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Intelligence artificielle et contrôle de gestion : un rapport aux chiffres revisité et des enjeux organisationnels

hal.structure.identifierDauphine Recherches en Management [DRM]
dc.contributor.authorBerland, Nicolas
hal.structure.identifierAudencia Recherche
dc.contributor.authorMoinard, Christian
dc.date.accessioned2021-01-18T16:03:28Z
dc.date.available2021-01-18T16:03:28Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/21523
dc.description.abstractfrL’arrivée de l’ensemble de technologies qualifiées parfois « d’informatique cognitive », d’IA, de big data… (Shivam et al., 2018) pourrait bouleverser l’approche de la performance des entreprises. Plus qu’une nouvelle manière d’analyser la performance (à travers l’apparition de nouveaux indicateurs), c’est un nouveau rapport aux données chiffrées que ces technologies induisent. Mais ces approches ne sont pas sans risque. Afin d’éviter les dangers de modèles algorithmiques qui seraient des boites noires et afin de répondre aux enjeux de schémas d’interprétation mis sous tension, c’est une transformation des métiers (et principalement de celui des contrôleurs de gestion) et des organisations qui est attendue. Les chiffres étant des conventions, des construits sociaux, toute transformation des modalités de production des chiffres implique des transformations des systèmes sociaux sur lesquels ils agissent.en
dc.language.isofren
dc.subjectbig dataen
dc.subjectperformance des entreprisesen
dc.subject.ddc657en
dc.subject.classificationjelM.M5.M54en
dc.subject.classificationjelL.L2.L25en
dc.titleIntelligence artificielle et contrôle de gestion : un rapport aux chiffres revisité et des enjeux organisationnelsen
dc.title.alternativeArtificial intelligence and management control: The relation to numbers and organizational issuesen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.description.abstractenThe coming of all forms of technology called “cognitive computing” (AI, big data, etc.) could upend current assessments of corporate performance. More than a new way to analyze performance thanks to new indicators, this technology is leading to a new relation to statistical data while also bringing along risks. To avoid the dangers of algorithmic black-box models and respond to issues of interpretability, occupations (mainly, that of comptrollers) and organizations must undergo a transformation. Since “numbers” are conventions (i.e., social constructs), any change in the ways of producing them implies changing the social systems on which they act.en
dc.relation.isversionofjnlnameAnnales des Mines - Enjeux Numériques
dc.relation.isversionofjnlissue12en
dc.relation.isversionofjnldate2020
dc.relation.isversionofjnlpages44-50en
dc.subject.ddclabelContrôle de gestionen
dc.relation.forthcomingnonen
dc.relation.forthcomingprintnonen
dc.description.ssrncandidatenonen
dc.description.halcandidateouien
dc.description.readershiprechercheen
dc.description.audienceInternationalen
dc.relation.Isversionofjnlpeerreviewedouien
dc.relation.Isversionofjnlpeerreviewedouien
dc.date.updated2021-01-18T15:29:15Z
hal.identifierhal-03114008*
hal.version1*
hal.update.actionupdateFiles*
hal.author.functionaut
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Moinard,_Berland,_2020-12-7.pdf
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