Template-Type: ReDIF-Article 1.0
Author-Name: Mohammed BENELMALLAM
Author-Email: benelmallam2017@gmail.com
Author-Workplace-Name: Faculté des sciences Juridiques, Economiques et Sociales de Fès, Université Sidi Mohamed Ben Abdellah, Fès, Maroc
Title: Le décalage entre l'adoption de l'intelligence artificielle et la performance universitaire : rôle du pilotage intelligent et de la gouvernance numérique
Abstract: Les recherches sur l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur analysent principalement les usages pédagogiques, tandis que son intégration au contrôle de gestion, au pilotage institutionnel et à la gouvernance numérique demeure peu documentée. Cette étude examine les relations entre adoption de l’IA, pilotage intelligent, gouvernance numérique et performance universitaire perçue, en mettant l’accent sur le décalage entre appropriation technologique et résultats institutionnels. Une enquête transversale a été menée auprès de 80 répondants. Quatre construits de cinq items, mesurés sur une échelle de Likert, ont été analysés par alpha de Cronbach, corrélations de Pearson, régression multiple, médiations bootstrapées et comparaisons entre groupes d’usage. Les échelles sont fiables (alpha de 0,865 à 0,953). L’adoption de l’IA est fortement associée au pilotage intelligent (r = 0,691 ; p < 0,001) et modérément à la gouvernance numérique (r = 0,408 ; p < 0,001). En revanche, le modèle de performance n’est pas significatif (R² = 0,063 ; F = 1,709 ; p = 0,172) et présente une faible taille d’effet (f² = 0,067). Les effets indirects ne sont pas confirmés, mais les usagers réguliers déclarent davantage d’adoption et de pilotage. Les résultats révèlent un décalage d’appropriation : l’IA transforme les routines informationnelles sans produire un gain mesurable. Les universités devraient prioriser la qualité des données, les compétences, l’intégration aux tableaux de bord et une gouvernance, puis évaluer les effets à partir d’indicateurs définis avant le déploiement. Classification JEL : I23 ; M10 ; M15 ; O33. Type du papier : Recherche empirique exploratoire.
Keywords: intelligence artificielle ; performance universitaire ; pilotage intelligent ; gouvernance numérique ; contrôle de gestion ; appropriation numérique
Journal: International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics
Pages: 115-129
Volume: 7
Issue: 9
Year: 2026
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2544
File-Format: text/html
File-URL: https://ijafame.org/index.php/ijafame/article/view/2544/2611
File-Format: application/pdf
Handle: RePEc:aoa:journl:v:7:y:2026:i:9:p:115-129