Cadre théorique et problématique
L’adoption de nouvelles technologies étant souvent énoncée comme l’un des principaux catalyseurs de développement et de productivité (Statistique Canada, 2024), l’émergence récente de l’intelligence artificielle (IA) soulève plusieurs questions auprès gestionnaires et des chercheurs s’intéressant à son utilisation au sein des organisations (Bankins et al., 2024 ; Dima et al., 2024). Parmi celles-ci figure l’identification des facteurs clés favorisant son utilisation au travail (Kelly et al., 2021). Cette étude de portée a pour objectif d’identifier des leviers d’actions fiables et efficaces pouvant être mis à contribution par les gestionnaires afin de favoriser l’utilisation de l’IA au sein de leur organisation. Quatre questions de recherche sont abordées : 1) Quels sont les principaux modèles théoriques utilisés pour prédire l'utilisation de l'IA? 2) Quels sont les facteurs favorisant l'utilisation de l'IA? 3) Comment expliquer la variation des résultats? 4) Quelles sont les implications pratiques afin de maximiser l'utilisation de l'IA dans les organisations?
 
Méthodologie
Cette étude de portée retient 55 articles scientifiques publiés entre 2019 et 2024. Les études sélectionnées ont été analysées afin d’identifier les modèles théoriques utilisés, les antécédents de l'utilisation de l'IA et les modérateurs potentiels influençant les résultats. Afin de vérifier si les résultats varient selon différents contextes d’utilisation, les études ont été catégorisées selon la sphère d'utilisation de l’IA (personnelle, académique ou professionnelle), la perspective de l'utilisateur (client ou collaborateur), l'impact sur l'intégrité physique et psychologique des utilisateurs (faible ou élevé) et le niveau d'expérimentation de l'IA lors de l’étude, c’est-à-dire est-ce que l’IA est réellement utilisée ou si les participants à l’étude sont invités à s’imaginer hypothétiquement faire l’usage de l’IA.
 
Résultats et discussion
Dans un premier temps, 25 modèles théoriques sont identifiés, dont 2 qui sont employés dans la majorité des études : le TAM (Davis et al., 1989) et le UTAUT (Venkatesh et al., 2003). L’exploration de ces modèles permet de relever plusieurs antécédents stables et efficaces ainsi que des facteurs émergents pouvant alimenter les recherches futures et inspirer de nouvelles interventions. En comparant les études selon leur sphère d’utilisation, aucune tendance ne semble ressortir selon une utilisation dans un contexte personnel, académique ou professionnel, suggérant que la grande proportion des études effectuées dans la sphère personnelle et académique pourrait être généralisable dans un contexte professionnel. L’impact possible de l’utilisation de l’IA sur l’intégrité physique des participants semble influencer son acceptation, particulièrement lorsque l’IA revêt des traits humains, où une relation curvilinéaire a été relevée. Finalement, 7 cibles d’interventions sont identifiées afin de favoriser l’utilisation de l’IA au sein des organisations, appuyées sur des antécédents fiables et efficaces.

References:

• Bankins, S., Ocampo, A. C., Marrone, M., Restubog, S. L. D., & Woo, S. E. (2024). A multilevel review of artificial intelligence in organizations: Implications for organizational behavior research and practice. Journal of Organizational Behavior, 45(2), 159-182. https://doi.org/10.1002/job.2735
• Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management science, 35(8), 982-1003. https://www.jstor.org/stable/2632151
• Dima, J., Gilbert, M. H., Dextras-Gauthier, J., & Giraud, L. (2024). The Effects of Artificial Intelligence on Human Resource Activities and the Roles of the Human Resource Triad: Opportunities and Challenges. Frontiers in Psychology, 15, 1360401. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1360401
• Kelly, S., Kaye, S. A., & Oviedo-Trespalacios, O. (2023). What factors contribute to the acceptance of artificial intelligence? A systematic review. Telematics and Informatics, 77, 101925. https://doi.org/10.1016/j.tele.2022.101925
• Statistique Canada (2024). Enquête canadienne sur la situation des entreprises, deuxième trimestre de 2024. https://www150.statcan.gc.ca/n1/fr/pub/11-621-m/11-621-m2024008-fra.pdf?st=BOkiirWu
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540