Cet article vise à apporter des éclairages à une problématique encore peu investiguée dans la littérature : la post-adoption des outils numériques interactifs basés sur la voix et l’effet générationnel. Sur la base de la théorie des usages et des gratifications et la littérature sur les normes sociales et la vie privée, nos résultats montrent le pouvoir déterminant positif des usages utilitaires et hédoniques, des normes subjectives et de la masse critique. Comme attendu, la variable ‘craintes en matière de vie privée’ est négativement corrélée à l’intention de continuité des. Ces résultats sont ensuite affinés pour chaque génération et leurs implications théoriques et managériales discutées.
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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
