2.2 Collecte des données :
Cette partie explique en détail la méthodologie
utilisée dans ce mémoire. La recherche qualitative et l'approche
empirico-inductive sont d'abord présentées, puis l'étude
de cas ainsi que la stratégie de recherche sont décrites.
2.2.1 Recherche qualitative :
L'objectif de ce mémoire est de comprendre et de
décrire un phénomène naissant dans le contexte actuel,
c'est pourquoi la méthode de recherche qualitative a été
choisie pour cette étude.
Comme le notent Ritchie et al (2014) « La recherche
qualitative est généralement utilisée pour décrire
la forme ou la nature de ce qui existe, examiner les raisons ou les
associations entre ce qui existe, évaluer l'efficacité de ce qui
existe et aider au développement de théories, de
stratégies ou d'actions » [32]. Comme le notent Strauss et Corbin
(2012) : « La principale raison de choisir la recherche qualitative est de
comprendre le monde du point de vue des participants et donc de faire des
découvertes qui contribuent au développement des connaissances
empiriques » [33]. Comme déjà évoqué
ci-dessus, la transformation digitale est un phénomène peu
étudié. Par conséquent, une étude exploratoire est
nécessaire pour mieux comprendre le phénomène. En raison
de ces
37
facteurs, des méthodes de recherche qualitative peuvent
être utilisées pour répondre aux questions de recherche
présentées à la partie problématique et explorer le
phénomène plus en profondeur. La théorie autour de la
transformation digitale étant limitée, une approche inductive a
été retenue pour ce mémoire. Comme le notent Saunders,
Lewis et Thornhill, 2008 « Dans l'approche inductive, les données
sont collectées sans aucune théorie spécifique à
l'esprit, et le résultat de l'analyse des données peut être
une formulation d'une théorie » [34]. Une approche inductive est
appropriée lorsque le sujet de la recherche est nouveau, qu'il suscite
beaucoup d'enthousiasme et qu'il existe peu de littérature. C'est le cas
du thème de la transformation digitale : il y a beaucoup d'enthousiasme
sur le sujet mais peu de littérature existante.
2.2.2 Etude de cas :
Selon Eisenhardt, 1989 ; Yin, 2003 « Les études de
cas sont la stratégie privilégiée pour étudier un
phénomène contemporain dans son contexte réel et lorsque
la recherche sur un sujet en est à ses débuts ». «
L'objectif de l'étude de cas est de comprendre la dynamique existante
dans des contextes uniques. Dans une étude de cas, de multiples sources
de preuves sont utilisées et triangulées pour mener une analyse
d'un phénomène choisi » [35]. Même si les
études de cas sont le plus souvent associées à des
données qualitatives, elles peuvent également utiliser des
données quantitatives (Eisenhardt, 1989). De plus, une étude de
cas est une stratégie appropriée pour la construction d'une
théorie inductive (ibid). En raison de ces facteurs, une étude de
cas est utilisée dans ce mémoire.
Dans cette étude, la stratégie des études
de cas multiples a été choisie. Yin (2003) identifie quatre
stratégies d'études de cas basées sur deux dimensions :
(1) cas unique vs cas multiples ; (2) holistique vs intégré. La
première dimension concerne le nombre de cas examinés dans
l'étude et la deuxième dimension examine l'unité d'analyse
c'est-à-dire si plusieurs unités sont étudiées dans
un cas Figure 8. [36]
38
Figure 8 : Stratégie d'étude de cas
Étant donné que le sujet de la transformation
numérique est nouveau et que les pratiques utilisées par les
entreprises varient selon les secteurs, différents secteurs et
entreprises ont été choisis. À son tour, une unité
d'analyse holistique a été choisie car le principal
intérêt était de savoir comment les entreprises
évoluent dans la transformation digitale. En effet, l'objectif de ce
mémoire n'est pas de produire des résultats
généralisables, mais d'explorer la transformation
numérique dans les entreprises choisies.
Eisenhardt (1989) présente un processus de recherche
d'étude de cas qui est basé sur des travaux antérieurs sur
des méthodes qualitatives, la conception d'études de cas et la
construction de théories fondées. Il y a huit étapes dans
le processus : (1) Début ; (2) sélection des cas ; (3)
élaboration des instruments et des protocoles ; (4) Recherche sur le
terrain ; (5) analyse des données ; (6) l'élaboration
d'hypothèses ; (7) enveloppe de la littérature ; et (8)
Conclusion.
Ce processus a été suivi pour avoir une approche
structurée. Tout d'abord, des questions de recherche initiales ont
été définies pour concentrer les efforts sur les bons
sujets. Il s'agissait encore de questions de recherche préliminaires, et
elles se sont affinées au fur et à mesure que de plus amples
informations étaient recueillies. Ensuite, les cas ont été
sélectionnés dans la population spécifiée.
Après, plusieurs méthodes de collecte de
données ont été choisies et la collecte de données
sur le terrain a commencé. La collecte et l'analyse des données
se chevauchaient afin d'accélérer les analyses et de comprendre
quels sont les aspects qui doivent être ajustés dans la collecte
de données. Dans la collecte de données, plusieurs
méthodes ont été utilisées, telles que des
entretiens,
39
des présentations d'entreprises, livres blancs, des
rapports annuels et des articles pour tirer parti du thème de notre
recherche.
Lorsque suffisamment de données ont été
collectées, l'analyse des cas a commencé. Au début, les
entretiens ont été examinés individuellement, puis
progressivement, des entretiens et des recherches simultanées ont
été lancés afin de voir les preuves sous plusieurs angles.
Sur la base des constructions trouvées à partir des
données, des hypothèses initiales ont été
formulées. Il s'agissait d'un processus itératif où
l'évidence de chaque construction était mise en tableau et
ensuite comparée entre les cas. Les résultats ont
également été comparés avec des documents issus de
la littérature. Cette comparaison a permis d'établir une certaine
validité interne, d'élever le niveau théorique et
d'affiner la généralisation de la construction de notre
recherche.
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