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Intelligence des données au service des organisations

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Expériences pédagogiques
Management et Big Data

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Intelligence des données au service des organisations

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.

Liens et ressources

Mots clés

: Big Data, approche progressive, Données, Finance, logistique, management, marketing, pédagogie numérique, RH, transformation des organisations

Auteur.e(s)

BOUGHZALA Imed
Professeur
IMT Business School

Institution(s)

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Artificial Intelligence in recruitment : Is ethics a lever for Business Attractiveness?

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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Optimiser la mesure du bien-être au travail

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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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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