1 Pour gérer l’incertitude et la complexité environnementale, les managers font de plus en plus appel à la planification par scénarios (E. Tapinos, 2012, 2013). Au-delà de son utilisation croissante par les praticiens, la communauté scientifique s’y est intéressée également développant une littérature importante à ce sujet. (G. Burt et K. Van der Heijden, 2003 ; J. Derbyshire, 2017 ; C.F. Joseph, 2000 ; T. Lang et R. Ramirez, 2017 ; A. Martelli, 2001 ; F. Roubelat, 2000, 2006 ; N.J. Rowland et M.J. Spaniol, 2017). Ceci dit, en dépit du nombre large de travaux existant, des lacunes persistent dans sa conceptualisation. En effet, la diversité des approches et des définitions affaiblit le construit et le rend difficile à opérationnaliser (L.A. Franco et al., 2013) notamment en recherches empiriques. Par ailleurs, plusieurs auteurs ont tenté de conceptualiser la planification par scénarios et créer des indicateurs permettant de la mesurer pour la rendre plus opérationnelle (T.J. Chermack, 2005 ; E. Tapinos, 2013). Cependant, cette large quantité de travaux n’a pas fait, à notre connaissance, l’objet de tests empiriques solides garantissant la fiabilité et la validité de ces mesures.

2 De ce fait, la construction d’un instrument de mesure de la planification par scénarios devient un enjeu majeur, aussi bien sur le plan théorique que managérial sans compter le méthodologique. D’un point de vue théorique, l’existence d’un instrument de mesure de la planification par scénarios contribuera à une meilleure conceptualisation de ce construit et ses dimensions. Sur le plan managérial, un nouvel outil quantitatif sera créé complétant les différentes méthodes quali qui existent et favorisera les recherches quantitatives sur ce concept. Enfin, pour les managers, cette échelle sera un outil concret d’action.

3 Cette recherche a pour objectif donc de développer une échelle de mesure quantitative de la planification par scénarios. Elle sera élaborée suivant le paradigme de G. Churchill (1979). La démarche méthodologique adoptée s’appuie dans un premier temps sur une revue de littérature rigoureuse du concept étudié. Dans un second temps, une étude qualitative est menée auprès des cadres opérant dans le secteur social et médico-social en France, tout en ayant pris la précaution de valider la méthodologie avec des experts en prospective stratégique. Dans un troisième temps, afin de mieux clarifier le construit et de prendre en compte sa nature multidimensionnelle, nous avons procédé à des pré-tests quantitatifs de l’échelle et à des analyses exploratoires et confirmatoires. Cet article suit dans sa présentation la démarche menée.

1. La planification par scénarios : synthèse de la littérature

4 Dans sa définition générale, la planification par scénarios est considérée comme un outil précieux aidant les organisations à se préparer à toutes les éventualités possibles (M. Amer et al., 2013 ; E. Hiltunen, 2009). Son objectif est de diagnostiquer les paradigmes actuels pour générer une série d’hypothèses ou d’histoires dans lesquelles l’attention est portée sur les différents futurs possibles (P.J.H. Schoemaker, 1995). Ainsi, elle correspond à une technique de planification qui se focalise, en plus des facteurs déterminants, sur ceux dont on ne dispose pas d’assez d’informations et de connaissances pour pouvoir agir et anticiper les événements importants (H. Tsoukas et G. Shepherd, 2004).

5 Par ailleurs, la planification par scénarios est une approche de la stratégie qui vise la compréhension du cheminement conduisant de la situation présente à la situation future. Elle permet également d’améliorer le temps de réaction et le degré de flexibilité dans la prise de décision (E. Hiltunen, 2009), d’anticiper et d’innover en permanence tout en se coordonnant avec l’ensemble des acteurs internes et externes (P.K. De Smedt et al., 2013 ; H.A. Von der Gracht et C. Stillings, 2013 ; W.J. Worthington et al., 2009). De même, cette capacité organisationnelle présente une facette proactive considérant le changement comme une opportunité à travers la découverte et l’exploitation des opportunités nouvelles (C.A. Varum et C. Melo, 2010). Elle correspond à une habilité d’adaptation continue, permise non seulement par la réaction au changement, mais aussi par la provocation de ruptures par le biais de scénarios contrastés, l’action sur les modèles mentaux et l’apprentissage organisationnel. Le tableau 1 retrace les plus importantes définitions de la planification par scénarios et ses objectifs.

6 Les théoriciens conceptualisent la planification par scénarios comme un construit intégrateur de certaines approches telles que l’apprentissage organisationnel, la culture organisationnelle, le développement des scénarios et des choix stratégiques. En effet, plusieurs auteurs mettent en lumière la facette d’apprentissage de la méthode de scénarios, en tant qu’aptitude à agir sur les modèles mentaux des décideurs et sur l’apprentissage individuel et collectif (J.-P. Bootz, 2010 ; T.J. Chermack et L. Van der Merwe, 2003). Par ailleurs, les pratiques orientées vers le développement des scénarios occupent également une place centrale dans la littérature prospective (R. Bradfield et al, 2005 ; M. Godet, 1989 ; P.A. Julien et al., 1975 ; F. O’Brien et M. Meadows, 2013).

7 Si la planification par scénarios a été définie de diverses façons dans la littérature, il est à noter que les chercheurs s’accordent sur son contenu. En effet, ils estiment qu’elle est généralement précédée par une phase préliminaire qui se focalise principalement sur l’identification de facteurs clés de changement (P.J.H. Schoemaker, 1995 ; K. Van der Heijden, 1996). Pour ce faire, F. O’Brien et al. (2007) recommandent l’utilisation de l’analyse SWOT pour déterminer les facteurs impactant la vie de l’organisation. De même, la théorie des ressources (RBV) peut être mobilisée comme un cadre pour évaluer les ressources actuelles et potentielles d’une organisation et faciliter ainsi le processus de génération des scénarios (P.R. Walsh, 2005). Dans cette perspective, R. Bradfield et al. (2005) concluent, en se référant sur l’étude de l’école française de la prospective et l’école américaine de logiques intuitives et de tendances modifiées, que le développement des scénarios constitue un déterminant principal de la planification par scénarios. La planification par scénarios est associée également au développement des choix stratégiques. Dans cette optique, G. Burt et K. Van der Heijden (2008), ont identifié les objectifs de cette méthode, affirmant qu’elle a pour vocation la création des normes, le sense-making et les choix stratégiques. Sur la même ligne de pensée, K. Van der Heijden (2004) met en lumière le caractère stratégique de cette méthode. Il précise qu’elle offre une occasion d’enrichir « le portefeuille d’initiatives stratégiques possibles » qui mène à la découverte d’opportunités et au processus d’actions.

Tableau 1

Définitions et objectifs de la planification par scénarios

Auteurs	Définitions et objectifs de la planification par scénarios
T.J. Chermack (2004, 2005)	La planification par les scénarios stimule la réflexion stratégique, réduit l’effet négatif des biais cognitifs et agit sur les modèles mentaux des dirigeants.
T.J. Chermack et L. Van der Merwe (2003)	La planification par scénarios est une technique de sensibilisation des décideurs sur les différents futurs possibles. Elle consiste à développer des histoires cohérentes sur le futur.
Dye et al., (2009), Miessner et Wulf (2013)	La planification par les scénarios a été fréquemment citée comme un outil de planification permettant d’améliorer le processus de la prise de décision grâce à ses avantages cognitifs.
P.A. Julien et al (1975)	La planification par scénarios est une démarche synthétique qui, d’une part, simule, étape par étape et d’une manière plausible et cohérente, une suite d’évènements conduisant un système à une situation future, et qui, d’autre part, présente une image d’ensemble de celle-ci
P.J.H. Schoemaker (1995)	C’est un outil de la planification stratégique qui favorise le développement de la pensée stratégique.
P. Wack (1985a, b)	L’objectif de la planification par les scénarios n’est pas de prévoir l’avenir mais plutôt de mieux comprendre les chemins logiques qui conduisent à différents scénarios et à élaborer des stratégies globales.
P. Wack (1985)	La planification par scénarios est un processus pour redécouvrir la puissance entrepreneuriale de la prospective dans un contexte du changement accéléré, une complexité accentuée et une véritable incertitude.

Définitions et objectifs de la planification par scénarios

8 Ainsi, l’examen de la littérature sur la planification par scénarios met en lumière le lien entre cette méthode et le développement des choix stratégiques. Ce lien est abordé sous deux angles différents :

9

• le premier suggère le test de la stratégie actuelle de l’organisation contre les scénarios développés (K. Van der Heijden, 2005) ;
• le second suppose la découverte de nouvelles options stratégiques en se référant aux scénarios développés. Certaines analyses sont recommandées à cet effet, telles que l’analyse des concurrents (P.D.S. Hadfield, 1991) et les compétences de base.

2. Examen des échelles de mesure de la planification par scénarios

10 D’après S. Phadnis et al (2014), il n’existe pas de consensus sur les dimensions composant la planification par scénarios. La littérature est assez hétérogène et fragmentée. S.P. Schnaars (1987) note que la plupart des connaissances autour de la notion de la planification par scénarios provient de trois sources :

11

• les articles publiés par des praticiens qui décrivent la manière dont cette technique de planification est appliquée dans les grandes entreprises. Ils proposent des conseils fondés sur le processus de réalisation de projets des scénarios ;
• les articles publiés dans des revues de la prospective stratégique et de la recherche futur. Ces travaux proposent plusieurs modèles de construction de scénarios. Cependant, la plupart d’entre eux sont peu pratiques et n’ont jamais été testés de façon adéquate ;
• de rares travaux qui sont basés sur des études empiriques et qui offrent des résultats exploratoires (T.J. Chermack, 2005 ; R. Phelps et al., 2001 ; E. Tapinos, 2012).

12 Il y a eu quelques tentatives de mesure de la planification par scénarios comme celles de T.J. Chermack en 2005, P. Malaska et al en 1984, F. O’Brien et M. Meadows, 2013, ou encore P. Meissner et T. Wulf en 2013. Cependant, malgré l’importance de ces travaux, force est de constater que les indicateurs développés sont difficilement interprétables en l’absence de variables observables. Par ailleurs, ils n’offrent pas une réelle information sur les items qui composent chaque dimension. N’étant pas développés, les instruments de mesure souffrent aussi de robustesse statistique prenant en compte les critères de fiabilité et de validité interne et externe.

13 Afin d’illustrer cette analyse sur les mesures, nous exposons l’exemple de l’échelle de T.J. Chermack (2005). Les travaux de T.J. Chermack offrent des pistes d’opérationnalisation intéressantes car le chercheur s’est basé dans ses travaux de conceptualisation sur la théorie de R. Dubin (1978). Cette dernière constitue une démarche méthodologique permettant de développer une échelle de mesure considérant la planification par scénarios comme un construit multidimensionnel déterminé à travers les scénarios, l’apprentissage, les modèles mentaux, les décisions et la performance. Ceci dit, cette échelle n’a fait l’objet que d’une description sommaire des dimensions sans détailler les items ni même faire l’objet de tests psychométriques.

3. Construction d’une échelle de mesure

14 La construction des échelles de mesure a été effectuée sur la base des travaux de J.-C. Nunnally (1978), G. Churchill (1979) résumés dans A. Jolibert et Ph. Jourdan (2011). La figure ci-après illustre les étapes suivies pour la construction de notre instrument de mesure.

Figure 1

Les étapes de la construction d’une échelle de mesure

Les étapes de la construction d’une échelle de mesure

3.1. Spécification du domaine de construit et création d’un ensemble d’items (étapes 1 et 2)

15 Suivant la première étape préconisée par G. Churchill (1979), nous avons analysé la littérature afin de mieux cerner le concept. La synthèse de ce travail a été présentée dans les deux premiers points de cet article. Cet examen minutieux des travaux antérieurs, nous a permis de générer un ensemble cohérent d’items, dont le nombre est vingt-cinq. Ces derniers sont structurés autour de trois dimensions, à savoir :

16

• les pratiques de l’apprentissage organisationnel (J.-P. Bootz, 2010 ; T.J. Chermack et L. Van der Merwe, 2003 ; T.J. Chermack, 2005 ; T.J. Chermack et al, 2006 ; L.A. Junior et al., 2010 ; R.F. Korte et T.J. Chermack, 2007 ; P.J.H. Schoemaker et al., 2013). Elles sont analysées sur la base de questions liées aux capacités d’acquisition d’informations et du transfert des connaissances ;
• les pratiques orientées vers le développement des scénarios. Les items mettent en avant l’identification des facteurs clés et au développement de scénarios (C. Bezold, 2010 ; O. Freeman et H.M. Pattinson, 2010 ; M. Godet, 2000 ; H.E. Klein et R.E. Linneman, 1981 ; F. O’Brien et M. Meadows, 2013 ; P.J.H. Schoemaker, 1995 ; K. Van der Heijden, 1996) ;
• les pratiques orientées vers le développement des choix stratégiques. Les questions utilisées sont liées au développement et à l’évaluation des choix stratégiques (A. Hines et P. Bishop, 2006 ; K. Van der Heijden, 2005).

17 Si la revue de la littérature a permis de générer vingt-cinq items, il nous a semblé plus opportun de la compléter par une étude qualitative. En effet, les limites présentées dans les points précédents soulignent une littérature fragmentée sur la méthode par scénarios. De ce fait, il est indispensable d’effectuer une étude qualitative pour mieux définir le domaine du construit et ses dimensions ; pour ce faire, nous avons opté pour des focus group complétés par les avis d’experts.

18 Quatre focus group ont été menés auprès de cadres supérieurs et moyens dans le secteur social et médico-social en France. Chaque focus group est composé de 8 dont un modérateur. L’âge des cadres varie entre 45 et 55 ans. La parité homme/femme a été respectée dans la mesure du possible, bien que les groupes aient été composés d’environ 60 % de femmes. Ceci s’explique par le fait que dans la réalité, il y a plus de femmes que d’hommes dans le secteur médicosocial. Les séances ont une durée moyenne de deux heures. Le rôle du modérateur a consisté en l’animation du groupe et de la saisie des affirmations. Dans le but d’éviter les relations de hiérarchie et/ou les conflits entre les participants, cette personne ne devait pas intervenir pour modifier les idées personnelles. Les thématiques traitées consistent en la prise de décision en général, le management de l’incertitude et les méthodes utilisées par leurs établissements. Le déroulé a consisté dans un premier temps par l’introduction du sujet, par la suite nous avons posé des questions liées à la planification par scénarios du type : qu’est-ce que la planification par scénarios ? Quels sont ses bienfaits sur la prise de décision ? A-t-elle des relations avec d’autres compétences organisationnelles ? etc.

19 Cette phase nous a permis d’éliminer certains items issus de la revue de littérature et d’en générer d’autres. Au final, les items retenus suite à la revue de la littérature et l’étude qualitatives sont ceux présentés dans le tableau 2.

Tableau 2

Échelle de départ de la planification par scénarios

Item 1. Dans notre organisation, nous recueillons et utilisons les informations générées lors de changements organisationnels.

Item 2. Nous encourageons le personnel à collecter des informations sur les changements environnementaux.

Item 3. Nous évaluons constamment la nécessité de s’adapter à l’environnement de l’entreprise.

Item4. Nous utilisons des moyens formels et informels pour s’informer sur les évènements les plus récents de notre secteur ou environnement.

Item 5. Nous examinons systématiquement et mettons à jour nos informations sur l’environnement de l’entreprise.

Item 6. Nous allons explicitement à l’extérieur de notre organisation pour chercher des idées et des informations nouvelles.

Item 7. Nous cherchons constamment de nouvelles méthodes de travail.

Item 8. Dans notre organisation, nous possédons une politique de recherche et de développement solide.

Item 9. Dans notre organisation, nous acquérons de nouvelles connaissances.

Item 10. Nous acquérons parfois la connaissance à partir de sources extérieures et des principaux concurrents.

Item 11. Nous pouvons rapidement partager les connaissances dans les groupes appropriés.

Item 12. Dans notre organisation, nous pouvons diffuser facilement des connaissances.

Item 13. Dans notre organisation, nous favorisons la communication interne.

Item 14. Dans notre organisation, nous prenons en considération les besoins et les attentes de nos partenaires.

Item 15. Nous sommes en mesure de partager notre analyse de l’évolution de la technologie dans notre secteur.

Item 16. Nous partageons largement les routines institutionnalisées entre nos employés.

Item 17. Nous possédons des connaissances de base qui nous permettent d’analyser les besoins de nos clients.

Item 18. Dans notre organisation, nous possédons une base de connaissances qui nous permet de faire face aux problèmes répétés.

Item 19. Lors de la prise de décision, nous définissons clairement le sujet de préoccupation, le processus à suivre ainsi que l’horizon temporel.

Item 20. Nous regroupons les facteurs clés en nous basant sur la discussion de points de vue de différents groupes.

Item 21. Nous définissons les résultats tout en présentant les deux extrêmes et les contradictions.

Item 22. Nous présentons la matrice incertitude/impact et nous déterminons les facteurs clés des scénarios.

Item 23. Nous délimitons les scénarios en construisant l’ensemble des descripteurs généraux pour les différents scénarios.

Item 24. Les scénarios élaborés sont cohérents et plausibles.

Item 25. Les scénarios tiennent compte d’événements passés, actuels et hypothétiques dans le futur.

Échelle de départ de la planification par scénarios

20 Dans un souci de précision, l’étude exploratoire a été enrichie par des avis d’experts afin de clarifier davantage le contenu du construit. Nous avons constitué une base de données composée de cinquante chercheurs en planification par scénarios et en prospective stratégique. Cette base a servi à collecter leurs avis et points de vue concernant les items développés. Une échelle Likert à sept points (allant de 1 = pas du tout d’accord jusqu’à 7 = tout à fait d’accord) a été utilisée pour nuancer le degré d’accord par rapport aux questions développées. Une question ouverte a été rajoutée aux items étudiés complétant l’étude par les suggestions des experts au sujet de la mesure développée.

21 Les retours des experts ont permis de purifier les items, en supprimant ceux jugés comme « non liés » à la planification par scénarios et rajoutant de nouveaux items proposés. La liste définitive des items, après la revue de la littérature, l’étude qualitative et les retours des experts, est celle présentée dans le tableau 3.

Tableau 3

Liste des items après la revue de la littérature, l’étude qualitative et le retour des experts

SP1. Dans notre organisation, nous recueillons et utilisons les informations générées lors de changements organisationnels.

SP2. Nous encourageons le personnel à collecter des informations sur les changements environnementaux.

SP3. Nous évaluons constamment la nécessité de s’adapter à l’environnement de l’entreprise.

SP4. Nous utilisons des moyens informels pour s’informer sur les événements les plus récents concernant le marché ou l’environnement.

SP5. Nous examinons systématiquement et nous mettons à jour nos informations sur l’environnement de l’entreprise.

SP6. Nous allons explicitement à l’extérieur de notre organisation pour chercher des idées et des informations nouvelles.

SP7. Nous cherchons constamment de nouvelles méthodes de travail.

SP8. Nous possédons une politique de recherche et de développement solide.

SP9. Nous acquérons de nouvelles connaissances.

SP10. Nous acquérons parfois les connaissances à partir de sources extérieures et de nos principaux concurrents.

SP11. Nous pouvons rapidement partager les connaissances dans les groupes appropriés.

SP12. Lors de la prise de décision, nous définissons clairement le sujet de préoccupation, le processus à suivre ainsi que l’horizon temporel.

SP13. Nous regroupons les facteurs clés en se basant sur la discussion de points de vue de différents groupes ou départements.

SP14. Nous définissons les résultats tout en présentant les deux extrêmes et les contradictions.

SP15. Nous présentons les incertitudes ainsi que leurs impacts et nous déterminons les différents scénarios possibles.

SP16. Nous délimitons les scénarios en construisant l’ensemble des descripteurs généraux pour chaque scénario.

SP17. Les scénarios élaborés sont cohérents et plausibles.

SP18. Les scénarios développés tiennent compte des événements passés, actuels et hypothétiques dans le futur.

SP19. Nous proposons des choix stratégiques en se basant sur les scénarios développés.

SP20. Nous confrontons ces choix stratégiques avec les différents futurs possibles.

SP21. Ces choix stratégiques sont transmis en plan d’actions.

Liste des items après la revue de la littérature, l’étude qualitative et le retour des experts

3.2. Collecte de données auprès d’un échantillon et purification de l’ensemble des items (étapes 3 à 6)

22 Conformément au paradigme de G. Churchill (1979), après la spécification du domaine de construit et la création d’un ensemble d’items de mesure via un protocole rigoureux dans cette recherche, nous avons procédé à l’étude quantitative en testant l’échelle menant les analyses psychométriques adéquates. Dans un premier temps, l’instrument de mesure a été testé auprès d’un échantillon de contrôle composé de 10 gestionnaires. Ensuite l’étude quantitative a été menée auprès d’un échantillon final constitué de 133 cadres supérieurs et moyens.

23 Nous avons choisi pour tester l’échelle de planification par scénarios sur le secteur social et médicosocial. Les motivations ayant conduit à cette décision consistent en trois facteurs prépondérants, à savoir :

24

• tout d’abord, ce secteur stratégique est caractérisé par de profondes mutations qui posent en permanence la nécessité d’une adaptation, d’une anticipation et des études prospectives ;
• ensuite, le contexte législatif et réglementaire de la politique sociale et médico-sociale a connu des évolutions. Ces mutations conduisent les différents intervenants à repenser leurs politiques et leurs plans d’actions ;
• enfin, la planification stratégique a été introduite dans ce secteur depuis les années 1970 avec la mise en place de la carte sanitaire. Cette dernière a été complétée par les schémas d’organisations sanitaires en 1991. L’objectif de la planification dans ce secteur étant d’assurer une relation plus transparente avec les parties prenantes, et de faire face à l’incertitude qui entoure ce domaine (M. Amer et al., 2013 ; A. Blanken, 2008 ; B. Rechel et al, 2009).

25 L’échantillon final provient de ce secteur. Ce sont des cadres gestionnaires ayant des expériences significatives dans le secteur social et médico-social. Ils occupent des postes du type : Directeur EHPAD [1], directeur régional, chef de service, etc. Les répondants sont à majoritairement des femmes (60 %), l’âge varie entre 45 et 55 ans. Les données ont été collectées sur la région parisienne. 981 questionnaires ont été envoyés pour un retour de 133, ce qui fait un taux de réponses de 13,55 %, un taux assez satisfaisant. Avant de procéder aux analyses statistiques sur l’instrument de mesure, ce dernier a été testé auprès de l’échantillon de contrôle, composé de 10 cadres dont les caractéristiques sont semblables à celles de l’échantillon final. Ce test a permis de s’assurer de la clarté de la perception des items pour la population étudiée et son adéquation finale pour l’étude.

3.2.1. Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)

26 L’utilisation de l’analyse factorielle exploratoire a un double objectif : (1) tester la multidimensionnalité du concept, (2) épurer le questionnaire des items qui détériorent la structure factorielle. En se référant à la règle de H.F. Kaiser (1958), il s’agit de sélectionner le nombre de facteurs dont la valeur propre est supérieure ou égale à 1.

27 Avant de procéder à l’AFE, il est indispensable de vérifier l’adéquation des données à la factorisation. Les tests statistiques disponibles à cet effet sont : le test de sphéricité de Bartlett et celui de Meyer et Olkin (KMO). Les résultats de Test de KMO (, 818) et le test de Sphéricité de Bartlett (.000) nous permettent de rejeter l’hypothèse selon laquelle les items n’entretiennent aucune relation entre eux. Les données sont dans ce cas « factorisables ». Par la suite, la structure factorielle et les qualités psychométriques de la planification par scénarios ont été analysées respectivement par les logiciels SPSS 22 et AMOS 20. La phase de l’épuration de l’échelle s’est basée sur deux critères : le rejet des items dont la contribution factorielle est inférieure à 0.4 et le rejet de ceux présentant un score factoriel élevé sur plusieurs facteurs (P. Roussel et F. Wacheux, 2005). La fiabilité de cohérence interne des différentes dimensions a été testée à travers l’alpha de Cronbach (L.J. Cronbach, 1951). Le tableau 3 présente les résultats de la variance totale expliquée.

28 Le tableau 4 indique les valeurs propres et les pourcentages de variance expliquée par les facteurs principaux. Une structure factorielle à cinq dimensions s’est dégagée. Les cinq premiers axes sont sélectionnés en appliquant la règle de valeurs propres supérieures à l’unité. Ces valeurs représentent généralement la part de variance totale restituée par les facteurs communs. Les facteurs retenus expliquent 56,876 % de variance totale. Ce résultat confirme l’analyse initiale d’une structure factorielle satisfaisante. Toutefois, de nouvelles itérations doivent être conduites afin de l’améliorer et de faciliter l’interprétation des axes factoriels et l’épuration des items qui affectent la qualité de l’échelle.

29 Sur la base des critères de purification, nous avons éliminé les items suivants :

30

• SP12 : « Lors de la prise de décision, nous définissons clairement le sujet de préoccupation, le processus à suivre ainsi que l’horizon temporel ». La contribution factorielle de cet item est supérieure à 0.4 sur deux facteurs (facteur 1 =, 473, facteur 4 =, 460).
• SP16 « Nous délimitons les scénarios en construisant l’ensemble des descripteurs généraux pour chaque scénario » car sa contribution factorielle est faible (0,399).

31 Après une deuxième itération, nous avons épuré l’item SP17 : « Les scénarios élaborés sont cohérents et plausibles » pour cette même raison. Une troisième itération est réalisée sur les 18 items restants. Elle a permis d’enlever l’item SP13 : « Nous regroupons les facteurs clés en se basant sur la discussion de points de vue de différents groupes ou départements » et l’item SP14 : « Nous définissons les résultats tout en présentant les deux extrêmes et les contradictions ». Ces deux items ont des contributions factorielles inférieures aux normes (SP13 = 0,356 et SP14 =, 334).

Tableau 4

Variance Totale expliquée

Variance totale expliquée
Facteur	Valeurs propres initiales			Sommes extraites du carré des chargements
	Total	% de la variance	% cumulé	Total	% de la variance	% cumulé
1	6,634	31,590	31,590	6,240	29,716	29,716
2	2,974	14,163	45,753	2,572	12,249	41,965
3	1,868	8,896	54,650	1,484	7,068	49,034
4	1,482	7,055	61,705	1,005	4,787	53,820
5	1,026	4,888	66,592	, 642	3,055	56,876
6	, 905	4,310	70,903
7	, 833	3,968	74,871
8	, 727	3,460	78,331
9	, 642	3,056	81,387
10	, 581	2,765	84,152
11	, 516	2,459	86,611
12	, 473	2,253	88,864
13	, 436	2,074	90,938
14	, 359	1,709	92,646
15	, 314	1,493	94,140
16	, 271	1,289	95,428
17	, 255	1,215	96,644
18	, 227	1,083	97,726
19	, 183	, 872	98,598
20	, 155	, 736	99,335
21	, 140	, 665	100,000
Méthode d’extraction : Factorisation en axes principaux.

Variance Totale expliquée

32 Enfin, une dernière itération avec rotation Varimax a été faite sans tenir compte des items éliminés (SP12, SP16, SP17, SP13, et SP14). La procédure d’itération est arrêtée parce que nous avons obtenu une structure claire. Cette dernière est composée de trois facteurs résumés par le tableau suivant (Tableau 5). Le premier facteur que nous appelons « acquisition et partage des connaissances » contribue à raison de 36,838 % de la variance totale expliquée du modèle. Le deuxième facteur nommé « acquisition d’informations » contribue à hauteur de 17,514 % de la variance expliquée. Le troisième appelé « développement des scénarios et des choix stratégiques » contribue pour 10,395 % de la variance expliquée de modèle. Au total les trois facteurs expliquent 64,747 % de la variance totale du modèle.

Tableau 5

Matrice factorielle après rotation Varimax

Rotation de la matrice des facteurs a
	Facteur
	1	2	3
SP1 (PS_ AINFO1)			, 653
SP2 (PS_AINFO2)			, 800
SP3 (PS_AINFO3)			, 794
SP4 (PS_AINFO4)			, 642
SP5 (PS_AINFO5)			, 579
SP6 (PS_ APCON1)	, 718
SP7 (PS_APCON2)	, 759
SP8 (PS_APCON3)	, 601
SP9 (PS_APCON4)	, 762
SP10 (PS_APCON5)	, 725
SP11 (PS_APCON6)	, 639
SP15 (PS_ SCSTRA1)		, 568
SP18 (PS_SCSTRA2)		, 803
SP19 (PS_SCSTRA3)		, 861
SP20 (PS_SCSTRA4)		, 673
SP21 (PS_SCSTRA5)		, 749
Valeur propre	5,894	2,802	1,663
Pourcentage d’inertie récupérée	36,838	17,514	10,395
Méthode d’extraction : Factorisation en axes principaux. Méthode de rotation : Varimax avec normalisation Kaiser.
a. Convergence de la rotation dans 5 itérations.
PS_AINFO = Planification par scénarios -----acquisition d’informations PS_APCON = Planification par scénarios ---- acquisition et partage des connaissances PS_SCSTRA = Planification par scénarios ----- développement des scénarios et des choix stratégiques

Matrice factorielle après rotation Varimax

3.2.2. Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)

33 À la suite de l’identification de la structure factorielle de la planification par scénarios, les tests de validité sont à mener. La validité est testée à travers la qualité d’ajustement du modèle aux données empiriques collectées (N = 133). La validité de construit est vérifiée par l’examen des indices de mesure absolus, incrémentaux et de parcimonie. Rappelons que notre modèle théorique est basé sur une structure factorielle définie a priori. Cette structure est composée de 16 items répartis en trois dimensions : (1) acquisition d’informations, (2) acquisition et partage de connaissances (3) développement des scénarios et des choix stratégiques.

34 Afin d’apprécier la qualité d’ajustement du modèle de mesure, nous utilisons la méthode de Maximum de vraisemblance (ML) et nous considérons comme matrice de départ celle de corrélations (J.F.J. Hair et al, 1998). Pour ce faire, nous mobilisons une approche par comparaison entre cinq modèles. D’après W.J. Doll et al., (1994), la comparaison se fait entre un modèle nul (qui ne contient pas de liens entre les variables et où les corrélations entre les paramètres sont nulles), un modèle considérant le construit comme unidimensionnel, un modèle à trois dimensions non corrélées, un modèle à trois dimensions corrélées (multidimensionnel) et enfin un modèle de second ordre. Tous ces modèles sont réflexifs, en d’autres termes, les variables reflètent les facteurs latents.

35 Les indices d’ajustement présentés dans le tableau ci-dessus montrent que les deux derniers modèles présentent des résultats meilleurs que les autres modèles. Afin de les améliorer, nous ajoutons des liens de covariance entre les erreurs de mesure (L.M. Wolfle et C.A. Ethington, 1986, p. 573). En effet, la valeur de chi-deux du modèle à trois dimensions corrélées prouve que celui-ci s’ajuste aux données collectées (263,411). Les valeurs de GFI et d’AGFI, quant à elles, sont inférieures aux seuils recommandés. Ceci s’explique par la sensibilité de ces indices à la taille de l’échantillon. En effet, un modèle est bien ajusté lorsque la valeur de ces deux indices est égale ou supérieure à 0,9. La valeur de RMSEA est non significative, et supérieure à 0,08. En ce qui concerne les indices de mesures incrémentaux, nous nous sommes basés sur les indices NFI (0,790) et le CFI (0,857) pour mesurer la qualité d’ajustement des données. Ces deux coefficients affirment que la qualité d’ajustement du modèle est faible. Enfin, nous avons pris comme indice de mesure de parcimonie, le chi-deux normé. Cet indice permet de détecter les modèles « sur-ajustés » et « sous-ajustés ». Sa valeur doit être comprise entre 1,2, 3 voire 5 (P. Roussel et F. Wacheux, 2005, p. 273). Au regard de la valeur trouvée (2,608), nous ne considérons que le modèle parcimonieux.

36 En se rapportant à ces différents indices, nous pouvons conclure que la qualité d’ajustement globale est faible. L’introduction de quelques modifications en ajoutant des liens de covariances entre les erreurs de mesure améliorera les qualités psychométriques du modèle (L.M. Wolfle et C.A. Ethington, 1986, p. 573).

Tableau 6

Comparaison entre les 5 modèles proposés.

Modèle	Chi-deux	DL	Chi-deux normé (chi-deux/DL)	P	GFI	AGFI	CFI	TLI	NFI	RMSEA
Modèle nul	1224,704	120	10,206	, 000	, 336	, 248	, 000	, 000	, 000	, 267
Modèle à un facteur	647,654	104	6,227	, 000	, 558	, 423	, 508	, 432	, 471	, 201
Modèle à 3 dimensions non corrélées	321,201	104	3,088	, 000	, 770	, 700	, 803	, 773	, 738	, 127
Modèles à 3 dimensions corrélées	263,411	101	2,608	, 000	, 801	, 732	, 857	, 830	, 790	, 110
Modèle du second ordre	263,414	102	2,582	, 000	0,801	0,601	, 858	, 832	, 471	, 201
Seuils recommandés	aucun	aucun	<2	aucun	> 0,9	> 0,9	> 0.9	> 0,9	> 0.9	< 0,08

Comparaison entre les 5 modèles proposés.

Tableau 7

Comparaison de deux modèles après purification

Désignation	Chi-deux	Dl	P	Chi-deux normé	GFI	AGFI	CFI	TLI	RMSEA
Second ordre	66,889	52	0,08	1,287	0,924	0,886	0,979	0,974	0,047
Trois facteurs corrélés	66,694	51	0,069	1,308	0,924	0,884	0,978	0,972	0,048
Valeurs recommandées	-	-	-	<2	> 0,9	> 0,9	> 0,9	> 0.9	< 0.08

Comparaison de deux modèles après purification

Tableau 8

Le modèle de second ordre de la planification par scénarios.

Construit et items	Estimation standardisée	VME	Fiabilité composite	Rhô de Jöreskog
PS_AINFO		0,5026	0,8590	0,74666
PS_AINFO3- --PS_ AINFO	0,665
PS_AINFO4- - -PS_ AINFO	0,941
PS_AINFO5- - -PS_ AINFO	0.834
PS_APCON		0,5184	0,8596	0,83356
PS_APCON2---PS_ APCON	0,806
PS_APCON3- - -PS_ APCON	0,617
PS_APCON4- --PS_ APCON	0,765
PS_APCON5-- -PS_ APCON	0,758
PS_APCON6--- PS_ APCON	0,688
PS_SCSTRA		0,5769	0,8399	0,7988
PS_SCSTRA2---PS_ SCSTRA	0,864
PS_SCSTRA3---PS_ SCSTRA	0,90
PS_SCSTRA4---PS_ SCSTRA	0,609

Le modèle de second ordre de la planification par scénarios.

37 La purification du modèle a permis, comme le montre le tableau 7 d’obtenir des indices d’ajustement significatifs pour les deux modèles. Nous constatons également que les différents indices sont presque identiques. Pour trancher entre les deux modèles, nous avons utilisé l’indice TCI (Target Coefficient Index). Il consiste à faire le rapport entre le Chi-deux de premier ordre et celui de second ordre. Une valeur supérieure à 0.9 signifie que le facteur de second ordre explique effectivement la covariance entre les facteurs (H. Marsh et D. Hocevar, 1985). Le calcul de cette fraction a permis d’obtenir une valeur de 0.997. Vu que 99,7 % de la covariance de premier ordre est expliquée par le facteur de second ordre, nous avons décidé de retenir le modèle de second ordre.

Discussion

38 Les résultats des deux études exploratoire et confirmatoire font apparaître que la planification par scénarios est un construit multidimensionnel, composé principalement de trois dimensions : (1) acquisition d’informations (2) acquisition et partage de connaissances et (3) développement de scénarios et des choix stratégiques. Ces résultats semblent cohérents avec certains travaux traitant de la planification par scénarios (M. Amer et al., 2013 ; D.W. Bunn et A.A. Salo, 1993 ; T.J. Chermack, 2005 ; T.J. Chermack et al., 2006 ; A.P. de Geus, 1988 ; P. Schwartz, 1996).

39 Les données collectées ont fait l’objet de plusieurs analyses factorielles exploratoires utilisant la rotation Varimax afin de vérifier la dimensionnalité de notre échelle. Les analyses ont été menées en axes principaux et non pas en composantes principales. Celles-ci sont considérées comme une procédure plus exigeante et, donnant plus de crédibilité à l’échelle de mesure développée (R.C. MacCallum et al., 1999). Le processus de purification, quant à lui, a été mené en se basant sur le rejet des items dont la contribution factorielle est inférieure à 0.4 et ceux qui possèdent un score factoriel élevé sur plusieurs facteurs.

40 En ce qui concerne la fiabilité de cohérence interne, nous avons choisi deux niveaux d’analyse : l’analyse par items, en s’appuyant sur la corrélation entre les items, la moyenne, l’écart type etc. ainsi que l’analyse des dimensions à travers l’examen de l’alpha de Cronbach. Conformément aux préconisations de G. Churchill (1979), l’ajustement des données a été vérifié en utilisant des analyses confirmatoires. Nous avons proposé, comme expliqué précédemment, d’analyser cinq modèles de mesure et de comparer leurs qualités d’ajustement (W.J. Doll et W. Xia, 1994). L’objectif de cette nouvelle étape est de s’assurer des qualités psychométriques de notre échelle de mesure. Cela permet de purifier davantage la structure factorielle issue de l’AFE. Pour ce faire, l’examen des indices d’ajustement permet de confirmer l’adéquation de cette structure aux données collectées.

41 L’AFC menée dans le cadre de ce travail a montré que la première dimension « acquisition d’informations » est composée de trois items qui représentent les pratiques permettant de développer cette culture au sein de l’entreprise.

42 PS_AINFO 3. Nous évaluons constamment la nécessité de s’adapter à l’environnement de l’entreprise.

43 PS_AINFO4. Nous utilisons des moyens informels pour s’informer sur les événements les plus récents concernant le marché ou l’environnement.

44 PS_INFO5. Nous examinons systématiquement et nous mettons à jour nos informations sur l’environnement de l’entreprise.

45 Ce résultat conforte la littérature sur la planification par scénarios, mettant en lumière le rôle de la collecte d’informations dans le processus de construction des scénarios (H. Tsoukas et G. Shepherd, 2004). Cette démarche synthétique simule une série de facteurs conduisant un système d’une situation actuelle à une situation future. Elle se fonde principalement sur un processus de balayage de l’environnement à travers la détermination des facteurs qui peuvent impacter l’entreprise et sa survie. En examinant la littérature sur la planification par scénarios, la dimension d’acquisition d’informations a été intimement liée à la phase préparatoire du développement des scénarios (M. Amer et al., 2013 ; F. O’Brien et M. Meadows, 2013). À cet égard, plusieurs vocables sont désignés pour la décrire telle que la phase préliminaire, la construction de base, l’étape de diagnostic, etc. Comme cette analyse concerne à la fois l’entreprise et son environnement, elle doit être détaillée, approfondie et explicative du système. À cet effet, les informations constituent des inputs qui permettent aux participants d’édifier des ensembles de représentations de l’état actuel du système et son évolution dans le futur. Elles peuvent être collectées, à la fois, à partir des sources internes et externes. Au niveau interne, elles sont acquises à partir de routines institutionnelles, de la culture de l’entreprise, de l’expérience ainsi que de l’apprentissage direct. Dans d’autres situations, les entreprises recueillent les informations à partir de sources externes afin de mieux identifier les tendances clés et de comparer leurs performances avec celles du marché (P.R. Dickson et al., 2001).

46 La deuxième dimension concerne les pratiques de valorisation des connaissances avec des questions relatives à l’acquisition et au partage des connaissances. Elle est composée de cinq items représentant les usages mis en œuvre au sein des entreprises pour développer cette pratique :

47 PS_ACON2. Nous cherchons constamment de nouvelles méthodes de travail.

48 PS_ACON3. Nous possédons une politique de recherche et de développement solide.

49 PS_ACON4. Nous acquérons des nouvelles connaissances.

50 SP_ACON5. Nous acquérons parfois les connaissances à partir de sources extérieures et de nos principaux concurrents.

51 SP_ACON6. Nous pouvons rapidement partager les connaissances dans les groupes appropriés.

52 L’acquisition et le partage des connaissances concernent l’effort déployé par une entreprise pour développer les capacités individuelles et collectives. Ces actions se produisent par le biais d’interactions sociales et d’échange de différents points de vue. En effet, ce processus s’appuie sur des procédures formelles à travers les réunions, les discussions de besoins futurs, la formation. Il se base également sur des procédures informelles entre les individus au sein de l’entreprise. Dans cette optique, F. Koffman et P.M. Senge (1993) stipulent que des mécanismes formels, tels que la création de bases de données, devraient être complétés par des mécanismes d’échange informels afin de transcrire les connaissances tacites en connaissances explicites.

53 D’un point de vue théorique, les deux dimensions « acquisition d’informations » et « acquisition et partage des connaissances » constituent deux phases cruciales de l’apprentissage organisationnel (G.P. Huber, 1991 ; D. Kandemir et G.T. Hult, 2005, M.L. Santos-Vijande et al., 2012). D’une part, ceci est assuré à travers les efforts fournis à l’organisation au niveau de la compréhension des facteurs environnementaux, du comportement de concurrents et des autres acteurs. D’autre part, l’acquisition et le partage des connaissances favorisent le processus d’apprentissage individuel par l’amélioration des capacités cognitives d’anticipation (J.-P. Bootz, 2010), et collectives via l’instauration d’une culture favorisant le dialogue entre les différentes parties prenantes de l’entreprise (G. Ringland, 2010). Nos résultats confirment les travaux traitant le rôle de l’apprentissage dans le processus de planification par scénarios. Les recherches de T.J. Chermack (2005) et T.J. Chermack et al., (2006) mettent en lumière le rôle de cette technique de planification dans l’instauration de l’apprentissage à travers l’acquisition de l’information et le management de l’incertitude environnementale. Son objectif est de remettre en question les modèles mentaux habituels et leurs hypothèses (R. Rohrbeck, 2012 ; P. Schwartz, 1996 ; K. Van der Heijden, 1996). En effet, les modèles mentaux doivent être renouvelés à la lumière de la dynamique des conditions environnementales (G.S. Day et P.J.H. Schoemaker, 2004).

54 Enfin, la troisième dimension est orientée vers le développement des scénarios et des choix stratégiques. Cette étape constitue les dernières phases de la planification par scénarios. Les items composant ce facteur correspondent aux derniers stades de la méthode de la logique intuitive (R. Bradfield et al., 2005) ainsi que celle de la prospective stratégique (M. Godet, 1989). Cette dimension est étudiée à travers des questions relatives au développement des scénarios et des choix stratégiques au sein de l’entreprise, à savoir :

55 PS_SCSTRA1. Nous présentons les incertitudes ainsi que leurs impacts et nous déterminons les différents scénarios possibles.

56 PS_SCSTRA2. Les scénarios développés tiennent compte des événements passés, actuels et hypothétiques dans le futur.

57 PS_SCSTRA3. Nous proposons des choix stratégiques en nous basant sur les scénarios développés.

58 PS_SCSTRA4. Nous confrontons ces choix stratégiques avec les différents futurs possibles.

Conclusion

59 Le développement des scénarios constitue une composante du processus de planification. Cette démarche synthétique repose sur l’imagination d’une suite d’évènements conduisant un système actuel à une situation future. Son objectif étant de simuler l’état d’un système à un moment donné et d’analyser les liens de causalité et d’interactions entre les éléments qui le composent (P.A. Julien et al. 1975). Cette analyse favorise une vision globale permettant d’éclairer l’action présente à la lumière des futurs possibles. Elle constitue également une phase préliminaire pour l’identification des options stratégiques compatibles avec l’identité de l’organisation et les scénarios les plus probables de son environnement (M. Godet, 1989). Ainsi, la littérature relative à la prospective stratégique a largement discuté les contributions de la méthode de scénarios à la promotion des conversations stratégiques et l’élaboration des stratégies. Plusieurs auteurs ont mis en lumière le rôle de la méthode de scénarios dans la clarification des politiques, des choix pratiques et des actions qui peuvent être prises (G. Burt et K. Van der Heijden, 2008 ; G. Bowman, 2015 ; F. O’Brien et M. Meadows, 2013). Les scénarios permettent ainsi d’enrichir le portefeuille des initiatives stratégiques possibles conduisant à l’action, (K. Van der Heijden, 2004). Ces « plans d’urgence multiples » autorisent les décideurs à tester la robustesse de leurs plans d’actions contre les hypothèses sur l’évolution du futur.

60 En dépit de son importance et de la multitude de travaux qui lui ont été consacrés, la planification par scénarios souffrait de l’absence d’un instrument de mesure fiable et valide ainsi que fonctionnel pour les managers. Ce constat a été relevé par de nombreux auteurs mettant en avant la difficulté d’opérationnalisation de ce concept (T.J. Chermack, 2005 ; J. Derbyshire, 2017). En effet, l’engouement de plusieurs chercheurs et praticiens n’a pas permis de développer un instrument de mesure adéquat, et de ce fait la modélisation et les travaux empiriques quantitatifs ont été très limités (Bowman, 2015 ; Derbyshire, 2017 ; S. Phadnis et al, 2014). Cet article a pour objectif de pallier cette lacune en développant une échelle aux qualités psychométriques solides utilisant le paradigme de G. Churchill (1979).

61 Commençant par une synthèse rigoureuse des travaux antérieurs tentant de conceptualiser la planification par scénarios, nous avons décelé les limites des travaux antérieurs tentant de mesurer ce concept. Le suivi du paradigme de G. Churchill (1979) dans le cadre de ce travail a permis, notamment par le biais d’une étude qualitative et quantitative, de proposer une échelle de mesure prenant en compte les dimensions abordées dans les travaux antérieurs. Ainsi, les items développés suite à notre revue de la littérature et notre étude exploratoire ont été soumis à des analyses exploratoires et confirmatoires. Les analyses exploratoires ont montré que l’échelle présente une cohérence interne très satisfaisante. Les analyses confirmatoires, quant à elles, ont été menées par des équations structurelles, et ont permis d’assurer de la validité du construit. Nous rappelons, à cet effet, que les résultats font apparaître que la planification par scénarios est composée de trois dimensions : l’acquisition d’informations, l’acquisition et le partage des connaissances et le développement des scénarios et des choix stratégiques.

62 Cet instrument de mesure ouvre la voie à de nouveaux travaux de conceptualisation tels que la vérification de dimensions constituant le concept dans d’autres secteurs d’activités ou d’autres contextes. En outre, le développement de cette échelle de mesure constitue une réponse à certaines recherches en stratégie qui considèrent que l’absence d’un construit valide constitue un obstacle principal pour l’introduction de cette méthode de planification au sein des entreprises. Par exemple, E. Tapinos (2012) note que la littérature sur la planification par scénarios est dominée par des études de cas traitant le succès de cette approche (comme celle de Shell group). G.P. Hodgkinson et M.P. Healey (2008) ont expliqué comment l’absence d’une conceptualisation basée sur des processus scientifiquement rigoureux restreint les études empiriques. Ils ajoutent par ailleurs, que les chercheurs se sont limités à la simple description des différentes approches et les étapes qui les constituent.

63 Ce travail présente également l’avantage d’offrir une échelle de mesure relative à la planification par scénarios dont les items peuvent être adaptés en fonction du contexte d’études ou du secteur d’activités. La combinaison d’une analyse exploratoire fondée sur les focus group et l’avis des experts auprès des cadres dans le secteur social et médico-social ainsi que celui des chercheurs et spécialistes en prospective stratégique, enrichie d’une étude quantitative auprès de 133 cadres opérant dans le même secteur augura la valeur probante combinatoire.

64 Sur le plan managérial, nos travaux sont une solution efficace aux managers, surtout dans le secteur social et médico-social. En effet, la définition des dimensions de la planification par scénarios pourrait les inciter à introduire cet outil dans leurs processus de prise de décision. Les résultats de cette étude définissent la façon de prendre des décisions dans un environnement hostile. Ils encouragent les managers à opter pour une planification flexible et à remettre en cause des techniques projectives et déterministes. Précisons cependant que les effets réels de la planification par scénarios ne seront pas connus et ne deviendront prévisibles qu’à partir du moment où cette technique de planification sera bien définie. L’instrument de mesure développé dans le cadre de ce travail donne un éclairage sur les dimensions qui peuvent le constituer. Ainsi, la définition de ces dimensions facilite l’action au sein de leurs organisations en favorisant certains comportements organisationnels tels que le balayage de l’environnement, l’acquisition de connaissances et le développement de scénarios et de choix stratégiques.

65 Comme toute recherche, cet article présente quelques limites qui constituent en même temps des pistes de travaux futurs. Tout d’abord, l’analyse offre une échelle de mesure de la planification par scénarios dont le contenu reste à adapter et à tester dans d’autres contextes et dans d’autres secteurs d’activités divergents. Par ailleurs, les items ont été construits sur la base de la revue de la littérature et l’étude qualitative menée dans le secteur social et médicosocial. Il se pourrait qu’un quali dans un autre secteur ait engendré d’autres items importants pour les praticiens. Il serait également intéressant de tester l’échelle via un autre processus statistique, car le processus suivi a éliminé certains items qui semblaient importants pour les praticiens. Ces pistes de recherche enrichiront forcément la littérature et seront d’une grande utilité pour les managers.