Vers une meilleure compréhension de la transformation numérique optimisée par l’IA et de ses implications pour les PME

À la suite de l’analyse de sources de données primaires et secondaires (comprenant 27 entretiens, rapports et discussions de groupe), nous établissons d’abord une échelle de maturité de l’adoption de l’IA et un classement des petites et moyennes entreprises (PME) qui intègrent l’IA dans leurs processus de travail en quatre archétypes : l’Aspirant, le Fonceur, le Leader et le Visionnaire. [...] Les études qui portent sur la technologie explorent le rôle des technologies numériques dans la réduction de l’écart de compétitivité (Grover et Kohli, 2013) et l’accélération des lancements de produits (Bharadwaj et al., 2013), ainsi que le rôle de la transformation numérique dans la dissolution des frontières entre les industries et la stimulation de la concurrence interindustrielle (Sia et al.,. [...] Pour éviter de limiter l’AA à la reconnaissance de formes et à la prise de décision, d’autres définissent l’AA comme un ensemble de méthodologies et d’algorithmes capables d’extraire des connaissances à partir des données et de continuellement améliorer leurs capacités en apprenant de l’expérience (c’est-à-dire des données accumulées au fil du temps) (Bertolini et al., 2021, p. [...] 9 Comme l’illustre la Figure 1, dans le contexte de la fabrication, l’AA a de nombreuses applications comme : • La gestion de la maintenance — par exemple, la maintenance prédictive et la planification (Susto et al., 2015); • La gestion de la qualité — par exemple, détection et classification des défauts (Gobert et al., 2018); • La planification et le contrôle de la production — par exemple, l’ord. [...] Nous avons recueilli des données par le biais d’entretiens6 et de discussions de groupe, employant un échantillonnage par choix raisonné (Kumar et al., 1993) et la méthode de la boule de neige (Lincoln et Guba, 1985) pour identifier les répondants et les informateurs clés qui ont un aperçu du processus d’adoption de l’IA.