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Ce chapitre concerne les divers éléments qui permettent la mise en œuvre de la recherche. Dans la première section de ce chapitre, nous discutons de la stratégie de recherche utilisée dans le cadre de cette étude. La méthodologie de recherche de notre étude suit grossièrement la méthodologie proposée par Paré (2002) pour la construction des théories basées sur des recherches qualitatives.

4.1 Objectifs de l'étude et questions de recherche

L'un des objectifs de cette étude consiste à définir les différentes stratégies d'intelligence d'affaires en identifiant d'abord les dimensions qui peuvent composer celles-ci. Un second objectif de la présente étude est d'explorer l'impact des différentes SIA sur la performance de l'organisation.

Dans le but d'apporter des éclaircissements et des éléments de réponse aux objectifs de cette recherche, nous tenterons par cette étude de répondre aux deux questions de recherche suivantes :

¦S Quelles sont les différentes stratégies d'intelligence d'affaires qu 'on retrouve en entreprise?

¦S Y a-t-il des différences positives dans la performance perçue de l 'organisation en fonction des stratégies d'intelligence d'affaires implantées?

4.2 Stratégie de recherche

Puisqu'il existe peu de littérature sur les stratégies d'intelligence d'affaires, et que nous sommes au niveau de la conception théorique, notre stratégie de recherche est de type qualitative / exploratoire. Une étude qualitative nous permettra de valider et d'éclaircir les différents concepts de notre cadre conceptuel. Plus précisément, nous utilisons une approche hybride de développement théorique s 'apparentant à la stratégie d'induction analytique afin d'apporter des résultats plus près de la réalité. L'induction analytique est une démarche méthodologique qui consiste à cerner les caractéristiques essentielles d'un phénomène par l'étude de plusieurs cas (Manning, 1982). Ainsi, afin d'arriver à une explication générale, notre modèle de recherche peut évoluer lors de nos entrevues (Manning, 1982). Nous nous inspirerons également des enseignements d'Eisenhart (1989) concernant la construction théorique à partir d'études de cas multiples, c'est pourquoi nous qualifions notre approche d'hybride.

4.2.1 Échantillonnage

Dans le cadre de cette recherche, la population visée concerne les entreprises utilisant des technologies d'intelligence d'affaires. Notre échantillon est un échantillon non probabiliste de convenance. Pour des raisons financières et de simplicité, nous nous limitons aux entreprises de la province de Québec. L'unité d'échantillonnage utilisée pour notre recherche est le(s) personne(s) responsable(s) de l'intelligence d'affaires au sein d'entreprises du Québec. Nous avons ainsi réalisé 7 entrevues de cette façon (principe de saturation) (Anselm Strauss & Juliet Corbin, 1998).

4.2.2 La méthode de collecte des données >

Dans un premier temps, en nous basant sur les contacts dont nous disposons ainsi qu'en demandant des contacts de notre entourage (stratégie d'échantillonnage de type boule de neige), nous avons créé une liste d'entreprises qui répond à notre population cible. Dans un deuxième temps, nous avons contacté par courriel ou par téléphone ces entreprises pour solliciter leur participation.

Afin de maximiser le taux de réponse auprès de la population ciblée, nous avons d'abord contacté par courriel les responsables de l'intelligence d'affaires. Une semaine plus tard, un suivi par téléphone ou par courriel nous a permis de confirmer l'intention du responsable de participer à l'étude. Puis, le formulaire de consentement a été envoyé au participant. Les participants ont reçu des indications claires quant au déroulement de la rencontre. Ce protocole nous a permis de rassurer les répondants quant au contenu de l'entrevue et à la confidentialité des données qu'ils fourniront.

Avant de rencontrer les répondants, nous avons recueilli des données secondaires des entreprises qui ont répondu à notre appel. Il s'agit de tout document qui est important pour le projet de recherche, par exemple, la mission de l'entreprise, les états financiers, les nouvelles sur l'entreprise, etc. Selon Paré (2002), il est important pour les chercheurs qui se penchent sur la construction de théorie de combiner plusieurs méthodes de collecte de données (principe de triangulation).

Par la suite, nous avons interrogé par le biais d'entrevues les responsables de l'intelligence d'affaires d'entreprises situées sur le territoire du Québec. Un guide d'entrevue a été utilisé (annexe 2) pour s'assurer d'aborder tous les aspects de la présente recherche. Le guide comporte cinq parties, chacune essentielle à l'accomplissement de cette recherche : introduction, description de l'intelligence d'affaires, description de la stratégie d'entreprise, description de la performance perçue de l'entreprise et présentation des stratégies d'intelligence d'affaires. Finalement, l'analyse des résultats nous a permis d'apporter des modifications à notre modèle conceptuel de façon à le raffiner.

L'outil de recherche

Pour la conception de notre guide d'entrevue, nous nous sommes assurés de couvrir les principaux construits de notre recherche. Dans un premier temps, nous avons présenté le projet de recherche ainsi que le formulaire de consentement à titre d'introduction. Puis le répondant a été invité à parler librement de l'intelligence d'affaires au sein de son entreprise. Le chercheur a guidé au besoin le répondant afin de s'assurer que chacune des dimensions composant les profils de stratégies d'intelligence

d'affaires soit abordée durant l'entrevue.

En ce qui concerne la performance perçue dé l'entreprise, nous avons demandé aux répondants d'évaluer leur perception sur les différents aspects qu'on retrouve dans le balanced scorecard, soit la finance, les processus internes de l'entreprise, l'apprentissage à l'interne et le volet client.

Finalement, nous avons présenté les différentes stratégies d'intelligence d'affaires que nous avons développées, à partir de la littérature existante, à chacun des répondants. Cette partie de l'entrevue nous a permis d'évaluer la validité apparente de nos stratégies.

4.2.3 L'échéancier de la collecte des données

Les entrevues ont été réalisées entre juin 2009 et janvier 2010.

4.2.4 Analyse des données

L'analyse des données est un aspect d'une grande importance pour les études exploratoires (W. L. James & Hatten, 1995). Les méthodes d'analyse des données sont utilisées pour nous aider à identifier les principaux thèmes, à développer les différentes catégories et à explorer les similarités, les différences et les relations entre les données. Suite à une transcription des entrevues, une analyse des verbatims nous a permis d'analyser le contenu des entrevues pour ensuite les catégoriser afin d'atteindre les objectifs de la recherche.

La méthodologie de recherche que nous avons utilisée pour l'analyse des données est basée sur les méthodes d'analyse de données enseignées par Eisenhart (1989), Miles et Huberman (1984), décrite en profondeur par Paré (2002) et utilisée notamment par Orlikowski (1993). La majorité du temps, une étude qualitative est une méthodologie inductive qui permet d'explorer de nouvelles théories (Eisenhardt, 1989).

L'analyse des données est une approche itérative comprenant la collecte, le codage et l'analyse des données. Pour obtenir de bons résultats pour ce type d'étude^ il est important de prendre en considération le contexte de l'entreprise dans l'étude et de suivre rigoureusement la méthodologie décrite ci-dessous.

L'entrevue est dans un premier temps transcrite pour faciliter l'analyse des données. Puis, dans un deuxième temps, ces données, de même que toutes autres documentations secondaires recueillies, sont examinées en détail pour effectuer l'analyse de contenu. Suivant les recommandations de Miles et Huberman (1984), des catégories sont créées dans un premier temps à partir du cadre conceptuel de notre étude. Les données sont alors analysées en utilisant ces thèmes, mais nous laissons également émerger de nouvelles catégories au fur et à mesure que les données sont