1. Résumé / Abstract
L’Échelle de la tacité des connaissances du marché (en anglais, Market Knowledge Tacitness Scale [MKT]) est un instrument psychométrique et d’évaluation organisationnelle développé par Luigi M. De Luca et Kwaku Atuahene-Gima en 2007. Conçue pour mesurer le degré selon lequel les connaissances d’une entreprise concernant ses clients, ses concurrents et les tendances de son secteur sont de nature implicite, non codifiée et difficilement communicable, cette échelle s’inspire directement des travaux pionniers de Gabriel Szulanski (1996) sur le transfert interne des meilleures pratiques et la notion de « viscosité » de l’information (knowledge stickiness).
L’instrument repose sur une structure unidimensionnelle concise comprenant 4 items évalués à l’aide d’une échelle de Likert en 7 points, allant de 1 (« Fortement en désaccord ») à 7 (« Fortement en accord »). Il évalue spécifiquement l’incapacité à consigner ces connaissances par écrit, la dépendance envers l’expérience directe et personnelle des collaborateurs, ainsi que l’absence de formalisation dans des manuels d’entreprise. Deux des quatre items font l’objet d’un codage inversé afin de limiter les biais d’acquiescement.
Sur le plan des propriétés psychométriques, l’échelle présente une cohérence interne satisfaisante avec un coefficient alpha de Cronbach systématiquement supérieur aux seuils conventionnels de 0,70 (souvent compris entre 0,74 et 0,81 selon les échantillons de validation empirique), ainsi qu’une fiabilité composite robuste. Les analyses factorielles confirmatoires valident l’unidimensionnalité du construit, tandis que les tests de validité convergente et discriminante confirment que la tacité se distingue nettement d’autres dimensions cognitives telles que l’étendue (breadth) ou la profondeur (depth) des connaissances du marché. En recherche en management stratégique, en comportement organisationnel et en psychologie du travail, la MKT s’avère un outil fondamental pour explorer les mécanismes de collaboration interfonctionnelle (notamment entre le marketing et la R&D) et pour modéliser la performance d’innovation produit.
2. Mots-clés / Keywords
Tacité des connaissances, Connaissance implicite, Gestion des connaissances, Psychologie organisationnelle, Innovation produit, Collaboration interfonctionnelle, Viscosité des connaissances, Évaluation psychométrique, Études de marché, Codification de l’information, Modélisation par équations structurelles, Comportement organisationnel.
3. Auteurs / Authors
L’échelle a été formalisée et validée empiriquement par deux chercheurs reconnus en stratégie d’entreprise et en marketing de l’innovation :
- Luigi M. De Luca, Ph.D. : Professeur titulaire de marketing et de stratégie à la Cardiff Business School, Université de Cardiff, Royaume-Uni. Ses recherches se concentrent sur la gestion stratégique du marketing, l’innovation de produits, l’entrepreneuriat et le partage de connaissances interfonctionnel. Il a publié de nombreux travaux dans des revues de premier plan telles que le Journal of Marketing et le Journal of Product Innovation Management. Courriel institutionnel : [email protected].
- Kwaku Atuahene-Gima, Ph.D. : Professeur émérite en stratégie d’entreprise et d’innovation, fondateur et président de la Nobel International Business School (NIBS) au Ghana, et précédemment professeur à la China Europe International Business School (CEIBS) ainsi qu’à la City University of Hong Kong. Considéré comme l’un des universitaires les plus influents au monde dans le domaine du management de l’innovation et de l’orientation marché, ses recherches portent sur les dynamiques cognitives au sein des équipes de développement de nouveaux produits.
Leur travail s’appuie méthodologiquement sur l’opérationnalisation originelle développée par Gabriel Szulanski (1996), professeur de stratégie à l’INSEAD, dont les recherches fondamentales sur les barrières au transfert des connaissances au sein des organisations ont jeté les bases conceptuelles de l’instrument.
4. Objectif / Purpose
L’objectif fondamental de l’Échelle de la tacité des connaissances du marché (MKT) est d’évaluer quantitativement le caractère tacite — c’est-à-dire non formalisé, incarné dans l’expérience et difficilement codifiable — des données, intuitions et compétences relatives au marché détenues par les équipes d’une organisation. Dans les modèles de management stratégique et de psychologie cognitive appliquée au travail, la nature de la connaissance conditionne fondamentalement la façon dont celle-ci circule, s’assimile et se transforme en valeur économique ou opérationnelle.
Applications en recherche
Dans le domaine académique, l’échelle répond à la nécessité d’aller au-delà d’une vision purement quantitative ou cumulative des connaissances. Alors que de nombreuses études mesurent uniquement la quantité de données de marché dont dispose une entreprise (études de marché, bases de données clients), la MKT permet d’explorer la nature épistémologique de ce savoir. Elle est utilisée pour :
- Examiner les déterminants et les freins à la collaboration interfonctionnelle, notamment entre les départements marketing/ventes et les équipes techniques ou d’ingénierie (R&D).
- Analyser l’impact de la viscosité des connaissances sur les cycles de développement et la réussite commerciale des innovations de rupture ou incrémentales.
- Tester empiriquement les théories fondées sur les ressources (Resource-Based View) et les capacités dynamiques, selon lesquelles les connaissances tacites constituent une source d’avantage concurrentiel soutenu précisément en raison de leur difficulté d’imitation et de transfert.
Applications en diagnostic et conseil organisationnel
Dans un contexte appliqué ou de consultation en psychologie organisationnelle, l’échelle est mobilisée pour diagnostiquer la vulnérabilité d’une entreprise face à la perte d’expertise clé (départs de collaborateurs, départs à la retraite) et pour évaluer l’efficacité de ses dispositifs de gestion des connaissances :
- Diagnostic des barrières de transfert : Si une organisation enregistre des scores très élevés sur l’échelle MKT, la transmission de l’expertise de marché ne peut pas reposer uniquement sur des supports informatiques ou des manuels de procédures. Les interventions doivent alors privilégier le compagnonnage, les communautés de pratique, les rotations d’équipes et les interactions de face-à-face.
- Facilitation de l’intégration des équipes de développement : Identifier une forte tacité permet aux dirigeants d’anticiper les frictions cognitives et d’ajuster les mécanismes de coordination sociale au sein des équipes de projet interdépartementales.
5. Construit psychologique / Construct
Le construit psychologique mesuré par l’échelle MKT est la tacité des connaissances du marché. Pour bien appréhender ce concept, il convient de le situer au carrefour de l’épistémologie organisationnelle, de la psychologie cognitive et de la théorie du marketing stratégique.
Définition et caractéristiques de la tacité
La distinction fondamentale entre connaissances tacites et connaissances explicites remonte aux analyses philosophiques de Michael Polanyi (1966), synthétisées dans son aphorisme célèbre : « Nous en savons plus que ce que nous pouvons dire » (we can know more than we can tell). Appliquée au contexte de l’entreprise :
- La connaissance explicite peut être formulée dans un langage formel, systématisée, archivée dans des bases de données et disséminée sans altération majeure par des canaux écrits (rapports sectoriels, spécifications techniques, chiffres de vente).
- La connaissance tacite, à l’inverse, est profondément enracinée dans l’action, l’engagement contextuel, l’intuition et l’expérience directe d’un individu ou d’un collectif de travail. Elle inclut des compétences pratiques, des modèles mentaux partagés, des prémonitions sur l’évolution des besoins clients et une compréhension subtile des réactions de la concurrence.
Dimensions opératoires du construit
Dans l’opérationnalisation de Szulanski (1996) reprise par De Luca et Atuahene-Gima (2007), la tacité n’est pas considérée comme une caractéristique binaire mais comme un continuum mesurant le degré de non-codifiabilité et la dépendance à l’expérience vécue. Le construit est défini par trois attributs majeurs :
- Inaptitude à la formalisation écrite (Non-codifiabilité) : La difficulté inhérente à traduire l’intelligence de marché accumulée en formules, documents, guides méthodologiques ou textes formalisés sans perte substantielle de sens.
- Ancrage expérientiel : L’acquisition de ce savoir dépend quasi exclusivement d’une exposition directe et prolongée au terrain, aux clients et aux dynamiques concurrentielles. Il s’agit d’un apprentissage par la pratique (learning by doing).
- Barrière à la communication médiatisée : La communication de cette information par le biais de simples supports documentaires (emails, notes de service, manuels) est inefficace pour susciter une compréhension partagée au sein des autres départements de l’entreprise.
Un score élevé sur la MKT ne signifie pas que l’organisation manque d’informations, mais que son capital de connaissances repose sur des intuitions d’experts, des relations interpersonnelles non documentées et un savoir-faire informel, ce qui rend son transfert interne complexe et coûteux en efforts cognitifs.
6. Cadre théorique / Theoretical Framework
L’élaboration de la MKT s’inscrit au sein de plusieurs courants théoriques majeurs des sciences de gestion et de la psychologie cognitive appliquée aux organisations.
La théorie de la connaissance de Michael Polanyi et le modèle SECI de Nonaka et Takeuchi
Sur le plan philosophique et cognitif, l’échelle puise ses racines dans l’épistémologie de Michael Polanyi (1966), puis dans les travaux d’Ikujiro Nonaka et Hirotaka Takeuchi (1995) sur la création de connaissances organisationnelles. Selon le modèle SECI (Socialisation, Extériorisation, Combinaison, Intériorisation), le savoir tacite ne peut circuler initialement que par la socialisation (partage d’expériences directes). L’évaluation de la tacité sert de révélateur de l’étape du cycle cognitif où se trouve l’entreprise : plus le savoir est tacite, plus la phase d’« extériorisation » (conversion du tacite en explicite) représente un défi managérial majeur.
La théorie de la viscosité des connaissances (Szulanski, 1996)
L’apport le plus direct à l’architecture de l’échelle provient des travaux empiriques de Gabriel Szulanski (1996) sur la « viscosité interne » (internal stickiness) des connaissances. Szulanski a démontré que le transfert de compétences au sein d’une organisation n’est pas un processus fluide et spontané. Parmi les facteurs clés expliquant cette viscosité figurent les attributs de la connaissance elle-même, au premier rang desquels figure la tacité non codifiable. Lorsque la connaissance est tacite, le coût d’absorption cognitif augmente pour le récepteur, et l’émetteur éprouve des difficultés à articuler les fondements de sa prise de décision.
L’approche fondée sur les connaissances (Knowledge-Based View – KBV)
Issue de la théorie des ressources de l’entreprise (Resource-Based View, initiée par Barney et développée par Grant en 1996), la Knowledge-Based View postule que la connaissance constitue la ressource stratégique la plus déterminante d’une organisation. En raison de ses propriétés d’imperfection de mobilité et de complexité causale, la connaissance tacite est protégée contre l’imitation par les concurrents. Cependant, De Luca et Atuahene-Gima (2007) mettent en lumière le paradoxe de cette théorie : ce qui protège la connaissance de l’imitation externe (sa tacité) constitue simultanément le principal obstacle à son partage collaboratif interne entre les différentes fonctions de l’organisation.
7. Validité / Validity
Les qualités métrologiques et la validité de l’Échelle de la tacité des connaissances du marché ont été rigoureusement analysées lors de l’étude princeps de De Luca et Atuahene-Gima (2007) ainsi que dans plusieurs réplications ultérieures dans le domaine du management de l’innovation.
Validité de construit et validité convergente
La validité de construit a été examinée à l’aide de la modélisation par équations structurelles (SEM) et d’analyses factorielles confirmatoires (AFC). Dans l’étude de 2007 portant sur un échantillon de 209 unités commerciales stratégiques (SBU) de grandes entreprises manufacturières et technologiques :
- Les saturations factorielles standardisées de l’ensemble des 4 items sur le facteur latent de tacité étaient toutes statistiquement significatives ($p < 0,001$) et dépassaient largement le seuil standard de 0,60, démontrant une convergence substantielle des indicateurs vers le construit sous-jacent.
- La variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE) s’est avérée supérieure au seuil recommandé de 0,50, attestant qu’une part majoritaire de la variance observée est imputable au construit théorique plutôt qu’à l’erreur de mesure.
Validité discriminante
La validité discriminante a été confirmée en appliquant le critère strict de Fornell et Larcker (1981). Les auteurs ont vérifié que :
- La racine carrée de l’AVE pour le facteur MKT était substantiellement supérieure aux coefficients de corrélation bivariée entre la tacité et les autres dimensions cognitives du marché, notamment l’étendue des connaissances (market knowledge breadth) et la profondeur des connaissances (market knowledge depth).
- Les modèles factoriels comparatifs testant une fusion des construits (modèle unidimensionnel global vs modèle multidimensionnel oblique) ont systématiquement affiché une dégradation hautement significative du test du $\Delta\chi^2$, prouvant que la tacité est une entité empirique distincte de la simple abondance d’informations.
Validité prédictive et nomologique
La validité prédictive de l’échelle est illustrée par son comportement conforme aux hypothèses formulées au sein du réseau nomologique :
- De Luca et Atuahene-Gima (2007) ont démontré que des scores élevés de tacité modèrent de manière critique les effets de la collaboration interfonctionnelle sur la performance des nouveaux produits. Plus les connaissances sont tacites, plus les mécanismes d’intégration sociale et les mécanismes de coordination complexes deviennent indispensables pour convertir cette connaissance en avantage concurrentiel mesurable.
- La tacité s’est révélée négativement associée aux canaux de transmission purement bureaucratiques et positivement associée à l’intensité des interactions directes entre équipes marketing et R&D.
8. Fidélité / Reliability
La fidélité de l’échelle MKT repose sur l’évaluation de sa cohérence interne et la stabilité de sa structure de mesure à travers des contextes organisationnels variés.
Cohérence interne (Alpha de Cronbach et Fiabilité Composite)
Dans l’investigation empirique fondatrice menée par De Luca et Atuahene-Gima (2007) auprès de cadres supérieurs et directeurs de l’innovation :
- Le coefficient alpha de Cronbach ($lpha$) de l’échelle MKT s’élevait à 0,74, ce qui dépasse le seuil conventionnel de 0,70 requis pour les outils de recherche scientifique en sciences sociales et en gestion.
- La fiabilité composite (Composite Reliability, notée $
ho_c$ ou CR) a atteint 0,76, confirmant une excellente consistance interne sans redondance inutile entre les items. - Les études ultérieures ayant mobilisé ou adapté l’échelle dans des secteurs variés (tels que les technologies de l’information, la biotechnologie et les services financiers) ont rapporté des valeurs d’alpha oscillant généralement entre 0,73 et 0,82.
Homogénéité et erreurs de mesure
Les analyses de corrélation item-total corrigée ont mis en évidence que chaque énoncé contribue de façon équilibrée au score global, avec des valeurs de corrélation item-reste supérieures à 0,45. L’erreur standard de mesure (SEM) reste modérée, ce qui garantit que les variations observées dans les scores d’entreprises différentes reflètent de véritables disparités dans la nature de leurs connaissances plutôt que du bruit aléatoire de mesure.
9. Analyse factorielle / Factor Analysis
La confirmation de la structure interne de l’échelle MKT a fait l’objet d’examens statistiques rigoureux tant exploratoires que confirmatoires.
Analyse factorielle confirmatoire (AFC)
Les auteurs ont soumis la structure factorielle à une analyse confirmatoire sous le logiciel LISREL / AMOS en utilisant la méthode d’estimation du maximum de vraisemblance (ML). Les résultats ont mis en évidence un ajustement remarquable du modèle unidimensionnel à 4 items aux données empiriques :
- Chi-carré normé ($\chi^2/df$) : Valeur inférieure à 2,0, indiquant un ajustement optimal.
- Comparative Fit Index (CFI) : Supérieur à 0,97.
- Tucker-Lewis Index (TLI / NNFI) : Supérieur à 0,96.
- Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) : Inférieur à 0,05, avec un intervalle de confiance à 90 % confirmant un ajustement étroit.
- Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) : Inférieur à 0,04.
Tableau des saturations factorielles typiques
Les charges factorielles standardisées obtenues pour les quatre items dans les analyses structurelles se distribuent généralement de la manière suivante :
| Item | Description abrégée | Saturation standardisée ($lambda$) | Erreur de mesure ($\delta$) |
|---|---|---|---|
| Item 1 | Difficulté de documentation écrite | 0,71 – 0,76 | 0,42 – 0,50 |
| Item 2 (R) | Disponibilité dans les manuels d’entreprise | 0,64 – 0,70 | 0,51 – 0,59 |
| Item 3 | Acquisition par expérience personnelle | 0,75 – 0,81 | 0,34 – 0,44 |
| Item 4 (R) | Facilité de communication par rapports écrits | 0,66 – 0,73 | 0,47 – 0,56 |
Contrôle du biais de méthode commune (CMV)
En raison de l’utilisation d’informateurs clés uniques (souvent des directeurs de marketing ou de R&D), les auteurs ont vérifié l’absence de biais de variance de méthode commune (Common Method Variance). Le test unifactoriel de Harman a démontré que le premier facteur n’expliquait pas la majorité de la variance globale (< 35 %), et un modèle avec facteur latent de méthode non mesuré n’a pas entraîné d’amélioration significative des indices d’ajustement, confirmant la robustesse de l’instrument.
10. Instrument de mesure / Instrument
L’Échelle de la tacité des connaissances du marché se présente sous la forme d’un auto-questionnaire concis et standardisé :
- Type d’évaluation : Mesure quantitative psychométrique et organisationnelle (auto-évaluation ou évaluation par informateur clé au niveau de l’unité commerciale ou de l’équipe projet).
- Nombre total d’items : 4 items.
- Format des réponses : Échelle de Likert à 7 points :
• 1 = Fortement en désaccord (Strongly disagree)
• 2 = En désaccord (Disagree)
• 3 = Plutôt en désaccord (Somewhat disagree)
• 4 = Neutre / Ni en accord ni en désaccord (Neither agree nor disagree)
• 5 = Plutôt en accord (Somewhat agree)
• 6 = En accord (Agree)
• 7 = Fortement en accord (Strongly agree) - Procédure de cotation et inversion :
- Les Items 2 et 4 sont formulés positivement en faveur de la codification explicite et doivent donc être obligatoirement inversés avant le calcul du score global (score inversé = 8 – score brut).
- Les Items 1 et 3 sont cotés de façon directe.
- Calcul du score global : Le score composite final est obtenu en calculant la moyenne arithmétique (ou la somme, allant de 4 à 28) des quatre items (après inversion des items 2 et 4).
- Interprétation des scores : Un score moyen élevé (proche de 7) indique que les connaissances de marché sont très tacites, profondément dépendantes du capital humain individuel et difficiles à transférer par des voies documentaires standardisées. Un score faible (proche de 1) traduit des connaissances très explicites, formalisées et facilement accessibles dans des documents internes.
11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year
- Année de publication originale : 2007 (dans le Journal of Marketing, volume 71, numéro 1). Les fondements méthodologiques initiaux proviennent de l’article de Szulanski publié en 1996 dans le Strategic Management Journal.
- Droits d’auteur et propriété intellectuelle : L’article original est protégé par les droits d’auteur de l’American Marketing Association (AMA) / Sage Publications.
- Conditions d’utilisation et politique tarifaire : L’utilisation de l’échelle à des fins strictement académiques, de recherche scientifique non commerciale et d’enseignement universitaire est libre et gratuite, sous réserve de citer expressément l’article de référence de De Luca et Atuahene-Gima (2007).
- Usage commercial et de conseil : Toute utilisation de l’échelle au sein d’outils commerciaux de diagnostic d’entreprise, de logiciels propriétaires ou de prestations de conseil payantes nécessite l’autorisation formelle préalable des ayants droit ou des éditeurs de la revue.
12. Références / References
Voici les publications universitaires de référence relatives à l’élaboration, à la validation psychométrique et au cadre conceptuel de l’instrument :
- De Luca, L. M., & Atuahene-Gima, K. (2007). Market knowledge dimensions and cross-functional collaboration: Examining the different routes to product innovation performance. Journal of Marketing, 71(1), 95–112. https://doi.org/10.1509/jmkg.71.1.095
- Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
- Grant, R. M. (1996). Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management Journal, 17(S2), 109–122. https://doi.org/10.1002/smj.4250171110
- Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The knowledge-creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford University Press. https://doi.org/10.1016/0956-5221(96)88941-8
- Polanyi, M. (1966). The tacit dimension. Doubleday & Company.
- Szulanski, G. (1996). Exploring internal stickiness: Impediments to the transfer of best practice within the firm. Strategic Management Journal, 17(S2), 27–43. https://doi.org/10.1002/smj.4250171111
13. Questions et items du questionnaire / Scale Items
Response Scale:
7-point Likert scale (1 = Strongly disagree, 7 = Strongly agree)
- The market knowledge we have cannot be easily put into written documentation.
- The market knowledge we have is readily available in company manuals and reports. (Reverse-coded)
- Most of our market knowledge is gained through personal experience rather than from written material.
- It is easy to communicate our market knowledge through written reports. (Reverse-coded)