Research.Lab

À Rennes SB, nous avons la conviction que la recherche doit avoir un réel impact et entraîner une évolution concrète. C’est pourquoi nous avons créé le Research.Lab. Nous avons ainsi décidé de nous défaire de la recherche traditionnelle par discipline (ex. recherche en marketing, en finance, etc.) pour nous orienter vers une recherche qui :

  • Traite de problématiques actuelles pertinentes pour les organisations et les institutions,
  • Est transdisciplinaire par nature, impliquant diverses disciplines de management.

Afin d’identifier les sujets sur lesquels de telles recherches devraient porter, nous avons mobilisé les compétences de notre Faculté multiculturelle et avons identifié quatre domaines d’excellence déterminants pour les entreprises d’aujourd’hui.

Grâce à l’expertise de notre Faculté et à un effort stratégique pour renforcer ces compétences en nous développant, nous comptons concevoir une expertise unique dans ces domaines de façon à pouvoir fournir aux enseignants-chercheurs comme aux professionnels, des points de vue pertinents, marquants et novateurs sur ces sujets, et ainsi devenir le point de référence sur ces questions en Europe et à travers le monde.

C’est cette conviction qui s’exprime dans la devise du Research.Lab :

This is different. This makes a difference. This is Research at Rennes SB.

 

  • Nos quatre domaines d’excellence :

Agribusiness

Dr Guillaume BAGNAROSA, Directeur de Agribusiness

BAGNAROSA ESCAu cours des dernières décennies, le développement des connaissances agricoles et de nombreux systèmes innovants au sein de l’agribusiness a permis au système d’organisation d’alimentation international d’assurer un approvisionnement alimentaire adéquat à une population toujours grandissante. Au-delà de ce rôle central joué par le secteur en matière de sécurité alimentaire, l’agribusiness a également contribué au développement économique mondial et à la réduction de la pauvreté à travers le monde, en étant et en demeurant l’un des principaux secteurs industriels.
Cependant, et du fait, à la fois de l’augmentation de la sensibilisation aux menaces environnementales et à l’innocuité des aliments et de la numérisation de l’agribusiness (de la production à la vente en passant par le traitement), tous les processus et toutes les infrastructures impliqués dans le système d’alimentation mondialisé connaissent de rapides transformations et font face à de nouvelles contraintes qui génèrent à la fois de nouveaux défis et de nouvelles opportunités.

Plus de détails sur les activités d’Agribusiness

AI Driven Business

Dr Michael DODOWLING ESCWLING, Directeur de AI Driven Business
(L’IA au service de l’entreprise)

L’offre de solutions d’apprentissage automatique et d’IA augmente rapidement pour tous les aspects du monde des affaires. Dans certains domaines spécialisés, les solutions actuelles sont déjà plus performantes que l’homme. Mais les véritables opportunités sont encore à venir.

Consulter notre site Web

 

Green, Digital & Demand-Driven Supply Chain Management (G3D)

Dr Ramzi HAMMAMI, Directeur de Green, Digital & Demand-Driven Supply Chain Management
(La gestion de chaîne logistique numérique, respectueuse de l’environnement et guidée par la demande )

Le domaine d’excellence Green, Digital & Demand-Driven (G3D) Supply Chain Management Area est un groupe de recherche pluridisciplinaire travaillant sur le Supply Chain Management. Il s’articule autour de 4 grands sous-domaines de recherche :

Green Supply Chain Management

Nos recherches visent à réexaminer les problématiques de gestion des opérations en tenant compte des aspects environnementaux (réglementation environnementale, sensibilisation de la clientèle à l’environnement, bien-être social, etc.). En particulier, nous nous concentrons sur les problématiques suivantes :

  • Pour les entreprises, comment repenser les décisions relatives à la chaîne logistique et aux produits tout en tenant compte des considérations environnementales et de la performance économique ?
  • Pour les organismes de réglementation, comment concevoir une réglementation environnementale efficace, afin d’améliorer le bien-être social ?

Digital Supply Chain Management

L’émergence de nouvelles technologies de préparation des commandes (ex. Internet des objets), de nouvelles technologies de transfert (blockchain) et de l’analyse du big data constitue une belle occasion pour les entreprises d’améliorer leurs processus de transactions des données, de prévision de la demande et de planification. Cependant, l’adoption de ces technologies implique de nombreux défis.

  • Comment adapter les méthodes traditionnelles de planification pour mieux utiliser les nouvelles technologies (capteurs, Internet des objets, blockchain) ?
  • Quel est l’impact des nouvelles technologies sur la conception et la gestion des chaînes logistiques (production, entreposage, transport) ?
  • Comment utiliser l’analyse du big data et des données d’entreprise pour améliorer la performance de la chaîne logistique et de l’entreprise ?

Valeur commerciale des technologies de l’information

Nos recherches portent sur la façon dont les investissements relatifs à l’informatique affectent les activités économiques. Cette étude de l’impact de l’informatique porte sur les problématiques suivantes :

  • Comment l’infrastructure informatique affecte-t-elle le management stratégique (fusions et acquisitions, flexibilité des entreprises, innovation, stratégie environnementale et entrepreneuriat organisationnel) pour améliorer la performance des entreprises ?
  • Comment la technologie de l’Internet permet-elle aux entreprises de développer des capacités opérationnelles, afin d’améliorer leur performance opérationnelle ?
  • Comment les entreprises apprennent-elles à développer leurs capacités en matière de réseaux sociaux pour innover et améliorer l’expérience du client ainsi que la performance ?

Faire correspondre l’offre à la demande

Une gestion efficace des chaînes logistiques nécessite une connaissance profonde de la structure du marché et de la demande et une modélisation fine de la relation entre les décisions relatives à la chaîne logistique et la demande des clients. Nos recherches portent sur les problématiques suivantes :

  • Comment intégrer la gestion de la demande et des revenus aux décisions relatives à la chaîne logistique?
  • Comment repenser les décisions de conception et de gestion de la chaîne logistique en tenant compte de la demande endogène ?

! G3D Appel à projets

3D area of excellence of Rennes SB call for projects in the following topics:

If you need more information, please contact the PI of each topic.

Submission deadline : February 28th 2019
Results of the evaluation process communicated on March 15th 2019

mïnd (meaning, institutions, collective intelligence, information diffusion, networks, decision-making)

Dr Anke PIEPENBRINK, Directrice de mïnd (meaning, institutions, collective intelligence, information diffusion, networks, decision-making)

Le domaine d’excellence mïnd (meaning, institutions, collective intelligence, information diffusion, networks, and decision-making) est dédié à l’étude des individus et des organisations face à la complexité. On y étudie notamment la façon dont les individus et les organisations interagissent avec leur environnement et le perçoivent, comment ils créent, extraient de l’information et lui donnent du sens, comment ils s’organisent, définissent les problèmes, décident, communiquent, collaborent et ce que signifient leurs actes et leur comportement.

Ainsi, mïnd accueille toutes les contributions qui traitent des complexités qui émergent lorsque l’esprit humain entre en action. Notre objectif est de comprendre les individus et les organisations et de les aider à gérer la complexité qui les entoure dans le monde des affaires et du management.

À cet effet, nous nous emploierons à traiter certains sujets d’actualité particulièrement pertinents de par l’impact qu’ils peuvent avoir ».

L’équipe de mïnd traite nombre d’articles et de demandes de financement qui explorent ces différents aspects. Comme dans toute grande revue de management (comme Administrative Science Quarterly, Academy of Management Journal ou Strategic Management Journal), nous sommes indifférents aux méthodes utilisées pour faire avancer une théorie de management particulière ou explorer un des phénomènes qui relèvent de notre domaine d’intérêt. Les travaux aussi bien quantitatifs que qualitatifs sont les bienvenus. Il en va de même pour les analyses plus traditionnelles (par exemple, la régression) et plus contemporaines (par exemple, méthode fsQCA ou outils et méthodes de la science des données).

mïnd offre à ses chercheurs l’accès à :

  • l’ILE (Integrated Learning Engine ou moteur d’apprentissage intégré), un outil développé en interne dans le but de mettre à la disposition de notre corps professoral de vastes quantités de données et les capacités nécessaires à leur traitement. Ses fonctionnalités actuelles incluent l’extraction de données sur Twitter, la modélisation élémentaire de sujets avec l’allocation de Dirichlet latente (LDA, Latent Dirichlet Allocation) et l’analyse des sentiments.
  • un laboratoire d’expérimentation (le eLab) pour mener des expériences sur la décision humaine et le comportement humain.

Nous continuerons à élargir l’éventail de ce que nous pouvons faire avec ces outils, alors tenez-vous à l’écoute pour en savoir plus.

Avec la devise « nous cultivons l’excellence », la philosophie du mïnd est l’excellence en matière de recherche. Bien que nous soyons ouverts à tout travail portant sur notre domaine, les articles ciblant les meilleures revues – c’est-à-dire de catégorie A et A* – seront prioritaires pour l’acceptation au sein du domaine d’excellence et par conséquent lors de l’allocation des ressources. Cela inclut les articles à tous les stades d’élaboration, y compris les manuscrits sur le point d’être soumis ou déjà en cours d’évaluation. Nous acceptons également les travaux initialement destinés à des revues moins bien classées et que vous souhaiteriez approfondir davantage pour cibler une revue de premier plan. Les demandes concernant les articles visant les revues de catégorie B seront également étudiées si ces articles contribuent grandement au développement du domaine d’excellence.

mïnd s’articule en cinq axes :

  • Mots, sens et complexité

Cet axe exploite la surabondance des données en ligne et hors ligne, afin de donner du sens à la grande quantité de texte à la disposition des organisations et, ce faisant, de saisir pleinement cette complexité environnementale, en particulier les signaux faibles, les changements de sens au fil du temps, et la coévolution des acteurs et de leur environnement, aidant ainsi les managers et les employés à comprendre, à concentrer leur attention et à gérer la complexité au sein de laquelle ils opèrent ;

  • Diffusion des informations et complexité

Cet axe étudie des questions telles que la façon dont les informations circulent en ligne, la façon dont la valeur des informations change lorsqu’elle passe d’un point unique à une multitude de points et ce que les entreprises peuvent apprendre de cela. Les points de vue reflétés dans cet axe comprennent l’approche par le contenu (considérant le contenu de l’information comme le niveau de sentiment, l’attachement aux médias, l’amélioration du contenu, la taille du contenu, etc.), l’approche par l’utilisateur (comme avec les interactions de l’utilisateur autour de l’information) et l’approche temporelle ;

  • Intelligence collective et complexité

Cet axe vise à répondre aux questions concernant les initiatives de collaboration à la fois en ligne et hors ligne. Il couvre une variété d’initiatives de collaboration. Les sujets incluent, sans s’y limiter, la production participative (« crowdsourcing »), l’innovation collaborative, la prise de décision en groupe, les écosystèmes de connaissances, l’open source et l’intelligence collective ;

  • Réseaux, institutions et complexité

Cet axe se concentre sur le rôle des réseaux et des institutions – par exemple, les logiques institutionnelles – pour les individus et les organisations. Dans le monde complexe d’aujourd’hui, ces acteurs doivent composer avec un nombre croissant de contraintes et de possibilités du fait qu’ils font partie de multiples réseaux et qu’ils sont les destinataires des attentes d’une multitude de parties prenantes. Dans ce contexte, nous nous penchons également sur les sujets qui sont touchés et qui, en même temps, affectent les réseaux et les institutions (et les logiques), comme les processus de catégorisation. L’imbrication des réseaux, des logiques institutionnelles et des catégories est une thématique à peine explorée et, par conséquent, les contributions qui traiteront de ces sujets et de la façon dont ils affectent les résultats individuels et organisationnels sont les bienvenues. Afin d’aider les managers à comprendre et à tirer parti de la complexité, il est essentiel de mieux comprendre les antécédents et les conséquences de ces influences, les processus qui mènent à leur émergence et à leur maintien dans le temps, ainsi que leur rôle par rapport aux résultats individuels et organisationnels dans un monde de plus en plus complexe ;

  • Problèmes, décisions et complexité

Cet axe accepte des sujets tels que la formulation de problèmes et son processus (y compris l’identification), la prise de décision dans les recherches sur les organisations ou sur le consommateur, l’exploration du processus de prise de décision des individus (en particulier par des approches neurophysiologiques telles que l’oculométrie, le codage des expressions faciales, etc.), le rôle des artefacts dans la formulation des problèmes et la prise de décision des individus, la façon de formuler et d’aborder les grands défis, etc.