L'Intelligence Artificielle pour gérer et anticiper les résistances au changement.

Abstract

Cette thèse examine l'interaction entre l'émergence de l'intelligence artificielle (IA) et son adoption par les gestionnaires du changement. Alors que l'IA continue de révolutionner divers secteurs, son impact potentiel sur la gestion du changement—en particulier en ce qui concerne la résistance au changement—mérite une exploration approfondie. La recherche est structurée en deux sections principales : une revue de la littérature complète et une étude empirique.

La première section explore les fondements théoriques de la gestion du changement, identifiant les sources courantes de résistance au sein des organisations et examinant le rôle croissant de l'IA dans divers processus métier. En définissant les concepts clés et en établissant des liens entre l'IA et la gestion du changement, cette section prépare le terrain pour comprendre comment l'IA pourrait être utilisée pour relever les défis de la transformation organisationnelle. La revue de la littérature offre non seulement un cadre pour comprendre ces dynamiques, mais met également en lumière des études existantes qui suggèrent une synergie potentielle entre l'IA et les pratiques de gestion du changement.

La deuxième section de la thèse est consacrée à la recherche empirique, menée à travers une étude qualitative impliquant des gestionnaires du changement ayant intégré des outils d'IA dans leurs processus. Cette recherche vise à découvrir si ces gestionnaires utilisent effectivement l'IA pour atténuer la résistance au changement, quelles stratégies ils emploient, et leur perception de l'utilité de cette technologie. En analysant leurs expériences et leurs points de vue, l'étude cherche à déterminer dans quelle mesure l'IA est perçue comme un atout précieux pour faciliter des transitions plus fluides au sein des organisations. En fin de compte, cette thèse aspire à contribuer au discours plus large sur le rôle de l'IA dans la gestion du changement moderne, en offrant une compréhension nuancée de ses avantages potentiels et de ses limites.