Optimisation de la performance financière des entreprises par l’IA : Revue de littérature

Résumé

Cette étude explore comment l’IA optimise la performance financière des entreprises dans un environnement économique turbulent. L’objectif est d’identifier les technologies et les mécanismes de cette technologie permettant d’améliorer la compétitivité. La motivation relève de la nécessité pour les organisations de s’adapter aux mutations technologiques et aux attentes accrues en efficacité.  Une revue intégrative croise la littérature académique et professionnelle à savoir les études empiriques et les modèles théoriques comme la théorie de la décision de Simon et les rapports sectoriels. L’approche intègre des perspectives pluridisciplinaires à l’instar de la gestion, l’informatique et l’économie. Les principales conclusions théoriques générées à travers cette étude d’une part l’IA améliorent la prise de décision via l’analyse de données massives avec un impact mesurable sur la productivité. D’ailleurs l’automatisation permet aux gestionnaires de se libérer pour des missions stratégiques au lieu des tâches répétitives notamment en comptabilité et en audits. D’autant plus, grâce aux fonctionnalités intégrées et particulièrement la prédiction réduisent considérablement les fraudes et anticipent les risques financiers. D’autre part, la montée des débats entre IA substantive ou autrement dit le remplacement humain et l’IA complémentaire en d’autres termes, la collaboration de l’homme et la machine.  En outre, les indicateurs de mesure et d’évaluation de la performance se distinguent entre les critères financiers et critères durables, soit les coûts environnementaux d’où la nécessité d’en poursuivre une logique intégrée. Cependant, certaines limites de cet article théorique surgissent concernant l’application aux PME négligées au profit des grandes entreprises ensuite que le biais algorithmiques et défis éthiques sont sous-étudiés engendrant le phénomène de discrimination et finalement les répercussions de la résilience organisationnelle au long terme de l’IA suite à sa mal documentation.  Toutefois le champ actuel fait ressortir un certain nombre de limites par exemple la survalorisation des aspects techniques et plus précisément les algorithmes au détriment des enjeux culturels relatifs à la résistance au changement et le manque de modèles sectoriels différenciés que ça soit la banque, l’industrie…etc.  L’IA transforme la performance financière via l’innovation technologique, mais son déploiement optimal exige de combler les lacunes théoriques à savoir la résilience, l’éthique et la petite et moyenne entreprise ainsi d’équilibrer conjointement l’efficacité économique et la responsabilité sociétale.  

JEL Code : M21-P17-O36

Type du papier : article théorique