Se fondant sur la théorie de l’affordance-actualisation, cet article pose la question suivante : comment les affordance d’un système d’analyse prédictive sont-elles actualisées ? L’objectif poursuivi est l’élaboration d’un cadre conceptuel du processus d’affordance-actualisation visant à affiner notre compréhension de la façon dont les utilisateurs interagissent avec un tel système afin d’actualiser leurs affordances. Nous présentons une étude de cas exploratoire multi-sites qui se penche sur un système de police prédictive récemment déployé dans les forces de la gendarmerie française. Une analyse qualitative de contenu des données collectées durant 18 mois permet de montrer que le processus d’affordance-actualisation repose sur différents schémas d’usages que les gendarmes développent en fonction des résultats qu’ils veulent atteindre.
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Les organisations utilisent l'IA dans leurs processus de recrutement de plus en plus souvent, mais la perception éthique de ces processus semble mitigée. Face à une telle diversité de perceptions de l'IA dans le recrutement, il est essentiel de comprendre l'impact de ces perceptions sur les organisations qui l'utilisent. Nous analysons le lien entre les perceptions éthiques de l'utilisation de l'IA dans le recrutement et les perceptions d'attractivité et d'innovation des organisations. Nos résultats indiquent que ces perceptions éthiques sont positivement corrélées à la perception d'attractivité des organisations, directement et indirectement via les perceptions d'innovation, avec des variations selon la méthode de recrutement utilisée. Par exemple, nous constatons que les personnes qui considèrent comme éthique pour les organisations d'utiliser l'IA de manières souvent considérées comme attentatoires à la vie privée, comme l'analyse du contenu des réseaux sociaux, perçoivent ces organisations comme plus innovantes et plus attractives.
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- Gestion des Ressources Humaines, Transformation Digitale
