La mission d’un manager est de garantir l’atteinte des objectifs de l’équipe qu’il encadre. Ce résultat global provient des performances individuelles de chacun de ses collaborateurs. Pour asseoir durablement son leadership, l’encadrant doit parvenir à ce que tous réussissent. Gérer une situation d’échec est prioritaire pour le leader. Le diagnostic causal est fondamental pour renouer avec les performances. Dans la pratique, ce diagnostic est souvent négligé. Une étude quantitative renforce nos réflexions et nous permet de produire des recommandations opérationnelles pour les managers soucieux de faire réussir un collaborateur. Le diagnostic multi-causal est la pierre angulaire de l’action managériale.

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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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