1. — Introduction : une littérature riche mais tronquée

3En effet, une très large part de la littérature dédiée aux clusters High-Tech s’articule essentiellement autour de deux hypothèses qui, séparément, parfois concurremment, ont contribué à enfermer la notion de cluster dans une perspective relativement restrictive, d’une part au plan territorial (vision « géo centrée », « centripète », « fermée » ou « autarcique » du cluster), d’autre part en termes de logique de structuration sous-jacente au cluster (approche essentiellement « concurrentielle » ou « orientée marché » du phénomène de clusterisation) (pour une analyse détaillée, cf. Hamdouch et Depret, 2009).

5Parallèlement, de nombreux travaux sur les clusters High-Tech adhèrent à une seconde hypothèse structurante selon laquelle les relations entre les acteurs au sein des clusters sont essentiellement de nature transactionnelle ou contractuelle (Cooke, 2005). La coopération entre les acteurs n’y est alors envisagée que dans une logique de « coopétition » (Gordon et McCann, 2000). Dans cette perspective, les clusters High-Tech apparaissent souvent comme relativement peu formalisés (Grabher, 2006) d’un point de vue organisationnel, parfois dé-contextualisés (Dicken et Malmberg, 2001), voire sans réelle Histoire (Bathelt et Taylor, 2002).

6Lorsque, comme c’est souvent le cas, ces deux hypothèses sont postulées conjointement, les clusters High-Tech apparaissent à la fois comme assez peu ouverts sur « l’extérieur » (autarciques) et régis par des relations essentiellement marchandes. Dans ce cadre géo centré et essentiellement concurrentiel, les clusters-territoires se concurrencent les uns les autres (chacun avec son avantage comparatif) sans réellement qu’il y ait d’interactions entre eux.

8C’est pourquoi, depuis quelques années, certains auteurs cherchent à sortir de cette spatial clustering theory (Malmberg et Maskell, 2002) en adoptant une acception des clusters plus ouverte (ou centrifuge) et plus réticulaire qui contribue, nous semble-t-il, à en renouveler l’analyse en profondeur. Encore peu visible (notamment sur la « scène francophone ») en dehors d’un cercle académique relativement restreint mais en pleine expansion, cette nouvelle perspective d’analyse mérite qu’on en dresse un panorama relativement complet. Parallèlement, cet article cherchera à montrer que, contrairement à la vision traditionnelle de la spatial clustering theory, ce sont les réseaux (inter-organisationnels et interpersonnels) qui sont les fondements des clusters (Dicken et al., 2001 ; Grabher, 2006 ; Glückler, 2007 ; Phlippen et van der Knaap, 2007), et non l’inverse (comme cela est souvent présenté dans la littérature).

9L’article est organisé de la manière suivante. Nous soulignons tout d’abord les spécificités des secteurs High-Tech (ou, plus largement, des secteurs intensifs en connaissances) au regard de la question des clusters (section 2). Une fois ce préalable posé, nous proposons de classer les principaux travaux consacrés aux clusters High-Tech selon leur degré d’adhésion aux deux dimensions/hypothèses qui nous semblent structurer très largement la littérature : dimension/hypothèse 1 : ouverture ou non du cluster sur l’extérieur ; dimension/hypothèse 2 : nature marchande ou plutôt réticulaire des relations au sein du cluster. En croisant ces deux dimensions, on esquisse ainsi quatre conceptions différentes des logiques de clustering à l’œuvre au sein des secteurs High-Tech (cf. tableau 1) auxquelles s’associent quatre « familles de travaux » (cf. tableau 2). La première de ces « familles de travaux » correspond à l’approche traditionnelle (centripète et orientée marché) des clusters. Nous en rendrons compte dans la section 3. Dans les deux sections suivantes, nous montrerons que certains auteurs ont récemment cherché à lever au moins l’une des deux hypothèses structurantes de la spatial clustering theory en adoptant des approches plus centrifuges (mais toujours orientées marché) pour les uns (section 4), plus réticulaires (mais dans un cadre spatial relativement restreint) pour les autres (section 5). Dans la section 6, nous nous focaliserons sur les travaux qui tentent de lever simultanément les deux hypothèses en adoptant une conception à la fois réticulaire et ouverte des clusters. Nous montrerons ainsi que les dynamiques d’agglomération s’y déploient avec une tension constante entre, d’une part la nécessité de développer des liens forts, cohésifs entre les acteurs locaux (afin d’asseoir la confiance et de promouvoir les apprentissages croisés) et, d’autre part, le besoin de préserver une relative perméabilité (Bathelt et Taylor, 2002) vis-à-vis de l’extérieur (y compris en entretenant des relations avec des acteurs parfois éloignés géographiquement) afin de bénéficier d’apports complémentaires (en termes de nouvelles connaissances ou compétences et de financements additionnels). On esquissera alors une typologie des clusters et réseaux qui structurent ces dynamiques territoriales d’innovation – en termes géographiques comme au niveau de la nature des interactions entre acteurs (section 7). La section 8 conclura l’article en tentant d’esquisser les enjeux théoriques et méthodologiques sous-jacents aux recherches à venir dans ce domaine.

2. — Logiques de clusterisation et spécificités des secteurs high-tech : quelques repères

10La majorité des travaux que la littérature (économique notamment) a récemment consacré aux clusters (ou aux systèmes locaux/régionaux d’innovation) trouve son principal terrain d’application dans les secteurs High-Tech et/ou intensifs en connaissances, i.e. les secteurs généralement fondés sur des logiques d’innovation radicale, voire d’exploration de nouvelles trajectoires scientifiques ou technologiques, sur d’importantes dépenses en R&D, et sur des temporalités relativement longues et entachées d’incertitudes souvent variées et significatives.

11Dans ces secteurs, en effet, les innovations nécessitent souvent la constitution d’une « masse critique » de connaissances, de compétences et de ressources (notamment financières et humaines). Cela permet alors aux acteurs de l’innovation (i.e. impliqués, même indirectement, dans une des étapes du processus d’innovation/conception), d’une part, d’amortir les importants coûts de R&D, de production et de commercialisation qu’ils doivent supporter, d’autre part, de contourner les nombreuses barrières qui empêchent (ou ralentissent) leur développement.

12Parallèlement, les acteurs des secteurs High-Tech doivent, le plus tôt et le plus possible en amont (du processus d’innovation) préempter et absorber – au sens de Cohen et Levinthal (1990) – les connaissances, les compétences et les ressources stratégiques qu’il est désormais indispensable de maîtriser pour mener à bien des projets complexes, incertains et/ou coûteux, notamment en R&D. Or, ces connaissances, compétences et ressources ont généralement une importante dimension à la fois tacite, idiosyncrasique, interactive et cumulative qui rend leur préemption et leur absorption à la fois aléatoire, difficile et relativement coûteuse (Jaffe et al., 1993) – en particulier en dehors des situations de face à face, de mitoyenneté … et donc de clustering. D’où la recherche (souvent contrainte) d’une plus grande proximité entre les différents « porteurs de connaissances, de compétences et de ressources » complémentaires, et la multiplication et la diversification de formes d’organisation collectives (au sein de clusters et de réseaux) de plus en plus denses (Depret et Hamdouch, 2004).

14La combinaison de ces différentes caractéristiques impose aux acteurs de l’innovation un besoin de coordination et de proximité plus fort dans les secteurs High-Tech que dans les autres secteurs (moins intensifs en R&D ou en connaissances). En effet, le potentiel d’innovation et le positionnement concurrentiel des acteurs High-Tech reposent, en grande partie, sur leurs capacités différenciées à collaborer avec une grande variété de partenaires – ceux disposant de compétences complémentaires clés et de ressources spécifiques importantes, et/ou bénéficiant d’avantages compétitifs en matière de localisation (Hamdouch, 2002). D’où, dans ces secteurs innovants, l’impérieuse nécessité d’une réelle coordination (plus collective) entre un grand nombre d’acteurs hétérogènes (d’un point de vue organisationnel et cognitif) et dispersés géographiquement et, partant, la constitution de coalitions d’intérêts, de partenariats stratégiques, de réseaux … et de clusters. Dans ce contexte, en effet, seule la concentration géographique des activités (proximité spatiale), combinée à l’appartenance à une même communauté (proximité organisationnelle) et à l’adoption d’un même « espace cognitif » (proximité cognitive, scientifique ou technologique) permettent aux différents acteurs des secteurs High-Tech de mettre en œuvre durablement et efficacement ces stratégies de préemption et d’absorption des connaissances, compétences et ressources clés (Depret et Hamdouch, 2004).

15De fait, comme cela est retranscrit dans la littérature récente, ces réseaux et clusters, selon des formes variées, sont aujourd’hui devenus indissociables des logiques d’organisation spatiale et stratégique des dynamiques d’innovation des secteurs High-Tech (Dicken et al., 2001 ; Cooke, 2005 ; Grabher, 2006 ; Phlippen et van der Knaap, 2007 ; Ter Wal et Boschma, 2009a, 2009b). C’est ce que nous nous proposons de montrer à présent au travers des quatre familles de travaux esquissées en introduction (cf. tableau 1).

3. — Logique de clusterisation de type 1 : le cluster comme avantage comparatif localisé

16Pour les tenants de cette première famille de travaux (cf. tableau 2) – d’inspiration à la fois marshallienne (Marshall, 1890) et krugmanienne (Krugman, 1991) –, les clusters se caractérisent, d’une part, par leur faible ouverture sur d’autres échelles spatiales (extérieures aux territoires auxquels ils sont ancrés) (dimension 1), d’autre part, par le caractère essentiellement formel des relations qui s’y nouent entre les différents acteurs (dimension 2).

19En combinant les deux dimensions, les clusters apparaissent alors comme reposant, d’une part sur des liens fondés sur une proximité géographique, des complémentarités et des relations de confiance, d’autre part sur la combinaison de relations coopétitives (Hamdouch, 2010).

20Dans cette double perspective géocentrée et concurrentielle, les auteurs partagent tous l’idée selon laquelle la concentration géographique des activités et la mise en relation (coopétitive) des acteurs de l’innovation High-Tech permettent de bénéficier d’effets de proximité (préemption et absorption des connaissances, compétences, ressources et technologies stratégiques ; effets d’apprentissage collectif localisé ; accès à de nouveaux débouchés ; etc.) et d’externalités technologiques d’agglomération (accès à l’information stratégique ; réduction des coûts de transaction ; baisse du coût marginal ; etc.).

21L’intégration géographique croissante des acteurs permet ainsi à la fois de favoriser les occasions d’interaction, de multiplier les opportunités d’entrepreneuriat et de recrutement, de développer les (indispensables) infrastructures de soutien et, in fine, de créer un « climat » (concurrentiel) relativement favorable à l’innovation (Baptista et Swann, 1998), et donc à la clusterisation. Cette dynamique de clusterisation et les « retombées » qu’elle procure (externalités, effet d’entraînement concurrentiel, effet d’apprentissage, etc.) ont alors un effet cumulatif tel que l’agglomération spatiale des acteurs au sein d’un territoire contribue souvent à renforcer l’attractivité (Bathelt, 2005) du cluster (et de ses membres) – à travers des rendements croissants d’agglomération et de proximité (Hamdouch, 2002) et des effets de réputation (Appold, 2005) – qui, elle-même, accélère la co-localisation des acteurs ...

22L’accent est alors mis sur la nécessaire recherche de la taille critique du cluster High-Tech à partir de laquelle la localisation en son sein devient « rentable » pour ses membres (Orsenigo, 2001 ; Folta et al., 2006). Selon les travaux, cette taille critique se mesure généralement par une série de variables assez facilement quantifiables (nombre d’entreprises présentes, création d’entreprises innovantes, dépenses en R&D, brevets, articles scientifiques, nombre de star scientists, fonds levés sur les marchés financiers, etc.). De fait, la plupart des travaux s’inscrivant dans l’optique centripète et marchande des clusters s’appuient sur des études économétriques leur permettant de déterminer la (plus ou moins) bonne performance du (ou des) cluster(s) ainsi étudié(s) (cf. par exemple : Audretsch et Feldman, 1996 ; Orsenigo, 2001 ; Zucker et Darby, 2007 ; Aharonson et al., 2008).

23Cependant, malgré sa large diffusion dans les sphères académique, politique et médiatique, cette approche des clusters est, depuis quelques années, sérieusement remise en cause. Trois autres alternatives (ou familles de travaux) contestent en effet l’approche marchande et géocentrée traditionnelle des clusters au niveau des deux hypothèses sur lesquelles elle s’appuie. Pour les uns, en effet, il convient de sortir de l’analyse « localiste » (Moulaert et Mehmood, 2008) traditionnelle en soulignant le caractère polycentrique (ou multi-échelles) des clusters (section 4). D’autres estiment que les relations « hors marché » et/ou informelles nouées au sein des clusters High-Tech comptent au moins autant (si ce n’est davantage) que les relations contractuelles. C’est dans ce cadre que s’inscrit une série de travaux concevant les clusters comme des réseaux sociaux spatialement ancrés (section 5).

24En combinant ces deux critiques, certains auteurs défendent, enfin, une conception – aux antipodes de celle exposée dans cette section – dans laquelle les clusters sont perçus comme des réseaux (de réseaux) multi-échelles (section 6).

4. — Logique de clusterisation de type 2 : le cluster comme système spatialement distribué le long d’une chaîne de valeur

26Tout d’abord, plusieurs études tendent à montrer que, au-delà d’un certain seuil (voire intrinsèquement), la proximité spatiale n’opère pas (ou pas assez) sur la diffusion/absorption des connaissances et sur la capacité à innover (Grotz et Braun, 1997 ; Suarez-Villa et Walrod, 1997 ; Alderman, 1999 ; Wever et Stam, 1999). D’autres auteurs (Nooteboom, 2000 ; Shaver et Flyer, 2000 ; Sofer et Schnell, 2002 ; Boschma 2005 ; Martin et Sunley, 2006 ; Torre, 2006) ont également soutenu que, dans certains cas, la proximité spatiale pouvait même occasionner des externalités négatives d’agglomération faisant plus que contrebalancer les retombées positives attendues de la proximité et de l’agglomération des acteurs. Sont notamment mis en avant : la possibilité d’espionnage industriel ou de hold-up cognitif ; les effets de congestion ; la concurrence effrénée, la saturation du marché local ou le débauchage de personnels qualifiés ; les possibilités de lock-in de spécialisation ou de compétences ; les effets d’inertie, d’entropie ou d’isomorphisme organisationnel ; le paradoxe du « voisin isolé » ; le sur-encastrement, la sous-socialisation, la myopie, la crédulité/confiance aveugle des acteurs ; etc.

27Ensuite, il a été montré que la clusterisation pouvait parfois être provoquée par des causes très diverses (avantages fiscaux, rapport qualité-prix de la main-d’œuvre, prix du foncier attractifs, taille critique du marché local, réputation du cluster, etc.) fort éloignées de la simple volonté de transférer des connaissances tacites encastrées localement (Markusen, 1996 ; Torre, 2006). Dans certains cas, l’agglomération peut même résulter d’un accident de l’histoire (Wolfe et Gertler, 2004 ; Glaeser, 2005 ; Martin et Sunley, 2006) ou d’un non- choix (Champenois, 2008), de facteurs relativement subjectifs (Autant-Bernard et al., 2008), voire d’un simple effet mimétique d’agglomération « en cascade » (Appold, 2005 ; Dalla Pria et Vicente, 2006).

28Parallèlement, la littérature récente souligne que la co-localisation des acteurs de l’innovation au sein des clusters High-Tech n’indique pas toujours l’existence de « véritables » relations inter-organisationnelles. Cela est particulièrement le cas lorsque les acteurs ne partagent pas les mêmes domaines de compétences (Paytas et al., 2004) ou n’ont pas suffisamment « d’atomes crochus » pour collaborer efficacement (Longhi, 1999 ; Bathelt et al., 2004). Ainsi, l’efficience d’un cluster ne peut pas s’évaluer uniquement à l’aune du degré de proximité spatiale entre ses membres, en particulier parce que cette dernière doit souvent être complétée (voire supplantée) par d’autres formes (organisationnelles et cognitives) de proximité, comme le soulignent les tenants de « l’économie de la proximité » (voir supra).

29Enfin, les interdépendances spatiales croissantes entre les acteurs – exacerbées par les processus d’intégration interrégionale, de globalisation des économies et d’internationalisation des entreprises d’un côté, par les politiques de décentralisation/dévolution de l’autre – tendent à imbriquer différents niveaux spatiaux dans la détermination et l’évolution des cadres institutionnels au sein desquels prennent place les processus d’innovation au sein des territoires et des clusters (Hamdouch et al., 2009). Dès lors, les frontières géographiques tendent à devenir de plus en plus perméables à l’influence de facteurs extérieurs. De ce fait, elles soumettent les clusters High-Tech à des évolutions (technologiques, institutionnelles, économiques, stratégiques et organisationnelles) en partie influencées par des dynamiques qui leur sont externes : stratégies des firmes multinationales, évolutions monétaires et économiques au plan mondial, politiques d’intégration régionale et leurs effets, accords de libre-échange, etc. (cf. Hamdouch, 2006).

30C’est dans ce cadre que s’inscrit toute une série de travaux (cf. tableau 2) considérant, a minima, que les « non-local relationships may be as important as local ones for the success of firms and their (…) environments » (Oinas, 2002, p. 66). Ici, la compétitivité d’un cluster High-Tech dépend alors de la capacité de ses membres à préempter et à absorber les connaissances/
compétences/ressources/innovations externes au cluster et à les diffuser (ensuite) afin de les « hybrider » avec celles développées au sein du cluster (Bell et Albu, 1999 ; Bathelt et Taylor, 2002 ; Bathelt, 2005 ; Giuliani, 2005). Dès lors, la création de nouvelles connaissances/compétences/ressources/innovations peut être vue comme « a result of « combinaison » of close and distant interactions » au sein et en dehors du cluster (Oinas, 1999, p. 365).

31De fait, les membres des clusters High-Tech ne sont, bien souvent, pas tous co-localisés. En effet, des acteurs relativement éloignés géographiquement peuvent parfaitement entretenir des « liens forts » (en termes de ressources, de connaissances, de technologies, de compétences ou d’expertise), interagir (physiquement et/ou virtuellement) sur une base régulière et/ou de long terme, et codifier et s’échanger (à distance) des compétences et/ou des connaissances parfois tacites (Breschi et Lissoni, 2001 ; Gertler, 2003 ; Preissl et Solimene, 2003 ; Bathelt et al., 2004 ; Bresnahan et al., 2004 ; Amin et Cohendet, 2005 ; Maskell et al., 2005 ; Niosi et Zhegu, 2005 ; Torre, 2006 ; Glückler, 2007). Une étude d’Audretsch et Stephan (1996) révèle ainsi que 70 % des liens formels entre les universitaires et les sociétés de biotechnologies américaines sont réalisés en dehors du cadre local. Plus largement, la plupart des études s’inscrivant dans ce cadre (cf. par exemple : Tether, 2002 ; Freel, 2003 ; Gay et Dousset, 2005 ; Roijakkers et Hagedoorn, 2006) montrent que les acteurs interagissent majoritairement avec des partenaires qui ne sont pas situés dans le même cluster, notamment lorsqu’il devient nécessaire d’aller chercher « ailleurs » les connaissances, les compétences ou les ressources nécessaires à l’innovation (Hussler et Rondé, 2005) ou lorsque les acteurs sont engagés dans une logique d’exploitation ou d’imitation (Lévêque et al., 1996).

32Ces tentatives de prise en compte du caractère multiscalaire ou polycentrique de la spatialité des clusters High-Tech ont notamment permis de montrer que l’articulation/coordination des différentes échelles spatiales (notamment le « local » et le « global ») représentait sans doute une des clés d’un processus de clustering (local ou régional) réussi, comme de nombreux auteurs s’inscrivant dans cette perspective centrifuge l’ont parfaitement souligné (par exemple : Keeble et al., 1998 ; Cooke et Wills, 1999 ; Bathelt et Taylor, 2002 ; Bresnahan et al., 2004 ; Bathelt, 2005 ; Isaksen, 2005 ; Glückler, 2007).

33Dans ce cadre d’analyse, toutefois, les forces centrifuges y jouent un rôle relativement moins important que les forces centripètes (internes au cluster). Comme le souligne fort justement Lagendijk (2002, p. 84, nos crochets) : « yes, the extra-local [relationships] should be accounted for, but it comes as a supplement to relationships and properties pertaining to the local level ». D’où, malgré tout, une relative proximité intellectuelle des travaux passés en revue dans cette section avec les approches centripètes dont nous avons rendu compte précédemment dans la section 3. Dans la plupart des travaux adoptant une perspective centrifuge (excepté ceux dont nous rendrons compte dans la section 6), cette proximité est, de plus, renforcée par le caractère encore essentiellement formel des relations qui se nouent (à l’intérieur ou à l’extérieur) du cluster.

5. — Logique de clusterisation de type 3 : le cluster comme réseau socialement et spatialement ancré

34Pour les tenants des approches réticulaires (cf. tableau 2), les relations entre les acteurs au sein des (et parfois entre les) clusters High-Tech sont davantage fondées sur des relations (formelles et informelles) en grande partie coopératives – qui n’excluent cependant pas les logiques d’affrontement concurrentiel, qui leur sont consubstantielles (Hamdouch, 1998) – que sur des relations (la plupart du temps formelles) fondées principalement sur des logiques marchandes (comme cela est envisagé dans les approches orientées marché).

35Dans cette perspective, les clusters et les réseaux (intra- et inter-organisationnels) sont au cœur des dynamiques d’organisation stratégique et spatiale des processus d’innovation des secteurs High-Tech. Leur articulation varie toutefois (en termes d’intensité et de modalités) selon les auteurs.

36A minima, en effet, les clusters peuvent être envisagés comme de simples réseaux d’acteurs indépendants et concurrents les uns des autres. Dans ce cadre, les réseaux (comme forme d’organisation spatiale de l’innovation) sont souvent présentés comme étant peu formalisés (Grabher, 2006), sous-socialisés (selon l’expression de Granovetter [1985]) et souvent dé-contextualisés (sans réelle prise en compte des considérations sociales, informationnelles ou cognitives) (Dicken et Malmberg, 2001 ; Bathelt et Taylor, 2002). Ces approches relèvent, pour la plupart, des perspectives orientées marché des clusters (cf. tableau 2) dans la mesure où la dimension concurrentielle des clusters l’emporte sur sa dimension réticulaire.

37D’autres approches (notamment en sociologie économique) vont cependant plus loin dans l’intégration du caractère réticulaire des clusters High-Tech. Cette littérature tend alors à montrer l’importance des réseaux sociaux, des relations de pouvoir, de la confiance, de la réputation, de l’altruisme, de l’amitié, de l’intégrité, du capital social, de l’habitus, de la culture, des règles, des conventions, des routines, des rites, des symboles, des tabous, des croyances, des mythes, etc., ou, plus largement, des relations « hors marché » au sein des clusters High-Tech (cf. notamment : Castilla et al., 2000 ; Owen-Smith et al., 2002 ; Casper, 2007 ; Ter Wal et Boschma, 2009b).

38C’est dans ce cadre que certains auteurs insistent sur le rôle crucial de la qualité et de la mobilité des chercheurs, ingénieurs, techniciens et managers à l’intérieur des clusters (Casper et Murray, 2005). L’existence locale d’un large marché du travail diversifié, de même que le turnover des employés et les réseaux sociaux qui en découlent sont en effet souvent les garants du dynamisme et de la durabilité des clusters parce qu’ils favorisent la diffusion des connaissances et facilitent les interactions (sociales) au sein d’un territoire donné.

39De la même manière, certains travaux s’inscrivant dans cette vision réticulaire montrent que la performance des clusters High-Tech dépend en grande partie de leur mode de gouvernance en réseau (cf. Ehlinger et al., 2007). Bien souvent, en effet, l’efficacité des mécanismes de coordination et de coopération entre les acteurs, l’équilibre qui s’instaure entre centralisation et décentralisation des décisions au sein du cluster et sa capacité d’adaptation semblent jouer un rôle décisif. D’où, dans ces travaux, l’importance des « acteurs de soutien » (collectivités et institutions locales, organismes de services aux entreprises, offices de transferts de technologie, pépinières et incubateurs, think thanks, etc.), des infrastructures (immobilières, de transport, etc.), des sociétés de capital-risque et des business angels, des consultants et des cabinets d’avocats. Ces acteurs jouent en effet un rôle crucial à la fois de « nœud », d’« entremetteur » (ou d’« intermédiaire »), de conseiller, de « veilleur » et de « prosélyte » au sein du cluster (cf. Coenen et al., 2004 ; Wolfe et Gertler, 2004 ; Gertler et Levitte, 2005 ; Maskell et al., 2005 ; Hamdouch et Moulaert, 2006).

40Au total, les clusters apparaissent ici comme des réseaux (ou des combinatoires) de réseaux socialement et territorialement ancrés comprenant potentiellement une grande variété de parties prenantes (entreprises, centres de R&D, pouvoirs publics, investisseurs, prestataires de services, fournisseurs spécialisés, structures institutionnelles, incubateurs, fondations, investisseurs, capitaux-risqueurs, cabinets d’avocats, sociétés de consulting, « chasseurs de têtes », instituts de formation, sociétés de relations publiques, etc.). Ces acteurs interagissent (ou co-évoluent) alors les uns (avec) les autres dans le cadre de relations tant inter-organisationnelles qu’interindividuelles afin de contribuer à la réalisation d’activités – fondement même de leur réticularisation – dans un domaine particulier (recherche, développement, production, commercialisation, lobbying, etc.) (Hamdouch, 2010).

41Pour certains auteurs, cependant, cette perspective (à la fois centripète et réticulaire) a tendance à enfermer les clusters dans une « overterritorialized view on embeddedness » (Hess, 2004, pp. 174-175). C’est pourquoi ils prônent une vision à la fois plus intégrée (voire co-évolutionnaire) et plus ouverte (ou centrifuge) des clusters et des réseaux. Cette manière d’envisager les clusters High-Tech constitue une (quatrième) perspective d’analyse particulièrement originale et stimulante, comme nous le voyons à présent.

6. — Logique de clusterisation de type 4 : le cluster comme réseau multi-échelles

43Cette approche se fonde sur l’idée que les clusters High-Tech constituent soit des réseaux (polycentriques ou multi-échelles) opérant à plusieurs échelles spatiales (Dicken et Malmberg, 2001 ; Oinas et Malecki, 2002 ; Nachum et Keeble, 2003 ; Zeller, 2004 ; Simmie, 2006 ; Scott, 2006 ; Waxell et Malmberg, 2007), soit des réseaux multi-territorialisés (Saxenian et Li, 2003 ; Coe et al., 2004 ; Coenen et al., 2004 ; Zeller, 2004 ; Cooke, 2005 ; Moodysson et al., 2008). Les différentes échelles spatiales des clusters High-Tech sont ainsi emboîtées les unes dans les autres (Swyngedouw, 1997 ; Bunnell et Coe, 2001 ; Dicken et al., 2001 ; Lagendijk, 2002), tout en s’impactant les unes les autres (Wolfe et Gertler, 2004). Dans cette perspective centrifuge, les clusters (et les réseaux qu’ils recouvrent) transcendent littéralement les différentes échelles géographiques (Dicken et al., 2001) en combinant une dimension locale, régionale, nationale et, souvent, supranationale (Wolfe et Gertler, 2004) reliées entre elles par des pipelines (Bathelt et al., 2004 ; Bathelt, 2005 ; Benneworth et Hospers, 2007), des « ponts » (Glückler, 2007) ou des « tunnels » (Owen-Smith et Powell, 2004). Ceux-ci font ainsi le lien entre les différents clusters High-Tech qui forment alors un véritable réseau global (Amin et Thrift, 1992 ; Gertler et Levitte, 2005 ; Nachum et Keeble, 2003).

47Plus fondamentalement, ces études soulignent également l’importance de la combinaison/complémentarité des compétences et des savoirs locaux et non locaux au sein des clusters (Lagendijk, 2002 ; Owen-Smith et Powell, 2002 ; Bathelt et al., 2004 ; Owen-Smith et Powell, 2004 ; Storper et Venables, 2004 ; Isaksen, 2005 ; Benneworth et Hospers, 2007 ; Glückler, 2007). L’ouverture interrégionale des clusters permet en effet aux « points nodaux » (Amin et Thrift, 1992 ; Lagendijk, 2002 ; Coenen et al., 2004 ; Gertler et Levitte, 2005 ; Maskell et al., 2005) d’entrer en « résonance », tel que le niveau global vient amplifier le niveau local (ou régional) … et réciproquement (Coe, 2000 ; Bathelt, 2005). De fait, l’ouverture des clusters High-Tech ne se traduit pas forcément par une diminution de l’intensité et de la densité des liens locaux (Keeble et al., 1998). Au contraire, cette ouverture peut même constituer un facteur de viabilisation et de renforcement des relations inter-organisationnelles locales (Lagendijk, 2002 ; Nachum et Keeble, 2003 ; Bathelt et al., 2004 ; Owen-Smith et Powell, 2004 ; Moodysson et Jonsson, 2007 ; Phlippen et van der Knaap, 2007). Cela nécessite toutefois pour les acteurs de trouver un triple compromis (Bathelt et Taylor, 2002). Premièrement, entre leur engagement local et leur intégration dans une économie de plus en plus globale (question au cœur des dynamiques de clusterisation de type 1 ; cf. section 3). Deuxièmement, entre leur encastrement (voire leur sur-encastrement) au sein de clusters et leur ouverture sur l’extérieur (problématique centrale des dynamiques de clusterisation de type 2 ; cf. section 4). Enfin, entre la proximité spatiale et les autres formes de proximité (débat structurant les dynamiques de clusterisation de type 3 ; cf. section 5). C’est pour solutionner ce triple compromis que les réseaux (sous toutes les formes) jouent un rôle fondamental au sein des dynamiques de clusterisation de type 4 (cf. tableau 1), comme nous nous proposons de le montrer à présent.

7. — Des clusters high-tech polymorphes aux plans organisationnel et spatial

48Le processus de « clusterisation ouverte » à l’œuvre au sein des secteurs High-Tech s’inscrit dans le cadre, plus large, d’un contexte marqué par une interdépendance (à la fois organisationnelle, cognitive et spatiale ; marchande et « hors marché » ; formelle et informelle ; inter- et intra-organisationnelle) croissante entre les différents acteurs de l’innovation au sein de réseaux (et de clusters) aux profils organisationnels et spatiaux très variés.

49Dans cette perspective (qui s’inscrit pleinement dans les dynamiques de clusterisation de type 4 tout en les approfondissant), les clusters ne sont plus (seulement) envisagés en tant que réseaux géographiquement ancrés au sein desquels s’agglomèrent des acteurs plus ou moins co-localisés (cf. section 5). Ils y apparaissent davantage comme des réseaux multi-échelles (Hamdouch, 2010) au plan spatial (i.e. à la fois ancrés au niveau local/régional, mais également ouverts à d’autres régions ou à l’international) et interactionnel (i.e. regroupant différents acteurs hétérogènes selon des cercles de relations de nature et d’intensité variées).

50Les clusters et les réseaux High-Tech sont ici intimement liés (Amin et Thrift, 1992 ; Nachum et Keeble, 2003 ; Coe et al., 2004 ; Gertler et Levitte, 2005 ; Glückler, 2007), tout en étant relativement ouverts sur d’autres échelles spatiales et donc sur d’autres clusters. À cela, il est possible de donner au moins trois explications.

1. Tout d’abord, les clusters et les réseaux High-Tech se partagent les mêmes acteurs (organisations, institutions, individus) engagés dans ou participant (de près ou de loin) au processus d’innovation – y compris les institutions (financières, juridiques et réglementaires) et les partenaires prestataires de services (en matière d’expertise, d’évaluation, de conseil, de formation, etc.) qui influent (même indirectement) sur l’amorce, l’accompagnement ou le fonctionnement de ces clusters et de ces réseaux.

2. Ensuite, en leur sein, plusieurs cercles de relations s’articulent et cohabitent (Hamdouch, 2010) : les unes denses, proches et régulières – de type small worlds (Watts, 1999) ou « cliques » (Burt, 1992) – ; les autres plus lâches, plus éloignées ou occasionnelles – de type strength of weak ties (Granovetter, 1973) – ; d’autres, enfin, plus ou moins fortuites, aléatoires ou virtuelles – de type scale free networks (Albert et Barabasi, 2002).

3. Enfin, ces clusters et ces réseaux ouverts se construisent et se transforment – i.e. ils co-évoluent les uns avec les autres (Ter Wal et Boschma, 2009a, 2009b) – au cours du temps, mais également dans l’espace (Bathelt et Taylor, 2002 ; Glückler, 2007).

51La combinaison de ces trois caractéristiques explique alors pourquoi on observe à la fois un encastrement des réseaux High-Tech au sein de multiples territoires et, de manière concomitante, un encastrement des territoires au sein de multiples réseaux tel que, au final, l’économie est constituée d’une grande variété de « spaces of networks relations » (Dicken et al., 2001).

Encadré 1 : Une typologie des formes de réticularisation au sein des ecteur High-tech

— Le réseau coordonné est constitué de plusieurs alliances ou partenariats noués en vue de mener à bien un projet coordonné par (et essentiellement pour) un seul partenaire. Dans ce cadre, on distinguera ici :

• la firme-réseau, spatialement ancrée au niveau local ou régional, plus rarement au niveau global (cf. Ernst, 2002 ; Zeller, 2004 ; Cooke, 2005). Cette configuration permet à une organisation d’être présente (directement ou indirectement) sur l’ensemble des maillons de la chaîne de valeur ;
• la plate-forme (ou le plateau) modulaire, qui permet à différents partenaires de travailler à la réalisation collective d’un projet commun, bien souvent en ne prenant en charge chacun qu’une seule étape (i.e. un module) du projet (Berger, 2005).

— Le réseau multilatéral est constitué de plusieurs partenaires, généralement sans coordinateur unique ou central dominant. Dans ce cadre, on est amené à distinguer :

• le réseau multilatéral classique, qui rassemble, au minimum, trois partenaires sur un projet onéreux, risqué ou insuffisamment prometteur pour faire l’objet d’un projet interne au sein de chaque entreprise individuelle (Hamdouch et Depret, 2001) ;
• le consortium, à travers lequel plusieurs partenaires partagent des informations ou coordonnent collégialement une partie de leurs activités (Cassier et Foray, 1999) ;
• la plate-forme technologique, à laquelle adhèrent plusieurs partenaires souhaitant mutualiser une infrastructure coûteuse ou une technologie transversale (Robinson et al., 2007) ;
• le lobby, qui assure la coordination institutionnelle (au niveau local, national ou international) de ses membres face aux institutions représentatives et aux consommateurs (Hamdouch et Depret, 2001) ;
• le réseau informel professionnel (« temporary cluster », « soft network », etc.) qui peut se nouer dans le cadre de salons, de conférences ou de symposiums (Storper, 1997 ; Maskell et al., 2005) ;
• le pool de sous-traitance, qui, sous la forme d’un réseau de sous-traitants, est capable de couvrir l’ensemble de la chaîne de valeur ou de servir plusieurs donneurs d’ordres (Paytas et al., 2004) ;
• le district « italien » (ou le milieu innovateur), constitué pour répondre aux besoins d’une même clientèle spécifique (Markusen, 1996 ; Llobrera et al., 2000) ;
• la communauté épistémique ou la communauté de pratique, qui permet à ses membres de produire, d’échanger et/ou d’absorber des connaissances et/ou des pratiques, mais également de contribuer collectivement à un processus de coproduction/amélioration d’un produit/service/process (Nonaka and Konno, 1998 ; Wenger and Snyder, 2000) ;
• les parcs scientifiques ou technologiques, tels qu’il en existe aujourd’hui sur toutes les latitudes et sous toutes les formes (technopoles, pôles de compétitivité, etc.) (Phan et al., 2005) ;
• les réseaux « généalogiques » ou « orphelins » (Castilla et al., 2000 ; Agarwal et al., 2004 ; Waluszewski, 2004 ; Waxell et Malmberg, 2007 ; Mayer, 2009), entre les sociétés innovantes issues d’un processus de spin-off et leurs « sociétés mères-porteuses » (qui n’ont pas pu ou pas souhaité développer une compétence ou une technologie mise au point et financée en interne).

— Enfin, le réseau intégré ou multi-territorialisé est un réseau de réseaux (coordonnés et/ou multilatéraux) s’inscrivant dans plusieurs échelles spatiales. On peut en distinguer au moins trois types :

• les réseaux ouverts sur l’extérieur ou entretenant des relations privilégiées avec d’autres réseaux (distants géographiquement) (Coenen et al., 2004 ; Moodysson et al., 2008) ;
• les réseaux des « Argonautes » (entre les membres d’une même diaspora ou entre des expatriés et leur pays d’origine) ou les réseaux des « returnees » (entre des expatriés revenant dans leur pays d’origine et leur ex-pays d’accueil) (Sassen, 2002 ; Saxenian et Li, 2003 ; Bresnahan et al., 2004) ;
• les réseaux globaux de réseaux, tels que l’on en observe au sein de la biopharmacie (Hamdouch et Depret, 2001 ; Gertler et Levitte, 2005) ou au sein des secteurs fondés sur les technologies de l’information et des communications (Nachum et Keeble, 2003 ; Ernst, 2006).

Source : auteurs

8. — Conclusion : quelques orientations pour ouvrir davantage encore la « boite noire » des clusters high-tech

54Face à cette difficulté, le travail entrepris dans cet article a consisté à essayer de mettre en perspective les différents travaux consacrés aux clusters High-Tech sur la base d’une grille de lecture originale. Cette grille dresse en effet une typologie des travaux en croisant deux dimensions (ou hypothèses) apparaissant comme particulièrement structurantes, et donc au moins partiellement discriminantes au sein de cette littérature. La première dimension est liée au type d’ancrage territorial des clusters proposé par les différentes approches (visions centripètes versus visions centrifuges, avec des variantes et des nuances d’une étude à l’autre quant aux modalités précises de chacune de ces hypothèses d’ancrage). La seconde dimension a, quant à elle, trait aux logiques fondant la dynamique de clusterisation dans les secteurs High-Tech (logiques orientées marché versus logiques orientées réseaux, avec là aussi tout une série de variations autour de chacune de ces logiques structurantes). Le croisement de ces deux dimensions ou hypothèses a ainsi permis de faire ressortir quatre grandes conceptions des clusters High-Tech, respectivement comme source d’avantage compétitif localisé, comme système spatialement distribué le long d’une chaîne de valeur, comme réseau socialement et spatialement ancré, et, enfin, comme réseau ou ensemble de réseaux multi-échelles.

55C’est cette dernière conception qui apparaît la plus représentative des processus de clusterisation à l’œuvre au sein des secteurs High-Tech dans un contexte de globalisation des industries et des marchés et de changements technologiques à la fois rapides, relativement profonds et souvent transversaux. Un premier approfondissement de cette conception a ainsi été esquissé dans l’article, notamment en précisant les principales formes génériques des réseaux ainsi que les logiques de proximité qui fondent, de manière combinée, les dynamiques de clusterisation multi-échelles au sein des secteurs High-Tech.

56Cet angle d’analyse, pour stimulant qu’il soit, reste encore embryonnaire. L’intellection des processus fondant la « morphogenèse » (Cohendet et al., 2003) des clusters High-Tech et les logiques réticulaires qu’elle recouvre nécessite en effet des efforts d’investigation théorique et empirique poussée dans plusieurs directions complémentaires.

57Une première orientation apparaissant comme cruciale, sinon incontournable concerne l’ancrage de l’analyse dans un cadre multidisciplinaire (Hamdouch, 2008). Les ressorts fondamentaux des dynamiques d’innovation contemporaines relèvent en effet de mécanismes tant historiques, géographiques, économiques, sociaux, institutionnels qu’organisationnels (Depret et Hamdouch, 2007). Parallèlement à ces dimensions traditionnellement étudiées par les sciences humaines et sociales, les sciences dures ont élaboré de multiples outils mathématiques et statistiques sophistiqués (réseaux neuronaux, généalogies entre espèces biologiques, relations dans les écosystèmes naturels, modélisation des réactions en chaîne de composants chimiques, réseaux électriques, convergence des champs de faisceaux lasers, etc.) particulièrement adaptés pour l’analyse des mécanismes de clustering, comme l’ont montré les travaux de la « nouvelle science des réseaux » mis en exergue par Watts [2004]). Cette convergence entre sciences sociales et sciences dures plaide alors naturellement pour un dialogue et une collaboration interdisciplinaire plus poussée, voire pour une réelle intégration structurelle au sein d’équipes et de réseaux à la fois diversifiés en termes de compétences et ouverts au plan cognitif comme au niveau géographique (Hamdouch, 2010).

58En s’inscrivant dans cette perspective, au moins trois directions complémentaires de recherche peuvent être explorées à l’avenir. Un travail de cartographie spatio-temporelle plus précise des clusters et réseaux d’innovation dans différents secteurs High-Tech devrait tout d’abord être systématisé. Dans ce cadre, notre esquisse de typologie des clusters et des réseaux au sein des secteurs High-Tech devrait être affinée et davantage illustrée.

59Parallèlement, l’analyse des dynamiques d’émergence, de structuration et d’évolution des clusters et des réseaux High-Tech devrait être approfondie en explorant tous les secteurs concernés. En effet, si de nombreux travaux (en particulier américains et européens) existent dans le domaine des nouvelles technologies de l’information et des communications et dans celui des sciences de la vie, il n’en est pas de même dans d’autres secteurs où les logiques structurantes de clustering et de networking sont tout aussi prégnantes (cleantechnologies et nanotechnologies notamment). Dans ce cadre, il pourrait être judicieux de comparer la morphogenèse de différents clusters High-Tech à différents stades de développement et sur différents territoires (et continents) à la fois au sein d’un même secteur, d’une part, entre secteurs High-Tech (et pourquoi pas « Low-Tech »), d’autre part.

60Enfin, il convient de s’interroger sur la portée normative de la conception centrifuge et réticulaire des dynamiques de clustering en termes de politiques industrielles. Ainsi, comme Moodysson et Jonsson (2007) le préconisent, les pouvoirs publics ont-ils davantage intérêt à inciter les membres de leurs clusters locaux de taille modeste à s’insérer dans les réseaux globaux plutôt que de tenter (souvent vainement) de constituer des “second-best” local networks ? La Commission européenne (2008) n’est pas loin de penser la même chose si l’on se fie à la lecture de sa récente stratégie de « développement d’un plus grand nombre de clusters de classe mondiale ». La volonté d’inscrire les clusters d’innovation (créés suite à des politiques volontaristes, comme c’est le cas en Europe, en Chine ou au Japon) dans une optique d’ouverture et de compétitivité internationales, témoigne également de cette volonté de participation accrue des acteurs de l’innovation locaux (ou régionaux) aux réseaux internationaux (ou globaux) de recherche et d’innovation. La question n’est cependant pas clairement tranchée, tant les politiques publiques en la matière restent encore fondamentalement centripètes et, à bien des égards, très orientées marché.