L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE COMME LEVIER D’INNOVATION DANS LES PROCESSUS ORGANISATIONNELS

Abstract

Résumé

Ce travail explore le rôle de l’intelligence artificielle en tant que catalyseur d’innovation dans les processus organisationnels, en s’appuyant sur la théorie CK, l'ambidextrie organisationnelle et le modèle TOE. L'objectif est de comprendre comment l'IA transforme les processus d'innovation et d’identifier les mécanismes sous-jacents de cette transformation.

L’étude adopte une méthodologie mixte combinant une analyse documentaire de trois cas d’entreprises leaders issues du secteur automobile. La méthodologie adoptée s’appuie sur une analyse documentaire des cas, couplée à l’application de la théorie CK, et une enquête quantitative auprès de 100 répondants issus de divers secteurs afin de cartographier les trajectoires d'innovation et tester cinq hypothèses de recherche. Les résultats mettent en évidence que l’IA agit comme un double expanseur des espaces de concepts et de connaissances, contribuant ainsi à accélérer l’innovation au sein des organisations. L'enquête quantitative valide les cinq hypothèses : 75% des répondants perçoivent l'IA comme catalyseur, 80% constatent l'expansion C-K, 70% notent des adaptations structurelles, et 85% anticipent un impact durable. Les obstacles majeurs incluent les coûts élevés (65%), le manque de compétences (58%) et les résistances culturelles (52%). Les implications managériales incluent l'utilisation de la cartographie C-K comme outil de pilotage et la nécessité d'un alignement systémique entre dimensions technologiques, organisationnelles et environnementales.

Mots-clés : Intelligence Artificielle, Innovation organisationnelle, Processus organisationnel.

Abstract

This study explores the role of artificial intelligence (AI) as a catalyst for innovation in

organizational processes, drawing on C-K theory, organizational ambidexterity, and the TOE

model. The objective is to understand how AI transforms innovation processes and identify the underlying mechanisms of this transformation.

The study adopts a mixed-methods approach combining a documentary analysis of three leading companies from the automotive sector. The methodology relies on document analysis of the cases, coupled with the application of C-K theory, and a quantitative survey of 100 respondents from various sectors to map innovation trajectories and test five research hypotheses. The results highlight that AI acts as a dual expander of concept and knowledge spaces, thereby accelerating innovation within organizations. The quantitative survey validates all five hypotheses: 75% of respondents perceive AI as a catalyst, 80% observe C-K expansion, 70% note structural adaptations, and 85% anticipate lasting impact. Major barriers include high costs (65%), lack of skills (58%), and cultural resistance (52%). Managerial implications include using C-K mapping as a steering tool and the need for systemic alignment between technological, organizational, and environmental dimensions.

Keywords: Artificial Intelligence, Innovation, Organizational Processes