The success of the Expert management systems : the role of knowledge community - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2006

The success of the Expert management systems : the role of knowledge community

Le succès des Systèmes d’Information de localisation des experts : le rôle de la Communauté de Connaissance

Claudio Vitari

Résumé

In the diversity of the Information Systems research, this thesis is mainly backed up by the reference disciplines of Information Systems and Management. The research topic is Knowledge Management, which is studied at the level of the individuals, who are considered members of Knowledge Communities. The author adopted a positivist research approach to this topic and applied the survey methodology as main research method. In our society, knowledge is considered, by individuals and by organizations, an economic resource and it surges as the only long-term sustainable competitive advantage. Nowadays, Information and Communication Technology (ICT) are giving chances to enhance the management of knowledge in the organizations containing its costs. In this attempt to contain costs, organizations are trying to train their members basing on the existing knowledge, because transferring existing knowledge is cheaper than creating new knowledge. Within this document, “knowledge transfer” refers to the communication of knowledge from an individual or an organization and its reception and application by another individual or organization. Knowledge involves cognitive structures and processes and it cannot be embodied in texts or other explicit representations. Even though knowledge transfer requires always human action, ICT can play an important role in the knowledge transfer, by the very beginning. Empirical results demonstrate that the ability to transfer knowledge positively contributes to the organizational performance of firms in both the manufacturing and service sectors. Although the benefits of the knowledge transfer have been documented in many settings, the effectiveness of this transfer varies considerably among the organizations. Moreover computer-based systems supporting the transfer of knowledge are less diffused and successful, justifying the research effort on this theme. The first step to knowledge transfer is the recognition of the heterogeneous distribution of knowledge among individuals. ICT supports this activity, but some significant steps could be done toward much more efficient solutions. Knowledge redundancy refers to the existence between the parties of common information, in addition to the specific information required immediately by each individual. This knowledge redundancy is assured by the participation to the same Knowledge Community, which is definable as a group of people who share a common practice, work, or interest. Whether there is knowledge redundancy among the sender and the potential recipient of knowledge, the recognition of the heterogeneous distribution of the knowledge among the individuals makes the knowledge transfer possible. The Knowledge Community has therefore a crucial role in knowledge transfer. Since previous research reports the central role of knowledge for competitive advantage, it is imperative for organizations to explore more effective solutions for levering this knowledge. This research study is proposed in an attempt to contribute in solving this lag, and under the hypothesis that Knowledge Communities and computer-based systems can facilitate the transfer of knowledge. In the research area where Knowledge Communities, computer-based systems and Knowledge Management overlap, this study focused on the computer-based systems that counsel the individuals that could be potential sources of specialized knowledge within a Knowledge Community. The author calls this type of computer-based systems “Expert Recommending” systems because they counsel the individuals who could likely help the users to solve problems of business process breakdowns. In this research, the author studies the Expert Recommending systems as a service. Instead of focusing on the computer-based system in it-self, the author is interested in the service it delivers, the Expert Recommending Service. Consistently with this service perspective, the research object would include also the cases in which this ERS is delivered without any computer-based support, thus by a specific department or by the members of the Knowledge Community by them-selves. Its specificity reposes on its functionality of supporting the individual awareness on the knowledge domains of the other individuals. The awareness regards the acknowledgement of the domains of Knowledge of the Others. Being aware of the individuals who could be source of specialized knowledge, i.e. knowing what the other members know, is a precursor to search a specific individual out, when some specialized knowledge is required. This study approaches the research object with three research questions: • What are the dimensions of the success of the Expert Recommending Services? • What are the properties of the Knowledge Community that influence the success of the Expert Recommending Services? • To what degree the success of the Expert Recommending Services is influenced by the properties of the Knowledge Community? They concern the Expert Recommending Service and the Knowledge Community, because this study assumes that an increase in the success of the ERS has a positive effect on the amount of the knowledge transfer. Nevertheless, the author considers the analysis of the knowledge transfer out of the research scope, limiting the research scope at the enhancement of the awareness in the knowledge distribution among the members. With these three research questions the author aims to contribute: 1. To describe the success of the Expert Recommending Services within Knowledge Communities. 2. To predict the degree of the success of the ERS within the KC, depending on the characteristics of the ERS and of the KC. 3. To identify recommendable interventions to enhance the success of the Expert Recommending Services within Knowledge Communities. The answers to the three research questions and the attainment of the aims of this research are obtained through the completion of a research process that includes a preliminary literature review and a subsequent empirical testing of the research model. The literature review started from the theory of the resource-based view of the firm. An evolution of this theory, the knowledge-based view of the firm gave the theoretical ground to the organizational knowledge management. Within the topic of knowledge management, the role of the Information Systems was analyzed. At the end the specific type of Information Systems, aiming at the enhancement of the knowledge awareness, the Expert Recommending Services, was explored. Subsequently, the research model and the research methodology were developed. The literature review backed up the design of the conceptual model that was employed in the empirical part of the research. The Information Systems Success theories and models were declined to the research object, the Expert Recommending Services in the Knowledge Communities, in order to build the specific conceptual model for this research. The conceptual model involved three main elements: 1. The Expert Recommending Service. 2. The Knowledge Community. 3. The success of the Expert Recommending Service. The model assumed the existence of two causal relations linking: 1. The Expert Recommending Service to the Success of the ERS. 2. The Knowledge Community to the success of the ERS. This conceptual model was converted into the empirical research model. Among the various IS success models, the choice of the one relied on its fitness to the research questions, aims, and context. The model that better matched these criteria was the DeLone and McLean’s IS Success Model, which was therefore taken as reference model. The methodological guidelines of Straub, Igalens and Roussel, and Evrard, Pras et al. were followed to promote the quality of the results. This research combined complementary qualitative and quantitative research methods to: • provide a richer contextual basis for interpreting and validating results, • compensate the weaknesses inherent in each single individual method, • grant a more precise development and investigation of the hypotheses, • favor the reliability and generalizability of the results. Multi-method research can assume different perspectives and the one followed in this study was the evolutionary perspective. The evolutionary perspective is particularly useful when little research has been conducted so far on a particular phenomenon, or where research hypotheses require increased focus. This was exactly the case of this study because little research in IS discipline was done and the hypothesized relationships between Knowledge Communities and ERS Success needed to be developed. Through an initial explorative study, qualitative data was gathered to interpret a wide range of topics in the area of investigation. The collected data was analyzed and the findings represented the basis for the development of the hypotheses for the following quantitative study. The definition of a first qualitative phase followed by a quantitative one has to be associated with the selection of the specific method for the qualitative study and the selection of the specific method for the quantitative study. Using the selection criteria proposed by Wood, the selected method for the exploratory phase is case study research. This choice has been mainly influenced by the cost and the potential for theory generation of case study research. The selected method for the confirmatory phase was opinion research for the cost and the potential of the opinion survey for the theory confirmation. The qualitative method is adopted to explore the characteristics of the Knowledge Communities, the characteristics of the Expert Recommending Services and the characteristics of the Success of the ERS and the potential relationships between them. The application of the selected IS success model to the context of the Expert Recommending Services leaded at the definition of two preliminary propositions: • P1: The characteristics of the Knowledge Community have an influence on the Success of the ERS. • P2: The characteristics of the Expert Recommending Service have an influence on the Success of the ERS. These propositions were explored through the qualitative method in order to establish precise hypotheses. In the qualitative phase the unit of analysis was the organization, with its ERS and its KC. This organization was studied through the analysis of the Knowledge Communities that exist in the organization, the understanding of the Expert Recommending Services that are provided in the organization, and the exploration of the relationship between Knowledge Communities and Expert Recommending Services. The case unit was analyzed through the collection of primary and secondary data. Primary data sources were interviews, direct observation, and informal discussions. Secondary data sources were mainly a set of documents of the organization that are normally produced by the organizational information system. A preliminary gathering of background information about the case foreran the collection of primary data and the main source of information was the internet web site of the organization. Supplementary, some internal secondary data was provided by the organizational referee. After this preliminary step, the names and the positions of all the potential participants were obtained, in collaboration with the internal referee. The potential participants were contacted for an interview and the collection of some complementary secondary data. The interviews were semi-structured interviews to different people of the selected organization, in order to cover the maximum heterogeneity of the interviewees and explore convergence of information from the different sources. The interview guide listed the main themes and sub-themes to discuss in the interview and was drafted beforehand to find out the view of the different individuals. At the beginning of each interview an introduction on the reasons and the objects of the interview was performed. This explanation was expected to reduce the researcher effects at the site, which biases the data collection. The interview guide was designed to learn what the individual’s view was on: the characteristics of the interviewee, the description of the ERS, the description of the Knowledge Communities in the organization, the opinion on the success of the ERS. The qualitative data produced by the interview survey was transcribed, following the convention proposed by Silverman. These transcriptions, the field notes on the direct observation and the collected secondary data were achieved in a repository. Each transcript was analyzed in parallel with the prosecution of the other interviews in order to use the content of the previous interviews as source of questions to ask in the next interviews. This continuous refinement influenced the composition of the interview guide and the deepness of the interviews on some specific aspects. For the data analysis, the author assumed that interview data was giving access to facts about the world. The author processed the content to explain the characteristics of the ERS, the characteristics of the Knowledge Communities and the success of the ERS. For the data analysis and interpretation, the author chose the thematic content analysis method, which is based on a system of themes and sub-themes. The premise of content analysis is that the repetition of units in speech (such as words, phrases, sentences or paragraphs) points out the centers of the interests and the opinions of the speakers. The sentences, the parts of the sentences or the groups of the sentences were grouped based on the relation to the themes of: Knowledge Communities, Expert Recommending Services and success of the ERS. As well as, the interview guide changed in the prosecution of the interviews also the list of themes and sub-themes was refined based on the relevance and interest of the different themes and sub-themes. Moreover, the closeness in time of the interviews and the analysis of their content gave the sensitivity on the saturation of the themes and the sub-themes. This closeness allowed the interruption of the scheduling of new interviews, as soon as the analysis revealed the saturation and repetition of the same themes. A computer aided qualitative data analysis system was employed to support codification and analysis. Several instruments were reviewed, direct and indirectly by Lewins, and the choice favored the use of HyperResearch package. The selection of this packaged software was based on its easiness of use and its flexibility in building reports. The quantitative method was adopted to confirm the results coming from the qualitative exploratory method. This confirmation aimed at measuring the relationships among the Knowledge Communities, the Expert Recommending Service and the Success of the ERS. The empirical research model was corroborated through the test of the hypotheses rising from the qualitative phase and the conceptual model. The application of the selected IS success model to the context of the Expert Recommending Services and the results of the qualitative phase leaded at the definition of the following constructs. • Perceived Usefulness to the Organization. It measures the effects of the ERS on the organizational performance in line with the proposal of DeLone and McLean with the variable Organizational Impact. • Perceived Usefulness to the Individual. It measures the effects of the ERS on the individual performance in line with the proposal of DeLone and McLean with the variable Individual Impact. • Use. It measures the utilization of the ERS by the individuals in line with the proposal of DeLone and McLean with the variable IS Use. • User Satisfaction. It measures the satisfaction of the user on the provision of the ERS that means on the answers obtained from the demands for counseling some experts. • ERS Quality. It measures the global judgment relating to the superiority of the ERS. • Knowledge of the Others. It measures the degree to which people know each other and in relation to the ERS context, Knowledge of the Others is specifically related to the Knowledge of the Others’ knowledge domains. The process and ecology concepts provided the theoretical base for developing the temporal and causal influences among the dimensions of the IS success to DeLone and McLean. So the hypotheses on the ERS Success were the following ones: • H1: Perceived Usefulness for the Individual affects Perceived Usefulness for the Organization. • H2: Use affects Perceived Usefulness for the Individual. • H3: User Satisfaction affects Perceived Usefulness for the Individual. • H4: Use affects User Satisfaction. • H5: ERS Quality affects User Satisfaction. • H6: ERS Quality affects Use. In addition, the grounding relevance of Knowledge of the Others for the informal ERS success determines the addition of three more hypotheses: • H7: Knowledge of the Others affects User Satisfaction. The degree of awareness on the knowledge domains of the members of the Knowledge Community could influence the satisfaction on the provision of the ERS. The individual who knows the knowledge domains of the other members could directly target the individuals who could provide a fully satisfying ERS. • H8: Knowledge of the Others affects ERS Quality. The Knowledge of the Others could influence the choice of the person, whom to ask the provision of the ERS. The persons who have an extensive Knowledge of the Others could question the individuals who are more likely able to provide a high quality ERS. • H9: Knowledge of the Others affects Use. The knowledge of the other knowledge domains could influence the use of the ERS. The complete Knowledge of the Others’ knowledge domains makes the use of the ERS superfluous, since the individual can directly target the right expert, with the required knowledge, without passing through the ERS. On the other hand, the complete absence of awareness on the knowledge domains of the other could restrain the use of the ERS, since the individual does not know whom to ask for the ERS provision. At this phase, the required data was too specific to have the possibility to find appropriate secondary data sources. Exclusively primary data were collected and the instrument employed to collect it was a questionnaire. The questionnaire was composed by the existing measures that the author evaluated as the most suitable to the research model. For each construct the existing scales were identified and then adjusted to the research object and to the context. The administration of the questionnaire was anticipated by its reviewed by several people. They suggested adjustments to the terminology, in order to improve the fitting of the questionnaire with the organizational context. The final version of the questionnaire was published on a web server, accessible by all the members. The answering to the questionnaire was promoted through an email that was sent to the targeted individuals. The targeted individuals were the organization members who performed the activities of recommending and searching experts. At the moment, the response rate per week decreased at zero, a recall by email was sent. The questionnaire was proposed via email but the answers were collected via a web form. In this way, the responses’ data was automatically stored in the database. Data was mainly analyzed through Structural Equation Modeling statistical technique but a preliminary analysis on the quality of data was performed before testing the structural model. The data analysis was performed following the validation guidelines written by Straub, Bourdeau, and Gefen. These guidelines proposed to assure: the content validity, the construct validity, the reliability, the manipulation validity, the statistical conclusion validity. The statistical data analysis was supported by packaged software and SPSS and Amos were selected, after that several packages were reviewed, directly and indirectly. The choice of these statistical packages resided in their partial integration and in the previous experience of the author on them. This combination of qualitative and quantitative methods allowed the triangulation of the data, which cross-validated the achieved results as these results, coming from different sources, converged and were congruent. The different sources were related to the different studies of cases, as a mean to overcome the problems involved in the study of a single case. The entire empirical research, i.e. the qualitative and the quantitative phases, was applied in different contexts following the specification for a multiple-case study proposed by Yin. The choice toward a multiple case study aimed at exploring the Expert Recommending Services, the Knowledge Communities and their relationships with the Success of the ERS, in contrasting situations. The author researched the theoretical replication, which meant that the same methodology was replicated in the tentative to find similarities and differences among the values of the independent and the dependent variables, and to find relations between the cases. So, few heterogeneous cases with contrasting characteristics were deliberately selected, instead of seeking a direct replication in similar cases. The multiple-case study strengthened the external validity of the findings since the findings, from the different cases, supported the hypotheses. This sampling method gave the freedom to change the number of cases, in the multiple case study, during the prosecution of the research. So, the sampling of the cases followed a reasoning that aimed at identifying cases with contrasting situations and was based on the previously described theoretical framework. The cases were selected taking into consideration the objects of this study: the Expert Recommending Service, the Knowledge Community and the Success of the ERS. Hence, the principle of theoretical replication induced the selection of cases with different characteristics on these three elements. For all the cases, data were analyzed, firstly, by keeping separated the single cases, and, secondly, by comparing the cases. The analysis of the data on the three cases, through qualitative and quantitative methods, supported the research hypotheses. This successful test of the research model favored some constructive discussions on the obtained results and a series of conclusions on the different elements taken into consideration during the research. The most important results of this research concerned: the characteristics of the Knowledge Communities, the characteristics of the Expert Recommending Services and the influence that the Knowledge Communities have on the Success of the Expert Recommending Service. This research put in evidences the heterogeneousness of the Knowledge Communities in different organizations on the set of characteristics identified in the literature. And this heterogeneousness was in line with the results of several authors. This study highlighted also the differences existing among the Expert Recommending Services. Following the classification of Martinez, the observed Expert Recommending Services were from informal to computer-based ERS and several differences were also noticed among the ERS of the same type. In addition, the author explored and confirmed the influence of the Knowledge Community on the Success of the Expert Recommending Service. Seddon highlighted that the observations, the personal experiences, and the reports of the consequences of the IS use have an impact on IS success. Whether these observations, personal experiences and reports take places in a Knowledge Community, then the characteristics of this Knowledge Community can influence directly the IS Success. Raising from the qualitative phase, knowledge the other people seemed the most important element of influence on the ERS Success, among the several elements characterizing a KC. This novelty was grounded on the results of the quantitative phase. Knowledge of the Others has been already considered a factor influencing IS success and, with this research, the role of this variable was risen and tested in the ERS context.
Cette thèse s’inscrit à l’interface du Management et des Systèmes d’Information. Le sujet est celui de la Gestion des connaissances, étudié au niveau d’un individu, considéré comme appartenant à une Communauté de Pratiques. L’approche épistémologique est positiviste, et la méthodologie principale est celle de l’enquête. La connaissance est considérée aujourd’hui, par les individus comme par les organisations, comme une source d’avantage concurrentiel durable. Les Technologies de l’Information et de la Communication (TIC) offrent la possibilité actuellement d’améliorer le management des connaissances dans les organisations tout en contrôlant son coût. Dans l’optique de réduire les coûts, les organisations tentent de former leurs membres sur la base de la connaissance existante, puisque le coût du transfert de connaissances existantes est plus faible que celui de la création de nouvelles connaissances. Tout au long de ce document, les termes “transfert de connaissance” seront utilisés pour signifier la communication d’une connaissance d’un individu à une organisation puis sa réception et son utilisation par un autre individu ou une autre organisation. La connaissance implique des structures cognitives et des processus qui ne permettent pas de stocker la connaissance dans des textes, ni dans d’autres représentations explicites. Même si le transfert de connaissance nécessite obligatoirement l’intervention humaine, les TIC peuvent jouer dès le début un rôle important dans le transfert de connaissance. Plusieurs résultats démontrent que la capacité de transfert de connaissance contribue positivement à la performance globale de l’entreprise, aussi bien pour les entreprises de services que pour les entreprises industrielles. Toutefois, l’efficace de ce transfert de connaissance varie considérablement d’une organisation à l’autre. De plus, les systèmes informatiques qui permettent le transfert de connaissance sont encore peu répandus et peu performants, ce qui justifie ce thème de recherche. La première phase du transfert de connaissance concerne l’identification de la distribution de la connaissance parmi les individus. L’utilisation des TIC est déjà possible lors de cette phase, cependant des améliorations conséquentes seraient à envisager pour accroître l’efficience de ces outils. La redondance de la connaissance indique l’existence entre les individus d’information commune, à coté de l’information spécifique demandée par chaque individu. Cette redondance de connaissance est assurée par la participation à la même Communauté de Pratiques, qui est définie comme un ensemble d’individus partageant la même pratique, le même travail, ou le même intérêt. Les conditions préalables au transfert de connaissance sont la présence de connaissances redondantes parmi les individus ainsi que l’identification de la distribution hétérogènes des connaissances. La Communauté de Pratiques a donc un rôle clé dans le transfert de connaissance. Depuis que la recherche antérieure a démontré le rôle central joué par la connaissance pour l’atteinte d’avantages compétitifs, il devient crucial pour les organisations d’explorer des solutions plus efficaces pour renforcer cette connaissance. Cette recherche tente de contribuer à l’atteinte de cet objectif, en partant de l’hypothèse que les Communautés de Pratiques et les systèmes informatisés facilitent le transfert de connaissance. Au croisement de la recherche sur les Communautés de Pratiques, les systèmes informatisés, et la Gestion de la Connaissance, cette étude se focalise sur les systèmes informatiques qui permettent d’identifier, parmi les membres de la Communauté de Pratiques, les individus qui devraient avoir la connaissance spécifique recherchée par l’utilisateur. Nous nommerons ce type de systèmes informatiques les « Systèmes de Localisation des Experts » (SLE) (en anglais « Expert Recommending Systems »), car ils localisent les individus qui devraient être capables d’aider à la résolution d’un problème donné. Dans cette recherche, nous étudions les « Systèmes de Localisation des Experts » en tant que service. Au lieu de se focaliser uniquement sur le système informatique, nous nous intéressons au service que ces systèmes fournissent, le « Service de Localisation des Experts » (SLE) (en anglais « Expert Recommending Service »). Conformément à cette orientation focalisée sur le service, l’objet de la recherche comprendra aussi les cas où le SLE est offert sans aucun support informatique, par un département spécifique ou par les membres de la Communauté de Pratiques. La spécificité du SLE repose sur sa capacité à aider un individu à reconnaître les domaines de connaissance des autres membres la Communauté de Pratiques. Cette reconnaissance des connaissances acquises par les autres membres est une condition préalable à la recherche menée par l’individu. Une fois que l’individu sait reconnaître quels membres parmi le groupe peuvent être sources de connaissances spécialisées, c’est à dire une fois qu’il connaît le domaine de connaissances des autres membres, sa recherche est alors bien plus ciblée lorsqu’il a besoin de trouver une connaissance spécialisée. Cette étude aborde cet objet d’investigation avec trois questions de recherche : Quelles sont les dimensions du succès des SLE ? Quelles sont les propriétés de la Communauté de Pratiques qui influencent le succès du SLE ? A quel degré le succès de le SLE est influencé par les propriétés de la Communauté de Pratiques ? Ces questions sont directement liées aux SLE et aux Communautés de Pratiques puisque cette étude part de l’hypothèse que l’amélioration du succès d’un SLE aura un effet positif sur la quantité de connaissances transférée. Néanmoins, l’analyse du transfert de connaissance n’est pas prise en considération dans le cadre de cette recherche. Nous nous limitons donc à l’étude des facteurs qui influencent la conscience de la distribution de la connaissance, parmi les membres de la Communauté de Pratiques. A partir de ces trois questions, cette recherche a pour ambition de contribuer à : La description du succès des SLE dans les Communautés de Pratiques. La prédiction du degré du succès des SLE, selon les caractéristiques du SLE et les caractéristiques de la Communauté de Pratiques. L’identification d’interventions possibles, pour améliorer le succès des SLE dans les Communautés de Pratiques. Les réponses aux trois questions de recherche et l’atteinte des objectifs fixés ont été possibles en poursuivant un processus de recherche incluant, dans un premier temps, une revue de la littérature, et, dans un deuxième temps, une analyse empirique du modèle conceptuel développé. La revue de la littérature a débuté par la théorie intitulée « resource-based view of the firm ». Une évolution de cette théorie, la « knowledge-base view of the firm », a donné les fondations conceptuelles à la Gestion de la Connaissance organisationnelle. Le rôle des Systèmes d’Information, à l’intérieur du thème de la Gestion des Connaissances, a été pris en compte. Finalement, ce sont les SLE qui ont été principalement étudiés, pour les raisons évoquées plus haut. Ensuite, le modèle de recherche et la méthodologie de recherche ont été structurés. La revue de la littérature a permis la formalisation du modèle conceptuel qui a constitué la base de l’étude empirique. Les théories et les modèles sur le succès des systèmes d’information ont été adaptés au sujet de recherche, les SLE dans les Communautés de Pratiques, dans le but de définir un modèle conceptuel répondant aux contraintes de l’objet d’étude. Le modèle conceptuel final comprenait trois éléments principaux : Le Service de Localisation des Experts (SLE), La Communauté de Pratiques, Le succès du Service de Localisation des Experts, Le modèle pose l’hypothèse de l’existence de deux relations causales liant : Le Service de Localisation des Experts au succès du SLE, La Communauté de Pratiques au succès du SLE. Un modèle empirique de recherche a suivi le modèle conceptuel. Parmi les différents modèles existant sur le succès des systèmes d’information, le choix a été déterminé par le modèle qui répondait au mieux aux questions, buts et contexte de cette recherche. Le modèle de DeLone et McLean sur le succès des systèmes d’information est celui qui était le plus adapté à ces critères, c’est pourquoi il a été retenu. Les conseils méthodologiques de Straub, Igalens, Roussel, Evrard, Prass et al. ont été suivis dans le but d’améliorer la qualité des résultats. La méthodologie combine à la fois des méthodes qualitatives et quantitatives dans le but de : Fournir une compréhension du contexte plus riche pour l’interprétation et la validation de résultats. Balancer les faiblesses intrinsèques à chaque méthode. Garantir une élaboration et une analyse plus fine des hypothèses. Favoriser la fiabilité et la généralisation des résultats. Différentes perspectives peuvent être envisagées lorsqu’on recourt à une combinaison de méthodes. Celle qui a été choisie est la perspective évolutionnaire. Celle-ci est particulièrement efficace lorsque le phénomène a été peu étudié ou lorsque les hypothèses de recherche ont besoin d’être affinées. Ce qui est le cas dans cette recherche, puisque la recherche en Systèmes d’Information est encore pauvre sur le phénomène étudié dans cette thèse, et puisque les hypothèses de liens entre les communautés de pratique et le succès des SLE ont besoin d’être développées. A partir d’une étude exploratoire initiale, des données qualitatives ont été recueillies dans le but d’interpréter un grand nombre d’aspects concernant l’objet principal de recherche. Les données recueillies ont été analysées et ont servies de base pour l’élaboration des hypothèses de la phase quantitative. Pour ces deux premières phases qualitative et quantitatives, une méthode devait être choisie. En suivant les critères de sélection de Wood, la méthode sélectionnée pour la phase exploratoire est l’étude de cas. Ce choix a été déterminé par le coût de la méthode et son potentiel pour la génération de la théorie. La méthode sélectionnée pour la phase quantitative confirmatoire a été l’enquête d’opinion, choisie également pour son coût et pour sa capacité à tester les hypothèses. La méthode qualitative est adoptée pour explorer les caractéristiques des Communautés de pratiques, les caractéristiques des Systèmes de Localisation des Experts et les caractéristiques du succès des SLE et enfin les éventuelles relations les liant. L’application du modèle de succès des systèmes d’information que nous avons retenu a conduit à la définition de deux propositions préliminaires : P1 : les caractéristiques de la Communauté de Pratiques influencent le succès du SLE. P2 : les caractéristiques du SLE influencent le succès du SLE. Ces propositions ont été explorées à travers la méthode qualitative afin de déterminer des hypothèses plus précises. Dans la phase qualitative, l’unité d’analyse était l’organisation avec son SLE et ses Communautés de Pratiques. L’organisation a été étudiée à travers l’analyse de ses Communautés de Pratiques (CP), la compréhension des SLE disponibles dans l’organisation et l’exploration des relations entre CP et SLE. Le cas a été complété par le recueil de données primaires et de données secondaires. Les sources de données primaires étaient les entretiens, l’observation directe et les colloques informels avec les membres de l’organisation. Les sources de données secondaires étaient principalement les documents produits par les systèmes d’information de l’organisation. Une première collecte d’information sur le cas fut conduite à travers l’utilisation de son site web. A cette source, il faut ajuter une séries d’informations obtenues par avance par la personne avec qui nous étions en contact dans l’organisation. Après cette étape préliminaire, les noms et les positions des participants potentiels aux entretiens ont été définit avec l’aide de notre contact. Ces participants potentiels ont été contactés afin de leur proposer un entretien semi-structurés. Les interviewés occupaient différents postes dans l’organisation, ce qui nous permettaient d’explorer la convergence de l’information en provenance de différentes sources. Le guide d’entretien indiquait les thèmes et les sous thèmes à aborder. Il était rédigé préalablement à l’entretien, selon les caractéristiques professionnelles de l’interviewé. Au début de l’entretien, une introduction présentant son intérêt et les thèmes à aborder était effectuée. Cette présentation initiale avait pour objectif d’améliorer la qualité des réponses de l’interviewé. Le guide d’entretien a été développé pour déterminer les caractéristiques de l’interviewé, la description du SLE, la description de la Communautés de Pratiques et l’opinion de la personne sur le succès du SLE. Les données qualitatives recueillies grâce à ces interviewes ont été retranscrites, suivant la convention de retranscription proposée par Silverman. Ces retranscriptions, les notes sur les observations directes et les données secondaires recueillies ont été enregistrées dans un répertoire. Chaque retranscription a été analysée conjointement à la poursuite des autres entretiens. Cela nous a permis d’améliorer constamment le guide d’entretien. Pour l’analyse des données, nous avons supposé que les données des entretiens informaient directement sur la réalité des choses. Ce qui nous a permis d’expliquer les caractéristiques du SLE, les caractéristiques des Communautés de Pratiques et le succès du SLE. Pour l’analyse et l’interprétation des données, nous avons choisit la méthode d’analyse thématique de contenu, fondée sur le système des thèmes et sous thèmes. Le point clé de cette méthode est lié à la répétition des unités des discours (comme mots, phrases, paragraphes) qui indique les centres d’intérêt et les opinions des interviewés. Les phrases, les pertes de phrases, ou les groupes de phrases ont été regroupées sur la base de la relation qu’ils avaient avec un des thèmes majeurs : SLE, les CP, le succès du SLE. La liste des thèmes et sous thèmes a également été modifiée au fur et à mesure que changeait le guide d’entretien. De plus, le rapprochement dans le temps entre les entretiens et leur analyse nous a permis de percevoir aisément la saturation des thèmes et sous thèmes. Concrètement, cela nous a conduit à interrompre la planification d’entretiens supplémentaires dès que l’analyse a montré la saturation et la répétition des thèmes. Un logiciel d’analyse des données qualitatives a été employé pour la codification et l’analyse des entretiens. Différents instruments ont été étudiés, directement ou indirectement par Lewins, et notre choix s’est porté sur le progiciel HyperResearch. Ce choix est fondé sur la facilité d’utilisation de ce progiciel et sur sa flexibilité dans la construction des rapports. La méthode quantitative a été employée pour confirmer les résultats résultants de la méthode qualitative. Cette confirmation avait aussi pour but de mesurer les relations entre les Communautés de Pratiques, les SLE et le succès des SLE. Le modèle empirique de recherche a été corroboré à travers le test des hypothèses ressorties de la phase qualitative et le modèle conceptuel. L’application du modèle de succès des systèmes d’information au contexte du SLE et les résultats de la phase qualitative ont conduit à la définition des variables suivantes : Utilité Perçue pour l’Organisation. Elle mesure les effets du SLE sur la performance organisationnelle, suivant la proposition de DeLone et McLean avec leur variable « Organizational Impact ». Utilité Perçue pour l’Individu. Elle mesure les effets du SLE sur la performance individuelle, suivant la proposition de DeLone et McLean avec leur variable « Individual Impact ». Usage. Elle mesure l’utilisation du SLE par les individus, suivant la proposition de DeLone et McLean avec leur variable « IS use ». Satisfaction de l’Utilisateur. Elle mesure la satisfaction de l’utilisateur à propos de la fourniture du SLE, c’est à dire la satisfaction des réponses obtenues par les demandes de localisation des experts. Qualité du SLE. Elle mesure l’évaluation globale de la supériorité du SLE. Connaissance des Autres. En général, elle mesure le degré de connaissance des autres individus, mais, spécifiquement dans le contexte du SLE, elle mesure la reconnaissance des domaines de connaissance des autres membres. Ce processus a fourni la base théorique pour le développement des influences temporales et causales entre les dimensions du succès des systèmes d’information proposé par DeLone et McLean. Les hypothèses sur le succès des SLE ont été les suivantes : H1 : L’Utilité Perçue pour l’Individu influence l’Utilité Perçue pour l’Organisation. H2 : L’Usage influence l’Utilité Perçue pour l’Individu. H3 : La Satisfaction de l’Utilisateur influence l’Utilité Perçue pour l’Individu. H4 : L’Usage influence la Satisfaction de l’Utilisateur. H5 : La Qualité du SLE influence la Satisfaction de l’Utilisateur. H6 : La Qualité du SLE influence l’Usage. De plus, la Connaissance des Autres, ressortie dans la phase qualitative, pour le succès du SLE informel, conduit à proposer trois hypothèses supplémentaire : H7 : La Connaissance des Autres influence la Satisfaction de l’Utilisateur. Le degré de reconnaissance des domaines de connaissance des autres membres de la Communautés de Pratiques semble influencer la satisfaction des utilisateurs du SLE. L’individu qui connaît les domaines de connaissance des autres membres devrait éprouver plus de facilité à localiser les individus qui pourraient lui fournir un service de localisation des experts satisfaisant. H8 : La Connaissance des Autres influence la Qualité du SLE. La connaissance des autres pourrait influencer le choix de la personne à qui demander le service de localisation des experts. Les individus qui possèdent une connaissance étendue sur les autres pourraient poser leurs requêtes de localisation des experts aux membres supposés être à la hauteur de fournir une bonne qualité du SLE. H9 : La connaissance des Autres influence l’Usage. La reconnaissance des domaines de connaissance des autres pourrait influencer l’utilisation du SLE. La reconnaissance exhaustive des domaines de connaissance de tous les membres rend inutile le SLE, car l’individu a la possibilité de localiser directement l’expert avec la connaissance recherchée, sans la nécessité de demander aux autres. D’un autre coté, l’absence totale de reconnaissance sur le domaines de connaissance des autres limite l’usage du SLE, car l’individu ne pourrait même pas être dans la position de savoir à qui demander le service de localisation des experts. Pour cette phase, les données nécessaires étaient à tel point spécifiques que le recueil de données par des sources secondaires a été impossible. Seules des données primaires ont donc été collectées et l’instrument employé pour la collecte a été le questionnaire. Le questionnaire était composé de mesures existantes qui selon nous paraissaient le plus appropriées au modèle de recherche. Pour chaque variable, les échelles existantes ont été identifiées et adaptées à l’objet de recherche et au contexte. L’administration du questionnaire a été effectuée après la révision du questionnaire par différentes personnes. Ces contributeurs ont proposé des modifications concernant les termes employés afin d’améliorer la correspondance avec le contexte organisationnel dans lequel le questionnaire avait été diffusé. La version finale du questionnaire a été publiée sur un serveur Web et accessible à tous les membres de l’organisation. Le questionnaire a été diffusé par courriel à tous les membres ciblés. Ceux-ci étaient les membres de l’organisation qui effectuaient des activités de localisation ou de recherche des experts. Quand le taux de réponse par semaine est descendu à zéro, un rappel par courriel a été effectué. Le questionnaire a donc été proposé par courriel mais les réponses ont été recueillies par un formulaire en ligne. Cette solution a permit de stocker les données automatiquement dans une base de données. Les données ont été analysées selon la technique statistique de modélisation avec équations structurelles, mais, d’avance, une analyse préliminaire sur la qualité globale des données a été menée. L’analyse des données a été effectué suivant les indications de Straub, Bourdeau et Gefen. Ces indications proposent d’assurer : la validité du contenu, la validité des variables, la fiabilité, la validité de manipulation, et la validité statistique conclusive. L’analyse statistique a été menée à l’aide des progiciels SPSS et Amos, après un examen, direct et indirect, de différents progiciels. Ces progiciels ont été sélectionnés en raison de leur intégration partielle et de notre connaissance de ces derniers. La combinaison d’une méthode qualitative et d’une méthode quantitative a permis la triangulation des données, afin de valider les résultats provenant des différentes sources. Les sources différentes étaient relatives aux différentes études de cas qui ont été effectuées pour combler les limitations des études avec un seul cas. Toute la recherche empirique a été appliquée dans différents contextes suivant les spécifications définies par Yin pour les cas multiples. Le choix en faveur de plusieurs études de cas avait pour objectif d’explorer les SLE, les CP, et leurs relations avec le succès des SLE, dans des contextes contrastants. Nous avons recherché une réplique théorique sur les différents cas et donc des cas expressément hétérogènes, avec des caractéristiques contrastantes, ont été volontairement choisis. La multiplicité des cas a renforcé la validité externe car les résultats étaient cohérents alors même qu’ils provenaient de différents contextes. La sélection des cas a été accomplie suivant les principes de la réplication théorique, qui prévoit la réplication de la même méthodologie dans le but de trouver des similarités et des différences parmi les valeurs des variables dépendantes et indépendantes, et de trouver des relations entre les cas. La méthode de sélection a la souplesse de permettre de changer le nombre de cas durant la conduite de la recherche. La sélection a été conduite avec comme objectif de sélectionner des cas présentant différentes caractéristiques tout en respectant le cadre théorique de référence. Le choix des cas prenait en compte les objets principaux de l’étude, à savoir le SLE, la CP, et le succès du SLE. Le principe de réplication théorique a induit la sélection des cas, avec des caractéristiques différentes pour les trois éléments cités. Pour tous les cas, les données ont été analysées, au début séparément pour chaque cas, et ensuite par une comparaison entre les cas. L’analyse de données sur les trois cas, à travers les méthodes mentionnées, a confirmé les hypothèses de recherche. Les résultats les plus importants dans cette recherche concernent : les caractéristiques des Communautés de Pratiques, les caractéristiques des Systèmes de Localisation des Experts et l’influence des Communautés de Pratiques sur le succès des SLE. La recherche a mis en évidence l’hétérogénéité des Communautés de Pratiques dans les différentes organisations selon les caractéristiques retrouvées dans la littérature. Cette hétérogénéité était déjà explorée par plusieurs auteurs et donc cette recherche confirme les résultats précédents. Cette étude a également souligné les différences existant entre les Systèmes de Localisation des Experts. Suivant la classification proposée par Martinez, les SLE observés étaient soit informels soit informatisés. Des différences importantes ont également été relevées parmi des SLE de même type. De plus, nous avons exploré et confirmé l’influence de la Communautés de Pratiques sur le succès des SLE. Seddon avait déjà souligné que les observations, les expériences personnelles, et les rapports sur les conséquences de l’utilisation des systèmes d’information avaient une influence sur le succès des systèmes d’information. Nous avons observé que ces observations, ces expériences personnelles, et ces rapports sur les conséquences de l’utilisation des systèmes d’information existent aussi dans les Communautés de Pratiques. D’autres caractéristiques des CP peuvent influencer le succès des systèmes d’information. La phase qualitative montre que la connaissance des autres membres, parmi les nombreuses caractéristiques décrivant les CP, semble être une variable très importante pour le succès des SLE. Cette découverte a été confirmée dans la phase quantitative de la recherche. La connaissance des autres a été déjà prise en compte comme facteur influençant le succès des systèmes d’information. Dans le cadre de cette recherche, le rôle de cette variable a été mis en évidence et testé positivement dans le contexte des SLE.
Fichier principal
Vignette du fichier
Vitari 2006 Success of.pdf (1.94 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

tel-01924354 , version 1 (15-11-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01924354 , version 1

Citer

Claudio Vitari. The success of the Expert management systems : the role of knowledge community. Business administration. Montpellier II, 2006. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01924354⟩
424 Consultations
871 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More