Companies face the challenge of combining economic and environmental objectives. An obvious, recurring question is whether, and under what circumstances, an improvement in a company’s environmental performance leads to higher profits. By examining innovation data, this study addresses the question of whether environmental innovation (EI) is synergistic with other types of innovation. To this end, we consider separately efficiency-related gains in competitiveness and cost savings due to different types of environmental innovation (EI) affecting the supply and demand sides of a company’s business. We identify synergistic interactions between EI and certain types of innovation.

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L’intelligence artificielle (IA) suscite des attentes inédites pour relever des défis majeurs d’intérêt général. Pourtant, malgré le progrès fulgurant des techniques d’IA, son adoption se heurte à l’incertitude sur ses effets et aux tensions qu’elle génère. Cette thèse explore les enjeux de l’IA d’intérêt général (IAIG) et de la dynamique complexe de son adoption, à travers deux études de cas en profondeur dont celle d’un modèle prédictif de la perte d’autonomie dans le logement social, analysé en immersion pendant six mois. Elle éclaire les mécanismes d’influence sociale, internes et externes, et les forces inertielles qui façonnent son adoption, ainsi que le rôle du management dans l’évolution des routines impactées par l’IA. Enfin, la proposition du concept intégrateur de l’efficience responsable de l’IAIG permet de formuler des recommandations pour accompagner cette dynamique complexe.
DUARTE Magalie - Burgundy School of Business |
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