Méthodes

Cette démarche de recherche part du principe qu’on ne peut accéder à la connaissance d’un système social qu’en introduisant un changement dans celui-ci. Ceci implique pour le chercheur d’intervenir délibérément sur la réalité étudiée, démarquant son rôle de celui d’observateur neutre prescrit par les démarches scientifiques traditionnelles. La recherche-intervention est menée conjointement par des chercheurs en gestion et les acteurs organisationnels et a alors pour finalité d’aider, sur le terrain, à concevoir et à mettre en place des modèles et outils de gestion adéquats, à partir d’un projet de transformation.

L’analyse en profondeur d’un ou de plusieurs cas amplifie le phénomène à observer et permet de tenir compte des dimensions historiques, contextuelles, circonstancielles du cas et ainsi de poser une problématique dans un cadre précis, situé, localisé. L’étude de cas constitue une stratégie de recherche adaptée pour accéder à un univers complexe, comme nécessaire dans les recherches en Responsabilité Sociétale, puisqu’elle permet d’appréhender tant la multiplicité des acteurs intervenants sur un phénomène, que leurs niveaux d’actions, leurs propres logiques, dont l’accès et la compréhension nécessitent des analyses fines et approfondies de cas particuliers. Il existe quatre types d’études de cas, qui vont de l’étude de cas unique avec une seule unité d’analyse à l’étude de cas multiples enchâssés dans différents contextes. L’une des spécificités des enseignants-chercheurs de l’IRSI est de développer des études de cas « in situ » co-construites avec les organisations partenaires qui participent à la définition de la problématique et sont présentes depuis l’accompagnement jusqu’à la présentation des travaux étudiants.

Les collaborations entre l’IRSI et INNOV Case Lab (le centre de cas d’Excelia) sont nombreuses : les membres de l’IRSI publient des études de cas et certains apportent leur concours au centre de cas pour l’organisation du Prix RIODD - EXCELIA - CCMP du meilleur cas pédagogique en Développement Durable ou Responsabilité Sociétale des Organisations, depuis 5 ans (1ière édition La Rochelle le 26 septembre 2019).

Découvrir le centre de cas Excelia

L’économie expérimentale est une méthode d’investigation reposant sur l’utilisation de l’expérimentation. Elle consiste à reconstituer dans un environnement contrôlé en laboratoire (lab experiment) et/ou sur le terrain (field experiment) une situation dans les conditions de la théorie économique ou dans un contexte hypothétique afin d’analyser la prise de décision des individus. L’économie expérimentale permet d’aller au-delà du cadre de l’homo economicus (décisions et comportement parfaitement rationnels) en confrontant les données collectées aux prédictions théoriques, d’évaluer l’impact économique des décisions prises et d’actualiser la théorie si nécessaire. Même si elle fait l’objet de controverses, l’économie expérimentale présente un potentiel avéré dans les recherches en Responsabilité Sociétale (transition énergétique, dynamiques locales et territoriales, innovations sociétales, nouveaux modèles de consommation).

L’analyse de contenu est un ensemble de techniques s’attachant à comprendre la construction du sens que les acteurs donnent à leur pratique, notamment en prenant en compte les contextes sociaux, culturels, politiques, historiques ainsi que les symboles, codes, non-dits. L’analyse de contenu est réalisée à partir de diverses sources : audio, image, vidéo ou texte; produites via des interviews ou observations (participantes ou non), via des notes de terrain, ou encore via des documents d’institutions ou d’organisations (procédures, rapports, tout type de documents). L’analyse de contenu mobilise des techniques précises (organisation des données, découpage, codage, relation, interprétation).

Pour étudier des enjeux de gestion et théorie des organisations, les approches statistiques économétrique classiques montrent parfois des limites car elles ne permettent pas de saisir la complexité des discours et des échanges humains. D’un autre côté, les approches qualitatives peuvent être impossibles ou très compliquées sur des données qui deviennent, avec l’informatisation de nos activités, de plus en plus volumineux. La linguistique computationnelle vient offrir une troisième alternative, avec l’étude statistique du langage naturel. Elle permet de dégager des tendances et du sens de nombreux documents et est un complément très pertinent aux autres méthodes.