Le modèle de distance CAGE vise à aider les entreprises dans leur expansion internationale en prenant en compte quatre dimensions clés : la distance culturelle (C), la distance administrative (A), la distance géographique (G) et la distance économique (E). Ces dimensions permettent de comprendre et mesurer les similitudes et différences entre deux marchés ou pays, influençant ainsi les décisions stratégiques des organisations. Plus les distances sont importantes, plus la démarche d’internationalisation est complexe et risquée. Chaque secteur d’activité réagit différemment aux distances, avec des impacts spécifiques, par exemple l’industrie agro-alimentaire à la distance culturelle et l’industrie pharmaceutique à la distance administrative. Les entreprises doivent donc tenir compte de ces distances pour réussir dans leurs marchés internationaux.
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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.
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