Companies invest heavily in R&D, yet results can be uneven. Working with universities helps ideas move from plans to usable solutions—not only through patents or equipment, but through the human side of knowledge. When teams share language, simple routines, and learn together, they frame the problem the same way and avoid rework. Starting with a co-designed brief, giving academics a bit of protected time, and backing the project with capable legal and project-management support keep collaborations on track. Prestige may open the first door, but everyday joint work creates the real value: faster adoption, better processes, and skills that stay inside the firm. When universities recognise and reward these outcomes, partnerships deepen. The takeaway is simple: invest in the relationship that carries know-how, and R&D pays off more reliably.

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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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