Modélisation par agent d'un processus d'innovation issue de la collaboration université - industrie : un outil à l'aide à la décision

La gouvernance des écosystèmes d’innovation implique la coordination de divers acteurs, tels que les entreprises, les universités et les agences gouvernementales, afin de favoriser la collaboration et la création de connaissances. Elle vise à créer un environnement favorable à l’innovation tout en garantissant l’alignement sur des objectifs économiques et sociétaux plus larges. Cependant, cette gouvernance est confrontée à des défis importants, notamment la diminution des financements publics, les exigences croissantes en matière de transparence et la nécessité d’intégrer des objectifs de durabilité dans les cadres politiques. La complexité croissante des écosystèmes d’innovation révèle les limites des outils de gestion traditionnels. Dans ce contexte, les agences de financement et les autres orchestrateurs de l’écosystème peuvent bénéficier de l’adoption d’approches plus adaptatives qui renforcent leur capacité à coordonner les dynamiques internes et externes. Parmi les diverses méthodes disponibles pour soutenir la gestion des projets de R&D et l’analyse des écosystèmes, la modélisation et la simulation (M&S) offrent une voie prometteuse pour améliorer la gouvernance, en fournissant aux décideurs des idées pour naviguer dans des interactions complexes et optimiser les interventions politiques. L’objectif de ce mémoire est d’enrichir les connaissances en matière de simulation et de développer un modèle capable de reproduire, avec un niveau de détail suffisant, les comportements émergents de l’écosystème d’innovation géré par Mitacs, une agence de financement publique, afin de fournir une aide à la décision. Ce projet de recherche multidisciplinaire se situe à l’intersection de la gestion de l’innovation et de la M&S, sur la base du paradigme Design Science Research. Il vise ainsi à apporter deux contributions majeures. La première contribution est l’identification des éléments clés du processus d’innovation impliquant des organisations industrielles et académiques dans le contexte de Mitacs. La seconde contribution est un modèle multi-agents simulant la dynamique complexe de l’écosystème d’innovation de Mitacs, qui a été validé à l’aide de trois années de données d’activité de Mitacs. Cette recherche a permis de réaliser une cartographie des processus, ainsi qu’une analyse de l’impact des différentes politiques publiques susceptibles d’être mises en place par Mitacs. Par exemple, elle met en lumière comment l’impact des politiques visant à restreindre la sélection des projets peut être positif jusqu’à un certain seuil, en fonction des indicateurs choisis par l’agence.