L’intelligence artificielle est omniprésente en entreprise, mais son usage reste souvent mal structuré. Notre recherche propose une méthodologie en quatre étapes pour cartographier les usages de l’IA et en évaluer les risques. Nous avons identifié trois catégories de risques : managériaux, organisationnels et juridiques. Nos résultats montrent que l’IA est souvent déployée sans vision globale, que les risques sont sous-évalués et qu’une gouvernance adaptée est essentielle. Nous recommandons aux entreprises de cartographier leurs usages, de réaliser des audits réguliers, de mettre en place un cadre de gouvernance clair et de former leurs équipes. L’objectif est de faire de l’IA un levier de transformation maîtrisé plutôt qu’une source de risques mal anticipés.
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Despite the important role of entrepreneurship in alleviating poverty, scholars have paid little attention to the relationship between entrepreneurship and poverty in developed countries. As a result, our understanding of how entrepreneurship can contribute to poverty alleviation in these contexts remains limited, even though poverty in developed countries had been rising well before the COVID-19 pandemic. This systematic literature review aims to build a foundational understanding of this phenomenon by examining research articles that address the link between entrepreneurship and poverty in developed countries. The authors identify 51 relevant studies published between 1990 and 2020. This paper offers new insights and outlines several promising directions for future research to advance the literature on entrepreneurship and poverty.
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