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Le réseau est une forme organisationnelle particulière qui a attiré beaucoup d’attention dans les vingt dernières années. La focalisation de l’attention sur ce type d’organisation réticulaire, ainsi que le développement des outils pour leur caractérisation et analyse [Jackson, 2010] ont fait apparaître leur omniprésence dans la Nature et dans les activités humaines [Strogatz, 2001, Barabási, 2016], dont les activités économiques qui n’ont pas toujours lieu sur des marchés ou dans des structures hiérarchiques strictes. En effet, nous avons déjà rencontré des interactions sur des réseaux ci-dessus et nous allons en rencontrer d’autres, à des niveaux méso et macro, dans les deux chapitres qui vont suivre.
La prise en compte de la nature réticulaire des activités économiques induit deux grandes classes que questions pour ces dernières :
L’influence de la structure du réseau sur les performances des agents individuels et du système dans sont entier (la main invisible sur le réseau), notamment quand cette structure est déterminée par des forces extérieures à l’activité économique (organisation spatiale ou géographique de ces activités, configuration institutionnelle des interactions, etc.) et elle est donnée une fois pour toute.
La co-évolution de la structure du réseau et des activités économiques quand cette structure dépend justement de ces activités et peut évoluer en fonction d’elles, les agents établissant des connections avec d’autres agents en fonction de leur performance relative qui peut évoluer dans le temps : réseaux de firmes en fonction de leur performance technologique ou leur taille relative ; réseaux de co-auteurs en fonction des publications passées des chercheurs, etc.
D’autres dimensions peuvent rendre plus complexe la nature de ces réseaux : la diversité des agents constituant le réseau ; la possibilité d’appartenir à plusieurs réseaux et donc la nécessité de prendre en compte l’impact de leur interactions, etc.
Cette complexité des réseaux rend souvent impossible les hypothèses de simplification qu’on adopte en général pour les étudier analytiquement et les MMA se présentent à nouveau comme un outil très flexible et très puissant pour analyser les dynamiques économiques induites par la présence de tels réseaux. On peut alors modéliser finement les comportements et interactions des agents à travers des différents réseaux auxquels ils appartiennent (réseaux de collaborations financières ou intellectuelles; réseaux de financement ou de refinancement ; réseaux de distribution ; supply-chains, etc.) et la co-évolution de ces comportements avec la structure des réseaux qui en résultent. On peut aussi utiliser des méthodes computationnelles, comme les algorithmes génétiques pour caractériser les formes optimales de réseaux correspondant à des contextes d’interactions considérés, sans se limiter à des configurations stylisées qui sont en général utilisées dans la littérature (réseau complet, réseau en étoile, réseau aléatoire simple, etc. – [144, 145]).
Quelque soit la forme qu’elles prennent, il est aussi important de se demander comment ces structures organisationnelles se transforment dans le temps et en interaction avec leur milieu, notamment l’environnement institutionnel? Quel est le rôle de la nouveauté en général et des innovations en particulier, et de l’apprentissage dans cette transformation?
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