Dans un monde économique caractérisé par la complexification des technologies associée à la mondialisation des marchés, les connaissances techniques et la capacité d’innovation sont des sources primordiales d'avantage compétitif et de différenciation. Ces enjeux sont souvent associés à une figure particulière au sein des organisations : celle de l’expert. En effet, c’est souvent sur ces acteurs que repose la responsabilité de fournir des prestations technologiques de haut niveau et d’être force de proposition pour des solutions innovantes. L'important est alors de les reconnaître et de leur offrir des conditions propices au développement de l’expertise et de l’innovation afin notamment de les retenir sur des temps longs au sein de l’entreprise. Face à ces enjeux le modèle de la double échelle s’est depuis longtemps répandu dans les entreprises technologiques et industrielles, proposant une trajectoire alternative (parcours technique) à celle du management. Néanmoins, cette solution, tout en étant un modèle de référence dans la gestion des experts, n’a pas souvent apporté la satisfaction recherchée, ni pour les personnes en charge de sa mise en place, ni pour les personnes ciblées. En partant de ce paradoxe de la double échelle et en se basant sur les résultats d'une recherche-intervention au sein d’une entreprise technologique, cette thèse a permis de proposer une nouvelle problématisation de la gestion des experts en entreprise, qui ne se limite pas à la reconnaissance des experts déjà présents, mais intègre également les enjeux d’anticipation des besoins futurs en expertise et la création des nouveaux domaines. Elle propose ainsi un cadre d’analyse qui intègre trois volets d’action : la reconnaissance des experts, le renouvellement de l’expertise et la création de nouvelles expertises. Chaque axe d’action a été instrumenté par la proposition d’un outil ou d’un dispositif gestionnaire, expérimenté et validé sur le terrain de thèse. / In a business world characterized by increasing complexity of technologies associated with the globalization of markets, technical knowledge and innovation become crucial assets and primary condition for developing competitive advantage. These issues are often associated with a particular figure within organizations: that of the expert. Indeed, these people are usually considered as a source of technological excellence and innovative solutions. It becomes thus crucial, in order to retain these key people, to value their expertise and to propose adequate conditions for the development of their knowledge and their innovation potential. As a response to this challenge, the dual ladder model was developed and has been soon recognized as a primary solution for the management of experts in the technological and industrial companies. This model proposes an alternative career path (technical ladder) to that of traditional managerial path. However, this solution, while a reference model in the management of experts, has not often brought satisfaction neither for those in charge of its implementation, nor for targeted individuals. Inspired by this paradox of the dual ladder model and building on the results of a longitudinal intervention-research, this thesis proposes a new problematization of the issue of expert’ management in organisations. We argue that not only the recognition policies for current experts should be taken into consideration, but also the issues of anticipation of future needs in expertise as well as the creation of new expertise areas. This thesis thus proposes an analytical framework that incorporates three lines of action: recognition policies for experts, strategic renewal of expertise and creation of new expertise domains. Each line is supported by the associated management tool, which was tested and validated in our fieldwork.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014ENMP0027 |
| Date | 19 February 2014 |
| Creators | Lelebina, Olga |
| Contributors | Paris, ENMP, Sardas, Jean-Claude |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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