L’intelligence Artificielle au service du Leadership : Vers une Nouvelle Approche de la Prévention des Risques

Résumé

Cette recherche examine l’impact de l’adoption de l’intelligence artificielle sur la prévention proactive des risques organisationnels, en analysant le rôle du leadership intelligent dans cette relation. Elle s’inscrit dans une perspective sociotechnique, postulant que la performance organisationnelle résulte de l’interaction entre capacités technologiques et facteurs humains.

À partir d’une méthodologie quantitative fondée sur une enquête menée auprès de 80 managers impliqués dans des projets d’intelligence artificielle dans la région d’Agadir, les données ont été analysées à l’aide de la méthode PLS-SEM. Les résultats mettent en évidence un effet positif et significatif de l’intelligence artificielle sur la prévention proactive des risques, confirmant son rôle dans l’amélioration des capacités d’anticipation et de réduction de l’incertitude décisionnelle.

Par ailleurs, l’adoption de l’intelligence artificielle favorise le développement d’un leadership intelligent, caractérisé par une prise de décision fondée sur les données et une adaptation accrue aux environnements complexes. Toutefois, contrairement aux hypothèses initiales, le leadership intelligent n’exerce pas d’effet significatif sur la prévention des risques, ce qui invalide son rôle médiateur.

Ces résultats suggèrent que l’intelligence artificielle agit principalement comme un levier direct de la gestion proactive des risques, indépendamment des transformations managériales. Sur le plan théorique, l’étude met en évidence le rôle de l’IA comme capacité informationnelle autonome renforçant la résilience organisationnelle. Sur le plan managérial, elle souligne l’importance d’une intégration effective des technologies d’IA dans les processus décisionnels. Enfin, cette recherche contribue à la littérature en apportant des preuves empiriques issues d’un contexte émergent encore peu exploré.

JEL Classification : O33, M15, G32,

Type du papier : Recherche empirique