Limites de l’étude et pistes de réflexion

Les limites fréquemment constatées dans les revues de littérature systématiques sont la non-garantie de l’exhaustivité des données empiriques antérieures et la dépendance à l’existence et à l’accessibilité de ces données (Egger et al., 2008). Dans le premier cas, notre étude se limite à l’interrogation des trois bases de données ABI/INFORM global (ABI), Business source premier (BSP), et Association for Information System (AIS) e-library ainsi que le moteur de recherche Google Scholar. Les deux premières bases de données sont spécialisées en administration des affaires et la troisième en systèmes d’information. Quant à Google Scholar, son apport dans les données empiriques antérieures représente moins de 16%. L’exhaustivité des données empiriques antérieures n’est donc pas atteinte, à moins de préciser que l’étude soit circonscrite aux disciplines mentionnées. L’usage de notre requête pour la recherche des sources dans les bases de données n’a pas nécessairement permis l’identification de tous les articles pertinents. Dans le deuxième cas, notre étude se limite aux données disponibles, car certains articles n’ont pu être intégrés faute de pouvoir les obtenir.

Notre étude a également comme limite la pertinence de certains résultats de codification, i.e. ceux qui sont indexés de manière peu significative. En effet, certains éléments (codes descriptifs) parmi les

dimensions (codes inférentiels) ont une fréquence de publication que nous avons jugé insuffisante. Plus précisément, nous avons codé 189 éléments, ou codes descriptifs, répartis dans les cinq dimensions. En fonction des critères de représentativité des éléments au sein des dimensions (inclusion des éléments représentant 70% des occurrences de la dimension puis exclusion de ceux ayant une fréquence de publication inférieure ou égale à 5%), nous avons finalement présenté 40 éléments répartis dans les 5 dimensions (10 tâches, 12 savoir-faire, 7 savoir-être, 9 rôles et 2 connaissances). Ce sont 149 éléments, soit près de 80% des codes descriptifs, qui n’ont pas été analysés, car leur fréquence de publication respective s’est avérée trop faible (moins de 5%).

Cette fréquence de publication que nous jugeons trop faible pour certains éléments a pour incidence une grande quantité d’éléments au sein des dimensions. Pour modérer cette limite de l’étude, nous pourrions envisager une classification au sein des dimensions permettant de diminuer de manière substantielle la quantité de codes descriptifs en ajoutant un niveau de codage inférentiel. L’intérêt serait double : d’une part, la classification permettra d’assurer la cohérence et la consistance de la dimension en organisant les entités en groupes ou ensembles sur la base de leurs relations (Beaumont & Beaumont, 1987; Fleishman & Quaintance, 1984b, citant Simpson, 1961) et d’autre part, l’apport d’une classification offrira des points de vue permettant de répondre à certaines problématiques soulevées par l’absence d’une définition. Plus précisément, en classant certaines dimensions, cela participerait par exemple (1) à éclaircir la définition des compétences du candidat au métier pour les employeurs et les ressources humaines et (2) à préciser les objectifs d’apprentissage du candidat au métier pour les milieux académiques et universitaires. Pour ces deux exemples et afin de proposer des pistes de réflexion documentées, nous avons consulté la littérature à la recherche de modèles éprouvés et répondant à nos cas d’études.

Dans le premier cas, nous référons à l’utilisation du modèle de compétences de Viitala (2005) afin de préciser la définition des compétences du candidat au métier. Les modèles de compétences renvoient aux ensembles de « knowledge, skills, abilities, and other characteristics (KSAOs) » nécessaires pour exercer efficacement un emploi ; les KSAOs représentent des compétences et sont généralement appelés « modèles de compétences » (Campion et al., 2011). Selon Campion et al. (2011), l’utilisation d’un modèle de compétence (ou la modélisation des compétences) offre certains avantages, notamment de permettre aux organisations de prêter attention aux informations relatives au travail et aux compétences des employés en matière de gestion des employés, de distinguer les personnes les plus performantes, d’inclure des descripteurs concernant la manière dont les compétences progressent avec les employés (c’est-à-dire, de pouvoir distinguer le niveau du travail en termes de complexité -

novice, expert), de simplifier les systèmes des ressources humaines et faciliter l’embauche et l’évaluation des employés en fonction des mêmes attributs. La littérature fournit divers modèles de compétences, mais nous proposons pour cette piste de réflexion d’utiliser le modèle de Viitala (2005) qui « … propose les principales catégories de compétences généralement considérées comme importantes. » (Traduction libre, Viitala, 2005, p. 440). Ce modèle identifie six niveaux de compétences que les organisations et les chercheurs peuvent utiliser pour évaluer les compétences (Sonteya & Seymour, 2012) : (1) les compétences interpersonnelles, (2) les compétences sociales, (3) le leadership et les compétences en supervision, (4) la gestion de ses connaissances, (5) les compétences affaires et, (6) les compétences techniques. Ces compétences sont disposées selon un continuum : des compétences personnelles aux compétences liées au travail (Rifkin et al., 1999). Selon Rifkin (1999), plus la compétence est proche de la base (compétences interpersonnelles), plus elle est liée aux traits personnels et à la croissance personnelle d'un individu en tant qu'être humain, et plus la compétence est proche du sommet (compétences techniques), plus elle est liée à l'éducation et à l'expérience de travail. Ainsi, les compétences proches du sommet sont plus faciles à développer pour le candidat au métier, à l’inverse des compétences de base (Viitala, 2005, citant Garavan and McGuire, 2001). L’utilisation de ce modèle requerrait de classer les éléments des dimensions « savoir-faire » et « savoir-être » au sein des six niveaux de compétences. Les résultats de ce classement, dans le cadre d’une définition fondamentale du métier ainsi que pour les profils proposés, apporteraient un point de vue intéressant pour les services des ressources humaines qui sont à la recherche d’une définition plus claire des compétences du candidat au métier.

Dans le deuxième cas, nous référons à l’utilisation de la taxonomie révisée de Bloom (2001) afin de préciser les objectifs d’apprentissage du candidat au métier. Une taxonomie est un type particulier de cadre dans lequel les catégories sont positionnées selon un continuum ; ce continuum devient l’un des principes organisant du cadre (Anderson et al., 2001). La taxonomie n'est pas une fin en soi, mais permet d'interpréter ou de prédire les facettes de ce que l'on observe et les taxonomies sont elles- mêmes positionnées dans un continuum allant du spécifique au générique (Fleishman & Quaintance, 1984a). Parmi les taxonomies qui se situent à l'extrémité spécifique du continuum, les plus nombreuses concernent les méthodes d’apprentissage, dont celle de Bloom (1965) (Fleishman & Quaintance, 1984a). Ce dernier a développé un système catégorisant les tâches en ensembles relativement homogènes et invariants par rapport aux principes d'apprentissage et de formation. Dans la taxonomie révisée de Bloom (2001), les « objectifs d’apprentissage » sont classés dans un cadre bidimensionnel. L’énoncé d’un objectif d’apprentissage contient un verbe et un nom, le verbe décrit

le processus cognitif et le nom décrit la connaissance. Conséquemment, les deux dimensions du cadre réfèrent respectivement à la complexité cognitive et à la capacité d’abstraction, ce dernier se caractérise par un continuum du concret (factuel) à l’abstrait (métacognitif) (Anderson et al., 2001). L’utilisation de la taxonomie révisée de Bloom (2001) offre ainsi plusieurs avantages : ( 1) l’évaluation du niveau de complexité des tâches selon la complexité cognitive, (2) le classement des tâches selon le niveau d’abstraction et (3) une clarification des objectifs d’apprentissage selon la table de taxonomie. Dans un contexte de formation universitaire et selon le processus de bureaucratisation des carrières, les deux premiers points participent à l’introduction de niveaux de difficulté dans l’apprentissage des savoirs scientifiques participant à hiérarchiser le développement de la carrière professionnelle. Le troisième point, quant à lui, participe à mieux définir le contenu formatif en vue d’atteindre l’objectif d’apprentissage. L’utilisation d’une taxonomie requerrait également de classer les éléments de la dimensions « tâches », mais dans ce cas, au sein d’une matrice. Les bénéfices de ce classement serviraient aux milieux académiques et universitaires en précisant les objectifs d’apprentissage du candidat au métier. Les objectifs d’apprentissages pourraient être proposés par profil d’analyste d’affaires.

Ces deux pistes de réflexion proposent de classer les éléments au sein de certaines dimensions de façon à éclaircir l’étendue des compétences et à préciser les objectifs d’apprentissage pour le candidat au métier. Ce classement et conséquemment les différents profils de l’analyste d’affaires pourraient constituer une base intéressante à éprouver auprès des milieux praticiens dans le cadre d’une recherche future. À cet effet, la méthode Delphi pourrait être utilisée pour recueillir l’opinion d’experts. Cette méthode est reconnue pour permettre le développement d’un consensus d’opinions sur un sujet particulier (Paré et al., 2013), tout en évitant la confrontation et en favorisant l’expression indépendante des experts (Okoli & Pawlowsli, 2004). Également dans le cadre d’une recherche future, les différents profils de l’analyste d’affaires, au même titre que la définition fondamentale et bien qu’elle reste utopique, pourraient être regardés sous l’angle du temps. En effet, les données de l’étude sont issues d’articles publiés entre 1979 et 2016. De la même manière que le corpus a été filtré par l’utilisation des éléments contextuels, il serait intéressant de filtrer le corpus en fonction du temps et ainsi observer l’évolution des profils, obtenir des profils contemporains ou anticiper les tendances quant au métier.

Conclusion

Pour répondre aux problématiques reliées à la définition de la pratique de l’analyse d’affaires et améliorer notre compréhension de cette dernière, nous avons tenté de déterminer autour de quelles dimensions se construit la pratique et comment elle se définit en regard de ses dimensions. Pour cela, nous avons réalisé une revue de littérature en suivant les étapes proposées par Templier et Paré (2015, 2018) et les recommandations de Petersen et al. (2008). Après avoir sélectionné 66 articles parmi les 495 recherchés dans trois bases de données, nous avons réalisé une réduction des données puis le codage de ces dernières (Miles & Huberman, 1994). Nous avons ensuite créé deux facettes pour regrouper nos données et pour permettre le croisement de l’information dans une optique d’analyse. À la lumière de nos résultats, nous estimons d’une part, que le concept de la pratique de l’analyse d’affaires se construit autour des dimensions « rôles », « tâches », « savoir-faire », « savoir-être » et « connaissances » et que cette pratique peut être vue comme un métier. D’autre part, nous proposons (1) une définition globale de la pratique de l’analyse d’affaires qui regroupe tous les éléments des dimensions que le candidat au métier pourrait être amené à développer. Cette définition s’apparente, dans le concept, aux définitions proposées par les associations professionnelles et nous pensons qu’une telle définition ne participe pas à l’obtention du consensus quant au métier d’analyste d’affaires. Nous proposons également (2) une définition fondamentale du métier. Nous proposons, sur la base de notre analyse de la littérature, que le métier d’analyste d’affaires se définit autour des tâches de collecte, d’analyse, d’identification, d’évaluation, de définition, de communication et de spécification. Le candidat au métier devra disposer de connaissances en gestion des technologies d’affaires et en analyse et conception des systèmes d’information. Doté d’habiletés à la pensée analytique et critique et en gestion de la relation client, il utilisera ses compétences en techniques d’analyse, en gestion des exigences, en ingénierie des processus, en gestion de projet, en compréhension de l’organisation, en analyse d’entreprise et en évaluation et validation de solution pour jouer son rôle de liaison entre les parties prenantes de l’organisation. Nous proposons finalement (3) des variations spécialisées, soit des profils distincts de l’analyste d’affaires en fonction du contexte d’intervention. Nous proposons ainsi neuf profils représentatifs qui mettent l’accent sur le secteur organisationnel au sein duquel le praticien exerce (« système d’information », « ingénierie des processus d’affaires », « intelligence d’affaires et analytique », « développement de nouveau produit ») ou selon la finalité de la pratique de l’analyse d’affaires (« concevoir des systèmes d’information », « améliorer l’efficience », « aider à la décision », « gérer les exigences d’affaires », « évaluer et analyser l’entreprise »).

D’un point de vue théorique, cette étude permet d’enrichir la littérature existante sur le sujet qui est, selon Paul et Tan (2015) peu représentée. D’un point de vue pratique, cette étude permet de clarifier les tâches et les responsabilités du praticien et contribue à renforcer son identité professionnelle, à l’éclairer quant aux savoirs à développer pour le détacher de ses origines affaires ou TI, et à légitimer son rôle au sein de l’organisation. Également, cette étude permet d’envisager la pratique comme un métier, et conséquemment, de circonscrire quels seraient ses prochains développements dans une optique d’évolution. Ainsi, selon la perspective du métier, cette étude permet de légitimer la nécessité d’obtenir un consensus quant à sa définition et de réfléchir à la création d’un cursus universitaire spécifique sanctionné par un examen, dans le but d’obtenir un titre.

De plus, au regard de l’aspect fragmenté de certains résultats, nous proposons de reclasser les dimensions « savoir-faire » et « savoir-être » selon le modèle de compétences de Viitala (2005) et la dimension « tâches » en utilisant la taxonomie révisée de Bloom (2001). Le premier modèle offrirait un point de vue intéressant pour les services des ressources humaines qui sont à la recherche d’une définition plus claire des compétences du praticien ; le second faciliterait d’une part, l’introduction des niveaux de difficultés dans l’apprentissage du métier afin de hiérarchiser le développement de la carrière professionnelle et d’autre part, la définition du contenu formatif afin d’atteindre les objectifs d’apprentissage.

Finalement, notre étude pourrait servir d’intrant à des études similaires ou servir de base à des études complémentaires. Par exemple, dans le premier cas, les données primaires proviendraient de la littérature praticienne ou d’offres d’emploi reliées à la pratique et les résultats de la nouvelle étude pourraient confirmer ou infirmer nos résultats. Dans le second cas, il s’agirait d’obtenir un consensus sur la définition fondamentale ou les profils spécialisés dans le cadre d’une étude Delphi, auprès d'un panel d’experts dispersés.

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