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CREATION D’UNE ECHELLE DE MESURE AU LEADERSHIP AMBIDESTRE : RESULTATS DE LA PHASE EXPLORATOIRE
Auteur : Khaoula Ben Zarb
Affiliation : Université Paris1 Panthéon-Sorbonne, Laboratoire de recherche PRISM
Coordonnées : Khaoula.ben-zarb@univ-paris1.fr
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CREATION D’UNE ECHELLE DE MESURE AU LEADERSHIP AMBIDEXTRE : RESULTATS DE LA PHASE EXPLORATOIRE
Introduction
La théorie de l’innovation est principalement une théorie de changement du système social (Van de Ven et Poole., 2000) qui n’affecte pas uniquement un acteur ou une organisation mais se rattache aux interactions entre les acteurs (Tissioui et al., 2016). Au sein d’une organisation, ce sont les acteurs en tant que collectif humain créatif qui portent les projets d’innovation. En effet, la diversité de leurs profils et de leurs parcours est une source de richesse et d’innovation pour les entreprises.
Par ailleurs, le caractère complexe du processus d’innovation, particulièrement en raison de la gestion duale des activités d’exploration et d’exploitation, place le leader au cœur de ce processus. Diviser le processus d’innovation en deux phases séparées (exploration/exploitation) et délimiter les missions pour chacune des phases représente une approche réductrice de l’innovation en tant que processus. Ainsi, le besoin au développement de leaders est devenu tout aussi complexe que le sont nos organisations (Martin, 2007 ; Uhl-Bien et al., 2007). Dans ce sens, une théorie du leadership ambidextre a vu le jour en affirmant que c’est le style de leadership fait pour l’innovation et pour la gestion simultanée du couple « exploration- exploitation ». Le leadership ambidextre est proposé, d’une part, comme le moyen d’instaurer au sein des organisations l’ambidextrie contextuelle qui est basée sur la capacité de l’individu à alterner entre les activités d’exploration et d’exploitation, et d’autre part, comme source de stimulation ainsi que de diffusion du comportement ambidextre auprès de l’ensemble des acteurs de l’organisation. En effet, afin de favoriser l’ambidextrie, le leader devrait adopter un comportement qui favorise l’inclusion de l’ensemble de ses collaborateurs dans la discussion et la prise de décision où la diversité des opinions est encouragée et valorisée (Nembhard et Edmondson, 2006). Cette diversité est fédératrice de créativité et d’innovativité.
Cependant, si une théorie du leadership ambidextre a été développée par Rosing et al. (2011), une mesure concrète à ce style intellectuel n’a toujours pas été proposée. Les travaux de recherche qui se sont intéressés à ce nouveau style de leadership l’ont tout simplement mesuré en ayant recours au paradigme du leadership « transformationnel-transactionnel ». Dans le but de combler ce vide tant théorique qu’empirique, nous décidons de développer une échelle de mesure à ce style de leadership en s’appuyant sur la méthodologie du paradigme de Churchill (1979) pour la création des échelles de mesure en sciences sociales. En effet, nous nous interrogeons sur les composantes de ce style intellectuel.
Le paradigme de Churchill (1979) est une méthodologie de création des échelles de mesure composé par deux grandes phases: une phase exploratoire et une phase confirmatoire.
Notre papier de recherche expose les résultats de la première phase. A ce titre, une première collecte de données moyennant un questionnaire de recherche a été menée auprès de 315 collaborateurs actifs au sein de petites entreprises innovantes. Ainsi, nous présenterons la démarche adoptée pour chacune des étapes de la phase exploratoire et les résultats statistiques obtenus qui ont permis d’identifier la structure du leadership ambidextre.
1.La démarche du paradigme de Churchill
Le paradigme de Churchill (1979) est considéré comme la méthode de référence pour le développement d’une échelle de mesure en sciences sociales. Cette démarche puise ses origines dans la théorie de la mesure (Nunnally, 1967) fondée sur le modèle de la vraie valeur (Roussel et Wacheux, 2005). Le modèle de la vraie valeur décompose le résultat d’une mesure en deux
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éléments : la vraie valeur qui est censée être la mesure parfaite de ce que le chercheur essaie de mesurer, et les termes d’erreurs (Evrard et al., 2009). Ces termes d’erreurs se décomposent à leurs tours en l’erreur aléatoire qui pourrait résulter par exemple des circonstances liées à l’administration du questionnaire ou l’humeur des répondants, et l’erreur systématique qui pourrait ressortir suite à une discordance ou écart entre l’instrument de mesure et le phénomène étudié (Evrard et al., 2009) émanant d’un biais lié à la conception de l’instrument de mesure.
La démarche du paradigme de Churchill (1979) est une méthodologie qui distingue deux grandes phases, comme le montre la figure 1, une phase exploratoire et une phase confirmatoire appelée aussi de validation. La première phase exploratoire ou de purification a pour but de réduire l’exposition de l’instrument de mesure, en occurrence, le questionnaire, à des erreurs aléatoires alors que la phase confirmatoire ou de validation a pour but de réduire l’erreur aléatoire mais aussi l’erreur systématique qui pourrait être liée à la conception de l’instrument de mesure. Chacune des deux phases se déroule en quatre étapes (figure1).
Ainsi, la démarche méthodologique du paradigme de Churchill (1979) réunit huit étapes qui correspondent à des séquences itératives et non parfaitement séquentielles, comme le montre la figure 1. Cette procédure implique des allers et des retours entre les différentes phases afin de procéder aux ajustements nécessaires entre la théorie et la méthodologie renforçant de cette manière le contenu de l’échelle à valider.
Figure 1: Procédure de développement d’une échelle de mesure selon le paradigme de Churchill (Churchill, 1979, p. 66)
La phase exploratoire regroupe les quatre premières étapes qui correspondent à la découverte et la délimitation du phénomène étudié, le développement d’une échelle de mesure et les tests relatifs à la validité de contenu du construit (Wacheux et Roussel, 2005).
2.Spécifier le domaine du construit
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La spécification du domaine du construit, correspond à la première étape du paradigme de Churchill, implique une revue approfondie et exhaustive de la littérature portant sur le phénomène étudié afin de bien cerner ce que le chercheur essaie de mesurer et de bien définir le construit. A ce niveau, il est important de comparer les résultats des travaux qui ont étudié l’objet de la recherche afin de délimiter les apports et les limites de chacun, évaluer la pertinence de leurs résultats quant au phénomène étudié, se positionner par rapport à l’un de ces travaux ou encore élaborer un modèle intégré en combinant différent modèles. De ce fait, nous commençons par définir et examiner le concept du leadership ambidextre.
2.1Délimitation du phénomène étudié : Le leadership ambidextre
Le leadership joue un rôle déterminant dans la mise en place et la facilitation de l’ambidextrie, et en conséquence, dans l’amélioration de la performance des organisations (Good et Michel, 2013; Hambrick et Quigley, 2014; Lin et McDonough, 2011; Mihalache et al., 2014; Mom et al., 2015; Rogan et Mors, 2014; Stadler et al., 2014). Les travaux examinant les liens entre le leadership et l’innovation sont assez abondants (Rosing et al., 2011). Certains travaux de recherche affirment que le leadership s’avère être un des déterminants de l’innovation les plus influents (Manz et al., 1989; Mumford et al., 2002).
Le concept du leadership appliqué aux organisations ambidextres a été introduit par la théorie du leadership ambidextre développée par Rosing et al. (2011). Comme le signalent Bonesso et al. (2014), comprendre l’ambidextrie au niveau individuel pourrait aider à éclairer sur la manière d’instaurer un équilibre entre les activités d’exploration et l’exploitation au sein d’une même unité ou une organisation. Le travail de recherche d’O’Reilly et Tushman (2004) est considéré comme le travail fédérateur au développement d’une théorie du leadership ambidextre étant donné qu’ils affirmaient déjà que les organisations ambidextres nécessitent des équipes dirigeantes et des managers ambidextres. Les entreprises innovantes qui adoptent une approche simultanée de l’exploration et de l’exploitation font appel à des leaders dotés d’une grande dextérité et d’une grande capacité à gérer la tension résultante de la nature conflictuelle et opposée de ces activités. En effet, même si ces activités semblent contradictoires et paradoxales, elles sont complémentaires et ensemble convergent vers la concrétisation de meilleurs résultats. Par ailleurs, les exigences du processus d’innovation ne varient pas d’une manière linéaire et prévisible mais plutôt caractérisées par un cycle itératif de phases bien planifiées, d’autres chaotiques et c’est au leader d’intervenir en continue afin d’influencer ces cycles (Bledow et al., 2011).
Rosing et al. (2011) expliquent que les différents styles de leadership étudiés n’arrivent plus à soutenir l’innovation. Ils argumentent que la particularité du leadership de l’innovation réside dans sa capacité à favoriser les activités d’exploration et d’exploitation par l’accroissement ou la réduction de la variance du comportement des collaborateurs, mais aussi d’alterner entre ces deux activités. Ces chercheurs affirment qu’un style de leadership unique n’est plus en mesure de stimuler l’activité d’innovation. Ils ajoutent que les besoins actuels font de la variabilité situationnelle, du comportement du leadership flexible, et du leadership qui s’adapte particulièrement au comportement individuel de chacun des collaborateurs des pré-requis pour soutenir l’innovation. De ce besoin, le leadership ambidextre est proposé par Rosing et al.
(2010, 2011) comme le style de leadership fait pour l’innovation et pour la gestion simultanée du couple « exploration-exploitation ». Il est défini par Rosing et al. (2011) comme la capacité de favoriser en parallèle le comportement d’exploration et d’exploitation des collaborateurs par l’accroissement ou la réduction de la variance de leurs comportements et de faire preuve de flexibilité temporaire afin d’alterner avec souplesse entre ces deux comportements. Cette définition conduit à l’identification de trois comportements : « un comportement d’ouverture
» qui incite à l’expérimentation, le renouvellement et à la liberté d’action. Afin que les collaborateurs s’orientent vers l’exploration, ils ont besoin d’expérimenter de nouvelles
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méthodes de travail et d’inventer de nouvelles idées : ce comportement d’ouverture les encourage à chercher de nouvelles solutions, de briser les règles, de développer un regard critique par rapport aux pratiques managériales instaurées et de s’ouvrir sur d’autres perspectives (Rosing et al., 2010). « Un comportement de clôture » qui favorise la consolidation des connaissances et la mise en place des actions correctives. En effet, au moment de la mise en œuvre des idées, la réduction de la variance du comportement des collaborateurs est déterminante parce qu’en cette phase l’exploitation repose sur les compétences des collaborateurs et leur aptitude à être efficaces dans la réalisation des tâches (Rosing et al., 2010).
La « flexibilité temporaire » permet d’alterner entre ces deux comportements selon les exigences de la situation. De cette manière, le leader ambidextre sera impliqué dans le processus d’innovation mais à chaque fois ce degré d’implication varie selon les exigences de la situation et même selon les équipes dépendant ainsi du degré d’expertise de ses membres, voire au sein d’une même équipe s’adaptant ainsi aux besoins individuels des collaborateurs (Rosing et al., 2011).
2.2Mesure du leadership ambidextre
Mom et al. (2009) proposent trois caractéristiques aux managers ambidextres. Premièrement, ces managers abritent de la contradiction et s’engagent dans une pensée paradoxale: ils ont la motivation et la capacité de poursuivre des objectifs, des opportunités et des besoins qui semblent opposés et conflictuels. Deuxièmement, ils sont multitâches, ils peuvent assurer différents rôles et mener différents exercices en même temps. Troisièmement, ils sont toujours centrés sur l’amélioration des connaissances acquises et en même temps dans la quête de nouvelles connaissances.
Cependant, en développant une théorie du leadership ambidextre, Rosing et al. (2011) se contentent de proposer la théorie sans pour autant essayer de la valider empiriquement. Ils affirment que le leadership ambidextre serait composé par deux styles de leadership opposés mais complémentaires : l’un est sollicité pour la stimulation des activités d’exploration alors que le deuxième est sollicité pour les activités d’exploitation.
En l’absence d’une mesure propre à ce style de leadership, les rares travaux qui se sont penchés sur une étude empirique du leadership ambidextre l’ont considéré comme un style composé par le style de leadership transformationnel et le style de leadership transactionnel (Junni et al., 2015; Baskarada et al., 2016; Luo et al., 2016; Tung, 2016).
Le recours au paradigme du leadership « transactionnel-transformationnel » part du principe que pour faire preuve d’ambidextrie, le leadership ambidextre sollicite deux styles de leadership contradictoires mais complémentaires (Bledowet al., 2011; Smith et al., 2017). Ainsi, le leadership transformationnel favorise les innovations d’exploration en contribuant à la création de nouvelles connaissances alors que le leadership transactionnel est associé à l’exploitation des connaissances préétablies (Jansen et al., 2009; Rosing et al., 2011; Baskarada et al., 2016;
Luo et al., 2016). Nous jugeons que cette démarche réduit le potentiel du leadership ambidextre.
Le modèle classique du leadership est conçu pour gérer des circonstances différentes du contexte actuel, ce qui incite à questionner son degré de pertinence à l’environnement changeant (Uhl-Bien et al.,2007). Pour Osborn et al. (2002), un changement radical de perspective par rapport au leadership est nécessaire afin de dépasser les conceptions traditionnellement acceptées étant donné que le contexte actuel au sein duquel les leaders opèrent est un contexte à la fois totalement différent et varié.
Suite à l’analyse de la revue de la littérature, nous déduisons que ce style de leadership demeure mal identifié, peu compris et les travaux de recherche sont peu concluants. Ainsi, afin de mieux cerner le leadership ambidextre, nous avons mené une étude qualitative exploratoire auprès de 19 fondateurs de start-up. L’objectif de l’étude qualitative est d’identifier les différentes facettes de ce style intellectuel. Le choix des start-ups comme terrain d’exploration se justifie par le fait
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que ces jeunes entreprises innovantes sont identifiées comme des structures ambidextres, s’investissant simultanément dans les innovations d’exploration et les innovations d’exploitation (Julien et Carrier, 2002 ; Ben Mahmoud-Jouini et al., 2007).
2.3 Résultats de l’étude qualitative
Nous présenterons les résultats de l’étude qualitative 1de manière assez sommaire. L’analyse de contenu des 19 entretiens menés avec les fondateurs de start-up ancrées sur différents secteurs d’activité a permis de révéler que le leadership ambidextre est formé par deux styles de leadership : le leadership de responsabilisation (Manz et Sims, 1987) et le leadership partagé (Pearce et Sims, 2000, 2002 ; Pearce et Conger, 2003).
Le leadership de responsabilisation est défini comme un processus d’influence des collaborateurs à travers la motivation, le partage du pouvoir, le développement du soutien nécessaire pour impulser leurs aptitudes à travailler de manière autonome (Arnold et al., 2000).
Quant au leadership partagé, il se définit comme un processus d’influence mutuelle au sein d’une équipe qui se caractérise par la manifestation formelle mais aussi informelle de leaders (Pearce, 2004), conduisant ainsi à la distribution de l’influence du leadership entre les différents membres de cette équipe (Carson et al., 2007).
Tout comme le préconisaient Rosing et al. (2011), le leadership ambidextre est un style intellectuel qui déploie deux styles de leadership opposés mais complémentaire pour ancrer une démarche ambidextre au sein des organisations et stimuler simultanément les activités d’exploration et d’exploitation. En effet, le leadership de responsabilisation est un style de leadership vertical alors que le leadership distribué ou partagé est un leadership collectif.
Toutefois, comme souligné par Conger et Pearce (2003), ces deux styles de leadership se manifestent simultanément : le leadership partagé complète et émane du leadership vertical (Hoch et Kozlowski, 2014 ; Wang et Rafiq, 2014). Ainsi, les résultats de l’étude qualitative ont montré que ces deux styles de leadership se déploient au sein de ces entreprises par la responsabilisation, l’autonomie, l’implication, le partage du pouvoir, le sens de la tâche, la gestion par objectifs, le self-leadership, la prise d’initiative, la confiance et la délégation.
3.Générer un échantillon d’items
Après avoir délimité les facettes du domaine d’étude, la génération des items qui capturent le domaine spécifié représente la deuxième étape du paradigme de Churchill. Outre la revue de la littérature comme moyen de développer des propositions pour mesurer un concept donné, une enquête à titre individuel ou de groupes, représentative de ce phénomène pourrait être menée.
Une étude qualitative exploratoire moyennant des entretiens semi-directifs permet de confronter les connaissances théoriques, si disponibles, à la réalité du terrain. De plus, comme précisé par Wacheux et Roussel (2005), ces enquêtes permettent de se familiariser avec le langage employé sur le terrain et en conséquence la rédaction des items sera plus facile et adressée avec des termes propres à l’échantillon ciblé par la recherche. Ainsi, l’étude qualitative exploratoire que nous avons mené a permis une meilleure compréhension du leadership ambidextre mais aussi a joué un rôle déterminant dans le développement des items.
3.1La démarche méthodologique pour le développement des items
1Voir l’article : Ben Zarb K., de La Robertie C., et Karoui-Zouaoui S., (2019), Leadership ambidextre : résultats d’une étude qualitative exploratoire, @GRH, 30(1), p. 105-136
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A ce niveau, Roussel et Wacheux (2005), précisent qu’il faut générer le plus grand nombre d’items ou propositions afin de mieux cerner les différentes facettes du phénomène étudié.
Ainsi, ils différencient deux approches dont le choix dépendrait de la première étape du paradigme de Churchill (1979), à savoir la définition du construit. Une approche déductive (1) serait appropriée si la littérature traitant du concept étudié procure une base de connaissance solide, approfondie, cohérente et appuyée par des recherches d’ordre empiriques, comme garant de la pertinence de ces connaissances. Dans ce cas, la génération des items s’appuiera sur une revue de la littérature exhaustive des échelles déjà créées par d’autres chercheurs pour mesurer le concept en question. Une deuxième approche inductive (2) serait recommandée lorsque les fondements théoriques par rapport au concept étudié sont insuffisants, incomplets et ne contribuent pas à la compréhension du phénomène étudié. Dans ce cas, le recours à des techniques des études qualitatives en interrogeant des répondants représentatifs du phénomène étudié, est le moyen de répondre à ces insuffisances. Les verbatim issus de l’analyse de l’étude qualitative seront repris pour être proposés comme items et ainsi, chacune de ces propositions permettra de décrire et de refléter une facette du concept étudié.
Dans le cadre de notre recherche, nous avons fusionné les deux approches. Dans un premier temps, en raison des insuffisances constatées suite à la revue de la littérature, nous avons adhéré à une démarche inductive en dirigeant une étude qualitative exploratoire auprès de 19 fondateurs (CEO) de start-up pour recueillir des informations sur leur manière de faire afin de faire preuve d’ambidextrie et pousser leurs collaborateurs à adopter un comportement ambidextre. Dans un deuxième temps, nous avons appliqué une démarche déductive étant donné que les résultats de l’analyse de notre étude qualitative ont révélé que, finalement un leader ambidextre qui réussit à associer les activités d’exploration et d’exploitation et d’inciter ses collaborateurs à faire preuve d’ambidextrie à leurs tours, est un leader, qui responsabilise ses collaborateurs, leur accorde l’autonomie nécessaire pour l’exercice de leurs projets, qui les incite à s’auto-gérer et à développer leurs capacités de l’auto-leadership où le pouvoir est partagé. Ces résultats nous ont révélé que le leadership ambidextre est un composite entre le leadership de responsabilisation et le leadership partagé. Au vu de ces résultats, nous nous sommes redirigé vers la littérature afin de vérifier les échelles de mesure qui ont été menées pour opérationnaliser et mesurer ces styles de leadership.
Le fondement théorique de l’ensemble des échelles développées pour mesurer le leadership de responsabilisation (empowering leadership) (Ahearne et al., 2005 ; Amundsen et al., 2014 ; Arnold et al., 2000; Boudrias et al., 2010 ; Konczack et al., 2000) se basent sur les travaux de Conger et Kanung (1988), de Manz et Sims (1987, 1990) et celle de Spreitzer (1995). En étudiant ces différents travaux, nous avons essayé d’évaluer la pertinence du contenu de ces échelles (la valeur de l’alpha de Cronbach) et les aspects retenus au niveau des dimensions afin de juger de la cohérence des facettes de ce style de leadership présentées et mesurées par ces échelles par rapport aux résultats de notre étude qualitative. Recenser les différentes échelles de mesure a permis d’identifier la motivation intrinsèque, l’autonomie, la délégation de l’autorité et la responsabilisation comme des construits communs partagés par ces différentes mesures.
Par ailleurs, les échelles développées par Arnold et al. (2000) et Konczack et al. (2000) reflètent des dimensions que nous avons identifiées au niveau de notre étude qualitative telles que la délégation du pouvoir, l’autonomie, la responsabilisation, la prise de décision participative, encourager l’auto-gestion et le développement de compétence. Le croisement entre ces échelles de mesure et les résultats de l’étude qualitative nous a permis de rédiger de nouveaux items pour refléter ces facettes et de reprendre certains items issus des échelles de mesure déjà développés (Arnold et al., 2000 ; Konczack et al., 2000) après avoir respecté la procédure de rétro-traduction afin d’assurer l’exactitude de la traduction.
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3.2La rédaction des items
La rédaction des items doit être simple, courte, employant un langage facile et familier aux répondants de l’échantillon cible (Roussel et Wacheux, 2005). Ainsi, nous avons généré une batterie d’items sur la base des verbatim issus de notre étude qualitative, de la revue de la littérature et des échelles précédemment développées. Comme souligné par Gavard-Perret et al. (2008), se baser uniquement sur les réponses accordées par les interviewés lors de l’étude qualitative n’est pas suffisant. Par ailleurs, les réponses issues des entretiens que nous avons menés avec les CEO de start-ups représentent une auto-évaluation de leur manière de faire pour déployer et diffuser l’ambidextrie contextuelle au sein de leurs structures. Cependant, la formulation des énoncés de l’échelle est destinée aux collaborateurs travaillant sous l’autorité et avec les fondateurs de start-up. Nous jugeons que les collaborateurs sont les mieux placés pour évaluer le comportement du fondateur et son style de leadership. D’autant plus que parfois, les perceptions entre managers et collaborateurs risquent de diverger. Confronter ces deux évaluations nous garantira la pertinence et la validité de l’échelle de mesure que nous essayons de développer. Ainsi, nous avons repris les verbatim générés et nous avons adapté la formulation des propositions de manière à ce qu’elles soient adressées aux membres des équipes. Nous avons gardé l’idée énoncée par les fondateurs mais nous l’avons juste adressée aux collaborateurs.
Hardesty et Bearden (2004) précisent que la liste des items développée doit se situer autour d’un nombre compris entre 10 et 180 propositions. En effet, il est recommandé que pour obtenir une bonne fiabilité interne, de générer un maximum d’items qui soit cohérent et reflète les différentes facettes du phénomène étudié (DeVellis, 1991 ; Roussel et Wacheux, 2005 ; Zaichkowsky, 1985). Chaque item doit annoncer une seule idée, ce qui conduit à écarter et éclater les items qui regroupent deux idées en même temps (Roussel et Wacheux, 2005). Afin d’éviter des réponses similaires et une augmentation artificielle des indices de la fiabilité interne de l’échelle, les énoncés qui reflètent le même aspect du concept doivent être rédigés différemment et il est conseillé de disperser, de manière aléatoire, tout au long du questionnaire, des items inversés ou négatifs (Roussel et Wacheux, 2005). Ainsi, au vu de ces recommandations, nous avons rédigé une première version du questionnaire avec une liste de 170 items.
3.3La validité de contenu
La validité faciale ou de contenu se rapporte à l’analyse de l’adéquation de l’ensemble des items avec ce à quoi ils sont destinés, à savoir la mesure du leadership ambidextre. La validité de contenu « vise à s’assurer que chaque item de l’échelle représente bien le construit visé et que toutes ses facettes sont bien mesurées » (Gavard-Perret, 2008, p. 67) : c’est « un travail de condensation de l’échelle » (Roussel et Wacheux, 2005, p. 253). A ce niveau il s’agit de supprimer les items incohérents, mal rédigés, ambigus et dont l’idée ne concorde pas avec la définition du concept. Pour se faire, il est recommandé de partager le questionnaire avec des pairs et des experts du phénomène étudié (Gavard-Perret, 2008 ; Roussel et Wacheux, 2005).
Ainsi, nous avons partagé notre questionnaire avec des doctorants et des jeunes docteurs de notre laboratoire de recherche, et avec trois experts de la thématique du leadership et de l’innovation. Ces échanges ont conduit à des modifications aboutissant à des améliorations par rapport à la version initiale de notre questionnaire. De ce fait, nous avons éliminé certaines facettes que nous pensions représenter le style de leadership telle que la confiance qui s’avère être plus un déterminant du leadership plutôt qu’une composante. La littérature portant sur le leadership de responsabilisation et de l’auto-gestion identifie la stimulation du sentiment de l’auto-renforcement comme un aspect important pour développer les capacités de s’auto-gérer.
Cependant, les items représentatifs de cette dimension, repris de l’échelle de mesure élaborée
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par Manz et Sims (1987) dont l’alpha de cronbach est égal à 0.89, ont été jugés par notre comité d’experts et nos pairs comme pas assez clairs et incompréhensibles, ce qui a conduit à leur suppression. Au final, nous avons retenu une dernière version du questionnaire destiné à la mesure de l’échelle avec 95 items dont 9 items inversés. Dans un deuxième temps, nous avons procédé au pré-test de cette version du questionnaire auprès des équipes actives au sein de start- ups. A ce titre, Roussel et Wacheux (2005) précisent que le pré-test doit toucher un échantillon de la population étudiée compris entre 10 et 30 personnes mais que finalement, tout dépend du seuil de saturation et que, si le chercheur atteint ce seuil avec un nombre de population inférieur à 10, il devrait arrêter du moment que tous les retours sont similaires. Pour pré-tester notre questionnaire de recherche, nous l’avons administré, face à face, afin de mieux cerner les réactions des répondants et en déduire les corrections à porter sur le questionnaire. Nous avons atteint le seuil de saturation depuis la sixième réponse mais nous avons préféré continuer jusqu’à la 15ème réponse.
4. La collecte de données
Après la génération d’un échantillon d’items, la troisième étape est le lancement d’une première collecte de données dont l’objectif est de réduire la liste des énoncés proposés au niveau du questionnaire pour ne garder que celles qui décrivent au mieux les différentes facettes de ce construit.
4.1 Les PMEs comme terrain d’étude
Nous décidons de mener notre étude auprès des PMEs françaises en raison de leur aptitude à innover. En effet, ce qui confère aux PMEs cette capacité à innover plus rapidement que les grandes entreprises émane de leur structure organisationnelle et du leadership du dirigeant.
L’une des caractéristiques des PMEs les plus soulignées par grand nombre de travaux est la limite de leurs ressources (Julien et Carrier, 2002) ce qui les contraint à mener les activités d’exploration et d’exploitation au sein d’une même unité de travail. Ces spécificités les orientent vers une quête de l’ambidextrie contextuelle où les innovations d’exploration et d’exploitation sont menées simultanément et portées par une même personne (Saibi, 2016).
Néanmoins, la limite des ressources de ces petites structures incite les employés à développer plus d’une compétence renforçant de cette manière leur polyvalence et appuyant leur capacité à se greffer sur diverses missions.
Au regard de ces caractéristiques organisationnelles, Lubatkin et al. (2006) ainsi que Brion et Mothe (2008) concluent que les PMEs feraient plutôt preuve d’ambidextrie contextuelle où tous les acteurs font preuve d’ambidextrie comportementale.
4.2 L’innovation digitale comme domaine d’activité retenu
A l’ère de l’innovation digitale, de nombreux travaux appellent au développement de nouvelles théories de management et de nouvelles théories de l’innovation étant donné que les processus d’innovations eux-mêmes sont sujets de transformation digitale et les théories d’innovations usuelles ne suffisent plus à ce nouveau contexte (Yoo et al., 2012 ; Nambisan et al., 2017 ; Svahn et al., 2017).
Nambisan et al. (2017) affirment qu’il devient impératif de développer de nouvelles théories pour le management de l’innovation digitale qui puissent répondre à la nature évolutive et changeante des processus d’innovation de cette nouvelle ère du numérique. A ce titre, ils définissent l’innovation digitale comme l’orchestration conjointe de nouveaux produits, de nouveaux processus, de nouveaux services, de nouvelles plateformes voire même de nouveaux business modèles. Le terme digitale renvoi à la conversion des informations à un langage
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binaire qui pourrait être traité par les ordinateurs (Hinings et al., 2018). Ceci se résume en l’opération du codage informatique. Ces technologies digitales soulignent l’importance du degré d’association du matériel technologique à l’intervention de l’action humaine (Hinings et al., 2018). De ce trait découle l’importance du leadership ambidextre comme nouvelle théorie au management de l’innovation inductrice des innovations d’exploration et d’exploitation.
Cette capacité est d’autant favorisée au sein des PMEs, d’où le choix de ces structures et ce domaine comme terrain d’étude.
4.3 Statistiques descriptives de l’échantillon
L’échantillon sollicité a obéi aux mêmes règles fixées au niveau de l’étude qualitative afin d’assurer l’homogénéité de l’échantillon. Le premier critère concerne l’âge de ces jeunes entreprises innovantes, où elles doivent être âgées au moins de trois ans étant donné que les trois premières années représentent une période critique de la vie de ces jeunes entreprises. Le deuxième critère concerne la taille de ces structures, qui a obéi à la classification établie par l’OCDE (2005) concernant les recherches portant sur l’innovation. De ce fait, la taille des très petites entreprises (TPE) varie de 1 à 9 salariés, celle des petites entreprises (PE) varie entre 10 et 49 salariés et la taille des petites et moyennes entreprises (PME) varie entre 50 et 249 salariés.
Ainsi, nous avons administré le questionnaire de recherche auprès de 315 collaborateurs, 225 femmes et 90 hommes, actifs au sein de 125 TPE et 190 PME, toutes appartenant à différents secteurs d’activité. Ces petites structures innovantes ont une moyenne d’âge égale 4 ans. Elles procèdent presque toutes à des innovations de produit avec 64 entreprises dans l’innovation de produits, 64 font de l’innovation de service, 130 reconnaissent procéder à des innovations de produits et services en même temps alors que 20 répondants ne savaient positionner les entreprises au sein desquelles ils travaillent sur une innovation de service ou de produit proprement dit.
A l’ère actuelle, la majorité des innovations relèvent de l’innovation numérique ce qui explique d’ailleurs l’ascension des start-ups. Comme précisé un peu plus haut, notre terrain d’investigation se rattache à l’innovation digitale. De ce fait, un troisième critère organisationnel a été fixé qui se rattache à la dépendance de ces entreprises à l’outil internet.
En effet une entreprise digitale est une entreprise qui dépend de l’outil internet dans la production et la commercialisation de son produit/service. De cette caractéristique, nous avons posé une question filtre au niveau du questionnaire qui permettrait d’identifier ces entreprises.
La question que nous avons posée se rattache au pourcentage du chiffre d’affaires généré par l’entreprise provenant directement de l’usage d’internet. A cet effet, les répondants qui auraient estimé la dépendance du chiffre d’affaires des entreprises par rapport à l’outil internet est inférieure à 50% seront directement redirigés vers la conclusion du questionnaire, et donc ces réponses ne seront pas prises en compte.
5.Purification de l’instrument de mesure
Cette quatrième étape du paradigme de Churchill (1979) consiste à procéder par des itérations à la purification du questionnaire en se référant à des tests statistiques dont la valeur des coefficients nous permettra de supprimer ou de garder les items qui cernent au mieux le phénomène étudié. A ce niveau, nous allons étudier la structure factorielle de notre variable en ayant recours à l’analyse en composantes principales (ACP) et l’analyse de la fiabilité interne des dimensions qui seront retenues.
5.1 L’analyse factorielle exploratoire
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L’analyse factorielle exploratoire (AFE) a pour but la réduction du nombre de variables d’une base de données en un ensemble de facteurs ou de dimensions. Ces variables seront regroupées au niveau d’un certain nombre de facteurs selon leur degré d’association décrivant de cette manière un même aspect. C’est à ce niveau que réside la force de l’AFE en termes de réduction de données qui se rattachent au même aspect du phénomène étudié. D’où l’importance de cette analyse au niveau du développement de l’échelle de mesure étant donné que nous partons d’un grand nombre d’items décrivant plusieurs aspects vers une épuration de ces données en un ensemble plus réduit tout en respectant les critères statistiques spécifiques à cette analyse.
Pour l’épuration des items nous adhérons à la méthode de l’analyse en composantes principales (ACP) pour sa souplesse et sa pertinence comme méthode d’extraction.
L’ACP a pour objectif d’étudier et de fixer la structure factorielle du construit du leadership ambidextre. Afin de pouvoir procéder à ce test statistique, il faudra tout d’abord s’assurer que les données recueillies peuvent être factorisables. Pour ce faire, nous devons nous assurer de l’adéquation des données en procédant au calcul de l’indice KMO (Kaiser Mayer et Olkin) et le test de sphéricité de Bartlett (Carricano et al., 2010). Les résultats indiquent une valeur du KMO égale à 0,968 et un test de sphéricité de Bartlett statistiquement significatif (sig :0.000) ce qui permet la factorisation de nos données et donc le recours à l’ACP.
Le tableau des communalités, qui mesure la part de variance de chaque item restituée par les facteurs retenus, indique la bonne représentation des items. L’ensemble de ces items, pour l’instant seront retenus étant donné que toutes les valeurs dépassent le seuil fixé de 0,50 avec un maximum atteint de 0,804 et un minimum de 0,533.
La méthode d’extraction en composantes principales sélectionnée pour l’ACP ne permet pas d’obtenir une structure factorielle claire. En effet, ceci a permis, en application de la règle du niveau de valeur propre supérieur ou égale à 1, d’identifier 13 axes ou composantes.
Ces composantes principales restituent 69% de la variance totale. L’examen de la matrice des composantes principales qui expose les contributions factorielles de chacun des items sur les principaux facteurs reflète des résultats incohérents, peu compréhensibles et pas assez clairs.
Nous remarquons que certains items affichent des contributions supérieures à 0,30 (la limite tolérée pour garder l’item) sur plusieurs axes, alors que certains ont de faibles saturations sur les axes principaux. Le test du coude ou de l’éboulis (scree test) ne permet pas de sélectionner les composantes à partir du graphique étant donné qu’il est difficile de déterminer le point d’inflexion à partir duquel on devrait rejeter les axes qui s’affichent.
En effet, en présence d’une structure initiale mal représentée ou une saturation des items sur plusieurs axes, qui est souvent le cas, il convient de procéder à de nouvelles itérations en introduisant des rotations orthogonales ou obliques.
L’objectif d’une rotation est de maximiser les différences entre les facteurs afin que les items se positionnent sur des axes distincts où chaque item n’est rattaché qu’au facteur qui le représente au mieux. La rotation peut être orthogonale (Varimax, Quartimax, Equamax) où l’indépendance entre les facteurs est assurée, ou bien une rotation oblique (Oblimin ou Promax) où la condition d’orthogonalité n’est plus assurée et en résulte des facteurs corrélés. Pour une étude exploratoire, Igalens et Roussel (1998) recommandent d’itérer sur les deux types de rotation, de comparer les structures factorielles obtenues et de retenir la solution factorielle la plus claire.
En raison du caractère exploratoire de notre recherche et l’insuffisance des travaux théoriques et empiriques portant sur ce concept, nous avons itéré avec les différentes rotations. Les résultats de la rotation varimax et quartimax ont abouti aux meilleures structures factorielles avec toujours 13 facteurs. Hormis la clarté des structures factorielles, celles-ci présentent tout de même des incohérences. Nous notons que la rotation varimax a permis de compresser l’information autour de 5 axes principaux avec des valeurs de communalités comprises entre un maximum égale à 0,766 et un minimum égale à 0,504. L’ACP menée par une rotation
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quartimax a abouti à 4 axes principaux avec des valeurs de communalités comprises entre un maximum égale à 0,840 et un minimum égale à 0,523 et avec la saturation de 76 items autour du premier axe. L’objectif de l’ACP est certes de compresser l’information autour d’un nombre réduit d’axes mais la lecture du contenu de ces axes doit être cohérente. Nous trouvons que ce nombre important d’items regroupé autour d’un seul axe ne représente pas un tout homogène, dans le sens qu’il reprend plusieurs facettes de notre conceptualisation du leadership ambidextre en même temps. Cependant, vu la bonne représentation des items, nous jugeons qu’il sera intéressant, dans un premier temps, de continuer avec les deux types de rotation, de procéder à l’épuration des items pour chacune des rotations, pour dans un deuxième temps, comparer les deux afin de ne retenir que la meilleure structure factorielle. Ainsi, nous entamons la procédure d’épuration des items.
Cette procédure se décline en un certain nombre d’étapes ou plutôt de critères empiriques recommandés par les chercheurs (Evrard et al., 2009 ; Gavard-Perret et al., 2008 ; Roussel et Wacheux, 2005):
éliminer l’ensemble de contributions factorielles inférieures à 0,30 pour gagner en lisibilité;
éliminer les items dont la contribution est supérieure à 0,30 sur plusieurs axes ;
éliminer les items ne présentant aucune contribution supérieure ou égale à 0,50 sur l’un des principaux facteurs retenus ;
éliminer tout item qui sature, seul, sur l’un des axes extraits.
Outre les critères empiriques, des critères sémantiques ou d’interprétation sont également recommandés. En effet, le choix de rétention ou de l’élimination des items « doit concilier la parcimonie et l’interprétation (qui pousse à retenir un nombre plus restreint de facteurs) et le souci de bien représenter les données disponibles (ce qui peut conduire à sélectionner un nombre plus élevé de facteurs) » (Evrard et al., 2009, p. 414).
Au vu des critères empiriques recommandés, l’ACP avec une rotation varimax a conduit à la suppression de 33 items alors que l’ACP menée avec une rotation quartimax a conduit à la suppression de 10 items.
Après cette première condensation de l’information, une nouvelle ACP (sans et avec rotation varimax et quartimax) a été menée sur l’ensemble des items restants. En appliquant la règle des valeurs propres supérieures ou égales à 1 (eigenvalue), la rotation varimax aboutit à une structure factorielle formée de 6 axes alors que la rotation quartimax aboutit à 11 composantes avec toujours la saturation de 75 items sur le premier axe factoriel. Ces résultats nous orientent vers la rétention de la structure factorielle issue de la rotation varimax. En effet, comme le montre le tableau1, l’ensemble des items se répartissent sur 6 composantes principales où chacune se rattache à un aspect particulier de la mesure du leadership ambidextre assurant une certaine cohésion et homogénéité dans le regroupement des items sur ces facteurs, ce qui donne davantage de sens à leurs contenus. Par ailleurs, cette structure factorielle satisfait les conditions, empiriques et d’interprétation, exigées par la méthodologie afférente à la création des échelles de mesure. L’ensemble de 6 composantes issues de la rotation varimax restituent 67% de la variance totale expliquée.
Items Composante
1 2 3 4 5 6
pd8 ,755 ,303
pd7 ,746 ,320
pd10 ,717 ,317 ,308
im9 ,706 ,338
pd2 ,665 ,396 ,363
pd5 ,646
13
pd6 ,631
dc10 ,630 ,452
dc1 ,614 ,404 ,339
dc2 ,604 ,313
pd1 ,592 ,411 ,351
im1 ,591 ,528
pi7 ,590 ,397
im7 ,585 ,511
de1 ,582 ,440
pd4 ,567 ,333 ,455
Im8 ,566 ,491 ,317
im2 ,562 ,531
dc6 ,548 ,418 ,384 ,309
pi4 ,546 ,333 ,443
dc11 ,545 ,475
im6 ,529 ,471 ,329
im5 ,467 ,439 ,360
pn10 ,343 ,740
pn9 ,735
pn7 ,725
pn3 ,722 ,303
pn8 ,310 ,722
pn6 ,717
pn1 ,706
im4 ,685
pn2 ,323 ,672 ,326
pn5 ,412 ,666
pn4 ,394 ,583 ,396
im10 ,499 ,569
im11 ,511 ,526 ,317
re5 ,758
re11 ,711
au3 ,388 ,702
re20 ,329 ,685
re8 ,673
re2 ,386 ,640
au10 ,397 ,637
au4 ,300 ,322 ,630
au11 ,329 ,627
re15 ,344 ,623
au2 ,372 ,620
re9 ,373 ,613
au1 ,352 ,611
re6 ,320 ,604
re19 ,403 ,334 ,545
re4 ,402 ,541
re18 ,512 ,525
au8 ,471 ,369 ,485
im3 ,772
dc12 ,772
dc9 ,740
14
au6 ,316 ,713
pi5 ,315 ,692
pd3 ,674
al5 ,766
al3 ,337 ,664
Tableau 1: Contribution factorielle des items après une rotation varimax
Au niveau du tableau 1, nous avons veillé à ne reprendre que les items dont les contributions factorielles sont supérieures à 0,30 afin de permettre plus de clarté et de facilité d’interprétation des résultats. Ce choix de représentation des résultats révèle que le sixième axe factoriel est à supprimer étant donné qu’aucun item ne possède une contribution factorielle supérieure à 0,30 sur cet axe.
Nous remarquons que les items im1, im7, im2, im11 et re18 sont présents sur deux axes différents avec des contributions supérieures à 0,50. Etant donné que la structure factorielle présente encore des items dont les contributions sont supérieures à 0,30 sur plusieurs axes, sans pour autant atteindre 0,50, nous allons mener une nouvelle ACP. Nous avons préféré garder les items qui contribuent sur deux axes différents avec une valeur supérieure à 0,50, en espérant que cette deuxième ACP permettra de les regrouper au niveau d’un seul axe. Les résultats de l’ACP précédente ont conduit à la suppression des items im5 et au8 étant donné qu’ils présentent des contributions supérieures à 0,30 sur plusieurs axes sans pour autant afficher un résultat supérieur à 0,50 sur l’un de ces axes. Les résultats de cette deuxième ACP (sans rotation et avec rotation varimax) ont généré 6 axes factoriels, tout comme la première ACP sans pour autant noter une nette amélioration au niveau des valeurs du pourcentage de la variance totale expliquée (67%). Nous remarquons que les items im1, im7, im2, im11 et re18 affichent toujours des contributions sur deux axes. Ce résultat nous amène à lancer une troisième ACP (sans et avec rotation) après avoir supprimé ces items. Lors de cette troisième et dernière ACP, nous avons préféré essayer la rotation orthogonale (varimax, quartimax, equamax) et la rotation oblique (promax et oblimin) afin de comparer les résultats de la structure factorielle et en choisir la meilleure représentation. Les résultats révèlent que la rotation equamax présente la meilleure structure factorielle (tableau2) avec un pourcentage de 65% de la variance expliquée.
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Items Facteur 1 Facteur 2 Facteur 3 Facteur 4 Facteur 5
Pn10 ,720 ,310
Pn9 ,706
Pn6 ,699 ,306
Pn7 ,713
Pn8 ,697
Pn3 ,704 ,306
Pn1 ,687
Im4 ,662
Pn2 ,657 ,307
Pn5 ,643 ,383
Pn4 ,551 346 349
Im10 ,552 475
Pd8 ,709
Pd7 ,684 ,329
Pd10 ,671
Im9 ,314 ,662
Pd2 ,370 ,613 ,310
Pd5 ,557 ,452
Dc10 ,441 ,614
Pd6 ,585 ,333
Dc1 ,390 ,579
Dc2 ,594
Pi7 ,531 ,311 ,437
Pd1 ,383 ,550 ,305
Pd4 ,305 ,520 ,397
Dc6 ,406 ,529 ,356
Dc11 ,472 ,553
Im8 ,455 ,504 ,312 ,303
Re5 ,695 ,304
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Tableau 2 : Contribution factorielle des items après une rotation equamax
L’interprétation de ces facteurs est basée sur la revue de la littérature des différents aspects qui contribueraient à former le concept du leadership ambidextre, comme détaillé au niveau de la section précédente.
Le premier facteur se compose des items pn1, pn2, pn3, pn4, pn5, pn6, pn7, pn8, pn9, pn10, im4 et im10. Cette dimension se rapporte à la notion de partage d’informations et des connaissances entre pairs, avec le leader et l’ensemble des membres de son équipe.
Le deuxième facteur regroupe les items pd1, pd2, pd4, pd5, pd6, pd7, pd8, pd10, dc1, dc2, dc6, dc10, dc11, pi7, im8 et im9. Il se rapporte à la dimension de l’implication des collaborateurs dans le processus décisionnel et la contribution au développement de l’entreprise grâce au rôle qu’ils jouent au sein de cette structure, notamment à travers les apprentissages qu’ils développent. Cette dimension regroupe les notions de la prise
Re11 ,610 ,431
Au3 ,323 ,616 ,383
Re20 ,640
Re8 ,556 ,487
Re2 ,338 ,566 ,327 ,326
Au4 ,309 ,634
Au11 ,554 ,388
Re15 ,320 ,622
Au10 ,343 ,566 ,354
Re9 ,328 ,555 ,355
Au1 ,322 ,580
Au2 ,322 ,561 ,321
Re6 ,535 ,332
Re19 ,312 ,371 ,522
Im3 ,798
Dc12 ,787
Dc9 ,752
Au6 ,740
Pi5 ,713
Pd3 ,699
Al5 ,772
Al3 ,763
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d’initiative et le partage du pouvoir avec l’ensemble des membres de l’équipe favorisant ainsi leurs capacités à s’auto-gérer.
Le troisième facteur est composé des items re2, re5, re6, re8, re9, re11, re15, re19, re20, au1, au2, au3, au4, au10 et au11. Cet axe se réfère à la notion de responsabilisation des collaborateurs en leur accordant de l’autonomie et une certaine liberté d’action dans leur manière de gérer leurs responsabilités.
Le quatrième facteur quant à lui, il regroupe six parmi neuf, des items inversés. Ainsi, l’ensemble des items inversés im3, dc9, dc12, au6, pd3 et pi5 se sont trouvés regroupés au niveau de cet axe pour former la dimension relative au développement des compétences. En effet, selon la littérature, pour appuyer l’autonomie des collaborateurs, il est nécessaire de promouvoir les apprentissages et le développement des compétences.
Le cinquième et dernier facteur est formé par deux items, à savoir, al3 et al5. Ces deux items, depuis la deuxième ACP, sont regroupés ensemble, sur un seul axe. Ils se rattachent à l’aspect de l’auto-leadership dont font preuve les collaborateurs.
Développer les capacités de l’auto-leadership incite les collaborateurs à se montrer pro- actifs, à s’auto-gérer et s’auto-motiver pour se fixer de nouveaux objectifs. Par ailleurs, c’est un pré-requis pour une responsabilisation efficace des followers.
Afin de s’assurer de l’homogénéité et de la cohérence de notre échelle après ces multiples ACP, nous avons soumis cette dernière version de l’échelle de mesure aux membres du comité d’experts afin de faire valider nos choix empiriques. Les recommandations des membres du comité ont conduit à la suppression des items suivants :
Axe 1 « partage d’informations et de connaissances » : les items « pn4 ; pn6 ; pn10 ; pn1 ; pn2 »
Axe 2 « implication dans la prise de décision » : les items « pi7 ; pd1 ; dc6 ; pd2 »
Axe 3 « responsabilisation » : les items « re8 ; re9 ; au11 ; re19 »
Axe 4 : l’item « pd3 »
Ainsi, l’ensemble de ces recommandations communiquées par les membres du comité d’experts, ont été évaluées d’un point de vue empirique et d’un point de vue sémantique, comme prescrit par la méthodologie de la création d’une échelle de mesure afin d’éviter de tomber dans le piège de prises de décisions arbitraires. Quant au cinquième axe, aucune correction n’a semblé nécessaire.
Ces rectifications nous a conduit à lancer une quatrième ACP avec rotation varimax et une rotation equamax, mais nous avons retenu la structure factorielle de la rotation equamax pour sa clarté et la cohérence de la disposition des items sur chacun de ces cinq axes. L’analyse du poids des items positionnés sur chacun des axes de cette quatrième ACP avec rotation equamax, révèle que l’item « dc11 » sature sur deux axes factoriels en même temps avec une valeur de 0.529 sur le premier axe et une valeur de 0.505 sur le deuxième axe. Ce résultat empirique nous conduit à la nécessité de supprimer cet item. Nous notons aussi que l’item « im8 » affiche une valeur de 0.506 sur le premier axe, et une valeur de 0.478 sur le deuxième axe. Ce résultat montre que l’item im8 arrive tout juste à atteindre le seuil statistique de 0.5 et atteint presque ce même seuil sur un autre axe, ce qui démontre que cet item contribue d’une manière assez faible à expliquer le premier facteur étant donné qu’il contribue presque sur deux facteurs.
Ainsi, il est recommandé de le supprimer afin d’améliorer la représentation des items sur chaque axe.
Ces constats empiriques nous ont conduit à lancer une cinquième et toute dernière ACP avec rotation equamax dont les résultats démontrent, comme l’indique le tableau3 ci-dessous, une nette amélioration des contributions factorielles des items positionnés sur chacun des cinq composantes
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Items Composante
1 2 3 4 5
pd8 ,750
pd7 ,737
pd10 ,701 ,311
im9 ,688 ,336
pd6 ,642
pd5 ,622 ,361
dc2 ,593 ,313
dc10 ,575 ,485
dc1 ,561 ,438
pd4 ,522 ,338 ,396
pn8 ,744
pn7 ,738
pn3 ,735
pn9 ,721
pn5 ,355 ,685
im4 ,681
im10 ,466 ,585
re5 ,724
re20 ,662
au4 ,352 ,642
au3 ,358 ,639
re15 ,367 ,632
re11 ,628 ,377
au2 ,322 ,590
re6 ,300 ,581
au1 ,377 ,576
au10 ,353 ,561 ,302
re2 ,320 ,551 ,328 ,309
im3 ,795
dc12 ,790
dc9 ,773
au6 ,744
pi5 ,713
al5 ,852
al3 ,751
Tableau 3: Contribution factorielle des items après une rotation equamax 5.2Analyse de la fiabilité
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Afin d’aboutir à l’opérationnalisation et la mesure du concept du leadership ambidextre, nous avons procédé dans un premier temps à l’étude de la dimensionnalité de ce style du leadership grâce à l’analyse en composantes principales (ACP). Les différentes ACP menées nous ont conduites à l’épuration des items et permis de relever que le leadership ambidextre est un concept multidimensionnel formé par cinq dimensions. Cependant, se limiter aux seuls résultats de l’ACP pour trancher de la dimensionnalité d’un construit n’est pas suffisant. Cette analyse doit être couplée à l’étude de la fiabilité de la cohérence interne. Ensemble, elles permettent de tester et de vérifier l’homogénéité des différentes dimensions ou sous-échelles.
La notion d’homogénéité renvoie à la capacité des items à ne décrire et ne représenter qu’une même et seule facette du construit (Roussel et Wacheux, 2005). A ce titre, il est important de différencier la notion d’homogénéité et de cohérence interne. L’homogénéité renvoie au caractère unidimensionnel alors que la cohérence interne se réfère au degré d’interdépendance ou encore de corrélation entre les items (Cortina, 1993).
Le coefficient alpha de cronbach est l’indicateur de fiabilité interne le plus important et le plus utilisé au niveau des travaux de recherche impliquant des tests de construction (Cortina, 1993).
Il permet de vérifier le degré de cohérence interne entre les items formant une échelle. Lorsque la valeur de l’alpha se rapproche de 1, alors il est considéré que les items formant l’échelle ou la sous-échelle ont une bonne cohérence interne et que les questions posées mesurent effectivement la même facette, alors que dans le cas contraire, la valeur de l’alpha se rapprocherait du zéro et donc la cohérence interne serait faible (Evrard et al., 2009).Des seuils empiriques de la valeur de l’alpha, issus des expériences des travaux de recherche en psychométrie, concluent que, pour une étude exploratoire, l’alpha est considéré acceptable s’il est compris entre 0,6 et 0,8, alors que pour une étude confirmatoire, il doit avoir une valeur égale ou supérieur à 0,8 (Evrard et al., 2009).
Il est également important de signaler qu’une valeur importante du coefficient d’alpha risquerait de traduire une redondance entre les items générés. D’ailleurs c’est pour cette raison qu’il est recommandé d’observer le niveau de la corrélation moyenne inter-items pour vérifier la qualité de la valeur du coefficient alpha (Cortina, 1993 ; Roussel et Wacheux, 2005).
A travers la méta-analyse que Cortina (1993) a menée, il a relevé que la valeur de l’alpha est fonction de la taille de l’échantillon, du nombre des items, de la valeur de la corrélation moyenne entre les items et du nombre des dimensions. Quant à Peterson (1995), au niveau de la méta-analyse qu’il a menée pour la détermination des facteurs susceptibles d’affecter la valeur de l’alpha de cronbach, il a relevé que lors d’un processus de développement d’une échelle, le nombre d’items supprimés impacte positivement la valeur du coefficient alpha.
L’élimination des items améliore d’une manière significative le coefficient alpha rattaché à l’échelle. Il explique que ce phénomène accompagnait notamment les travaux de recherche dont le chercheur, en phase de construction de l’échelle, a supprimé plus de 30 items (généralement à partir d’un critère statistique) dans le but de développer une version plus courte.
En synthétisant les résultats des travaux de méta-analyses antérieurs qui ont étudié l’alpha de cronbach en marketing, Evrard et al. (2009) soulignent la relation qui lie le nombre des items, la valeur de la corrélation moyenne inter-items et la valeur du coefficient alpha. Le tableau4 décrit une relation proportionnelle de ces trois données. Lorsque la corrélation moyenne augmente et le nombre d’items augmente également, alors la valeur de l’alpha de cronbach augmente.
Nombre
d’items Corrélation moyenne interitem
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
20
2 0,000 0,333 0,572 0,750 0,889 1,000
4 0,000 0,500 0,727 0,857 0,941 1,000
6 0,000 0,600 0,800 0,900 0,960 1,000
8 0,000 0,666 0,842 0,924 0,970 1,000
10 0,000 0,714 0,870 0,938 0,976 1,000
Tableau 4: Valeurs de l’alpha de cronbach selon la corrélation moyenne interitem et le nombre d’items (Evrard et al., 2009, p.312)
Par ailleurs, l’objectif de l’étude de la fiabilité interne des dimensions retenues est d’améliorer le score de la fiabilité interne des échelles dont le score est inférieur à 0,50. En procédant à la suppression des items les moins corrélés avec le score de l’échelle, ceci permet d’améliorer la valeur du coefficient alpha.
5.2.1Analyse de la dimension 1 : Implication dans la prise de décision
Les items retenus sur cet axe décrivent le degré d’implication des collaborateurs. L’implication se manifeste par l’implication dans le processus décisionnel et par la contribution à l’épanouissement de l’entreprise grâce à la prise de parole et à l’apprentissage comme leviers d’amélioration continue.
Les corrélations entre les items et le score de l’échelle indiquées au niveau du tableau 5 et du tableau 6, sont toutes au-dessus du seuil de 0,50, ce qui signifie que les items contribuent tous à la représentation de l’aspect de l’implication d’une manière homogène. La corrélation moyenne inter-item égale à 0,626 est bien au-dessus de la limite indiquée par Cortina (1993), située entre 0,30 et 0.40, tout en affichant une valeur élevée du coefficient alpha égale à 0,942.
Ces résultats éliminent toute éventualité de suppression d’items parmi ceux regroupés au niveau de cette dimension.
Tableau 5: Les statistiques par item de la dimension « implication »
Items Moyenne Ecart type Fréquence Corrélation entre l’item et le score de l’échelle
Coefficient alpha si l’item est
éliminé
Pd4 3,55 1,091 315 ,770 ,936
Pd5 3,29 1,252 315 ,736 ,937
Pd6 3,10 1,227 315 ,648 ,941
Pd7 3,30 1,163 315 ,801 ,934
Pd8 3,35 1,194 315 ,810 ,933
Pd10 3,37 1,125 315 ,819 ,933
Dc1 3,46 1,165 315 ,802 ,934
Dc2 3,42 1,104 315 ,693 ,939
Dc10 3,29 1,191 315 ,771 ,935
Im9 3,25 1,261 315 ,775 ,935
Nombre d’items
Fréquence pour le calcul du coefficient alpha
Score moyen Ecart type des scores
Corrélation moyenne inter-items
Coefficient alpha de cronbach
10 315 33,38 9,55 0,626 0,942
