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L’IMPLANTATION D’UN SYSTEME

DE CONTROLE DE GESTION AU

SEIN D’ENTREPRISES

LIBERALES :

CAS DES OFFICES DE NOTAIRES

Setting up a management control system in independent professions: the case of

notary public offices

Laurent Cappelletti et Djamel Khouatra1 Résumé L’article étudie la problématique de l’implantation d’un système contrôle de gestion au sein d’entreprises libérales, au travers du cas de 350 offices de notaires. La question de recherche étudiée peut être résumée en ces termes : quels sont les apports d’un système de contrôle de gestion dans une entreprise libérale et quels sont les facteurs clés de succès de l’implantation d’un tel système au sein d’entreprises de petite taille ? Pour étudier cette question, la méthodologie de recherche choisie est « qualimétrique » conciliant modèle qualitatif et modèle quantitatif. Mots-Clés : contrôle de gestion, entreprise libérale, implantation, recherche-intervention qualimétrique

Abstract This article examines the problematics of management controlling in independent professions through the case study of 350 notary public offices. The question could be summarized in these terms: what are the contributions of a management control system in independent professions and what are the key factors of success of management control setting up in such small businesses? To answer this question, a “qualimetrics” methodology of research has been used, which combines the qualitative model and the quantitative model. Key-Words: management control, independent professions, qualimetrics intervention-research

Laurent Cappelletti Maître de Conférences – HDR ISEOR – IAE, Université Jean Moulin Lyon 3 15 chemin du petit bois 69130 ECULLY – France 04 78 33 09 66 cappelletti@iseor.com

Djamel Khouatra Maître de Conférences ISEOR – IAE, Université Jean Moulin Lyon 3 15 chemin du petit bois 69130 ECULLY – France 04 78 33 09 66 khouatra@iseor.com

1 Les auteurs remercient vivement les deux rapporteurs pour leurs remarques et suggestions

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Introduction

Cet article étudie la problématique de l’implantation d’un système contrôle de gestion dans les

entreprises libérales, au travers du cas de 350 offices de notaires. La question de recherche

étudiée peut être résumée en ces termes : quels sont les apports d’un système de contrôle de

gestion dans une entreprise libérale et quels sont les facteurs clés de succès de l’implantation

d’un tel système ? L’article utilise le terme de contrôle de gestion dans le sens de management

control. Il s’intéresse en effet aux systèmes de contrôle de gestion managériaux tels qu’ils ont

été décrits par Anthony (1956, 1965, 1988) et Simons (1987, 1995, 2000). Il est centré, au

travers du cas du contrôle de gestion socio-économique, sur les systèmes de contrôle

articulant outils de règles et de mesure avec des outils agissant sur les comportements des

acteurs.

La question de recherche présente des enjeux pratiques puisque les entreprises libérales, et au-

delà les toutes petites entreprises, sont souvent dotées d’un système de contrôle de gestion

rudimentaire (Marchesnay, 1993 ; Plane, 1999 ; Parsons, 2004). Or, à l’heure de la

mondialisation croissante, des pertes de monopole et de l’hypercompétition (D’Aveni, 1994),

les entreprises même de petite taille sont confrontées à la gestion stratégique de leurs coûts.

Par ailleurs, d’un point de vue théorique, si le champ du management control est bien étudié

lorsqu’il s’applique aux grandes entreprises, il l’est moins concernant les entreprises de petite

taille et les entreprises libérales en particulier, telles que les cabinets d’avocat ou les offices de

notaires. Or les professions libérales sont confrontées à de nouvelles contraintes stratégiques

qui leur imposent de mieux contrôler leur gestion : exigence accrue des clients, intensité de la

concurrence, perte de monopoles, etc. Le chef d’entreprise libérale étant le plus souvent

néophyte en gestion, il est confronté à une problématique d’implantation dans son entreprise

d’un système de contrôle de gestion adapté (Maister, 1993, 1997 ; Cappelletti, 2007).

Pour apporter des éléments de réponse à la question de recherche, la méthodologie choisie est

« qualimétrique » (Savall, Zardet, 2004). L’approche qualimétrique consiste à concilier les

modèles qualitatif et quantitatif pour accroître la validité des observations réalisées sur un

objet d’étude. Cette approche reconnaît la complémentarité des recherches qualitatives et des

recherches quantitatives comme l’ont souligné également Burlaud, Teller et al. (2004).

L’approche qualitative retenue a consisté à implanter un système de contrôle de gestion socio-

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économique au sein de 350 offices de notaires entre 1998 à 2004. Cinq variables explicatives

de la réussite de l’implantation du système de contrôle de gestion ont fait l’objet d’analyses

multivariées : l’implication du dirigeant dans l’implantation du système de contrôle de

gestion, la taille de l’entreprise, la compétence de l’intervenant en contrôle de gestion, la

compétence du dirigeant et de son encadrement en contrôle de gestion (Cappelletti, Khouatra,

Beck, 2007). Pour exposer les résultats de la recherche, l’article comprend trois parties : la

première partie expose le cadre théorique de la recherche centré sur le management control et

les entreprises libérales, la deuxième partie décrit la méthodologie de recherche mobilisée et

son protocole, enfin la troisième partie présente et analyse les résultats de la recherche.

1. Les besoins des professions libérales en contrôle de

gestion

Cette partie propose un positionnement du contrôle de gestion socio-économique dans le

champ du management control. Elle présente également les contraintes stratégiques pesant sur

les offices de notaires, et au-delà d’autres professions libérales, qui expliquent les besoins de

ces petites structures pour des méthodologies adaptées de contrôle de gestion.

1.1. Le contrôle de gestion socio-économique : concepts et outils

Le contrôle de gestion socio-économique intègre les concepts du management control exposés

dans les théories fondatrices du contrôle. Sa particularité réside toutefois dans la conception

des outils qu’il propose, visant à améliorer à la fois la performance sociale et la performance

économique de l’organisation.

1.1.1. Le cadre conceptuel du management control

Le management control en tant qu’ensemble de dispositifs aidant le manager, comporte deux

dimensions (Simons, 1987, 1995, 2000) :

- une dimension économique et stratégique consistant à choisir des règles opératoires

pour atteindre les objectifs fixés ;

- une dimension organisationnelle et psycho-sociale pour inciter les individus à agir

conformément aux règles opératoires.

Anthony est considéré comme l’auteur de référence en management control (Bouquin, 2005).

Il définit dans un premier temps le contrôle comme « le processus consistant à assurer que

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l’organisation fait ce que le management veut qu’elle fasse » (Anthony, 1956). L’expression

de management control n’apparaît pas encore à cette époque dans ses travaux, bien que les

expressions de management control ou managerial control aient été employées avant ses

travaux. Ainsi lorsque Sloan (1963) présente le cas General Motors, il utilise l’expression de

managerial control pour désigner un état organisationnel qui permet aux managers d’affirmer

qu’ils ont le contrôle. Bien avant, Mary P. Follett (1924) considérait déjà l’entreprise à la fois

comme une entité économique et une unité sociale devant faire l’objet d’une analyse socio-

économique. Pour Follett, le contrôle doit être appréhendé selon une perspective psycho-

sociologique car il constitue un instrument de coordination des personnes dans l’entreprise.

A partir des années soixante, Anthony (1965) inscrit le management control dans la

problématique de la convergence des buts et de l’assurance de la mise en œuvre des stratégies.

Il le définit dans un deuxième temps comme « le processus par lequel les managers obtiennent

l’assurance que les ressources sont obtenues et utilisées de manière efficace et efficiente pour

réaliser les objectifs de l’organisation ». L’auteur ajoute trois idées clés en complément de

cette définition : le processus implique des managers c’est-à-dire des acteurs qui font avancer

les choses en coopérant avec d’autres acteurs ; ce processus s’inscrit dans le cadre de la

planification stratégique ; les critères pertinents pour évaluer les actions conduites dans ce

processus sont l’efficacité et l’efficience. Enfin, Anthony (1988) définit dans un troisième

temps le management control comme « le processus par lequel les managers influencent

d’autres membres de l’organisation pour mettre en œuvre la stratégie ». Selon lui, le

management control est le contrôle des managers par d’autres managers, ceux-ci étant des

responsables d’équipes ayant des objectifs à atteindre.

Aujourd’hui, la plupart des auteurs définissent le contrôle de gestion dans le sens de

management control. Ils lui reconnaissent deux dimensions facteurs à la fois de régularité et

de changement : la première formelle à vocation stratégique et de gestion, et la seconde

informelle à vocation managériale et comportementale (Dupuy, 1999 ; Bouquin, 2004 ;

Burlaud, Teller, al., 2004 ; Gervais, 2005). En particulier les travaux portant sur la dimension

informelle et comportementale du contrôle soulignent le rôle central de cette dimension dans

les processus d’apprentissage et l’efficience du système de contrôle mis en place (Chiapello,

1996 ; Dupuy, Guibert, 2000 ; Berland, 2002).

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1.1.2. Les particularités du contrôle de gestion socio-économique

Les outils et les méthodes du contrôle de gestion socio-économique (Savall, 1975 ; Savall,

Zardet, 1992, 2008) sont organisés autour de trois axes : un axe d’outils de gestion, un axe de

changement et de gestion des coûts et un axe de décisions politiques. Cette méthodologie

triaxiale est appelée méthode HORIVERT. Elle a été testée depuis une trentaine d’années sur

un millier d’entreprises et d’organisations environ, alimentant une large base de

connaissances appelée SEGESE (Buono, Savall, 2007 ; Zardet, Harbi, 2007).

- Six outils destinés aux managers composent l’axe outils du contrôle de gestion

socio-économique.

- Le contrat d’activité périodiquement négociable formalise les objectifs de résultats

prioritaires et les moyens mis à disposition par l’organisation pour les atteindre. Il est mis en

place au travers d’une concertation semestrielle entre chaque acteur et son supérieur

hiérarchique directe.

- Le plan d’actions stratégiques internes et externes est un outil de stratégie tourné aussi bien

vers les cibles externes (le couple produits-marchés, les clients, les fournisseurs) que vers les

cibles internes (les investissements matériels et immatériels, l’adéquation formation-emploi).

Il est réactualisé chaque année pour une projection stratégique visant les 3 à 5 ans à venir.

- Le plan d’actions prioritaires budgétées est l’inventaire réactualisé semestriellement des

actions prioritaires à réaliser par les équipes pour atteindre les objectifs stratégiques.

- Le tableau de bord de pilotage regroupe les indicateurs qualitatifs, quantitatifs et financiers

utilisés par l’encadrement, pour piloter les personnes et les activités dans le sens des objectifs

définis.

- La grille d’auto-analyse de gestion du temps est un ensemble cohérent d’instrumentation de

la gestion du temps pour améliorer la planification et la programmation des activités.

- La cartographie des compétences permet de visualiser les compétences effectives

disponibles d’une équipe et de son organisation.

- L’axe changement et gestion des coûts implique tous les acteurs de l’entreprise

Cet axe constitue un processus itératif en quatre phases : diagnostic des dysfonctionnements,

projet de solutions, mise en œuvre et évaluation des solutions retenues. Le diagnostic socio-

économique consiste en un diagnostic qui révèle les dysfonctionnements et les coûts cachés,

c’est-à-dire les pertes de valeur qu’ils engendrent, en termes notamment de

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surconsommations, de surtemps, et de non production. Le diagnostic est réalisé à partir

d’entretiens auprès des différentes catégories d’acteurs : dirigeants, encadrement et employés.

L’étape suivante consiste à formaliser des projets à partir du diagnostic pour réduire les

dysfonctionnements et convertir les coûts cachés en valeur ajoutée. Après la mise en œuvre

des solutions projetées, une évaluation permet d’analyser les résultats qualitatifs, quantitatifs

et financiers obtenus.

- L’axe de décisions politiques mobilise la direction de l’entreprise

L’axe de décisions politiques vise à stimuler la décision stratégique de la direction de

l’entreprise réunie dans un groupe de pilotage. Les décisions stratégiques de l’équipe de

direction donnent un sens à l’utilisation des outils et un cadre aux actions mises en œuvre

pour réduire les dysfonctionnements et les pertes de valeur qu’ils engendrent.

1.1.3. Le positionnement de la méthode HORIVERT

La méthode HORIVERT repose sur l’hypothèse que le développement durable de la

performance n’est possible qu’en conciliant les performances sociales, c’est-à-dire la

satisfaction des acteurs au sens large, et les performances économiques. Cette hypothèse est

reprise notamment chez Pfeffer (1995, 2005) pour qui la performance sociale et la qualité du

management contribuent fortement à la performance économique d’une organisation.

Les objectifs de la méthode HORIVERT sont comparables à ceux attribués au management

control par Simons (2000), Kaplan et Norton (1996, 2001, 2004). Il s’agit de doter

l’entreprise d’un système de contrôle adapté pour mesurer la performance et décliner la

stratégie avec efficacité et efficience. Cependant, la méthode s’écarte du modèle de Simons en

proposant ses propres outils de mesure et de pilotage. Elle s’écarte également du modèle de

Kaplan et Norton en proposant au contrôleur de gestion des outils situés sur trois axes pour

décrire et expliquer la performance. Cette méthode est donc descriptive, explicative et

prescriptive ce qui l’inscrit dans un cadre hybride dit de « contingence générique » (Savall,

Zardet, 2004). Ce positionnement médian situé entre constructivisme et positivisme est

matière à débats. En effet, il est original en management control où cohabitent le plus souvent

des méthodologies soit positives et normatives, soit constructivistes et interprétatives (Baker,

2007).

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1.2. Les spécificités de l’entreprise libérale notariale

Malgré le poids économique, social et politique des entreprises libérales, les travaux tant

académiques qu’économiques portant sur leur gestion et leur management restent peu

fréquents. De même, les parcours universitaires qui conduisent à ces professions sont

dépourvus de formation en management, comme si l’on considérait qu’une entreprise libérale

ne se manage pas. Pourtant, les entreprises libérales sont soumises à de nouvelles contraintes

stratégiques nécessitant des systèmes adaptés de contrôle de gestion pour maîtriser leurs coûts

et développer leur stratégie (Altman,Weil, 1996 ; Boutall, Blackburn, 1998).

1.2.1. Les notaires, chefs d’entreprise libérale et officiers ministériels

En France, plus de 2 millions de salariés travaillent dans des entreprises libérales. La

particularité de ces entreprises est d’être dirigée par une personne titulaire d’un diplôme

reconnu par l’Etat dans un métier spécifique, et qui facture des honoraires. Ces entreprises

sont, pour la plupart, des petites entreprises et sont très diverses dans leur métier, allant des

professionnels de la santé (médecin, dentiste) aux professionnels du droit (avocat, notaire,

huissier). Selon la recommandation de la Commission Européenne du 6 mai 2003, les petites

entreprises sont des entités ayant un effectif inférieur à 49 personnes et dont le chiffre

d’affaires annuel ou le total du bilan annuel ne dépasse pas 10 millions d’euros. On parle de

toutes petites entreprises (TPE) pour des effectifs inférieurs à 10 salariés. Au 31 décembre

2005, la France comptait 2 617 500 entreprises dont 2 000 seulement avaient plus de 500

salariés. Les petites entreprises emploient près de 8 500 000 salariés soit 53 % du total des

salariés employés (Cappelletti, Khouatra et Beck, 2007).

Parmi les petites entreprises françaises, on compte environ 4 600 offices de notaires,

employant 40 000 collaborateurs salariés et dirigés par plus de 8 000 notaires. Un office de

notaire est, en moyenne, composé de 8 collaborateurs et dirigé par un notaire seul ou plusieurs

notaires associés. En 2004, les offices réalisaient annuellement un total de 3 milliards d’euros

de chiffre d’affaires. Environ 80 % de ce chiffre d’affaires consiste en activités juridiques

portant sur le droit de la famille (succession, mariage, divorce) et le droit immobilier (achat,

vente d’un bien). Pour ces activités, les notaires bénéficient d’un monopole de l’Etat et

doivent respecter une tarification réglementée. Mais ils sont en concurrence les uns avec les

autres, puisque leurs clients conservent le choix de leur notaire. Environ 20 % de ce chiffre

d’affaires consiste en activités hors monopole à tarification libre, principalement en droit des

affaires, en gestion de patrimoine et en négociation immobilière. Sur ce marché, les notaires

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sont en concurrence les uns avec les autres, ainsi qu’avec d’autres professionnels tels que les

avocats ou les experts-comptables (Daudé, 2006).

Pour veiller au respect de ces règlements, le notaire est membre de structures réglementaires

qui contrôlent et animent la profession. Il est nommé par décret du Ministère de la justice et il

est inscrit dans une Chambre regroupant les notaires d’un même département géographique.

Chaque Chambre fait partie d’un Conseil Régional rattaché à une Cour d’Appel. L’action de

ces organes s’inscrit dans une politique déterminée et conduite par le Conseil Supérieur du

Notariat (CSN). Celui-ci a un rôle institutionnel en définissant la politique et un règlement

unique pour la profession. Les notaires sont donc organisés en entreprises libérales

réglementées : ils sont dirigeants d’entreprise et officiers publics (Daudé, 2006).

1.2.2. Les besoins en « management control » des notaires

Les fluctuations du marché immobilier, l’évolution incessante des lois en droit de la famille,

et l’harmonisation des réglementations européennes qui pourrait entraîner la perte de

monopole, sont sources de contraintes stratégiques pour les notaires. Ces contraintes

stratégiques exigent l’amélioration de la gestion des offices notariaux pour créer plus de

valeur ajoutée, financer le développement de nouvelles prestations, et répondre à la montée de

l’exigence des clients et du personnel (ISEOR, 1998-2004 ; Savall, Zardet, 2005).

Sur les activités de monopole, les méthodes de travail au sein des offices ont peu évolué et

font rarement l’objet d’une recherche d’efficacité et d’efficience. Peu de notaires ont mis en

place un contrôle de gestion pour surveiller la rentabilité des activités de monopole,

privilégiant une gestion centrée sur l’indicateur de chiffre d’affaires. Or le notaire a besoin sur

les activités du secteur monopolistique, comme sur les activités du secteur libre, d’un contrôle

de gestion pour améliorer la rentabilité de l’office. Il a besoin également de méthodes

innovantes de management pour réduire ses charges, développer sa valeur ajoutée, et investir

dans le développement de nouveaux produits (Parsons, 2004). Comme d’autres professions

libérales, les notaires font face également à un accroissement de la concurrence et de

l’exigence des clients (Maister, 1993, 1997). La concurrence inter-institutionnelle est vive

entre les notaires sur les activités du secteur monopolistique, malgré la discipline organisée

par la profession. La concurrence interprofessionnelle est également intense avec les avocats,

les experts-comptables et les agences immobilières sur les activités du secteur libre, comme le

droit des affaires et la négociation immobilière.

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A ce phénomène concurrentiel inter-institutionnel et interprofessionnel inconnu il y a encore

20 ans, s’ajoute l’exigence accrue des clients. Pour faire face à cette exigence, l’office notarial

souffre d’un manque de méthodes de gestion de la relation avec les clients, et d’un déficit

d’image auprès du public, malgré les campagnes de promotion de la profession organisées par

le CSN dans les médias. Le notaire doit aussi faire face à une exigence accrue des

collaborateurs qui demandent une plus grande implication et un intéressement aux résultats.

Le notaire doit désormais se transformer en manager et proposer à son personnel des

formations, des plans de carrière, et un intéressement aux résultats (Cappelletti, 2007).

2. Une méthodologie miniaturisée de recherche adaptée

aux entreprises de petite taille

Pour améliorer la qualité du management et développer les pratiques en contrôle de gestion,

les notaires, sous l’impulsion du CSN et de Chambres départementales, ont fait appel à une

équipe de chercheurs de l’ISEOR2. Cette équipe est intervenue entre 1998 et 2004 au sein de

350 offices de notaires pour réaliser des recherches-interventions consistant à implanter un

contrôle de gestion socio-économique. Le contrôle de gestion a été implanté selon une

méthode de recherche-intervention miniaturisée adaptée aux toutes petites entreprises et aux

professions libérales appelée HORIVERT multi-PME (Buono, Savall, 2007). Afin

d’approfondir les observations réalisées lors de ces recherches-interventions, en particulier

identifier les variables qui pouvaient expliquer la réussite de l’implantation, la variable Y

intitulée « réussite de l’implantation d’un contrôle de gestion socio-économique dans une

entreprise libérale» a été étudiée à partir de cinq variables explicatives. Les résultats de

l’étude relève donc d’une méthodologie qualimétrique conciliant modèle qualitatif et modèle

quantitatif afin d’améliorer la validité des observations réalisées.

2.1. La méthodologie d’implantation du contrôle de gestion utilisée

Le contrôle de gestion socio-économique a été implanté au sein de 350 offices notariaux

représentant un ensemble d’environ 3 000 personnes, notaires et collaborateurs salariés,

répartis sur 9 régions. Les offices de l’échantillon sont d’une taille comprise entre 1 et 55

2 Institut de Socio-Economie des Entreprises et des Organisations, laboratoire de recherches associé à l’IAE de Lyon, Université Jean Moulin Lyon 3.

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collaborateurs avec une moyenne de collaborateurs s’établissant à 8. Les offices de

l’échantillon sont à la fois implantés en ville (office urbain) et dans les campagnes (office

rural). Enfin, l’échantillon est équitablement composé d’offices traditionnels, principalement

centrés sur des activités monopolistiques (droit de la famille principalement), et d’offices plus

innovants développant un niveau significatif d’activités concurrentielles, principalement la

négociation immobilière.

La méthode HORIVERT multi-PME respecte les principes de la méthode HORIVERT (voir

paragraphe 1.1.2.), mais présente des dispositifs miniaturisés adaptés à des TPE et à des

entreprises libérales (Buono, Savall, 2007). La méthode est composée de trois axes : un axe de

changement et de gestion des coûts constitué de dispositifs intra-entreprises, un axe outils de

formation aux six outils socio-économique constitué de dispositifs inter-entreprises, et un axe

politique de synchronisation de l’ensemble (voir figure 1).

Figure 1 : La méthode miniaturisée HORIVERT multi-PME d’implantation du contrôle de gestion au sein

d’offices de notaires (source : ISEOR 1997)

Dans une même région, les offices ont été réunis en plusieurs groupes de quatre à cinq offices.

Chaque office de chaque groupe a été impliqué dans un dispositif intra-entreprise (travaux au

sein de l’office) et un dispositif inter-entreprise. L’intervention a été coordonnée dans chaque

région par un groupe de pilotage composé de notaires élus pour représenter la région.

2.1.1. Les dispositifs intra-entreprises de processus de changement

Les dispositifs intra-entreprises ont été similaires dans les 350 offices. Ils ont comporté un

mini-diagnostic centré sur les dysfonctionnements qui perturbent l’efficacité et l’efficience de

l’office. Dans chaque office notarial, les notaires et le personnel salarié ont été interrogés sur

les dysfonctionnements. Puis un entretien collectif d’évaluation des coûts cachés a été

Axe inter-entreprise de formation-concertation à six outils de contrôle de gestion

Axe intra-entreprise de processus de changement : mini-diagnostic, groupe de projet, mise en œuvre, évaluation

Axe inter-entreprise de décision politique : adéquation des travaux avec les règles déontologiques, dosage de la directivité des intervenants

80 groupes de 4 à 5 offices sur 9 régions. Au total 350 offices

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organisé, réunissant le(s) notaire(s) et son(leur) personnel. Les résultats qualitatifs, quantitatifs

et financiers des mini-diagnostics ont servi de base de travail à un groupe de projet réunissant

le(s) notaire(s) et ses(leurs) collaborateurs.

2.1.2 Les dispositifs inter-entreprises de formation aux outils et de décisions politiques

Chacun des 350 offices a été impliqué dans un dispositif inter-entreprise regroupant 4 (parfois

5) offices de taille variée, pour organiser des séances de formation-concertation aux six outils

du contrôle de gestion socio-économique (voir paragraphe 1.1.2). De plus, dans chacune des 9

régions, un groupe de pilotage a été constitué regroupant 4 à 6 notaires élus de la région et un

représentant du CSN. Les groupes de pilotage se sont réunis dans chaque région à trois

reprises tous les quatre mois environ. Lors des séances de pilotage, des bilans intermédiaires

ont été présentés par les chercheurs pour que le groupe de pilotage valide la conformité des

actions entreprises avec la déontologie de la profession. Ces séances ont également servi au

groupe de pilotage pour orienter la directivité des chercheurs dans leurs travaux au sein des

offices.

2.1.3 Le planning de l’intervention miniaturisée HORIVERT multi-PME

Le dosage des dispositifs de la méthode HORIVERT multi-PME a été élaboré pour optimiser

l’efficacité et l’efficience des interventions dans chaque office. Il est apparu que pour chaque

office d’un groupe de quatre, l’intervention devait se dérouler sur un délai de 8 mois, afin de

permettre l’intégration des outils et la conception, la mise en œuvre et l’évaluation des actions

d’amélioration mises en place. Pour chaque groupe d’offices, 4 séances inter-entreprises de

formation-concertation aux outils de contrôle de gestion socio-économique ont été organisées

tous les deux mois, en alternance avec 5 séances intra-entreprises de diagnostic puis de groupe

de projet et d’assistance à la mise en place des outils. Enfin, 3 séances de groupe de pilotage

ont permis de superviser l’avancée des travaux dans les groupes d’offices d’une région.

Une équipe de 15 chercheurs a été mobilisée de 1998 à 2004 pour réaliser ce programme de

recherche. Chaque chercheur a pris en charge en moyenne une vingtaine d’offices (soit un

groupe de quatre offices par an) pour les accompagner dans les travaux intra-entreprises et

inter-entreprises. L’affectation des chercheurs sur un office s’est faite de façon aléatoire.

L’équipe de recherche a été placée sous le pilotage d’un responsable de la recherche lui-même

placé sous la direction des responsables de l’ISEOR.

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2.2. Les observations réalisées et les variables testées

La variable expliquée Y du modèle est intitulée « réussite de l’implantation d’un contrôle de

gestion socio-économique dans une entreprise notariale». D’après les observations faites lors

des interventions au sein des offices de notaires, la variable expliquée Y semble être

déterminée par cinq variables explicatives :

- les compétences du consultant qui implante le système de contrôle (a) ;

- la taille de l’entreprise (b) ;

- l’implication du dirigeant de l’entreprise (c);

- les compétences en contrôle de gestion du dirigeant (d) ;

- les compétences en contrôle de gestion de l’encadrement de l’entreprise (e).

Le modèle d’analyse est donc le suivant : Y = α.a + β.b + γ.c + δ.d + ε.e

Les travaux portant sur l’implantation d’outils de contrôle, comme ceux de Kaplan et Norton

(1996) ou Löning et al. (1998), et sur les modes de gestion dans les entreprises de petite taille,

comme ceux de Marchesnay (1993), Plane (1999), Parsons (2004) ou Davila et Foster (2007),

insistent sur l’implication du dirigeant dans la réussite d’une implantation et l’effet taille de la

structure (variables b et c). En revanche, ces travaux évoquent peu le rôle joué par les

compétences des acteurs en gestion et celles de l’intervenant dans la réussite de l’implantation

(variables a, d et e). L’étude présentée dans cet article définit les compétences dans le sens de

Hamel et Prahalad (1994) comme des savoir-faire et des aptitudes mis en œuvre de façon

satisfaisante. Dans ce sens, la compétence d’un acteur en contrôle de gestion suppose à la fois

une maîtrise théorique et pratique de cette discipline. En effet une bonne maîtrise théorique ne

garantit pas nécessairement une pratique satisfaisante. A l’inverse, une pratique satisfaisante

doit s’appuyer sur des fondements théoriques pour évoluer.

2.2.1. Mesure de la variable expliquée Y

La réussite de l’implantation d’un système de contrôle de gestion socio-économique a été

appréciée dans chaque office un an après le démarrage de l’implantation, soit quatre mois

après la fin de la phase d’implantation qui durait huit mois. Ce délai d’un an est apparu

suffisant pour évaluer la réussite de l’implantation d’un système de contrôle de gestion dans

une petite structure. En revanche, l’étude de la pérennité d’un tel système sur plusieurs années

demanderait des travaux complémentaires, avec notamment un retour des chercheurs dans

chaque office après deux années ou trois d’implantation des outils.

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La mesure de la variable Y a porté sur la réduction durable des coûts cachés et l’utilisation

effective des outils de contrôle de gestion selon le mode d’utilisation préconisé. La base de

connaissances SEGESE montre en effet que la réduction des coûts et l’utilisation des outils

sont liées. Mais SEGESE montre également qu’une réduction fugace des coûts peut être

provoquée, en l’absence d’outils, par les dispositifs de l’axe processus de changement

(diagnostic, projet, mise en œuvre et évaluation). Les outils vont contribuer à un processus de

réduction des coûts plus durable, par exemple avec la mise en œuvre tous les semestres de

nouveaux plans d’actions prioritaires, déclinés en objectifs individuels, pilotés grâce aux

tableaux de bord. A l’inverse, sans les dispositifs de l’axe processus de changement, les outils

perdent progressivement de leur intérêt en l’absence d’identification continue des

dysfonctionnements et des coûts qu’ils engendrent.

La collecte des données a été réalisée dans chaque office par un chercheur qui n’était pas

intervenu jusqu’alors dans l’office, afin d’éviter des risques de biais (par exemple la

manipulation de la mesure pour montrer une réussite). La collecte des données s’est faite par

entretien avec les notaires et les collaborateurs, et l’observation directe des outils. Une échelle

de valeurs allant de 1 à 4 a été attribuée à chaque entreprise de l’échantillon pour évaluer le

degré de succès ou d’échec de l’implantation :

- valeur 1 : forte réduction des coûts (plus de 20 000 € par personne et par an) et

utilisation généralisée des outils (les six outils du contrôle de gestion socio-

économique utilisés à la fréquence préconisée d’utilisation) ;

- valeur 2 : réduction des coûts significative (entre 5 000 € et 19 000 € par personne et

par an) et utilisation des outils assez générale (au moins trois outils du contrôle de

gestion socio-économique utilisés à la fréquence préconisée d’utilisation) ;

- valeur 3 : faible réduction des coûts (entre 500 € et 4 000 € par personne par an) et

faible utilisation des outils (un ou deux outils du contrôle de gestion socio-économique

utilisés à la fréquence préconisée d’utilisation) ;

- valeur 4 : pas ou peu de réduction des coûts (moins de 400 € par personne et par an) et

pas d’utilisation des outils.

La variable expliquée Y est donc une variable discrète car la note attribuée à Y ne peut

prendre que quatre valeurs qui correspondent à quatre états de référence : réussite totale,

réussite relative, échec relatif, échec total.

Article 2007-30

14

2.2.2. Mesure des variables explicatives a, b, c, d, e

La variable explicative a : « compétences de l’intervenant » a été mesurée par l’évaluation des

compétences de chaque chercheur avant le démarrage de chacune de ses interventions. Cette

variable a semblé intéressante à mesurer car les intervenants de l’équipe de recherche, bien

que tous dotés d’une compétence de base pour réaliser les recherches-interventions prévues

avec le moins de risque possible, ne présentaient pas un niveau homogène de compétences.

Certains s’appuyaient sur une expérience très régulière de la recherche-intervention en TPE

depuis plus de 10 ans, alors que d’autres présentaient une expérience plus épisodique ou plus

récente de ce type de recherche. La collecte des données a été réalisée par le responsable de la

recherche. L’évaluation des compétences de l’intervenant s’est faite compte tenu de la

régularité de sa pratique en intervention et de son niveau de maîtrise théorique de ce sujet.

Une échelle de valeurs allant de 1 à 4 a été attribuée à chaque entreprise de l’échantillon

compte tenu de la compétence de l’intervenant l’ayant pris en charge.

- valeur 1 : compétences très fortes (pratique régulière de l’intervention en TPE avec un

niveau de maîtrise théorique très satisfaisant) ;

- valeur 2 : fortes compétences (pratique régulière de l’intervention en TPE avec un

niveau de maîtrise théorique satisfaisant) ;

- valeur 3 : compétences moyennes (pratique irrégulière de l’intervention en TPE avec

un niveau de maîtrise théorique moyen) ;

- valeur 4 : compétences faibles (connaissance théorique de base de l’intervention en

TPE sans mise en pratique récente).

La variable a ne peut prendre que ces quatre valeurs qui correspondent à quatre situations de

référence au regard de la compétence (compétences très fortes, fortes, moyennes, faibles). Ce

repérage de situations de référence correspond à un jugement d’expert qui permet d’écarter de

l’analyse des valeurs intermédiaires. Il a été utilisé également pour la mesure des variables c,

d et e.

La variable explicative b : « taille de l’entreprise » a conduit à classer les entreprises étudiées

selon quatre catégories, chacune ayant été affectée d’une valeur allant de 1 à 4 :

- valeur 1 : très grand office (plus de 50 personnes),

- valeur 2 : grand office (entre 21 et 50 personnes),

- valeur 3 : moyen office (entre 6 et 20 personnes),

- valeur 4 : petit office (5 personnes ou moins).

Article 2007-30

15

La mesure de cette variable a été réalisée dans chaque office par le chercheur qui en avait la

charge par entretien avec le comptable, sur la base du registre du personnel.

La variable explicative c : « implication du dirigeant », c'est-à-dire son apport concret pour

favoriser l’implantation du contrôle de gestion, a été mesurée dans chaque office. Le

chercheur en charge d’un office a évalué le comportement du notaire et le temps mensuel

consacré à l’utilisation des outils. SEGESE montre en effet que l’implication d’un acteur ne

peut s’évaluer sur la seule base de son comportement observé, mais demande la collecte de

données plus probantes et formelles. En ce sens, la réservation de créneaux horaires dans

l’agenda de la part d’un professionnel libéral tel que le notaire est un signe très probant

d’implication (Noguera, 2006). L’évaluation du comportement du notaire s’est faite sur la

base de l’observation de son comportement vis-à-vis des outils du contrôle de gestion socio-

économique. L’évaluation du temps mensuel consacré par le notaire à l’utilisation des outils

s’est faite par entretien avec le notaire et consultation de son agenda. A l’issue des 8 mois

d’implantation, chaque chercheur a consolidé les données collectées pour évaluer

l’implication du dirigeant. Cette évaluation n’a donc pas été faite ex post ce qui aurait pu être

source de biais, mais par consolidation de données collectées tout au long du processus

d’implantation. Une échelle de valeurs allant de 1 à 3 a été attribuée à chaque entreprise de

l’échantillon :

- valeur 1 : forte implication (comportement positif du notaire lors de chaque séance de

travail et temps mensuel consacré à l’utilisation des outils supérieur à 8 heures) ;

- valeur 2 : implication moyenne (comportement plutôt positif du notaire lors des

séances de travail et temps mensuel consacré à l’utilisation des outils compris entre 4

et 7 heures) ;

- valeur 3 : faible implication (comportement passif voire résistant du notaire lors des

séances de travail et temps mensuel consacré à l’utilisation des outils inférieur à 3

heures).

Les variables explicatives d : « compétences en contrôle de gestion du dirigeant » et e :

« compétences en contrôle de gestion de l’encadrement » ont été mesurées dans chaque office

par le chercheur en charge de l’office. Le chercheur a évalué, au démarrage de l’intervention,

les compétences en contrôle de gestion du dirigeant et de l’encadrement par entretien et

observation directe des pratiques de contrôle de gestion au sein de l’office. Une évaluation des

compétences ex post à l’issue des 8 mois d’implantation aurait pu être source de biais, la

Article 2007-30

16

compétence du dirigeant et de son encadrement en contrôle de gestion ayant été modifiée par

l’intervention. Une échelle de valeurs allant de 1 à 4 a été attribuée à chaque entreprise de

l’échantillon compte tenu de la mesure de la compétence du dirigeant et de l’encadrement :

- valeur 1 : compétences très fortes (bonne maîtrise théorique du contrôle de gestion et

utilisation très régulière et pertinente d’outils de contrôle de gestion) ;

- valeur 2 : compétences fortes (bonne maîtrise théorique du contrôle de gestion et utilisation

régulière et pertinente de quelques outils de contrôle de gestion) ;

- valeur 3 : compétences faibles (pas ou peu de connaissance théorique du contrôle de gestion

et utilisation de quelques indicateurs de base de contrôle de gestion) ;

- valeur 4 : compétences très faibles (pas ou peu de connaissances théoriques du contrôle de

gestion et utilisation inexistante d’outils et d’indicateurs de contrôle de gestion).

3. La réussite de l’introduction d’un contrôle de gestion au

sein d’offices notariaux : analyse des variables explicatives

Les résultats des recherches-interventions ont permis d’évaluer les effets positifs de

l’implantation du contrôle de gestion socio-économique sur la qualité du management des

offices, et les gains de valeur ajoutée obtenues. L’étude qualitative distingue les résultats

immédiats, c’est-à-dire les résultats qui ont un effet sur la performance de l’année en cours, et

les créations de potentiel, c’est-à-dire les investissements, principalement immatériels, qui

auront un effet sur la performance au cours des années suivantes. L’étude quantitative a

permis quant à elle d’étudier plus précisément les variables explicatives de la réussite ou

l’échec de l’implantation d’un système de contrôle de gestion socio-économique au sein

d’offices notariaux.

3.1. Résultats des recherches-interventions

Dans près de 75 % des offices de l’échantillon environ, l’intervention a entraîné des effets

positifs qui ont amélioré de façon significative la qualité du management et du

fonctionnement. Ces effets positifs ont eu un résultat immédiat sur la performance, ainsi

qu’un résultat différé : la création de potentiel. Les outils de contrôle de gestion socio-

économique ont été implantés dans les 350 offices avec un taux de succès significatif. Les

outils d’amélioration de la gestion du temps et la cartographie des compétences ont été

implantés dans plus de 80 % des offices. Le tableau de bord de pilotage, le plan d’actions

Article 2007-30

17

stratégiques internes et externes et le plan d’actions prioritaires ont été mis en place dans

60 % des offices. Dans près de 70 % des offices, les groupes de projet ont débouché sur la

mise en œuvre d’actions d’amélioration efficaces et durables, qui sont apparues à partir du

premier mois et se sont développées tout au long des 8 mois d’intervention.

3.1.1. Les effets positifs de l’implantation du contrôle de gestion socio-économique

Les actions positives recensées dans l’étude l’ont été dans les quatre grandes familles

suivantes :

- Le management des personnes, avec par exemple l’élaboration de plans de formation et de

carrières pour les collaborateurs, la mise en place de réunions mensuelles et de rendez-

vous semestriels entre les collaborateurs et le notaire ;

- Le management des activités, avec par exemple la mise en place d’un mini-contrôle de

gestion des activités, la rédaction et la surveillance de procédures qualité ;

- La gestion de la relation avec les clients, avec par exemple la réorganisation de l'accueil

physique et téléphonique des clients, la diffusion d’informations vers le client portant sur

le degré d’avancement de son dossier ;

- Les pratiques stratégiques, avec par exemple la définition et la mise en œuvre de stratégie

de développement de nouvelles activités comme le droit des affaires. Les groupes de

projet ont eu également un effet positif sur le travail en équipe, et par voie de conséquence

sur la cohérence externe et l’efficacité stratégique de l’office.

Toutefois, dans 25 % des offices environ, l’amélioration de la qualité du management, bien

qu’existante, est moins robuste. Ce taux de 25 % peut s’analyser de la façon suivante. Dans

15 % des offices environ, l’utilisation des outils et la réduction des coûts sont faibles (valeurs

3 et 4 de mesure de la variable Y). Dans 10 % des offices, la réduction des coûts et

l’utilisation des outils existent mais les résultats sont fragiles. L’implantation des outils, la

réduction des dysfonctionnements et des pertes de valeur ajoutée, ainsi que les solutions

inventées dans les groupes de projet n’ont pas entraîné d’amélioration durable de la qualité du

management. L’analyse montre que dans ces cas, le manque d’implication du notaire

dirigeant de l’office a nuit à l’implantation des outils de management et à la créativité des

groupes de projet, et a causé une profonde déception chez les collaborateurs.

Article 2007-30

18

3.1.2. Les effets économiques de l’implantation du contrôle de gestion socio-économique

Les effets positifs ont entraîné des accroissements de la performance économique des offices.

Ces résultats ont été évalués économiquement en fin d’intervention dans chaque office, par la

mesure des réductions de coûts cachés.

L’étude montre qu’en moyenne les effets positifs ont permis de réduire de 37 % les pertes de

valeur ajoutée, entraînant des gains de l’ordre de 40 000 € par office, soit environ 10 % de

leur marge sur coût variable (voir tableau 1). Les recherches-interventions ont permis de

découvrir dans la plupart des offices des capacités de conduire des stratégies proactives face à

un environnement devenu fortement concurrentiel.

Tableau 1 : Les résultats économiques de l’implantation du contrôle de gestion socio-économique dans 350

offices de notaires (source : ISEOR 2004)

Région Nombre d’offices Coûts cachés

(= pertes de valeur ajoutée)

par personne et par an

Réduction des coûts cachés (= réduction des pertes de valeur ajoutée) après 12 mois

1 34 10 000 € 36 % 2 24 12 000 € 29 % 3 27 10 000 € 27 % 4 81 11 000 € 37 % 5 31 Non évalué* Non évalué* 6 54 16 000 € 45 % 7 57 12 000 € 38 % 8 14 15 000 € 36 % 9 28 10 000 € 47 % 9 350 13 000 € en

moyenne 37 % soit 40 000 € par office en moyenne

* Non évalué compte tenu du temps limité imparti à l’étude

La Contribution Horaire à la Marge sur Coûts Variable (CHMCV), c’est-à-dire le rapport de

la marge sur coût variable sur le nombre d’heures de travail, a fait l’objet d’une évaluation

dans chaque office en début puis en fin d’implantation. La CHMCV, en tant qu’indicateur de

l’efficience économique d’une organisation est apparue comme une variable de contrôle

pertinente pour vérifier que la réduction des coûts se traduisait bien par un accroissement de

performances. Les mesures réalisées ont montré que la CHMCV, qui s’établissait en moyenne

dans les offices de l’échantillon entre 30 et 50 euros de l’heure, ou bien était restée stable, ou

bien avait augmenté après un an d’implantation. Cette évolution a été étudiée au travers

d’entretiens avec les notaires et d’une analyse de la comptabilité des offices. L’étude a montré

que dans les offices présentant une CHMCV stable, les notaires ont utilisé les marges de

Article 2007-30

19

manœuvre engendrées par les réductions de coûts pour entreprendre des actions de création de

potentiel (par exemple en utilisant les temps gagnés pour faire plus de formation). Dans les

offices présentant une CHMCV en croissance, les notaires ont utilisé les réductions des coûts

pour accroître les résultats immédiats de l’office (par exemple en utilisant les temps gagnés

pour augmenter la production d’actes).

3.2. Résultats de la recherche quantitative

Les résultats présentés ci-après ont été obtenus par le traitement d’analyses multivariées de

données collectées auprès des 350 offices. Afin d’identifier les variables explicatives du

succès ou de l’échec de l’implantation du contrôle de gestion socio-économique, les données

collectées ont fait l’objet d’une analyse en composantes principales, d’une analyse par la

méthode des nuées dynamiques, d’une analyse de régression et d’une analyse discriminante.

La combinaison de ces différentes méthodes d’analyse statistique a eu pour objectif de mieux

décrire (analyse en composante principale), structurer et classer (méthode des nuées

dynamiques), et expliquer (analyse de régression et analyse discriminante) les variables.

3.2.1. Analyse en composantes principales

L’analyse en composantes principales est une méthode descriptive permettant de positionner

les entreprises notariales les unes par rapport aux autres en fonction de leurs proximités, et les

variables en fonction de leurs corrélations. Les variables retenues sont Y, a, b, c, d et e.

L’analyse en composantes principales a été effectuée à partir de la matrice des corrélations

suivantes : Tableau 2 : matrice des corrélations

Y_RÉUSSIA_COMPÉTB_TAILLEC_IMPLICD_DIRIGEE_ENCADR

Y_RÉUSSI A_COMPÉT B_TAILLE C_IMPLIC D_DIRIGE E_ENCADR

1,00 0,17 1,00 0,02 0,35 1,00 0,74 0,24 0,03 1,00

-0,00 0,42 -0,00 0,04 1,00 0,10 0,45 0,06 0,07 0,85 1,00

En première analyse, on peut lire une corrélation manifeste entre l’implication du dirigeant et

la réussite de l’implantation qui confirme les observations qualitatives réalisées.

Les résultats de l’analyse en composantes principales figurent dans le tableau suivant :

Article 2007-30

20

Tableau 3 : Analyse factorielle (avant rotation)

Les 2/3 de la variance d’origine (66,6%) sont restitués sur le mapping constitué par les deux

premiers axes. La carte montre les positions des 6 critères et les coordonnées des 350

observations analysées par le logiciel Sphinx. On peut interpréter de visu le mapping :

- Il existe une forte corrélation (assimilée à un cosinus directeur) entre la réussite et

l’implication du dirigeant.

- Il en est de même entre la compétence du dirigeant et la compétence de l’encadrement.

- Les axes géométriques (horizontal et vertical) sont peu significatifs pour l’interprétation, et

il est préférable de refaire l’analyse avec l’option « Rotation » qui facilite l’interprétation en

conservant le maximum de variance (Rotation « Varimax »).

Tableau 4 : Analyse factorielle avec rotation varimax Variance Totale Expliquée

Composante

Valeurs Propres Initiales Valeurs Propres après Rotation VARIMAX

Total % de Variance % Cumulé Total % de Variance % Cumulé 1 2,315 38,583 38,583 2,088 34,793 34,7932 1,683 28,046 66,629 1,778 29,629 64,4223 1,127 18,790 85,419 1,260 20,997 85,4194 ,482 8,038 93,457 5 ,263 4,375 97,833 6 ,130 2,167 100,000

Méthode d’Extraction : Analyses en Composantes Principales.

On notera que pour les trois premiers axes la rotation amène une répartition différente de la

variance :

- Axe 1 (34,8%) : Axe compétence (Directeur et Encadrement)

- Axe 2 (29,6%) : Axe Réussite liée à l’Implication de la Direction

- Axe 3 (21,0%) : Axe Taille

2,315 38,583 38,5831,683 28,046 66,6291,127 18,790 85,419,482 8,038 93,457,263 4,375 97,833,130 2,167 100,000

Composantes 1 2 3 4 5 6

Total % de Variance % Cumulé

Méthode d’Extraction : Analyse en Composantes Principales

Valeurs propres initiales

Variance totale expliquée

Article 2007-30

21

Les corrélations entre la réussite de l’intervention et l’implication du dirigeant d’une part, et

d’autre part la compétence du dirigeant en contrôle de gestion et celle de son encadrement

sont confirmées. La matrice des composantes après rotation est présentée ci-après. Tableau 5 : Matrice des Composantes après Rotation (a)

Composantes

1 2 3 a:Comp_Cons ,531 ,216 ,611b:Taille ,938c:Impl_Dir ,930d:Comp_Dir ,954e:Comp_Cadre ,944Succès ,929

Méthode d’Extraction : Analyse en Composantes Principales Rotation : Varimax avec Normalization de Kaizer. (a) Rotation convergente en 4 iterations.

3.2.2. Classification par la Méthode des Nuées Dynamiques

La méthode des nuées dynamiques permet de structurer et de classer les offices en fonction

des valeurs prises par les variables. Elle a retenu 4 classes :

- classe 1 : 52 entreprises

- classe 2 : 49 entreprises

- classe 3 : 156 entreprises

- classe 4 : 93 entreprises

La typologie des classes obtenue par cette méthode est résumée dans le tableau suivant : Tableau 6 : moyennes de Typologie

Typologie_1

Classe n° 1Classe n° 2Classe n° 3Classe n° 4

TOTAL

A_COMPÉT B_TAILLE C_IMPLIC D_DIRIGE E_ENCADR Y_RÉUSSI

2,68 3,02 3,82 3,30 3,27 3,50 1,21 2,76 1,43 1,51 1,49 1,75 1,55 2,58 1,09 3,30 3,12 1,61 2,92 3,64 1,18 3,09 3,02 1,83 2,07 3,01 1,52 2,91 2,81 1,95

Les valeurs du tableau sont les moyennes calculées sans tenir compte des non-réponses. Les

noms des critères discriminants sont encadrés. Les nombres encadrés correspondent à des

moyennes par catégorie significativement différentes (test t) de l'ensemble de l'échantillon (au

risque de 95%). Rappelons que concernant la variable Y de réussite de l’implantation, plus sa

valeur est proche de 1, plus la réussite est forte. S’agissant de la variable a « compétences de

l’intervenant », plus sa valeur est proche de 1, plus la compétence est grande. S’agissant de la

Article 2007-30

22

variable b « taille de l’office », plus sa valeur est proche de 1, plus la taille est grande.

S’agissant de la variable c « implication du dirigeant », plus sa valeur est proche de 1, plus

l’implication est forte. Enfin, concernant les variables d et e « compétences en contrôle de

gestion respectivement du dirigeant et de l’encadrement », plus leur valeur est proche de 1,

plus les compétences sont fortes.

L’interprétation du tableau ci-dessus montre en premier lieu que les entreprises de classe 1

soit 52 offices sur 350, c’est-à-dire 14,8 % sont en échec total (valeur moyenne de Y à 3,50),

les trois autres classes étant en succès total ou en succès relatif. Les entreprises de classe 1

expliquent leur échec par toutes les variables, sauf la taille. Les entreprises de classe 2

expliquent leur succès (valeur moyenne de Y comprise entre 1 et 2) par rapport à toutes les

variables. Celles de classe 3 expliquent leur succès par l’implication du dirigeant et les

compétences de l’intervenant. Enfin, celles de classe 4 sont en succès grâce à l’implication du

dirigeant. Cette analyse confirme celle réalisée dans la recherche qualitative au regard des

offices en échec (environ 15%). En revanche, elle ne permet pas de distinguer nettement

parmi les offices classées en réussite, les 10 % d’offices « fragiles » observés dans la

recherche qualitative. C’est pourquoi, pour mieux expliquer le rôle joué par les variables du

modèle dans la réussite de l’implantation, et dans la mesure où la variable Y peut être

considérée comme une variable qualitative (succès ou échec) ou quantitative (valeur de 1 à 4),

une analyse de régression et une analyse discriminante ont été réalisées.

3.2.3. Analyse de régression

Pour tenter de déterminer les facteurs de réussite, une régression multiple de la variable Y

« réussite » (quantitative) a été effectuée à partir des autres variables quantitatives du modèle.

L’analyse a été conduite en stepwise ascendant, ce qui a permis de ne retenir que les trois

variables les plus significatives : Tableau 7 : analyse de régression

Coefficients(a)

Modèle Coefficients

non standardisés Coefficients standardisés

Test de Student “ t”

Risque d’erreur (Sig.)

B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,006 ,116 8,649 ,000 c:Impl_Dir ,607 ,029 ,733 20,720 ,000 d:Comp_Dir -,272 ,068 -,273 -4,021 ,000 e:Comp_Cadre ,287 ,070 ,279 4,091 ,000

a Variable Dépendante : Réussite R²=0.571

Article 2007-30

23

On constate que :

- le risque d’erreur est très faible pour chacune des trois variables (inférieur à 1/1000),

- la variable qui a le plus d’influence est l’implication du dirigeant,

- La compétence du dirigeant a une influence significativement négative. Ce résultat

statistique est inattendu. Il semble que les notaires déjà férus en contrôle de gestion

aient moins bien accepté l’introduction de nouveaux outils au sein de leur entreprise.

Deux interprétations peuvent être invoquées. En premier lieu, des notaires ont été

réticents à l’intervention estimant qu’ils avaient déjà des connaissances et des outils

suffisants en contrôle de gestion. En second lieu, des notaires ont pu penser qu’ils

avaient déjà entrepris des actions satisfaisantes de réduction des coûts ne nécessitant

pas d’actions complémentaires.

On peut ainsi prédire le degré de réussite à partir de l’équation de la régression obtenue :

Y_RÉUSSI = +0.607 * C_IMPLIC -0.272 * D_DIRIGE +0.287 * E_ENCADR +1.006

Par ordre d’importance, on peut donc retenir les variables suivantes :

- c : implication du dirigeant,

- e : la compétence des cadres en contrôle de gestion,

- d : la compétence des dirigeants en contrôle de gestion.

3.2.4. Analyse discriminante

La fiabilité des explications peut être enrichie à l’aide d’une analyse discriminante dans

laquelle on cherchera à expliquer la réussite (variable qualitative à deux classes : réussite-

échec) à partir des trois variables c, d et e, dont le test stepwise ascendant a montré qu’elles

étaient les plus significatives. L’analyse discriminante a été effectuée sous SPSS en utilisant

la méthode stepwise ascendant, dont le critère consiste à maximiser le Lambda de Wilks défini

par le rapport des déterminants de matrices de variances/covariances. La structure matricielle

de la fonction discriminante montre par ordre décroissant l’importance essentielle de

l’implication du dirigeant.

Un autre indicateur significatif est le taux de réussite, c'est-à-dire le pourcentage

d’observations bien reclassées par les fonctions discriminantes. Le tableau suivant (dit

“matrice de confusion”) indique, en colonnes, le succès ou l’échec prédits par rapport à la

réalité. On constate que seulement 4 offices ont été mal reclassés, ce qui donne un taux de

Article 2007-30

24

réussite de près de 100% (98,8%) confirmant l’importance essentielle de l’implication du

dirigeant. Tableau 8 : matrice de confusion

Résultats de la Classification (a)

Succès : S+ (1 ou 2); S- (3 ou 4)

Appartenance Prédite aux Groupes :

Total S+ S- Groupe d’origine

Effectif S+ 296 3 299 S- 1 50 51

% S+ 99,0 1,0 100,0 S- 2,0 98,0 100,0

(a) 98,8% des observations ont été correctement reclassées.

3.3. Analyse des résultats et discussion

Certains résultats de la recherche qualimétrique demandent une analyse plus approfondie pour

en souligner l’originalité ou les limites. D’une façon générale, les recherches-interventions

montrent qu’il est possible d’implanter au sein de toutes petites structures un système de

contrôle de gestion sous réserve d’une méthodologie appropriée, d’une équipe d’intervention

bien structurée, et d’un contexte politique et stratégique favorable. Sur ce point, il semble que

la mobilisation de représentants politiques de la profession pour soutenir l’implantation

d’outils de contrôle de gestion soit un facteur de réussite notable dans les professions libérales

réglementées. On peut y voir peut-être un effet Hawthorne « politique » qui pourrait

caractériser l’introduction d’outils de gestion au sein d’entreprises libérales réglementées. Le

fait pour les notaires d’être observés par des représentants de leurs instances politiques joue

sans aucun doute un rôle dans l’intensité de leur implication.

Les résultats montrent également qu’un système adapté de contrôle de gestion est un vecteur

d’amélioration des performances sociales, économiques et stratégiques pour des entreprises de

petite taille. Ce résultat diffère de certains travaux qui préconisent des modes de contrôle de

gestion informels pour les petites structures comme ceux de Jorissen et al. (1997). Il se

rapproche plutôt des travaux qui préconisent une articulation entre des modes de contrôle

informels, gages de souplesse, et des modes de contrôle formels, facteurs de développement.

Par exemple, Davilla et Foster (2007) établissent une corrélation entre le développement

d’une petite entreprise, mesuré par des variables financières et de taille, et l’utilisation d’outils

formels de management control tels que des budgets et des tableaux de bord. De même,

Parsons (2004) montre qu’un système de contrôle de gestion formel et adapté permet à des

Article 2007-30

25

petites structures de dégager des marges de manœuvre internes pour survivre et se développer.

Autrement dit, mais cette hypothèse demande des travaux complémentaires de recherche,

l’absence de dispositifs formels et adaptés de contrôle au sein d’une petite entreprise serait

sans doute un frein à son développement.

Les résultats statistiques ne montrent bien sûr pas que des variables non testées dans la

recherche - la conception d’un système de contrôle, la méthodologie d’implantation, le

contexte politique et stratégique - sont sans effet sur la réussite ou l’échec de l’implantation

d’un système de contrôle de gestion. En effet, ces variables n’ont pas fait l’objet d’analyse

statistique car la recherche s’est centrée sur des variables discriminantes pouvant présenter

des mesures différentes d’un office à l’autre. Or, chaque office de l’échantillon était immergé

dans un même contexte politique et a intégré les mêmes outils de contrôle de gestion

implantés selon une méthodologie similaire. Les résultats statistiques montrent assez

nettement que la taille d’un office ne joue pas un rôle significatif dans la réussite ou l’échec

de l’implantation d’un système de contrôle de gestion. Ils relativisent donc la taille comme

facteur de contingence dans le cas de l’implantation d’un système de contrôle de gestion,

même si les différences de taille entre les offices de l’échantillon n’étaient pas très

significatives (aucun office ne dépassait 55 salariés). Par ailleurs, les résultats confirment sur

un large échantillon que l’implication du dirigeant est un facteur central dans la réussite ou

l’échec de l’implantation d’un système de contrôle de gestion au sein d’une petite structure,

rejoignant par exemple les conclusions de Germain (2005). Enfin, les résultats semblent

relativiser l’importance de la compétence de l’intervenant, ce qui est plus surprenant. La

moyenne de typologie (voir tableau 6) montre que la réussite de l’intervention a pu se faire

avec des intervenants compétents (classe 2 du tableau 6) et, dans certains cas, avec des

intervenants moins compétents (classe 4 du tableau 6). Cette observation s’explique peut-être

par l’équipe d’intervention composée de chercheurs dotés d’une expérience minimale en

intervention. En effet, il s’agissait d’éviter, notamment au démarrage du programme de

recherche, un rejet des intervenants de la part des notaires. Une autre hypothèse tient peut-être

à l’importante standardisation des méthodes utilisées. La compétence de l’intervenant est sans

doute moins importante lorsqu’il s’agit d’appliquer la même méthodologie dans un même

secteur avec des procédures claires et bien définies.

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Conclusion

Les résultats présentés pour répondre à la problématique de recherche sont le fruit

d’observations réalisées à partir d’une recherche qualimétrique. Ils montrent que

l’implantation d’un système de contrôle de gestion socio-économique selon une méthodologie

miniaturisée permet d’améliorer la performance d’entreprises de petite taille, telles que des

offices de notaire. Les recherches-interventions ont montré que l’échec d’implantation d’une

telle méthodologie résidait essentiellement dans le manque d’implication du dirigeant, c’est-à-

dire par une exemplarité défaillante et un temps insuffisant consacré à utiliser les outils de

contrôle de gestion. La recherche a montré que la mobilisation des instances politiques

contribue sans doute à stimuler cette implication du dirigeant.

Ces observations ont été affinées par une étude quantitative combinant une analyse en

composantes principales, une analyse par la méthode des nuées dynamiques, une analyse de

régression et une analyse discriminante. Ces travaux statistiques ont permis une meilleure

description, classification et explication des cinq variables explicatives de la réussite de

l’implantation du contrôle de gestion socio-économique : l’implication du dirigeant notaire, la

taille de l’entreprise, la compétence de l’intervenant en contrôle de gestion, la compétence du

dirigeant et de son encadrement en contrôle de gestion. Ces variables ont été testées car elles

semblaient expliquer la réussite de l’implantation d’un système de contrôle de gestion, compte

tenu des 350 recherches-interventions réalisées et des connaissances accumulées dans la base

SEGESE du laboratoire. L’un des intérêts de cette étude quantitative est d’avoir porté sur des

variables qui sont généralement peu abordées dans la littérature, souvent centrée sur la

conception d’une méthodologie et moins sur son implantation dans les organisations (Löning,

al., 1998 ; Choffel, Meyssonnier, 2005 ). L’étude quantitative a montré que l’implication du

dirigeant et, dans une moindre mesure, sa compétence en contrôle de gestion et celle de son

encadrement, étaient des variables significatives de la réussite. Ce résultat pourrait signifier

qu’une méthodologie de contrôle de gestion devrait intégrer dans sa conception une

dimension politique, pour susciter l’adhésion et l’implication des dirigeants.

En définitive, l’apport de la recherche est double. D’une part, elle montre que le contrôle de

gestion est source de performances pour des petites structures sous réserve d’une

miniaturisation pertinente. D’autre part, elle positionne dans les débats en management

control, à côté de la problématique classique de la conception d’outils, la problématique

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technique de leur implantation et la problématique politique de l’implication des dirigeants.

L’article a néanmoins soulevé certaines hypothèses dont le traitement nécessite des travaux

complémentaires, par exemple celles portant sur les causes de la pérennité d’un système de

contrôle de gestion pendant plusieurs années, où celles portant sur la généralisation des

résultats à d’autres professions libérales, et au-delà aux petites entreprises. Ces travaux

complémentaires pourraient contribuer aux débats portant sur les petites entreprises

françaises, souvent centrés sur la réduction de leurs charges visibles et moins sur

l’exploitation de leurs ressources endogènes au travers d’un contrôle de gestion adapté. Ils

pourraient également contribuer à l’analyse du rejet de certaines méthodes de contrôle de

gestion dans les petites structures, telles que la méthode du Balanced Scorecard, dont

l’application semble réservée, peut-être à tort, aux grandes entreprises (Germain, 2005 ;

Rampersad, 2005).

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