L’intelligence artificielle dans le secteur public: revue de la littérature et programme de recherche
Marius Bertolucci ()
Additional contact information
Marius Bertolucci: CERGAM de Toulon - Centre d'Études et de Recherche en Gestion d'Aix-Marseille/Equipe de recherche de Toulon - CERGAM - Centre d'Études et de Recherche en Gestion d'Aix-Marseille - AMU - Aix Marseille Université - UTLN - Université de Toulon - IAE Toulon - Institut d'Administration des Entreprises (IAE) - Toulon - UTLN - Université de Toulon
Post-Print from HAL
Abstract:
L'IA, révolution technologique majeure, s'intègre de plus en plus dans le secteur public (police prédictive, détection de fraudes, chatbots, etc.). Nous analysons la recherche sur le secteur public et l'IA à partir d'une synthèse de trois revues systématiques de la littérature (Sousa et al. , 2019 ; Zuiderwijk, Chen et Salem, 2021 ; Wirtz, Langer et Fenner, 2021) jusqu'à novembre 2020. Puis, nous réalisons une analyse quantitative et qualitative de 22 articles publiés sur la période 2021 à 2022, classés en 10 thématiques. Ce panorama révèle une croissance des publications et une structuration du champ, identifiant les applications, avantages et défis de l'IA. Initialement présente dans d'autres disciplines, la recherche en management public sur l'IA est encore naissante et manque de fondements théoriques et de recherches empiriques. Nous proposons un agenda de recherche basé sur ces thématiques pour stimuler l'exploration de ce domaine en expansion.
Date: 2024-04-21
Note: View the original document on HAL open archive server: https://hal.science/hal-04638792v1
References: Add references at CitEc
Citations:
Published in Gestion et management public [2012-..], 2024, Pub. anticipées (5), pp.118-139. ⟨10.3917/gmp.pr1.0008⟩
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
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-04638792
DOI: 10.3917/gmp.pr1.0008
Access Statistics for this paper
More papers in Post-Print from HAL
Bibliographic data for series maintained by CCSD ().