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Posted on 10/23/2013 by Jean Eric PELET

Lectures by Jean-Éric Pelet

LE CNAM

NOTRE DAME du GRANDCHAMP

IUT PARIS DESCARTES

EMLV

Brest Business School

PSB

EM Normandie

Taming Complexity in the Cybersecurity of Multihospital Systems: The Role of Enterprise-Wide Data Analytics Platforms

Posted on 02/05/2026 by wiam

Référence de l’article

Tanriverdi, H., Kwon, J., & Im, G. (2025). Taming Complexity in the Cybersecurity of Multihospital Systems: The Role of Enterprise-Wide Data Analytics Platforms. MIS Quarterly, 49(1), 243-274. https://doi.org/10.25300/MISQ/2024/17752.

Mots-clés

Contrôle de gestion, gestion des risques, cybersécurité, pilotage de la performance, gouvernance décentralisée, systèmes d’information complexes, indicateurs de contrôle, plateformes analytiques.

Introduction synthétique

L’article explore l’impact de la configuration organisationnelle et technologique des systèmes multi-unités (ici, les systèmes multi-hospitaliers) sur la fréquence des violations de données. Le problème de gestion traité réside dans la difficulté de maintenir des contrôles de sécurité efficaces face à une « complexité » croissante qui entrave la visibilité et la coordination managériale. L’objectif des auteurs est de démontrer comment les interactions non structurées (ad hoc) augmentent les risques, tandis que les interactions structurées via des plateformes de données (EWDAP) permettent de simplifier le système. Ils postulent que le risque cyber n’est pas seulement un problème technique mais découle de la structure de gouvernance et de la variété des services. Le lien avec le contrôle de gestion est établi par l’étude de la gouvernance et de l’efficacité des dispositifs de contrôle interne (techniques, processus et humains) pour assurer la performance globale et la continuité de service.

Annonce du plan

D’abord nous analyserons la distinction conceptuelle entre le « compliqué » et le « complexe » et leur influence respective sur les faiblesses des contrôles internes.
Ensuite nous examinerons les trois dimensions de la « complicatedness » (services, IT, gouvernance) et leurs impacts financiers et stratégiques sur l’organisation.
Enfin nous mettrons en évidence le rôle des plateformes analytiques d’entreprise comme mécanisme de pilotage permettant de structurer les échanges d’informations et de mitiger les risques cyber.

Développement structuré

Définitions et concepts clés

Risque cyber : Événement de compromission des données (disponibilité ou confidentialité) entraînant des pertes financières, réputationnelles et opérationnelles.
Gouvernance des SI : Répartition des droits de décision entre un centre corporatif et des unités décentralisées concernant les services médicaux et les accords technologiques.
Contrôle interne : Ensemble des contrôles techniques (logiciels, réseaux), de processus (procédures de gestion des changements) et humains (formation, comportements) visant à protéger les actifs informationnels.
Pilotage de la performance : Capacité à réduire la probabilité de brèches tout en maintenant une intégration fluide des services au sein du réseau.
Indicateurs (KRI/KPI) : Le nombre de violations de données annuelles sert de KRI principal, tandis que le niveau de maturité des plateformes EWDAP agit comme un indicateur de pilotage de la sécurité.

Enjeux organisationnels et managériaux du risque cyber

Menaces pour la performance : 77 % des organisations de santé rapportent des effets négatifs sur les soins après une brèche.
Impact financier et stratégique : Les coûts incluent les amendes réglementaires, les disruptions opérationnelles, les poursuites judiciaires et l’érosion de la confiance des parties prenantes.
Responsabilité managériale : Les dirigeants doivent arbitrer entre l’autonomie des unités (gouvernance décentralisée) et la nécessité d’un cadre de sécurité unifié pour réduire la surface d’attaque.

Rôle du contrôle de gestion dans la gestion du risque cyber

Suivi des coûts : Intégration des pertes financières liées aux brèches dans l’évaluation de la performance des unités.
Budgets de cybersécurité : L’article suggère que l’investissement dans des plateformes de données communes (EWDAP) est plus efficace que la simple accumulation de composants technologiques isolés.
Tableaux de bord : Utilisation de plateformes centralisées pour obtenir une vue unifiée des flux de données et surveiller les comportements anormaux des utilisateurs.
Aide à la décision : Analyse de la “matérialité” des faiblesses de contrôle IT liées à la stratégie de l’entreprise.
Intégration du risque : Transition d’un pilotage réactif vers une structuration proactive des interactions organisationnelles pour limiter l’émergence de comportements imprévisibles.

Outils, modèles ou mécanismes évoqués

Indicateurs : Variables de « complicatedness » (SVC, HIT, Gov) et maturité EWDAP.
Systèmes d’information : Plateformes analytiques d’entreprise (EWDAP) qui traduisent des données hétérogènes en formats structurés.
Méthodes de mesure du risque : Utilisation de la science de la complexité pour distinguer les interactions linéaires (prévisibles) des interactions non linéaires (ad hoc).
Dispositifs de contrôle interne : Codification des faiblesses de contrôle selon les guides GTAG et COBIT.

Résultats, apports et implications

Apports théoriques : Distinction majeure entre le « compliqué » (grand nombre de composants structurés) et le « complexe » (interactions ad hoc), montrant que seul le second est réellement incontrôlable.
Apports pratiques : Les EWDAP renforcent les contrôles de processus et réduisent les brèches externes, bien qu’elles puissent augmenter légèrement les erreurs internes dues à la manipulation de systèmes plus sophistiqués.
Impact sur la performance globale : La structuration des échanges via une plateforme commune réduit significativement le risque global de l’organisation multi-unités.

Limites de l’étude L’étude se concentre sur un seul secteur (santé), utilise des données pré-pandémiques (avant l’explosion du télétravail) et ne prend pas en compte d’autres acteurs comme les maisons de retraite ou les réseaux de soins à domicile.

Conclusion

Cet article apporte une contribution essentielle au contrôle de gestion en démontrant que le risque cyber est intrinsèquement lié à la structure organisationnelle et au mode de partage de l’information. Pour un mémoire, il est particulièrement utile car il fournit un cadre théorique (science de la complexité) et empirique pour justifier le passage d’un contrôle technique isolé vers un pilotage stratégique par les plateformes de données, capable de “simplifier” les organisations multi-unités et de protéger leur performance boursière et opérationnelle.

Références citées dans l’article

Angst, C. M., Block, E. S., D’Arcy, J., & Kelley, K. (2017). When do IT security investments matter? Accounting for the influence of institutional factors in the context of healthcare data breaches. MIS Quarterly, 41(3), 893-916.
Bazzoli, G. J., Shortell, S. M., Dubbs, N., Chan, C., & Kralovec, P. (1999). A taxonomy of health networks and systems: Bringing order out of chaos. Health Services Research, 33(6), 1683-1717
Kwon, J., & Johnson, M. E. (2014). Proactive versus reactive security investments in the healthcare sector. MIS Quarterly, 38(2), 451-472.
Li, C., Peters, G. F., Richardson, V. J., & Watson, M. W. (2

Where is IT in Information Security? The Interrelationship Among IT Investment, Security Awareness, and Data Breaches

Posted on 02/05/2026 by wiam

Référence de l’article

Li, W. W., Leung, A. C. M., & Yue, W. T. (2023). Where is IT in Information Security? The Interrelationship Among IT Investment, Security Awareness, and Data Breaches. MIS Quarterly, 47(1), 317-342.https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/15713

Mots-clés

Contrôle de gestion, gestion des risques cyber, investissement IT, performance sécuritaire, sensibilisation à la sécurité (security awareness), gouvernance des SI, causes profondes (root causes), budgets de sécurité..

Introduction synthétique

L’article explore la relation dynamique entre les investissements en technologies de l’information (IT), les investissements spécifiques à la sécurité et la survenance de violations de données. Le problème central réside dans l’inefficacité constatée des augmentations budgétaires massives dédiées uniquement à la sécurité, qui ne parviennent pas à freiner la prolifération des cyberattaques. L’objectif des auteurs est de démontrer que l’investissement IT général, lorsqu’il est modéré par une forte sensibilisation à la sécurité au niveau de la direction, est plus efficace pour réduire les risques que l’investissement de sécurité isolé,. Les auteurs testent l’hypothèse selon laquelle la sensibilisation aux menaces et aux contre-mesures permet d’identifier et de traiter les causes profondes des failles logées dans l’infrastructure IT sous-jacente,. Pour le contrôle de gestion, cela souligne la nécessité d’intégrer la cybersécurité dans le pilotage global des ressources technologiques plutôt que de la traiter comme un centre de coût isolé,.

Annonce du plan

D’abord nous analyserons les concepts de sensibilisation aux menaces et aux contre-mesures comme leviers de la performance.
Ensuite nous examinerons l’inefficacité des investissements de sécurité réactifs face à la robustesse des investissements IT structurels.
Enfin nous mettrons en évidence les implications pour la gouvernance et le pilotage stratégique de la performance globale.

Développement structuré

A. Définitions et concepts clés

Risque cyber : Mesuré ici par la fréquence et l’ampleur des violations de données (data breaches) qui nuisent à la réputation et à la confiance des clients,.
Gouvernance des SI : Processus de décision concernant l’allocation des ressources IT et la collaboration entre les fonctions d’audit interne et les unités d’affaires,.
Contrôle interne : Intégration de politiques de sécurité et de pratiques d’audit au sein des routines opérationnelles pour prévenir les erreurs humaines ou les failles de configuration.
Pilotage de la performance : Capacité à réduire les incidents cyber (résultat de sécurité) par une gestion optimale du mix d’investissement IT/Sécurité,.
Indicateurs : L’étude utilise les budgets IT/sécurité (KPI de moyens) et le nombre de violations ou enregistrements piratés (KPI de résultat),.

B. Enjeux organisationnels et managériaux du risque cyber

Menaces pour la performance : Les violations de données impactent négativement la valeur de l’entreprise et la confiance des parties prenantes,.
Impact financier et stratégique : L’inefficacité des dépenses de sécurité actuelles crée un “piège mental” consistant à traiter les symptômes (patches) plutôt que les causes fondamentales (systèmes obsolètes),.
Responsabilité managériale : Nécessité pour les cadres dirigeants d’adopter une vision holistique (“Security by design”) où la sécurité est un facteur de chaque décision IT,.

C. Rôle du contrôle de gestion dans la gestion du risque cyber

Suivi des coûts liés aux incidents : Utilisation des violations passées comme déclencheurs d’investissements stratégiques.
Budgets de cybersécurité : Arbitrage entre les solutions de sécurité “symboliques” (purement conformes) et les investissements IT substantiels (modernisation),.
Tableaux de bord : Intégration de la sensibilisation (mesurée par les divulgations volontaires) comme indicateur de la maturité du risque,.
Aide à la décision : Orientation des fonds vers la modernisation des systèmes hérités (legacy systems) pour éliminer les vulnérabilités structurelles,.
Intégration du risque dans le pilotage stratégique : Aligner les stratégies IT globales avec les objectifs de sécurité pour éviter le gaspillage budgétaire,.

D. Outils, modèles ou mécanismes évoqués

Indicateurs : Analyse des rapports annuels 10-K pour quantifier la sensibilisation aux menaces (TA) et aux contre-mesures (CA),.
Systèmes d’information : Utilisation de bases de données comme CiTDB (Harte-Hanks) pour suivre les budgets IT réels au niveau des sites.
Méthodes de mesure du risque : Modèle Panel Vector Autoregression (PVAR) pour capturer les relations bidirectionnelles et l’endogénéité entre investissement et performance,,.
Dispositifs de contrôle interne : Renforcement de la collaboration entre les fonctions d’audit interne et les autres unités via la sensibilisation à la sécurité,.

E. Résultats, apports et implications

Apports théoriques : Décomposition de la sensibilisation en deux dimensions (Menaces et Contre-mesures) et démonstration de leur rôle modérateur sur la performance IT,.
Apports pratiques : Les entreprises sensibilisées investissent davantage dans l’IT après une attaque, reconnaissant que les failles proviennent souvent de systèmes mal conçus,.
Impact sur la performance globale : L’investissement IT réduit plus efficacement les violations que l’investissement de sécurité seul, à condition qu’il y ait une forte sensibilisation aux contre-mesures,.

F. Limites de l’étude

Échantillon restreint aux entreprises américaines cotées en bourse entre 2010 et 2017,.
Difficulté à collecter des données sur les violations non découvertes ou non signalées.
La mesure de la sensibilisation basée sur les divulgations publiques peut être imparfaite par rapport à la réalité interne.

Conclusion

L’apport majeur de cet article pour le contrôle de gestion est de démontrer que la cybersécurité ne doit pas être pilotée de manière isolée. L’étude prouve que la performance sécuritaire est une conséquence de la qualité de l’infrastructure IT globale et de la maturité culturelle de la direction (sensibilisation),. Pour un mémoire, cet article est un support précieux pour justifier que le contrôle des risques cyber passe par une modernisation des systèmes d’information plutôt que par une simple accumulation de logiciels de protection,.

Références citées dans l’article

Angst, C. M., Block, E. S., D’Arcy, J., & Kelley, K. (2017). When do IT security investments matter? Accounting for the influence of institutional factors in the context of healthcare data breaches. MIS Quarterly, 41(3), 893-916..
Gordon, L. A., & Loeb, M. P. (2002). The economics of information security investment. ACM Transactions on Information and System Security, 5(4), 438-457..
Hsu, C., Lee, J.-N., & Straub, D. W. (2012). Institutional influences on information systems security innovations. Information Systems Research, 23(3), 918-939..
Kwon, J., & Johnson, M. E. (2014). Proactive versus reactive security investments in the healthcare sector. MIS Quarterly, 38(2), 451-471..
Straub, D., & Welke, R. (1998). Coping with systems risk: Security planning models for management decision making. MIS Quarterly, 22(4), 441-469..

The Influences of Public and Institutional Pressure on Firms’ Cybersecurity Disclosures.

Posted on 02/05/2026 by wiam

Référence de l’article

D’Arcy, J., & Basoglu, K. A. (2022). The Influences of Public and Institutional Pressure on Firms’ Cybersecurity Disclosures. Journal of the Association for Information Systems, 23(3), 779-805. https://doi.org/10.17705/1jais.00740

Mots-clés

Cybersécurité, gestion des risques, divulgation d’informations (disclosure), pilotage de la performance, théorie de la légitimité, pression institutionnelle, gouvernance des systèmes d’information, rapports 8-K.

Introduction synthétique

Cet article explore les déterminants des divulgations opportunes d’informations sur la cybersécurité dans les rapports 8-K déposés auprès de la SEC. Le problème central réside dans la gestion de la communication après une violation de données, un événement qui engendre des coûts financiers et réputationnels substantiels menaçant la viabilité de l’entreprise. L’objectif des auteurs est de déterminer si des pressions externes, autres que réglementaires, incitent les entreprises à communiquer sur leurs risques et leur gestion de la sécurité. Ils testent l’hypothèse selon laquelle la pression publique (attention médiatique) et la pression institutionnelle (violations chez les pairs) agissent comme des moteurs de divulgation, modulés par l’origine interne ou externe de la faille. Pour le contrôle de gestion, cette recherche souligne que la cybersécurité n’est pas qu’un défi technique, mais un enjeu de pilotage stratégique de l’information pour maintenir la légitimité auprès des investisseurs.

Annonce du plan

D’abord nous analyserons les fondements théoriques de la divulgation comme outil de légitimation et les concepts clés liés à la gouvernance de l’information.
Ensuite nous examinerons les enjeux managériaux du risque cyber et comment les pressions de l’environnement influencent la performance perçue.
Enfin nous mettrons en évidence les résultats de l’étude concernant le rôle du pilotage de la communication dans la réduction de l’asymétrie d’information et les limites de ces mécanismes.

Développement structuré

A. Définitions et concepts clés

Risque cyber : Comprend les violations de données, les attaques par déni de service et les ransomwares, entraînant des coûts financiers et réputationnels majeurs.
Gouvernance des SI : Elle se manifeste ici par la gestion stratégique des rapports financiers et réglementaires (10-K, 10-Q, 8-K) visant à informer les parties prenantes sur la viabilité à long terme de l’organisation.
Contrôle interne : Mentionné à travers le cadre de la loi Sarbanes-Oxley (SOX), il impose l’identification des faiblesses matérielles des contrôles informatiques liés à l’information financière.
Pilotage de la performance : Capacité de l’entreprise à maintenir sa valeur boursière et la confiance des investisseurs face à des événements défavorables.
Indicateurs de risque (KRI) et de performance (KPI) : L’étude utilise le volume de recherche Google comme indicateur de pression (KRI) et le nombre de mots liés à la sécurité dans les rapports 8-K (DiscWord) comme mesure de l’effort de transparence (KPI).

B. Enjeux organisationnels et managériaux du risque cyber

Menaces pour la performance : Les cyberattaques impactent négativement le prix des actions, la qualité de l’information financière et peuvent entraîner le départ de dirigeants (CEO/CFO).
Impact financier et stratégique : Une violation peut réduire les dépenses des clients et les pousser vers des canaux concurrents. Les investisseurs utilisent ces divulgations pour ajuster leurs décisions d’investissement.
Responsabilité managériale : Les gestionnaires exercent un pouvoir discrétionnaire sur la quantité et la nature des informations divulguées, arbitrant entre transparence et protection contre de futures attaques (ne pas aider les hackers).

C. Rôle du contrôle de gestion dans la gestion du risque cyber

Suivi des coûts : Le contrôle de gestion doit intégrer les dommages financiers directs et les litiges potentiels liés aux failles.
Budgets de cybersécurité : L’article mentionne les dépenses en capital (CapEx) comme un facteur lié à la taille de l’entreprise et à sa probabilité de subir une attaque.
Tableaux de bord et aide à la décision : La gestion des rapports 8-K sert d’outil de pilotage proactif pour combler le “fossé de légitimité” créé par une crise.
Intégration stratégique : Le contrôle de gestion aide à décider si une information est “matérielle” (significative) pour l’investisseur, influençant ainsi la communication stratégique de l’entreprise.

D. Outils, modèles ou mécanismes évoqués

Indicateurs : “DiscWord” (comptage de mots-clés de sécurité) mesure l’étendue de la divulgation.
Systèmes d’information : Utilisation de la base de données EDGAR de la SEC et de scripts d’extraction de données pour analyser les rapports financiers.
Méthodes de mesure du risque : Études d’événements boursiers et analyses de régression (MCO et binomiale négative) pour lier les pressions aux divulgations.
Dispositifs de contrôle interne : Évaluations post-brèche incluant la réinitialisation des mots de passe et les audits médico-légaux par des tiers.

E. Résultats, apports et implications

Apports théoriques : L’étude affine la théorie de la légitimité en montrant que les entreprises sont sélectives : elles communiquent davantage après une faille externe (jugée moins blâmable) qu’après une faille interne.
Apports pratiques : Les gestionnaires utilisent les violations chez les pairs pour se différencier (en divulguant moins) afin de signaler qu’ils ne partagent pas les mêmes faiblesses sectorielles, sauf s’ils sont eux-mêmes victimes.
Impact sur la performance globale : Une communication proactive suite à une pression publique peut aider à restaurer la confiance, tandis que la rétention d’information sur les failles internes peut conduire à une évaluation erronée de la valeur de l’entreprise.

F. Limites de l’étude

La mesure de la pression publique par Google Trends ne distingue pas si l’attention est positive ou négative.
L’agrégation annuelle des données ne permet pas de mesurer avec précision la “rapidité” de la réponse au jour près.
Le focus sur les entreprises cotées américaines limite la généralisation à d’autres contextes réglementaires.

Conclusion

Cet article démontre que la divulgation d’informations cyber est un acte de pilotage stratégique dicté par la gestion de la réputation et de la légitimité. Pour un mémoire en contrôle de gestion, il est crucial car il établit que le reporting cyber n’est pas seulement une réponse à la loi, mais une réaction aux attentes du marché et à la pression publique. L’étude offre un cadre pour comprendre comment les indicateurs de risque externes (attention publique) transforment les politiques de reporting interne et influencent la performance boursière.

Références citées dans l’article

Bansal, P., & Clelland, I. (2004). Talking trash: Legitimacy, impression management, and unsystematic risk in the context of the natural environment. Academy of Management Journal, 47(1), 93-103.
Gordon, L. A., Loeb, M. P., & Sohail, T. (2010). Market value of voluntary disclosures concerning information security. MIS Quarterly, 34(3), 567-594.
Li, H., No, W. G., & Wang, T. (2018). SEC’s cybersecurity disclosure guidance and disclosed cybersecurity risk factors. International Journal of Accounting Information Systems, 30, 40-55.
Securities and Exchange Commission (SEC). (2018). Commission statement and guidance on public company cybersecurity disclosures.
Zavyalova, A., Pfarrer, M. D., Reger, R. K., & Shapiro, D. L. (2012). Managing the message: The effects of firm actions and industry spillovers on media coverage following wrongdoing. Academy of Management Journal, 55(5), 1079-1101.

An empirical investigation of company response to data breaches

Posted on 02/05/2026 by wiam

Référence de l’article
Nikkhah, H. R., & Grover, V. (2022). An empirical investigation of company response to data breaches. MIS Quarterly, 46(4), 2163–2196. https://doi.org/10.25300/MISQ/2022/16609

Mots-clés
Cybersécurité, gestion des risques, violation de données, pilotage de la performance, parties prenantes, gouvernance de l’information, stratégie de réponse, valeur boursière.

Introduction synthétique

L’article traite de l’impact des stratégies de réponse des entreprises suite à une violation de données (« data breach ») sur leurs parties prenantes clés : les clients et les investisseurs. Face à l’augmentation des cyberattaques et au coût moyen élevé d’une brèche, le problème de gestion réside dans la difficulté des organisations à atténuer efficacement les dommages réputationnels et financiers via leur communication post-crise. L’objectif des auteurs est d’analyser comment la nature de la réponse (excuses, compensation, actions correctives) et son délai de diffusion influencent les comportements punitifs des clients et la réaction du marché boursier. La recherche montre que la cybersécurité constitue un enjeu de contrôle de gestion, car une gestion de crise défaillante impacte directement la performance globale à court et moyen terme.

Annonce du plan

D’abord nous analyserons les fondements théoriques de la violation des attentes et les typologies de réponses adoptées par les entreprises.
Ensuite nous examinerons les impacts différenciés du risque cyber sur la performance commerciale et financière.
Enfin nous mettrons en évidence le rôle crucial du pilotage de la réponse pour minimiser la dégradation de la valeur organisationnelle.

Développement structuré

A. Définitions et concepts clés

Le risque cyber est défini comme un accès non autorisé à l’information résultant d’un compromis de sécurité, perçu comme une défaillance de service majeure menaçant la survie de l’organisation.

La gouvernance des systèmes d’information inclut les lois de notification et les politiques de protection des données privées.

Le contrôle interne regroupe les dispositifs techniques et organisationnels (formation, audits de sécurité) visant à prévenir les violations et à assurer la continuité du service.

Le pilotage de la performance correspond à la capacité de l’entreprise à maintenir sa légitimité, sa rentabilité et ses relations avec les parties prenantes après un choc cyber.

Les indicateurs utilisés incluent la « Perceived Expectancy Violation » comme indicateur de risque et la performance mesurée par le « Cumulative Abnormal Return » pour les investisseurs ainsi que l’intention de départ des clients.

B. Enjeux organisationnels et managériaux du risque cyber

Les brèches provoquent une insatisfaction forte chez les clients et une incertitude financière chez les investisseurs. Elles génèrent une perte de valeur boursière et un bouche-à-oreille négatif. Les dirigeants doivent arbitrer entre l’inaction, coûteuse à long terme, et des stratégies accommodantes exigeant des ressources importantes.

C. Rôle du contrôle de gestion dans la gestion du risque cyber

Le contrôle de gestion doit intégrer les coûts de compensation et les pertes de revenus potentielles liées au départ des clients. L’étude suggère que l’allocation de ressources visant à réduire le temps de réponse est plus efficiente qu’une augmentation des compensations tardives. Les tableaux de bord doivent inclure la rapidité de réponse comme indicateur clé. L’article montre également que les excuses peuvent être aussi efficaces que la compensation financière tout en étant moins coûteuses.

D. Outils, modèles ou mécanismes évoqués

L’étude mobilise des indicateurs de satisfaction post-incident et de rétention client. Elle utilise la méthode d’Event Study pour mesurer l’impact boursier et des Factorial Surveys pour analyser les réactions des clients. Les dispositifs de contrôle interne recommandés incluent des mesures correctives telles que la réinitialisation des mots de passe et le recours à des firmes expertes en sécurité.

E. Résultats, apports et implications

Les résultats valident la théorie de la violation des attentes : la brèche rompt le contrat implicite de protection des données. Les stratégies d’inaction ou d’action corrective seule sont inefficaces. L’ajout d’excuses ou de compensation est indispensable pour protéger la performance. La rapidité de réponse est déterminante : une réponse immédiate atténue les pertes, alors qu’une réponse tardive perd son efficacité. Les effets négatifs tendent à s’estomper après plusieurs mois.

F. Limites de l’étude

L’échantillon est limité aux entreprises américaines cotées. L’étude se concentre sur les données de cartes de crédit. Le comportement mesuré chez les clients correspond à une intention et non à un comportement réel observé.

Conclusion

L’apport majeur de cet article pour le contrôle de gestion réside dans la démonstration que la performance post-incident cyber dépend fortement du pilotage de la communication vers les parties prenantes. Il fournit une base empirique justifiant des investissements non seulement dans la prévention, mais aussi dans la capacité de réponse rapide, levier stratégique pour préserver la valeur actionnariale et la base client.

Références citées dans l’article

Afifi, W. A., & Metts, S. (1998). Characteristics and consequences of expectation violations in close relationships. Journal of Social and Personal Relationships, 15(3), 365-392.

Coombs, W. T. (1998). An analytic framework for crisis situations. Journal of Public Relations Research, 10(3), 177-191.

Fama, E. F. (1998). Market efficiency and long-term returns. Journal of Financial Economics, 49(3), 283-306.

Malhotra, A., & Malhotra, C. K. (2011). Evaluating customer information breaches as service failures. Journal of Service Research, 14(1), 44-59.

Yayla, A. A., & Hu, Q. (2011). The impact of information security events on stock value. Journal of Information Technology, 26(1), 60-77.

Fiche de lecture

Posted on 01/28/2026 by jalbymaelle@gmail.com

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Segarra-Blasco, A., Tomàs-Porres, J., & Teruel, M. (2025). AI, robots and innovation in European SMEs. Small Business Economics, 65, 719–745. https://doi.org/10.1007/s11187-025-01017-2

Mots-clés

PME ; intelligence artificielle ; robotisation ; innovation ; transformation organisationnelle ; performance ; technologies numériques

Synthèse

Segarra-Blasco, Tomàs-Porres et Teruel analysent l’impact de l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) et de la robotisation sur les capacités d’innovation des PME européennes. L’article s’inscrit dans une perspective de transformation technologique et organisationnelle, en montrant que l’adoption de ces technologies ne constitue pas uniquement un investissement technique, mais un véritable levier stratégique influençant la performance et la compétitivité des PME.

Les auteurs démontrent que l’IA et les robots favorisent l’innovation des PME lorsqu’ils sont intégrés dans une logique organisationnelle cohérente, combinant compétences humaines, apprentissage organisationnel et reconfiguration des processus. Ces résultats sont particulièrement pertinents pour les PME cherchant à optimiser ou mutualiser leurs fonctions commerciales, notamment la force de vente, via des outils numériques partagés.

Développement

1. Cadre théorique et objectifs de l’article

Les auteurs s’appuient sur la littérature relative à :

l’innovation technologique,
la transformation numérique des PME,
les capacités organisationnelles nécessaires à l’absorption des nouvelles technologies.

L’objectif principal de l’article est d’évaluer dans quelle mesure l’adoption de l’IA et des robots influence la performance innovante des PME européennes, tout en tenant compte des caractéristiques organisationnelles propres à ces entreprises.

Contrairement aux grandes entreprises, les PME disposent de ressources limitées, ce qui rend l’adoption technologique plus risquée mais potentiellement plus transformatrice.

2. Méthodologie

L’étude repose sur :

un large échantillon de PME européennes,
des données issues d’enquêtes statistiques,
des modèles économétriques permettant d’identifier les effets de l’IA et de la robotisation sur l’innovation.

Les auteurs distinguent plusieurs formes d’innovation (produits, processus, organisationnelle) afin d’évaluer précisément l’impact des technologies.

3. Résultats principaux

Les résultats montrent que :

l’adoption de l’IA et des robots a un effet positif significatif sur l’innovation des PME ;
cet effet est renforcé lorsque les PME disposent de compétences internes adaptées et d’une capacité d’apprentissage organisationnel ;
les technologies numériques favorisent la reconfiguration des processus internes, notamment commerciaux et opérationnels.

Les auteurs soulignent que l’IA permet :

une meilleure exploitation des données,
une automatisation de certaines tâches,
une coordination plus efficace des activités.

4. Apports pour le management commercial et la mutualisation de la force de vente

Bien que l’article ne traite pas directement de la force de vente, ses implications pour le management commercial sont importantes :

les outils basés sur l’IA facilitent la centralisation des informations commerciales ;
ils permettent une coordination accrue entre équipes, condition clé de la mutualisation de la force de vente ;
La digitalisation soutient des modèles commerciaux plus flexibles, adaptés aux contraintes des PME.

Ainsi, l’adoption de technologies numériques constitue un pré-requis organisationnel à la mise en place de dispositifs de force de vente mutualisée.

Conclusion

Cet article montre que l’intelligence artificielle et la robotisation sont des leviers majeurs d’innovation et de performance pour les PME européennes, à condition d’être intégrées dans une logique organisationnelle et stratégique cohérente. Les résultats soulignent l’importance des compétences, de l’apprentissage et de la reconfiguration des processus, éléments centraux pour toute démarche de mutualisation de la force de vente.

L’étude apporte un éclairage théorique et empirique solide pour comprendre comment les PME peuvent utiliser les technologies numériques afin d’optimiser leurs ressources commerciales et renforcer leur compétitivité face aux grandes entreprises.

Références bibliographiques

Segarra-Blasco, A., Tomàs-Porres, J., & Teruel, M. (2025). AI, robots and innovation in European SMEs. Small Business Economics, 65, 719–745.

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Peñarroya-Farell, M., Vaziri, M., Soto Rivera, S. K., & Miralles, F. (2025). A complex leadership perspective on generative AI adoption in SMEs: The interplay of TAM, TMT, and RBV. Administrative Sciences, 15(12), 494. https://doi.org/10.3390/admsci15120494

Mots-clés

Intelligence artificielle générative ; PME ; leadership organisationnel ; adoption technologique ; TAM ; TMT ; RBV ; complexité ; transformation digitale

Synthèse

Cet article examine l’adoption de l’intelligence artificielle générative (GenAI) dans les petites et moyennes entreprises (PME) sous l’angle du leadership organisationnel. S’inscrivant dans une perspective de complexité, les auteurs proposent un cadre conceptuel intégrant trois approches théoriques majeures : le Technology Acceptance Model (TAM), la Temporal Motivation Theory (TMT) et la Resource-Based View (RBV). L’objectif est de dépasser les modèles linéaires d’adoption technologique pour analyser l’adoption de la GenAI comme un processus non linéaire, dynamique et fortement dépendant des comportements des dirigeants.

À partir d’une étude qualitative menée auprès de dirigeants de PME espagnoles, l’article met en évidence que l’adoption de la GenAI ne dépend pas uniquement de la perception de son utilité ou de sa facilité d’usage, mais repose sur l’alignement entre intention stratégique, motivation managériale et allocation des ressources. Les auteurs identifient ainsi quatre profils de leadership — Strategic Adopters, Aspiring Adopters, Opportunistic Adopters et Operational Stabilizers — qui structurent différentes trajectoires d’adoption de la GenAI. Ces résultats apportent une contribution théorique significative à la littérature sur la transformation digitale des PME et soulignent le rôle central du leadership dans la création de valeur à partir des technologies émergentes.

Développement

1. Objectifs et méthodologie de l’étude

L’objectif principal de l’article est de comprendre comment le comportement des dirigeants de PME influence l’adoption de l’IA générative dans un contexte de transformation digitale caractérisé par l’incertitude, la contrainte de ressources et la complexité organisationnelle. Plus précisément, les auteurs cherchent à analyser dans quelle mesure le leadership permet d’aligner intention, motivation et ressources dans le processus d’adoption de la GenAI.

La recherche repose sur une méthodologie qualitative, fondée sur :

des entretiens semi-directifs menés entre mai et décembre 2024,
un échantillon de 15 dirigeants de PME espagnoles issus de secteurs variés,
une analyse interprétative de type Interpretative Phenomenological Analysis (IPA), combinée à une analyse thématique transversale.

Ce choix méthodologique vise à capter la complexité des processus décisionnels et des logiques managériales à l’œuvre dans les PME en phase d’adoption précoce de la GenAI.

2. L’adoption de la GenAI comme processus complexe et non linéaire

L’un des apports majeurs de l’article réside dans la remise en cause des modèles linéaires d’adoption technologique. Les auteurs montrent que les modèles classiques, tels que le TAM ou la diffusion des innovations, sont insuffisants pour expliquer l’adoption de technologies disruptives comme la GenAI dans les PME.

En mobilisant la théorie de la complexité et la Complexity Leadership Theory, l’adoption est analysée comme un système adaptatif complexe, dans lequel les dimensions cognitives (perception de l’utilité et de la facilité d’usage), motivationnelles (urgence perçue, valeur attendue) et organisationnelles (ressources, compétences, infrastructures) interagissent de manière dynamique. Le leadership joue alors un rôle de mécanisme de coordination permettant — ou non — l’émergence de trajectoires d’adoption plus stratégiques.

3. Intention, motivation et ressources : une lecture intégrée (TAM, TMT, RBV)

L’intégration des trois cadres théoriques constitue le cœur de la contribution conceptuelle de l’article.

Le TAM permet d’analyser l’intention d’adoption à travers la perception de l’utilité et de la facilité d’usage de la GenAI.
La TMT introduit une dimension temporelle et motivationnelle, en soulignant le rôle de l’urgence perçue et de la valeur attendue dans le déclenchement de l’action.
La RBV met en évidence le rôle structurant des ressources internes, notamment les compétences humaines, les capacités dynamiques et la maturité technologique.

Les résultats montrent que ces dimensions ne fonctionnent pas de manière indépendante, mais s’influencent mutuellement. Ainsi, une forte intention d’adoption peut rester sans effet en l’absence de ressources, tandis qu’une capacité technique sans motivation stratégique conduit à des usages fragmentés et peu transformants.

4. Profils de leadership et trajectoires d’adoption de la GenAI

À partir de l’analyse des données empiriques, les auteurs identifient quatre profils de leadership :

Strategic Adopters : dirigeants alignant intention, motivation et ressources, engagés dans une adoption proactive et stratégique de la GenAI.
Aspiring Adopters : dirigeants convaincus de l’intérêt de la GenAI mais limités par des contraintes de ressources et de capacités organisationnelles.
Opportunistic Adopters : dirigeants adoptant la GenAI de manière ponctuelle et tactique, sans vision stratégique globale.
Operational Stabilizers : dirigeants privilégiant la stabilité opérationnelle et maintenant une distance vis-à-vis de la GenAI.

Ces profils illustrent que l’adoption de la GenAI ne correspond pas à des étapes successives, mais à des configurations dynamiques susceptibles d’évoluer sous l’effet de changements internes ou externes.

Conclusion

Cet article met en évidence que l’adoption de l’intelligence artificielle générative dans les PME est avant tout un phénomène organisationnel et managérial, plutôt qu’un simple choix technologique. En intégrant les apports du TAM, de la TMT et de la RBV dans une perspective de complexité, les auteurs démontrent que le leadership constitue le levier central permettant d’aligner intention stratégique, motivation et allocation des ressources.

Pour les PME, les résultats suggèrent que la GenAI ne peut devenir un véritable levier de performance et de transformation que si elle est intégrée dans une vision stratégique cohérente, soutenue par le développement des compétences et des capacités organisationnelles. L’étude apporte ainsi des enseignements précieux pour les dirigeants, mais aussi pour les chercheurs s’intéressant aux dynamiques de transformation digitale dans des contextes contraints.

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Abubakar, J. E., Yusuf, S. O., & Yusuf, P. O. (2025). From branding to sales conversion: How AI-powered CRM systems shape the customer journey for African SMEs. International Journal of Science and Research Archive, 14(02), 494–506. https://doi.org/10.30574/ijsra.2025.14.2.0369

Mots-clés

Intelligence artificielle ; CRM ; parcours client ; branding ; conversion des ventes ; PME africaines ; transformation digitale ; personnalisation ; automatisation

Synthèse

Cet article analyse le rôle des systèmes de Customer Relationship Management (CRM) intégrant l’intelligence artificielle dans l’optimisation du parcours client des petites et moyennes entreprises (PME) africaines. Les auteurs s’intéressent plus particulièrement à la manière dont ces outils permettent de relier les activités de branding aux performances commerciales, notamment en matière de conversion des ventes.

S’appuyant sur une revue de littérature approfondie et sur plusieurs études de cas sectorielles (commerce de détail, agriculture, services), l’article met en évidence que les CRM dopés à l’IA constituent des leviers majeurs de compétitivité pour les PME opérant dans des contextes marqués par des contraintes fortes de ressources, de compétences et d’infrastructures. Les résultats montrent que l’automatisation, la personnalisation des interactions et l’analyse prédictive offertes par ces systèmes permettent d’améliorer la cohérence de la marque, l’engagement client et, in fine, les taux de conversion. L’article apporte ainsi une contribution pertinente à la littérature sur la transformation digitale des PME dans les marchés émergents.

Développement

1. Objectifs et méthodologie de l’étude

L’objectif principal de l’article est d’analyser comment les systèmes CRM alimentés par l’IA influencent les différentes étapes du parcours client — de la notoriété de la marque jusqu’à la conversion et à la fidélisation — dans le contexte spécifique des PME africaines. Les auteurs cherchent à combler un manque dans la littérature, celle-ci étant majoritairement centrée sur les économies développées.

La méthodologie adoptée repose sur :

une revue de littérature structurée portant sur le CRM, l’IA, le branding et la conversion des ventes ;
une analyse qualitative de cas d’entreprises africaines issues de secteurs variés (retail, agriculture, services) ;
une approche conceptuelle articulant CRM, parcours client et création de valeur.

Cette méthodologie permet d’appréhender à la fois les apports technologiques des CRM intelligents et leurs implications managériales dans des environnements contraints.

2. Le CRM alimenté par l’IA comme levier d’optimisation du parcours client

Les auteurs rappellent que le parcours client se structure autour de plusieurs étapes clés : prise de conscience (awareness), considération, achat, rétention et advocacy. Les CRM traditionnels, centrés sur la gestion statique des données, se révèlent insuffisants pour piloter efficacement ces étapes dans des marchés dynamiques et fragmentés.

L’intégration de l’IA transforme le CRM en un outil proactif capable d’analyser de grands volumes de données clients, de détecter des patterns comportementaux et d’anticiper les besoins. Les technologies mobilisées — apprentissage automatique, analyse prédictive, traitement du langage naturel — permettent d’automatiser les interactions, de personnaliser les contenus et d’améliorer la réactivité des entreprises tout au long du parcours client.

3. Branding, personnalisation et engagement client

L’un des apports centraux de l’article réside dans l’analyse du lien entre CRM intelligent et branding. Les auteurs montrent que la cohérence et la personnalisation des interactions renforcent la perception de la marque à chaque point de contact avec le client. Les CRM alimentés par l’IA permettent notamment :

une communication cohérente sur l’ensemble des canaux ;
une adaptation fine des messages aux préférences et comportements individuels ;
une amélioration de l’expérience client grâce à des interactions fluides et contextualisées.

Dans le contexte africain, où les marchés sont caractérisés par une forte hétérogénéité culturelle et linguistique, cette capacité de personnalisation apparaît comme un facteur clé de différenciation et de fidélisation.

4. Impact des CRM intelligents sur la conversion des ventes

L’article souligne que les systèmes CRM intégrant l’IA jouent un rôle déterminant dans l’amélioration des taux de conversion. Grâce à l’automatisation du nurturing des leads, à la segmentation avancée et aux recommandations personnalisées, les PME peuvent concentrer leurs ressources limitées sur les prospects à plus forte probabilité de conversion.

Les auteurs mettent également en avant le rôle des chatbots, des rappels automatisés et des offres dynamiques dans la réduction des frictions au moment de l’achat. Ces dispositifs contribuent à fluidifier la prise de décision du client, tout en améliorant l’efficacité commerciale des PME.

5. Enjeux spécifiques et limites dans le contexte africain

L’étude identifie plusieurs freins à l’adoption des CRM alimentés par l’IA en Afrique : limitations des infrastructures numériques, contraintes financières, déficit de compétences digitales et résistances culturelles. Toutefois, les auteurs soulignent que les solutions SaaS, les stratégies mobile-first et les modèles économiques flexibles rendent ces technologies de plus en plus accessibles aux PME africaines.

L’article insiste également sur la nécessité d’un accompagnement managérial et stratégique afin d’éviter une adoption purement technologique, déconnectée des objectifs business.

Conclusion

Cet article met en évidence que les systèmes CRM intégrant l’intelligence artificielle constituent un levier stratégique majeur pour les PME africaines souhaitant renforcer leur branding et améliorer leurs performances commerciales. En optimisant l’ensemble du parcours client, ces outils permettent de transformer des interactions fragmentées en expériences cohérentes, personnalisées et génératrices de valeur.

Toutefois, la réussite de ces démarches repose moins sur la technologie elle-même que sur la capacité des PME à intégrer ces outils dans une stratégie globale, tenant compte des contraintes organisationnelles, humaines et contextuelles. L’article ouvre ainsi des perspectives de recherche intéressantes sur l’impact à long terme de l’IA sur la croissance et la structuration des PME dans les économies émergentes.

Références bibliographiques

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Clark, W. R., Manley, S. C., Hair, J. F., & Williams, R. I. (2025). Sales management improves SME performance, but not without marketing planning. Marketing Management Journal, 34(2), 1–18.

Mots-clés

PME ; gestion de la force de vente ; planification marketing ; performance commerciale ; alignement stratégique ; coordination marketing–ventes

Synthèse

Clark et al. (2025) analysent l’impact de la gestion de la force de vente sur la performance des PME, en mettant en évidence le rôle central de la planification marketing comme condition de succès. L’article s’inscrit dans la littérature sur l’alignement interfonctionnel et démontre que la performance commerciale ne résulte pas uniquement d’une force de vente bien structurée, mais de son intégration dans une stratégie marketing cohérente.

Les auteurs montrent que les PME qui investissent simultanément dans la gestion de la force de vente et dans la planification marketing obtiennent de meilleures performances économiques. Ces résultats sont particulièrement pertinents pour l’étude de la mutualisation de la force de vente, qui nécessite une coordination renforcée entre les fonctions commerciales et marketing.

Développement

1. Cadre théorique

L’article s’appuie sur les travaux relatifs :

à la gestion de la force de vente (sales management), incluant la structuration, le pilotage et le contrôle des équipes commerciales ;
à la planification marketing, définie comme un processus stratégique visant à aligner les actions commerciales sur les objectifs de marché ;
à l’alignement marketing–ventes, considéré comme un facteur clé de performance organisationnelle.

Les auteurs soulignent que, dans les PME, la proximité organisationnelle ne garantit pas automatiquement une coordination efficace entre les fonctions.

2. Problématique et hypothèses

La problématique centrale est la suivante :
La gestion de la force de vente améliore-t-elle la performance des PME, et sous quelles conditions ?

Les auteurs formulent plusieurs hypothèses, dont la principale stipule que :

la gestion de la force de vente a un impact positif sur la performance,
mais que cet impact est conditionné par la présence d’une planification marketing structurée.

3. Méthodologie

L’étude repose sur :

une enquête quantitative menée auprès de dirigeants de PME,
des mesures de la performance (croissance, résultats financiers, performance perçue),
des analyses statistiques permettant de tester les effets directs et modérateurs.

Les auteurs adoptent une approche empirique rigoureuse, adaptée au contexte des PME.

4. Résultats principaux

Les résultats montrent que :

la gestion de la force de vente améliore significativement la performance des PME ;
toutefois, cet effet disparaît ou s’affaiblit fortement en l’absence de planification marketing ;
la planification marketing joue donc un rôle modérateur clé dans la relation entre gestion des ventes et performance.

Ces résultats confirment que les actions commerciales isolées sont insuffisantes pour créer un avantage durable.

5. Apports pour la mutualisation de la force de vente dans les PME

L’article apporte des enseignements directs pour ta problématique :

la mutualisation de la force de vente exige une coordination stratégique renforcée ;
sans planification marketing partagée, une force de vente mutualisée risque de générer des conflits de priorités ou une dilution des objectifs ;
l’alignement marketing–ventes est une condition indispensable à la performance des dispositifs commerciaux mutualisés.

Ainsi, la mutualisation de la force de vente doit être pensée comme un projet stratégique global, et non comme une simple solution de réduction des coûts.

Conclusion

Clark et al. (2025) démontrent que la gestion de la force de vente constitue un levier majeur de performance pour les PME, à condition qu’elle soit intégrée à une planification marketing structurée. L’article met en lumière l’importance de l’alignement stratégique et de la coordination interfonctionnelle.

Dans le cadre d’un mémoire sur la mutualisation de la force de vente, cette étude fournit un fondement théorique et empirique solide pour analyser les conditions de réussite et les limites des modèles commerciaux mutualisés dans les PME.

Références bibliographiques

Clark, W. R., Manley, S. C., Hair, J. F., & Williams, R. I. (2025). Sales management improves SME performance, but not without marketing planning. Marketing Management Journal, 34(2), 1–18.

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Carlos, V. S., Almeida, J., Rodrigues, F. S., Macedo, A. C., & Veiga, P. M. (2025). The impact of entrepreneurial ecosystems on value co-creation in SMEs: The moderating role of marketing innovations. Administrative Sciences, 15(12), 475. https://doi.org/10.3390/admsci15120475

Mots-clés

PME ; écosystèmes entrepreneuriaux ; co-création de valeur ; innovation marketing ; performance ; collaboration inter-organisationnelle ; stratégie commerciale

Synthèse

Carlos et al. (2025) analysent l’influence des écosystèmes entrepreneuriaux sur la capacité des PME à co-créer de la valeur avec leurs parties prenantes, en mettant en évidence le rôle modérateur des innovations marketing. L’article s’inscrit dans une perspective relationnelle et systémique de la performance des PME, montrant que la création de valeur ne dépend plus uniquement des ressources internes, mais aussi de la qualité des interactions avec l’environnement économique.

Les auteurs démontrent que les PME intégrées dans des écosystèmes entrepreneuriaux dynamiques sont plus à même de développer des pratiques de co-création de valeur, à condition de mobiliser des innovations marketing adaptées. Ces résultats sont particulièrement pertinents pour analyser des dispositifs de mutualisation de la force de vente, qui reposent sur la coopération, le partage de ressources et la coordination entre acteurs.

Développement

1. Cadre théorique

L’article mobilise plusieurs courants théoriques :

la théorie des écosystèmes entrepreneuriaux, définis comme un ensemble d’acteurs interconnectés (entreprises, institutions, clients, partenaires) favorisant l’innovation et la croissance ;
la co-création de valeur, qui repose sur l’interaction active entre l’entreprise et ses parties prenantes ;
l’innovation marketing, entendue comme l’adaptation des pratiques commerciales, des canaux et des modes de relation client.

Les auteurs posent l’hypothèse que les écosystèmes entrepreneuriaux ont un effet positif sur la co-création de valeur, et que cet effet est renforcé par les innovations marketing.

2. Méthodologie

L’étude repose sur :

une enquête quantitative menée auprès de PME,
des analyses statistiques permettant de mesurer les relations entre écosystème entrepreneurial, innovation marketing et co-création de valeur.

Les variables clés mesurent :

le degré d’intégration de la PME dans son écosystème,
le niveau d’innovation marketing,
la capacité de co-création de valeur avec les clients et partenaires.

3. Résultats principaux

Les résultats montrent que :

l’intégration dans un écosystème entrepreneurial a un impact positif significatif sur la co-création de valeur ;
les innovations marketing jouent un rôle modérateur, amplifiant cet effet ;
les PME qui développent des pratiques marketing innovantes tirent davantage parti de leur environnement.

Les auteurs soulignent que la performance des PME repose de plus en plus sur leur capacité à collaborer, partager des ressources et coordonner leurs actions commerciales.

4. Apports pour le management commercial et la mutualisation de la force de vente

L’article apporte des enseignements directement mobilisables pour ta problématique :

la mutualisation de la force de vente peut être analysée comme une forme de co-création de valeur inter-organisationnelle ;
les écosystèmes entrepreneuriaux facilitent le partage de ressources commerciales (compétences, réseaux, informations) ;
les innovations marketing (outils digitaux, CRM partagés, nouvelles approches relationnelles) renforcent l’efficacité des dispositifs commerciaux mutualisés.

Ainsi, la mutualisation de la force de vente apparaît comme une stratégie collective, cohérente avec une logique d’écosystème entrepreneurial.

Conclusion

Cet article montre que la performance des PME dépend fortement de leur capacité à s’insérer dans des écosystèmes entrepreneuriaux et à développer des pratiques de co-création de valeur. Les innovations marketing jouent un rôle clé pour transformer ces interactions en avantage concurrentiel.

Dans le cadre d’un mémoire sur la mutualisation de la force de vente pour les PME, cette étude fournit un cadre théorique solide pour analyser les logiques de coopération commerciale, de partage des ressources et de coordination entre entreprises.

Références bibliographiques

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Majeed, M., & Jarvis, J. (2024). Tendances IA 2025 : Leaders des sciences de la vie sur les données, le numérique et l’IA. ZS Associates. https://www.zs.com

Tendances IA 2025 _ Leaders des…

Mots-clés

Intelligence artificielle ; transformation digitale ; stratégie d’entreprise ; données ; compétences ; fonctions commerciales ; performance organisationnelle

Synthèse

Ce rapport de ZS Associates analyse les grandes tendances liées à l’intelligence artificielle, aux données et au numérique à l’horizon 2025, à partir d’une enquête menée auprès de 127 dirigeants technologiques du secteur des sciences de la vie. Les auteurs montrent que l’IA est devenue un moteur central de la stratégie d’entreprise, dépassant son rôle traditionnel de simple fonction support.

Le rapport met en évidence que la création de valeur par l’IA ne dépend pas uniquement de la technologie, mais repose sur des facteurs organisationnels clés : qualité des données, compétences humaines, alignement stratégique et capacité à démontrer un retour sur investissement mesurable. Ces enseignements sont particulièrement pertinents pour les PME cherchant à transformer ou mutualiser leurs fonctions commerciales, notamment la force de vente, à l’aide d’outils digitaux et d’IA.

Développement

1. Objectifs et méthodologie du rapport

Le rapport repose sur :

une enquête menée par Harris Poll entre juillet et août 2024,
un échantillon de 127 cadres dirigeants (CIO, CTO, CDIO, responsables data et digital),
des entreprises multinationales des secteurs pharmaceutique, biotechnologique et des sciences de la vie.

L’objectif est d’identifier les priorités stratégiques, les investissements et les défis organisationnels liés à l’IA et au numérique à l’horizon 2025.

2. L’IA comme moteur stratégique de l’entreprise

Les résultats montrent que :

95 % des répondants estiment que l’IA influence désormais autant, voire plus, la stratégie d’entreprise que des facteurs traditionnels (coûts, préférences clients) ;
la technologie passe d’un rôle de support à un pilier central de la création de valeur.

Les investissements en IA et digital devraient augmenter en 2025 (93 % des répondants), notamment dans les fonctions commerciales, médicales et R&D.

3. Données, organisation et compétences : conditions de création de valeur

Le rapport insiste sur plusieurs leviers clés :

la qualité et l’intégration des données (fin des silos, exploitation de données non structurées),
la nécessité de mesurer le ROI des projets IA,
l’importance de l’alignement organisationnel, avec des équipes orientées vers des objectifs globaux plutôt que vers des technologies isolées.

Les auteurs soulignent que les freins majeurs à l’adoption de l’IA sont principalement non techniques : culture, compétences, gouvernance et confiance.

4. Implications pour les fonctions commerciales et la mutualisation de la force de vente

Bien que centré sur les sciences de la vie, le rapport présente des implications transversales :

l’IA est de plus en plus intégrée aux outils commerciaux (CRM, plateformes digitales) ;
la centralisation des données facilite la coordination des équipes commerciales ;
la mutualisation des ressources devient possible grâce à des plateformes partagées et des processus standardisés.

Ainsi, l’IA constitue un levier facilitateur de la mutualisation de la force de vente, à condition que les compétences humaines et l’organisation suivent.

Conclusion

Ce rapport met en évidence que l’intelligence artificielle et le numérique représentent un levier stratégique majeur pour la performance et la transformation des organisations à l’horizon 2025. Toutefois, la création de valeur repose avant tout sur des facteurs organisationnels, humains et stratégiques.

Pour les PME, ces enseignements suggèrent que la mutualisation de la force de vente via des outils digitaux et d’IA ne peut être performante que si elle s’inscrit dans une stratégie globale, fondée sur la qualité des données, l’alignement des équipes et le développement des compétences.

Références bibliographiques

Majeed, M., & Jarvis, J. (2024). Tendances IA 2025 : Leaders des sciences de la vie sur les données, le numérique et l’IA. ZS Associates

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2024). Artificial intelligence in service. Journal of the Academy of Marketing Science, 52, 1–25. https://doi.org/10.1007/s11747-023-00964-0

Mots-clés

Intelligence artificielle ; services ; marketing ; création de valeur ; automatisation ; relation client ; compétences humaines ; transformation des organisations

Synthèse

Cet article propose une analyse approfondie du rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans les activités de service, en s’inscrivant dans le champ du marketing et du management des services. Huang et Rust examinent comment l’IA transforme la nature même des services, les interactions avec les clients et les compétences requises au sein des organisations. L’objectif principal est de dépasser une vision technocentrée de l’IA pour analyser ses implications stratégiques, humaines et organisationnelles.

Les auteurs développent un cadre conceptuel structurant l’IA selon trois types d’intelligence — mécanique, analytique et émotionnelle — et montrent comment ces formes d’IA redéfinissent les rôles respectifs des technologies et des employés humains dans les services. L’article met en évidence que la valeur créée par l’IA dépend largement de la complémentarité entre automatisation technologique et compétences humaines, notamment dans les services à forte intensité relationnelle. Cette contribution est centrale pour comprendre l’impact de l’IA sur la relation client, les fonctions commerciales et les stratégies de différenciation des entreprises.

Développement

1. Objectifs et positionnement théorique

L’article vise à répondre à une question centrale : comment l’intelligence artificielle transforme-t-elle la conception, la production et la délivrance des services ? Les auteurs s’inscrivent dans la continuité de leurs travaux antérieurs sur l’IA et le marketing, tout en proposant une synthèse théorique à forte valeur explicative.

L’approche adoptée est conceptuelle et intégrative. Elle mobilise la littérature en marketing des services, en management de l’innovation et en intelligence artificielle afin de proposer un cadre structurant permettant d’analyser les impacts différenciés de l’IA selon les types de services et les formes d’interaction client.

2. Les trois formes d’intelligence artificielle dans les services

Huang et Rust distinguent trois formes d’IA, chacune ayant des implications spécifiques pour les services :

IA mécanique : orientée vers l’automatisation des tâches répétitives et standardisées (ex. chatbots basiques, automatisation des processus). Elle permet des gains d’efficacité et de réduction des coûts.
IA analytique : fondée sur l’analyse de données massives et les capacités prédictives (ex. CRM intelligents, systèmes de recommandation). Elle améliore la personnalisation et la prise de décision.
IA émotionnelle : capable de reconnaître et de répondre aux émotions humaines (ex. analyse du ton de la voix, reconnaissance faciale). Elle ouvre la voie à une transformation profonde des interactions client.

Cette typologie permet de dépasser une vision homogène de l’IA et de mieux comprendre ses usages différenciés selon les contextes de service.

3. Complémentarité entre IA et compétences humaines

Un apport majeur de l’article réside dans l’analyse de la complémentarité entre intelligence artificielle et intelligence humaine. Les auteurs montrent que si l’IA excelle dans les tâches routinières, analytiques et prédictives, elle reste limitée dans les dimensions créatives, éthiques et relationnelles complexes.

Ainsi, la création de valeur dans les services repose sur une reconfiguration des rôles : l’IA prend en charge les tâches à faible valeur relationnelle, tandis que les employés humains se concentrent sur les interactions à forte intensité émotionnelle et sur la résolution de situations complexes. Cette reconfiguration implique une évolution des compétences, des modes de management et de la formation professionnelle.

4. Implications pour la relation client et les fonctions commerciales

L’article souligne que l’IA transforme profondément la relation client en rendant les services plus rapides, personnalisés et disponibles en continu. Les outils basés sur l’IA, tels que les CRM intelligents et les assistants virtuels, permettent une meilleure compréhension des besoins clients et une anticipation des comportements.

Cependant, les auteurs insistent sur le risque de déshumanisation des services si l’IA est déployée sans réflexion stratégique. Dans les fonctions commerciales et de service, l’IA doit être conçue comme un outil de soutien à la relation, et non comme un substitut total à l’interaction humaine. Cette analyse est particulièrement pertinente pour les organisations cherchant à mutualiser ou digitaliser leurs forces de vente tout en maintenant une qualité relationnelle élevée.

Conclusion

Cet article constitue une contribution théorique majeure à la compréhension de l’impact de l’intelligence artificielle sur les services. Huang et Rust montrent que l’IA ne se limite pas à un outil d’automatisation, mais qu’elle redéfinit en profondeur la création de valeur, les compétences et la relation client.

Pour les entreprises, et en particulier les PME, les enseignements de l’article soulignent que la performance des dispositifs basés sur l’IA dépend avant tout de leur intégration dans une stratégie globale, articulant technologie, organisation et compétences humaines. L’IA apparaît ainsi comme un levier de transformation stratégique des services, à condition d’être pensée dans une logique de complémentarité avec l’humain.

Références bibliographiques

Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2024). Artificial intelligence in service. Journal of the Academy of Marketing Science, 52, 1–25. https://doi.org/10.1007/s11747-023-00964-0

FICHE DE LECTURE

Référence (format APA)

Del Giudice, M., Scuotto, V., Garcia-Perez, A., & Petruzzelli, A. M. (2025). Artificial intelligence and strategic decision-making in small and medium-sized enterprises. Small Business Economics, 64, Article 1017. https://doi.org/10.1007/s11187-025-01017-2

Mots-clés

Intelligence artificielle ; PME ; prise de décision stratégique ; capacités dynamiques ; ressources immatérielles ; transformation digitale ; avantage concurrentiel

Synthèse

Cet article analyse le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus de prise de décision stratégique des petites et moyennes entreprises (PME). S’inscrivant dans le champ de l’économie et du management stratégique des PME, les auteurs cherchent à comprendre comment l’IA contribue à améliorer la qualité des décisions, la réactivité stratégique et la création d’avantage concurrentiel dans des organisations caractérisées par des ressources limitées.

En mobilisant les cadres théoriques de la Resource-Based View (RBV) et des capacités dynamiques, l’article montre que l’IA agit comme un amplificateur des ressources immatérielles des PME, notamment les connaissances, les compétences managériales et la capacité d’anticipation. Les résultats soulignent que l’IA ne remplace pas la décision humaine, mais transforme la manière dont les dirigeants perçoivent leur environnement, traitent l’information et formulent leurs choix stratégiques. Cette contribution est particulièrement pertinente pour les PME engagées dans des démarches de transformation digitale et d’optimisation de leurs fonctions commerciales et décisionnelles.

Développement

1. Objectifs et cadre théorique

L’objectif principal de l’article est d’examiner comment l’intelligence artificielle influence la prise de décision stratégique au sein des PME. Les auteurs partent du constat que la littérature existante sur l’IA est largement centrée sur les grandes entreprises, alors que les PME font face à des contraintes spécifiques en matière de ressources, de compétences et de gouvernance.

L’étude s’appuie sur deux cadres théoriques complémentaires :

la Resource-Based View (RBV), qui considère l’IA comme une ressource stratégique permettant de valoriser les actifs immatériels de l’entreprise ;
la théorie des capacités dynamiques, qui met l’accent sur la capacité des PME à intégrer, reconfigurer et exploiter les technologies pour s’adapter à des environnements incertains.

2. L’IA comme soutien à la prise de décision stratégique

Les auteurs montrent que l’IA améliore la prise de décision stratégique en permettant une analyse plus rapide et plus fine de volumes importants de données internes et externes. Les outils basés sur l’IA facilitent la détection de tendances de marché, l’anticipation des comportements clients et l’évaluation de scénarios stratégiques alternatifs.

Dans les PME, où la prise de décision est souvent centralisée autour du dirigeant, l’IA joue un rôle d’outil cognitif d’aide à la décision, réduisant l’incertitude et les biais décisionnels. Toutefois, l’article souligne que l’efficacité de ces outils dépend fortement de la capacité des dirigeants à interpréter et intégrer les résultats produits par l’IA dans leur raisonnement stratégique.

3. Ressources immatérielles et capacités organisationnelles

Un apport important de l’article réside dans l’analyse de l’interaction entre l’IA et les ressources immatérielles des PME. Les auteurs montrent que l’IA renforce la valeur des connaissances organisationnelles, du capital humain et du capital relationnel, à condition que ces ressources soient correctement structurées et gouvernées.

L’IA contribue également au développement de capacités dynamiques, en améliorant la capacité des PME à :

détecter les opportunités et menaces de leur environnement (sensing) ;
saisir ces opportunités par des choix stratégiques éclairés (seizing) ;
reconfigurer leurs ressources et processus (transforming).

4. Enjeux managériaux et limites de l’adoption de l’IA

L’article met en évidence plusieurs défis liés à l’adoption de l’IA dans les PME. Parmi les principaux freins figurent le manque de compétences analytiques, les contraintes financières et la dépendance excessive à des solutions technologiques standardisées.

Les auteurs insistent sur le fait que l’IA ne peut constituer un levier stratégique que si elle est intégrée dans une vision managériale claire, soutenue par un investissement dans les compétences et une gouvernance adaptée. Une adoption purement opportuniste ou technocentrée risque de produire des effets limités, voire contre-productifs.

Conclusion

Cet article met en lumière le rôle structurant de l’intelligence artificielle dans la prise de décision stratégique des PME. En s’appuyant sur la RBV et la théorie des capacités dynamiques, les auteurs montrent que l’IA agit comme un catalyseur de création de valeur, en renforçant les ressources immatérielles et les capacités d’adaptation des entreprises.

Pour les PME, les enseignements de l’article soulignent que l’IA ne constitue pas une solution miracle, mais un outil stratégique dont la performance dépend étroitement de la qualité du leadership, des compétences disponibles et de l’alignement avec la stratégie globale de l’entreprise. Ces conclusions font écho aux travaux récents sur la transformation digitale et offrent un cadre pertinent pour analyser la mutualisation des fonctions commerciales et décisionnelles dans les PME.

Références bibliographiques

Fiche de lecture

Posted on 01/28/2026 by jalbymaelle@gmail.com

FICHE DE LECTURE

Référence

Segarra-Blasco, A., Tomàs-Porres, J., & Teruel, M. (2025). AI, robots and innovation in European SMEs. Small Business Economics, 65, 719–745. https://doi.org/10.1007/s11187-025-01017-2

Mots-clés

PME ; intelligence artificielle ; robotisation ; innovation ; transformation organisationnelle ; performance ; technologies numériques

Synthèse

Développement

1. Cadre théorique et objectifs de l’article

Les auteurs s’appuient sur la littérature relative à :

l’innovation technologique,
la transformation numérique des PME,
les capacités organisationnelles nécessaires à l’absorption des nouvelles technologies.

Contrairement aux grandes entreprises, les PME disposent de ressources limitées, ce qui rend l’adoption technologique plus risquée mais potentiellement plus transformatrice.

2. Méthodologie

L’étude repose sur :

un large échantillon de PME européennes,
des données issues d’enquêtes statistiques,
des modèles économétriques permettant d’identifier les effets de l’IA et de la robotisation sur l’innovation.

Les auteurs distinguent plusieurs formes d’innovation (produits, processus, organisationnelle) afin d’évaluer précisément l’impact des technologies.

3. Résultats principaux

Les résultats montrent que :

l’adoption de l’IA et des robots a un effet positif significatif sur l’innovation des PME ;
cet effet est renforcé lorsque les PME disposent de compétences internes adaptées et d’une capacité d’apprentissage organisationnel ;
les technologies numériques favorisent la reconfiguration des processus internes, notamment commerciaux et opérationnels.

Les auteurs soulignent que l’IA permet :

une meilleure exploitation des données,
une automatisation de certaines tâches,
une coordination plus efficace des activités.

4. Apports pour le management commercial et la mutualisation de la force de vente

Bien que l’article ne traite pas directement de la force de vente, ses implications pour le management commercial sont importantes :

les outils basés sur l’IA facilitent la centralisation des informations commerciales ;
ils permettent une coordination accrue entre équipes, condition clé de la mutualisation de la force de vente ;
La digitalisation soutient des modèles commerciaux plus flexibles, adaptés aux contraintes des PME.

Ainsi, l’adoption de technologies numériques constitue un pré-requis organisationnel à la mise en place de dispositifs de force de vente mutualisée.

Conclusion

Références bibliographiques

Segarra-Blasco, A., Tomàs-Porres, J., & Teruel, M. (2025). AI, robots and innovation in European SMEs. Small Business Economics, 65, 719–745.

Posted on 12/29/2025 by ihssan

Fiche de lecture 1 :

Cenizo, C. (2025). Redefining consumer experience through artificial intelligence in the luxury retail sector. Journal of Retailing and Consumer Services.

Mots clés : intelligence artificielle, luxe, expérience client, invisibilité scénique, personnalisation curatoriale, infrastructure symbolique.

Cenizo (2025) étudie la tension apparente entre l’automatisation propre à l’Intelligence Artificielle (IA) et l’exigence d’exclusivité et d’émotion du secteur du luxe. À travers une étude qualitative menée auprès de 16 managers de marques de prestige, l’auteur cherche à comprendre comment intégrer la puissance de l’IA sans altérer l’image de marque.

En premier lieu, nous définirons le concept d’« invisibilité scénique » préconisé par l’auteur.
Nous aborderons ensuite la notion d’infrastructure symbolique nécessaire au maintien du prestige.
Enfin, nous analyserons la stratégie de « personnalisation curatoriale » qui distingue le luxe du marché de masse.

Développement :
Selon Cenizo(2025), l’intégration de l’IA dans le luxe doit répondre à un impératif d’invisibilité scénique. Ce concept désigne la nécessité absolue de dissimuler la technologie aux yeux du client pour ne pas briser la magie de l’expérience d’achat. Contrairement à d’autres secteurs, le luxe ne doit pas exposer la technologie pour elle-même. L’IA doit opérer en arrière-plan (coulisses), agissant comme un outil discret d’aide à la décision pour le vendeur humain, afin de rendre l’interaction plus riche et pertinente sans robotiser la relation client.

L’article développe également le concept d’infrastructure symbolique. Il s’agit de l’ensemble des codes immatériels, du langage soutenu et de l’esthétique raffinée propres à une maison de luxe. Si l’IA est amenée à faire des recommandations, elle ne peut se contenter de statistiques froides; elle doit adopter cette infrastructure symbolique pour que la technologie s’efface derrière la culture et l’histoire de la marque.

Enfin, l’auteur oppose la personnalisation de masse à la personnalisation curatoriale. Ce terme technique fait référence à une sélection exigeante et restreinte de produits, opérée par l’IA non pas pour maximiser les ventes, mais pour correspondre au goût pointu du client. Alors que le marché de grande consommation utilise l’IA pour inonder le client d’options, l’IA de luxe doit savoir filtrer et ne pas tout montrer pour préserver une part de mystère et de désir. C’est cette retenue stratégique qui garantit le sentiment d’exclusivité.

Conclusion :
L’article conclut que l’IA ne diminue pas la valeur perçue du luxe si elle respecte ses codes d’exclusivité. En restant invisible et au service de l’humain, elle permet de concilier l’efficacité du traitement de données avec l’émotion de l’expérience client.

Références bibliographiques

Cenizo, C. (2025). Redefining consumer experience through artificial intelligence in the luxury retail sector. Journal of Retailing and Consumer Services.

Fiche de lecture 2 :

Dwivedi, Y. K., et al. (2023). Metaverse marketing: How the metaverse will shape the future of consumer research and practice. Psychology & Marketing.

Mots clés : univers virtuels, extension de l’identité, avatar, produits numériques, dilution de marque.

Dwivedi et ses co-auteurs rassemblent des avis d’experts pour analyser les mutations du marketing à l’ère des mondes virtuels persistants. L’article se penche spécifiquement sur la manière dont les consommateurs utilisent ces nouveaux espaces pour se définir. L’hypothèse centrale est que l’avatar devient un prolongement de l’individu, ouvrant de nouvelles opportunités pour les marques de luxe.

Nous analyserons d’abord le rôle de l’avatar au travers du concept d’extension de l’identité.
Nous soulignerons ensuite les implications pour le secteur du luxe, notamment via la vente de biens immatériels.
Nous terminerons par les risques de dégradation de l’image de marque liés à l’expérience virtuelle.

Développement:
Les auteurs mettent en lumière le concept d’extension de l’identité. Il s’agit d’une théorie psychologique selon laquelle les possessions d’un individu (qu’elles soient réelles ou virtuelles) font partie intégrante de sa définition de soi aux yeux des autres. Dans les univers virtuels, l’avatar n’est pas un simple personnage de jeu, mais la nouvelle incarnation sociale du consommateur, son « corps numérique ».

Pour le secteur du luxe, cette dynamique justifie la vente de vêtements numériques (apparences virtuelles) à des prix élevés. Ces biens immatériels remplissent la même fonction sociale que les biens réels : signaler un statut, une richesse ou un style de vie. L’article note un paradoxe intéressant : le virtuel permet de créer des produits « impossibles » (matériaux inexistants, affranchissement des lois de la physique), ce qui peut, contre toute attente, augmenter l’exclusivité et la désirabilité de la marque.

Cependant, l’article avertit des risques technologiques. Une expérience virtuelle défaillante peut entraîner une dilution de la marque, c’est-à-dire une perte significative de valeur et de prestige aux yeux du consommateur. La maîtrise technique devient donc un facteur critique : une mauvaise exécution dans le virtuel endommage la réputation dans le réel.

Conclusion :
Les univers virtuels représentent un levier de croissance pour le luxe, permettant de monétiser l’identité numérique. Toutefois, les marques doivent transférer leur excellence du monde physique vers le monde virtuel pour ne pas briser le contrat de confiance.

Références bibliographiques

Dwivedi, Y. K., et al. (2023). Metaverse marketing: How the metaverse will shape the future of consumer research and practice. Psychology & Marketing.

Fiche de lecture 3 :

Xie, G. (2025). The impact of generative AI shopping assistants on E-commerce consumer motivation and behavior. International Journal of Information Management.

Mots clés : IA générative, assistants d’achat, motivation extrinsèque, confiance, conception de l’interface, comportement du consommateur.

Cet article étudie l’impact des assistants d’achat basés sur l’intelligence artificielle générative sur l’acte d’achat en ligne. L’auteur cherche à isoler les facteurs qui transforment une recommandation algorithmique en achat réel.

En premier lieu, nous identifierons les motivations principales des consommateurs, notamment la motivation extrinsèque.
Nous mettrons ensuite en lumière le rôle central de la confiance dans le processus de décision.
Enfin, nous expliquerons l’importance critique de la conception de l’interface utilisateur sur la perception de compétence de l’IA.

Développement :
L’étude démontre que la motivation extrinsèque est le facteur clé d’adoption de l’IA. Ce concept désigne le comportement d’un utilisateur qui agit non pas pour le plaisir de l’activité elle-même, mais pour atteindre un objectif précis et efficace (gain de temps, pertinence immédiate de la réponse). Le consommateur de luxe attend donc avant tout de l’utilité.

Cependant, l’auteur insiste sur le rôle pivot de la confiance. Le terme « pivot » signifie ici que la confiance est l’élément central qui fait basculer la décision : sans elle, aucune vente n’est possible. L’algorithme est souvent perçu comme une boîte noire, c’est-à-dire un système opaque dont le fonctionnement interne est incompréhensible pour l’utilisateur, générant de la méfiance.

Pour surmonter cette barrière, la conception de l’interface (l’aspect visuel et l’ergonomie) joue un rôle déterminant. L’analyse révèle que même si une IA est techniquement performante, une interface peu esthétique brise la confiance. Le consommateur associe inconsciemment la beauté du design à la compétence technique de l’intelligence. Ainsi, le design n’est pas un accessoire, mais une condition nécessaire à l’achat.

Conclusion :
L’utilisation de l’IA générative augmente la conversion à condition de lever les freins liés à la confiance par une interface soignée, prérequis indispensable pour que le consommateur accepte les conseils d’une machine.

Références bibliographiques

Xie,G. (2025). The impact of generative AI shopping assistants on E-commerce consumer motivation and behavior. International Journal of Information Management.

Fiche de lecture 4 :

Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and Artificial Intelligence: An Experiential Perspective. Journal of Marketing, 85(1), 131-151.

Mots clés : expérience consommateur, adoption technologique, résistance psychologique, autonomie perçue, menace identitaire.

Cet article majeur propose un cadre théorique pour comprendre comment les consommateurs vivent l’expérience avec l’IA au quotidien. Contrairement aux approches purement techniques, les auteurs se concentrent sur les tensions psychologiques. Leur hypothèse est que l’IA peut créer un sentiment de menace existentielle pour le consommateur, qui craint de perdre son autonomie face à la machine.

En premier lieu, nous définirons la tension entre l’efficacité de l’IA et l’autonomie du consommateur.
Nous aborderons ensuite le concept de menace identitaire liée au remplacement de l’humain.
Enfin, nous analyserons les stratégies pour concevoir une IA qui respecte l’expérience utilisateur.

Développement :
Les auteurs identifient une tension critique concernant l’autonomie perçue. Ce concept se définit comme le sentiment subjectif du consommateur d’être à l’origine de ses propres choix et de garder le contrôle. Dans le luxe, si l’IA prend trop de décisions à la place du client (recommandations trop directives), celui-ci ressent une perte d’autonomie qui dégrade son expérience, même si la recommandation est juste.

L’article développe ensuite le concept de menace identitaire. Il s’agit de la peur inconsciente d’être remplacé ou dévalorisé par une machine capable de reproduire des capacités humaines. Pour des consommateurs aisés qui construisent leur identité sur l’unicité et le privilège, interagir avec une machine peut être perçu comme déshumanisant. L’étude montre que les consommateurs préfèrent une technologie d’augmentation (qui les rend plus compétents) plutôt qu’une technologie de remplacement (qui les rend passifs).

Enfin, concernant l’expérience, les auteurs soulignent l’importance de la transparence des données. Expliquer clairement pourquoi l’IA fait telle suggestion permet de redonner du pouvoir de décision au client et d’atténuer la méfiance envers l’algorithme.

Conclusion :
Cet article est fondamental car il explique les freins psychologiques. Il prouve que dans le luxe, l’adoption de l’IA ne dépend pas de la performance technologique, mais de la capacité de la marque à rassurer le client sur son statut d’être humain unique et autonome.

Références bibliographiques

Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and Artificial Intelligence: An Experiential Perspective. Journal of Marketing.

Fiche de lecture 5 :

Prentice, C., & Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee service. Journal of Retailing and Consumer Services, 56, 102186.

Mots clés : engagement client, service employé, intelligence artificielle, fidélité, attachement émotionnel.

Prentice et Nguyen (2020) étudient l’impact comparé de l’IA et des employés humains sur la fidélité des clients. L’étude est particulièrement pertinente car elle teste directement si l’IA peut remplacer l’humain pour créer de l’engagement. Leur hypothèse est que l’IA et l’humain jouent des rôles complémentaires mais distincts.

Nous distinguerons d’abord l’engagement fonctionnel de l’engagement émotionnel.
Nous analyserons ensuite les limites de l’IA pour retenir les clients sur le long terme.
Nous terminerons par la notion de service hybride comme solution idéale.

Développement :
L’article met en évidence deux types d’engagement. L’engagement fonctionnel est lié à la performance utilitaire : la rapidité, la précision et la disponibilité immédiate. Sur ce point, l’IA excelle et satisfait les clients pressés. En revanche, l’engagement émotionnel, défini comme le sentiment d’être compris, spécial et affectivement attaché à la marque, reste le domaine réservé des employés humains.

L’étude montre via des analyses statistiques que si l’IA améliore la satisfaction immédiate, elle a un impact faible sur la rétention à long terme (la capacité à garder un client fidèle). Dans le secteur du luxe, où la fidélité repose sur l’affect, l’IA seule est insuffisante. Les clients peuvent être satisfaits par un agent conversationnel (chatbot), mais ils ne développent pas de lien sentimental avec la marque à travers lui.

Les auteurs concluent sur la nécessité d’un service hybride. Il s’agit d’une stratégie combinant les forces de l’IA (pour gérer les tâches répétitives) et celles des humains (pour les interactions à forte valeur ajoutée), libérant ainsi du temps aux employés pour se concentrer sur l’émotion.

Conclusion :
Cet article valide les limites de l’automatisation. Il démontre scientifiquement que pour maintenir l’exclusivité et l’attachement propre au luxe, l’IA ne peut être qu’un support technique et non le visage principal de la relation client.

Références bibliographiques

Prentice, C., & Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee service. Journal of Retailing and Consumer Services.

Intelligence artificielle et recherche en gestion

Posted on 12/24/2025 by HABIB Abdelhakim

Référence (format APA)

Véry, P., & Cailluet, L. (2019). Intelligence artificielle et recherche en gestion. Revue française de gestion, 285, 119-134.

https://doi.org/10.3166/rfg.2020.00405

Mots clés de l’article :

Mots clés : intelligence artificielle, recherche en gestion, machine learning, diffusion scientifique, production scientifique, Big Data, méthodes analytiques, épistémologie

Synthèse :

Philippe Véry et Ludovic Cailluet analysent l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la recherche en sciences de gestion. L’article explore comment l’IA influence les pratiques de production et de diffusion scientifique, les compétences nécessaires aux chercheurs, ainsi que les implications épistémologiques et institutionnelles. Les auteurs soulignent que l’IA ne remplacera pas le chercheur mais transformera son rôle, ses méthodes et son accès aux données.

L’article examine d’abord la définition et les types d’IA (faible, forte, machine learning, deep learning, reinforcement learning, traitement du langage naturel) et leurs développements récents. Ensuite, il discute des bouleversements attendus et des critiques sur les scénarios futuristes tels que la singularité et la crainte que l’IA dépasse l’intelligence humaine. Les auteurs insistent sur l’importance d’une approche pragmatique, notamment via le concept d’intelligence augmentée.

Développement :

IA et production scientifique :
- L’IA est largement utilisée dans la médecine pour le diagnostic, l’analyse génétique, la détection de tumeurs et la prédiction de l’évolution des maladies.
- Elle permet de surpasser certains biais cognitifs des chercheurs humains et d’ouvrir de nouvelles perspectives, notamment par la citizen science ou le crowdsourcing.
- L’IA relance le débat entre rationalité et empirisme, mettant en tension l’approche théorique et l’analyse de données massives.
IA et diffusion scientifique :
- L’IA aide les éditeurs et reviewers à analyser les manuscrits : sélection initiale, détection de plagiat, identification de reviewers, résumé automatique et évaluation de rigueur méthodologique.
- Bien que l’IA automatise certaines tâches, la décision finale reste humaine. Toutefois, elle introduit de nouveaux biais (ex. biais de genre) dans l’évaluation scientifique.
Problèmes d’accès et coût :
- L’IA nécessite l’accès à de grandes bases de données et des compétences techniques spécifiques (cloud computing, programmation).
- Les coûts et compétences requis peuvent créer une fracture entre chercheurs ou institutions selon leurs moyens.
IA et recherche en gestion :
- L’IA est à la fois objet et méthode de recherche : en RH, marketing, finance, etc.
- Elle permet l’analyse de grandes quantités de données qualitatives et historiques, et améliore la productivité du chercheur.
- L’article souligne que l’IA modifie le rôle du chercheur, de l’éditeur et du reviewer, et peut créer des inégalités entre chercheurs selon leur maîtrise des méthodes IA.

Conclusion :

L’IA pénètre progressivement la recherche en sciences de gestion, impactant production, diffusion, méthodologie et financement de la recherche. Elle oblige les chercheurs à acquérir de nouvelles compétences et à repenser leur positionnement épistémologique. L’IA pourrait transformer les normes de la recherche, en renforçant la rigueur et en favorisant une approche empirique. Toutefois, elle ne remplacera pas l’activité humaine, mais modifiera profondément l’écosystème académique et institutionnel.

Références bibliographiques (format APA)

Véry, P., & Cailluet, L. (2019). Intelligence artificielle et recherche en gestion. Revue française de gestion, 285, 119-134. https://doi.org/10.3166/rfg.2020.00405

Industry experiences of artificial intelligence (AI): Benefits and challenges in operations and supply chain management

Posted on 12/24/2025 by HABIB Abdelhakim

Référence (format APA)

Fosso Wamba, S., Queiroz, M. M., Guthrie, C., & Braganza, A. (2021). Industry experiences of artificial intelligence (AI): Benefits and challenges in operations and supply chain management. Production Planning & Control. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882695

Mots clés de l’article :

Mots clés : artificial intelligence, Industry 4.0, operations management, supply chain management, performance, adoption challenges

Synthèse :

Samuel Fosso Wamba, Maciel M. Queiroz, Cameron Guthrie et Ashley Braganza analysent le rôle croissant de l’intelligence artificielle (IA) dans la transformation des opérations et de la supply chain. Les auteurs montrent que l’IA constitue aujourd’hui une technologie clé de l’Industrie 4.0, capable d’améliorer la performance opérationnelle, la prise de décision et la résilience des chaînes logistiques, tout en soulevant des défis organisationnels, technologiques et humains.

Dans un premier temps, l’article met en évidence l’interaction entre l’IA et la gestion des opérations et des chaînes logistiques. Ensuite, il présente les contributions académiques et industrielles sélectionnées dans ce numéro spécial. Enfin, les auteurs proposent des pistes de recherche futures pour les chercheurs et les praticiens.

Développement :

Selon Fosso Wamba et al. (2021), l’intelligence artificielle joue un rôle central dans la modernisation des systèmes de production et de supply chain, notamment grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données et à automatiser des processus complexes. L’IA est utilisée dans des domaines variés tels que la prévision de la demande, l’optimisation des stocks, la maintenance prédictive, la planification de la production et la gestion de la distribution.

Les auteurs soulignent que l’IA ne fonctionne pas de manière isolée, mais en synergie avec d’autres technologies de l’Industrie 4.0 telles que l’Internet des objets (IoT), le big data, la blockchain et les systèmes cyber-physiques. Cette combinaison permet aux entreprises d’améliorer la visibilité, la flexibilité et l’agilité de leurs chaînes logistiques, tout en réduisant les coûts et les erreurs opérationnelles.

L’article met également en évidence plusieurs expériences industrielles concrètes. Par exemple, des entreprises comme Amazon, DHL ou General Motors utilisent l’IA pour optimiser les opérations d’entrepôt, la planification des tournées ou la maintenance des équipements. Ces applications démontrent le potentiel de l’IA à créer un avantage concurrentiel durable.

Cependant, Fosso Wamba et al. insistent sur les défis liés à l’adoption de l’IA. Parmi ceux-ci figurent le manque de compétences internes, la résistance au changement, les coûts d’implémentation, les questions éthiques et la dépendance à la qualité des données. Les auteurs montrent que la simple adoption d’outils d’IA ne garantit pas automatiquement des bénéfices : une stratégie claire, un soutien managérial et une transformation organisationnelle sont nécessaires.

Enfin, l’article propose une classification des recherches présentées dans le numéro spécial selon différentes approches de l’IA (robots intelligents, apprentissage automatique, systèmes hybrides). Cette typologie permet de mieux comprendre les multiples applications de l’IA dans la gestion des opérations et de la supply chain.

Conclusion :

Cet article met en lumière le rôle stratégique de l’intelligence artificielle dans l’amélioration de la performance et de la résilience des opérations et des chaînes logistiques. Il montre que l’IA constitue un levier majeur de transformation pour les entreprises évoluant dans un environnement incertain et fortement concurrentiel.

Toutefois, les auteurs soulignent que la réussite des projets d’IA dépend fortement de facteurs organisationnels, humains et technologiques. L’article offre ainsi un cadre de réflexion pertinent pour les chercheurs et les praticiens souhaitant comprendre les bénéfices, les limites et les conditions de succès de l’IA en supply chain management.

Références bibliographiques (format APA)

Fosso Wamba, S., Queiroz, M. M., Guthrie, C., & Braganza, A. (2021). Industry experiences of artificial intelligence (AI): Benefits and challenges in operations and supply chain management. Production Planning & Control. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882695

Transformer l’ombre en lumière opérationnelle

Posted on 12/22/2025 by Aboubaker Djahi

Fiche de Lecture n°5

Référence : Fürstenau, D., Rothe, H., & Sandner, M. (2021). Leaving the shadow: A configurational approach to explain post-identification outcomes of shadow IT systems. Business & Information Systems Engineering, 63(2), 97-111.

Mots-clés & Définitions

Approche configurationnelle : Méthode analysant comment une synergie de facteurs (confiance, technique, culture) produit un résultat spécifique (cf. Fürstenau et al., p. 98, où l’étude traite 27 cas réels de Shadow IT pour identifier les combinaisons gagnantes).
Business-IT Alignment : Synchronisation stratégique entre les outils technologiques et les besoins du terrain.
Post-identification : Phase critique suivant la découverte d’un outil non autorisé.
Gouvernance IT : Cadre définissant les responsabilités et les règles de conformité.

Synthèse

Les auteurs proposent de percevoir le Shadow IT non plus comme une menace, mais comme un laboratoire d’innovation gratuit (cf. Fürstenau et al., p. 100). L’étude démontre que ces systèmes sont des prototypes révélant des besoins métiers que la DSI n’a pas anticipés. En analysant la trajectoire de 27 outils “sauvages”, l’étude prouve que la répression n’est jamais l’option la plus rentable à long terme.

Développement : Indicateurs et Trajectoires

1. Le Moment de Vérité : Les 4 issues stratégiques

Après la découverte, la DSI doit arbitrer entre quatre chemins. L’étude montre que le choix n’est pas aléatoire mais dépend de la valeur métier de l’outil (cf. Fürstenau et al., p. 102) :

Phase-out (Suppression) : Appliqué quand le risque technique est jugé trop élevé par rapport au gain métier.
Replacement : La DSI remplace l’outil par une solution officielle.
IT-managed (Légalisation) : La DSI adopte et sécurise l’outil. C’est le scénario où le Shadow IT devient une innovation officielle.
Business-managed (Délégation) : Le métier garde la main sous surveillance.

2. Le facteur X : Le poids de la Confiance (Trust)

C’est le résultat chiffré le plus important de l’étude (cf. Fürstenau et al., p. 106) :

Impact de la relation : Dans les 27 cas étudiés, la qualité de la relation humaine pèse plus lourd que la performance technique de l’outil dans la décision finale.
Taux de succès du “Trustful Replacement” : Lorsque la confiance est haute, le passage du clandestin au légal se fait sans perte de productivité (cf. Fürstenau et al., p. 107). À l’inverse, une méfiance élevée garantit un retour à l’ombre dans 100 % des cas à court terme.

3. Analyse du Risque : Le cercle vicieux de la répression

L’étude quantifie les conséquences d’une gouvernance trop rigide (cf. Fürstenau et al., p. 108) :

Multiplication des risques : Une DSI perçue comme un “gendarme” n’élimine pas le Shadow IT ; elle le rend plus complexe à détecter.
Perte de visibilité : La répression pousse les employés à utiliser des solutions encore plus fragmentées (macros locales, cloud personnel), augmentant les failles de sécurité de manière invisible pour les outils de monitoring de la DSI.

Conclusion pour le Jury : L’Apport Stratégique de notre Étude

Au terme de cette analyse, les travaux de Fürstenau et al. (2021) permettent à notre étude de conclure que le défi des DSI réside dans l’orchestration.

Nous soutenons que le « Cloud clandestin » est le baromètre de l’agilité organisationnelle. En analysant les 27 configurations de l’étude, nous comprenons que transformer une ressource sauvage en innovation sécurisée est le levier de transformation le plus efficace pour un DSI. La valeur ajoutée réside dans le facteur « confiance » (cf. Fürstenau et al., p. 106), qui permet au DSI de valider sa mutation de « Constructeur » à « Service Broker ».

Notre étude utilise ce cadre pour démontrer que le succès du Cloud Hybride ne se mesure pas au contrôle exercé (souvent contourné), mais à la capacité de la DSI à intégrer les initiatives du terrain pour en faire des actifs stratégiques officiels.

Références bibliographiques : Fürstenau, D., Rothe, H., & Sandner, M. (2021). Leaving the shadow: A configurational approach to explain post-identification outcomes of shadow IT systems. Business & Information Systems Engineering, 63(2), 97-111.