Management de l'Innovation
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Convergence numérique dans le secteur automobile : l’émergence du Software Defined Vehicle
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Convergence numérique dans le secteur automobile : l’émergence du Software Defined Vehicle

Pitch pour le Prix FNEGE de la Meilleure Thèse en Management 2024 (thèse en 180 secondes) – Prix de thèse AIMS

Cette thèse explore les enjeux de la convergence numérique dans l’industrie automobile. Nous y analysons la stratégie du constructeur automobile français Renault dans le domaine de l’électronique et des logiciels automobiles afin de comprendre le rôle des architectures produit dans la reconfiguration d’un écosystème confronté à la convergence numérique. Nos résultats montrent qu’une architecture modulaire peut être à l’origine de contraintes techniques et organisationnelles qui brident la capacité des acteurs en place à saisir pleinement les opportunités portées par la convergence numérique. Une transition progressive vers des architectures modulaires en strates est nécessaire pour surmonter ces contraintes et reconfigurer les mécanismes de création et capture de valeur du constructeur. Notre analyse de ces transformations éclaire les mécanismes à l’œuvre dans cette transition, souligne le rôle ambigu de la modularité dans la reconfiguration des écosystèmes et participe à une meilleure articulation des apports respectifs des théories de la modularité et de la littérature sur les écosystèmes.

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CABY Jérôme - IAE Paris-Sorbonne Business School |
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Les organisations utilisent l'IA dans leurs processus de recrutement de plus en plus souvent, mais la perception éthique de ces processus semble mitigée. Face à une telle diversité de perceptions de l'IA dans le recrutement, il est essentiel de comprendre l'impact de ces perceptions sur les organisations qui l'utilisent. Nous analysons le lien entre les perceptions éthiques de l'utilisation de l'IA dans le recrutement et les perceptions d'attractivité et d'innovation des organisations. Nos résultats indiquent que ces perceptions éthiques sont positivement corrélées à la perception d'attractivité des organisations, directement et indirectement via les perceptions d'innovation, avec des variations selon la méthode de recrutement utilisée. Par exemple, nous constatons que les personnes qui considèrent comme éthique pour les organisations d'utiliser l'IA de manières souvent considérées comme attentatoires à la vie privée, comme l'analyse du contenu des réseaux sociaux, perçoivent ces organisations comme plus innovantes et plus attractives.
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Les trois écoles de pensées du bien-être au travail les plus souvent citées dans la littérature francophone des sciences de gestion ont chacune proposé une échelle de mesure originale. Après avoir identifié les chevauchements entre-elles, mais aussi leurs spécificités et leurs limites, nous avons cherché à les agréger. Un test sur un échantillon de salariés en poste révèle que cinq dimensions seulement doivent être conservées pour garantir des qualités métriques supérieures aux versions originelles. Il s’agit en l’occurrence : du sentiment de Compétences, des Relations sociales, de l’Environnement, du Sens, et du Temps (CREST). Les scores enregistrés au niveau des liens avec l’authenticité comportementale, principal antécédent connu du bien-être au travail, et l’analyse logique, principale conséquence attendue, confortent sa validité nomologique. Le nouveau construit ainsi élaboré contribue à clarifier la définition du concept de bien-être au travail. Il devrait également permettre d’orienter les décisions managériales une fois l’échelle introduite dans les observatoires sociaux.
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Dans le management, l’affect désigne les forces pré-verbales qui orientent attention, motivation, décisions et interactions avant que les individus ne puissent les formuler. Les émotions sont des catégories que nous appliquons à l’affect, et les humeurs en constituent les atmosphères diffuses. Étudier l’affect implique d’observer ces dynamiques subtiles et d’adapter méthodes et pratiques organisationnelles, notamment dans la conception de technologies et d’outils numériques. Les différents acteurs peuvent ressentir et réagir différemment face aux mêmes dispositifs, en influençant leurs choix avant toute expression verbale. Une attention éthique est essentielle pour mettre en lumière ces forces silencieuses sans les exploiter, afin que les technologies résonnent avec ce qui compte vraiment pour les utilisateurs.
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Les jeux vidéo sont une infrastructure numérique mondiale ayant un impact économique et social réel. Ils soulèvent des enjeux éthiques - du harcèlement à la gamification manipulatrice - souvent négligés par les cadres traditionnels. Les approches éthiques normative, utilitariste et de la vertu guident la conception, mais négligent souvent les expériences et dilemmes des concepteurs eux-mêmes. Une étude de cas sur Eldermove montre que la conception éthique émerge lorsque les développeurs évitent d’infantiliser les utilisateurs et prennent du recul par rapport à leurs suppositions, respectant ainsi la dignité et l’autonomie. Créer des jeux responsables nécessite de prêter attention à l’éthique même du processus de conception. Alors que les jeux vidéo façonnent de plus en plus la culture, les affaires et la santé, comprendre les fantasmes et choix des concepteurs est essentiel pour développer des technologies qui soutiennent réellement les utilisateurs.
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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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