La résilience économique et le management durable à la lumière de l'intelligence artificielle : fondements théoriques

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Authors: Ibtissam El hmaidi, Moad El Kharrim
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Abstract

Face à l’intensification des chocs économiques, environnementaux et technologiques, la résilience économique s’impose comme un concept central pour analyser la capacité des systèmes économiques à absorber les perturbations, à s’adapter aux changements et à se transformer durablement. Cette approche met l’accent sur les processus d’apprentissage, d’adaptation et de transformation à long terme, au-delà d’une simple logique de résistance aux crises. Parallèlement, le management durable apparaît comme un cadre stratégique visant à concilier performance économique, responsabilité sociale et préservation des ressources, tout en intégrant les exigences de gouvernance et de soutenabilité. Dans ce contexte de complexité croissante, l’intelligence artificielle connaît un développement rapide et suscite un intérêt accru en tant qu’outil d’aide à la décision et de transformation des pratiques managériales. Cet article propose une analyse théorique visant à examiner dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut être considérée comme un levier structurant du management durable et du renforcement de la résilience économique. En mobilisant les apports de la littérature existante, l’étude adopte une approche systémique et intégrative et met en évidence le rôle de l’IA dans l’amélioration des capacités d’anticipation des risques, d’adaptation aux chocs et de prise de décision. L’article contribue à la littérature en proposant un cadre conceptuel unifié reliant intelligence artificielle, management durable et résilience économique, ouvrant ainsi la voie à de futures recherches empiriques.

Fields of Study & Subjects

Impact of AI and Big Data on Business and Society Artificial Intelligence Applications Supply Chain Resilience and Risk Management

Publication details

Journal / source
Revue Française d'Economie et de Gestion
Publication date
12 February 2026
Language
FR