Cette vidéo présente les résultats d’une étude sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie automobile, axée sur les grands acteurs historiques du secteur. L’étude révèle que l’IA est principalement utilisée pour des améliorations incrémentales, telles que l’automatisation de tâches, plutôt que pour des innovations de rupture. Cette « exploitation » optimise les processus existants sans transformation radicale. L’approche organisationnelle est également surprenante : au lieu d’une stratégie « top-down » dirigée par des data scientists, l’IA est intégrée de manière « bottom-up », par les ingénieurs qui l’appliquent dans leurs expertises en fin de processus de développement. Cela montre que l’IA peut être un levier d’optimisation et de créativité lorsqu’elle est utilisée de façon progressive et distribuée. Cette méthode pourrait aussi s’appliquer à d’autres technologies émergentes dans différents secteurs.
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Nous développons et testons un modèle multiniveau qui intègre les principes du leadership serviteur à la théorie de l'échange social afin d'explorer comment le leadership serviteur influence positivement la performance collective des tâches, renforce l'adaptabilité au niveau individuel et réduit l'épuisement émotionnel. Notre étude, menée en quatre vagues et auprès de trois sources, s'appuie sur un échantillon de 303 pompiers répartis dans 45 casernes. Les résultats des analyses par modèles d'équations structurelles multiniveaux (MSEM) montrent qu'au niveau individuel, le leadership serviteur prédit significativement une adaptabilité élevée et un faible épuisement émotionnel grâce à l'influence médiatrice de la confiance perçue par les pompiers et du climat de confiance.
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