Transfert de connaissances dans les entreprises multinationales : efficacité et influence des facteurs contextuels

Dans la présente recherche, nous nous sommes penchés sur le processus du transfert intra-organisationnel de connaissances au sein d’entreprises multinationales (EM). Partant du triple constat suivant : les connaissances organisationnelles constituent un avantage stratégique (Barney, 1991 ; Bartlett et Ghoshal, 1998), les transferts intra-organisationnels constituent la raison d’être des EM (Gupta et Govindarajan, 2000), lesquelles ont accès à un vaste bassin de connaissances disséminées à travers le monde par le biais de leurs filiales et les mécanismes organisationnels internes sont plus efficaces que ceux du marché (Williamson, 1987 ; Casson, 1976) pour transférer des connaissances entre unités organisationnelles; nous nous sommes intéressés aux facteurs pouvant affecter l’efficacité de ce processus de transfert. Ayant identifié, lors de notre revue des écrits théoriques, une multitude d’approches permettant d’appréhender ce phénomène, nous proposons, dans notre recherche, un modèle théorique intégrant les trois étapes propres au processus de transfert, soit : la détermination des connaissances à transférer, la sélection des mécanismes de transfert appropriés et, finalement, l’évaluation, d’une part, de l’efficacité des transferts et, d’autre part, de l’ensemble des facteurs contextuels ayant un impact sur l’efficacité de ce processus. Sur le plan théorique, cette recherche oppose deux courants dominant ce champ disciplinaire. L’approche stratégique, exprimée par la théorie des ressources, met l’accent sur l’importance prépondérante des facteurs organisationnels internes sur l’efficacité de toute action organisationnelle (Bartlett et Ghoshal, 1998 ; Barney, 1991). Cette approche s’oppose au courant institutionnel, lequel considère plutôt que les choix et les actions organisationnels sont surtout conditionnés par les contraintes de l’environnement externe (Ferner, 1997; Kostova, 1999; Scott, 1991). Les résultats de notre recherche démontrent que, malgré l’existence de contraintes de nature institutionnelle et culturelle, l’efficacité du processus de transfert des connaissances associées à la gestion des ressources humaines relève davantage des conditions organisationnelles internes et, plus particulièrement, de l’implication de la haute direction, du rôle accordé à la fonction RH et de l’alignement entre la stratégie corporative, la stratégie RH et la culture organisationnelle. Sur le plan méthodologique, il s’agit d’une recherche exploratoire qualitative menée auprès de trois EM (2 canadiennes et 1 française) oeuvrant dans les secteurs de la métallurgie et des télécommunications. Les données empiriques proviennent de 17 entrevues approfondies que nous ont accordées, au Canada, en France, en Allemagne et en Suisse des cadres responsables de la gestion des ressources humaines, affectés au siège social des EM en question ou œuvrant au sein de leurs filiales, et de sources documentaires secondaires.

Video-based analysis of Gait pathologies

L’analyse de la marche a émergé comme l’un des domaines médicaux le plus im- portants récemment. Les systèmes à base de marqueurs sont les méthodes les plus fa- vorisées par l’évaluation du mouvement humain et l’analyse de la marche, cependant, ces systèmes nécessitent des équipements et de l’expertise spécifiques et sont lourds, coûteux et difficiles à utiliser. De nombreuses approches récentes basées sur la vision par ordinateur ont été développées pour réduire le coût des systèmes de capture de mou- vement tout en assurant un résultat de haute précision. Dans cette thèse, nous présentons notre nouveau système d’analyse de la démarche à faible coût, qui est composé de deux caméras vidéo monoculaire placées sur le côté gauche et droit d’un tapis roulant. Chaque modèle 2D de la moitié du squelette humain est reconstruit à partir de chaque vue sur la base de la segmentation dynamique de la couleur, l’analyse de la marche est alors effectuée sur ces deux modèles. La validation avec l’état de l’art basée sur la vision du système de capture de mouvement (en utilisant le Microsoft Kinect) et la réalité du ter- rain (avec des marqueurs) a été faite pour démontrer la robustesse et l’efficacité de notre système. L’erreur moyenne de l’estimation du modèle de squelette humain par rapport à la réalité du terrain entre notre méthode vs Kinect est très prometteur: les joints des angles de cuisses (6,29◦ contre 9,68◦), jambes (7,68◦ contre 11,47◦), pieds (6,14◦ contre 13,63◦), la longueur de la foulée (6.14cm rapport de 13.63cm) sont meilleurs et plus stables que ceux de la Kinect, alors que le système peut maintenir une précision assez proche de la Kinect pour les bras (7,29◦ contre 6,12◦), les bras inférieurs (8,33◦ contre 8,04◦), et le torse (8,69◦contre 6,47◦). Basé sur le modèle de squelette obtenu par chaque méthode, nous avons réalisé une étude de symétrie sur différentes articulations (coude, genou et cheville) en utilisant chaque méthode sur trois sujets différents pour voir quelle méthode permet de distinguer plus efficacement la caractéristique symétrie / asymétrie de la marche. Dans notre test, notre système a un angle de genou au maximum de 8,97◦ et 13,86◦ pour des promenades normale et asymétrique respectivement, tandis que la Kinect a donné 10,58◦et 11,94◦. Par rapport à la réalité de terrain, 7,64◦et 14,34◦, notre système a montré une plus grande précision et pouvoir discriminant entre les deux cas.

Multi-view 3D reconstruction using virtual cameras

Ce mémoire s'intéresse à la reconstruction d'un modèle 3D à partir de plusieurs images. Le modèle 3D est élaboré avec une représentation hiérarchique de voxels sous la forme d'un octree. Un cube englobant le modèle 3D est calculé à partir de la position des caméras. Ce cube contient les voxels et il définit la position de caméras virtuelles. Le modèle 3D est initialisé par une enveloppe convexe basée sur la couleur uniforme du fond des images. Cette enveloppe permet de creuser la périphérie du modèle 3D. Ensuite un coût pondéré est calculé pour évaluer la qualité de chaque voxel à faire partie de la surface de l'objet. Ce coût tient compte de la similarité des pixels provenant de chaque image associée à la caméra virtuelle. Finalement et pour chacune des caméras virtuelles, une surface est calculée basée sur le coût en utilisant la méthode de SGM. La méthode SGM tient compte du voisinage lors du calcul de profondeur et ce mémoire présente une variation de la méthode pour tenir compte des voxels précédemment exclus du modèle par l'étape d'initialisation ou de creusage par une autre surface. Par la suite, les surfaces calculées sont utilisées pour creuser et finaliser le modèle 3D. Ce mémoire présente une combinaison innovante d'étapes permettant de créer un modèle 3D basé sur un ensemble d'images existant ou encore sur une suite d'images capturées en série pouvant mener à la création d'un modèle 3D en temps réel.