1L’auteur tient à remercier la Chambre de Commerce et d’Industrie de Région Bretagne et les CCI du Morbihan, de Saint-Malo, de Quimper et de Rennes sans lesquels cette étude n’aurait pas été possible, ainsi que les évaluateurs et participants au CIFEPME 2012 pour leurs commentaires. De plus, nous tenons aussi à remercier Didier Chabaud et Sylvie Sammut, ainsi que deux évaluateurs anonymes pour leurs commentaires éclairés sur une version précédente de ce papier.
Introduction
2Toute participation à un projet de création d’entreprise amène l’entrepreneur naissant à évoluer (Cuzin et Fayolle, 2004). Ainsi, quel que soit son parcours antérieur, il sortira du processus de création d’activité transformé, fort de nouvelles compétences et perceptions envers l’entrepreneuriat (Bates, 2005 ; Rae, 2005a ; Atherton, 2007). Si l’entrepreneur fait le choix de ne pas poursuivre son projet, ces nouvelles compétences et perceptions pourront être redéployées vers d’autres activités (Bates, 2005 ; Rae, 2005b). Durant ce processus, une évolution qui sera bénéfique même aux porteurs de projets dont l’activité ne sera finalement pas lancée peut donc avoir lieu (Bates, 2005).
3De plus, les porteurs de projets peuvent se faire accompagner durant la phase de préparation au lancement de leur activité. L’accompagnement reçu doit alors permettre au créateur de développer des compétences et un savoir-faire utiles à son projet (Sammut, 2003). En outre, la nature de l’accompagnement qui sera nécessaire pour chaque projet n’est ni prédéterminée ni figée. En effet, le porteur de projet et ses besoins en accompagnement évoluent concomitamment au développement du projet (Cuzin et Fayolle, 2004). L’accompagnement reçu peut ainsi générer des modifications non seulement au niveau du projet, mais aussi au niveau de l’individu lui-même.
4L’intérêt d’évaluer l’impact de programmes entrepreneuriaux, qu’ils soient de formations ou d’accompagnement à la création d’entreprise, est reconnu (Henry, Hill et Leitch, 2004). En outre, la volonté d’évaluer leur performance, et notamment leur contribution à la création de valeur économique et sociale, est au cœur des préoccupations des chercheurs du champ (Chabaud, Messeghem et Sammut, 2010a). Concernant les programmes d’accompagnement, plusieurs approches sont utilisées pour évaluer les résultats de leurs actions. Elles comprennent par exemple l’évaluation de la satisfaction des porteurs de projets qu’ils ont aidés, la proportion de nouvelles activités créées ou encore le taux de pérennité des projets accompagnés. Les évaluations menées se basent donc à la fois sur des mesures subjectives (satisfaction des porteurs de projets qui est rarement corrélée avec la performance de leur activité) et d’autres, qui peuvent sembler plus objectives, au niveau des projets eux-mêmes, mais qui peuvent aussi être influencées par des effets extérieurs ou par la sélection effectuée par certains programmes (McMullan, Chrisman et Vesper, 2001 ; Storey, 2003).
5Toutefois, alors que l’entrepreneur est au cœur du processus de création d’entreprise (Reynolds, 2005), peu d’évaluations s’intéressent à l’impact de l’aide reçue durant un processus de création d’entreprise sur l’individu concerné (Delanoë, 2011). En effet, lorsque le lancement d’une activité est en jeu, les chercheurs s’intéressent plus à l’effet de l’aide reçue sur la performance de cette nouvelle activité (Chrisman, McMullan et Hall, 2005) qu’aux changements qu’elle induit au niveau de l’entrepreneur. À l’inverse, les études portant sur des formations visent en particulier à comprendre l’effet qu’elles ont sur leurs participants. Une des approches utilisées consiste ainsi à analyser l’évolution des perceptions des participants envers l’entrepreneuriat entre le début et la fin de formations, ou après un certain délai, en se basant sur des modèles d’intention (Cox, Mueller et Moss, 2002 ; Peterman et Kennedy, 2003 ; Boissin et Emin, 2007 ; Souitaris, Zerbinati et Al-Laham, 2007 ; Fayolle et Gailly, 2009). Les chercheurs s’intéressent de plus à l’application entrepreneuriale de la notion d’auto-efficacité perçue, généralement plus simplement appelée « auto-efficacité », qui représente le jugement que porte une personne sur ce qu’elle se sent capable de réaliser avec ses compétences (Bandura, 1986 ; 2012). On trouve par ailleurs des notions proches de l’auto-efficacité dans le modèle de l’événement entrepreneurial (Shapero et Sokol, 1982) sous la forme de la capacité perçue et dans la théorie du comportement planifié (Ajzen, 1991) sous la forme du contrôle comportemental perçu. Cette auto-efficacité est reconnue comme influençant les activités choisies par les personnes, mais aussi leur persistance face à des difficultés (Bandura, 1986). Elle apparaît donc très importante pour l’étude des choix de carrières entrepreneuriales et a fait l’objet d’études dédiées dans ces contextes (McGee et al., 2009).
6Dans cet article, nous proposons de mener une analyse dans un contexte d’accompagnement à la création d’entreprise et centrée sur les entrepreneurs naissants accompagnés plutôt que sur les résultats de leurs projets. La question de recherche que nous abordons est donc : « Quels sont les effets d’un soutien personnalisé à la création d’activité sur la perception d’auto-efficacité entrepreneuriale d’entrepreneurs naissants ? » Les contributions de ce travail concernent tout d’abord la participation à une meilleure compréhension de l’auto-efficacité entrepreneuriale et des facteurs pouvant l’influencer, ce qui est reconnu comme pouvant permettre de proposer des améliorations individuelles et sociales (Bandura, 2012). D’un point de vue méthodologique, notre étude s’appuie sur une collecte de données longitudinale, ce qui lui permet d’éviter l’écueil des biais rétrospectifs ayant été mis en avant comme particulièrement importants chez les entrepreneurs naissants (Cassar et Craig, 2009) et qui peuvent limiter la fiabilité des données collectées trop longtemps après les actions d’aide ou d’accompagnement. Enfin, d’un point de vue pratique, notre étude propose aux acteurs de l’accompagnement une approche leur permettant de mieux comprendre l’impact de leurs actions sur les porteurs de projets, au-delà des impacts habituellement mesurés au niveau des projets.
7Afin de répondre à cette question de recherche, nous présenterons tout d’abord ses fondements théoriques. Nous détaillerons ensuite la méthodologie retenue pour cette étude, puis l’analyse de données que nous avons effectuée. Enfin, notre discussion évoquera à la fois des aspects théoriques ouvrant de nouvelles perspectives de recherche et des aspects pratiques visant à enrichir la réflexion des acteurs de l’accompagnement entrepreneurial.
1 – Fondements théoriques
8La notion d’auto-efficacité représente le concept central sur lequel se base notre étude. Nous commencerons donc par présenter ce concept et les notions voisines que sont la capacité perçue et le contrôle comportemental perçu issus des modèles d’intention cités précédemment. Nous décrirons ensuite comment les chercheurs en entrepreneuriat se sont approprié cette notion et l’utilisation qu’ils en font. Enfin, nous nous intéresserons plus particulièrement à l’utilisation de l’auto-efficacité comme base d’évaluation de programmes de formation et d’accompagnement à la création d’entreprise, avant de présenter nos hypothèses.
1.1 – Auto-efficacité, faisabilité perçue et contrôle comportemental perçu
9Historiquement, les chercheurs en entrepreneuriat se sont tout d’abord attachés à comprendre les comportements des entrepreneurs par des approches dites « par les traits ». Selon ces approches, on cherche à identifier quels éléments différencient les entrepreneurs des managers ou d’autres catégories professionnelles. Parmi les traits étudiés, on trouvait par exemple le besoin d’accomplissement (McClelland, 1976), l’approche du risque (Brockhaus, 1980) ou encore le locus de contrôle (Rotter, 1990). Toutefois, devant l’incapacité de ces études à établir un lien probant entre différents traits et le fait de devenir entrepreneur (Gartner, 1988 ; Robinson et al., 1991), les chercheurs se sont tournés vers des approches permettant de prendre en compte l’aspect processuel de l’entrepreneuriat avec notamment un grand intérêt pour les modèles dits d’intention (Shapero et Sokol, 1982 ; Bird, 1988 ; Katz et Gartner, 1988 ; Krueger et Carsrud, 1993). Cette approche par l’intention est aujourd’hui considérée comme un courant majeur dans la recherche en entrepreneuriat (Fayolle et Linan, 2014). En outre, la notion d’auto-efficacité, proposée à l’origine dans des contextes thérapeutiques (Bandura, 1986), est aussi rapidement apparue comme prometteuse pour le champ (Boyd et Vozikis, 1994).
10Les modèles d’intention envisagent la création d’une nouvelle activité comme un processus au cours duquel un certain nombre de facteurs vont influencer l’intention et donc la force de la motivation d’une personne à s’engager dans une voie entrepreneuriale. De façon générale, plus l’intention est forte, plus les chances que la personne s’engage dans cette voie sont élevées. De fait, l’intention est considérée comme un antécédent majeur et le meilleur prédicteur d’une action finale (Sutton, 1998). Les modèles les plus utilisés en entrepreneuriat (Krueger, Reilly et Carsrud, 2000) sont celui de la théorie de l’événement entrepreneurial (Shapero et Sokol, 1982) et celui de la théorie du comportement planifié (Ajzen, 1991) qui visent à analyser les antécédents de la création d’activité et à mieux comprendre les processus menant au lancement ou à l’abandon d’une nouvelle activité. Dans le modèle de l’événement entrepreneurial, on considère que l’intention est influencée par la propension à l’action, la désirabilité perçue et la faisabilité perçue (Shapero et Sokol, 1982). Autrement dit, avant qu’une personne disposée à agir ne s’engage dans une voie entrepreneuriale, il faut qu’elle perçoive cette voie comme étant désirable culturellement et socialement et faisable d’un point de vue pratique. Dans la théorie du comportement planifié, ce sont les attitudes (l’attrait, la disposition favorable ou défavorable envers un comportement), la norme sociale (la pression sociale perçue à entreprendre ou non un comportement) et le contrôle comportemental perçu (la facilité ou de difficulté perçue à réaliser un comportement), qui sont vus comme influençant directement un comportement (Ajzen, 1991). Ainsi, ces deux modèles incluent un élément de capacité perçue par l’individu à mener à bien le comportement visé dont le parallèle avec l’auto-efficacité est reconnu (Ajzen, 1991 ; Krueger, Reilly et Carsrud, 2000). Aujourd’hui, dans la recherche entrepreneuriale utilisant la théorie du comportement planifié, contrôle comportemental perçu et auto-efficacité sont d’ailleurs tous les deux utilisés par les chercheurs (Schlaegel et Koenig, 2014).
11On voit ainsi l’importance accordée dans les modèles d’intention abordant les processus entrepreneuriaux à la composante liée à la capacité perçue. Cela nous a amenés à concentrer notre étude sur cette variable. En outre, son opérationnalisation sous forme d’auto-efficacité a fait l’objet d’études dédiées en entrepreneuriat (Chen, Greene et Crick, 1998 ; De Noble, Jung et Ehrlich, 1999 ; McGee et al., 2009) et c’est donc celle que nous avons retenue pour notre étude. Nous nous intéressons donc maintenant plus précisément à cette variable.
1.2 – Auto-efficacité en contexte entrepreneurial
12L’auto-efficacité représente le jugement de ce qu’une personne pense pouvoir réaliser avec ses compétences (Bandura, 1986). Cette perception n’est pas forcément une représentation juste des capacités de la personne, mais elle va influencer ses choix d’activités. En effet, une personne aura plus facilement tendance à s’orienter vers des activités pour lesquelles elle pense avoir les capacités nécessaires (Bandura, 1977, 1986, 2012).
13Dans un contexte de choix et de réalisation d’activités, l’approche par l’auto-efficacité diffère de celle cherchant à évaluer les compétences réelles d’une personne et parfois utilisée pour analyser la mise en place de projets de création d’entreprise (Loué, Laviolette et Bonnafous-Boucher, 2008) ou la gestion d’entreprises (Gasse et d’Amboise, 1998 ; Pettersen et St-Pierre, 2009). Cela est dû au fait que lorsqu’on s’intéresse à des mises en situation, posséder certaines compétences ou aptitudes ne signifie pas nécessairement qu’on saura les utiliser dans toutes les circonstances et notamment dans des conditions ambiguës ou stressantes (Bandura, 2012). En particulier, l’auto-efficacité qui s’attache à la perception qu’ont les individus de leur propre capacité influencera leurs réactions face à ces situations imprévisibles et jouera un rôle important dans la réalisation effective (Bandura, 2012). Certes, un décalage persistant entre auto-efficacité perçue et capacités réelles aura inévitablement des répercussions. Ainsi, une surestimation pourra entraîner des comportements contre-productifs comme une persévérance dans des projets ne le justifiant pas (Whyte et Saks, 2007). À l’inverse, si une personne a une perception trop basse de sa capacité elle choisira de ne pas entreprendre certaines activités (Bandura, 1986). De fait, il semble que dans le cas d’une trop grande différence entre l’auto-efficacité perçue et la capacité réelle d’une personne, cette variable contribuera difficilement à la compréhension du comportement étudié (Bandura, 2012). Toutefois, l’auto-efficacité va influencer les choix d’activités des personnes, et si elle est évaluée correctement, leur ténacité face aux difficultés rencontrées et leur réussite ultime dans les activités choisies (Bandura et Locke, 2003).
14L’auto-efficacité est liée à des tâches ou à des comportements précis. Concernant la création d’activité, on parle d’auto-efficacité entrepreneuriale qui peut se mesurer soit dans son ensemble, soit au niveau de différentes tâches liées au montage d’un projet (Chen, Greene et Crick, 1998 ; De Noble, Jung et Ehrlich, 1999). Si ces auteurs ont commencé à proposer des échelles dédiées à la fin des années 1990, l’intérêt pour le concept en entrepreneuriat n’a pas faibli comme en attestent des travaux récents (Mauer, Neergaard et Kirketerp, 2009 ; McGee et al., 2009). Les recherches empiriques sur l’auto-efficacité entrepreneuriale analysent notamment son influence sur l’intention de se lancer dans une création d’activité et identifient un lien positif entre les deux (Krueger, Reilly et Carsrud, 2000 ; Emin, 2004 ; Zhao, Seibert et Hills, 2005 ; Boissin, Chollet et Emin, 2007 ; Carr et Sequeira, 2007 ; Sequeira, Mueller et McGee, 2007 ; Engle et al., 2010). La théorie montre aussi que l’auto-efficacité perçue impacte le niveau d’effort et la persévérance que les individus accorderont à un projet (Bandura, 1977 ; 1986). On peut donc s’attendre à ce que les personnes ayant une auto-efficacité entrepreneuriale élevée soient plus disposées à persévérer dans leur projet de création d’entreprise et à ne pas baisser les bras à la première difficulté rencontrée. Ainsi, la capacité entrepreneuriale perçue a aussi été reliée à la création d’activité (Townsend, Busenitz et Arthurs, 2010).
15Ces perceptions de capacité évoluent au gré des échanges et expériences de l’individu. Ainsi, quatre grandes influences peuvent amener une personne à réviser sa perception d’auto-efficacité envers un comportement (Bandura, 1977) : l’expérience personnelle (directe) du comportement (les expériences positives étant susceptibles d’influencer la perception d’auto-efficacité de manière positive), l’observation du comportement chez quelqu’un d’autre (expérience indirecte ou vicariante), la persuasion verbale par des tiers (les suggestions et encouragements par des personnes extérieures), et l’état émotionnel ressenti (que la personne interprète comme une indication de sa capacité).
16On voit par conséquent que les perceptions d’auto-efficacité, comme d’ailleurs les autres composantes des modèles d’intention, ne sont pas figées et évoluent au gré des expériences de l’individu. C’est ce qui a amené les chercheurs à utiliser ces variables comme indicateurs des impacts de formations entrepreneuriales (Fayolle, Gailly et Lassas-Clerc, 2006) comme nous allons maintenant le présenter.
1.3 – Effets de l’aide à la création d’entreprise sur l’auto-efficacité entrepreneuriale
17De façon générale, une méta-analyse récente a montré que les études détectent un effet positif des programmes de formation à l’entrepreneuriat à la fois sur le capital humain des participants, que les auteurs définissent comme incluant les connaissances et compétences, les perceptions envers l’entrepreneuriat et l’intention entrepreneuriale, et sur les résultats entrepreneuriaux, en termes de comportements d’entrepreneuriat naissant, de lancement d’activité ou de succès d’activités lancées (Martin, McNally et Kay, 2013). Le lien identifié entre auto-efficacité entrepreneuriale et intention, et/ou création, montré par plusieurs études citées précédemment, a amené les chercheurs à analyser ce qui influence l’auto-efficacité entrepreneuriale des aspirants entrepreneurs. En particulier, partant du principe qu’une auto-efficacité plus élevée favoriserait les vocations entrepreneuriales, les chercheurs ont voulu évaluer l’influence de différents programmes sur cette perception.
18Ainsi, de façon empirique, afin de mieux comprendre ce qui influence l’auto-efficacité entrepreneuriale, des études ont notamment été menées auprès d’étudiants représentant les entrepreneurs de demain en comparant l’auto-efficacité de groupes aux profils différents. Il a par exemple été proposé que l’expérience professionnelle ou les formations n’auraient pas les mêmes effets sur l’auto-efficacité des filles et des garçons. Pour certains, les étudiantes seraient plus réceptives à l’éducation qui contribuerait à faire évoluer leur auto-efficacité de façon plus positive que celle des étudiants (Wilson, Kickul et Marlino, 2007). Pour d’autres, l’effet des programmes de formations (Boissin et Emin, 2007) ou de l’expérience professionnelle (Kickul et al., 2008) sur l’auto-efficacité serait plus positif pour les étudiants que pour les étudiantes. Des études comparant des groupes ayant suivi des formations ou programmes différents ont aussi montré que les étudiants spécialisés en entrepreneuriat auraient une intention entrepreneuriale plus forte que les autres (Noel, 2002), mais pour l’échantillon utilisé par ces auteurs cette différence ne semblait pas liée à des différences d’auto-efficacité. À ce stade, ces études laissent plus de questions que de réponses et appellent à mener de nouvelles investigations.
19Si les études citées ci-dessus utilisent une approche statique comparant différents groupes à un instant donné, une autre approche proposée consiste à mesurer l’évolution de certaines perceptions entre le début et la fin de formations pour différents groupes (Fayolle, Gailly et Lassas-Clerc, 2006). En utilisant parfois des modèles d’intention incluant d’autres perceptions que la seule auto-efficacité entrepreneuriale, elle permet d’identifier les perceptions entrepreneuriales des étudiants sur lesquelles les programmes ont réellement un impact et si l’impact est bien celui recherché (Souitaris, Zerbinati et Al-Laham, 2007 ; Fayolle et Gailly, 2009). Là aussi, les études menées avec cette méthode offrent pour l’instant des résultats contrastés. Ainsi, c’est cette méthode qui a amené Cox et al. (2002) à suggérer que les formations pouvaient avoir un effet négatif sur l’auto-efficacité de leurs participants. Ces auteurs ont toutefois proposé que cette évolution négative dépendrait de la spécialisation de départ des étudiants et de leur auto-efficacité de départ (baisse plus marquée pour ceux arrivant avec une perception de départ plus haute). À l’inverse, Ehrlich et al. (2000) avaient trouvé une évolution positive pour l’évolution de l’auto-efficacité d’adultes participant à des modules de formation à l’entrepreneuriat et Peterman et Kennedy (2003), analysant un programme destiné à des lycéens australiens, avaient détecté un impact positif sur la faisabilité perçue. Plus récemment, Boissin et Emin (2007) ont quant à eux détecté un effet positif sur l’auto-efficacité d’étudiants français seulement pour une des trois formations sur laquelle portait leur étude. De leur côté, Souitaris et al. (2007) n’ont pas détecté d’évolution significative sur le contrôle perçu après les formations suivies par leurs étudiants français et anglais. Quant à Fayolle et Gailly (2009) et leur étude d’un programme français, ils n’ont pas trouvé d’impact immédiat mais ont détecté un effet positif sur le contrôle comportemental perçu six mois après la formation. En outre, pour ces auteurs, comme pour Cox et al. (2002), l’impact de la formation dépendait aussi du niveau de départ des perceptions. Ces différents exemples illustrent l’intérêt de cette méthode pour évaluer l’effet de programmes de formation ou d’expériences sur les perceptions entrepreneuriales.
20Si on transpose cette approche à l’analyse de l’effet de l’accompagnement à la création d’entreprise, la mesure de l’évolution de la capacité entrepreneuriale perçue par une personne à l’issue de cet accompagnement peut fournir un outil d’évaluation intéressant (Fayolle et Castagnos, 2006). C’est donc cette approche que nous avons choisi d’utiliser et que nous présentons maintenant.
1.4 – Modèle de recherche et hypothèses
21Si on se réfère aux quatre sources d’influence sur l’auto-efficacité – expérience personnelle, observation, persuasion verbale et état émotionnel ressenti (Bandura, 1977) – et qu’on les adapte à un contexte de création d’activité, la participation à un processus de création représente une expérience directe susceptible d’influencer l’auto-efficacité entrepreneuriale des porteurs de projets. De plus, le soutien éventuel reçu pendant cette période peut contenir des éléments de persuasion verbale de la part de conseillers, voire d’expérience indirecte lorsque le dispositif permet au porteur de projet d’être mis en relation avec des entrepreneurs auxquels il peut s’identifier.
22Nous proposons donc ici d’adopter l’approche longitudinale déjà utilisée pour évaluer des programmes de formation via l’évolution de perceptions entrepreneuriales pour l’appliquer à l’étude de l’impact d’un programme d’accompagnement à la création d’entreprise. Le contexte de notre étude est différent des études précédemment citées puisqu’il concerne des entrepreneurs naissants et non des étudiants. Ces personnes travaillent donc sur leurs propres projets avec comme objectif de lancer leur activité. En outre, nous comparons deux groupes parmi ces porteurs de projets : un groupe ayant volontairement fait appel à une aide personnalisée pour le développement de leur projet et un autre ayant choisi de ne pas bénéficier de ce soutien. Enfin (schéma 1), nous nous concentrons sur l’évolution de l’auto-efficacité entrepreneuriale perçue par ces individus entre le début de leur projet (T0) et un an plus tard (T1).
Modèle de recherche
Modèle de recherche
23Notre première hypothèse s’intéresse à l’impact que peut avoir l’accompagnement sur l’auto-efficacité entrepreneuriale de porteurs de projets. Le soutien lors du montage d’un projet de création d’entreprise peut prendre plusieurs formes. On distingue généralement les sources formelles de soutien – réseaux ou organismes d’accompagnement, consultants professionnels, spécialistes – des sources informelles – entourage personnel ou professionnel du créateur – (Birley, 1985). Nous nous intéressons particulièrement ici au soutien formel reçu sous la forme d’un accompagnement personnalisé à la création d’entreprise. Une personne recevant un accompagnement personnalisé aura un accès privilégié à l’information et à la connaissance nécessaires à son projet, et sera conseillée dans la gestion du montage du projet (Sammut, 2003). Dans ce contexte, avoir accès à un programme de soutien devrait faciliter le processus pour les aspirants créateurs en les aidant à surmonter certains obstacles, développer de nouvelles compétences ou accéder à certaines ressources (Cuzin et Fayolle, 2004) et ainsi améliorer leurs perceptions d’auto-efficacité sur le sujet. Cela représente notre première hypothèse :
H1 : Entre T0 et T1, le recours au soutien personnalisé au montage de projet a un effet positif sur l’évolution de l’auto-efficacité entrepreneuriale des porteurs de projets.
25Toutefois, certaines autres influences peuvent venir se combiner à celle du soutien individualisé. Ainsi, la théorie suggère que les expériences se soldant par une réussite contribuent à renforcer l’auto-efficacité des personnes de façon plus prononcée que les expériences se soldant par un abandon ou un but non atteint (Bandura, 1986). En effet, l’exposition à une activité est source d’apprentissage (Kolb, 1984) et le niveau de performance atteint dans cette activité permet d’actualiser le niveau d’auto-efficacité de l’individu, notamment grâce à une meilleure compréhension des capacités requises (Gist et Mitchell, 1992). Dans notre contexte, nous pouvons donc penser que l’auto-efficacité entrepreneuriale des personnes dont le projet aura été lancé montrera une évolution plus positive que celle des personnes dont le projet aura dû être abandonné et que cet aspect pourrait influencer l’effet du soutien reçu. Notre seconde hypothèse est donc :
H2 : Entre T0 et T1, l’effet du soutien personnalisé sur l’auto-efficacité entrepreneuriale des individus est plus positif lorsque les projets aboutissent, que lorsque les projets sont abandonnés.
27Enfin, des études montrant un impact différencié des formations ou expériences professionnelles sur les hommes et les femmes (Boissin et Emin, 2007 ; Wilson, Kickul et Marlino, 2007 ; Kickul et al., 2008) nous amènent à formuler l’hypothèse d’un impact différent du soutien personnalisé reçu pour les hommes et les femmes. En d’autres termes, nous faisons l’hypothèse d’un effet modérateur du genre envers l’impact de l’accompagnement reçu sur l’auto-efficacité des porteurs de projets. La recherche existante ne montrant pas de consensus quant au sens de cet effet, notre troisième hypothèse est celle d’une différence entre hommes et femmes concernant de l’effet du soutien personnalisé reçu :
H3 : Entre T0 et T1, l’effet du soutien personnalisé sur l’auto-efficacité entrepreneuriale est différent pour les hommes et les femmes.
29Avant de passer à l’analyse des données, nous présentons maintenant la méthodologie retenue pour l’étude et l’échantillon de porteurs de projets ayant participé à la collecte de données.
2 – Méthodologie et analyse des données
30Plusieurs aspects étaient à prendre en compte pour la mise en place de cette étude. Il a tout d’abord fallu identifier un échantillon de porteurs de projets en phase de préparation et qui pouvaient être suivis dans le temps, mettre en place l’opérationnalisation des variables et, enfin, conduire l’analyse des données.
2.1 – Identification de l’échantillon
31Pour cette étude, nous avons fait le choix, comme d’autres avant nous (Chrisman, McMullan et Hall, 2005 ; Kessler et Frank, 2009), de mettre en place un partenariat de recherche avec un acteur de l’accompagnement à la création d’entreprise. Nous avons donc travaillé avec la Chambre de Commerce et d’Industrie de la Région Bretagne et plus particulièrement les CCI du Morbihan, de Quimper, de Rennes et de Saint-Malo. Ces CCI proposent des demi-journées d’information sur la création d’entreprise aux aspirants entrepreneurs qui les contactent. Les personnes qui se présentent à ces sessions peuvent venir chercher des informations générales sur la création d’entreprise, ou des renseignements sur des points précis, et ont des projets de création d’activités avec des degrés d’avancement variés. Pour notre part, nous avons considéré que le fait d’assister à cette réunion d’information représentait une démarche active vers une création (la première pour certains) et permettait donc d’identifier un groupe d’entrepreneurs naissants pouvant servir de base pour notre étude. Ces sessions d’information ont donc servi de premier point de collecte de nos données (collecte réalisée par les conseillers des CCI) à l’automne 2008. À l’issue de cette première phase de collecte, 506 questionnaires nous ont été retournés par les Chambres.
32Un an plus tard, un chercheur a recontacté par téléphone chacune des personnes ayant rempli le premier questionnaire et a pu en joindre 394 (77,8 %). Sur ces 394 personnes, certaines n’avaient pas de « réel » projet de création (elles étaient venues accompagner un ami ou parce qu’un professeur l’avait demandé par exemple). D’autres travaillaient sur des projets de reprise et non pas sur des créations. Nous avons donc retiré ces personnes de l’étude ce qui a laissé un échantillon de 325 porteurs de projets.
33À l’issue de l’entretien téléphonique, nous avons proposé aux personnes de participer à une dernière phase de l’étude qui impliquait la réponse à un questionnaire en ligne évaluant leurs perceptions entrepreneuriales (mesurées une première fois un an plus tôt à l’aide du premier questionnaire). Ce dernier questionnaire nous a permis de collecter les réponses de 193 personnes. Parmi elles, 110 (57 %) avaient uniquement assisté à la réunion d’information et 83 (43 %) avaient utilisé d’autres services après la réunion. En outre, 95 (49,2 %) avaient arrêté leur projet, 77 (39,9 %) avaient lancé leur activité et 21 (10,9 %) étaient encore en phase de préparation. Nous avons vérifié que l’échantillon de 193 porteurs de projets, retenu pour cette analyse, n’était pas statistiquement différent de celui des 325 porteurs de projets de départ (en comparant les deux échantillons en termes d’avancement des projets, d’âge, de sexe, de niveau d’auto-efficacité entrepreneuriale de départ, de capital humain et de capital social).
34Afin de s’assurer de la rigueur méthodologique des articles analysant l’effet de formations, il est recommandé d’utiliser un design de recherche permettant des mesures pré- et post-intervention et la comparaison d’un groupe de contrôle avec un groupe ayant suivi la formation (Martin, McNally et Kay, 2013). Idéalement, ces auteurs préconisent aussi l’assignation aléatoire entre groupe de contrôle et groupe suivant la formation, mais ils reconnaissent eux-mêmes la difficulté de la mettre en place en conditions réelles pour des raisons à la fois pratiques et éthiques. Ils citent en outre l’étude de Souitaris, Zerbinati et Al-Laham (2007) comme modèle d’application de leurs préconisations à un contexte réel. L’approche utilisée ici est similaire à celle de ces derniers auteurs et nous permet de répondre aux attentes concernant le design de l’étude. En effet, la mesure de l’auto-efficacité entrepreneuriale a bien lieu avant et après l’accompagnement, respectivement au début de la réunion d’information et un an plus tard. En outre, les participants identifiés lors de la réunion d’information sont ensuite divisés en deux groupes. Le premier groupe comprend les participants qui n’ont pas sollicité d’accompagnement personnalisé suite à la réunion d’information et représente donc le groupe de contrôle. Le second groupe comprend les participants ayant bénéficié d’un accompagnement personnalisé et représente ainsi un groupe de traitement à comparer avec le groupe de contrôle.
2.2 – Description des variables et échelles utilisées
35L’opérationnalisation de nos variables est présentée ci-dessous en commençant par la variable dépendante, l’auto-efficacité entrepreneuriale, puis les variables indépendantes, l’utilisation du soutien personnalisé, le résultat du projet et le sexe.
2.2.1 – Variable dépendante, Auto-efficacité entrepreneuriale (AEE)
36Les variables concernant l’AEE ont été mesurées à deux reprises, une première fois au début de la réunion d’information à l’automne 2008, puis un an plus tard. Dans la littérature, les opérationnalisations de l’auto-efficacité entrepreneuriale comprennent à la fois des mesures globales représentées par un seul item (Segal, Borgia et Schoenfeld, 2005 ; Boissin et al., 2009) et d’autres prônant une vue multidimensionnelle (De Noble, Jung et Ehrlich, 1999 ; McGee et al., 2009). Dans cette étude, reconnaissant les limites d’une mesure globale représentée par un seul item, nous avons fait le choix d’inclure les deux types de mesures afin d’analyser si elles dressaient des images différentes. L’ensemble des items pour ces variables était mesuré sur des échelles de Likert graduées de 1 à 7 et allant de « Pas du tout capable » à « Tout à fait capable ».
37La première mesure correspond à l’auto-efficacité entrepreneuriale globale, l’évaluation globale que la personne fait de sa capacité à créer une entreprise : « Aujourd’hui, comment estimez-vous votre capacité à créer une entreprise ? »
38Le second groupe de mesures, correspond à une représentation de différentes dimensions composant l’AEE. Pour les mesurer, nous sommes partis des 14 items composant l’échelle proposée par Boissin et al. (2009) auxquels ont été ajoutés 2 items proposés par les conseillers des CCI. Une première analyse menée sur les réponses au premier questionnaire des 325 porteurs de projets de départ (et basée sur une analyse factorielle avec rotation Varimax) a permis de purifier ces mesures. Neuf items représentant trois dimensions ont ainsi été retenus :
- L’auto-efficacité entrepreneuriale stratégique est composée de la capacité perçue à « Identifier les informations pertinentes sur les marchés et les clients », « Estimer les risques d’un projet », « Identifier les informations pertinentes sur les concurrents » et « Identifier une idée de produit ou de service » (Alpha de Cronbach = 0,823).
- L’auto-efficacité entrepreneuriale administrative regroupe la capacité perçue à « Planifier la démarche de création », « Effectuer les formalités administratives liées à la création d’une organisation » et « Sélectionner un statut juridique pour votre activité » (Alpha de Cronbach = 0,788).
- Enfin, l’auto-efficacité entrepreneuriale de financement mesure la capacité perçue à « Obtenir des fonds de proximité, de votre entourage » et « Obtenir un financement bancaire » (r = 0,374 (deux items), Alpha de Cronbach = 0,535). L’Alpha de Cronbach est mentionné ici, mais étant lié au nombre d’items composant l’échelle, il peut apparaître bas en regard du niveau de 0,60 communément admis en recherche exploratoire. Toutefois, pour une échelle à 2 items, il est recommandé de s’assurer que le coefficient de corrélation se situe bien au-dessus de 0,30, ce qui est le cas ici (Hair et al., 2010).
2.2.2 – Variable indépendante, Utilisation de services personnalisés
39Utilisation de services personnalisés : Pour cette variable, nous avons demandé aux personnes si, après la réunion d’information, elles avaient fait appel aux services personnalisés des CCI. Le choix de faire appel à ce soutien est libre et laissé à l’initiative des porteurs de projets. Ils peuvent par exemple rencontrer un conseiller de la CCI ou des professionnels partenaires (avocat, expert-comptable ou notaire), ou encore assister à des sessions de mise en réseau ou de formation sur des sujets particuliers. À chaque fois qu’une personne indiquait avoir utilisé un de ces services, elle était codée comme ayant utilisé l’aide personnalisée. C’est donc une variable binaire, les personnes ayant assisté uniquement à la réunion d’information étant codées « 0 » et celles ayant reçu un soutien personnalisé « 1 ».
2.2.3 – Résultat du projet
40Comme indiqué dans la description de notre échantillon, lors de la deuxième collecte de données qui s’est déroulée un an après la première, nous avons identifié le statut des projets. Trois choix étaient possibles : projet arrêté, activité lancée ou activité encore en cours de préparation. Pour cette dernière catégorie, le résultat est encore incertain et les projets de cette catégorie n’entrent donc pas dans l’analyse concernant le lien entre évolution de l’auto-efficacité et résultat du projet. Cette variable est donc une variable binaire, les projets abandonnés étant codés « 0 » et les activités lancées « 1 ».
41Sexe : Cette variable est binaire, les hommes étant codés « 0 » et les femmes « 1 ».
42Une fois ces variables définies, nous avons pu procéder à l’analyse des données dont les résultats sont présentés ci-dessous.
2.3 – Analyse des données
43Compte tenu de notre design d’étude impliquant un suivi avec deux collectes de données espacées d’un an, deux possibilités s’offraient à nous pour l’analyse des données : opter pour des analyses de mesures répétées ou analyser l’évolution des différences pour chaque individu. Les études existantes utilisent de préférence la deuxième option (Souitaris, Zerbinati et Al-Laham, 2007 ; Sánchez, 2013). Ces auteurs ont choisi cette méthode car elle donne des résultats équivalents à la première, mais en permettant de les présenter de façon plus simple et plus compréhensible (Girden, 1992 ; Souitaris, Zerbinati et Al-Laham, 2007). En outre, comme évoqué précédemment, l’étude de Souitaris, Zerbinati et Al-Laham (2007) étant reconnue pour sa rigueur méthodologique (Martin, McNally et Kay, 2013), nous avons choisi d’adopter la même approche que ces auteurs.
44Ainsi, pour mener notre analyse de données, nous avons tout d’abord mesuré l’évolution générale de l’auto-efficacité entrepreneuriale des porteurs de projets entre T0 et T1. Nous avons ensuite mené trois analyses liées à nos trois hypothèses. Nous avons tout d’abord comparé les évolutions d’auto-efficacité entrepreneuriale entre le groupe de contrôle et les personnes ayant utilisé des services personnalisés après la réunion d’information (H1). Nous avons ensuite, comparé ces évolutions selon le résultat au niveau du projet puis croisé cette variable avec celle représentant l’utilisation du soutien personnalisé (H2). Enfin, nous avons comparé l’évolution de l’auto-efficacité entrepreneuriale selon le sexe des porteurs de projets et à nouveau croisé cette variable avec celle représentant l’utilisation du soutien personnalisé (H3).
45Avant de présenter le test de nos hypothèses, nous présentons l’échantillon retenu en indiquant ses caractéristiques globales, puis celles des deux groupes ayant utilisé ou non le soutien personnalisé après la réunion d’information (tableau 1).
Description de l’échantillon et des sous-groupes
Description de l’échantillon et des sous-groupes
n.s. = non significatif à 0,10 ; AEE = Auto-Efficacité Entrepreneuriale46Cette première analyse descriptive nous apporte des informations sur le profil des personnes ayant fait appel au soutien personnalisé. On y voit ainsi qu’une certaine sélection semble s’opérer entre les porteurs de projets qui se limitent à la réunion d’information et ceux qui décident de venir chercher une aide supplémentaire. Les personnes poursuivant après la réunion d’information sont plus souvent des femmes, ont un niveau d’éducation plus élevé et ne sont pas en activité par ailleurs. Dans notre échantillon, ce sont aussi plus souvent des personnes qui disent avoir des amis entrepreneurs. En termes de perceptions, les deux groupes diffèrent sur l’auto-efficacité entrepreneuriale de financement qui est plus haute pour les personnes poursuivant après la réunion d’information.
47Pour compléter cette description de l’échantillon et mettre en perspective l’évolution des perceptions d’auto-efficacité entrepreneuriale, nous présentons ci-dessous leur évolution pour l’ensemble du groupe entre les deux collectes de données séparées d’un an (tableau 2). On peut ainsi voir qu’à une exception près (auto-efficacité entrepreneuriale administrative), les perceptions entrepreneuriales des porteurs de projets sont revues à la baisse. Toutes les évolutions sont significatives.
Évolution des capacités entrepreneuriales perçues – ensemble
Évolution des capacités entrepreneuriales perçues – ensemble
(a) *** p = 0,000 ; ** p ≤ 0,01 ; * p ≤ 0,05.48Nous nous tournons maintenant vers le test de notre première hypothèse. On vise ici à comparer l’évolution des perceptions d’auto-efficacité entrepreneuriale des personnes n’ayant pas bénéficié d’un soutien personnalisé après la réunion d’information et qu’on considère comme un groupe de contrôle, avec celle des personnes ayant bénéficié de ce soutien personnalisé et qui représentent un groupe de traitement. L’analyse n’impliquant que deux groupes, nous avons utilisé le test t de Student, mais l’avons utilisé dans ses deux formes (Janssens et al., 2008) : test t pour échantillon unique (pour vérifier si l’évolution de l’AEE pour chaque groupe et chaque opérationnalisation était différente de zéro) et test t pour échantillons indépendants (pour vérifier si la différence d’évolution de l’AEE entre non-utilisateurs et utilisateurs du soutien personnalisé était significative). Les résultats de cette première analyse sont présentés ci-dessous (tableau 3).
Évolution des capacités entrepreneuriales perçues selon utilisation du soutien personnalisé
Évolution des capacités entrepreneuriales perçues selon utilisation du soutien personnalisé
(a) *** p = 0,000 ; * p ≤ 0,05 ; † p ≤ 0,10 ; n.s. = non significatif à 0,1049Dans l’ensemble, nos résultats semblent montrer une évolution plus positive (ou moins négative) pour les porteurs de projets ayant utilisé le soutien personnalisé que pour les autres. Toutefois, cette différence d’évolution n’est significative d’un point de vue statistique que pour un aspect : l’évolution de l’auto-efficacité entrepreneuriale administrative. Ces résultats ne corroborent donc notre première hypothèse que de façon très partielle : seule la dimension administrative de la capacité perçue semble évoluer de manière plus positive pour les porteurs de projets ayant bénéficié d’une aide personnalisée.
50Notre deuxième hypothèse porte sur le lien entre évolution de l’AEE et résultat du projet. Dans un premier temps, nous avons donc regardé si le seul résultat du projet permettait d’identifier une différence d’évolution dans l’AEE (étant là aussi en présence de deux groupes nous avons utilisé la même procédure que celle décrite ci-dessus pour l’utilisation du soutien personnalisé). Nous avons ensuite combiné les informations concernant l’appartenance au groupe n’ayant pas fait appel au soutien personnalisé ou à celui ayant bénéficié de ce soutien et celle concernant le résultat du projet afin d’identifier de possibles effets croisés. Quatre sous-groupes étant à chaque fois présents nous avons utilisé une ANOVA pour comparer les évolutions d’auto-efficacités entrepreneuriales des différents groupes (tableau 4). En outre, là aussi nous indiquons pour chaque sous-groupe l’évolution de la perception et si cette évolution est statistiquement différente de zéro.
51Cette analyse n’apporte qu’un soutien très partiel à notre seconde hypothèse. Tout d’abord, le résultat du projet n’a d’effet que sur l’évolution de l’AEE globale. Ensuite, lorsque l’effet du soutien personnalisé est introduit, seule l’AEE administrative connaît une évolution significativement différente selon les groupes. Afin d’identifier plus précisément de quels groupes vient cette différence, nous avons ensuite utilisé le test post-hoc de Gabriel qui est approprié quand les échantillons sont de tailles différentes (Field, 2000). Ce test a fait ressortir que la différence venait des groupes « activité lancée et pas de soutien personnalisé » et « activité lancée et soutien personnalisé ».
52La troisième hypothèse porte sur le lien entre l’évolution de l’AEE et le sexe du porteur de projet. Nous avons à nouveau procédé en deux étapes, en prenant tout d’abord en compte l’effet du sexe des participants, puis en introduisant l’effet du soutien personnalisé (tableau 5). Pour cette dernière analyse l’homogénéité des variances étant à la limite acceptable dans le cas de l’auto-efficacité globale (significativité du test de Levene à 0,05), nous avons choisi d’utiliser le test de Kruskal-Wallis (Janssens et al., 2008).
Évolution des capacités entrepreneuriales perçues selon utilisation du soutien personnalisé et résultat du projet
Évolution des capacités entrepreneuriales perçues selon utilisation du soutien personnalisé et résultat du projet
(a) *** p = 0,000 ; ** p ≤ 0,01 ; * p ≤ 0,05 ; † p ≤ 0,10 ; n.s. = non significatif à 0,10.Évolution AEE selon le sexe du porteur de projet et utilisation du soutien personnalisé
Évolution AEE selon le sexe du porteur de projet et utilisation du soutien personnalisé
(a) *** p = 0,000 ; ** p ≤ 0,01 ; * p ≤ 0,05 ; † p ≤ 0,10 ; n.s. = non significatif à 0,10.53Ces résultats montrent que seule une différence d’évolution de l’AEE globale est décelable (seulement au seuil de 0,10 cependant), avec une baisse plus marquée pour les femmes que pour les hommes entre les deux collectes de données. De plus, aucune différence d’évolution significative n’est décelée entre hommes et femmes ayant bénéficié ou non du soutien personnalisé. Nous ne retrouvons donc pas là d’impact du sexe du porteur de projet sur l’effet du soutien personnalisé et devons donc rejeter notre troisième hypothèse.
54Nous nous tournons maintenant vers la discussion de ces résultats et de leurs implications.
3 – Discussion, limites de l’étude et opportunités de recherche
55D’un point de vue théorique, notre étude vise tout d’abord à mieux comprendre comment la participation à un projet de création d’entreprise et le recours à un soutien personnalisé influencent une forme particulière de perception entrepreneuriale : l’auto-efficacité entrepreneuriale. Ces deux influences sont des manifestations de sources possibles d’auto-efficacité : l’expérience directe et la persuasion verbale par des tiers (Bandura, 2012). Notre étude vise à donc à comprendre comment elles se manifestent, afin d’identifier des leviers d’action pour contribuer au développement de nouvelles capacités collectives ou individuelles (Bandura, 2012) dans le cadre particulier de la création d’entreprise.
56La théorie suggère que l’expérience d’un comportement ou d’une activité est source d’auto-efficacité perçue envers ce comportement, en particulier lorsque cette expérience se conclut par une réussite (Bandura, 1977 ; Gist et Mitchell, 1992). En outre, Bandura identifie la persuasion verbale comme autre source d’auto-efficacité. Dans le contexte entrepreneurial que nous avons étudié, il semble que ces sources n’aient pas l’effet positif escompté par Bandura. De façon générale, on note tout d’abord que, pour l’ensemble des porteurs de projets interrogés ici, les perceptions d’auto-efficacité entrepreneuriale sont majoritairement revues à la baisse entre nos deux collectes de données, l’exception étant l’AEE administrative et ce indépendamment de l’utilisation ou non d’un soutien personnalisé durant la période étudiée (tableau 2). En outre, concernant la persuasion verbale, lorsqu’on croise l’effet du résultat du projet avec l’effet d’un soutien personnalisé, la seule différence que nous trouvons concerne les personnes ayant lancé leur activité et bénéficié ou non d’un soutien personnalisé : les porteurs de projet ayant lancé leur activité avec un soutien personnalisé connaissent une augmentation de leur auto-efficacité administrative plus marquée que ceux ayant démarré leur activité sans ce soutien. De plus, concernant cette fois l’effet de l’expérience, la différence d’évolution selon le résultat du projet n’est apparente que pour l’auto-efficacité globale, mais pas pour les différentes dimensions étudiées. Nos résultats indiquent en outre que l’auto-efficacité des porteurs de projets dans les domaines stratégiques et de financement baisse, et ce quel que soit le résultat de leurs projets (tableau 4). Nous interprétons cela comme le résultat d’une confrontation des porteurs de projets à la réalité. Au début de leur processus de création, certains entrepreneurs naissants sont focalisés sur les aspects administratifs du montage de leur projet, au point parfois d’en oublier qu’il va falloir trouver des clients, se retrouver face à des concurrents ou encore pouvoir mobiliser des moyens de financement. Leur auto-efficacité entrepreneuriale de départ concernant ces différents aspects d’une création d’activité n’est peut-être pas complètement réaliste, voire surévaluée en ce qui concerne les aspects stratégiques du projet. Le fait de devoir engager des actions concrètes en vue de mener à bien leur création les confronte à des difficultés ou à des délais qu’ils avaient peut-être sous-estimés ou pas suffisamment anticipés. Ce décalage entre perception d’auto-efficacité et capacité réelle pourrait peut-être contribuer à expliquer pourquoi certains auteurs ne trouvent pas de lien entre auto-efficacité perçue et création (Kolvereid et Isaksen, 2006). En effet, Ajzen (1991) suggère que le réalisme de la perception de capacité perçue est un élément important pour qu’elle contribue effectivement à permettre à une personne de mener à bien une activité. Nos résultats suggèrent que ce réalisme, autrement dit la concordance entre capacité perçue et capacité réelle, ne se retrouve pas parmi les entrepreneurs naissants que nous avons interrogés. Il nous semble donc qu’une étude plus fine de l’évolution de ces perceptions d’auto-efficacité représenterait une piste de recherche future intéressante.
57De plus, toujours d’un point de vue théorique, mais orienté cette fois sur l’opérationnalisation des construits, Bandura (1986) soulignait l’importance d’utiliser des échelles de mesures adaptées aux contextes et aux taches particulières étudiés. Nos résultats, et les analyses que nous pouvons en tirer, diffèrent selon qu’on s’intéresse à l’auto-efficacité entrepreneuriale en général ou à certaines de ses dimensions en particulier. Notre étude illustre ainsi la nécessité, dans les contextes entrepreneuriaux, d’aborder l’auto-efficacité entrepreneuriale perçue non seulement dans sa globalité, mais surtout en analysant ses différentes dimensions. Nous rejoignons ainsi le point de vue d’auteurs cherchant à développer des échelles d’auto-efficacité entrepreneuriale multidimensionnelles (McGee et al., 2009). En outre, les différentes sources d’auto-efficacité identifiées par Bandura (1977) ayant des effets différenciés sur les différentes dimensions (selon l’expérience directe et la persuasion verbale étudiées ici), il convient là aussi de les analyser séparément.
58D’un point de vue pratique, dans notre étude, les résultats concernant l’auto-efficacité administrative diffèrent notablement de ceux des autres dimensions. Ainsi, les simplifications de procédures administratives entreprises en France au cours des dernières années semblent porter leurs fruits puisqu’une fois qu’ils y ont été confrontés, les porteurs de projets révisent à la hausse leur capacité perçue à les mener à bien. Ceci dit la focalisation des efforts menés ces dernières années sur les aspects administratifs incite peut-être certains porteurs de projets à penser que ces aspects représentent la principale difficulté à surmonter pour créer son activité, et ne met pas en avant le fait qu’immatriculer une nouvelle activité ne signifie pas que les clients vont affluer. On peut donc penser, au vu de nos résultats, que les porteurs de projets entament leur processus de création d’entreprise armés de perceptions fausses concernant les aspects stratégiques ou financiers d’une création en les considérant comme plus faciles qu’ils ne le sont réellement. Une sensibilisation plus poussée à ces réalités (autres qu’administratives) de la création d’entreprise pourrait donc être utile dans notre pays. Cela nous semble représenter une piste de réflexion intéressante pour les pouvoirs publics et les accompagnants à la création d’entreprise.
59Pour les résultats concernant l’effet du soutien personnalisé (tableau 3), on voit que, dans le cadre du dispositif que nous avons étudié, l’effet détecté n’est pas significatif pour les aspects d’auto-efficacité globale, stratégique ou de financement. L’aide personnalisée a un impact positif uniquement sur l’évolution de l’auto-efficacité administrative. Ainsi, si nos résultats semblent rejoindre ceux qui identifiaient une influence positive des formations entrepreneuriales sur l’auto-efficacité de participants (Ehrlich et al., 2000 ; Peterman et Kennedy, 2003 ; Boissin et Emin, 2007), cet impact semble rester circonscrit à certains aspects seulement et donc limité. Plus particulièrement dans le cas de notre étude, la dimension administrative étant composée de trois items, nous avons vérifié lesquels de ces items étaient à l’origine de cette différence en faveur du soutien personnalisé. Il est apparu que si l’aide personnalisée semble avoir un effet sur les trois éléments composant l’auto-efficacité administrative, seul celui lié à la planification du projet a une différence suffisante pour être statistiquement significative. Il semble donc que l’aide personnalisée a permis aux créateurs étudiés ici de mieux organiser leur démarche de création. L’absence de résultats sur les autres aspects, notamment sur l’auto-efficacité entrepreneuriale globale, stratégique ou de financement, donne matière à discussion. En effet, on peut se demander si les accompagnants professionnels souhaiteraient aussi avoir un impact sur ces aspects et, si oui, pourquoi cet impact n’est pas significatif. Ainsi, l’aide à localiser des clients ou la compréhension du marché dans lequel la personne s’engage, mais aussi la mise en relation avec des acteurs de financement pourraient être des aspects sur lesquels l’accent n’était peut-être pas assez mis dans le cadre du dispositif que nous avons étudié. D’un point de vue pratique, l’approche adoptée ici nous semble donc représenter un outil intéressant pour permettre de faire évoluer des programmes d’accompagnement en fonction de leurs effets mesurés au niveau des porteurs de projets. En outre, une évaluation de l’auto-efficacité perçue des porteurs de projets en début de parcours pourrait permettre aux accompagnants de détecter d’éventuels biais concernant leurs évaluations d’auto-efficacité entrepreneuriale. Ainsi, selon qu’un porteur de projet sous-estime sa capacité perçue ou au contraire montre une confiance excessive, le soutien qui lui est proposé pourrait être adapté. Dans le deux cas, l’objectif serait alors de rapprocher les perceptions de capacité des individus des nécessités liées à leur projet, de façon à les aider à aboutir à une perception réaliste, ni trop basse, ni trop haute, de leurs capacités dans ce contexte particulier.
60Enfin, concernant l’effet du sexe du porteur de projet sur l’évolution de ses perceptions, la contradiction apparente dans les études empiriques menées sur des programmes de formation (Boissin et Emin, 2007 ; Wilson, Kickul et Marlino, 2007 ; Kickul et al., 2008) nous avait incités à poser l’hypothèse d’une différence, mais sans nous prononcer sur le sens attendu pour celle-ci. Là encore, concernant tout d’abord l’effet seul du sexe du porteur de projet, nous détectons seulement une légère différence d’évolution au niveau de l’AEE globale (uniquement détectable au seuil de 0,10) qui semble moins négative pour les hommes que pour les femmes entre nos deux collectes de données. Pour le reste, nos résultats ne montrent aucune différence notable d’évolution de la capacité perçue entre les deux sexes. En outre, aucune différence notable n’est non plus décelée concernant l’effet croisé du sexe et du soutien perçu. Ainsi, notre troisième hypothèse n’est pas corroborée.
61Nos résultats permettent d’aborder l’accompagnement à la création d’entreprise du point de vue des effets qu’il peut avoir sur les individus montant leurs projets. En effet, si cette étude contient plusieurs limites discutées ci-dessous, elle met toutefois en avant la possibilité pour les organismes et conseillers accompagnant les créateurs de raisonner non seulement au niveau du projet et des résultats en termes de créations d’entreprises et d’emplois, mais aussi au niveau des individus au cœur du processus. En outre, en identifiant les domaines dans lesquels un accompagnement influence les perceptions d’auto-efficacité entrepreneuriales de porteurs de projets, elle peut contribuer à réfléchir sur l’amélioration de programmes d’accompagnement et à terme contribuer à un meilleur développement des capacités des individus concernés (Bandura, 2012). Ainsi, dans le cas particulier du dispositif étudié ici, il semblait que l’apport principal d’un soutien personnalisé se trouvait dans l’amélioration des perceptions d’auto-efficacité administrative. Les perceptions envers les aspects stratégiques ou financiers ne semblaient pas être impactées de façon significative alors qu’on peut légitimement arguer qu’elles contribuent à la réussite des projets. On retrouve ici l’intérêt d’études menées au niveau des individus et qui peuvent permettre de juger de la pertinence de l’accompagnement proposé, puis de l’adapter si les effets détectés ne sont pas ceux attendus (Chabaud, Messeghem et Sammut, 2010b). Cela nous semble particulièrement important dans le contexte actuel où il est reconnu que l’apprentissage s’effectue tout au long de la vie et que les compétences entrepreneuriales sont nécessaires non seulement pour lancer de nouvelles entreprises, mais aussi pour permettre aux entreprises existantes d’évoluer (Rae, 2005b).
62Enfin, un autre aspect qui ressort de la description de notre échantillon est qu’il existe une certaine « autosélection » (Storey, 2003) dans les personnes qui choisissent de solliciter une aide personnalisée après la réunion d’information (tableau 1). Ainsi, concernant les personnes faisant plus facilement appel au soutien personnalisé, notre échantillon montre des profils comprenant plus de femmes, des personnes pas actuellement en activité, un niveau d’éducation plus élevé ou encore la présence d’amis entrepreneurs. L’échantillon utilisé ici étant de taille modeste, il convient d’interpréter ces résultats avec prudence. Toutefois, il serait intéressant de comprendre ce qui génère cette sélection et de juger si elle est souhaitable ou non. Pour les acteurs de l’accompagnement, nous pensons qu’il est important, et relativement facile, de s’assurer régulièrement que des biais de sélection ne sont pas involontairement générés par leurs dispositifs. En analysant les profils des porteurs de projets accompagnés à différentes étapes, les organismes auraient la possibilité de détecter d’éventuels biais de sélection, et, le cas échéant, d’y remédier si nécessaire.
63Il y a naturellement un certain nombre de limites à souligner pour cette étude dont certaines peuvent ouvrir des perspectives pour des recherches futures. Tout d’abord elle est limitée à un partenariat avec un acteur de l’accompagnement. Il serait intéressant de renouveler l’étude avec un échantillon d’entrepreneurs naissants plus représentatif afin d’obtenir une image plus globale et pouvoir comparer les effets de différents dispositifs de soutien à la création d’entreprise. Toutefois, de telles études sur des entrepreneurs naissants nécessitent des moyens conséquents comme le montrent par exemple les expériences dans d’autres pays (Reynolds, 2005). À défaut d’avoir de tels moyens à disposition, des études telles que celle présentée ici permettent à la fois de mettre en place des protocoles de recherche rigoureux et de contribuer à nourrir la réflexion sur l’accompagnement à la création d’entreprise qui représente un aspect pratique très important pour notre champ. De plus, la taille de notre échantillon ne nous a pas permis de différencier les différents types de soutiens reçus car cela aurait créé des groupes trop petits pour l’analyse. La variable représentant l’utilisation des services personnalisés regroupe donc différents types de soutien possible (par exemple rencontrer un expert-comptable, un avocat ou un conseiller CCI), alors qu’il est possible que tous n’aient pas le même impact. Cette diversité dans l’accompagnement n’est pas propre à notre étude (Chabaud, Messeghem et Sammut, 2010b), et une analyse plus fine de l’effet des différents types de soutiens utilisés apporterait sûrement de nouveaux éclairages. En outre, si nous avons étudié les effets du résultat du projet et du sexe du porteur de projet en conjonction avec le soutien personnalisé reçu, d’autres variables sont connues pour influencer les perceptions entrepreneuriales. On pense notamment à des aspects du capital humain ou du capital social du créateur (Hindle, Klyver et Jennings, 2009). Une analyse détaillée de ces différents aspects et de leurs interactions possibles avec le soutien reçu nous semble aussi représenter une piste de recherche intéressante. Enfin, le contexte dans lequel s’est déroulée notre étude (crise financière et introduction de l’auto-entrepreneur en janvier 2009) pourrait aussi avoir influencé nos résultats. Là aussi, une réplication de l’étude dans un contexte différent serait intéressante.
4 – Conclusion
64L’objet de cette étude était l’analyse de l’impact qu’ont la participation à un projet de création d’entreprise et le soutien reçu durant son montage sur l’auto-efficacité entrepreneuriale d’entrepreneurs naissants. L’approche retenue, une mesure à deux points dans le temps de différents aspects de la capacité perçue par les personnes à mener à bien un processus de création d’activité, a permis de mettre en avant plusieurs points.
65Tout d’abord, de façon générale, on note que pour notre échantillon de porteurs de projets français, la confrontation à la réalité les amène à réviser à la baisse leur auto-efficacité entrepreneuriale perçue. La seule exception concerne les aspects administratifs du processus pour lesquels une certaine « démystification » de leur complexité semble opérer. La France étant souvent pointée du doigt pour ses procédures administratives, des recherches permettant des comparaisons internationales seraient intéressantes afin de déterminer si l’effet que nous détectons sur l’auto-efficacité administrative est propre à ce pays. Ensuite, la méthode utilisée ici permet d’identifier sur quelles dimensions de l’auto-efficacité entrepreneuriale le soutien personnalisé semble avoir un effet le plus marqué. Les implications pratiques sont l’identification d’aspects sur lesquels les accompagnants pourraient être amenés à vouloir mettre plus l’accent, en particulier dans le cas du dispositif étudié ici, les aspects liés aux côtés stratégiques des projets et à l’accès au financement. D’un point de vue théorique, l’utilisation longitudinale de l’auto-efficacité entrepreneuriale qui peut être appliquée à différents contextes et nous aider à mieux comprendre comment elle évolue nous semble offrir des perspectives intéressantes pour des recherches futures.
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Mots-clés éditeurs : entrepreneuriat naissant, auto-efficacité entrepreneuriale, accompagnement
Date de mise en ligne : 26/01/2016
https://doi.org/10.3917/entre.144.0047
