En quête de pertinence de la discipline SI : Utilisation des méthodes de séries temporelles interrompues dans la recherche post-intervention

Résumé

Le manque d’efficacité démontrée des interventions a souvent empêché la recherche sur les systèmes d’information d’atteindre une pertinence pratique. Le domaine des SI tend à fournir principalement aux praticiens des SI une gamme de construits, de théories de référence et contextualisées, ou encore de modèles enrichis d’artefacts informatiques ; oubliant souvent que sa mission principale est de pointer vers les meilleures approches et pratiques que les praticiens doivent mettre en œuvre. Cet article tente de relancer le courant d’analyse d’intervention de la recherche sur les SI sous la forme de modèles de recherche en séries chronologiques interrompues (STI), en faisant valoir que cela renforcerait le lien entre la recherche sur les SI et la pratique. Les modèles de recherche STI dans le contexte spécifique des SI sont introduits, suivis d’une présentation de quatre techniques analytiques importantes des STI, à savoir difference-in-differences (DID), interventional autoregressive integrated moving average (I-ARIMA), la régression segmentée, l’approche Bayesian Structural Time-Series (BSTS). Une illustration suit, visant à démontrer comment les conceptions STI peuvent être mises en œuvre. Enfin, nous fournissons des conseils aux chercheurs en SI pour les aider à identifier et à encadrer des projets potentiels de recherche interventionnelle en SI. Des éléments de discussion sur les avantages des conceptions de STI lors de la conduite d’une recherche interventionnelle en matière de SI sont ensuite discutés, et nous élaborons sur les contributions de cette recherche pour la recherche en SI.