Les facteurs d'adoption de l'intelligence artificielle : une analyse sous les cadres TAM et TOE - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2022

Les facteurs d'adoption de l'intelligence artificielle : une analyse sous les cadres TAM et TOE

Abstract

Ce travail s’intéresse à la question des facteurs d’adoption de l’intelligence artificielle. Pour mener notre étude, nous avons eu recours à deux modèles : le Technology-Organization-Enivronment (T-O-E) introduit par Tornatzky & Fleischer en 1990, décrivant des facteurs globaux, relatifs au contexte de l’entreprise. Le second modèle utilisé est le Technology Acceptance Model (TAM) introduit par Davis en 1985, qui lui se focalise sur des facteurs centrés sur l’utilisateur. Cette analyse bidimensionnelle a été ensuite corroborée par 5 entretiens, permettant de valider ou non des hypothèses de la littérature. Il apparait que des contextes globaux comme la forte pression concurrentielle ou la disponibilité de la technologie soient de forts stimulants à l’adoption à des solutions d’intelligence artificielle, de même que la position de la direction face à ces technologies ainsi que sa communication par rapport à celles-ci. Sur le plan utilisateur, il apparait que le modèle de Davis fonctionne, bien que deux facteurs exogènes non négligeables interviennent pour freiner la démarche d’adoption : le risque d’erreur sur des tâches sensibles ainsi que la problématique de la suppression de poste (réelle ou perçue) pouvant être entrainée par la mise en place de telles solutions.
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dumas-03919720 , version 1 (03-01-2023)

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Attribution - NonCommercial - NoDerivatives

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  • HAL Id : dumas-03919720 , version 1

Cite

Baptiste Gautier. Les facteurs d'adoption de l'intelligence artificielle : une analyse sous les cadres TAM et TOE. Gestion et management. 2022. ⟨dumas-03919720⟩
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