Si le phénomène de départ volontaire pour certaines catégories de personnels des hôpitaux français ou pour certaines professions (infirmier.ère) a été étudié, la question des hospitalo-universitaires (HU) n’est pas relevée. Notre enquête de terrain, par l’étude de données secondaires du Centre National de Gestion, confirme pourtant le phénomène. Ces données montrent en effet que la hausse des démissions, en particulier des MCUPH, mais aussi la hausse des demandes de disponibilités et détachements sont réelles avec un rajeunissement des demandeurs. Ce constat est d’autant plus préjudiciable que cette catégorie de personnel, en plus de participer aux soins, œuvre à la formation et à la recherche en santé ; limiter les départs des Hospitalo-Universitaires devient dès lors une question de sant

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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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