Dans cette section nous allons proposer des pistes de réflexion ainsi que des points à améliorer à cette recherche dans le but d’inspirer d’autres chercheurs dans des recherches futures.
Tout d’abord, il faut noter ici qu'il n'y a aucun des objectifs de l'étude qui indique que l'on tentait de mettre en application le modèle de l'intelligence compétitive développé ou encore les différentes recommandations et bonnes pratiques d'affaires proposées. C'est pourquoi aucune phase pratique n'a été faite auprès des PME. Dans le cadre de recherches subséquentes, les côtés pratiques, concrets et techniques de l'intelligence compétitive dans les PME pourraient constituer de bons thèmes de départ pour de futurs chercheurs dans un design de recherche de type recherche-action.
Comme mentionné dans la section 5.4.2 - Contributions théoriques, nous ne pensons pas que la phase de l’intégration des données ait sa place dans un processus de l’intelligence compétitive pour les petites et moyennes entreprises. À cet égard, il pourrait être intéressant de tester ce nouveau modèle dans une autre recherche.
Au cours de nos entretiens avec les dirigeants des PME, aucun d’entre eux ne nous a indiqué qu’il se servait de tableaux de bord pour la représentation visuelle de ses informations de veille. On nous a même dit que cela serait probablement difficile de créer de tels tableaux étant donné la nature qualitative des informations que l’on acquiert via l’intelligence compétitive. Nous pensons donc qu’il serait pertinent de faire des recherches futures plus pratiques dans le but de trouver des moyens de représentation visuelle des informations de l’intelligence compétitive.
Le facteur clef du feedback a été celui qui a obtenu les pires notes de l’ensemble des facteurs clefs de succès, mais nous pensons que celui-ci est très important pour atteindre
109 l’excellence en intelligence compétitive. Il serait intéressant de se pencher plus profondément à savoir pour quelles raisons les PME n’ont pas bien performé à ce facteur et comment l’on pourrait faire pour améliorer les pratiques d’affaires des entreprises pour celui-ci.
À la lumière de certaines analyses et discussions que l’on a effectuées au cours du chapitre 5, il aurait apparu pertinent d’inclure une question sur la scolarité des dirigeants dans les questions contextuelles pour savoir si cette variable a une influence sur l’attitude de la PME envers l’intelligence compétitive. Il serait pertinent d’introduire cette variable lors de recherches futures.
Dans notre attribution des notes aux PME, nous avons accordé une importance égale à chaque phase et chaque facteur clef dans le calcul final des résultats, c’est-à-dire qu’elles avaient chacune une pondération de 1/12. Peut-être aurait-il été intéressant de tenter d’accorder une plus grande importance à certaines phases ou facteurs qui semblent plus décisifs que d’autres. Ceci pourrait constituer le sujet d’une recherche future, c’est-à-dire de tenter de déterminer si des phases ou des facteurs sont plus critiques et importants dans le modèle de l’intelligence compétitive. Ainsi, on pourrait pondérer les notes différemment selon l’importance d’un élément particulier.
Finalement, étant donné que notre recherche était de type qualitatif sous forme d’étude de cas. Il serait pertinent de faire une étude semblable, mais de manière quantitative, par exemple en distribuant un questionnaire avec des échelles de Likert pour chacun des éléments. De cette façon, on pourrait inclure les quelques points énumérés ci-dessus et l’on pourrait avoir un plus gros échantillon. Avec un plus gros échantillon, on pourrait récolter plus de données sur les moyennes entreprises, on pourrait récolter des données sur les PME du Québec en entier et on pourrait aussi récolter des données sur plus de secteurs d’activités, ce qui adresserait trois des limites que l’on a fixées à notre étude.
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Conclusion
En conclusion, nous rappelons que les PME interrogées se comportent majoritairement de façon réactive envers l’intelligence compétitive. En effet, nous avons noté une entreprise qui agissait de façon passive, deux de façon active et deux autres de façon agressive, alors qu’il y en a eu sept qui le faisaient de façon réactive selon nos critères d’évaluation. Nous pensons que cela est dû au manque de compréhension des procédures et des bénéfices de l’intelligence compétitive. Il est aussi pertinent de rappeler les résultats que l’on a observés entre les PME technologiques et celles des autres secteurs. Les entreprises évoluant dans le secteur des technologies ont obtenu de meilleures notes que celles des autres secteurs, et ce, dans chacune des sept phases du processus ainsi que pour les cinq facteurs clefs de succès de l’intelligence compétitive. Nous croyons que la raison de cette différence vient du fait que puisque les PME technologiques doivent constamment être à l’affût de nouvelles technologies pour se démarquer de la compétition et être à l’avant garde, elles ont donc mieux développé leurs pratiques d’intelligence compétitive que les entreprises des autres secteurs. Notre recherche a mené à plusieurs contributions pour les PME voulant améliorer leurs pratiques d’affaires ainsi que pour les chercheurs académiques du côté théoriques. Nous soulignons que les nombreuses contributions pratiques peuvent être trouvées à la section 5.4.1 - Contributions pratiques. Nous rappelons également que, du côté pratique, nous avons conclu que la phase de l’intégration des données ne se prêtait pas au contexte de l’intelligence compétitive pour les petites et moyennes entreprises et que le facteur clef de l’attitude des dirigeants est le plus important pour la réussite de l’IC dans une PME. Finalement, une possibilité de recherche future serait de reprendre les concepts étudiés dans notre étude et de tenter de les explorer sous forme quantitative à l’aide de questionnaires. Cela permettrait d’atteindre plus de PME et adresserait ainsi trois des limites de cette étude, soit le peu de moyennes entreprises interrogées, l’absence d’entreprises venant de l’extérieur de la région de l’Estrie ainsi que la limitation à trois secteurs d’activités.
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Lexique
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Decision Support System (DSS) = Système d'Aide à la Décision (SAD)
Executive Information System (EIS) = Systèmes d'Information pour Dirigeants (SID) Data Warehouse (DW) = Entrepôts de Données (ED)
Information Technology (IT) = Technologies de l'Information (TI)
Extract, Transform, Load (ETL) = Extraction, Transformation, Chargement (ETC) Multidimensional analysis = Analyse multidimensionnelle
OnLine Analytical Processing (OLAP) = Traitement Analytique En Ligne (TAEL) Data mining = Forage de données
Dashboards = Tableaux de bord Scorecards = Cartes d'indicateurs
Enterprise Ressource Planning (ERP) = Système de Gestion Intégré (SGI) Strategic and Competitive Intelligence Professionals (SCIP)
Electronic Document Management (EDM) = Gestion Électronique des Documents (GED) Competitor Intelligence (CtorI) = Intelligence Concurrentielle (IConc)
Marketing Intelligence (MrktI) = Intelligence Marketing (IMrkt)
Competitive Technical Intelligence (CTI) = Intelligence Technologique (ITech)
American Marketing Association (AMA) = Association Américaine de Marketing (AAM) Small and Medium Entreprises (SME) = Petites et Moyennes Entreprises (PME)
Gross Domestic Product (GDP) = Produit Intérieur Brut (PIB) Case study = Étude de cas
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