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Modélisation du Capital Humain dans le processus d'innovation d'une entreprise industrielle

Thibaut Magalas

Master's thesis (2021)

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Abstract

In the digital world of the 21st century, a company that wants to stand out in its industry must propose and deploy new technological innovations. A company at the heart of technological innovation is all the more successful if it excels in knowledge management. For an industrial company, it is above all a question of better understanding the interactions between individual and organizational (internal) knowledge and the innovation process. The innovation process in an industrial company was previously considered as linear; it is only recently that the innovation process in a company is considered as collaborative and iterative. Very few studies in the literature have attempted to model the role of the individual in the innovation process of an industrial company. It is therefore from this new conceptual framework of the innovation process as well as a consistent state of the art on the role of the intellectual capital of a company in the innovation process that we build through an exploratory study 3 models that involve the human capital of employees and the innovation potential of the industrial company. The objective of this dissertation is then to identify the innovation potential of the Organizational Capital (OC) of an industrial firm from the Human Capital (HC) of its employees. This exploratory study is one of the first in the literature to implement knowledge extraction learning methods from data, in order to propose a support mechanism tool for the innovation process of industrial companies with respect to the Human Capital of its internal workforce. To do this, we conduct an exploratory study on a sample of data from CAE Inc, a Canadian-based company that operates in the aeronautics and health industrial sectors. On the one hand, we collect the Human Capital data of the employees from the LinkedIn data source with respect to data confidentiality and personal data, and on the other hand we collect the data of the innovation potential of the company with the patent data of CAE Inc. from the Patseer platform. We then obtain a total sample of 493 individuals (employees) from the company CAE Inc. During this exploratory study, we develop a data harvesting tool that allows the automation of the collection and processing of Human Capital data. In order to achieve the objective of this exploratory study, the data analysis methods that are implemented are association rules, decision trees and a classification algorithm. The analyses carried out lead to the construction of a descriptor named innovation potential which allows the identification of 5 classes of innovation tendencies for each employee. Thus, the results of the analyses are innovative in identifying the link between the dimensions of know-how, of the development of the employees' Human Capital and the innovation potential of the Organizational Capital of the industrial company through the publication of patents. Nevertheless, the exploratory study has several limitations which include the direct use of these results by the company because the innovation potentials obtained for the employees are generic and do not present specificities of projects or activities at the team level. In addition, the Human Capital data comes from the LinkedIn professional network, this data may have a non-conformity and social desirability bias. However, the results obtained from this model building and analysis suggest that with the use of a model enriched with additional indicators on other dimensions of Human Capital, access to other indicators for innovation potential, and a sample with more individuals it would surely be possible to build a finer modeling of the identification of the innovation potential of the Organizational Capital of an industrial company specific to a team or a project from Human Capital. Keywords: Innovation indicators, team constitution, human capital, intellectual capital, data mining, LinkedIn

Résumé

Dans le monde numérique caractéristique du XXI siècle, une entreprise qui souhaite se démarquer dans son industrie doit proposer et déployer de nouvelles innovations technologiques. Une entreprise au cœur de l'innovation technologique est d'autant plus performante qu'elle excelle dans la gestion de la connaissance. Il s'agit alors pour une entreprise industrielle avant tout de mieux comprendre les interactions entre la connaissance aussi bien individuelle qu'organisationnelle (interne) et le processus d'innovation. Le processus d'innovation en entreprise industrielle était jusqu'alors considéré comme linéaire, ce n'est que récemment que le processus d'innovation dans une entreprise est envisagé comme collaboratif et itératif. Très peu d'études dans la littérature ont tenté de modéliser le rôle de l'individu dans le processus d'innovation d'une entreprise industrielle. C'est donc à partir de ce nouveau cadre conceptuel du processus d'innovation ainsi que d'un état de l'art consistant sur le rôle du Capital Intellectuel d'une entreprise dans le processus d'innovation que nous construisons par le biais d'une étude exploratoire 3 modèles qui impliquent le Capital Humain des employés et le potentiel d'innovation de l'entreprise industrielle. L'objectif de ce mémoire est alors d'identifier le potentiel d'innovation du Capital Organisationnel (CO) d'une entreprise industrielle à partir du Capital Humain (CH) de ses employés. Cette étude exploratoire est l'une des premières dans la littérature à mettre en œuvre des méthodes d'apprentissage d'extraction de connaissances à partir de la donnée, afin de proposer un outil de mécanisme de soutien au processus d'innovation des entreprises industrielles en ce qui a trait au Capital Humain de sa force de travail interne. Pour ce faire, nous réalisons l'étude exploratoire sur un ensemble de données de l'entreprise CAE Inc., qui est une entreprise basée au Canada qui œuvre dans les secteurs industriels de l'aéronautique et de la santé. D'une part, nous collectons les données du Capital Humain des employés à partir de la source de données LinkedIn avec respect de la confidentialité des données et des données personnelles, et d'autre part nous collectons les données du potentiel d'innovation de l'entreprise avec les données des brevets de CAE Inc. issues de la plateforme Patseer. Nous obtenons alors un ensemble total composé de 493 individus (employés) de l'entreprise CAE Inc. Lors de cette étude exploratoire, nous développons un outil de moissonnage de données qui permet l'automatisation de la collecte et du traitement des données du Capital Humain. Afin de réaliser l'objectif de cette étude exploratoire, les méthodes d'analyse de données qui sont mises en œuvre sont les règles d'association, les arbres de décision et un algorithme de classification. Les analyses effectuées amènent à la construction d'un descripteur nommé potentiel d'innovation qui permet l'identification en 5 classes de tendances d'innovation pour chaque employé. Ainsi les résultats des analyses sont novateurs pour identifier le lien entre les dimensions de savoir-faire, du développement du Capital Humain des employés et le potentiel d'innovation du Capital Organisationnel de l'entreprise industrielle par la publication de brevets. Néanmoins, l'étude exploratoire présente plusieurs limites qui sont notamment l'utilisation directe de ces résultats par l'entreprise car les potentiels d'innovation obtenus pour les employés sont génériques et ne présentent pas de particularités spécifiques à des projets ou des activités au niveau de l'équipe. De plus, les données du Capital Humain proviennent du réseau professionnel LinkedIn, ces données peuvent présenter un biais de non-conformité et de désirabilité sociale. Toutefois les résultats obtenus par cette construction de modèles et les analyses suggèrent qu'avec l'utilisation d'un modèle enrichi par des indicateurs supplémentaires sur d'autres dimensions du Capital Humain, l'accès à d'autres indicateurs pour le potentiel d'innovation et d'un ensemble avec davantage d'individus il serait sûrement possible de construire une modélisation plus fine de l'identification du potentiel d'innovation du Capital Organisationnel d'une entreprise industrielle spécifique à une équipe ou à un projet à partir du Capital Humain. Mots-clés : indicateurs d'innovation, constitution d'équipe, capital humain, capital intellectuel, exploration de données, LinkedIn
Department: Department of Mathematics and Industrial Engineering
Program: Maîtrise recherche en génie industriel
Academic/Research Directors: Catherine Beaudry, Bruno Agard
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/9958/
Institution: Polytechnique Montréal
Date Deposited: 27 Apr 2022 08:11
Last Modified: 22 Nov 2022 14:49
Cite in APA 7: Magalas, T. (2021). Modélisation du Capital Humain dans le processus d'innovation d'une entreprise industrielle [Master's thesis, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/9958/

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