Basée sur une analyse des marques avec une autoprésentation numérique ethnique intense, cette étude qualitative introduit une notion de travail d’identité de marque. Quatre contributions sont apportées : la théorisation du travail sur l’identité de la marque comme un processus de construction de l’identité qui implique la construction et la présentation de la marque ; le déballage des tensions entre la construction et la présentation de la marque spécifiques au marketing ethnique ; la suggestion d’une vision dynamique de l’authenticité et la découverte de stratégies de présentation qui traitent ces conflits. Nous constatons que derrière les tensions entre la construction de la marque et sa présentation se cache une préoccupation des marques pour l’authenticité.
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Robotic warehouses have transformed logistics, prioritizing speed and efficiency. However, traditional static priority systems often leave low-priority customers facing excessive delays, raising concerns about fairness. This research, based on Invia, a robotic warehouse company, proposes a dynamic priority allocation model to balance efficiency and fairness. By adjusting order priorities over time, this approach ensures that both high-priority and long-waiting low-priority orders receive timely fulfillment. Through stochastic modeling and simulations, we demonstrate that dynamic prioritization reduces delays compared to static and first-come, first-served (FCFS) models. Case studies in e-commerce and healthcare logistics illustrate the broader impact of fairness in automation. As industries increasingly rely on AI-driven decision-making, the balance between efficiency and equity becomes critical. This research challenges the assumption that robotic warehouses should optimize for speed alone and advocates for a future where fairness plays a central role in automated commerce.
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- Logistique et Supply Chain, Transformation Digitale
