L'intelligence artificielle comme levier stratégique de construction de l'e-réputation : une revue systématique de littérature

Résumé

Face a la montee en puissance de l'intelligence artificielle, l'e-reputation constitue une ressource strategique dont la gestion represente l'un des defis les plus complexes auxquels les entreprises contemporaines sont confrontees. Si les revues existantes, notamment celle de Molavi et Zhang (2025), se sont surtout interessees a la mesure de la reputation d'entreprise par l'IA, l'articulation entre usages organisationnels de l'IA, construction active de l'e-reputation et contextes emergents demeurent peu traites. Notre article cherche a repondre a la question suivante : comment l'intelligence artificielle est-elle mobilisee par les entreprises pour construire et renforcer l'e-reputation ?

Il presente une revue systematique de la litterature conduite selon la demarche PRISMA 2020, sans restriction temporelle a priori, et fondee sur deux bases de donnees : Scopus et Web of Science. A l'issue du processus de selection, un corpus final de 30 articles a ete retenu pour l'analyse sur 1509 documents identifies. Une analyse bibliometrique a ete egalement conduite pour completer les resultats.

Les resultats font ressortir une typologie de cinq actions de l'IA : la surveillance de la reputation en ligne, la reponse aux avis des consommateurs, la creation de contenu, la detection des avis frauduleux et la prediction. Ils montrent que l'IA est surtout mobilisee a des fins operationnelles, en particulier pour la surveillance et la mesure de la reputation. Seule la reponse aux avis fait l'objet d'effets mesures sur l'entreprise, tandis que les usages predictifs, encore emergents, et le lien entre e-reputation, confiance et performance relevent d'hypotheses qui restent a tester.

Le corpus est domine par les approches computationnelles (18 articles sur 30), concentre sur la Chine, la Turquie et l'Espagne, et ne compte qu'une seule etude longitudinale. L'analyse bibliometrique revele trois clusters au sein desquels l'IA occupe une position peripherique, tandis que la region MENA ne represente que 6,1 % des travaux. Les resultats sont discutes a la lumiere de la theorie des ressources (RBV), la theorie du signal, la theorie de l'identite sociale et le modele d'acceptation des technologies (TAM).

Notre article propose enfin un agenda de recherche future oriente vers les marches emergents de la region MENA, en particulier le contexte marocain.

JEL Classification : M31, M37, O33

Type du papier : revue systematique de litterature avec analyse bibliometrique