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Les méthodes d’équations structurelles (MES) sont aujourd’hui largement employées dans la recherche quantitative en GRH, lorsqu’il s’agit de tester des modèles de causalité complexes, incorporant plusieurs variables latentes. La procédure habituelle d’estimation repose sur des techniques d’analyse des relations de covariance entre les variables, mises en application dans les logiciels couramment utilisés dans les traitements de données issues des études empiriques (ex : Lisrel, Amos, EQS). L’objectif de cet article est de présenter une méthode alternative d’estimation des modèles structurels basée sur la variance, mise au point depuis plus de 20 ans, mais jusqu’à présent très peu employée dans le domaine de la GRH : l’analyse Partial Least Squares (PLS), qui se révèle bien adaptée à certains types de modèles, incorporant des variables composites dites formatives.Nous verrons que cette méthode présente un certain nombre de caractéristiques qui en font un outil adapté au test de modèles relationnels complexes, typiques des situations rencontrées dans le domaine de la GRH. Après avoir présenté les traits essentiels de l’approche PLS, en la comparant notamment aux méthodes fondées sur l’analyse des covariances (Lisrel), nous proposons ensuite une mise en pratique via l’estimation d’un modèle de recherche issu d’une étude empirique menée sur les déterminants de l’implication au travail des salariés en contrats atypiques. Cette étude menée sur un échantillon de 208 salariés nous a permis de mettre en évidence un impact indirect des caractéristiques du contrat d’intérim sur l’implication organisationnelle des salariés concernés, à travers le rôle médiateur déterminant de la précarité perçue.

The Partial Least Square (PLS) approach: an alternative method for sem models estimation in hrmStructural equations modelling (SEM) procedures are widely used today in quantitative research on HRM, for testing complex models of causality, incorporating several latent variables. The usual procedure of estimation of such models is based on analysis of covariance relations between latent variables, implemented in widely used software (Lisrel, Amos, EQS ...). The purpose of this article is to present and discuss an alternative method of SEM estimation based on analysis of variance: the Partial Least Square (PLS) analysis.We will see that this method is suitable for the test of complex causal models, typical of situations met in the domain of HRM. In the first section, we summarized essential traits of the PLS approach. The second section presents an empirical application, via the estimation of a research model of contingent workers commitment. This study was conducted on a sample of 208 temporary workers. We can establish an indirect impact of temporary contracts characteristics on organizational commitment of the temporary workers. This impact was mediated by subjective work insecurity.