Ce colloque s’intéresse au phénomène de l’intelligence artificielle (IA) et ses impacts sur le management des organisations en Afrique. Si l’intelligence artificielle constitue des opportunités pour les uns, elles représentent aussi des menaces pour les autres. En Afrique, l’inquiétude générée par l’IA est liée au risque d’aggravation de la fracture numérique et des inégalités sociales entre pays riches et pays pauvres. Face aux défis, opportunités et menaces potentielles, ce colloque international se propose d’explorer les multiples dimensions de l’IA appliquées à la gestion des organisations dans le contexte africain.

Contexte et objectifs

L’intelligence artificielle domine et fascine le monde entier. Certains y voient une opportunité de développement et de croissance alors que d’autres y voient des menaces pour l’humanité.  En fait, qu’est-ce que l’intelligence artificielle? Par intelligence artificielle, il faut entendre des machines ou des algorithmes qui apprennent de leur propre expérience et sont capables de réaliser des tâches autrefois effectuées par des hommes (Bhaumik, 2018; Broussard, 2018; Perrault et al., 2019). C’est avant tout une discipline scientifique (qui combine l’informatique, les mathématiques, l’ingénierie et la statistique) et un domaine de recherche auquel se consacre une communauté universitaire depuis plus de 50 ans (Asimov, 2001). Cette science connaît un intérêt de plus en plus grandissant grâce au big data et à la puissance de calcul des ordinateurs modernes (Benavent, 2016; Tambe , 2014). Elle s’appuie essentiellement sur l’apprentissage automatique (machine learning), en extrayant des connaissances opérationnelles à partir de données et l’apprentissage profond (deep learning), qui utilise des réseaux neuronaux multicouches pour résoudre des problèmes complexes, comme la reconnaissance d'image ou la traduction automatique (Demir, 2022). Ainsi, la frontière entre le réel et le virtuel tend à s’effacer ou devient de plus en plus floue. Selon les experts, le monde connaît une nouvelle forme de domination poussée par l’intelligence artificielle: celle du capitalisme algorithmique, qui transforme profondément nos vies (Battaler & Harris, 2016; Sousa, 2022). Ils en veulent pour preuves, l’intérêt et les investissements massifs des géants technologiques dans l’intelligence artificielle, son utilisation dans les domaines militaire, minier, financier, GRH, du changement climatique, de la santé, de l’agriculture, du droit, dans l’optimisation des processus de gestion (Arena et al., 2018; Davenport et al., 2020; Kretschmer, 2020; Rock, 2019; Lacroux, et Martin-Lacroux, 2021; Trottier M et al.,2024). La valorisation des données massives et le développement rapide de l’intelligence artificielle entrainent des changements majeurs dans la société et l’économie mondiale (Enholm et al., 2022). En effet, elle est supposée contribuer à stimuler la productivité et la croissance mondiale et à augmenter les revenus dans le monde entier (Cazzaniga et al., 2024). Cependant, elle peut être source de problèmes comme le rappelle fort justement le Cese (2024) en ces termes : « l’immatériel a des conséquences matérielles en apportant aussi bien des solutions que des problèmes ». Des intellectuels tel que Sadin (2023) va plus loin en s’inquiétant de la rationalité triomphante du « technolibéralisme », dont l’intelligence artificielle, et promet « un devenir légume de l’humanité ». 

Par ailleurs, l’IA tend à creuser les inégalités entre pays riches et pauvres pour certains experts. Dans ce sens, un récent rapport des services du FMI (Cazzaniga et al., 2024) analysent les potentielles répercussions de l’IA sur le marché du travail mondial. Leurs conclusions sont assez fortes car près de 40 % des emplois dans le monde sont exposés à l’IA particulièrement les emplois hautement qualifiés. Conséquemment, l’IA sera à l’origine de risques plus importants pour les pays avancés que dans les pays en développement. 

Ainsi pour le FMI, dans les pays riches, l’IA pourrait avoir des incidences sur environ 60 % des emplois contre 40% des emplois dans les pays émergents et 26% des emplois dans les pays en développement.  Les conclusions de ce rapport suggèrent que l’IA donnera lieu à moins de bouleversements immédiats dans les pays émergents et les pays en développement qui ne disposent ni de l’infrastructure ni de la main-d’œuvre qualifiée pour profiter des avantages de l’IA. Ce déséquilibre contribuera à accentuer la fracture numérique et aggraver les inégalités entre les pays au fil du temps. Ces défis soulignent la nécessité de mettre en place des cadres de gouvernance adaptés, des stratégies d’accompagnement au changement, et des outils de contrôle pour garantir une intégration responsable et efficace de l’IA. Ils rappellent également l’importance d’une recherche multidisciplinaire, intégrant non seulement la technologie, mais aussi entre autres le droit, les sciences sociales et politiques, et la gestion. Face à ces opportunités, défis et menaces, ce colloque international se propose d’explorer les multiples dimensions de l’IA appliquées à la gestion des organisations notamment dans le contexte africain. Dans ce sens, ce colloque vise les objectifs suivants :

• Faire le point sur les outils d’IA les plus adaptés aux organisations en Afrique
• Proposer des solutions pratiques pour optimiser les processus organisationnels et décisionnels 
• Promouvoir une adoption responsable et éthique de l’IA; 
• Explorer les implications sociétales et réglementaires de l’IA en Afrique
• Contribuer aux solutions locales innovantes et à la création d’entreprises

Comparer les pratiques permettant de limiter la fracture numérique et les inégalités économiques et sociales

Pour atteindre ces objectifs, ce colloque scientifique, l’un des premiers sur le sujet en Afrique de l’Ouest se concentrera sur les axes thématiques suivants.

Axes thématiques

Axe thématique 1 : Intelligence artificielle, gouvernance et prise de décision politique et stratégique 

• Optimisation des processus décisionnels
• Modélisation et prédiction des changements stratégiques
• Automatisation de la décision stratégique
• Smart gouvernance et e-gouvernance

Axe thématique 2 : Intelligence artificielle, entrepreneuriat et création d’entreprises

• Création de nouveaux produits et services
• Modèles d’affaires innovants
• Optimisation des processus internes des nouvelles entreprises

Axe thématique 3 : Intelligence artificielle, GRH et relations de travail

• Processus de recrutement et gestion des talents
• Formation et développement des compétences
• Gestion de la performance
• Nouveaux modèles de travail, bien-être des employés et organisation du travail Risques et précautions sur le contrôle des travailleurs

Axe thématique 4 : Intelligence artificielle, big data et systèmes d’information

• Exploitation des big data Optimisation des systèmes d’information
• Investissements nécessaires

Axe thématique 5 : Intelligence artificielle et géopolitique mondiale

• Souveraineté et compétitivité technologique
• Sécurité internationale, cybersécurité et espionnage
• Sécurité internationale et manipulation des données
• Sécurité internationale et fracture technologique
• Accès inégal à la technologie

Axe thématique 6 : Intelligence artificielle et développement durable

• Transition énergétique
• Gestion des ressources naturelles
• Mobilité intelligente
• Gestion des déchets
• Smart agriculture

Axe thématique 7 : Intelligence artificielle, philosophie, éthique et responsabilité 

• Biais algorithmique et discrimination
• Avenir de l’humanité, impacts environnementaux 
• Propriété, gouvernance et protection de la confidentialité des données
• Collecte et traitement des données personnelles
• Autonomie des décisions et responsabilité

Axe thématique 8 : Intelligence artificielle, enseignement et recherche en sciences sociales et gestion

• Automatisation de la rédaction et de l’analyse de données
• Optimisation des processus de recherche
• Vérification des résultats scientifiques et évaluation des publications académiques
• Pédagogie et contrôle des connaissances

Axe thématique 9 : Intelligence artificielle, droit et régulation internationale

• Responsabilité en cas de dommages causés
• Transparence des algorithmes
• Gouvernance de l’IA
• Respect de la vie privée et des droits de l’homme
• Droit d’auteur

Axe thématique 10 : Intelligence artificielle et finance Détection des fraudes

• Conseils en investissements
• Biais dans les décisions financières
• Cryptomonnaie

Le comité scientifique privilégiera les communications (en français et en anglais) à contenu empirique et portant sur les différents contextes africains. 

Modalités de contribution

Date limite de soumission le 12 avril 2025

Adresses de soumission : idrissa.ouedraogo@uauben.com, aime.metchebon@uauben.com 

Les auteurs sont invités à soumettre une proposition sous format Word en Français ou en Anglais. Le texte intégral, ne dépassant pas 15 pages, doit être rédigé selon le format suivant :

• Format A4
• Marges (supérieure, inférieure, gauche, droite) de 2,5cm
• Police : Times New Roman (12 points), interligne 1,5 et justifié.

Toutes les propositions doivent comprendre une page de présentation. Celle-ci n’est pas comptée dans le nombre de pages maximal. Elle comporte :

• Le titre de l’article (Times 16 gras).
• Le(s) nom(s) de(s) auteur(s) (Times 12 gras).
• Les affiliations et adresses (Times 12).
• L’adresse électronique (Times 12).
• Un résumé à interligne simple d'environ 250 mots, contenant un maximum de cinq mots clés (Times New Roman 12).
• Les tableaux et figures doivent être intégrés dans le texte avec un titre.
• Les notes nécessaires seront mises en bas de page.
• À la suite de l'article, on fera successivement apparaître :
• Les références bibliographiques, par ordre alphabétique des auteurs.
• Les annexes.

Date de communication de la décision finale aux auteurs : 30 avril 2025

Le comité scientifique communiquera la décision finale aux auteurs.

Les contributions les plus significatives retenues par le comité scientifique feront l’objet d’un accompagnement en vue d’une publication dans un ouvrage collectif. 

Modalités d’inscription 

Mode présentiel

Les frais d’inscription couvrent : la documentation, les pauses café, trois déjeuners.  

Enseignants chercheurs et professionnels : 200 Euro 

Doctorants : 100 Euros

Mode virtuel

Les frais d’inscription couvrent : la documentation, les pauses café, trois déjeuners.  

Enseignants chercheurs et professionnels : 100 Euro

Doctorants : 50 Euros

Les dates du colloque : 8-10 mai 2025 

Le programme détaillé vous sera envoyé après validation du comité scientifique.

Comité d’organisation

• Idrissa Ouedraogo Université Aube Nouvelle
• Aimé Metchebon Université Aube Nouvelle
• Évariste Dakouré Université Aube Nouvelle
• Yves Livian Université de Lyon 3
• Yvon Pesqueux CNAM-Paris
• Marc Bidan Université de Nantes
• Jean-Michel Plane Université de Montpellier 3
• Alidou Ouedraogo Université de Moncton

Co-présidents du comité scientifique

• Yves Livian Université de Lyon 3
• Yvon Pesqueux CNAM Paris
• Marc Bidan Université de Nantes

Comité scientifique 

• Yves Livian Université de Lyon 3
• Yvon Pesqueux CNAM-Paris
• Marc Bidan Université de Nantes
• Jean-Michel Plane Université de Montpellier 3
• Alidou Ouedraogo Université de Moncton
• Birahim Gueye Université Gaston Berger
• Fatou Diop/Sall Université Cheick Anta-Diop
• Idrissa Ouedraogo Université Aube Nouvelle
• Emmanuel Hounkou Université d’Abomey-Calavi
• Gilles Marcoux  Université de Moncton
• Moskolai Doumagay Donatienne Université de Ngaoundere
• Mbenda Sabine Patricia Moungou Université de Yaoundé 2
• Bachir Mazouz ENAP Montréal
• Jacob Atangana-Abe Université de Saint-Boniface
• Yan Cimon Université Laval
• Hélène Delerue UQAM
• Sergio Jancsak Université Western Ontario
• Emmanuel Raufflet HEC Montréal
• Chantal Mailhot HEC Montréal
• Kadia Georges Aka Université de Moncton
• Céline Legrand Audencia Nantes
• Ika Lavagnon Université d’Ottawa
• Éric Michael Laviolette Toulouse Business School (TBS)

Références 

Arena L., Oriol N. et Veryzhenko I. (2018). “Too fast, too furious? Trading algorithmique et instabilité des marchés financiers”, Systèmes d’Information & Management, vol. 23, p. 81106.

Asimov I. (2001). Les Robots, Éditions J’ai lu, Paris.

Battaler C. & Harris J. (2016), “Turning Artificial Intelligence into Business Value. To-day”, Accenture.

Benavent C. (2016). « Big Data, algorithmes et marketing : rendre des comptes », Statistique et Société, vol. 4, no 3, p. 25-35.

Bhaumik A. (2018). From AI to Robotics: Mobile, Social and Sentient Robots, CRC Press, Boca Raton, Florida, USA.

Broussard M. (2018), Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World, MIT Press.

Cazzaniga and others. 2024. “Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.” IMF Staff Discussion Note SDN2024/001, International Monetary Fund, Washington, DC.

CESE (2024) Impacts de l'IA: risques et opportunités pour l'environnement, sept.

Demir, F. (2022). Artificial Intelligence. In: Innovation in the Public Sector. Public Administration and Information Technology, vol 39. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-11331-4_4

Davenport, T., Guha, A., Grewal, D. et al. (2020) How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 48, pp. 24–42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0

Enholm, I.M., Papagiannidis, E., Mikalef, P. et al. (2022) Artificial Intelligence and Business Value: a Literature Review. Information Systems Frontiers, Vol. 24, pp. 1709–17 

Kretschmer T. & Khashabi P. (2020), “Digital Transformation and Organization Design. An

Integrated Approach”, California Management Review, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.343733434. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w

Lacroux, A. et Martin-Lacroux C. (2021). L’Intelligence artificielle au service de la lutte contre les discriminations dans le recrutement: nouvelles promesses et nouveaux risques. Management Avenir, 2(122), 121-142.

Perrault R., Shoham Y., Brynjolfsson E. et al. (2019), “Artificial Intelligence Index 2019 Annual Report,” Human-Centered Artificial Intelligence Institute, Stanford, California: Stanford University, December. 

Rock D. (2019), “Engineering Value: The Returns to Technological Talent and Investments in Artificial Intelligence,” unpublished working paper, MIT Sloan School of Management, Cambridge, Massachusetts, May.

Sadin E. (2023) La vie spectrale: penser l'ère du métavers et de l'IA générative, Grasset.

Sousa, M.J., de Barros, G.O., Tavares, N. (2022). Artificial Intelligence Trends: Insights for

Digital Economy Policymakers. In: Guarda, T., Anwar, S., Leon, M., Mota Pinto, F.J. (eds) Information and Knowledge in Internet of Things. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-75123-4_8

Tambe P. (2014), “Big Data Investment, Skills, and Firm Value,” Management Science, Vol. 60(6), pp. 1452-1469. 

Trottier M et al (2024) Étendue et enjeux de l'IA dans les emplois professionnels AdMachina,8,1, p178-199