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Une lecture de la proximité organisationnelle au prisme de la dimension spatiale : le cas de la destination touristique Pyrénées ariégeoises

A Reading of Organisational Proximity Through the Prism of the Spatial Dimension: The Case of the Tourist Destination Pyrénées ariégeoises
Una lectura de la proximidad organizativa a través del prisma de la dimensión espacial: el caso del destino turístico Pyrénées ariégeoises
Caroline Beltran, Nicolas Bech et Laurent Botti
p. 61-77

Résumés

Cet article propose une approche qui confronte la proximité organisationnelle avec la proximité spatiale pour vérifier si la proximité spatiale conduit les opérateurs touristiques d’une destination à travailler de façon coopérative. La nécessité des stratégies collectives pour pallier les contraintes environnementales communes des opérateurs est soulignée. Les données relatives à la destination Pyrénées ariégeoises sont récoltées via une méthode dite de réputation et analysées à partir du logiciel Gephi et du logiciel QGIS. Les résultats révèlent une dichotomie entre l’ancrage des opérateurs sur le territoire ariégeois et la dimension spatiale qui n’explique pourtant pas le lien organisationnel entre ces derniers.

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Texte intégral

Introduction

  • 1 La carrière de talc de Trimouns est l’une des plus importantes carrières de talc-chlorite du monde, (...)

1La communauté de communes de la Haute-Ariège (CCHA) résulte de la fusion en 2017 des trois communautés de communes d’Auzat-Vicdessos, du Donezan et des Vallées d’Ax. Dans l’objectif de construire « la Haute-Ariège de demain » (CCHA, 2017), un projet de territoire s’est construit autour de quatre axes : l’attractivité, la durabilité, la solidarité et le dynamisme économique. Avec la carrière de talc de Trimouns 1, le tourisme est le secteur économique le plus important du département de l’Ariège. Depuis le 1er janvier 2018, les offices de tourisme (OT) du Donezan, des Vallées d’Ax et des montagnes de Tarascon/Vicdessos fusionnent pour créer la destination Pyrénées ariégeoises (PA) et devenir l’OT intercommunal de la destination Pyrénées ariégeoises (OT PA) soutenu alors les communautés de communes du Pays de Tarascon et de la Haute-Ariège. L’OT et la CC HA expriment lors de notre enquête le souhait commun de valoriser le territoire (tourismes thermal et industriel, stations de ski, grottes de Niaux, randonnées, gastronomie, festivals, etc.) et de développer durablement une offre touristique (aux sens écologique, économique et social).

2La volonté de l’OT PA de développer durablement l’offre touristique sur son territoire de compétence est déterminante dans nos recherches. En effet, les sciences de gestion imposent l’identification d’un décideur :

Quel que soit le phénomène managérial étudié, une question fondamentale dans le domaine des sciences de gestion réside dans le fait de bien identifier qui est le décideur auquel on s’adresse ? Dans le management des destinations, le décideur va dépendre principalement de deux éléments interconnectés. D’une part, le décideur va dépendre de l’échelle d’analyse de la destination ou du territoire concerné. D’autre part, cette échelle va être conditionnée au terrain d’étude, c’est-à-dire à la destination elle-même.

(Corne, 2016)

3En management des destinations, le décideur est représenté par un organisme de gestion des destinations (OGD). En France, les OGD responsables de l’économie touristique d’un territoire sont les comités régionaux du tourisme (CRT), les agences de développement touristique (ADT), et les offices du tourisme (OT) au niveau local.

4Sur le plan marketing, l’OT PA segmente les offres touristiques premièrement par rapport à des territoires, puis à des pôles d’attractivité (les loisirs culturels, les randonnées et loisirs sportifs, le thermalisme, l’évènementiel, le tourisme gastronomique, la préhistoire ; Pyrénées ariégeoises tourisme, 2020a ; Pyrénées ariégeoises tourisme, 2020b). D’une part, concernant les pôles d’attractivité, hormis les activités qui dépendent de la neige (ski alpin, nordique, de fond, luge, balades en chiens de traîneau, VTT sur neige, construction d’igloo, etc.), ils différent relativement peu selon la saison. D’autre part, la segmentation par territoire diffère selon les saisons. L’été, trois territoires sont identifiés : le Donezan, les Vallées d’Ax, et Tarascon-Vicdessos. L’hiver, l’OT PA segmente l’offre touristique en deux territoires, en prenant compte de l’accessibilité. D’un côté, il y a les activités que proposent les stations d’Ax-3-Domaines, d’Ascou, du Goulier, de Beille et du Chioula, et de l’autre côté, celles que propose le territoire du Donezan : « Un territoire à part : le col de Pailhères étant fermé tout l’hiver, le Donezan est accessible uniquement par l’Aude ou les Pyrénées-Orientales » (Pyrénées ariégeoises tourisme, 2020b).

5Sur le plan managérial et stratégique, axe de recherche sur lequel nous nous positionnons dans cet article, il apparaît que développer durablement une offre touristique nécessite la reconnaissance par les entreprises touristiques de la destination, de leur responsabilité partagée dans le développement du territoire. De fait, nous nous positionnons à la suite des travaux de Gundolf et Jaouen (2005) et Van Der Yeught (2016). Cette responsabilité partagée est essentielle car les destinations touristiques sont identifiées comme un système dans lequel interagissent de nombreuses organisations qui appartiennent à la même branche d’activité ou à des branches d’activités différentes (Van Der Yeught, 2016). Les actions individuelles d’une entreprise peuvent fortement impacter les parties prenantes (PP) de la destination aux niveaux individuel comme collectif. Par exemple, un établissement d’hébergement touristique marchand peut, s’il n’est pas en mesure de répondre aux attentes du client-touriste, donner une image négative de la destination aux touristes. Ces derniers peuvent communiquer sur la destination, impactant alors négativement toutes ses PP. De la même manière, le renvoi d’une image positive de l’une des PP peut favoriser l’attractivité de tout le réseau de destination. Cette vision globalisante de la destination impose des réseaux d’interactions entre les différents opérateurs touristiques d’un territoire quelles que soient leurs activités. Ces interactions peuvent être coopératives (interdépendances entre activités de même nature, concurrentes) et symbiotiques (interdépendances entre activités complémentaires comme entre hôtels, restaurants, activités de loisirs ; Botti, Clergeau et Peypoch, 2019). Les interactions entre les organismes touristiques d’une destination créent un lien entre eux. Du fait du caractère systémique de la destination, ce lien s’impose (Gundolf et Jaouen, 2005). L’approche de la destination en tant que système sous-entend alors un contexte que nous appelons réseau subi.

6Ce concept de réseau subi met en lumière le lien et le rôle de l’individu au sein du système collectif qu’est la destination et révèle l’un des rôles fondamentaux des OGD qui est d’animer le réseau socioprofessionnel touristique en établissant des stratégies collectives (Botti, 2011). Gundolf, Jaouen et Loup (2006) distinguent deux formes de stratégies collectives : la stratégie réactive Top-down (issue de la volonté institutionnelle) et la stratégie proactive Bottom-up (issue des entreprises via une logique communautaire à un temps t, pouvant être ensuite institutionalisée à un temps ultérieur t + 1). Dans notre cas, nos recherches observent les stratégies collectives de type Bottom-up qui se construisent au sein de la destination à un temps t. Or, jusqu’à ce jour, il n’existait pas de méthodologie permettant d’identifier les stratégies proactives collectives au sein des destinations touristiques. C’est ce que cet article propose à la littérature.

  • 2 Le concept de propriétaire-dirigeant est central dans la littérature en PME pour laquelle les dispo (...)

7Actuellement, la littérature en management du tourisme intègre l’importance de la création d’un réseau construit, voulu et organisé avec toutes les PP d’une destination pour le développement et la gestion du tourisme au travers d’actions collectives réussies (Botti, 2011 ; Ritchie et Crouch, 2003 ; Van Der Yeught, 2016). En ce sens, Van der Zee et Vanneste (2015) confirment les nombreux avantages qu’il y a à être intégré dans un réseau, au nombre desquels les économies d’échelle, la gestion des influences extérieures, le développement de l’innovation (McCabe et al., 2012 dans Van der Zee et Vanneste, 2015). En outre, en France, les destinations touristiques se composent à plus de 90 % de petites et moyennes entreprises (PME). Un réseau englobe une diversité de relations (s’inscrivant dans un gradient allant du mutualisme à la concurrence) qui peut être complexe à intégrer pour un propriétaire-dirigeant 2 de PME pour lequel le milieu où il évolue (système de proximités reliant dimensions géographiques, sociales, interorganisationnelles, cognitives et institutionnelles selon l’appréhension de Julien, 2003) est un critère de confiance et de décision (Julien, 1997 ; Lynch, 2000 ; Marchesnay, 2003 ; Torrès, 2015) : ce qui est proche est plus important que ce qui est éloigné (Moles et Rohmer, 1978). Ils soulignent un rapport entre la taille d’une entreprise (chiffre d’affaires, nombre de salariés, bilan) et l’ouverture et la confiance du propriétaire-dirigeant vers ce qui se passe hors de son entreprise (gestion centralisée ou non). Aux yeux du propriétaire-dirigeant, une barrière psychologique se dresse entre « ce qui est proche » (milieux du dedans) et « ce qui est éloigné » (milieux du dehors). Torrès (2015) appelle ce phénomène, le « phénomène de paroi ». Les PME touristiques sont confrontées à deux phénomènes antagonistes : le phénomène d’interdépendances et le phénomène de paroi, d’où un contexte de réseau subi dont il faut tenir compte dans l’étude des interactions entre opérateurs touristiques au sein des destinations touristiques. En effet, il semble légitime de se demander par exemple, comment un OGD peut développer durablement une offre touristique sachant qu’il ne dispose pas de pouvoir hiérarchique sur les parties prenantes (PP) de la destination ? L’autorité hiérarchique au sens de Williamson (1991) ne peut pas intervenir dans la mesure où l’OGD et les acteurs de la destination touristique (hôteliers, restaurateurs, etc.) représentent des entités juridiques distinctes. La réflexion en termes de milieu (Julien, 2003) et l’analogie avec la bio-écologie (la bio-écologie s’intéresse principalement à la manière dont les organismes interagissent entre eux et avec leur environnement) sont alors pertinentes pour comprendre les facteurs qui peuvent conduire les PP d’un même territoire à interagir ensemble. Notre recherche adopte cet axe théorique et vise donc à étudier comment les proximités organisationnelles et spatiales interviennent dans les relations entre acteurs au sein du territoire et de la destination Pyrénées ariégeoises.

8Dès lors, cet article s’organise autour de quatre sections. Après cette introduction,la première section propose un cadre de travail inédit à notre connaissance pour confronter les proximités organisationnelles et spatiales afin de vérifier si la dimension spatiale peut être un facteur pouvant conduire les PP de la destination à travailler de façon coopérative. Dans la deuxième section, nous appliquons ce cadre de travail sur le cas de la destination PA. La dernière partie de l’article permet de conclure sur nos recherches.

I – Cadrages conceptuel et méthodologique de la recherche

9Le cadre de travail proposé dans cet article se construit autour d’un cadrage conceptuel (1) et d’un cadrage méthodologique (2).

1. Cadrage conceptuel

10Les concepts de proximité s’avèrent complexes à définir de façon unique à l’ensemble du corpus scientifique (Bouba-Olga et Grossetti, 2008 ; Torre, 2009 ; Torre, 2002). Par conséquent, un exposé exhaustif des concepts de proximité ne représente pas l’objectif de cet article. Néanmoins, il semble essentiel de préciser notre positionnement conceptuel. D’après Torre (2002), « selon la logique d’appartenance, sont proches en termes organisationnels les acteurs qui appartiennent au même espace de rapports (firme, réseau…), i.e. entre lesquels se nouent des interactions, de différentes natures ». Nos recherches souhaitent observer les interactions entre PP d’une destination touristique en retranscrivant les liens entre ces dernières dans l’espace. En ce sens, la définition que propose Torre (2002) sur la notion de proximité organisationnelle (quelle entreprise travaille avec quelle autre au sein du réseau ?) nous paraît adaptée à notre positionnement de recherche.

11Nous souhaitons tester si la proximité organisationnelle des structures est corrélée à leur proximité spatiale – représentées par les distances euclidiennes entre les opérateurs (i.e. à vol d’oiseaux). En d’autres termes, nous entendons par « proximité spatiale » les résultats de l’application d’une méthode statistique dite « du plus proche voisin ». Il s’agit ici de tester statistiquement si les opérateurs qui interagissent ensemble se regroupent localement ou si les interactions organisationnelles s’articulent indépendamment des relations de voisinage. À l’instar de l’écologie qui étudie la manière dont les organismes interagissent entre eux et avec leur environnement, tester la congruence entre proximités organisationnelles et spatiales nous paraît crucial pour comprendre les facteurs qui peuvent conduire les parties prenantes (PP) d’un même territoire à créer des stratégies collectives de type Bottom-up. En effet, comme évoqué en introduction, dans le cas des destinations touristiques définies comme des systèmes d’interdépendances entre PP, la stratégie collective « est une réponse systémique apportée par un ensemble d’organisations qui collaborent afin d’absorber la variation présentée par l’environnement interorganisationnel. C’est à cet égard que les stratégies collectives sont analogues aux adaptations communautaires que l’on trouve dans le monde biologique » (Astley et Fombrun, 1983, p. 580). En d’autres termes, la stratégie collective permet aux entreprises touristiques, et notamment les PME qui sont les plus vulnérables, de faire face aux contraintes environnementales (concurrence avec d’autres destinations, dépendance au climat, crises sanitaires, écologiques, économiques, politiques, foncière, etc.).

12Dès lors, en tant qu’objet d’étude spécifique en sciences de gestion, nous définissons ici la notion de stratégie collective de type Bottom-up comme « l’addition de mouvements coopératifs spontanés » (Baumard, 2000 dans Gueguen, Pellegrin-Boucher et Torres, 2004). Cela nous renvoie aux travaux d’Astley et Fombrun (1983) qui ont mis en évidence l’action collective des organisations et la rétroaction du collectif sur la capacité des organisations à réaliser des choix stratégiques autonomes. Ces auteurs proposent un cadrage sur le concept de stratégie collective en s’appuyant sur l’analogie avec les sciences en écologie. Selon eux, l’environnement influe sur les choix stratégiques individuels et collectifs. Ce cadrage est intégré par la communauté scientifique actuelle (Asselineau et Cromarias, 2011 ; Gueguen, Pellegrin-Boucher et Torres, 2004 ; Yami, 2006) car il souligne la pertinence de cette analogie dans l’étude des comportements sociaux des entreprises par rapport à leur environnement. Celles-ci interagissent entres elles de la même façon que les êtres vivants et leur pérennité dépendent grandement de l’évolution des contraintes environnementales. Il est à noter que ces contraintes environnementales peuvent aussi bien provenir des entreprises elles-mêmes (qui correspondent à la partie « vivante » du système et donc biotique en écologie) ou des conditions liées au paysage et territoire dans lequel elles évoluent (Astley et Fombrun, 1983). Si les réflexions d’Astley et Fombrum (1983) font encore autorités au sujet des stratégies collectives sous le prisme de l’analogie entre écologie et sciences sociales, elles sont toutefois reconnues comme incomplètes car les changements et les dynamiques spatiotemporelles ne sont pas considérées (Gueguen, Pellegrin-Boucher et Torres, 2004). En outre, notre article se trouve dans une logique de diagnostic à un temps t concernant la structure d’un réseau social pour accompagner l’OGD dans le développement d’un réseau construit, voulu et organisé avec toutes les PP. Selon nous, l’analyse structurale d’un réseau est une première étape pour connaître les interactions et mettre en place une stratégie managériale car « Une dyade n’a de sens que par rapport à l’ensemble des autres dyades du réseau parce que sa position structurale a nécessairement un effet sur sa forme, son contenu ou sa fonction. Autrement dit, on ne peut étudier une relation (ou une absence de relation) que si l’on est capable de le replacer dans sa structure) » (Degenne et Forsé, 2004, p. 7). Par conséquent, les changements et les dynamiques ne font pas l’objet de cette contribution.

2. Cadrage méthodologique

13Afin de tester la congruence entre proximités organisationnelles et spatiales, nous devons d’abord détecter les communautés d’acteurs qui se structurent au sein du réseau de la destination (sous-partie « Proximité organisationnelle à travers la détection de communautés d’acteurs touristiques »). Nous testons ensuite si les opérateurs touristiques de chaque communauté sont regroupés spatialement à partir d’une méthode statistique dite « du plus proche voisin » (sous-partie « Proximités spatiales à partir de la méthode statistique dite “du plus proche voisin” »). En d’autres termes, nous étudions dans quelle mesure la proximité spatiale peut expliquer les liens organisationnels entre opérateurs touristiques et donc si ces liens se tournent plus vers « ce qui est dedans » ou « ce qui est dehors » d’un point de vue spatial (Moles et Rohmer, 1978). Enfin, nous analysons comment les opérateurs touristiques choisissent de répondre aux contraintes de leur environnement en caractérisant les stratégies collectives au sein des communautés d’acteurs touristiques du réseau de la destination (sous-partie « Stratégies collectives au sein des communautés d’acteurs touristiques »).

Proximité organisationnelle à travers la détection de communautés d’acteurs touristiques

14La destination touristique, reconnue comme étant un réseau subi, est constituée de plusieurs communautés. Selon Baret, Huault et Picq (2006), « La théorie des réseaux sociaux constitue ici un outil qui permet de penser les relations d’alliances et de coopération entre les organisations, relations particulièrement fréquentes aujourd’hui. » Dans notre cas, l’exploitation de la théorie des réseaux par l’approche quantitative nous permet d’analyser le réseau d’une destination au travers de ses nœuds (acteurs touristiques), de ses arêtes (les liens) et de sa structure (densité, proximités, intermédiarités, communautés, etc.). Selon Xu, Li, Belyi et al. (2021) :

L’une des propriétés importantes des réseaux du monde réel est leur structure communautaire. Intuitivement, elle reflète la partition du réseau en groupes de nœuds étroitement liés, c’est-à-dire qu’il existe de nombreux liens forts entre les nœuds d’un même groupe, mais que les nœuds de différents groupes ont des connexions beaucoup plus faibles.

15Autrement dit, les proximités organisationnelles sont représentées par des communautés d’acteurs touristiques qui travaillent et interagissent plus souvent entre eux qu’avec les autres. En analyse réseau, et plus particulièrement dans le cas du développement durable en tourisme, l’intérêt d’identifier les proximités organisationnelles est multiple : comprendre les interactions au sein d’un territoire, identifier des profils types d’acteurs, repérer les acteurs clés du réseau, adapter des stratégies d’actions collectives.

16Ainsi, dans l’objectif de détecter les communautés d’une destination, d’abord, nous récoltons les données à partir d’une méthode dite de réputation afin d’identifier les principales PP de la destination (Scott, Cooper et Baggio, 2008). Concrètement, nous utilisons un processus en deux étapes. Tout d’abord, les institutions gestionnaires de la destination fournissent une liste des principales organisations PP. Ensuite, ces dernières sont interrogées pour identifier avec qui elles travaillent. Ce protocole d’enquête donne lieu à une forme d’échantillonnage en « boule de neige » sur trois niveaux : le premier niveau comprend les institutions en charge du développement touristique sur la destination, le deuxième comprend la liste des opérateurs touristiques considérés comme PP par ces institutions et le troisième comprend les opérateurs touristiques avec qui travaillent les PP du deuxième niveau (Rowley, 1997 ; Scott, Cooper et Baggio, 2008). Cette technique permet l’identification d’un réseau social construit, voulu et organisé par les PP : « Ensemble, ces deux séries de recrutement des parties prenantes ont permis d’identifier les opérateurs touristiques clés » (Scott, Cooper et Baggio, 2008, p. 177). Ensuite, une matrice de contiguïté binaire (il y a un lien ou non) et orientée (il y a un sens du lien, il n’est pas forcément réciproque) est réalisée à partir des données récoltées puis importée dans le logiciel Gephi (version 0.9.2). La méthode de détection de communautés respecte l’approche de la théorie des réseaux implémentée dans le logiciel Gephi. En effet, ce logiciel « représente une réponse moderne pour l’étude des graphes avec une interface utilisateur graphique, avec une philosophie open source et une orientation vers les plug-ins » (Combe, Largeron, Egyed-Zsigmond et al., 2010). Ainsi, la méthode utilisée est une analyse statistique appelée « optimisation de la modularité ». Celle-ci est couramment utilisée en analyse réseau car elle permet notamment d’étudier les communautés de réseaux de très grandes tailles avec précision (Blondel, Guillaume, Lambiotte et al., 2008 ; Xu, Li, Belyi et al., 2021).

17Une fois les communautés d’opérateurs touristiques obtenues (à partir des données récoltées et de leur traitement par le logiciel Gephi), nous avons pu cartographier celles-ci à partir du logiciel QGIS et visualiser leur distribution spatiale, notamment en Ariège.

Proximités spatiales à partir de la méthode statistique dite « du plus proche voisin »

18Un système d’information géographique (SIG) est

un système permettant de communiquer et de traiter l’information géographique, c’est-à-dire au sens étymologique du terme, décrivant le monde terrestre. […] Un système d’information géographique se caractérise donc par un critère essentiel, celui de la localisation : tel objet est voisin de tel autre, tel phénomène affecte telle surface et se superpose à tel autre, etc. Le but ultime d’un SIG est l’aide à la décision, appuyée sur des connaissances géographiques et des moyens de traitement, de représentation et de communication de celles-ci.

(Denègre et Salgé, 2004)

19Le SIG est très utile en sciences de gestion et du management car il permet de connaître et de comprendre comment se distribuent les organisations au sein d’un territoire grâce à la visualisation de données sous formes de cartes et de mesures statistiques. Ainsi, le SIG est important dans la prise de décisions que ce soit en gestion environnementale, comme en gestion des organisations.

20En management des organisations, l’analogie avec l’écologie est percutante car, comme évoqué précédemment, l’écologie étudie les interactions des organismes entre eux et des organismes avec leurs milieux. Ainsi, un organisme peut interagir avec (i) son environnement dit biotique (ou biocénose) englobant tous les êtres vivants (toutes espèces confondues) et (ii) son environnement dit abiotique (ou biotope) représenté par tous les facteurs physico chimiques environnants. Le biotope détermine la biocénose et inversement la biocénose a un effet sur le biotope. Cependant, cette définition de l’écologie considère que les interactions ne sont possibles que si les interagissants se rencontrent et donc évoluent à proximité. La distance euclidienne est donc un facteur important en écologie et dans l’étude des interactions. Ainsi, étudier les patrons de distribution spatiale de points (i.e. modèle de répartition dans l’espace compris entre les points les plus éloignés) revient à décrire la façon dont se répartissent les points dans leur étendue. Par extension, étudier les patrons de distribution spatiale des organismes revient donc à caractériser leurs proximités spatiales et donc à estimer leur probabilité d’interaction.

21Situé à la rencontre entre sciences de l’écologie et sciences sociales, cet article teste si les interactions entre les organismes touristiques ariégeois suivent une logique de proximité spatiale comme on pourrait l’attendre en écologie. Pour cela, l’analyse statistique dite « du plus proche voisin », implémentée dans le logiciel QGIS, est pertinente car elle permet de caractériser la distribution spatiale d’un nuage de points (opérateurs touristiques dans notre cas). Cette analyse permet ainsi de déterminer statistiquement si les points sont spatialement distribués de manière dispersée, aléatoire ou regroupée. L’analyse fournit un indice dit du plus proche voisin associé à une valeur de Z-score pour tester sa significativité (niveau de confiance ; tableau 1).

Tableau 1 – Significativité de l’indice du plus proche voisin

Z-score (écarts types)

Valeur p (probabilité)

Niveau de confiance

Interprétation

< – 1,65 ou > + 1,65

< 0,10

90 %

Non significative ~ tendance

< – 1,96 ou > + 1,96

< 0,05

95 %

Significative

< – 2,58 ou > + 2,58

< 0,01

99 %

Très significative

Source : Beltran, Bech et Botti

22Si l’indice du plus proche voisin est inférieur à 1 alors les opérateurs touristiques d’une communauté sont regroupés géographiquement et les interactions s’opèrent donc principalement entre voisins (i.e. comme attendu en écologie). Si l’indice du plus proche voisin est supérieur à 1 alors les opérateurs touristiques d’une communauté sont éloignés géographiquement et évitent plutôt les relations de voisinage. Afin de quantifier la significativité statistique de cet indice, celui-ci est corrélé et associé à une valeur de Z-score. Ainsi, si ce Z-score est inférieur à – 1,96 ou supérieur à 1,96, alors le résultat donné par l’indice du plus proche voisin sera statistiquement significatif sinon celui-ci ne décrira qu’une tendance. Dans le cadre de cet article, l’utilisation des statistiques spatiales permet donc de tester statistiquement si les interactions sociales entre organismes touristiques ariégeois suivent les mêmes processus spatiaux qu’attendus en écologie.

Stratégies collectives au sein des communautés d’acteurs touristiques

23La théorie des réseaux couplée au SIG permet d’analyser comment les opérateurs touristiques interagissent collectivement (de manière coopérative et symbiotique) dans leur environnement géographique. Le secteur d’activité des opérateurs touristiques (hébergement, restauration, activité de loisirs, institution ou association) permet d’identifier les choix de stratégie collective au sein des communautés. Leur appartenance à une communauté souligne les proximités organisationnelles. Le test de distribution spatiale mesure les proximités spatiales. Ces trois indicateurs sont étudiés et confrontés (tableau 2).

Tableau 2 – Stratégies collectives au sein des communautés d’acteurs touristiques

Stratégies collectives au sein des communautés

Test de distribution spatiale

Confrontation entre proximités organisationnelle et spatiale

Stratégies coopératives (activités de même nature, concurrentes)

Agrégé

Les concurrents proches géographiquement travaillent ensemble.

Dispersé

Les opérateurs touristiques ne travaillent qu’avec des concurrents éloignés géographiquement.

Aléatoire

Les opérateurs touristiques peuvent aussi bien travailler avec des concurrents proches qu’éloignés géographiquement.

Stratégies symbiotiques (activités complémentaires)

Agrégé

Les opérateurs touristiques ne travaillent qu’avec des opérateurs touristiques aux activités complémentaires proches dans l’espace.

Dispersé

Les opérateurs touristiques ne travaillent qu’avec des opérateurs touristiques aux activités complémentaires éloignés dans l’espace.

Aléatoire

Les opérateurs touristiques peuvent travailler avec des opérateurs touristiques aux activités complémentaires aussi bien proches qu’éloignés dans l’espace.

Source : Beltran, Bech et Botti

II – Le cas de la destination Pyrénées ariégeoises

24La destination pyrénées ariégeoises (PA) se situe sur deux communautés de communes, la CC HA (52 communes, 7 432 habitants, 69 élus communautaires, une superficie de 1 128,28 km2)  et la CC PT (20 communes, 8 523 habitants, 37 élus, une superficie de 221,75 km2) [fig. 2], et comprend trois territoires géographiques. Le premier appartient à la CC HA et représente le territoire du Donezan avec ses châteaux cathares et une petite station de ski familiale, Mijanes. Il est relativement isolé car il souffre d’un accès routier peu développé et d’un isolement géographique dû à l’altitude (jusqu’à 2 000 m). L’hiver, le Donezan n’est accessible que par les départements de l’Aude ou des Pyrénées-Orientales car le col de Pailhères est fermé. Ce territoire relie les départements de l’Ariège, de l’Aude et des Pyrénées-Orientales. Le deuxième, sur la CC HA, est le territoire d’Auzat Vicdessos incluant le site préhistorique de Niaux et la station de ski de Goulier-Neige. Il fait partie du parc naturel régional des Pyrénées ariégeoises. Le troisième, le territoire des vallées d’Ax, abrite la CC HA et la CC PT. Il lie les territoires du Donezan et d’Auzat Vicdessos car ils se situe entre les deux. Il est desservi par la ligne SNCF Paris/Toulouse/Latour-de-Carol (gares à Tarascon-sur-Ariège, Les Cabannes, Luzenac, Ax-les-Thermes et Merens-les-Vals), par la route nationale 20 qui relie l’Andorre, quatre stations de ski ariégeoises (Beille, Ax-3-Domaines, le Chioula et Ascou-Pailhères) et la commune de Tarascon-sur-Ariège. La commune de Tarascon-sur-Ariège est la porte d’entrée de la destination touristique PA et représente d’un point de vue spatial, routier et ferroviaire un pivot entre les trois territoires.

25Dès lors, le cas de la destination PA est intéressant dans l’étude des interactions entre acteurs touristiques pour trois raisons. La première se situe dans le rôle que joue la commune de Tarascon-sur-Ariège en tant que pivot d’un point de vue géographique. La deuxième s’inscrit dans un gradient d’accessibilité géographique découlant directement de la géomorphologie du paysage dans lequel se situe notre zone d’étude. À titre d’exemple, le territoire du Donezan est particulièrement isolé par le relief alentour qui limite son accès. La troisième se trouve dans le caractère récent de la création de la destination PA (fusions récentes entre communautés de communes en 2017 et entre OT en 2018).

26Les données ont été récoltées en septembre et en octobre 2020 à partir de la méthode dite de réputation. Tout d’abord, nous rencontrons des représentantes de l’OT PA et de la CC HA qui nous fournissent une liste des principales organisations PP de la destination. Ensuite, nous interrogeons ces dernières pour identifier avec qui elles travaillent. Les opérateurs touristiques représentent différents secteurs d’activités : les hébergements, la restauration, les activités de loisirs, les institutions, les associations et les commerces alimentaires. Ils sont interrogés en face à face ou par téléphone (selon le cas). Le réseau est ainsi construit par le biais des trois niveaux d’enquête. Le premier niveau comprend les deux institutions en charge du développement touristique sur la destination (l’OT PA et la CC HA). Le deuxième niveau comprend la liste des opérateurs touristiques considérés comme PP à la destination par l’OT PA et la CC HA. Le troisième niveau comprend les opérateurs touristiques avec qui travaillent les PP du deuxième niveau. Les données récoltées permettent d’obtenir un réseau orienté (il existe un sens du lien entre les acteurs et les relations ne sont pas forcément réciproques) composé de 82 nœuds (opérateurs touristiques) reliés par 147 liens. Comme le présente la figure 1, l’algorithme de détection de communautés du logiciel Gephi repère sept communautés d’acteurs touristiques.

27Les analyses de notre étude confrontent les proximités organisationnelles avec les proximités spatiales. Cela nous permet d’étudier l’ancrage sur le territoire ariégeois du réseau social de la destination PA (1), de vérifier si le lien organisationnel s’explique par la proximité spatiale (2) et s’il est marqué par des stratégies collectives (3).

1. Ancrage sur le territoire ariégeois du réseau social de la destination PA

28À l’échelle globale, nos analyses spatiales ont permis de mettre en évidence une agrégation significative des 82 PP au sein du département de l’Ariège (indice du plus proche voisin = 0,11 ; Z-score = – 9,48). Ainsi, les PP, situées pour la plupart en Ariège, sont toutes reconnues comme appartenant au même espace géographique et donc comme étant spatialement agrégées. Ceci pourrait s’expliquer par la géomorphologie de l’espace qui contraint les activités humaines aux vallées avec une densité de PP particulièrement élevée au niveau des villes de Foix, de Tarascon-sur-Ariège et d’Ax-les-Thermes, toutes situées en fond de vallées (fig. 3).

Figure 1 – Réseau social de la destination PA et ses sept communautés d’acteurs touristiques

Figure 1 – Réseau social de la destination PA et ses sept communautés d’acteurs touristiques

Source : Beltran, Bech et Botti

Figure 2 – Agrégation des opérateurs touristiques du réseau à échelle départementale

Figure 2 – Agrégation des opérateurs touristiques du réseau à échelle départementale

Source : IGN BD Topo, BD Alte, Admin Express

29Nous illustrons la répartition spatiale des éléments du réseau de la destination PA dans la figure 3. Dans cette figure, sur un échantillon de 82 opérateurs touristiques, seuls 4 ne se situent pas sur le département de l’Ariège (un se situe à Bordeaux, un à Toulouse et deux autres dans les Pyrénées-Orientales). Au premier niveau de l’enquête, le réseau débute avec l’OT PA et la CC HA situés au sud-est du territoire ariégeois. Le deuxième niveau, quant à lui, étend le réseau principalement jusqu’au nord du territoire de la CC HA. Enfin, le troisième niveau de PP propage le réseau sur tout le département de l’Ariège et notamment vers la commune de Foix qui fait partie de la communauté d’agglomération Pays Foix Varilhes.

30De fait, nous observons dans cette partie un choix pour les organismes touristiques de rester dans les limites départementales vis-à-vis des départements voisins comme vis-à-vis de l’Andorre et de l’Espagne. Nous remarquons aussi que les opérateurs touristiques du réseau de la destination PA sont proches spatialement les uns des autres et que Tarascon-sur-Ariège représente une position centrale aux niveaux spatial et organisationnel. En outre, si l’ensemble des acteurs touristiques du réseau sont proches spatialement à l’échelle départementale, il semble légitime de se demander s’il en est de même pour les sept communautés d’acteurs reconnues par l’algorithme du logiciel Gephi (version 0.9.2). Autrement dit, les opérateurs touristiques collaborent-ils avec leurs voisins proches, instituant la proximité spatiale comme un facteur de lien organisationnel ?

Figure 3 – Répartition spatiale des éléments du réseau de la destination PA sur le territoire ariégeois

Figure 3 – Répartition spatiale des éléments du réseau de la destination PA sur le territoire ariégeois

Source : IGN BD Topo, BD Alte, Admin Express

2. Lien organisationnel et proximité spatiale

31L’action collective ne peut donc pas être facilitée par l’unique aspect structurel (et subi pour le cas des destinations touristiques) d’un lien entre deux acteurs : « Alors que la primauté est donnée à la dimension structurelle dans les travaux en sociologie des réseaux (Coleman, 1988 ; Burt, 1992 ; Lazega, 1998), pour Nahapiet et Ghoshal (1998), un réseau efficace eu égard à sa structure n’est pas forcément le meilleur moyen pour développer un capital social du point de vue relationnel ou cognitif » (Loubès, Bories-Azeau et Fabre, 2012, p. 207). De ce fait, notre positionnement stipule que l’action collective ne dépend pas seulement de l’existence d’un réseau mais aussi de la capacité et du souhait, pour des opérateurs touristiques, à collaborer avec d’autres acteurs de la destination. Par conséquent, le tableau 3 fournit les résultats de l’analyse du plus proche voisin pour les sept communautés du réseau de la destination PA et la figure 4 représente leurs distributions spatiales afin de confronter les proximités organisationnelles aux proximités spatiales.

32Alors que les 82 PP analysées dans le cadre de cette étude sont spatialement et significativement agrégées, nos résultats révèlent que six sur sept communautés montrent des distributions spatiales soit significativement dispersées soit aléatoires. Seule la communauté no 1 révèle une distribution de PP agrégée. Cela signifie que les opérateurs touristiques sont agrégés dans l’espace parce qu’ils sont potentiellement contraints par les vallées mais qu’ils ne travaillent pas forcément avec leurs voisins. Cette information est intéressante car elle souligne une distinction entre l’agrégation des organismes touristiques et la non-agrégation des communautés dans l’espace. En d’autres mots, les statistiques issues de la méthode dite du plus proche voisin expliquent que les opérateurs touristiques ont relativement tous des voisins mais ils ne collaborent pas forcément avec ces derniers.

33Premièrement, les résultats qui reconnaissent une distribution dite aléatoire (communautés nos 0, 2, 3, 4 et 5) démontrent que ces acteurs peuvent aussi bien collaborer avec un voisin proche qu’avec un opérateur lointain. Deuxièmement, les résultats qui reconnaissent une distribution dispersée (communauté no 6) démontrent que les acteurs ne travaillent qu’avec des organismes lointains géographiquement. Dans notre cas, cette communauté est relativement marquée par des liaisons routières peu développées et l’isolement géographique du territoire du Donezan. Toutefois, l’interprétation paraît difficile car il n’y a que quatre acteurs au sein de cette communauté. Troisièmement, les résultats qui reconnaissent une distribution significativement agrégée (communauté no 1) démontrent que les acteurs ne travaillent qu’avec leurs voisins. Dans notre cas, les opérateurs touristiques se situent soit sur la commune de Foix, soit à Ax-les-Thermes.

34Les résultats de notre enquête démontrent que chaque acteur touristique fait partie d’une communauté au niveau du réseau social (fig. 1) mais ces communautés n’ont généralement pas leur explication dans la dimension spatiale (sauf pour les communautés nos 1 et 6).

Tableau 3 – Résultats de l’analyse du plus proche voisin pour les sept communautés du réseau de la destination PA

Communautés

Indice de plus proche voisin

Z-score

Distribution spatiale

0

1,41

1,01

Aléatoire – Tendance dispersée

1

0,11

– 5,11

Agrégée

2

1,00

0,05

Aléatoire – Tendance agrégée

3

0,78

– 1,53

Aléatoire – Tendance agrégée

4

1,12

0,89

Aléatoire – Tendance agrégée

5

0,83

– 1,18

Aléatoire – Tendance agrégée

6

1,80

3,08

Dispersée

Source : Beltran, Bech et Botti

3. Lien organisationnel et stratégies collectives

35Comme souligné précédemment (tableau 2), il semble intéressant de confronter les résultats du test de la distribution des points avec les types d’activité des opérateurs touristiques. Les résultats de nos recherches sont inscrits dans le tableau 4.

36Concernant la communauté no 1, les opérateurs sont reconnus comme agrégés spatialement. Ceux qui se situent sur la commune de Foix sont exclusivement des institutions (l’ADT et l’ISTHIA). À Ax-les-Thermes, il existe des collaborations entre opérateurs de mêmes activités. Ainsi, d’après l’analogie avec les sciences en écologie, des stratégies de coopération (entre activités de même nature) pourrait intervenir au sein de la communauté no 1 et résulter d’une compétition forte avec une destination voisine et/ou la localisation reculée d’opérateurs touristiques dans le territoire. Au sein de cette communauté, nous soulignons aussi des interactions entre acteurs aux activités complémentaires qui suggèrent des bénéfices réciproques et donc sous entendent une relation symbiotique (entre activités de nature différente). À titre indicatif, la présence de la station de ski Ax-3-Domaines sur le territoire dans lequel est ancrée la communauté, ainsi que la proximité menaçante avec les stations de ski andorranes et celles des Pyrénées-Orientales, pourraient expliquer les proximités organisationnelles entre ces opérateurs touristiques.

37Au sujet des communautés reconnues distribuées aléatoirement, nous ne pouvons pas expliquer les proximités organisationnelles par la proximité spatiale mais remarquons pour chacune d’entre elles des interactions coopératives (logique de concurrence) et symbiotiques (logique de complémentarité). Par exemple, pour la communauté no 4, si la complémentarité entre activités touristiques s’observe (hébergement, restauration, activités de loisirs et institutions), des entreprises aux activités de même nature coopèrent (vélo). De même, la communauté no 5 est caractérisée par les activités de pleine nature et la communauté no 3 affiche un caractère institutionnel/associatif.

Figure 4 – Distribution spatiale des sept communautés du réseau de la destination PA

Figure 4 – Distribution spatiale des sept communautés du réseau de la destination PA

Source : IGN BD Topo, BD Alte, Admin Express

38En résumé, et relativement aux données récoltées, les résultats obtenus démontrent que la proximité organisationnelle n’est pas expliquée par la proximité spatiale pour les communautés nos 0, 2, 3, 4 et 5. Mais ces dernières suivent clairement une logique de concurrence et de complémentarité d’activités qui permet de proposer aux touristes un séjour complet au sein de la communauté d’acteurs. La communauté no 6 est difficilement analysable car elle ne comprend que quatre acteurs. Néanmoins, cette observation peut être expliquée par un isolement géographique. Concernant la communauté no 1, les collaborations semblent s’expliquer par la dimension spatiale et la proximité de destinations touristiques concurrentielles. Une méthode détectant avec précision les diversités entre activités touristiques représenterait une piste de recherche pertinente afin de caractériser les communautés.

Tableau 4 – Distribution spatiale des opérateurs touristiques et stratégies collectives

Tableau 4 – Distribution spatiale des opérateurs touristiques et stratégies collectives

Source : Beltran, Bech et Botti

Conclusion

39Cet article propose une lecture de la proximité organisationnelle entre opérateurs touristiques d’une destination au prisme de la dimension spatiale. Le réseau socioprofessionnel de la destination Pyrénées ariégeoises est étudié. La nécessité des stratégies collectives pour pallier les contraintes liées à l’environnement commun des opérateurs touristiques est soulignée. Dès lors, l’article confronte les proximités organisationnelles aux proximités spatiales afin de vérifier si la dimension spatiale peut être un facteur pouvant conduire les parties prenantes de la destination à travailler de façon coopérative. Les données sont récoltées via une méthode dite de réputation et analysées à partir du logiciel Gephi pour détecter les proximités organisationnelles et du logiciel QGIS pour visualiser et mesurer à quel point les communautés peuvent être expliquées par la dimension spatiale. Les résultats de cette étude révèlent une dichotomie entre l’ancrage des organismes touristiques sur le territoire ariégeois et la proximité spatiale qui n’explique pourtant pas le lien organisationnel entre ces organismes. En outre, ces dernières suivent clairement une logique de complémentarité qui permet de proposer aux touristes un séjour complet au sein de la communauté d’acteurs.

40Cette contribution vise un apport méthodologique en proposant un cadre de travail à notre connaissance inédit en sciences de gestion appliquées au tourisme (via une approche multidisciplinaire alliant théorie des réseaux et SIG). En effet, le croisement de la logique spatiale avec l’analyse réseau (par exemple, Lee, Choi, Yoo et al., 2013) ou d’autres méthodes d’analyse (par exemple, Sobrie, Pirlot et Joerin, 2013) existent déjà dans la littérature. Cependant, à notre connaissance, le couplage des logiciels Gephi et QGIS, croisé avec l’analyse de la congruence entre proximités organisationnelle et spatiale est inédit. De plus, ce cadre de travail dispose d’un caractère universel (applicable sur toutes les destinations touristiques) et transversal car il relie plusieurs disciplines (géographie, écologie, gestion).

41Par ailleurs, nos réflexions s’orientent vers un apport empirique au service de l’OT PA à partir de l’analyse structurale du réseau de la destination qui représente une première étape dans la mise en œuvre d’une stratégie managériale. Malgré tout, les résultats obtenus sur le cas de la destination PA ont une validité externe limitée qui ne permet pas de proposer un apport théorique à cet article concernant l’impact de la dimension spatiale sur les proximités organisationnelles car il faudrait appliquer le cadre de travail que nous proposons dans cet article sur d’autres destinations, afin d’obtenir une base de données quantitativement acceptable pour en déduire une conclusion universelle.

42S’agissant de l’enquête, il serait possible de développer notre échantillonnage en « boule de neige » sur des niveaux d’enquête supérieurs. Cependant, l’information sur les PP les plus engagées de la destination et les secteurs d’activités touristiques risque de se noyer dans l’analyse d’un réseau plus grand. Cela dénaturerait notre étude qui se base sur la nécessité, pour une destination et ses acteurs touristiques, de travailler collectivement dans un contexte spécifique au tourisme, le contexte de réseau subi.

43Une autre des limites de notre approche est d’ordre technique. Le logiciel Gephi propose un graphe relationnel (fig. 1) pour illustrer les relations au sein d’un réseau mais ce graphe est statique. Or, la limite de cette illustration se trouve dans la position dite d’intermédiarité de certains acteurs qui jouent un rôle de passerelle et peuvent appartenir à plusieurs communautés s’ils ont le même nombre d’interactions d’une communauté à l’autre. Le logiciel repère quatre acteurs qui se retrouvent dans ce cas : les acteurs H1, ACT7, BDG et ACT5.

44Dans cet article nous choisissons d’étudier les communautés d’acteurs touristiques dans leur environnement. Pour aller plus loin, il serait intéressant d’inventorier tous les acteurs touristiques du département de l’Ariège (car le réseau s’étale au-delà du territoire de la destination PA) et d’étudier si certains opérateurs vont chercher plus loin des complémentarités qu’ils pourraient avoir plus près d’eux ou si l’éloignement est juste subi. Une telle étude donnerait des informations sur la nature des liens organisationnels. Concernant les acteurs, une étude qui vérifierait dans quelle mesure leur choix individuels ont une influence sur les interactions au sein de la destination paraît pertinente. La théorie des réseaux considère la position d’un nœud (un acteur) centrale dans la structuration d’un réseau. En effet, les acteurs influents créent des communautés, certains acteurs sont des passerelles entre les communautés et d’autres sont réfractaires à la coopération avec d’autres opérateurs. Dès lors, pour compléter nos travaux, confronter le rôle des opérateurs touristiques du réseau à la dimension spatiale semble être une perspective de recherche pertinente et complémentaire.

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Bibliographie

Asselineau A. et Cromarias A., « Les stratégies collectives sont-elles toujours applicables dans un “milieu” ? Une réflexion à partir du contre-exemple de la coutellerie thiernoise », Management et Avenir, vol. X, no 50, 2011, p. 137152.

Astley W. Gr. et Fombrun Ch. J., « Collective Strategy: Social Ecology of Organizational Environments », Academy of Management Review, vol. VIII, no 4, 1983, p. 576‑587.

Baret Chr., Huault I. et Picq Th., « Management et réseaux sociaux : jeux d’ombres et de lumières sur les organisations », Revue française de gestion, vol. IV, no 163, 2006, p. 93106.

Blondel V., Guillaume J.-L., Lambiotte R. et Lefebvre E., « Fast Unfolding of Communities in Large Networks », Journal of Statistical Mechanics Theory and Experiment, 2008.

Botti L., Pour une gestion de la touristicité des territoires, Balzac, Baixas, 2011.

Botti L., Clergeau C. et Peypoch N., « La destination touristique », dans Clergeau C. et Peypoch N. (dir.), La Recherche en management du tourisme, Vuibert, Paris, 2019, p. 67-86.

Bouba-Olga O. et Grossetti M., « Socio-économie de proximité », Revue d’économie régionale urbaine, vol. III, 2008, p. 311328.

Combe D., Largeron Chr., Egyed-Zsigmond E. et Géry M., « A Comparative Study of Social Network Analysis Tools », International Workshop on Web Intelligence and Virtual Enterprises, 2010.

Communauté de communes de la Haute-Ariège, « La communauté de communes », 2017, cc-hauteariege.fr/la-communaute-de-communes-de-la-haute-ariege (consulté le 22/02/2021).

Communauté de communes Pays de Tarascon, « La communauté de communes en quelques mots… », 2020, cc-paysdetarascon.fr/la-communaute-de-communes/ (consulté le 22/02/2021).

Corne A., Performance et Destination : outils d’aide à la décision pour les acteurs du secteur touristique. Le cas de la France, thèse en sciences de gestion, université de Perpignan Via Domitia, 2016.

Dégenne A. et Forsé M., Les Réseaux sociaux, Armand Colin, Paris, 2004.

Denègre J. et Salgé Fr., Introduction aux systèmes d’information géographique, Presses universitaires de France, coll. « Que sais-je ? », Paris, 2004, p. 5‑11.

Gueguen G., Pellegrin-Boucher E. et Torrès O., « Des “stratégies collectives” aux “écosystèmes d’affaires” : le secteur des logiciels comme illustration », communication à l’atelier de recherche AIMS « Stratégies collectives : vers de nouvelles formes de concurrences », Montpellier, 2004.

Gundolf K. et Jaouen A., « Patterns and Coordination of Collective Action in Small and Very Small Business: The Case of a Tourist Village in the Pyrenees », International Journal of Entrepreneurship and Small Business, vol. II, no 4, 2005, p. 392-403.

Gundolf K., Jaouen A. et Loup S., « Institutions locales et TPE dans le cas du tourisme », Revue française de gestion, vol. 32, no 167, 2006, p. 141‑156.

Julien P.-A., « Entrepreneuriat endogène et milieu », Les Cahiers de l’ERFI, vol. X, nos 2-3, 2003.

Julien P.-A., Les PME : bilan et perspectives, Economica, coll. « Connaissance de la gestion », Paris, 1997.

Lee S.-H., Choi J.-Y., Yoo S.-H. et Oh Y.-G., « Evaluating Spatial Centrality for Integrated Tourism Management in Rural Areas Using GIS and Network Analysis », Tourism Management, vol. 34, 2013, p. 1424.

Loubès A., Bories-Azeau I. et Fabre Cl., « Les enjeux du capital social pour l’émergence d’une GRH de réseau : le cas d’un système productif local constitué de PME », Revue internationale PME, vol. XXV, nos 3-4, 2012, p. 195228.

Lynch P. A., « Networking in the Homestay Sector », The Service Industries Journal, vol. XX no 3, 2000, p. 95‑116.

Marchesnay M., « La petite entreprise : sortir de l’ignorance », Revue française de gestion, vol. 144, no 3, 2003, p. 107‑118.

Moles A. A. et Rohmer E., Psychologie de l’espace, Persée, Casterman, Tournai, 1978.

Pyrénées ariégeoises tourisme, « Guide touristique été 2020 », 2020a, fr.calameo.com/read/004691424d218bc8e8296 (consulté le 22/02/2021).

Pyrénées ariégeoises tourisme, « Carnet de voyage hiver 2020-2021 des Pyrénées ariégeoises », 2020b, calameo.com/read/004691424ac050c2cb98c (consulté le 22/02/2021).

Ritchie J. et Crouch G. I., The Competitive Destination: A Sustainable Tourism Perspective, Cabi Publishing, Cambridge, 2003.

Rowley T. J., « Moving Beyond Dyadic Ties: A Network Theory of Stakeholder Influences », The Academy of Management Review, vol. XXII, no 4, 1997, p. 887-910.

Scott N., Cooper C. et Baggio R., « Destination Networks: Four Australian Cases », Annals of Tourism Research, vol. 35, 2008, p. 169188.

Sobrie O., Pirlot M. et Joerin F., « Intégration de la méthode d’aide à la décision ELECTRE TRI dans un système d’information géographique open source », Revue internationale de géomatique, vol. XIII, no 1, 2013, p. 13-38.

Torre A., « Retour sur la notion de proximité géographique », Géographie, Économie, Société, vol. XI, no 1, 2009, p. 63‑75.

Torre A., « Réflexions sur la proximité », dans Vodoz L. (dir.), NTIC et Territoires, Presses polytechniques et universitaires romandes, 2002.

Torrès O., « Petitesse des entreprises et grossissement des effets de proximité », Revue française de gestion, vol. 253, no 8, 2015, p. 333‑352.

Van Der Yeught C., « Construire une chaîne de valeur “tourisme durable” sur un territoire : une approche par la théorie de l’acteur-réseau », Management et Avenir, vol. 84, no 2, 2016, p. 159‑177.

Williamson O. E., « Comparative Economic Organization: The Analysis of Discrete Structural Alternatives », Administrative Science Quarterly, vol. 36, no 2, 1991, p. 269296.

Xu Y., Li J., Belyi A. et Park S., « Characterizing Destination Networks Through Mobility Traces of International Tourists – A Case Study Using a Nationwide Mobile Positioning Dataset », Tourism Management, vol. 82, 2021.

Yami S., « Fondements et perspectives des stratégies collectives », Revue française de gestion, vol. 167, no 8, 2006, p. 91‑104.

Zee E. (van der) et Vanneste D., « Tourism Networks Unraveled: A Review of the Literature on Networks in Tourism Management Studies », Tourism Management Perspectives, vol. XV, 2015, p. 4656.

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Notes

1 La carrière de talc de Trimouns est l’une des plus importantes carrières de talc-chlorite du monde, en extrayant environ 10 % de la production mondiale.

2 Le concept de propriétaire-dirigeant est central dans la littérature en PME pour laquelle les dispositions personnelles du propriétaire-dirigeant influencent la stratégie et le fonctionnement de l’entreprise.

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Table des illustrations

Titre Figure 1 – Réseau social de la destination PA et ses sept communautés d’acteurs touristiques
Crédits Source : Beltran, Bech et Botti
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Titre Figure 2 – Agrégation des opérateurs touristiques du réseau à échelle départementale
Crédits Source : IGN BD Topo, BD Alte, Admin Express
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Titre Figure 3 – Répartition spatiale des éléments du réseau de la destination PA sur le territoire ariégeois
Crédits Source : IGN BD Topo, BD Alte, Admin Express
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Fichier image/jpeg, 628k
Titre Figure 4 – Distribution spatiale des sept communautés du réseau de la destination PA
Crédits Source : IGN BD Topo, BD Alte, Admin Express
URL http://0-journals-openedition-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/soe/docannexe/image/7523/img-4.jpg
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Titre Tableau 4 – Distribution spatiale des opérateurs touristiques et stratégies collectives
Crédits Source : Beltran, Bech et Botti
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Pour citer cet article

Référence papier

Caroline Beltran, Nicolas Bech et Laurent Botti, « Une lecture de la proximité organisationnelle au prisme de la dimension spatiale : le cas de la destination touristique Pyrénées ariégeoises »Sud-Ouest européen, 51 | 2021, 61-77.

Référence électronique

Caroline Beltran, Nicolas Bech et Laurent Botti, « Une lecture de la proximité organisationnelle au prisme de la dimension spatiale : le cas de la destination touristique Pyrénées ariégeoises »Sud-Ouest européen [En ligne], 51 | 2021, mis en ligne le 02 février 2022, consulté le 20 juin 2024. URL : http://0-journals-openedition-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/soe/7523 ; DOI : https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/soe.7523

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Auteurs

Caroline Beltran

Doctorante en sciences de gestion et du management, université de Perpignan Via Domitia, IAE de Perpignan (département management du tourisme), laboratoire CRESEM (axe Ressources et territoires), équipe d’accueil 7397, caroline.beltran@univ-perp.fr

Nicolas Bech

Maître de conférences en sciences en écologie-biologie, université de Poitiers, UMR CNRS 7267, laboratoire Écologie et Biologie des interactions (EBI), nicolas.bech@univ-poitiers.fr

Laurent Botti

Maître de conférences HDR en sciences de gestion et du management, université de Perpignan Via Domitia, IAE de Perpignan (département management du tourisme), laboratoire CRESEM (axe Ressources et territoires), équipe d’accueil 7397, laurent.botti@univ-perp.fr

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