SIM 14(2)
Systèmes d’information et Management, Vol. 14, No 2, 2009
éditée par les Editions ESKA
avec le soutien de l’AIM
articles de recherche
Les business models des sociétés de services actives dans le secteur Open Source
Olivier Lisein, François Pichault & James Desmecht
Le secteur Open Source connaît une profonde mutation ces dernières années : dépassant l’idéologie libertaire prônée par ses défenseurs, il migre vers une « économie de marché » au sein de laquelle les acteurs développent désormais de réelles stratégies commerciales. A partir d’une étude exploratoire, basée sur l’analyse de six cas d’entreprises actives dans le domaine Open Source, notre étude met en évidence les business models privilégiés par ces sociétés pour positionner leur offre de produits/services et générer un retour lucratif à leurs activités. Synthétisés au travers de trois approches distinctes ’ les logiques de la complexification, du système clos et de l’intermédiation ’, ces modèles d’affaires reflètent des positionnements foncièrement différents par rapport à la philosophie Open Source et soulignent les ressources distinctives (Barney, 1991) que les entreprises mobilisent pour créer un lien de dépendance envers leur clientèle et se forger un avantage concurrentiel durable.
__________________________
Business models des places de marché électroniques : une taxonomie pour décrypter leurs enjeux.
Carine Dominguez
Cette recherche vise à contribuer à une meilleure connaissance du fonctionnement des places de marché électroniques à travers 6 études de cas approfondies (1999-2009) dont 3 sont détaillées dans l’article. Une grille de lecture des business models des places de marché électroniques est établie à partir de la littérature. L’analyse des cas et le codage de 55 entretiens permettent d’identifier une taxonomie de 3 modèles-types de business models des places de marché électroniques. Ceux-ci permettent d’interroger leur pérennité, de discuter des risques de ces modèles et d’envisager leurs perspectives.
__________________________
Manager l’appropriation des solutions TIC : des controverses aux modes d’appropriation
Anthony Hussenot
L’article propose une approche renouvelée du management de l’appropriation des solutions TIC. A partir d’une étude de cas, nous proposons de comprendre comment les acteurs passent du déploiement de controverses relatives à l’implémentation d’une solution TIC à des modes d’appropriation, c’est-à-dire à une vision commune de la solution TIC. A partir des résultats, nous développons une démarche de management des controverses dont l’objectif est de parvenir à des modes d’appropriation des solutions TIC. Cette démarche considère les controverses comme des opportunités pour conduire le processus d’appropriation de la solution TIC.
__________________________
cas et expériences
Un usage du Text Mining : Donner du sens a la connaissance client
Manu Carricano et Grégoire de Lassence
La technologie du Data Mining a considérablement enrichi les outils traditionnels de traitement de la connaissance client en améliorant en particulier leur potentiel prédictif. Cet outil complexe a récemment connu de nombreux développements. Parmi ceux-ci, émerge la possibilité d’intégrer aux modèles traditionnels des données non structurées, représentant plus de 80 % de la connaissance disponible dans l’organisation. Le Text Mining permet d’exploiter ces données afin d’optimiser la prise de décision dans l’entreprise. L’objet du présent article est tout d’abord de présenter le Text Mining et son utilité en management, puis de démontrer sa valeur ajoutée, en d’autres termes, de quelle manière l’intégration de données textuelles aux modèles de Data Mining classiques améliore le potentiel prédictif de ces outils. Cette démonstration est faite en deux temps : en mettant en évidence tout d’abord son utilité dans la description et l’identification des données textuelles les plus saillantes, puis en mettant en compétition le modèle enrichi de données textuelles avec d’autres modèles prédictifs sur données structurées. Notre étude reprend un cas dans le secteur automobile, et montre de quelle manière, en combinant données structurées et textuelles, un constructeur peut être capable d’anticiper le rappel d’un véhicule, et par suite d’éviter les risques pour la marque liés à une mauvaise gestion de crise.
MOTS CLE
CRM, Data Mining, Text Mining, Analyse de Données Textuelles, gestion de la connaissance, knowledge management