Management : qu'est-ce qu'une recherche pertinente à l'ère des IA génératives ?

Les chercheurs en gestion sont traditionnellement encouragés à produire des connaissances au bénéfice de l'efficacité organisationnelle, surtout à l’ère du capitalisme industriel où la connaissance constituait un avantage compétitif pour les organisations. A l’ère des intelligences artificielles génératives (IAG), cette notion « utilitaire » de la connaissance scientifique tombe dans un paradoxe. D’une part, les IAG favorisent l’accès rapide et économique à la connaissance, ce qui en minimise l’avantage compétitif ; et d’autre part, leur application dans les pratiques de gestion introduit des dynamiques de gestion encore mal comprises. Dans ce double contexte, la notion de pertinence scientifique, traditionnellement basée sur l’utilité pratique des savoirs nécessité d’être revisitée. Basé sur l’exemple de ChatGPT, cette recherche vise à redéfinir la pertinence scientifique en sciences de gestion à travers trois objectifs : résumer les travaux existants sur l'usage des IAG en gestion, en examiner les impacts potentiels sur l'organisation, et définir de nouveaux critères de pertinence - thématique, épistémologique et axiologique. Ce faisant, elle entend contribuer aux débats en cours la relation théorie-pratique en sciences de gestion et à guider les orientations stratégiques de la recherche académique.