Disruption par la data et l'IA: Identification de patrons d'innovation de business model grâce à la data dans le contexte d'innovation de business model

Data & AI-driven disruption: Identification of data-driven solution business model patterns in the context of business model innovation

• Auteur / Autrice : Julian Schirmer
• Direction : Isabelle Bourdon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de gestion et du management
• Date : Inscription en doctorat le 14/12/2018
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Economie Gestion de Montpellier
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : MRM - Montpellier Recherche en Management

Mots clés

Mots clés libres

Données et IA

Innovation de business modèle

Patrons de business modèle

Disruption

Data & AI

Business model innovation

Business Model Patterns

Disruption

Résumé

Big Data représente une menace importante de perturbation pour les grandes entreprises. La théorie de l'innovation perturbatrice n'a pas encore été adaptée à ''l'anomalie'' de Big Data. L'objectif de la recherche est d'étudier les leviers technologiques de perturbation, les schémas correspondants de perturbation de business et d'en déduire une nouvelle théorie de l'innovation perturbatrice basé sur le Big Data.

Big Data represents an important threat of disruption for large corporations. The theory of disruptive innovation has not yet been adapted to the ''anomaly'' of big data. The objective of the research is to study the technological levers for disruption, the corresponding business disruption patterns and derive a new theory of big data disruptive innovation.