Cet article étudie les mécanismes d’adoption des plateformes B2B de dématérialisation des transactions entre les acteurs participant à des projets de construction publics. Des données qualitatives variées incluant 28 entretiens semi-directifs ont été recueillies pendant plus de 30 mois. Nous montrons que les principaux freins à l’adoption d’une plateforme dans un contexte de projets B2B proviennent de coûts d’affiliation élevés et de l’existence d’interdépendances étroites entre les activités des partenaires au niveau des projets. Dès lors, une trajectoire d’adoption séquentielle produirait des externalités croisées de réseau négatives, affaiblissant l’attractivité de la plateforme. A l’inverse, une trajectoire d’adoption simultanée activerait des externalités de réseau positives encourageant l’adoption de la plateforme.

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Cette vidéo présente les résultats d'une recherche sur l'adoption des outils de l'intelligence artificielle générative par les étudiants en sciences de gestion. Menée auprès de 257 étudiants français, l'étude étend le modèle UTAUT 3 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) en intégrant la confiance, la valeur d'apprentissage et l'autonomisation.
Les résultats identifient quatre facteurs clés d'adoption : l'attente de performance, la motivation hédonique, l'habitude et la confiance. Le modèle explique de manière significative l'intention d'usage, d'adoption et de recommandation de ces technologies.
L’étude offre des pistes concrètes pour les établissements d’enseignement supérieur souhaitant intégrer efficacement l’IA générative dans leurs pratiques pédagogiques et mieux préparer les étudiants aux environnements professionnels de demain.
AJILI BEN YOUSSEF Wissem - EM Normandie |
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