Transcription
Bonjour, bienvenue dans ce cours. Méthodologie de recherche en sciences de gestion. Un cours qui s'intéresse particulièrement aux doctorants et aux jeunes chercheurs dans ces disciplines.
Dans ce cours, nous allons essayer d'atteindre quatre objectifs principaux. Premier objectif : concevoir son projet de recherche. Le deuxième : mettre en œuvre sa recherche. Ensuite : analyser les données. Et à la fin : diffuser les résultats. Les objectifs de ce cours s'alignent sur tout le processus de recherche et de production de connaissances scientifiques.
Alors, comme introduction, la recherche en sciences de gestion est un processus systématique qui vise à développer ou à produire des connaissances sur des phénomènes organisationnels et managériaux. Nous allons voir qu'il y a globalement deux types de recherches scientifiques en sciences de gestion : soit des recherches fondamentales, soit des recherches appliquées.
Alors, les recherches fondamentales visent à développer des théories et concepts en gestion, sans qu'il y ait forcément de visée immédiate d'application. Et la recherche appliquée cherche à résoudre des problématiques ou des problèmes concrets rencontrés par des organisations et proposer des solutions organisationnelles.
La première partie donc va nous permettre de concevoir sa recherche. Cette partie va passer par quatre objectifs principaux. Premier objectif : construire son objet de recherche. Deuxième objectif : se positionner sur un paradigme épistémologique. Troisième objectif : choisir une des deux voies généralement reconnues en recherche en sciences de gestion. Et dernier objectif : définir un plan de recherche.
Alors, la première partie consiste donc à construire l'objet de recherche. La construction de l'objet de recherche en sciences de gestion suit une logique très connue, qui est la logique d'affinement progressif, plus connu sous le terme d'entonnoir. Ce processus permet de passer d'une idée large, qu'on appellera un thème, vers un sujet qui est un peu plus précis, vers une problématique, et ensuite vers une question de recherche, avant de finir par l'élaboration ou la définition de l'objet de recherche.
Nous allons donc passer en revue ces termes clés et nous allons voir leur définition de manière précise pour vous aider à mieux vous situer dans ces termes quand vous êtes en train de construire vos recherches.
Alors, qu'est-ce qu'un thème de recherche ? Un thème de recherche, généralement, c'est une construction qui est large. C'est un domaine d'étude. Souvent, il est issu d'un intérêt académique ou professionnel, un intérêt terrain, si vous voulez. Il définit le cadre général dans lequel la recherche va s'inscrire. Par exemple, la digitalisation des entreprises et son impact sur la performance organisationnelle est un thème. Ce thème est large, mais il peut être exploré sous différents angles. Ça peut être exploré sous l'angle des ressources humaines, sous l'angle de la stratégie, de l'innovation, de la finance, du marketing, et cetera.
Un sujet maintenant, il est beaucoup plus précis qu'un thème, puisque il nous permet d'affiner en mettant l'accent sur un aspect spécifique du thème et en précisant son contexte d'étude. Par exemple, toujours en lien avec le thème précédent, si on parle de l'impact du télétravail sur la productivité des employés dans les PME françaises du secteur des services, nous allons ici préciser le phénomène étudié. Nous avons deux phénomènes : le télétravail et la productivité. Nous allons préciser la population concernée : les employés des PME en général. Et le contexte géographique et le contexte français. Et à la fin, le secteur économique ciblé, qui est le secteur des services. Donc, vous voyez bien qu'on est passé de la thématique générale de la digitalisation vers un sujet un peu plus particulier, en affinant par la précision du phénomène, de la population, du contexte et du secteur économique.
Ensuite, nous pouvons passer du sujet vers une problématique. C'est quoi une problématique ? La problématique met en évidence une contradiction ou un manque de connaissance ou une tension, et ce, de la littérature ou des pratiques professionnelles sur le terrain. Si on revient à notre sujet, on pourrait imaginer une problématique telle que décrite dans le texte suivant : "Bien que le télétravail soit souvent présenté comme un facteur d'amélioration de la productivité, plusieurs études montrent des résultats contrastés, notamment en fonction du niveau d'autonomie des employés et des outils numériques mis à leur disposition. De plus, certaines PME constatent une baisse de motivation, un isolement social qui pourra affecter la performance des employés." Cette situation soulève la question de savoir dans quelles conditions le télétravail améliore réellement la productivité des employés des PME du secteur des services. Donc, vous voyez ici qu'on a mis en projecteur une certaine contradiction : des études qui parlent de facteurs d'amélioration et d'autres qui parlent de facteurs négatifs, baisse de motivation, isolement social. Problème identifié : les recherches existantes ne s'accordent pas sur les effets réels du télétravail sur la productivité. Le conflit, c'est un conflit terrain-théorie. Certaines entreprises observent des impacts négatifs et certaines études montrent un certain bénéfice.
La question de recherche. Par rapport à la problématique, très souvent les doctorants confondent problématique et question de recherche. Quand on leur pose la question sur leur problématique, ils vont parfois répondre en formulant une question de recherche. Or, problématiquement, on l'a vu, c'est de définir un problème, une contradiction, un manque théorique. La question de recherche, elle, c'est une formalisation du problème sous forme d'interrogation qui va guider l'investigation scientifique. Par exemple, si on parle de la problématique qu'on a vu tout à l'heure, on pourrait imaginer une question de recherche : "Dans quelles conditions le télétravail influence-t-il la performance des employés dans les PME du secteur des services en France ? Quels sont les facteurs clés influençant cette relation ?" Donc, on voit bien que la question de recherche découle directement de la problématique. Elle est formulée de manière à permettre une exploration empirique et analytique. Cette question va orienter les choix méthodologiques et les instruments de collecte de données.
À la fin, vous arrivez à la construction de votre objet de recherche. Donc, l'objet de recherche, c'est quoi ? C'est la finalité précise de l'étude ou de la recherche. Donc, il va introduire ou il va traduire une interrogation à une démarche scientifique structurée et fixe les variables d'analyse. Par exemple, toujours on revient à notre problématique, si on part de la question de recherche qu'on a formulé tout à l'heure et on essaie de la traduire en objet de recherche, on pourrait rajouter ce qui correspondrait à la finalité. Si on dit : "Analyser les effets du télétravail", on a souligné la finalité : "Analyser les effets du télétravail sur la performance individuelle des employés dans les PME françaises du secteur des services, et en identifiant les facteurs influents tels que l'autonomie, la charge de travail, les outils numériques." Donc, l'objet de la recherche est plus précis. Il fait un cadre d'analyse structuré. On y voit l'objectif principal : analyser les effets. On y voit les variables explicatives : l'autonomie, la charge de travail, les outils numériques. On y voit la population cible, qui sont les employés des PME françaises.
Je vais conclure avec un schéma inspiré, en tout cas, dont la source est le fameux livre "Méthodes de recherche en sciences de gestion" de Titard. Construire un objet de recherche, c'est partir de la question de recherche pour créer ou découvrir des objets qui peuvent être théoriques, empiriques ou méthodologiques, pour expliquer, prédire, comprendre ou changer la réalité.
Alors, qu'est-ce que la réalité ? C'est ce qui va nous conduire à notre positionnement épistémologique. C'est ce que nous allons voir dans la partie 2.
Dans la partie 2, se positionner sur un paradigme épistémologique, c'est toujours une question qui pose quelques soucis, étant donné la nature un peu philosophique de ce choix. Alors, qu'est-ce qu'un cadre épistémologique ? Un cadre épistémologique, c'est une théorie, c'est en tout cas un cadre où la théorie de la connaissance va guider notre compréhension du monde. C'est un cadre qui va définir comment nous percevons la réalité, ce que nous considérons comme une vérité, et comment nous pouvons l'étudier.
En d'autres termes, c'est une manière de penser qui guide votre recherche de bout en bout. Il répond à des questions comme : Qu'est-ce que la réalité ? Comment peut-on la connaître ? Qu'est-ce qui compte comme une vérité ? Et cetera. Le cadre épistémologique influence la formulation des questions de recherche, des choix de méthodes, l'interprétation des données et les conclusions tirées.
En fait, depuis plus de 200 ans, la science s'est développée autour d'un cadre unique, qui est le cadre positiviste. Il existe un réel tel que ce réel est connaissable, et il est indépendant du sujet observant et de son intention, en l'occurrence le chercheur. L'hypothèse : il existe un réel tel qu'il est connaissable est un postulat qui ne se démontre pas et qu'on peut appeler hypothèse d'ordre ontologique fondatrice, si vous voulez, une hypothèse fondatrice, encore hypothèse d'ordre épistémique puisqu'elle traite de la connaissance. Donc, le cadre épistémologique va consister à spécifier des hypothèses d'ordre épistémique et ontologique sur ce qui est connaissable et ce qui existe.
Pourquoi est-ce que c'est important ? Nous avons trois éléments qui démontrent l'importance de ce positionnement épistémologique. D'abord, il y a une question de conscience des biais. Deuxièmement, de cohérence méthodologique. Et troisièmement, d'impact sur les résultats.
On va commencer depuis le début : la conscience des biais. Si vous ne réfléchissez pas à votre cadre, vous pourriez utiliser des méthodes qui ne correspondent pas à votre question. Le risque ici serait, si on construit tout son savoir sur un cadre épistémologique qui n'est pas le bon, c'est comme avoir tout faux dès l'origine. Quand on fait une recherche, on a toujours des idées et des croyances sur ce qu'on étudie. Par exemple, si vous étudiez la pauvreté, vous pourriez penser que c'est un problème économique parce que les gens manquent d'argent, ou d'un problème social parce que les gens sont exclus de la société, ou autre. Vous avez des présupposés. Ces idées que vous croyez avant même de commencer votre recherche. Le problème, c'est que ces présupposés peuvent influencer votre travail sans que vous vous en rendiez compte. Par exemple, si vous croyez que la pauvreté est uniquement économique, vous allez ignorer des aspects importants comme le rôle de l'éducation ou la discrimination, ou autre. Si vous ne faites pas attention, vos biais, qui viennent de vos idées préconçues, pourraient fausser vos résultats. Donc, un cadre épistémologique, c'est comme une boîte à outils qui va vous guider et qui va aider à réfléchir sur vos présupposés. Il va vous forcer à vous poser des questions comme : Qu'est-ce que je crois sur ce sujet ? Comment est-ce que je pense qu'on peut connaître la vérité ? Est-ce que je cherche à mesurer des choses comme des chiffres ou à comprendre des expériences comme des histoires ou des phénomènes ? En répondant à ces questions, vous rendez vos présupposés explicites, c'est-à-dire vous les mettez à jour au lieu de les laisser cachés. Vous les montrez pour que ce ne soit pas caché et que ce ne soient pas des biais d'origine. Cela va vous aider à faire une recherche plus rigoureuse et plus honnête.
Le deuxième aspect, c'est la cohérence méthodologique. Cohérence méthodologique, c'est le fait de s'assurer que les méthodes que vous utilisez dans votre recherche, comme les enquêtes, les entretiens, les expériences, et cetera, sont bien adaptées à vos objectifs. En d'autres termes, c'est comme choisir les bons outils pour faire un travail. Tout bêtement, si vous voulez par exemple comprendre comment les gens aiment une chanson, ben ce n'est pas très utile de compter combien de fois elle est jouée à la radio. C'est une approche peut-être positiviste. Il vaut mieux leur demander directement ce qu'ils ressentent quand ils écoutent cette chanson. Donc là, on est dans une approche un peu plus constructiviste. Un cadre épistémologique va vous aider à expliquer pourquoi vous avez choisi certaines méthodes et pas d'autres.
Le dernier point, c'est l'impact sur les résultats. Donc, quand on fait une recherche, les données, les informations que vous allez collecter ne parlent pas d'elles-mêmes. C'est à vous, en tant que chercheur, de les interpréter. Mais cette interprétation dépend beaucoup du cadre épistémologique que vous utilisez. En d'autres termes, la façon dont vous voyez le monde influence la façon dont vous comprenez les données. Les données sont comme une pièce de puzzle, mais leur signification dépend du cadre épistémologique que vous utilisez. Chaque cadre vous donne une perspective différente, ce qui peut conduire à des interprétations et des conclusions complètement différentes.
Alors, j'ai cité tout à l'heure quelques exemples de positionnement épistémologique. J'ai parlé de cadres positivistes, j'ai parlé de cadres constructivistes. Maintenant, on va essayer de les détailler un peu plus pour mieux les comprendre.
Alors, globalement, en sciences de gestion, on parle de quatre cadres épistémologiques avec lesquels on peut faire plusieurs combinaisons sur des hypothèses d'ordre ontologique et épistémique sur l'hypothèse : il existe un réel tel qu'il est en lui-même.
Alors, le cadre positiviste. Quelle est l'hypothèse ontologique dans le cadre positiviste ? Il existe un réel indépendant de l'observateur, du réalisme. Et ce réel peut être connu tel qu'il est par des méthodes objectives et scientifiques. Bon, certaines limites de ce paradigme, c'est que les aspects subjectifs et contextuels ne seront pas pris en compte, ils seront un petit peu ignorés.
Le cadre constructiviste, lui, part de l'hypothèse ontologique : on ne connaît que notre expérience du réel, et nous ne pouvons affirmer qu'il existe un réel absolu indépendant de l'observateur. La connaissance est socialement construite et dépend de notre position. Si je vous donne un exemple, si vous voyez un cylindre, vous le regardez de haut, vous allez percevoir un cercle. Vous le regardez d'en face, vous allez percevoir un rectangle. Donc, ici, la réalité perçue varie en fonction de l'angle d'observation, alors que l'objet étudié, il est toujours le même. Les limites du cadre constructiviste, c'est que c'est difficile de généraliser les résultats, car chaque individu peut construire une réalité complètement différente.
Le troisième cadre, c'est le cadre réaliste critique, où l'hypothèse ontologique, c'est que non seulement il existe un réel tel qu'il est en lui-même, mais il possède certaines propriétés indépendant de notre perception. Par exemple, étudier les conditions dans lesquelles le télétravail améliore réellement la productivité, en intégrant les facteurs sociaux, culturels et économiques. Là, on est dans un cadre plutôt réaliste critique. Les limites de ce positionnement, c'est que c'est plus complexe à mettre en œuvre, car il nécessite une approche combinant fait objectif et interprétation contextuelle.
Le dernier cadre, c'est le cadre interprétativiste. L'hypothèse ontologique ici, la réalité est multiforme et dépend de la signification que les individus lui donnent, de l'interprétation individuelle. La connaissance se construit par l'interprétation des expériences humaines. La limite de ce cadre, l'absence d'un cadre formel peut compliquer la validation scientifique.
Donc, voilà un petit peu les quatre cadres de positionnement épistémologique que vous pouvez avoir dans vos recherches en sciences de gestion. Pour mieux comprendre à travers un exemple complet appliqué aux sciences de gestion, nous allons essayer de nous situer avec cet exemple.
Regardez, imaginons, vous étudiez les facteurs qui influencent la réussite des start-ups. Dans un cadre positiviste, vous collectez des données sur X start-ups, leur secteur d'activité, leur taille, leur localisation, leur financement initial, et cetera, et cetera. Vous analysez ces données pour trouver des corrélations. Par exemple, les start-ups financées à hauteur de plus de 500 000 € ont un taux de survie de 80 % après 3 ans, et cetera, et cetera. Et vous en tirez une conclusion générale : "Un financement initial élevé augmente les chances de réussite d'une start-up." Là, on est dans un cadre positiviste. Les limites du positivisme restent à la surface. Il ne cherche pas à comprendre pourquoi un financement élevé augmente les chances de réussite, mais seulement à observer que c'est le cas, que c'est la réalité.
Dans un cadre réaliste critique, on est toujours dans la même étude, les facteurs influençant la réussite des start-ups. Donc, là, vous allez plutôt explorer des mécanismes cachés, comme l'accès à des réseaux professionnels plus solides grâce à des investisseurs expérimentés, la capacité à recruter des talents de haut niveau grâce à des salaires compétitifs, et la possibilité de surmonter des périodes difficiles grâce à une trésorerie plus importante. Ici, nous sommes dans un cadre avec d'autres limites différentes par rapport au cadre positiviste, c'est que le réalisme critique est plus complexe, car il va chercher à aller sous les apparences pour comprendre les causes profondes. Cela nécessite souvent des analyses qualitatives très approfondies.
On va passer au paradigme constructiviste pragmatique. Alors, un constructiviste, un cadre constructiviste pragmatique ne se contente pas de mesurer les facteurs de réussite ou d'explorer les mécanismes cachés. Il se demande comment les entrepreneurs perçoivent leur propre réussite ou échec. Alors, ici, si on reste toujours dans le même exemple, les facteurs qui influencent la réussite des start-ups, ben si on est dans un cadre constructiviste pragmatique, on va se demander cette question : "Comment les entrepreneurs perçoivent leur propre réussite ou échec ?" On va interroger les entrepreneurs pour comprendre leurs expériences. Par exemple : "Pour vous, qu'est-ce qui a été déterminant dans votre succès ?" On va également utiliser ces informations pour agir sur le terrain. Par exemple, aller développer des programmes de formation et de mentorat qui s'adaptent aux besoins et aux perceptions des entrepreneurs. Là, on est dans le cadre constructiviste pragmatique. Alors, le terme pragmatique vient du fait que c'est orienté action. Et nous sommes dans un cadre qui présente des limites également différentes des cadres précédents, c'est que le constructivisme pragmatique ne cherche pas bien évidemment à découvrir des lois universelles, génériques ou des mécanismes cachés. Il se concentre sur l'expérience subjective et l'action concrète, ce qui peut limiter sa portée générale.
Le dernier cadre, donc, qui est le cadre constructiviste, on voit bien qu'il se positionne de manière complètement différente des deux cadres précédents.
La partie 3 va évoquer les deux principales voies pour faire sa recherche en sciences de gestion. Alors, en sciences de gestion, la recherche peut prendre généralement deux grandes directions qui sont liées, on va dire, aux deux paradigmes dominants. La première voie vise à combler un manque de connaissance, tandis que la deuxième, elle est plutôt orientée vers la résolution d'un problème.
Dans la première voie, le chercheur a une posture plus académique, plus objective, ce qui l'amène vers une démarche plutôt théorique. Par exemple, on va lire et synthétiser des articles scientifiques, on va identifier un manque, ce qu'on appelle généralement un gap théorique, et on va développer sa recherche en testant des hypothèses afin d'obtenir des résultats qui peuvent être par la suite généralisés.
Dans la deuxième voie, le chercheur aura une posture moins objective que la première, un peu plus subjective. Le chercheur a pour objectif de résoudre un problème particulier dans un contexte donné, sans chercher à généraliser les résultats. La résolution du problème peut se faire par démarches exploratoires, c'est-à-dire comprendre ou découvrir un phénomène en l'explorant, puis en le décrivant. Ces deux voies correspondent à des objets différents et utilisent bien naturellement des méthodes aussi différentes.
Alors, quel lien on a entre ces deux grandes voies, ces deux grandes directions de recherche, et le positionnement ontologique ? Alors, qu'est-ce que déjà le mot ontologie ? Le mot ontologie, c'est la croyance au sujet de la nature de la réalité. On a deux croyances possibles : la réalité, elle est unique, ou la réalité, elle est plurielle.
Dans la voie de comblement d'un manque de connaissance, la réalité, elle est unique et externe à nous, car on ne peut pas l'évaluer directement. On est donc sur un positionnement positiviste, comme nous l'avons évoqué dans la section précédente. Ici, la réalité est indépendante de l'observateur qui la décrit. Le chercheur peut se poser la question : "Y a-t-il une relation entre une variable X, une variable Y, ou un concept X et un concept Y ?" Et on dit qu'on est dans une recherche causale. Très souvent, on parle d'une recherche corrélationnelle. Pour cela, il va chercher à tester ou expérimenter des hypothèses avec des protocoles bien contrôlés afin d'obtenir des résultats. Ces résultats seront soit significatifs ou pas. Donc, il ne peut y avoir qu'une seule réalité en fonction de la significativité des résultats. Ce positionnement est dit empiriste, car le test des hypothèses passe par un travail empirique sur le terrain.
Dans la voie de résolution de problèmes, de démarche exploratoire, il n'y a pas qu'une seule réalité. La réalité, elle est plurielle. Il s'agit donc de comprendre le phénomène ou les personnes et de décrire ce qui est observé dans un contexte particulier. On parle donc de recherche descriptive qualitative. Selon cette approche, la réalité est construite dans le contexte étudié. On est donc dans un positionnement constructiviste, car différents contextes peuvent produire différentes réalités.
Le positionnement ontologique et le positionnement épistémologique vont donc influencer le type de raisonnement scientifique. Nous avons deux types de raisonnement. Donc, on a deux logiques globales : la logique inductive et la logique déductive. Une méthode de recherche qui a un processus composé de plusieurs étapes, il faut l'avoir de manière un peu opérationnelle. Comment on va concrètement conduire ces différentes étapes ? Ce schéma illustre les principales logiques, comme j'ai dit, la logique inductive, la logique déductive. Il met en évidence les relations entre les faits observés, les conceptualisations (hypothèses, modèles, théories, et cetera) et les explications scientifiques.
Regardons chaque composante de ce schéma. D'abord, qu'est-ce qu'on entend par faits établis par l'observation ? Par définition, les faits sont des données, des observations concrètes recueillies dans le monde réel. Donc, le rôle, c'est que ces faits vont constituer la base de toute recherche scientifique. Sans observation, il n'y a pas de point de départ pour construire des connaissances. Par exemple, si vous observez que les feuilles des arbres tombent en automne, c'est un fait établi par l'observation.
La logique inductive, par définition, consiste à partir des observations spécifiques pour formuler des généralisations ou des hypothèses. Le rôle, c'est que ça permet de passer du particulier au général en identifiant des patterns ou des tendances sur les données. Par exemple, si vous observez que les feuilles tombent chaque automne, vous pourriez induire que les feuilles tombent toujours en automne.
Troisième composant de ce schéma : la conceptualisation. Les conceptualisations, c'est-à-dire les hypothèses, les modèles, les théories, et cetera. Par définition, qu'est-ce qu'on entend par conceptualisation ? À partir des observations et de la logique inductive, les chercheurs vont formuler des hypothèses, des modèles ou des théories pour expliquer les phénomènes observés. Le rôle de ces conceptualisations, c'est qu'elles vont servir à organiser les connaissances et à proposer des explications générales. Par exemple, vous pourriez formuler une hypothèse : "La chute des feuilles en automne est due à la diminution de la lumière et des températures." Donc, là, on a formulé une hypothèse à partir d'un fait observé dans le monde réel.
En face, nous avons la démarche abductive. Par définition, la démarche abductive consiste à formuler la meilleure explication possible à partir des observations disponibles. Cela permet de générer des hypothèses plausibles, même s'il ne sont pas encore vérifiées. Par exemple, si vous observez que les feuilles tombent en automne, vous pourriez abduquer que les arbres se préparent pour l'hiver en perdant leurs feuilles.
Cinquième composant de ce schéma, c'est ce qu'on appelle la démarche hypothético-déductive. Donc, la démarche hypothético-déductive, elle est en face de la démarche abductive. C'est le vis-à-vis de la démarche abductive dans la logique déductive. Par définition, cette démarche consiste à tester des hypothèses en les confrontant à des données supplémentaires. Et si on parle d'une hypothèse générale, pourrons déduire des prédictions testables. Cela va permettre de valider ou d'infirmer les hypothèses qu'on a formulées. Par exemple, si votre hypothèse est que la chute des feuilles est liée à la diminution de la lumière, vous pourriez prédire que les arbres exposés à moins de lumière perdront leur feuilles plutôt. Vous testez ensuite cette prédiction par des observations ou des expériences.
Dernière, en tout cas, l'avant-dernière composante de ce schéma, les explications et les prédictions qu'on voit plutôt dans la partie logique déductive. Les explications seront des réponses aux questions "pourquoi" ou aux questions "comment" les phénomènes. Pourquoi et comment les questions relatives aux phénomènes observés. Donc, les prédictions sont des conséquences logiques des théories ou des hypothèses qu'on a formulées. Donc, il permettront de comprendre les phénomènes et de prévoir ce qui pourrait se produire dans des conditions similaires. Par exemple, une explication pourrait être : "Les arbres perdent leurs feuilles en automne pour économiser de l'énergie pendant l'hiver." Une prédiction pourrait être : "Si les températures baissent plus tôt, bah les feuilles tomberont plus tôt."
Voilà donc globalement les types de raisonnement que vous pouvez avoir en sciences de gestion. Je répète, nous sommes dans deux logiques différentes : la logique inductive, qui part des faits établis par l'observation pour arriver à des lois et des théories universelles, ou la logique déductive, qui part des théories existantes pour fournir des explications et des prédictions.
Alors, si on compare les deux logiques, nous avons d'abord tout ce qui est inductif, on va le relier aux études exploratoires. Tout ce qui est déductif, aux études expérimentales et aux tests. Dans l'exploration, logique inductive, la démarche part du particulier au général, donc des observations vers les hypothèses. Par contre, dans le déductif, dans le test, on parle du général au particulier, donc prend des hypothèses, on va les tester sur une population pour avoir des données. L'objectif des études exploratoires, c'est de découvrir, comprendre et générer des idées. Par contre, dans les études déductives, c'est vérifier, confirmer ou infirmer des hypothèses. Le contexte : dans les recherches exploratoires, le sujet est nouveau, mal connu ou complexe. Par contre, dans les études déductives, les hypothèses ou théories sont déjà formulées, on va aller les tester sur le terrain. Par rapport aux méthodes, dans les études exploratoires, on va utiliser des entretiens, des observations, des études de cas. Par contre, dans les études déductives, on va aller plutôt sur des enquêtes, des expérimentations, des analyses statistiques, et cetera. Les types de données qu'on a dans les études exploratoires sont plutôt qualitatives : des mots, des récits, des observations. Alors que dans la deuxième logique, on est sur des données quantitatives : des chiffres, des statistiques.
Par exemple, comment les petites entreprises utilisent les réseaux sociaux ? On est dans l'exploratoire. Par contre, les entreprises utilisant Instagram ont-elles une meilleure relation client ? On va aller vers une étude de type déductif ou de type test.
Mieux comprendre par un exemple complet, toujours appliqué aux sciences de gestion. Prendre un article, structure d'un article qui suit la logique inductive. Le titre : "Les pratiques du leadership transformationnel et leur impact sur la performance organisationnelle : une étude exploratoire basée sur les PME françaises." La méthodologie : on est sur une étude qualitative basée sur 30 entretiens semi-directifs avec des dirigeants et des employés de PME. On est sur de l'analyse de contenu pour identifier des régularités ou des tendances émergentes. Les résultats qu'on va voir, c'est l'analyse des témoignages. À partir de ces témoignages, on peut ressortir que l'engagement des employés et l'innovation interne augmentent sous un leadership transformationnel. Autre résultat pourrait être une loi générale selon laquelle ce type de leadership améliore la performance des PME. Donc, la logique adoptée ici, on est sur des faits observés, on a fait une recherche de régularité et on a formulé une loi générale.
La logique déductive, on est sur un autre type de logique, donc avec un autre exemple d'article : "Application de la théorie de l'autodétermination à la motivation des employés en télétravail : une approche hypothético-déductive." La méthodologie : formulation d'hypothèses basées sur la théorie de l'autodétermination, enquête quantitative auprès de 500 employés en télétravail et analyse statistique par régression multiple pour tester les relations hypothétiques. Les résultats : les résultats vont peut-être confirmer que l'autonomie, la reconnaissance sont des facteurs clés de motivation en télétravail. Ces résultats permettront peut-être de valider ou d'ajuster la théorie appliquée à ce contexte. Donc, la logique ici qu'on a adoptée : théorie existante, formulation d'hypothèses et en fait des tests empiriques pour vérifier ou pour faire des prédictions.
La dernière partie, c'est la partie 4. Tous les doctorants vont essayer tout de suite au début de leur recherche de définir un plan pour leur recherche. Alors ici, pour définir un plan de recherche, on hésite très souvent sur la place de la revue de la littérature. Est-ce qu'on commence par la revue de la littérature, là où la littérature vient un peu plus tard ? Alors, ça dépend toujours de votre positionnement et de la direction ou de la voie de recherche que vous avez choisi.
Si vous avez pris une recherche par voie de test, recherche déductive, quel est le point de départ ? Le point de départ, ce sont les lois et les théories universelles. Donc, ça viendra d'où ? Ça viendra de la revue de la littérature. Quand vous faites la revue de la littérature, vous allez éventuellement identifier un gap théorique, un manquement ou une contradiction, et ce gap là va vous permettre de formuler votre problématique. Donc, après la revue de la littérature, vous pouvez formuler la problématique. Ensuite, vous allez conceptualiser. Vous allez tout simplement élaborer ou développer un modèle conceptuel qui sera votre cadre d'analyse. Nous allons ici donc définir des hypothèses, des modèles, des concepts et tester de manière empirique avec une démarche hypothético-déductive. Par la suite, nous allons collecter des données en utilisant différents instruments et outils en cohérence avec notre logique déductive. Ça pourra être du questionnaire ou autre. Et à la fin, nous allons traiter statistiquement ces données pour faire les analyses nécessaires et fournir des explications ou des prédictions qui constitueront les résultats de notre recherche. Donc, ça, c'est le plan type pour une recherche qui est sur la direction de test, direction déductive.
Si vous êtes sur l'autre logique, la logique inductive, donc là vous êtes sur une recherche exploratoire, et là le point de départ, ce n'est pas les lois universelles comme tout à l'heure, mais plutôt des faits établis par l'observation. Donc, ce sont ces derniers qui pour nous constitueront des connaissances spécifiques pour fixer les objectifs de la recherche et ensuite vont nous permettre d'identifier une problématique issue d'un terrain particulier. L'objectif, je le rappelle, est de partir du particulier vers le général. Donc, une fois vous avez vos objectifs de la recherche, votre problématique, qui sont des faits établis par l'observation, nous allons adopter une logique abductive qui consiste à formuler des hypothèses à partir des observations spécifiques, des faits sur le terrain. La revue de la littérature ici arrive bien après toutes ces étapes, contrairement à tout à l'heure. Le rôle de la revue de la littérature ici est aussi différent par rapport à tout à l'heure, parce que au lieu de fournir un gap théorique, elle nous permettra de donner peut-être des réponses à notre problématique et de démontrer qu'il n'y a pas de réponse dans la littérature, ce qui justifie de poursuivre notre recherche. Après, nous allons collecter, analyser des données, souvent de manière qualitative, puis discuter les résultats. Contrairement à la logique déductive, ici nous avons besoin de valider ces résultats pour partir des connaissances spécifiques vers des connaissances génériques et enrichir justement les lois et théories existantes, parce que quand vous faites du qualitatif, et bien votre échantillon ne peut peut-être pas être suffisant pour généraliser. Donc, vous allez devoir passer par une étape supplémentaire après discussion des résultats, qui est une étape de validation.
Voilà donc l'ensemble des éléments nécessaires pour concevoir sa recherche. Dans le chapitre suivant, nous allons passer à la deuxième phase, qui est de mettre en œuvre sa recherche, et nous allons donc voir les méthodes, les méthodes de recherche qui vont s'appliquer à cette phase de mise en œuvre. À très bientôt.