Comment MoorInnov cartographie l'écosystème

MoorInnov (moorinnov.com) se présente comme un atlas destiné aux praticiens, chercheurs et décideurs publics, avec une invitation explicite à « citer notre méthodologie ». Cette note répond à cette invitation : elle documente précisément ce que la plateforme mesure, comment les données sont collectées et transformées, et — point essentiel pour un usage académique ou politique responsable — ce que la plateforme ne mesure pas encore.

Cette note s'appuie sur un corpus de 27 articles et rapports de référence sur la théorie et la mesure des écosystèmes entrepreneuriaux, rassemblés pour ce projet (voir Références), et applique leurs cadres et leurs mises en garde à la situation réelle des données de MoorInnov — sans enjoliver ce qui n'a pas encore été fait.

MoorInnov retient la définition devenue standard dans la littérature (Stam, 2015) : un écosystème entrepreneurial est « un ensemble d'acteurs et de facteurs interdépendants, gouvernés de manière à permettre l'entrepreneuriat productif au sein d'un territoire donné ».

Stam et van de Ven (2021) opérationnalisent cette définition en dix éléments systémiques (institutions formelles, culture, infrastructures physiques, demande, réseaux, leadership, talent, finance, connaissance, intermédiaires), reliés par de fortes interdépendances, qui produisent des outputs entrepreneuriaux (créations, levées de fonds) puis des outcomes socio-économiques (emploi, valeur créée).

Un point de méthode important, souligné par Wurth, Stam et Spigel (2022, 2023) : la plupart des cadres théoriques distinguent clairement les éléments/conditions de l'écosystème, ses outputs, et ses outcomes. MoorInnov, dans son état actuel, cartographie essentiellement les acteurs — l'inventaire des entités qui composent l'écosystème — et une partie des éléments (institutions, infrastructures, réseaux via le type d'acteur). Il ne mesure pas encore les outputs (taux de survie, croissance) ni les outcomes (emplois créés, valeur ajoutée). C'est une distinction que Nicotra, Romano, Del Giudice et Schillaci (2018) jugent essentielle pour éviter qu'un inventaire d'acteurs (« eco-factors ») ne soit confondu avec une mesure de performance entrepreneuriale (« eco-output »).

Les dix catégories utilisées par MoorInnov (startup, investor, accelerator, incubator, hub, university, corporate, public_agency, ngo, event_org) ont été choisies pour correspondre aux attributs identifiés dans la littérature comme constitutifs d'un écosystème (Stam & van de Ven, 2021 ; Spigel, 2017), plutôt que d'être une nomenclature ad hoc.

Chaque type renvoie à un élément systémique. « startup » est le résultat entrepreneurial central — l'eco-output que l'écosystème est censé produire (Nicotra et al., 2018). « investor » fournit le capital et conditionne le franchissement des stades de financement (Finance — Stam & van de Ven, 2021 ; Spigel, 2017). « accelerator » et « incubator » structurent la formation, l'accès au marché et le premier réseau (Support / Leadership — Stam & van de Ven, 2021). « hub » est l'espace physique de coprésence et de sérendipité (Infrastructure physique). « university » produit le capital humain et la connaissance mobilisable (Talent / Connaissance). « corporate » incarne la demande de marché, l'intermédiation, et parfois l'investissement ou l'acquisition (Demande / Intermédiaires). « public_agency » incarne les institutions formelles : réglementation, labellisation, financement public (Stam, 2015). « ngo » porte l'inclusion, le plaidoyer et les structures culturelles de soutien (Culture — Welter et al., 2017). « event_org » densifie ponctuellement le réseau et diffuse les normes culturelles (Réseaux / Culture — Spigel, 2017).

À la date de cette note, MoorInnov agrège quatre corpus. Les deux premiers sont publics et secondaires, collectés par extraction web ; les deux suivants sont des jeux de données officiels obtenus directement auprès de l'Agence de Développement du Digital (ADD) via le portail data.gov.ma. Aucune donnée n'a été collectée par entretien direct avec les fondateurs (voir §9 sur l'écart avec le texte actuellement publié sur la page /about) :

— OSE Connect — « L'annuaire des structures d'accompagnement » : répertoire PDF de 604 structures (accélérateurs, incubateurs, universités, agences publiques, espaces de coworking…), extrait en juillet 2026. — start-up.ma — annuaire communautaire de startups marocaines : 65 pages de listing parcourues intégralement en juillet 2026 (~580 entrées brutes), filtrées aux entités réellement basées au Maroc, pour 501 startups retenues. — ADD Open Data — « BDD STARTUPS ADD 2024 » (data.gov.ma) : 1 028 entrées brutes issues de quatre programmes officiels combinés — label « Jeune Entreprise Innovante » (JEI 2024, n=500, voir §7bis), Startup Hub Maroc (n=228), et les cohortes GITEX Africa Morocco 100 (n=100) et 200 (n=200). Après déduplication interne et croisement avec les 501 startups déjà collectées via start-up.ma, 646 startups nouvelles ont été identifiées. — ADD Open Data — « Données sur les porteurs d'initiatives » (juillet 2023) : liste officielle de 39 structures d'accompagnement (ESO) reconnues par l'ADD. Après croisement avec les 517 structures déjà cataloguées, 24 structures nouvelles ont été identifiées et classées dans la taxonomie à 10 types (§3).

Les deux premières sources sont elles-mêmes des agrégateurs tiers, non des registres officiels ; leur exactitude n'a pas été vérifiée de façon indépendante au-delà des contrôles décrits au §5. Les deux sources ADD, en revanche, proviennent directement d'un organisme public et bénéficient à ce titre d'un niveau de confiance plus élevé — sans toutefois constituer un recensement exhaustif de l'écosystème (voir §7bis sur la portée réelle du label JEI).

— Extraction du texte (PDF → texte structuré ; pages HTML → enregistrements structurés). — Classification par type : les catégories des sites sources ont été mappées vers la taxonomie à 10 types ; une relecture manuelle par nom d'entité a corrigé 23 classifications erronées (essentiellement des agences publiques étiquetées à tort comme « structures d'accompagnement »). — Déduplication par nom normalisé. — Géocodage au niveau de la ville uniquement (et non de l'adresse exacte), via Google Places, avec un ajustement aléatoire (~150 m) pour la lisibilité cartographique — à ne pas interpréter comme la localisation réelle d'un bureau. — Exclusions documentées : 18 entrées sans ville identifiable, 60 entrées identifiées comme non marocaines ou sans activité démontrée au Maroc, 56 entrées dont le type source (média, laboratoire de recherche) ne correspond à aucune des 10 catégories retenues. — Croisement avec les jeux de données ADD (juillet 2026) : déduplication par nom normalisé contre les 501 startups et 517 structures déjà cataloguées ; les entrées jugées nouvelles reçoivent une mention de provenance explicite dans leur description (ex. « Recensée par l'ADD : Morocco 200 »), pour tracer la source officielle sans la confondre avec une vérification indépendante de MoorInnov elle-même.

Concentration géographique. La surreprésentation de Casablanca et Rabat reflète à la fois une concentration réelle bien documentée dans les écosystèmes africains (cf. Herrington et Coduras, 2019, sur l'Afrique subsaharienne) et un biais de couverture des deux annuaires sources, eux-mêmes plus actifs à collecter les acteurs de ces deux villes.

Actualité du statut. Le statut « actif » reflète la dernière mise à jour de la source, non une vérification indépendante ; les dates de cessation d'activité sont souvent absentes.

Absence de données de financement. MoorInnov ne distingue pas encore les acteurs bien financés des autres, ni le financement local du financement étranger — un écart significatif au vu des résultats de Colonnelli, Cruz, Pereira-Lopez, Porzio et Zhao (2026), qui trouvent qu'environ 80 % des deals de capital-risque en Afrique impliquent un investisseur étranger et que plus de 60 % des fondateurs financés ont étudié ou travaillé hors du continent — un schéma que MoorInnov ne peut pas encore tester pour le cas marocain.

Absence de données relationnelles (à ce jour). Qui a investi dans qui, qui a accéléré qui : cette couche n'existe pas encore dans les données collectées. La méthode de calcul de la « connectivité » une fois ces données disponibles est documentée au §11.4 ; elle reste non mesurable tant que la table relationships n'est pas peuplée.

Absence d'échantillonnage probabiliste. À la différence du Global Entrepreneurship Monitor, qui interroge des échantillons représentatifs de la population adulte (Reynolds et al., 2005 ; Bosma, 2013), MoorInnov est un répertoire d'acteurs qui se sont rendus visibles (ou ont été référencés) sur des sites web spécialisés — un biais d'auto-sélection qui favorise probablement les organisations visibles numériquement, urbaines, et francophones/anglophones, au détriment de l'entrepreneuriat informel ou rural.

Couverture linguistique. Les sources sont en français et en anglais ; les structures référencées uniquement en arabe ou en amazigh sont probablement sous-représentées.

Pour un usage académique ou politique responsable, il est utile de situer MoorInnov par rapport aux standards existants de mesure des écosystèmes entrepreneuriaux :

— Ce n'est pas un registre officiel de type « Startup Act » complet. Contrairement à la Tunisie (Sold, 2018 ; Ali, Calì et Rijkers, 2025), l'Italie (Menon et al., 2018) ou le Nigeria (Stever, 2023), le Maroc ne dispose pas d'un statut légal large octroyant des exonérations fiscales étendues aux startups labellisées. Il existe en revanche un dispositif plus étroit, précisé au §7bis, que MoorInnov peut désormais recouper partiellement. — Ce n'est pas une enquête représentative à la GEM (Bosma, 2013 ; Reynolds et al., 2005). — Ce n'est pas (encore) un indice de qualité d'écosystème validé. Leendertse, Schrijvers et Stam (2022) et Stam et al. (2026) construisent des indices composites à partir de multiples flux de données recoupés (immatriculations, enquêtes, brevets, PIB régional). Le futur Ecosystem Vitality Index de MoorInnov (§11) ne sera robuste qu'une fois les données de financement et de relations effectivement collectées. — C'est, en revanche, un inventaire d'acteurs systématique, reproductible et correctible en continu — le plus proche en esprit du Startup Cartography Project (Andrews et al., 2022), qui combine de façon comparable des enregistrements administratifs pour produire une carte publique, quoiqu'à un stade de maturité de vérification des données encore inférieur.

Cette note (v1.0) affirmait que le Maroc ne dispose d'aucun registre statutaire de startups labellisées. Cette affirmation doit être nuancée. Depuis le 18 septembre 2019, l'ADD délivre un label officiel « Jeune Entreprise Innovante (JEI) en nouvelles technologies », en partenariat avec l'Office des Changes, l'OMPIC, la Caisse Centrale de Garantie, la CGEM, l'APEBI et le GPBM. Ce label ouvre principalement droit à un assouplissement du contrôle des changes (règlement par carte internationale jusqu'à 1 000 000 MAD par an pour l'achat de services numériques à l'étranger), et non à un régime fiscal large comparable au Startup Act tunisien. 398 entreprises avaient été labellisées JEI entre 2019 et septembre 2023.

Le jeu de données ADD intégré à MoorInnov en juillet 2026 (§4) inclut 500 entités taguées « JEI 2024 ». MoorInnov ne peut cependant pas garantir que ce tag reflète un statut JEI actif au moment de la consultation (le label a une portée temporelle et peut être retiré) : il est traité comme une mention de provenance déclarative, au même titre que les autres tags de source (Morocco 100/200, Startup Hub Maroc), et non comme une vérification de statut légal en vigueur.

Selon Baumol (1990) et Lucas et Fuller (2017), l'activité entrepreneuriale n'est pas intrinsèquement bénéfique : sa valeur sociale dépend du contexte institutionnel et de l'allocation de l'effort entrepreneurial entre activités productives, improductives, voire destructrices. Scott (2025) va plus loin en soutenant qu'un écosystème peut, en l'absence de garde-fous et de vertu partagée, inciter au « côté sombre » de l'entrepreneuriat.

La présence d'une entité dans l'atlas MoorInnov est donc descriptive, non évaluative : elle signale qu'une entité existe et s'identifie (ou est identifiée par une source tierce) dans la taxonomie de l'écosystème — pas que son activité crée une valeur sociale nette, ni qu'elle respecte un quelconque standard légal, éthique ou de gouvernance. Cette précaution devrait figurer explicitement sur le site, notamment à destination des décideurs publics qui pourraient être tentés de lire la présence dans l'annuaire comme un label de qualité.

La page moorinnov.com/about affirme actuellement que « chaque acteur est revu par des contributeurs de l'écosystème avant publication », que « les enregistrements combinent des entretiens primaires avec les fondateurs, des dépôts réglementaires publics et des données ouvertes », et que « les données de capital et d'effectifs sont rafraîchies trimestriellement ». Aucune de ces trois affirmations ne correspond, à ce stade, au pipeline réellement mis en œuvre (§4–§5) : il n'existe pas encore de circuit de relecture par des contributeurs, pas d'entretiens primaires, pas de dépôt réglementaire consulté systématiquement, et pas de cadence de rafraîchissement automatisée.

Recommandation : remplacer ce texte par une version alignée sur cette note (par exemple en renvoyant directement vers ce document, téléchargeable, comme le font les plateformes citées en référence — Andrews et al., 2022 ; Stam et al., 2026), quitte à annoncer les trois éléments manquants comme une feuille de route plutôt que comme un fait acquis. C'est un point de crédibilité important vis-à-vis du public « chercheurs » explicitement visé par le site.

État actuel : extraction ponctuelle (juillet 2026), sans rafraîchissement automatisé. Le formulaire « Submit an actor » existe pour la correction communautaire, mais les soumissions ne suivent pas encore un circuit de vérification formalisé. Cet état doit être communiqué explicitement jusqu'à la mise en place d'un vrai flux de relecture.

Cette section documente, pour la première fois de façon complète, la méthode de calcul du futur Ecosystem Vitality Index régional. Elle remplace et détaille ce qui n'était auparavant qu'une intention.

11.1 Cadre retenu et justification. L'index suit le cadre Density–Fluidity–Connectivity–Diversity (DFCD) de la Fondation Kauffman (Bell-Masterson & Stangler, 2015) — le cadre de référence pour mesurer la vitalité d'un écosystème (par opposition aux indices statiques qui ne comptent que des institutions), complété par une cinquième dimension, Transparency (voir 11.6), justifiée par Johnson, Hemmatian, Lanahan et Joshi (2022). Trois choix méthodologiques structurent l'ensemble du calcul : (1) agrégation par moyenne géométrique, jamais arithmétique — parce que Stam et van de Ven (2021) montrent que les éléments d'un écosystème sont fortement interdépendants : un maillon faible doit pénaliser l'ensemble, pas être compensé par un maillon fort ailleurs (méthode « Penalty for Bottleneck » — Almeida & Daniel, 2025) ; (2) normalisation min-max recalculée à chaque période, sur l'ensemble des régions actives, pour que l'échelle reste comparative à mesure que les données grandissent ; (3) fenêtre glissante de 12 mois, recalculée mensuellement, pour lisser les à-coups — en cohérence avec Belfanti, Riva et Alberti (2025).

11.2 Density. Mesure de stock : le nombre d'acteurs actifs, nets des fermetures, rapporté à la population régionale quand elle est connue (per 100 000 habitants), sinon un compte brut avec un data_coverage réduit.

11.3 Fluidity. Mesure de flux — la vitalité d'un écosystème se lit dans son renouvellement, pas seulement dans sa taille. Quatre signaux normalisés puis moyennés : taux de création (nouvelles entités sur actives totales) ; vélocité de financement (funding_rounds sur startups actives) ; progression de stade (seed → série A, etc.) ; afflux diaspora (nouvelles entités avec diaspora = true) — un signal de retour de talent au sens de Stam et van de Ven (2021) et d'Audretsch, Fiedler, Fath et Verreynne (2024) sur les écosystèmes géographiquement non bornés.

11.4 Connectivity. Le signal relationnel, justifié par Johnson, Hemmatian, Lanahan et Joshi (2022). Deux composantes : densité de réseau (relations actives impliquant au moins un acteur de la région, rapportées au nombre maximal de paires possibles) et syndication moyenne des investisseurs par funding_round (le co-investissement est un signal de connectivité).

11.5 Diversity. Entropie de Shannon sur les champs catégoriels des acteurs actifs de la région — sectors, type, et stage — moyenne normalisée des trois entropies (0 = homogène, 100 = parfaitement diversifié). Une diversité sectorielle et de stades élevée réduit la dépendance de l'écosystème à un seul secteur ou à une seule cohorte de maturité.

11.6 Transparency (nouvelle dimension). Ajoutée pour mesurer la maturité de gouvernance et de confiance de l'écosystème — un signal indirect de qualité institutionnelle, dans l'esprit d'Acemoglu et Robinson (2012). Justification théorique : un écosystème n'est mesurable que si ses acteurs divulguent volontairement leurs données (Johnson et al., 2022), et ce qui distingue un écosystème entrepreneurial d'un cluster industriel classique est la présence de retombées de connaissance volontaires entre acteurs (Autio, Nambisan, Thomas & Wright, 2018). Quatre sous-composantes, agrégées en moyenne géométrique : complétude des fiches (% moyen de champs non-nuls), taux de divulgation financière (funding_rounds dont le montant est communiqué), taux de vérification (funding_rounds + relationships marqués « verified »), et score d'engagement (moyenne du taux de revendication, du taux d'auto-maintenance et de la participation open data). Important : comme rappelé au §8, Transparency ne mesure pas la qualité intrinsèque d'un acteur, seulement la quantité et la fiabilité des données disponibles à son sujet. Ce score dépend directement du mécanisme « Claim this listing » — sans lui, il restera proche de zéro indéfiniment.

11.7 Agrégation composite et gestion des données manquantes. Score composite = moyenne géométrique des cinq scores (Density, Fluidity, Connectivity, Diversity, Transparency), à poids égal (1/5) par défaut — aucune pondération différenciée n'est appliquée sans justification explicite dans l'interface (cohérent avec la réserve du §8 sur le caractère non évaluatif de l'atlas). Chaque score enregistre également un champ data_coverage (% de champs sources non-nuls). Une région où funding_rounds est vide doit afficher un sous-score Fluidity marqué « faible confiance », jamais un simple 0 indiscernable d'un vrai score bas. Deux régions ne doivent pas être comparées si leur data_coverage diffère de plus de 30 points sans avertissement visuel explicite.

11.8 Feuille de route. Cette méthode devra, une fois les tables funding_rounds, relationships et actor_claims effectivement peuplées, être recoupée avec Stam, Nkontwana, McDonald, Murenzi, Addo, Bayuo, Baah, Riezebos et Gelissen (2026), qui proposent un Africa Entrepreneurial Ecosystem Index à 21 indicateurs sur 7 dimensions — la référence la plus proche du contexte marocain. La séquence méthodologique documentée par Crotti, Potter, Shah et Stam (2025) pour l'OCDE (cadre conceptuel → choix des indicateurs → normalisation → agrégation → imputation des valeurs manquantes → tests de robustesse) reste la référence à suivre pour valider et affiner les formules ci-dessus une fois des données réelles disponibles sur plusieurs périodes.

Cette section documente une extension prévue de MoorInnov : une vue relationnelle par acteur, montrant avec qui il collabore, à qui il est lié (investissement, mentorat, alumni), et le cas échéant ses liens familiaux déclarés publiquement.

12.1 Ancrage théorique. Spigel (2017) formalise depuis longtemps qu'un écosystème entrepreneurial est fondamentalement relationnel, pas une simple liste d'acteurs juxtaposés. Les réseaux sociaux — mentorat, co-investissement, mobilité des talents entre organisations — comptent autant que les ressources matérielles ou culturelles recensées plus haut. Trois raffinements justifient l'inclusion, à côté des liens professionnels, de liens familiaux déclarés publiquement : Benavides-Salazar, Iturralde et Maseda (2021) montrent que les familles entrepreneuriales influencent le développement d'un écosystème via des mécanismes de « capital social familial » qui traversent les frontières d'une entreprise ; Ge, Stanley, Eddleston et Kellermanns (2019) montrent que dans les marchés émergents — contexte directement pertinent pour le Maroc — les liens familiaux compensent fréquemment les lacunes institutionnelles ; Arrégle et al. (2015) montrent que la relation entre densité de liens familiaux et croissance de la venture est courbe, non linéaire — au-delà d'un seuil, une forte densité peut nuire autant qu'elle aide. La cartographie doit donc rester strictement descriptive, jamais un score de qualité, en cohérence avec §8.

12.2 Schéma de données. Trois nouvelles tables : people (individus — fondateurs, dirigeants, mentors), affiliations (lien personne↔organisation, avec rôle et dates), et people_relationships (lien personne↔personne — cofondation, mentorat, alumni, liens familiaux). La table relationships déjà prévue pour le Vitality Index (organisation↔organisation) reste inchangée et coexiste avec ce nouveau schéma.

12.3 Méthode de collecte. Le scraping de LinkedIn ou de tout réseau social est explicitement exclu (violation des CGU, risque juridique). Trois canaux légitimes, par fiabilité décroissante : auto-déclaration via une extension du mécanisme « Claim this listing » (§11.6) ; recherche presse ciblée sur les acteurs prioritaires, avec règle stricte — un lien familial n'est enregistré que si une source rapporte une déclaration publique explicite de la personne, jamais inféré d'un patronyme partagé ; annonces officielles de levées de fonds, qui nomment presque systématiquement fondateurs et investisseurs — la source la plus fiable pour peupler les affiliations founder/general_partner.

12.4 Garde-fous éthiques et de confidentialité. Cartographier des liens familiaux revient à traiter des données personnelles sensibles. Quatre règles non négociables : aucune inférence de lien familial depuis un patronyme, une photo, ou toute autre déduction indirecte ; un lien familial non vérifié ne s'affiche pas publiquement par défaut — seulement une fois sourcé et la déclaration publique identifiée ; toute personne concernée (ou ses ayants droit) peut demander le retrait d'un lien la concernant sans justification, en cohérence avec la loi marocaine n° 09-08 relative à la protection des personnes physiques à l'égard du traitement des données à caractère personnel (autorité de contrôle : CNDP) ; un lien familial documenté ne signale ni favoritisme, ni conflit d'intérêt, ni jugement de valeur — la même réserve descriptive que le reste de l'atlas (§8), affichée en clair à côté de chaque lien.

12.5 Construction de la carte. Pour un acteur donné, la carte combine les liens directs organisation↔organisation et les liens médiés par les personnes affiliées (leurs autres affiliations, leurs relations de cofondation, mentorat ou familiales, et les affiliations de ces personnes liées). La profondeur est limitée par défaut à deux degrés de séparation : au-delà, lisibilité et fiabilité se dégradent rapidement.