Les entreprises sont confrontées au défi de combiner objectifs économiques et environnementaux. Une question évidente, récurrente est de savoir si, et dans quelles circonstances, une amélioration de la performance environnementale d’une entreprise conduit à des bénéfices plus élevés. En examinant les données sur l’innovation, la présente étude aborde la question de savoir si l’innovation environnementale (IE) est synergique avec d’autres types d’innovation. Dans ce but, nous considérons séparément les gains de compétitivité liés à l’efficacité et des économies de coûts dues à différents types d’innovations environnementales (IE) affectant l’offre et la demande de l’activité d’une entreprise. Nous identifions les interactions synergiques entre l’IE et certains types d’innovation.
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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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