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«superstructure» (Alvesson, 1994). Le modèle d'Asplund sera discuté ultérieurement<br />

en détail.<br />

Les modèles de diagnostic organisationnel tentent habituellement de rendre l' image la<br />

plus fidèle possible de la réalité organisationnelle. Par exemple, pour Bordeleau (1998,<br />

p. 139) l'objectif <strong>du</strong> diagnostic est de proposer une «photographie de la situation »,<br />

«d'appréhender, de façon objective, la réalité en évaluant concrètement et avec<br />

précision la situation problématique ». Mais, cet objectif est plutôt illusoire selon les<br />

fondements de la perspective constructiviste.<br />

L'objectivité de cette perception en diagnostic est cependant discutable. En effet, un<br />

problème est notamment composé d'émotions et de perceptions. Une photographie de la<br />

problématique organisationnelle ne peut donc jamais être complète puisque cette<br />

problématique est fonction des perceptions des intervenants et des membres de<br />

l'organisation. En fait, Lapierre (2010) souligne que la subjectivité est fortement<br />

présente en science de la gestion. Ainsi, <strong>à</strong> chaque décision que l' intervenant prend, ne<br />

serait-ce que le tri des informations jugées pertinentes, implique la notion de<br />

subjectivité.<br />

La réalité organisationnelle doit plutôt être comprise comme une construction partagée,<br />

une « co-construction » pour reprendre le terme de Teulier-Bourgine (1997), qui<br />

évoluent constamment et qui n'existe donc pas indépendamment de l' observateur. Dans<br />

les meilleurs des cas, cette image se rapprochera tout au plus de la réalité physique et<br />

restera toujours parcellaire, puisque le nombre de représentations mentales de<br />

l'organisation est indéfini.<br />

Le risque est que cette image soit trop parcellaire. Savoie et Morin (2002) mentionnent<br />

d'ailleurs que cette situation peut amener <strong>à</strong> un diagnostic incorrect et expliquer une<br />

intervention s'avérant un échec ou une demi-réussite. Par exemple, une collecte de<br />

données ou une analyse des données erronée risque de mener <strong>à</strong> des recommandations<br />

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