Applications, défis et mises en œuvre de l'IA dans les entreprises

Applications, challenges, and implementations of AI in business

• Auteur / Autrice : Juliana Sanchez ramirez
• Direction : Kristof Coussement, Dries Benoit
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Inscription en doctorat le 17/10/2022
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....) en cotutelle avec Université de Gand
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques, sociales, de l'aménagement et du management
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Lille Économie Management

Mots clés

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Modèle prédictif

Apprentissage machine

Artificial intelligence

Predictive models

Machine learning

Résumé

Ce projet vise à examiner les applications, les défis et les implications des mises en œuvre de l'intelligence artificielle (IA) dans les environnements d'affaires. L'objectif est d'offrir des perspectives précieuses pouvant éclairer les stratégies commerciales et les processus décisionnels organisationnels. Grâce à un cadre méthodologique combiné, impliquant des approches quantitatives et qualitatives, ce projet fournit une analyse approfondie des dimensions techniques et organisationnelles du développement et de la mise en œuvre de l'IA. Cette approche duale permet une compréhension holistique des interactions complexes entre la technologie et les contextes organisationnels, offrant des informations clés sur la manière dont l'IA peut orienter les décisions stratégiques et améliorer les performances des entreprises. À travers cette méthodologie intégrée, l'étude explore l'impact concret de l'IA, fournissant une vision globale de son rôle dans la transformation des pratiques commerciales modernes.

This project seeks to investigate the applications, challenges, and implications of AI implementations within business environments, the project aims to offer valuable insights that can inform business strategies and organizational decision-making. With a combined methodological framework that involves quantitative and qualitative methodologies, this project provides a nuanced analysis of both the technical and organizational dimensions of AI development and implementation. This dual approach facilitates a holistic understanding of the complex interactions between technology and organizational contexts, offering critical insights into how AI can drive strategic decisions and improve business performance. Through this integrated methodology, the study explores the real-world impact of AI, providing a comprehensive view of its role in shaping modern business practices.