L’objectif de notre article est d’étudier l’impact des quotas de genre sur la performance des entreprises. Nous considérons pour cela les lois imposant un quota de genre dans certains pays européens comme une expérience quasi naturelle. Les résultats de notre analyse empirique mettent en évidence que les quotas de genre réduisent le coût des fonds propres à court terme des entreprises, mais diminuent leur Tobin’s Q à long terme, tout en ayant un impact neutre sur leur rentabilité à court terme et à plus long terme. Notre analyse soutient également l’argument selon lequel les responsables politiques peuvent recourir à un dispositif de quotas pour favoriser la parité au sein des conseils d’administration sans générer d’effets négatifs sur la performance à court terme des entreprises.
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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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