Innovation collaborative à l’ère du Big et de l’ Open Data

Author:

Thiaw Cheikh Abdou Lahad

Abstract

L’article propose une analyse prospective d’un phénomène nouveau, l’exploitation des données du Big et de l’ Open Data afin d’accéder à plus de connaissances clés pour irriguer l’innovation collaborative. À l’ère des datas, l’objectif est de proposer une articulation nouvelle de la co-innovation au sein des clusters , permettant aux acteurs engagés de profiter pleinement des opportunités d’innovation permises par les données. Les résultats de l’étude exploratoire autorisent la conceptualisation de modèles de clusters « nomades » (Thiaw, 2022), faisant référence à des espaces d’innovation translocaux , fondés sur la mutualisation de ressources et de connaissances au profit d’acteurs hétérogènes décidés à collaborer pour innover ensemble. L’originalité du modèle réside dans la non-nécessité de la proximité géographique des parties prenantes et la prise en compte des données dans les processus de co-innovation, pour s’adapter aux réalités de la nouvelle économie.

Publisher

CAIRN

Reference71 articles.

1. Abhari, K., Davidson, E.J., Xiao, B. (2017), Co-innovation platform affordances: Developing a conceptual model and measurement instrument, Industrial Management & Data Systems, 117(5), 873-895.

2. Ahmad, N., Seymour R. (2008), Defining Entrepreneurial Activity: Definitions Supporting Frameworks for Data Collection, OECD Statistics Working Papers, No. 2008/01, OECD Publishing, Paris.

3. Baudot, P.Y., Marrel, G., Nonjon, M. (2015), Encore une révolution informatique ? Open et Big Data dans les organisations administratives, Caisse nationale d’allocations familiales, Informations sociales, 2015/5, 191, 8-18, DOI 10.3917/inso.191.0008

4. Bertot, J.C., Choi, H. (2013), Big data and e-government: issues, policies, and recommendations, in Proceedings of the 14th annual international conference on digital government research, 1-10.

5. Bonnet, Y., Krewer, J. (2017), De la circulation des données et des savoirs : sortir des silos pour diffuser les capacités d’innovation, I2D-Information, données & documents, 54, 19-19.

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