l'agenda des sorties

Gestion des systèmes d'information et des opérations

Intervenante : Kejia Hu (Oxford Said)

Salle Bernard Ramanantsoa


Résumé :

Malgré des investissements massifs dans l'intelligence artificielle et l'analyse de données, la plupart des entreprises peinent à obtenir des retours sur investissement mesurables. Nous soutenons que le goulot d'étranglement est d'ordre organisationnel plutôt que technologique, et plus précisément dans la manière dont les entreprises configurent leur capital humain pour faire le lien entre les compétences techniques et la prise de décision. À partir d'un ensemble de données inédit de 25 millions d'offres d'emploi publiées par des entreprises du S&P 500 entre 2011 et 2019, nous avons élaboré une typologie distinguant les spécialistes « Pure Data », les spécialistes « Hybrid-D » (spécialistes des données possédant des compétences commerciales) et les spécialistes « Hybrid-B » (spécialistes commerciaux possédant des compétences en données). Nos résultats montrent que les entreprises adoptant des stratégies de recrutement « Hybrid-B » obtiennent un rendement des actifs supérieur de 15 à 22 %, tandis que les stratégies « Pure Data » n'affichent aucun avantage significatif en termes de performance. Grâce à des tests mécanistiques détaillés, nous démontrons que l'avantage des profils « Hybrid-B » repose sur la réduction des coûts de coordination, la proximité avec le pouvoir de décision et l'expertise métier intégrée. Ces effets sont amplifiés dans les entreprises où les spécialistes métiers sont plus anciens, les cycles de décision plus rapides et l'infrastructure informatique mature. En étendant notre analyse à 2023-2024, nous montrons que les entreprises investissant dans des profils hybrides B dotés de compétences en IA sont particulièrement bien placées pour devenir des leaders de l'intégration de l'IA. Nos conclusions remettent en question les approches de la transformation numérique centrées sur la technologie et soulignent le rôle crucial des capacités d'analyse intégrées aux processus métiers pour tirer pleinement parti des investissements en IA.