La révolution des mégadonnées a incité les secteurs public et privé à devenir proactifs quant au développement de techniques pour exploiter de nouvelles sources de données ainsi que des données administratives auparavant négligées. Sur le plan gouvernemental, une transition globale est en cours visant à donner une plus grande importance aux éléments probants dans le processus de prises de décisions politiques. Parallèlement, les processus de collecte, d’analyse et d’interprétation des éléments probants sont marqués par de profonds changements en raison de l’intérêt grandissant pour les techniques d’exploration de données et d’analyse de mégadonnées, pour ne nommer que deux exemples principaux.

C’est dans ce contexte que Science-Metrix a entrepris une étude de deux ans mandatée par la Direction générale de la recherche et de l’innovation (DG RTD) de la Commission européenne. Cette étude, appelée Data mining: Knowledge and technology flows in priority domains within the private sector and between the public and private sectors, avait pour objectifs de

1. Documenter l’usage, les meilleures pratiques, les avantages et les limitations des techniques d’exploration de données dans les secteurs privé et public ;
2. Développer un cadre méthodologique, validé par diverses parties prenantes, pour les projets d’exploration de données dans un contexte de politiques de recherche et d’innovation ;
3. Valider et améliorer le cadre méthodologique, développer de nouvelles connaissances pertinentes à l’élaboration de politiques en recherche et innovation, et évaluer les avantages potentiels et les limitations que posent les techniques d’exploration de données pour extraire de telles informations, en appliquant le cadre à six études de cas portant sur des questions clés liées aux politiques d’innovation dans le secteur privé ;
4. Faire des recommandations (à être validées, en plus du cadre, par un atelier d’experts) à la Direction générale de la recherche et de l’innovation (DG RTD), pour la guider dans l’application future des techniques d’exploration de données.

Cette étude s’est déroulée en deux phases, chacune s’étendant sur une période d’un an. La première visait à combler les deux premiers objectifs du projet et comprenait une revue de littérature ainsi que des entrevues menées auprès d’informateurs clés. Ces informations ont servi de fondement au développement d’un cadre méthodologique novateur pour guider les projets d’exploration de données visant à orienter les politiques en recherche et innovation. Ce cadre a subséquemment été validé par un atelier d’experts dans le domaine de l’exploration de données, ce qui a conclu la première phase du projet.

Les étapes entreprises lors de la deuxième phase du projet ont couvert les deux derniers objectifs listés ci-dessus. L'étape la plus importante de cette partie du projet consistait en l'application de ce cadre à six études de cas :

1. Recherche et innovation multidisciplinaires;
2. Modèles de coopération R&I entre les secteurs public et privé; 
3. Disponibilité en accès libre des publications scientifiques;
4. Utilisation et impact des Fonds d'investissement et de structure européens pour les activités de R&I dans les régions de l'UE;
5. Entreprises à croissance rapide;
6. Utilisation et impacts des incitations fiscales pour la R&I par les États membres.

Lire le rapport.

Campbell, D., Tippett, C., Struck, B., Lefebvre, C., Côté, G., St-Louis Lalonde, B., Ventimiglia, A., Roberge, G., & Archambault, É. (2017). Data Mining. Knowledge and technology flows in priority domains within the private sector and between the public and private sectors. Préparé par Science-Metrix pour la Commission européenne. ISBN978-92-79-68029-8; DOI 10.2777/089

Les demandes d'accès au rapport des études de cas peuvent être soumises par écrit à info@science-metrix.com, sous réserve de l'approbation de la Commission européenne.

Campbell, D., Tippett, C., Struck, B., Lefebvre, C., Côté, G., Archambault, É. (2017) Data Mining on Key Innovation Policy Issues for the Private Sector: Application Report. Préparé par Science-Metrix pour la Commission européenne.

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