top of page
Recherche académique
Doctorat, mémoires et réflexion sur l’IA générative
J’y développe une recherche en management stratégique sur les effets de l’IA générative dans les organisations, en particulier sur la manière dont ces dispositifs transforment la préparation de la décision, les pratiques professionnelles et les cadres d’action contemporains.
03
Recherche doctorale
Ma thèse en management stratégique porte sur les effets des plateformes d’IA générative dans les organisations. Elle s’intéresse plus particulièrement à la manière dont ces dispositifs transforment la préparation des décisions, en intervenant dans la formulation des diagnostics, des options, des critères et des justifications qui rendent une orientation progressivement défendable. La recherche interroge ainsi les nouvelles tensions entre assistance technique, délibération humaine, responsabilité et capacité des acteurs à conserver une prise effective sur les raisons d’agir qu’ils doivent ensuite soutenir ou assumer. Elle s’inscrit dans une perspective qualitative, au croisement des sciences de gestion, de la sociologie des dispositifs et de l’analyse des transformations contemporaines de la décision dans les organisations.
Mots-clés : Intelligence artificielle générative (IAG), décision, transformations organisationnelles
02
Recherche Transformer multi-sites : IA générative chez les enseignants-chercheurs - Processus, identités, preuves.
L’essor de l’IA générative reconfigure les pratiques savantes. Dans une perspective processuelle et sociomatérielle, ce mémoire analyse comment l’appropriation des outils génératifs transforme l’identité professionnelle et la capacité critique des enseignants-chercheurs, ainsi que l’organisation et les régimes de preuve. L’étude qualitative multi-sites (trois laboratoires : deux en Sciences de Gestion et un en Sciences-Techniques) s’appuie sur 19 entretiens semi-directifs et une chaîne d’analyse combinant codage thématique et validation lexicométrique (IRaMuTeQ). Les unités de sens sont cartographiées dans une matrice 2×2 (usages micro-pratiques ↔ infrastructures et gouvernance × réflexivité critique ↔ appropriation routinière). Quatre mécanismes émergent : (1) un processus non linéaire et une efficacité contingente (arbitrages délégation/contrôle) ; (2) un travail identitaire sous pression techno-normative (entre chercheur augmenté et gardien de l’intégrité) ; (3) un couple “capacitation–créativité”, conditionné par des garde-fous (journal des prompts, co-relecture, diversité de modèles/sources) ; (4) un alignement infrastructures–politiques (SaaS, sur site, RAG—Retrieval-Augmented Generation). Ce processus conduit à des routines auditées et à une traçabilité renforcée. La capacité critique agit comme un médiateur transversal, structurant des transitions typiques (normalisation outillée, institutionnalisation réflexive, montée du soupçon, pacte de confiance). Les conclusions s’appuient sur la comparaison inter-sites, la convergence des classes lexicales et la discussion d’explications rivales. La principale limite tient à l’absence de journaux d’usage, partiellement compensée par la triangulation. La contribution de la recherche déplace le débat du mythe de l’augmentation vers une économie rigoureuse de la délégation, en proposant des indicateurs actionnables pour former à la capacité critique, reconnaître le travail invisible et évaluer l’explicabilité de la preuve.
Mots-clés : Intelligence artificielle générative (IAG), Enseignants-Chercheurs, processus d'appropriation, identité, capabilité-créativité, capacité critique, traçabilité/auditabilité, gouvernance des données
01
Mise en perspective de l’impact de la démocratisation de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) dans le monde de la création
La démocratisation de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) est un phénomène récent encore peu étudié en France, transformant les domaines de l’innovation et de la création et questionnant les frontières entre l’homme et la machine. Notre étude ancrée dans une épistémologie interprétativiste et constructiviste avec un mode de raisonnement inductif, adopte une démarche qualitative pour explorer l’influence de l’IAG dans le monde de la création, s’interroger sur l’aspect évolutif ou révolutionnaire dudit phénomène et envisager l’existence d’une nouvelle communauté de pratique. Après une revue de littérature, 13 entretiens semi-directifs avec des professionnels du secteur ont été analysés via la nouvelle fonctionnalité Code Interpreter de ChatGPT et le logiciel IRaMuTeQ. Cette enquête qualitative révèle plusieurs thématique majeurs. En outre, l’impact disruptif de l’IAG dans le monde de la création induit l’émergence d’une communauté de pratique virtuelle. Ensuite, malgré son potentiel transformateur, il existe une lacune significative générale du concept de l’IAG, mettant en évidence le besoin de sensibilisation et d’éducation. Le piège de l’uniformisation des idées est bien présent. Les systèmes génératifs d’IA présentent aussi des défis et des opportunités pour les entreprises qui les poussent à reconsidérer leur propre définition de la créativité et à adapter leur stratégie. Il est aujourd’hui impératif de poursuivre les recherches pour orienter l’IAG vers un développement responsable, éthique et favorable au bien être de la société.
Mots-clés : Intelligence artificielle générative (IAG), démocratisation de l’IAG, art générative, communauté de pratique, stratégie d’adaptation
Vidéo de présentation du mémoire :
À mesure que les machines se désincarnent et se rationnalisent, l'humain est conduit à réinvestir de qu'il a de plus corporel, de plus subjectif et de moins contrôlable.
bottom of page