Optimisation de la gestion du trafic ferroviaire en vue de la maximisation des recettes de la société nationale des chemins de fer du Congo dans la région des grands lacs

· Entretiens semi-directifs

L'entretien semi-directif est une technique qualitative de collecte de données reposant sur un guide d'entretien flexible. Ce guide contient des questions ouvertes, permettant d'aborder des thématiques clés tout en offrant la liberté à l'interviewé d'exprimer ses opinions, expériences et ressentis. Cette méthode favorise une exploration approfondie des perceptions, motivations et facteurs subjectifs, difficilement appréhendables par des questionnaires fermés.

Les entretiens semi-directifs permettent ainsi de mieux comprendre les facteurs influençant la gestion optimale du trafic ferroviaire à la SNCC^72(*).

Tableau N° 1 : Cible et composition de l'échantillon qualitatif_Entretiens Semis directifs

Catégorie professionnelle	Nombre de participants	Justification
Directeurs	2	Vision managériale et stratégique
Agents de maîtrise	7	Supervision opérationnelle
Agents d'exécution	15	Expériences de terrain et contraintes opérationnelles
Représentants syndicaux/personnel	6	Perspective collective et enjeux sociaux

Source : Nous-mêmes

Cet échantillon, composé de 30 personnes, respecte le principe de saturation des données, où les entretiens sont menés jusqu'à obtention d'informations redondantes^73(*).

3. Sources de données

3.1 Données secondaires

· Statistiques de trafic ferroviaire (nombre de trains, capacité, fréquence) ;

· Données financières (recettes) fournies par la SNCC ;

· Rapports techniques et bilans annuels ;

· Documents de planification stratégique.

3.2 Données primaires

· Entretiens semi-structurés avec le personnel clé de la SNCC ;

· Observations directes des opérations sur le terrain.^74(*)

4. Techniques de collecte des données

· Entretiens semi-structurés auprès des gestionnaires pour identifier les pratiques de gestion, les difficultés et suggestions ;

· Analyse documentaire pour collecter les données historiques sur le trafic et les recettes ;

· Observation participante lors des opérations pour mieux comprendre la gestion quotidienne du trafic.^75(*)

5. Méthodes d'analyse des données

5.1 Analyse quantitative

· Analyse descriptive (moyennes, fréquences, écarts-types) des données trafic et recettes ;

· Analyse statistique : corrélations entre variables de gestion (fréquence, capacité, ponctualité) et recettes ;

· Modélisation et optimisation : application de modèles de régression linéaire multiple pour comprendre les variables qui influencent la maximisation des recettes.

* ⁷² Blanchet, A. & Gotman, A. (2007). L'enquête et ses méthodes : l'entretien. Paris : Armand Colin.

* ⁷³ Quivy, R. & Van Campenhoudt, L. (2011). Manuel de recherche en sciences sociales. Paris : Dunod, pp. 194-198.

* ⁷⁴Yin, R.K. (2018). Case study research and applications: Design and methods (6th éd.). Sage publications.

* ⁷⁵Cochran, W.G. (1977). Sampling techniques (3rd éd.). Wiley.