L'appropriation de l'intelligence artificielle par les chefs de projet: une analyse des pratiques professionnelles

Nabila Benmostefa ()
Additional contact information
Nabila Benmostefa: Blue Soft Consulting

Post-Print from HAL

Abstract: La littérature sur l'intelligence artificielle (IA) en gestion de projet analyse principalement les fonctions du pilotage susceptibles d'être soutenues par ces technologies, mais apporte encore peu d'éléments empiriques sur les usages effectifs de l'IA dans les pratiques professionnelles des chefs de projet. Cet article examine les modalités d'appropriation de l'IA par les chefs de projet, en mobilisant le courant de l'appropriation des technologies numériques. La recherche s'appuie sur une démarche qualitative inductive fondée sur quinze entretiens semi-directifs menés auprès de chefs de projet et d'acteurs de la fonction projet. Les résultats mettent en évidence une appropriation différenciée de l'IA, allant du non-usage à des formes plus structurées. Ils montrent que cette appropriation repose sur un travail de frontière par lequel les chefs de projet délèguent sélectivement certaines tâches à l'IA tout en protégeant les dimensions centrales de leur métier.

Keywords: Intelligence artificielle; appropriation; chef de projet; travail de frontière; pratiques professionnelles (search for similar items in EconPapers)
Date: 2026-05-20
Note: View the original document on HAL open archive server: https://hal.science/hal-05794985v1
References: Add references at CitEc
Citations:

Published in AIM 2026 : 31e conférence de l'Association Information et Management, Haute École spécialisée de Suisse occidentale = HES-SO University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland = Fachhochschule Westschweiz [Schweiz] [HES-SO], May 2026, Neuchâtel, Suisse

Downloads: (external link)
https://hal.science/hal-05794985v1/document (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:hal:journl:hal-05794985

Access Statistics for this paper

More papers in Post-Print from HAL
Bibliographic data for series maintained by CCSD ().