Artificial intelligence and strategic decision-making in small and medium-sized enterprises

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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

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