Les dilemmes liés à l’utilisation des ressources naturelles communes concernent des populations très diverses à l’échelle nationale voire internationale. Cependant, la plupart des études comportementales sont menées dans de (petits) environnements de laboratoire avec des populations homogènes. Nous présentons les résultats d’une expérience de ressources communes, menée simultanément dans onze villes françaises, impliquant un total de 2724 participants. Nous montrons que les acteurs réduisent considérablement les niveaux d’extraction au niveau local par rapport au niveau national. Nous montrons également que le fait de fournir des recommandations sur les quantités d’extraction optimales améliore considérablement la durabilité de la ressource.
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L’intelligence artificielle (IA) suscite des attentes inédites pour relever des défis majeurs d’intérêt général. Pourtant, malgré le progrès fulgurant des techniques d’IA, son adoption se heurte à l’incertitude sur ses effets et aux tensions qu’elle génère. Cette thèse explore les enjeux de l’IA d’intérêt général (IAIG) et de la dynamique complexe de son adoption, à travers deux études de cas en profondeur dont celle d’un modèle prédictif de la perte d’autonomie dans le logement social, analysé en immersion pendant six mois. Elle éclaire les mécanismes d’influence sociale, internes et externes, et les forces inertielles qui façonnent son adoption, ainsi que le rôle du management dans l’évolution des routines impactées par l’IA. Enfin, la proposition du concept intégrateur de l’efficience responsable de l’IAIG permet de formuler des recommandations pour accompagner cette dynamique complexe.
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