Template-Type: ReDIF-Article 1.0
Author-Name: Nada RHERIB
Author-Email: nadarherib@gmail.com
Author-Workplace-Name: EMAA Business School Agadir, Maroc
Author-Name: Mohamed Charif EL HARRANE
Author-Email: Medcharif.elharrane@gmail.com
Author-Workplace-Name: EMAA Business School Agadir, Maroc
Author-Name: Soukaina JOUAD
Author-Email: s.jaouad@uiz.ac.ma
Author-Workplace-Name: École Nationale de Commerce et de Gestion de Dakhla, Université Ibn Zohr d'Agadir, Maroc
Title: La transformation du contrôle de gestion à l’ère de l’intelligence artificielle : une analyse factorielle exploratoire des déterminants organisationnels
Abstract: La manière dont le contrôle de gestion évolue sous l’effet de la prise en compte de l’intelligence artificielle apparaît comme une réalité émergente encore insuffisamment investie empiriquement. La littérature montre bien le l’évolution des rôles des contrôleurs de gestion sous l’impulsion des technologies numériques, elle demeurerait plus avare d’explications concernant les déterminants de la transformation tant organisationnels qu’humains ou technologiques. Partant de ce constat, la présente recherche se propose de pallier ce déficit en cherchant à identifier les principaux déterminants de la transformation que constitue pour le contrôle de gestion l’intégration de l’intelligence artificielle. Pour ce faire, une analyse factorielle exploratoire a été mise en œuvre à partir des données collectées auprès de 220 professionnels exerçant dans les fonctions de contrôle de gestion et/ou de pilotage de la performance. Quatre déterminants majeurs émergent de cette transformation que sont la qualité des données, les compétences digitales, le soutien managérial et l’usage de l’intelligence artificielle contribuant significativement à faire évoluer des pratiques de contrôle de gestion plutôt analytiques, prédictives et davantage stratégiques. En théorie, cette étude enrichit la littérature en formalisant empiriquement les déterminants de la transformation du contrôle de gestion à l’ère de l’intelligence artificielle. En pratique, elle révèle des leviers concrets d’actions à savoir investir dans la gouvernance des données, développer les compétences analytiques des contrôleurs, et renforcer l’implication du management dans le cadre des projets d’intégration de l’intelligence artificielle. JEL Classification : M41, M15, O33, M40 Type du papier : Recherche empirique
Journal: International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics
Pages: 559-578
Volume: 7
Issue: 4
Year: 2026
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2370
File-Format: text/html
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2370/2429
File-Format: application/pdf
Handle: RePEc:aoa:journl:v:7:y:2026:i:4:p:559-578