Les obstacles à l’innovation dans les PME-PMI Marocaines

De nombreux travaux ont concentré leurs recherches sur les facteurs favorables à l’innovationet peu sont les études qui portent sur les obstacles de l’innovation.L’objet de ce travail est d’analyser l’innovation sous l’angle opposé, en se penchant surl’analyse des différents obstacles et risques rencontrés par les PME-PMI marocaines dans leprocessus d’innovation. Il préconise une approche systémique des politiques d’innovation quidoivent tenir comptes des complémentarités établies.Pour ce faire, une enquête a été menée sur un échantillon de 328 entreprises ayant exercéuneactivité d’innovation durant ces trois dernières années, en vue d’identifier les obstaclespouvant entraver le développement des activités d’innovation au sein de ces entreprises. Eneffet, afin de surmonter les obstacles à l’innovation liés aux risques économiques excessifs,aux coûts élevés de l’innovation ou au manque de sources de financement appropriées, nosrésultats suggèrent un rôle important de la participation publique et étrangère dans le capitalsocial, ainsi que celui des partenariats et des coopérations techniques

Deep reinforcement learning in strategic board game environments

Summarization: In this paper we propose a novel Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithm that uses the concept of “action-dependent state features”, and exploits it to approximate the Q-values locally, employing a deep neural network with parallel Long Short Term Memory (LSTM) components, each one responsible for computing an action-related Q-value. As such, all computations occur simultaneously, and there is no need to employ “target” networks and experience replay, which are techniques regularly used in the DRL literature. Moreover, our algorithm does not require previous training experiences, but trains itself online during game play. We tested our approach in the Settlers Of Catan multi-player strategic board game. Our results confirm the effectiveness of our approach, since it outperforms several competitors, including the state-of-the-art jSettler heuristic algorithm devised for this particular domain.Appearing in: Multi-Agent Systems. EUMAS 201