La revue de littérature est une étape fondamentale dans l’élaboration d’un travail de recherche. Elle permet non seulement de contextualiser le sujet de recherche, mais aussi de montrer la connaissance approfondie des théories et des travaux antérieurs sur le sujet étudié. Cette partie, structuré de manière logique et progressive, se divise généralement en plusieurs parties essentielles. Dans cette première partie, nous allons analyser la ou les variables à expliquer (Y) et les variables explicatives (Xn), en abordant chacune de ces sections avec une attention particulière.
1. Le contexte managérial détaillé
La première partie de la revue de littérature doit poser les bases théoriques du sujet en analysant le contexte managérial dans lequel se situe la recherche. Cela inclut une explication approfondie des concepts clés qui sous-tendent la problématique étudiée.
Par exemple, si le sujet porte sur les cryptomonnaies, il convient de commencer par une présentation des cryptomonnaies, de leur fonctionnement, des technologies qui les sous-tendent (comme la blockchain) et de leur impact sur les pratiques managériales et économiques. Cette section doit expliquer pourquoi ces éléments sont pertinents dans le cadre de la recherche et comment ils influencent ou sont influencés par la variable dépendante (Y).
De même, si le sujet concerne des phénomènes plus récents comme l’intelligence artificielle (IA), il faudra aborder les enjeux stratégiques et organisationnels liés à l’adoption de ces technologies. Cela inclut les bénéfices, les défis et les opportunités pour les entreprises et les managers. Ce contexte managérial détaillé est crucial pour cadrer le sujet d’étude et en expliquer la pertinence.
2. La variable dépendante (Y)
Une fois le contexte posé, la deuxième partie de la revue de littérature s’intéresse à la variable dépendante (Y), c’est-à-dire la ou les variables que vous souhaitez expliquer, mesurer ou prédire dans votre étude. Cette section doit détailler les différents aspects de la variable dépendante, en s’appuyant sur des études antérieures.
Si votre étude porte, par exemple, sur l’impact des cryptomonnaies ou de l’IA sur la performance financière des entreprises, il est nécessaire de définir ce qu’est la performance financière et comment elle est mesurée dans la littérature existante. De plus, il est important d’explorer les résultats de recherches antérieures pour voir comment cette variable a été étudiée et ce qui a été trouvé jusque-là. L’objectif est de contextualiser cette variable dans un cadre théorique précis et d’expliquer son importance pour le sujet de recherche.
3. Les théories et modèles existants, les limites et apports
Cette troisième section explore les théories et modèles existants qui ont été développés pour expliquer la ou les variables dépendantes et explicatives. Il s’agit de passer en revue les principales approches théoriques qui ont été proposées dans la littérature scientifique. Vous devez présenter les théories pertinentes qui ont été appliquées dans des recherches similaires et analyser leur capacité à expliquer votre phénomène d’étude.
Il est également crucial d’examiner les limites de ces théories et modèles. Quelles sont les critiques qui leur ont été adressées ? Quelles sont leurs limites en termes de portée, d’applicabilité ou de précision dans le contexte actuel ? Cette réflexion sur les limites vous permettra de situer votre propre recherche et de justifier la nécessité de nouveaux travaux.
Enfin, il convient d’identifier les apports de ces théories et modèles à la discipline. Qu’ont-elles permis de comprendre ? En quoi ont-elles enrichi le domaine de la recherche ? Cela peut également inclure une discussion sur l’évolution des approches théoriques et des concepts qui continuent à émerger.
4. Inventaire des variables explicatives (Xn)
La dernière section de ce chapitre se concentre sur les variables explicatives (Xn), c’est-à-dire les facteurs qui sont supposés influencer ou expliquer la variable dépendante (Y). Il s’agit ici de dresser un inventaire des différentes variables qui ont été identifiées dans la littérature comme ayant un impact sur la variable d’intérêt.
Par exemple, si vous étudiez l’impact des cryptomonnaies sur la performance financière, les variables explicatives peuvent inclure des éléments tels que l’adoption technologique, les décisions d’investissement des entreprises, les régulations gouvernementales ou encore des facteurs économiques externes. Chaque variable explicative doit être définie clairement, et il est essentiel d’illustrer son lien avec la variable dépendante à travers des recherches antérieures.
Dans cette section, vous devrez aussi discuter de la manière dont ces variables ont été mesurées dans les études existantes, de la méthodologie utilisée pour les analyser et des résultats obtenus. L’objectif est de mettre en lumière les facteurs clés qui influencent votre sujet d’étude et d’identifier les lacunes éventuelles dans la recherche qui justifient votre propre travail.
