Advanced supply chain digitalizatiοn : theοretical fοundatiοns, adοptiοn drivers, and a decisiοn suppοrt system fοr technοlοgy selectiοn

• Auteur / Autrice : Xiaowen Lu
• Direction : Atour Taghipour
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Inscription en doctorat le 09/11/2021
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Économie - Gestion Normandie
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Normandie Innovation Marché Entreprise Consommation
• Partenaire(s) de recherche : Établissement co-accrédité : Université Le Havre Normandie
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Atour Taghipour, Anicia Jaegler, Btissam Moncef, Younes Ben zaied, Jakob Puchinger, Tan Vo-thanh
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anicia Jaegler, Btissam Moncef

Mots clés

Mots clés contrôlés

logistique (gestion)

Mots clés libres

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Digitalization de la chaîne d'approvisionnement

Paradigmes de recherche

Modélisation par équations structurelles

Impact perçu de la digitalization

Système décisionnel multidimensionnel

Supply chain management

Digitalization of supply chain

Research paradigms

Structural equation modeling

Perceived Digitalization Impact

Multidimensional decision system

Résumé

La complexité croissante des chaînes de valeur mondiales, stimulée par les disruptions technologiques, les bouleversements géopolitiques, a accéléré la nécessité de la digitalisation des chaînes d’approvisionnement. Bien que des technologies digitales telles que l’intelligence artificielle, la blockchain et l’Internet des objets offrent un potentiel considérable pour renforcer la résilience et la performance des chaînes d’approvisionnement, de nombreuses entreprises sont encore confrontées à d’importants obstacles pour comprendre, adopter et déployer ces outils de manière efficace. Cette thèse doctorale aborde ce défi multidimensionnel à travers un programme de recherche en trois étapes, combinant une synthèse théorique, une analyse empirique et une mise en œuvre technologique. La première étude réalise une revue systématique de la littérature portant sur 897 publications académiques afin de fournir une base théorique solide à la recherche. La deuxième étude explore les déterminants comportementaux de l’adoption digitale à l’aide d’un modèle étendu d’acceptation technologique (TAM), basé sur des données d’enquête recueillies auprès de 202 entreprises. La troisième étude conçoit et met en œuvre un système multidimensionnel de recommandation d’outils digitaux sous la forme d’une plateforme web. Ensemble, ces trois études apportent plusieurs contributions. Sur le plan théorique, elles offrent une compréhension systématique et multi-niveaux de la digitalisation des chaînes d’approvisionnement, en combinant des cadres conceptuels issus de la littérature, des analyses comportementales et des outils d’aide à la décision. Sur le plan pratique, ce travail propose un prototype validé de plateforme web qui aide les entreprises à naviguer dans la complexité de la sélection des outils digitaux. Sur le plan méthodologique, la thèse relie la synthèse qualitative, la modélisation quantitative et la conception de systèmes appliqués, offrant ainsi un modèle reproductible pour la recherche à l’intersection de la transformation digitale et du management des chaînes d’approvisionnement.

The increasing complexity of global value chains, driven by technological disruptions, geopolitical shifts, and rising expectations for sustainability, has accelerated the need for supply chain digitalization. While digital technologies such as AI, blockchain, and IoT offer great potential for enhancing supply chain resilience and performance, many firms still face significant barriers in understanding, adopting, and deploying these tools effectively. This doctoral dissertation addresses this multifaceted challenge through a three-stage research agenda that combines theoretical synthesis, empirical analysis, and technological implementation. The first study conducts a systematic literature review of 897 academic publications to provide a solid theoretical foundation for the research. The second study investigates the behavioral determinants of digital adoption through an extended Technology Acceptance Model (TAM), based on survey data from 202 firms. A structural equation model confirms the importance of organizational context and managerial priorities in influencing digital tool uptake. The third study designs and implements a multidimensional digital tool recommendation system in the form of a web-based platform. This system integrates insights from the literature, industry surveys, and enterprise behavior to provide personalized recommendations based on firm-specific priorities. Together, these three studies make several contributions. Theoretically, they offer a systematic and multi-level understanding of supply chain digitalization, combining literature-driven frameworks with behavioral insights and decision-support tools. Practically, the work provides a validated web-based prototype that helps firms navigate the complexity of digital tool selection. Methodologically, the dissertation bridges qualitative synthesis, quantitative modeling, and applied system design, offering a replicable blueprint for research at the intersection of digital transformation and supply chain management.