Template-Type: ReDIF-Article 1.0
Author-Name: Mohamed Amine ERROCHDI
Author-Email: mohamedamine.errochdi@usms.ac.ma
Author-Workplace-Name: École Nationale de Commerce et de Gestion de Béni Mellal, Université Sultan Moulay Slimane de Béni Mellal, Maroc
Author-Name: Zainab SAF
Author-Email: z.saf@usms.ac.ma
Author-Workplace-Name: Faculté d'économie et de gestion de Béni Mellal, Université Sultan Moulay Slimane de Béni Mellal, Maroc
Author-Name: Abdellatif MANIALI
Author-Email: abdellatif.maniali@usms.ac.ma
Author-Workplace-Name: Faculté d'économie et de gestion de Béni Mellal, Université Sultan Moulay Slimane de Béni Mellal, Maroc
Title: De l'e-conformité à la fiscalité intelligente : Pressions institutionnelles, confiance numérique et adoption des outils fiscaux fondés sur l'IA par les PME au Maroc
Abstract: Cet article examine en profondeur la dynamique d’adoption de la digitalisation fiscale avancée, incluant les applications de l’intelligence artificielle, par les Petites et Moyennes Entreprises (PME) dans le contexte spécifique d’une économie émergente. Il s’intéresse à la manière dont les pressions institutionnelles, les capacités organisationnelles internes et la confiance numérique interviennent, de manière modératrice, dans le processus d’appropriation de ces innovations technologiques. Sur le plan méthodologique, l’étude adopte une approche qualitative interprétativiste, s’appuyant sur 24 entretiens semi-directifs conduits au Maroc, dont 18 auprès de dirigeants de PME et 6 auprès d’experts fiscaux. L’analyse des données repose sur la méthode de structuration de données de Gioia, permettant de dégager une compréhension fine des logiques sous-jacentes au comportement d’adoption. Les résultats révèlent que l’intégration des solutions d’IA fiscale par les PME relève d’un processus coercitif et réactif, davantage dicté par les exigences réglementaires que par une volonté stratégique d’innovation. La perception de l’intelligence artificielle fiscale est dominée par la crainte de l’opacité algorithmique, souvent décrite comme une « boîte noire » incompréhensible. Ce phénomène est amplifié par un déficit de ressources et de compétences techniques internes (liability of smallness) et par une méfiance institutionnelle à l’égard des intentions de l’administration fiscale. Face à ces contraintes, de nombreuses PME développent des stratégies de conformité de façade — telles que le découplage symbolique ou l’externalisation des processus fiscaux — qui freinent toute transformation numérique en profondeur. En contribution originale, l’article propose une extension du modèle TOE (Technology-Organization-Environment) adaptée aux contextes coercitifs, en introduisant la variable médiatrice du Digital Institutional Trust, et met en évidence l’urgence d’instaurer une véritable justice procédurale numérique pour restaurer la confiance et favoriser une adoption durable. JEL Classification : H20   Type du papier : Recherche Théorique et empirique
Keywords: Digitalisation fiscale, intelligence artificielle, PME, confiance numérique institutionnelle, théorie institutionnelle, e-gouvernement
Journal: International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics
Pages: 629-640
Volume: 7
Issue: 3
Year: 2026
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2338
File-Format: text/html
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2338/2394
File-Format: application/pdf
Handle: RePEc:aoa:journl:v:7:y:2026:i:3:p:629-640