Thèse en cours

Les enjeux de l'adoption de l'intelligence artificielle par le secteur public en France

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Auteur / Autrice : Aurélie Simard
Direction : Cédric Gossart
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Sciences de gestion
Date : Inscription en doctorat le 03/02/2020
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Droit, économie, management (Sceaux, Hauts-de-Seine ; 2020-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LITEM - Laboratoire en Innovation, Technologies, Economie et Management
Référent : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)

Résumé

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Le secteur public subit de multiples pressions pour rendre un service plus efficace dans un contexte de ressources de plus en plus limitées, mais aussi pour répondre à des enjeux de plus en plus complexes, comme par exemple la création d'emplois dans une économie mondialisée ou encore les grands défis de l'humanité (cf. les 17 Objectifs de développement durable). Dans le même temps, le déploiement des innovations numériques dans tous types d'organisations s'accélère, y compris dans le secteur public. Ces innovations portent des promesses d'un meilleur service rendu pour des dépenses maîtrisées. Récemment, des projets de déploiement de technologies d'Intelligence Artificielle (IA) dans le secteur public ont émergé. Le second appel à manifestation d'intérêt (AMI) lancé par la Direction Interministérielle de la Transformation Publique (DITP) et la Direction Interministérielle du Numérique, a permis de sélectionner en avril 2019, 15 nouveaux projets en plus des 6 déjà sélectionné en juin 2018, témoignant du dynamisme des initiatives dans de nombreux champs de l'action publique, en particulier dans les domaines de l'environnement, de la mobilité, de la santé ou encore de la sécurité intérieure. L'objet du présent projet de recherche est d'élaborer un modèle d'adoption de l'IA par les organisations du secteur public et d'analyser les effets potentiels de cette adoption, notamment au regard des missions de service public. Dans une 1e partie, le travail de thèse consistera à étudier l'adoption de l'IA par des acteurs beaucoup plus avancés en la matière : les entreprises de services numériques (ESN). Selon la DGE, les entreprises de services numériques (ESN), nouveau nom des SSII (société de service et d'ingénierie informatique) ont pour objectif « l'amélioration des systèmes d'information et s'adressent principalement aux DSI (direction des systèmes d'information) des entreprises. Elles proposent à leurs clients un panel de services variés : conseil ; intégration de systèmes ; infogérance : TMA/TRA (tierce maintenance applicative, tierce recette applicative, BPO (Business Process Outsourcing) et infrastructures ». Cela nous permettra (1) de dégager un modèle d'adoption de l'IA par les ESN, mais aussi (2) de discuter des impacts de cette adoption sur les ESN, notamment en termes de réalisation de leurs missions. Une typologie de ces impacts sera proposée. Dans une seconde partie, nous étudierons l'adoption de l'IA par le secteur public, afin (1) de dégager un modèle d'adoption de l'IA par le secteur public, et (2) de discuter des impacts de cette adoption sur le secteur public, en particulier ceux qui touchent aux fondements de ses missions. Une typologie de ces impacts sera proposée. Le modèle d'adoption de l'IA par le secteur public constituera la principale contribution théorique de la thèse, et les typologies d'impact de l'IA sur les organisations ses principales contributions stratégiques. En synthèse, ce projet de thèse vise trois objectifs principaux : 1.1. Définir les contours technologiques d'un « objet » IA À partir d'une analyse de travaux de recherche en sciences de gestion et d'entretiens avec des chercheurs et des professionnels avancés dans l'utilisation de l'IA, il s'agira de définir de manière précise notre objet d'étude, et d'en souligner les caractéristiques propres par rapport à d'autres technologies numériques. 1.2. Comprendre les déterminants de l'adoption de l'IA par les ESN Sur la base des travaux académiques existants dans le domaine de l'adoption des innovations par les organisations et de plusieurs terrains de recherche empirique facilités par l'entreprise d'accueil, il s'agira de proposer un modèle d'adoption de l'IA par les ESN. Nous analyserons ensuite les pratiques organisationnelles utilisées dans les processus d'adoption de l'IA, en s'attachant en particulier à celles responsables de la pérennité de cette adoption comme les routines organisationnelles (Feldman et al., 2016). Les impacts de cette adoption seront aussi discutés. 1.3. Explorer un modèle d'adoption de l'IA par les acteurs publics À partir de la compréhension du contexte technologique (objectif n°1), des enseignements relatifs à l'adoption de l'IA par les ESN (objectif n°2), et d'une revue de littérature relative à l'administration électronique, il s'agira d'explorer un modèle d'adoption de l'IA par les acteurs publics, visant à comprendre non seulement les facteurs et barrières à cette adoption, mais aussi de mettre en lumière les meilleures pratiques organisationnelles pour la réussir. L'introduction de la notion de réussite amènera à s'interroger sur la typologie des impacts sur la création de valeur par la puissance publique pour mesurer ce succès, dans une acception non seulement économique de performance, mais également sociale et environnementale. Une attention méthodologique particulière sera apportée pour définir les conditions de transposabilité des résultats observés au niveau des ESN au niveau des acteurs du secteur public, en particulier grâce à un benchmark international et d'un terrain de recherche action public privilégié. Les impacts potentiels de l'adoption de l'IA par les acteurs publics seront aussi discutés. In fine, ce projet de thèse propose d'apporter une contribution académique dans les champs des sciences de gestion et des sciences administratives pour éclairer les mécanismes d'adoption de l'IA. En synthèse, pour atteindre ces grands objectifs de recherche, deux champs académiques des sciences de gestion seront mobilisés : les systèmes d'information pour proposer une définition de l'IA en tant qu'objet d'innovation ; le management de l'innovation pour proposer un modèle et des pratiques d'adoption de l'IA pour les organisations au sein du secteur des ESN. Cet éclairage devra nourrir l'exploration d'un modèle d'adoption pour les acteurs publics, également éclairée par la littérature en matière d'administration électronique.