The Adoption of Emerging Technologies in Canada and their Impact on Innovation Performance

Bien que de nombreuses études aient exploré le rôle de l'adoption de la technologie sur l'innovation et le rendement des entreprises, toutes se sont concentrées sur quelques technologies et sur une catégorie en particulier. Les avantages de leur adoption ont été démontrés par de nombreux chercheurs et comprennent notamment l'augmentation de la productivité, une meilleure qualité des produits, la réduction des coûts, une meilleure adaptation aux besoins des clients, etc. Dans cette thèse, nous examinons une liste exhaustive de technologies appartenant à 4 catégories principales: la chaîne d'approvisionnement, l'intelligence d'affaires ainsi que la fabrication de pointe, qui est normalement divisée en deux sous-catégories, la conception et la fabrication. Notre recherche explore ces technologies sous différents angles pour comprendre leur effet sur la propension à innover. Nous utilisons trois approches différentes pour analyser l'impact de ces technologies. Tout d'abord, nous examinons le nombre de technologies adoptées combinées à des pratiques d'innovation ouverte qui auraient un effet sur la propension à innover. Pour estimer ces facteurs, nous utilisons une simple régression logistique. Parce que nous nous intéressons aux obstacles qui empêchent l'adoption, nous utilisons un modèle variable instrumental où nous considérons l'adoption des technologies comme endogènes. Les variables qui peuvent influer sur l'adoption de la technologie comprennent : les dépenses en immobilisations (CAPEX), les mesures de nombre adoptées pour contrer les obstacles ainsi que le recrutement d'employés liés à l'adoption de la technologie. La deuxième approche que nous utilisons est une analyse de panier de marché (MBA) utilisant l'algorithme apriori contenu dans une librairie R. Un MBA nous permet de trouver des complémentarités entre les technologies car les résultats montrent les faisceaux de technologies qui sont les plus populaires parmi les entreprises. En utilisant chaque famille de technologies, nous pouvons trouver ceux qui sont achetés ensemble le plus souvent. Enfin, en utilisant une autre libraire R (cspade), nous utilisons une autre approche qui ajoute une notion séquentielle à l'adoption. Non seulement nous pouvons trouver quelles technologies sont adoptées dans les mêmes faisceaux, mais nous pouvons également comprendre lesquelles sont adoptées en premier. L'enquête que nous utilisons fournit des informations sur le moment où une technologie a été adoptée (pour 3 ans, moins de 3 ans ou prévue dans les 3 prochaines années). Ces 3 timestamps sont essentiels pour comprendre que les entreprises adoptent les bons outils menant à des technologies émergentes telles que l'IdO et l'IA dans un proche avenir. Nos résultats montrent que le nombre de technologies adoptées a un impact significatif et positif sur la propension à innover, ce qui est vrai pour toutes les familles de technologies. En outre, les pratiques d'innovation ouverte telles que les alliances stratégiques et la collaboration avec les fournisseurs ont un impact positif sur la propension à innover, ce qui est similaire à ce qui a été trouvé dans des recherches antérieures. Le nombre de technologies adoptées a une incidence sur le nombre de mesures d'atténuation adoptées, un CAPEX plus élevé et sur le recrutement de nouveaux employés relatifs à l'adoption. Les trois variables ont un effet significatif et positif. Nous trouvons également des ensembles de technologies qui sont compatibles avec ce que nous avions prédit sur la base de notre examen technique exhaustif. Par exemple, des outils comme WMS (Warehouse Management System), Demand Forecasting (DF) et Customer Relation Management (CRM) constituent le faisceau le plus populaire lié aux technologies de la chaîne d'approvisionnement. Ce résultat a été prédit parce qu'il y a trois outils qui sont essentiels au processus de la chaîne d'approvisionnement qui permettent aux entreprises d'être efficaces lorsqu'elles prévoient la demande et gèrent les besoins des clients. Dans la catégorie Business Intelligence (BI), le groupe le plus populaire comprenait Software-as-a-service (SaaS) et Infrastructure-as-a-service (IaaS) avec plus de 27% des entreprises qui les adoptent. SaaS est particulièrement important pour les petites entreprises qui ne veulent pas construire une infrastructure pour gérer leurs besoins en technologies de l'information (TI). Dans les technologies de fabrication de pointe, ERP et MRPI ont été les groupes les plus populaires avec un taux d'adoption de 15%, tandis que les robots et le contrôle numérique informatique (CNC) ont été adoptés par 7% des entreprises. Malgré des taux d'adoption plus faibles dans le domaine de la fabrication, lorsque nous avons examiné les entreprises qui avaient l'intention d'adopter, nous avons remarqué que les technologies d'impression 3D étaient parmi les plus populaires. Nous voyons un résultat similaire lorsque nous examinons les technologies BI avec un logiciel de données massives (BDS), qui est une condition préalable pour rendre la mise en oeuvre de l'IA possible à l'avenir. Bien qu'en 2014 l'adoption du BDS ait été faible, nous constatons une augmentation constante lorsque nous analysons les entreprises qui prévoient l'adopter. En ajoutant une composante temporelle aux règles d'associations, il y avait entre 12% et 14% qu'une entreprise adopte un logiciel de données massives dans un temps futur. En combinant BDS et RTM en une seule technologie, le taux d'adoption d'une de ces deux technologies augmente à 40%. Une histoire similaire s'est dressée pour l'utilisation des imprimantes 3D. Lorsqu'elles sont considérées individuellement, le taux d'adoption futur est autour de 16%. Lorsqu'on considère au moins une des trois types d'imprimantes (3DP, 3DM ou 3DO), le taux d'adoption augmente à 33%, suggérant qu'une compagnie sur trois à l'intention d'adopter cette technologie dans le futur. Notre étude a des implications théoriques et pratiques. Premièrement, nous avons démontré que l'adoption de technologies de pointe peut avoir un effet endogène sur la propension à innover. Cet effet s'explique par le nombre de mesures d'atténuation adoptées pour contrer les obstacles à l'adoption, le CAPEX pour n'en nommer que quelques-uns. Nous avons également trouvé des faisceaux populaires de technologies qui sont adoptées ensemble. D'un point de vue théorique, c'est la première fois qu'une analyse du panier de marché (MBA) est utilisée pour comprendre le comportement des entreprises adoptant des technologies de pointe qui jouent un rôle dans l'amélioration des performances en matière d'innovation. D'un point de vue pratique, nous avons constaté que si les entreprises préfèrent acheter des technologies « à la carte », il existe encore des modèles émergents qui pourraient se traduire par des pratiques exemplaires pour les entreprises à la recherche de technologies qui peuvent le mieux servir leur coeur de métier.