Unpacking User Adaptation: Technology implementation and usage context in a new coping matrix

Our research investigates how management interventions can facilitate user adaptation to new information technology across implementation stages and usage contexts. Drawing on the Coping Model of User Adaptation, we propose a 2×2 coping framework, showing that tailored interventions—such as training, user participation, feedback handling, and change fairness—differently shape users’ beliefs (perceived usefulness and ease of use) and coping mechanisms. Empirical studies in both mandatory (police officers) and voluntary (university students) settings confirm that communal coping dominates in mandatory contexts while individual coping prevails in voluntary ones. Pre-implementation beliefs strongly influence post-implementation perceptions, and deep usage significantly enhances user performance and satisfaction. The study offers theoretical insights into adaptive processes and practical guidance for managers aiming to improve IT implementation success.
Unpacking User Adaptation: Technology implementation and usage context in a new coping matrix

Our research investigates how management interventions can facilitate user adaptation to new information technology across implementation stages and usage contexts. Drawing on the Coping Model of User Adaptation, we propose a 2×2 coping framework, showing that tailored interventions—such as training, user participation, feedback handling, and change fairness—differently shape users’ beliefs (perceived usefulness and ease of use) and coping mechanisms. Empirical studies in both mandatory (police officers) and voluntary (university students) settings confirm that communal coping dominates in mandatory contexts while individual coping prevails in voluntary ones. Pre-implementation beliefs strongly influence post-implementation perceptions, and deep usage significantly enhances user performance and satisfaction. The study offers theoretical insights into adaptive processes and practical guidance for managers aiming to improve IT implementation success.
Le processus de transformation digitale des entreprises industrielles – Le cas des entreprises de l’industrie automobile

Cette recherche analyse la transformation digitale des entreprises industrielles sur le temps long, en s’appuyant sur le cas de l’industrie automobile. Elle montre que la digitalisation, amorcée depuis plusieurs décennies, s’inscrit dans une dynamique historique complexe. L’étude adopte une approche systémique et prospective, révélant six grandes périodes de co-évolution technologique. Elle souligne que la transformation digitale est à la fois continue et marquée par des ruptures, influencée par l’articulation produit-service-processus. L’ouvrage invite à repenser les stratégies digitales avec une approche intégrative, multidimensionnelle et interdisciplinaire, en valorisant l’expérience passée pour mieux accompagner les mutations futures.
Le processus de transformation digitale des entreprises industrielles – Le cas des entreprises de l’industrie automobile

Cette recherche analyse la transformation digitale des entreprises industrielles sur le temps long, en s’appuyant sur le cas de l’industrie automobile. Elle montre que la digitalisation, amorcée depuis plusieurs décennies, s’inscrit dans une dynamique historique complexe. L’étude adopte une approche systémique et prospective, révélant six grandes périodes de co-évolution technologique. Elle souligne que la transformation digitale est à la fois continue et marquée par des ruptures, influencée par l’articulation produit-service-processus. L’ouvrage invite à repenser les stratégies digitales avec une approche intégrative, multidimensionnelle et interdisciplinaire, en valorisant l’expérience passée pour mieux accompagner les mutations futures.
Les entreprises européennes sont-elles prêtes pour intégrer les risques ESG dans leurs systèmes d’information ?

En 2025, l’actualité des entreprises européennes a été marquée par la publication des premiers rapports sur la durabilité. En effet, la directive européenne CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), relative à la publication de l’information extra-financière par les entreprises est entrée en vigueur en janvier 2024. La directive devrait concerner à terme près de 50 000 entreprises européennes. L’intégration des risques environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) dans la gestion des risques en entreprise a le potentiel de transformer les systèmes d’information de gestion des risques (SIGR) d’un outil de gestion réactif en une approche holistique proactive qui favorise une meilleure appréhension des risques. De l’efficacité des SIGR dépendra la pérennité des entreprises et leur résilience face aux chocs et aux ruptures.
Les entreprises européennes sont-elles prêtes pour intégrer les risques ESG dans leurs systèmes d’information ?

En 2025, l’actualité des entreprises européennes a été marquée par la publication des premiers rapports sur la durabilité. En effet, la directive européenne CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), relative à la publication de l’information extra-financière par les entreprises est entrée en vigueur en janvier 2024. La directive devrait concerner à terme près de 50 000 entreprises européennes. L’intégration des risques environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) dans la gestion des risques en entreprise a le potentiel de transformer les systèmes d’information de gestion des risques (SIGR) d’un outil de gestion réactif en une approche holistique proactive qui favorise une meilleure appréhension des risques. De l’efficacité des SIGR dépendra la pérennité des entreprises et leur résilience face aux chocs et aux ruptures.
Comment utiliser les IA génératives dans l’enseignement supérieur de gestion ?

Les Intelligences Artificielles Génératives (IAG) sont omniprésentes depuis 2023, influençant divers secteurs, y compris l’enseignement en management. L’étude de la Fnege (juillet 2024) révèle leur intégration dans le quotidien des enseignants et des étudiants, qui demande une réflexion urgente sur les pratiques dans l’enseignement supérieur de gestion. Quatre jalons clés sont proposés : informer et sensibiliser les parties prenantes aux avantages et dangers des IAG, établir une charte éthique d’utilisation, repenser les objectifs pédagogiques, et enfin, expérimenter avec soin en évaluant tous les impacts de ces outils pour nos établissements.
Comment utiliser les IA génératives dans l’enseignement supérieur de gestion ?

Les Intelligences Artificielles Génératives (IAG) sont omniprésentes depuis 2023, influençant divers secteurs, y compris l’enseignement en management. L’étude de la Fnege (juillet 2024) révèle leur intégration dans le quotidien des enseignants et des étudiants, qui demande une réflexion urgente sur les pratiques dans l’enseignement supérieur de gestion. Quatre jalons clés sont proposés : informer et sensibiliser les parties prenantes aux avantages et dangers des IAG, établir une charte éthique d’utilisation, repenser les objectifs pédagogiques, et enfin, expérimenter avec soin en évaluant tous les impacts de ces outils pour nos établissements.
Intérêt des récits dans les transformations sociales et environnementales des entreprises privées

Les récits jouent un rôle essentiel dans les transformations sociétales des entreprises en facilitant la projection vers un futur souhaité et en aidant à la prise de conscience des changements nécessaires. Selon Paul Ricœur, les récits sont des vecteurs et des médiateurs de l’imaginaire, rendant le temps saisissable et permettant de se distancier pour mieux comprendre son impact sur le monde. Cependant, bien que les récits puissent inspirer l’action, ils ne garantissent pas de changements structurels profonds. Pour une transformation effective, il est crucial de se concentrer sur des actions concrètes et de s’assurer que les récits restent ancrés dans la réalité et alignés sur des objectifs opérationnels.
Comment l’IA gérérative révolutionne le métier de Web Analyst ?

En 2024, l’intelligence artificielle générative révolutionne la web analyse en automatisant des tâches techniques comme la configuration de balises ou la correction d’erreurs, tout en optimisant la collecte et l’analyse des données. Des modèles comme ChatGPT-4 se démarquent par leur efficacité, mais présentent des limites telles que des données obsolètes ou des résultats imprécis. Bien que puissants, ces outils nécessitent une intervention humaine pour garantir la fiabilité et le contexte des analyses. L’avenir de la web analyse pourrait être marqué par une intégration accrue des LLM dans des outils spécialisés.