Imposé en 2020, le télétravail s’installe durablement en mode hybride. Recommandé par le ministère du Travail puis obligatoire dès le 3 janvier 2022, il s’exerce alors à nouveau dans un cadre contraignant. L’obligation prend fin le 2 février 2022. Le travail exercé à domicile a bouleversé l’organisation intra-familiale, contribué à un accroissement de la charge de travail et à des situations de stress ou d’isolement. Le télétravail à domicile s’est exercé dans des conditions inégales en fonction du lieu de vie et de la position sociale du ménage, ainsi que du sexe (Étude COCONEL, 2020 ; Boston Consulting Group, 2021). Notre démarche s’inscrit dans ce questionnement et vise à démontrer l’impact éventuel de la formalisation du travail à domicile sur les inégalités de genre et l’influence sur la rémunération. La partie empirique repose sur une étude quantitative menée en 2022 auprès de 211 répondants travaillant à domicile. Nous mobilisons la littérature sur le télétravail, les inégalités, la théorie des conventions et les théories contractualistes. Les résultats, révèlent que la formalisation du travail à domicile n’influence pas la rémunération, les facteurs de contingence (formalisation induite) en revanche produisent des inégalités de genre en matière de rémunération. L’absence d’espace de travail dédié à domicile engendre des inégalités de rémunération.
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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.
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