressources tangibles » et « ressources intangibles » sont schématisés sur la Figure 3 et le Tableau 2. Un premier coefficient de régression positif de 0,457 montre l’existence d’un important effet relatif exercé par les ressources tangibles sur l’innovation. De plus, comme nous le montre le Tableau 2 ce coefficient est significatif à 90 %. En termes de variation, nous pouvons écrire que 43 % (0,457 cor (Y2, X2) = 0,948) de la variance de l’innovation est expliquée par les ressources financières, humaines, technologiques et immobilières des entreprises.

Figure 3

Les coefficients de régression sur la variable « innovation » (IC = 90 %)

Les coefficients de régression sur la variable « innovation » (IC = 90 %)

34Par ailleurs, un deuxième coefficient de régression positif de 0,385 et statistiquement significatif résume la relation entre la structure de l’industrie et l’innovation dans les entreprises. Ce coefficient – moins important que celui qui mesure l’effet des ressources tangibles – fait apparaître une variation de 34 % (0,385 cor (Y2, X1) = 0,891) de l’innovation due à la structure de l’industrie. Enfin, un dernier coefficient de régression positif de 0,171 et statistiquement significatif montre l’existence d’un faible effet relatif exercé par les ressources intangibles sur l’innovation. En d’autres termes, 13,5 % seulement de la variation de l’innovation est expliquée par les ressources intangibles. Finalement, l’ensemble des résultats statistiques (coefficients de régression et tests Student) valide les deux hypothèses de cette recherche selon lesquelles « l’innovation est influencée principalement par les facteurs de l’industrie et les ressources tangibles ».

35Nos résultats rejoignent ceux de Symeonidis (1996) par rapport à l’importance de la structure du marché comme facteur d’innovation. Par ailleurs, ils nous permettent de relativiser les effets des ressources dans le contexte économique d’un pays en développement. Alors que les études empiriques prédisent des effets importants des facteurs internes liés aux ressources (Spanos, Lioukas, 2001), nos résultats, particulièrement celui qui concerne les ressources intangibles, sont en contradiction avec le paradigme actuellement dominant en management stratégique. Nous concluons ainsi à une suprématie de l’approche industrielle dans l’explication de l’innovation des entreprises évoluant dans des environnements faiblement matures.

36Comme nous le verrons plus loin, la faiblesse de l’effet exercé par les ressources intangibles notamment sur l’innovation doit être relativisée pour tenir compte des spécificités technologiques du secteur agroalimentaire. Les résultats de cette recherche privilégient donc une explication de l’innovation par la structure de l’industrie et des ressources tangibles dans un contexte marqué par une faible structuration du marché et un faible taux d’apprentissage des entreprises. Ils montrent que dans le cas des marchés émergents, les facteurs externes peuvent exercer une forte attraction sur les entreprises (market pull). Inversement, dans d’autres contextes économiques qui se caractérisent par une forte maturité, les entreprises semblent influencer leur environnement (learning push), ce qui peut expliquer l’essor des théories « internalistes » ces deux dernières décennies (Barney, 1991 ; Wernerfelt, 1984).

37La prééminence des facteurs de l’industrie et des ressources tangibles au détriment des ressources intangibles dans l’explication de l’innovation dans un contexte de faible maturité de marché soulève deux remarques essentielles. En premier lieu, l’histoire conditionne le niveau d’apprentissage des entreprises, importante source de construction des ressources intangibles. En second lieu, l’adoption de l’économie de marché comme nouveau système de régulation économique a permis la modification d’une demande, longtemps restée latente, en une demande réelle. Une faible accumulation d’apprentissage dans les entreprises conjuguées à une forte croissance du marché a induit une hiérarchisation des facteurs explicatifs. Cette hiérarchisation classe l’effet des ressources intangibles à un niveau relativement inférieur dans l’explication de l’innovation.

38Une telle hiérarchisation peut s’avérer en contradiction avec les fondements de la RBV dont l’essor est considérable depuis ces vingt dernières années. Si l’on considère le système d’organisation capitaliste comme un processus temporel, nous pouvons alors supposer que la RBV expliquerait le dernier stade d’évolution, alors que l’approche industrielle en expliquerait le premier. Autrement dit, le pouvoir explicatif de chacune des deux approches est fonction du niveau de structuration du système d’organisation des entreprises. La phase « embryonnaire » semble correspondre aux marchés faiblement matures, alors que la phase « structurée » pourrait correspondre à l’hyper-compétition observée dans les pays industrialisés. Finalement, l’approche industrielle et la RBV tendent à expliquer des parties distinctes d’un seul processus, celui de l’évolution des entreprises capitalistes.

Conclusion

39Sous un angle empirique, les résultats de recherche suggèrent que la forte croissance de la demande, la faible intensité concurrentielle, le fort pouvoir de négociation des entreprises et les faibles barrières à l’entrée sont sans doute les principaux facteurs stratégiques de l’industrie agroalimentaire en Algérie.

40La variation simultanée de ces facteurs explique les variations de l’innovation des entreprises. Les barrières à l’entrée liées notamment à l’expérience et aux économies d’échelles restent à un niveau inférieur étant donnée la faible maturité du marché. Lorsque ces barrières sont conjuguées à un fort potentiel de croissance du marché, les entreprises, en nombre relativement réduit, réalisent des taux d’innovation variables en fonction de la dotation des ressources tangibles dont elles disposent. De par leur fort pouvoir de négociation, induit par l’éclatement des circuits de distribution en Algérie, les entreprises agroalimentaires émergentes réalisent des taux de marge suffisamment élevés. Aussi, l’absence de marques de distributeurs sur le marché renforce davantage la position concurrentielle des entreprises agroalimentaires en place.

41La dotation en ressources tangibles joue un rôle essentiel dans la consolidation du niveau d’innovation des entreprises émergentes. Souvent corrélée à la taille de l’entreprise, la dotation en ressources tangibles permet, particulièrement dans le cas des marchés émergents, d’exploiter les diverses opportunités offertes par des marchés en forte croissance. Les ressources tangibles facilitent les partenariats de transfert de technologie sous forme d’équipements ou de services de R&D. Généralement, ces différentes formes de partenariat sont accompagnées de clauses de formation de personnels, une stratégie palliative aux insuffisances en matière de compétences internes. Ces partenaires à signaux forts participent activement à la mise en place des projets d’innovations particulièrement dans le secteur agroalimentaire (Benamar, Vissac-Charles, 2005).

42À la différence des autres secteurs d’activité où l’intensité technologique est forte, les produits agroalimentaires se caractérisent par un faible contenu technologique. Du fait de leur spécificité intrinsèque, les produits agroalimentaires ne subissent pas les mêmes influences technologiques, ce qui explique la nature incrémentale des innovations réalisées (Nicolas, Hy, 2000 ; Kérihuel, 1993). Compte tenu de cette spécificité, le faible effet exercé par les ressources intangibles sur l’innovation (13,5 et 6 %) peut être contingent au secteur étudié. Cependant, la spécificité intrinsèque, qui concerne essentiellement le faible contenu technologique, peut expliquer une partie seulement de l’effet limité exercé par les ressources intangibles.

43Cette contingence ne suffit pas à expliquer entièrement l’effet limité des ressources intangibles puisque ces dernières englobent d’autres ressources telles que l’image ou l’apprentissage. Nous concluons ainsi à une contingence partielle des résultats par rapport au secteur d’activité dans l’explication de l’innovation.

44Par ailleurs, l’analyse de l’innovation dans un contexte spécifique de PVD peut être enrichie à la fois sur le plan conceptuel et méthodologique. Le cadre d’analyse porterien mobilisé dans cette recherche tenait compte uniquement de la structure du marché, alors que dans les prolongements ultérieurs, Porter (1996) recentre son cadre d’analyse vers les activités des firmes. L’intégration de variables liées à l’activité des firmes peut constituer une alternative intéressante pour le modèle proposé dans cette recherche.

45L’aspect méthodologique peut être amélioré sur deux niveaux. Premièrement, l’augmentation du nombre d’entreprises de l’échantillon donnera à l’analyse une plus grande pertinence. Deuxièmement, le caractère subjectif des variables de notre modèle peut comporter un biais méthodologique. Étant donné que les variables du modèle reposent sur les perceptions des chefs d’entreprises, leur examen en amont par un panel d’experts minimisera l’ampleur du biais méthodologique.

Représentation des résultats du modèle de mesure

1

Corrélations entre variables manifestes et variables latentes

Corrélations entre variables manifestes et variables latentes

2

La fiabilité des mesures (composite reliability)

La fiabilité des mesures (composite reliability)

3

L’unidimensionnalité des blocs

L’unidimensionnalité des blocs

4

La validité convergente

La validité convergente

5

La validité discriminante

La validité discriminante

L’expression mathématique de la validité discriminante s’écrit comme suit :
AVE (?h) > Cor2 (?h, ?k) avec h ? k