Management et Big Data
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IA et dialogue social
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IA et dialogue social

L’Intelligence Artificielle (IA) constitue un enjeu stratégique au sein des entreprises, permettant d’innover et de proposer de nouveaux usages et services vers les clients. Elle redistribue les tâches, transforme les métiers et amène à repenser les apprentissages des collaborateurs. Compte tenu de ce double enjeu à la fois stratégique et humain, il est pertinent d’observer quelle est la position des managers et des partenaires sociaux dans cette nouvelle réalité. Cet article se focalise sur leur perception en matière de risques et d’opportunités liés à l’IA dans la transformation des métiers au sein de la branche Métallurgie.

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La recherche-intervention est une méthodologie de recherche en sciences de gestion, en économie et en sociologie, qui appartient à la famille des recherches de terrain non-contemplatives. La recherche-intervention se distingue de la recherche-action, avec laquelle elle est souvent abusivement assimilée, par sa nature transformative à l'endroit des entreprises et des organisations étudiées, cela pour répondre à leurs objectifs de transformations. Ces objectifs de transformation que va donc chercher à atteindre le chercheur-intervenant, et qui vont donner lieu à ses observations, peuvent prendre place dans les grandes disciplines de la gestion : GRH, marketing, finance, contrôle de gestion, systèmes d'information, etc. La recherche-intervention est donc à la fois une méthode de conseil et de recherche, s’inscrivant dans le paradigme de la consultance scientifique, et qui permet au chercheur-intervenant de maximiser les impacts de ses travaux, vers les entreprises par ses interventions, vers les enseignants-chercheurs par ses publications.
CAPPELLETTI Laurent - LIRSA-CNAM |
La gouvernance multi-acteurs et multi-niveaux désigne un mode de gestion des politiques publiques et des projets complexes qui repose sur l’articulation entre différents échelons de décision (local, régional, national, voire international) et la coopération entre une diversité d’acteurs publics, privés et citoyens. Contrairement aux modèles de gouvernance centralisés ou cloisonnés, cette approche reconnaît que les défis contemporains – comme la transition écologique ou la gestion des crises sociales – nécessitent une coordination entre plusieurs niveaux d’autorité et une implication active des parties prenantes. Inspirée de Duit et Galaz (2008), elle permet d’articuler des ressources et compétences variées pour répondre à des enjeux complexes. Selon Emerson, Nabatchi et Balogh (2011), elle s’appuie sur des processus et structures collaboratives impliquant divers acteurs au-delà des frontières institutionnelles et sectorielles. Cette gouvernance combine une coopération horizontale, entre organisations d’un même niveau, et verticale, entre différents échelons. Son objectif est de dépasser les logiques cloisonnées, favoriser l’innovation et mieux répondre aux besoins des citoyens.
BERTHINIER-PONCET Anne - LIRSA-CNAM |
MICHELIN Émilie - LIRSA-CNAM |
RIVAL Madina - LIRSA-CNAM |
L’innovation publique collaborative désigne une approche de l’innovation dans le secteur public qui repose sur la coopération entre une diversité d’acteurs : administrations, citoyens, entreprises, associations et collectivités. L’innovation publique collaborative repose sur deux approches complémentaires : une dynamique top-down, où l’innovation est structurée et encadrée par des institutions et une dynamique bottom-up, où l’innovation émerge du terrain grâce aux agents publics et citoyens. Elle s’appuie sur quatre fondamentaux : des objectifs communs, une vision partagée, la création de connaissances sociales et une gouvernance multi-acteurs et multi-niveaux. L’innovation publique collaborative crée de la valeur publique, reposant sur le leadership de certains acteurs, le dépassement des frontières organisationnelles et l’adaptation des services publics aux besoins réels des usagers.
BERTHINIER-PONCET Anne - LIRSA-CNAM |
MICHELIN Émilie - LIRSA-CNAM |
RIVAL Madina - LIRSA-CNAM |
Face à la complexité des enjeux sociétaux, les politiques publiques innovantes peinent à se déployer localement. Pour répondre à ce paradoxe, notre travail cherche à déterminer les pratiques institutionnelles “piliers” pour disséminer une politique publique sociale innovante. Cet article se situe dans la lignée de l’innovation publique et du post New Public Management. Il s’inspire des recherches sur les collaborations écosystémiques dans le secteur public complétées par le cadre théorique du travail institutionnel qui met en évidence les pratiques de collaboration pour l’innovation mises en œuvre par les différentes parties prenantes. Nous avons mené pendant 2 ans une étude de cas longitudinale d’un projet multi-acteurs et multiniveaux qui déploie dans un territoire rural la politique nationale de lutte contre les violences intra familiales. Notre recherche met en évidence une mobilisation différenciée des leviers et des pratiques institutionnelles en fonction du type d’acteurs et de leur position dans l’échelle territoriale. Elle pointe en creux l’impensé concernant certains acteurs aux frontières.
RIVAL Madina - LIRSA-CNAM |
MICHELIN Émilie - LIRSA-CNAM |
BERTHINIER-PONCET Anne - LIRSA-CNAM |

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Prix AUNEGE-FNEGE du Meilleur dispositif pédagogique à l'ère du numérique 2025 Imed BOUGHZALA, Professeur, Directeur ENSIIE, présente le MOOC « Intelligence des Données au service des Organisations », visant à enseigner l'impact des données sur différents secteurs. Le programme combine théorie, cas pratiques et évaluation formative, permettant aux apprenants de progresser à leur rythme. Construit en collaboration avec des experts et une équipe audiovisuelle, il a attiré près de 1000 participants depuis janvier 2023, recevant des retours positifs. Le MOOC a obtenu le label FNEGE, valorisant son contenu, sa méthode pédagogique et son approche accessible.
BOUGHZALA Imed - IMT Business School |
Daniel Lang, maître de conférences à IMT-BS, présente le MOOC « Intelligence des Données au service des Organisations », visant à enseigner l'impact des données sur différents secteurs. Le programme combine théorie, cas pratiques et évaluation formative, permettant aux apprenants de progresser à leur rythme. Construit en collaboration avec des experts et une équipe audiovisuelle, il a attiré près de 1000 participants depuis janvier 2023, recevant des retours positifs. Le MOOC a obtenu le label FNEGE, valorisant son contenu, sa méthode pédagogique et son approche accessible.
LANG Daniel - IMT Business School |
Les Data Analytics amélioreraient la création de valeur dans les PME. Cependant, des obstacles significatifs à l’adoption de cette technologie entravent leur capacité à l’exploiter pleinement. Notre objectif est d’identifier les motivations et les obstacles à l’adoption des Data Analytics dans les PME.
JUSTY Théo - Montpellier Management |
Le Growth Hacking est une méthode centrée sur la croissance rapide des entreprises combinant marketing, innovation et expérimentation agile. Popularisé par Sean Ellis en 2010, il repose sur cinq étapes clés du parcours client : Acquisition, Activation, Rétention, Revenus et Recommandations. Des entreprises comme Airbnb, Revolut ou Spotify utilisent cette approche pour attirer, fidéliser et transformer leurs utilisateurs en ambassadeurs. Avec l'intelligence artificielle, le Growth. Hacking évolue, s'appuyant sur des outils innovants pour optimiser le ciblage, automatiser les tâches et maximiser le retour sur investissement. Cette méthodologie, créative et data-driven, est devenue essentielle pour les entreprises cherchant à accélérer leur croissance.
MERCANTI-GUERIN Maria - IAE Paris-Sorbonne Business School |

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