Réussir son mémoire de Master en Management
De la conception du projet à la soutenance
13 % des étudiants sont inscrits en école de management, en France.
Les mémoires de Master sont des incontournables dans les universités et les écoles de commerce. Ils marquent la fin d’un parcours, une entrée dans la vie professionnelle. Les étudiants sont parfois démunis et en quête de repères, tant les conditions de préparation à la structuration et à la réalisation de leur mémoire sont variables.
Ce livre vient compléter l’accompagnement des enseignants au Mémoire, dans toutes les étapes de travail de l’étudiant, de la conception à la soutenance, en passant par la phase tant redoutée de la rédaction.
En mobilisant les outils d’intelligence artificielle à chaque étape du processus, et en s’appuyant sur de nombreux exemples, l’ouvrage permettra à l’étudiant de sécuriser son travail.
13 % des étudiants sont inscrits en école de management, en France.
Les mémoires de Master sont des incontournables dans les universités et les écoles de commerce. Ils marquent la fin d’un parcours, une entrée dans la vie professionnelle. Les étudiants sont parfois démunis et en quête de repères, tant les conditions de préparation à la structuration et à la réalisation de leur mémoire sont variables.
Ce livre vient compléter l’accompagnement des enseignants au Mémoire, dans toutes les étapes de travail de l’étudiant, de la conception à la soutenance, en passant par la phase tant redoutée de la rédaction.
En mobilisant les outils d’intelligence artificielle à chaque étape du processus, et en s’appuyant sur de nombreux exemples, l’ouvrage permettra à l’étudiant de sécuriser son travail.
Table des matières
Introduction
Chapitre 1. Définir son projet de mémoire et trouver sa problématique
1. Qu’est-ce qu’un mémoire et pourquoi en faire un ?
2. Le sujet de mémoire et l’objet d’étude
3. Qu’est-ce qu’une (bonne) problématique ?
4. Les critères d’une bonne problématique
5. Améliorer sa problématique avec l’IA générative
Chapitre 2. Présenter le contexte de la problématique
1. À quoi sert de contextualiser ?
2. Les outils de la contextualisation
Chapitre 3. Construire son cadre théorique et choisir ses concepts
1. L’exploration théorique dans la littérature
2. Citer correctement ses sources et utiliser des outils de gestion bibliographique
3. Challenger son cadre théorique avec l’IA générative
Chapitre 4. Designer et présenter sa méthodologie
1. Aligner le design de sa recherche (quanti, quali, mixte, etc.)
2. Formuler des hypothèses ou propositions de recherche
3. Justifier et présenter ses choix méthodologiques
Chapitre 5. Collecter les données
1. Qualitatives : quelques méthodes classiques
2. Quantitatives : les classiques études, expérimentations, BDD
3. Deux méthodes complémentaires et originales expliquées
4. Collecter des données avec l’IA générative
Chapitre 6. Analyser les données
1. L’analyse de contenu manuelle
2. Les analyses statistiques des données
3. Quelques outils d’analyse des données et leurs avantages
4. Analyser ses données avec l’IA générative
Chapitre 7. Mettre en valeur des résultats impactants
1. Qu’est-ce qu’un résultat de recherche ?
2. Des exemples de résultats
3. La schématisation et les représentations graphiques
4. Aligner la revue de littérature par rapport à ses résultats
Chapitre 8. Discuter les résultats de l’étude
1. Que veut vraiment dire discuter les résultats ?
2. Le retour à la littérature : sortir du casse-tête
3. Les limites et les pistes de la recherche
Chapitre 9. Formuler des recommandations managériales
1. L’impact du mémoire, un incontournable
2. Quel processus de formulation des recommandations managériales ?
3. Des exemples de recommandations managériales issues de recherches
Chapitre 10. Défendre son travail de recherche devant un jury
1. Les invariants de la soutenance
2. La question de la posture
3. Les exigences liées au support de présentation
Chapitre 11. Cultiver une relation de travail efficace et saine avec sa direction de mémoire
1. Le rôle de la direction du mémoire
2. Quelques grandes questions au cœur du duo
Chapitre 12. Les 6 grandes erreurs repérées dans les mémoires de management
1. Un problème et pas une problématique
2. Un design non aligné avec le projet
3. Une méthodologie absente ou mal présentée
4. Des données présentées, pas des résultats
5. Une discussion survolée et des impacts négligés
6. Un mémoire rédigé par l’IA et pas à l’aide de l’IA
Conclusion
Bibliographie
Glossaire
