Connexionnisme et théorie des organisations

L'homme veut rendre la machine intelligente, or le meilleur exemple d'intelligence réside dans le cerveau humain. Partant de ce constat, de nombreux chercheurs se sont penchés sur l'étude du fonctionnement du cerveau humain. La première modélisation d'un cerveau humain date des années 40, elle est le fruit de Mac Culloch et Pitts. Leurs travaux proposent de modéliser le cerveau comme une machine logique. Ils prennent en effet pour hypothèse que l'activité du cerveau est de type binaire. Ainsi, les éléments constitutifs du système cérébral, les neurones, sont actifs ou inactifs ; ils transmettent ou ne transmettent pas l'information selon que leur seuil d'activation est atteint ou non. Un courant de recherche pluridisciplinaire est né de cette découverte : " le connexionnisme". Ce courant connaît un regain d'intérêt en sciences économiques et de gestion. L'approche connexionniste permet en effet de concevoir des méthodes d'analyses de données en comportement du consommateur, des méthodes de classification d'entreprises à partir d'algorithmes informatiques, des programmes de segmentation en marketing direct.

l'intégration. Freedman (1992) et Weick (1984) pensent que l'entreprise est assimilée à un système complexe, comparable à un organisme vivant doté de propriétés d'auto-organisation. D'autres auteurs comme Burt (1994) ou Lazega (1993) adoptent le réseau comme méthode d'analyse des entreprises, sous l'angle relationnel. En théorie des organisations, le connexionnisme se situe donc comme un modèle d'entreprise et comme un outil d'analyse des entreprises. Autrement dit, le connexionnisme constitue à la fois une méthode et un objet de recherche, dont nous allons montrer les caractéristiques au cours de cet article.

Dans cette section, nous proposons dans un premier temps de décrire l'apport théorique du modèle connexionniste dans le champ des organisations. Nous verrons dans quelles conditions une entreprise peut être comparée à un réseau de neurones1. Plusieurs auteurs comme Freedman (1992), Daft et Weick (1984) ou Drazin et Sandelands (1992) ont pratiqué une analogie entre le fonctionnement d'une entreprise et le fonctionnement d'un réseau de neurone. L'entreprise apprenante2 ( the learning organization ) de Freedman (1992), le système de représentations cognitives de Daft et Weick (1984) ou l'entreprise auto-organisée de Drazin et Sandelands (1992) s'inscrivent dans cette perspective. Ce type d'organisation est auto-piloté. Les règles d'apprentissage et d'activation permettent de répartir le pouvoir décisionnel sur l'ensemble des membres, sans que ceux-ci soient soumis à l'influence d'un organe de régulation central. Les membres communiquent de proche en proche. Ils entretiennent des relations réciproques qui favorisent l'apprentissage et la mémorisation collective. Par exemple, la résolution d'un problème renforce les liens entre certaines parties du réseau et enrichit les relations entre certains acteurs plutôt que d'autres. Ce mode de fonctionnement permet ainsi à l'entreprise de puiser dans un répertoire d'action mémorisé ou appris, pour s'adapter à l'environnement.

L'entreprise auto-organisée à une structure décentralisée, constituée du maillage d'éléments séparés (acteurs ou entreprises ). Ces éléments sont des unités décisionnelles autonomes, spécialisées et gérées en centres de profit. Ils émettent et reçoivent des informations de proche en proche, avec leurs voisins.

" Le réseau neuronal nous permet à la fois d'introduire la notion de réseau et le concept d'autorégulation dont la compréhension nous permet d'appréhender le fonctionnement des entreprises en réseau autonomes. Dans toutes les situations, qu'un membre contrôle l'ensemble du réseau à un moment donné ou que personne n'en soit capable, que les membres soient concurrents entre eux ou qu'ils soient complémentaires, le mode d'organisation en réseau repose sur un principe identique. Il permet de mettre en oeuvre une action collective menée par des entités interdépendantes et séparées par des distances physiques ou immatérielles. " ASSENS C, (1994), "Le modèle du réseau neuronal : un essai de classification des formes d'auto-organisation réticulaires ", in les actes du colloque de la Recherche Neuronale en Sciences Economiques et de Gestion.

Elles varient dans le temps et dans l'espace en définissant la conduite globale de l'organisation. Les membres ont la possibilité de travailler en concurrence, en parallèle sur un même projet. Les fonctions et les responsabilités peuvent être dédoublés. L'auto-organisation dépasse le stade de la simple division formelle du travail et des systèmes formels de coordination instaurés traditionnellement. Les relations ne résultent pas de la mise en oeuvre de procédures, de l'application de directives, mais d'une coopération librement consentie fondée sur la confiance. Ce n'est pas pour autant qu'il n'existe pas de "règles du jeu", mais ces règles ne sont pas imposées par un seul partenaire. Dans l'entreprise auto-organisée, il n'y a pas un centre de décision unique, mais autant de centres de décision que d'entités ; personne n'a une vision d'ensemble du réseau. Ces "règles du jeu" présentent un caractère informel, non conventionnel. Elles s'inventent au fur et à mesure que les relations s'intensifient et que l'expérience s'accroît, à l'image des processus d'autorégulation.

Le processus d'autorégulation s'établit à partir d'une règle d'activation et à l'aide d'une règle d'apprentissage. La règle d'activation définit les mécanismes de communication et de coordination des échanges entre les membres. Le modèle connexionniste nous livre quelques explications à ce sujet. Les noeuds du réseau neuronal sont activés par des liens orientés appelés connexions. Chaque lien est qualifié de lien inhibiteur ou de lien excitateur, selon qu'il bloque ou accélère la transmission d'une information entre deux noeuds voisins. La règle d'activation2 d'un modèle connexionniste est une procédure locale qui régit le comportement des noeuds (cellules ou acteurs ).