Thèse présentée pour l’obtention du grade de Docteur








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2.3Méthodologie




Il apparaît désormais que la représentation de la problématique schématisée par la Figure 1 en début de chapitre n’apporte pas les niveaux d’abstraction nécessaires. L’idée de construire un algorithme, une espèce de “moulinette” pour bases de données s’avère inappropriée. L’objet complexe est formé de composants distincts reliés entre eux par un certain nombre de relations.

La recherche doit se concevoir en l’occurrence comme : "une téléologie qui se construit. Il n'y a pas un télos posé à l'avance, il y a comme un processus d'apprentissage à la faveur duquel une démarche d'abord tâtonnante réussit à dessiner de façon de plus en plus précise son propre cheminement, processus interne d'auto finalisation" [Ladrière, 1977, p.69].
Il semble dès lors qu’on ne peut utiliser les algorithmes pour résoudre des problèmes relevant du chaos ou plus généralement nécessitant un paradigme systémique. C’est plus vers une approche heuristique faite de tâtonnements empiriques successifs qu’avec une suite d’actions logiques préétablies qu’il faut s’orienter.
La complexité des systèmes dans la grande distribution amène certains auteurs à tenter de les simplifier. “La simplification du problème est indispensable, car nous sommes incapables de le traiter dans toute sa complexité réelle” [Desmet, 1990, p.47].
L’approche des systèmes complexes est possible et il y a déjà des travaux épistémologiques reconnus et validés sur ce sujet [LeMoigne, 1990]. La construction d’un modèle systémique intégrant les Systèmes d’Information comme l'un des sous-systèmes de la grande distribution (Cf. définition infra des Modélisations Systémques) sera réalisée en empruntant à plusieurs paradigmes.

2.3.1Hypothético-déduction




Dans le paradigme positiviste [Comte, 1968], les connaissances nouvelles peuvent être obtenues en suivant la méthodologie dont le principe repose sur la réfutabilité [Popper, 1995, p.76]. Les théories et modèles doivent être construits sur des hypothèses falsifiables. Il doit être possible de démontrer qu’une hypothèse est vraie ou fausse.

Si la simplicité (autre principe défendu par Popper) de la méthode hypothético-déductive est possible dans de nombreux domaines, ceux qui font partie des sciences sociales posent le problème des limites de la méthode.
Au sein du paradigme de complexité, il convient donc de respecter cette méthode de construction et de reproductibilité des modèles basés sur des hypothèses falsifiables.

“Le modélisateur ne pourra plus assurer que les connaissances sont démontrées. Il devra montrer qu’elles sont argumentées et donc à la fois constructibles et reproductibles, de façon à permettre leur intelligibilité pour leur interlocuteur” [LeMoigne, 1990].


2.3.2Apport du modèle




Les difficultés actuelles de la grande distribution viennent vraisemblablement en partie de l’obsolescence de son modèle d’entreprise. Celui-ci, mis en place dans les années soixante en France avec l'apparition des super et hypermarchés, fonctionne sur la distribution massive de produits industriels peu différentiés. Il est peut-être temps d’utiliser les dernières évolutions épistémologiques pour mettre en place une méthode de modélisation systémique, en espérant que cela produira des connaissances nouvelles et aidera peut-être à faire évoluer ce modèle, quasi inchangé depuis quarante ans.

La modélisation systémique a pour vocation de décrire la globalité d’un système. Les moyens utilisés pour vérifier, au niveau empirique, que les constructions théoriques sont correctes, restent principalement les enquêtes, les entretiens de recherche et les études de cas.

La place, la nature, les relations des systèmes et sous-systèmes avec leur environnement seront ainsi vérifiées empiriquement. Cela devrait permettre d’apporter des propositions sur la place du Système d’Information, son usage et de vérifier que les "possibilités de son application existent" [Hlady Rispal, 2002].

2.3.3Construction de l’objet




Une revue de la littérature sur les méthodes de recherche en Sciences de Gestion [Thiétart, 1999, p.30] fait clairement apparaître la construction de l’objet de recherche comme essentielle lorsque l’approche positiviste atteint ses limites.
Dans son essai sur Léonard de Vinci, Valery [1992] décrit le processus de la création (pas uniquement artistique) comme “la découverte des relations entre des choses dont nous échappe la loi de continuité”. Au moment de formaliser la découverte, il n’y aurait plus qu’à réduire des expressions simples. Valéry en conclut que cette construction doit se faire entre un “projet” […] et “la matière qu’on se donne”. A propos du célèbre italien et de sa peinture, il parle des joies de la construction d’une abstraction à partir du réel, “laquelle ne produit qu'une seule qualité des choses, et les évoque toutes”.
Quelle extraordinaire analyse de Paul Valéry à une époque où l’épistémologie fait les progrès que l’on sait [Comte, 1968] et [Bachelard , 1972]. On trouve dans cet exemple de Vinci (et l’on pourrait démontrer que le même processus fait d’intuition et de méthode existe chez les grands créateurs artistes, scientifiques, philosophes) peut-être une des clés de la méthode.

En utilisant l’abstraction et la construction, nous devons composer des modèles (correspondant aux “représentations fantastiques” en peinture) dont l’existence devienne probable. On parle alors de “la production d’images mentales” [Valéry, 1992] plus ou moins énergique et fatigante qui permet d’apprécier ces objets construits.
Intuition, méthode, abstraction, construction, les mots-clés de cette courte introduction méthodologique suffisent pour comprendre qu’il faut faire preuve d’imagination et de rigueur pour modéliser la réponse à une problématique de recherche.


2.3.4Paradigme et grande distribution 




Il est généralement admis [Martinet, 2001, p.46] par les philosophes des sciences qu’un paradigme est la combinaison de l’ontologie, de la méthodologie et de l’épistémologie (Cf. Figure 2).
Ayant replacé en perspective chacun de ces éléments au paragraphe 2.2, il reste à préciser comment ils vont s’articuler pour déterminer le plus précisément possible le paradigme dans lequel cette recherche doit se situer.

Dans le secteur de la distribution, la méthodologie d’enquête et la rigueur scientifique du traitement des résultats ont peu évolué depuis environ cinquante ans. Les progrès dans le traitement de l’information et de minimes adaptations à l’environnement sont les évolutions visibles des outils utilisés. Les profondes transformations technologiques et sociétales post-industrielles n’ont pas modifié la façon dont les acteurs de ce secteur perçoivent leur métier. Dans les travaux de mesure de résultats des campagnes de marketing réalisés à la demande des gestionnaires, la conception des enquêtes obéit aux mêmes croyances depuis qu’elles sont apparues à la fin des années soixante. Les sondages par enquête avec des entretiens en face à face à domicile, en magasin ou à distance par téléphone restent l’outil privilégié des mesures d’efficacité. Les mémoires de stockage de données de capacité quasi illimitée, les vitesses des processeurs des ordinateurs et leur mise en réseau ont modifié la présentation et la vitesse d’analyse c’est-à-dire la forme des enquêtes, mais pas la méthode de celles-ci.
L’arrivée de nouveaux entrants sur le marché de la distribution et les achats alimentaires désormais possible par correspondance sur internet, sans contrainte de distance, commencent à modifier la part de marché des hypermarchés. Avec la numérisation de toute la chaîne de gestion, l’arrivée des réseaux de communication accessibles aux particuliers et d’autres innovations touchant les moyens de télécommunication, les enseignes de la distribution constatent que le modèle qui a fait leur succès depuis quarante ans ne leur assure plus la croissance à laquelle ils étaient accoutumés.
Le paradigme de la distribution de masse des produits industrialisés soutenue par une communication non ciblée a déjà été remis en cause en marketing industriel depuis les années quatre-vingt dix. La limite de ce modèle parait désormais également atteinte pour les grandes surfaces alimentaires.


2.3.4.1Fonctions et variables




La base empirique constituée par la grande distribution et son environnement est un champ d’étude très vaste dont le poids économique est tel qu’une multitude d’acteurs venant de domaines souvent éloignés s’y intéressent. La couverture géographique par les propres enseignes du distributeur ou ses filiales de format plus petit, atteint la totalité du territoire en France. Tous les consommateurs sont donc des clients ou des prospects de ce secteur.


  • Les sciences sociales (sociologie, ethnologie, psychologie, anthropologie, histoire, philosophie) ont trouvé, avec l’apparition de cette forme de commerce dans les années soixante, un terrain de recherche très vaste. Certains de leurs outils comme les enquêtes de mesure d’audience, mesure d’image, de notoriété, sont réalisées auprès des consommateurs. D’autres mesurent de très nombreuses variables en rapport avec le choix et l’achat d’espaces de vente, d’espaces publicitaires, les résultats et réactions des concurrents.




  • Les sciences de l’information (informatique, systèmes, documentation, savoir, etc.) trouvent ici des volumes de données à l'échelle du milliard pour les transactions effectuées par les clients qui se comptent en millions. Les techniques d’extraction de données (data mining) apportent depuis peu des capacités d’analyses qui étaient impossibles il y a quelques années.




  • Les mathématiques (statistiques, probabilités, économétrie) et, pour leurs techniques de modélisation, les sciences physiques, peuvent exploiter les bases de données. L’apport de ces sciences exactes est exploité par tous les éditeurs de logiciels. Ils vendent aujourd’hui des interfaces d’utilisation simplifiées des outils mathématiques appliqués aux bases de données stockant des milliers de variables.




  • L’économie et les Sciences de Gestion (comptabilité, contrôle de gestion, ressources humaines, marketing, stratégie, prospective, approvisionnements, achats) sont des disciplines sans lesquelles la grande distribution n’existerait pas. Les analyses macroéconomiques des tendances lourdes des marchés, ou microéconomiques du pouvoir d’achats par segment géographique sont réalisées auprès de spécialistes de chaque domaine afin d’alimenter la réflexion des décideurs.


La vingtaine de disciplines qui participent au domaine sont toutes concernées par les nouvelles capacités des Systèmes d’Information. Utiliser les bases de données assemblées par les grands distributeurs afin d' améliorer leurs résultats est une question à base empirique qui, pour être productrice de connaissance nouvelle, nécessite d’utiliser les techniques et/ou de déterminer et de mesurer les variables maîtrisées par ces disciplines. On perçoit dès lors que l’exhaustivité parait difficile et que la question épistémologique tient la première place dans ce type de recherches où ces très nombreux systèmes et sous-systèmes sont en connexion, entretiennent des interrelations, s’influencent mutuellement et produisent des rétroactions sur eux-mêmes. Les enquêtes traditionnelles que les grandes enseignes délèguent à des sociétés spécialisées ne pourront pas mesurer toutes les variables, ni évaluer le degré d’influence qu’elles ont les unes sur les autres.
Si on prend comme exemple une campagne de marketing, on peut essayer de poser la question de manière rigoureuse en langage mathématique de la façon suivante:
- pour une campagne C, voulant mesurer son efficacité auprès de Madame X, quelle est la part respective d’un message promotionnel à la radio RC et dans la presse quotidienne régionale PQRC (exemple avec deux médias seulement), dans la décision des dépenses D effectuées par Mme X ?

Sachant que les messages de C intègrent de la communication institutionnelle CoI associée à une promotion pour un produit P, que C a démarré le 15 du mois (plus on se rapproche de la fin du mois, moins les achats sont faciles), que Mme X a une sensibilité au produit SP , que le choix de l’enseigne dépend aussi de la distance d par rapport au magasin [Volle, 1996], que Mme X a un taux de lecture des catalogues distribués dans les campagnes précédentes de TL, que C fait aussi appel à une animation en magasin Am ; on peut encore ajouter d’autres variables…

Pour chaque X, il existe une fonction f qui associe à une perception média une variation positive, négative ou nulle du chiffre d’affaire généré.

Il faudrait alors écrire ΔD (il s'agit d'une différence car Mme X aurait fait ses courses même sans la campagne C) qui est la variation induite par C des achats de Mme X et trouver une formule qui intègrerait toutes ces variables, chacune étant soumise à une fonction différente.
A supposer que l’on puisse affiner et valider une telle formule, ce n’est pas uniquement Mme X le sujet principal, mais les centaines de milliers (ou millions) de consommateurs touchés par la campagne. A supposer que l’on puisse segmenter ces populations, le contexte économique n’est pas quantifié, de même l’actualité, la saison, et une dizaine de variables issues des connaissances de chaque discipline du domaine.
Ce n’est pas une seule fonction, mais la combinaison (si l’on suit la même modélisation pour chacune des sciences citées plus haut) de vingt fonctions qu’il faudrait finaliser.
Les achats déjà réalisés dans les grandes surfaces pour un acheteur donné peuvent servir à probabiliser ses dépenses futures. Connaissant la périodicité et le type d’achat par X d’une catégorie de produits, on peut probabiliser l'achat de ce même produit dans le futur, toutes choses égales par ailleurs. Mais dans ce domaine l’environnement et le contexte jouent un rôle important et les choses ne sont jamais vraiment "égales par ailleurs".

2.3.4.2Le paradigme de complexité




Que ce soit au niveau théorique ou au niveau empirique, il est apparu dans la deuxième moitié du XXème siècle que l’approche rationaliste cartésienne atteignait ses limites dès lors que l’on voulait traiter non plus des choses compliquées, mais des choses complexes. Il s’agit là d’une différence très importante qui doit être précisée.
Est compliqué, ce qui comporte “de nombreux éléments plus ou moins en désordre mais dont le principe de composition est simple” [Durand, 2002, p.11].

C’est le cas par exemple lorsque l’on a un grand nombre de variables descriptives dans une base de données.

Edgar Morin [2005] rappelle que l’homme évolue en permanence, que sa personnalité n’est pas figée et qu’il apporte à chacun des sous-systèmes ou systèmes auxquels il appartient une instabilité inéluctable. Il montre que l’idéal cartésien ou newtonien d’un déterminisme parfait dans lequel tout et tous seraient soumis à des lois communes et générales n’existe pas. Les caractères changeants des personnages de Proust ou de Dostoïevski qu’il cite en exemple dans sa démonstration montrent que “ce n’est pas seulement la société qui est complexe, mais chaque atome du monde humain”. A cette affirmation, les tenants d’un déterminisme mécaniste pourraient répliquer que tout n’est pas encore découvert et que les secrets de la matière et les lois qui la régissent seront connus les uns après les autres. Ce paradigme de simplicité, en posant comme précepte que la connaissance des “simples briques” élémentaires permet d’écrire la loi qui en régit l’ensemble, est arrivée aujourd’hui dans une impasse.

La physique quantique et la thermodynamique ont permis d’établir non seulement la correspondance énergie-matière mais aussi le désordre résultant d’une variation d’énergie. Il en résulte qu’un désordre provient d’une variation dans la matière. Or, appliquer ces connaissances physico-chimiques au domaine du vivant aboutit à un paradoxe.

Un système vivant tend en permanence, c’est la condition de sa survie, à maintenir un équilibre entre ce qu’il consomme et ce qu’il produit. Il doit impérativement respecter un ordre métabolique entre croissance et dégénérescence.
La découverte de ces flux échangés dans les systèmes gazeux est capitale. A chaque configuration des molécules du gaz, on peut associer une probabilité de distribution (W) d’un gaz à l’équilibre thermique. Boltzmann (1844-1906) parle d’une entropie S, proportionnelle au logarithme de cette probabilité S = k.logW.

De là découlent les recherches sur les caractéristiques de ces flux et de leurs supports (par exemple la théorie de l’information), leurs origines, leurs mesures, leurs effets.
C’est en cessant de penser de façon linéaire, en introduisant en gestion comme en thermodynamique, l’entropie ou la probabilité d’état des systèmes que l’on aborde la complexité.
Cette approche décrit la réalité comme une chose trop complexe pour être décrite à l’aide des modèles linéaires. Cette complexité des systèmes et de leurs échanges fait apparaître le besoin d’un autre type de représentation, ce qui débouche sur une ontologie de la complexité.

Le modèle de la thermodynamique de Boltzmann décrit depuis un siècle l’entropie d’un système. Les organisations dirigées par les Sciences de Gestion sont constituées de si nombreuses variables qu’elles appartiennent aussi à une ontologie de la complexité. Cette représentation du réel et cette ontologie des organisations, constituent le paradigme de complexité, cadre de la recherche.
S’agissant de ce paradigme (Cf. § Représentations 2.2.1.2 ) et pour reprendre la progression de la Figure 2, la connaissance recherchée n’arrivera qu’après l’application d’une méthodologie.


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