Template-Type: ReDIF-Article 1.0
Author-Name: Hajar MAIMOUNI
Author-Email: hajar.maimouni@etu.uae.ac.ma
Author-Workplace-Name: École Nationale de Commerce et de Gestion de Tanger, Université Abdelmalek Essaâdi, Maroc
Author-Name: Mariam EL HARRAS
Author-Email: hajar.maimouni@etu.uae.ac.ma
Author-Workplace-Name: École Nationale de Commerce et de Gestion de tanger, Université Abdelmalek Essaâdi, Maroc
Author-Name: My Abdelouhab SALAHDDINE
Author-Email: hajar.maimouni@etu.uae.ac.ma
Author-Workplace-Name: École Nationale de Commerce et de Gestion de tanger, Université Abdelmalek Essaâdi, Maroc
Title: L’acceptation des ERP assistés par l’IA : analyse bibliométrique d’une évolution technologique stratégique
Abstract: Les systèmes ERP assistés par l’intelligence artificielle suscitent un intérêt croissant au sein de la communauté scientifique et des milieux professionnels. Ces solutions, positionnées au croisement des avancées technologiques et des impératifs de transformation organisationnelle, interrogent en profondeur les conditions de leur acceptation et de leur adoption. Face à cette complexité, la recherche scientifique a progressivement investi le sujet, mais de manière encore fragmentée. Cette étude propose une analyse bibliométrique approfondie de la littérature consacrée à cette thématique, à partir d’un corpus de 171 publications indexées dans la base de données Scopus sur la période 2000-2024. À travers des outils d’analyse visuelle et de cartographie scientifique, l’étude identifie les principales tendances de publication, les auteurs et institutions les plus influents, les revues académiques les plus mobilisées, ainsi que les mots-clés structurant le champ. Les résultats révèlent une dynamique en pleine expansion, portée par une diversification géographique et disciplinaire des recherches. Des clusters sémantiques denses, mêlant enjeux technologiques, managériaux et humains, témoignent de la complexité des conditions d’acceptation des ERP assistés par l’IA. L’étude souligne enfin certaines lacunes méthodologiques et propose des pistes pour de futures recherches plus intégratives. JEL Classification : M19 Type du papier : Recherche Théorique
Keywords: ERP, Intelligence artificielle, ERP-IA, Acceptation, Analyse bibliométrique
Journal: International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics
Pages: 501-512
Volume: 7
Issue: 4
Year: 2026
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2366
File-Format: text/html
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2366/2425
File-Format: application/pdf
Handle: RePEc:aoa:journl:v:7:y:2026:i:4:p:501-512