Référence (format APA)

Véry, P., & Cailluet, L. (2019). Intelligence artificielle et recherche en gestion. Revue française de gestion, 285, 119-134.

https://doi.org/10.3166/rfg.2020.00405

Mots clés de l’article :

Mots clés : intelligence artificielle, recherche en gestion, machine learning, diffusion scientifique, production scientifique, Big Data, méthodes analytiques, épistémologie

Synthèse :

Philippe Véry et Ludovic Cailluet analysent l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la recherche en sciences de gestion. L’article explore comment l’IA influence les pratiques de production et de diffusion scientifique, les compétences nécessaires aux chercheurs, ainsi que les implications épistémologiques et institutionnelles. Les auteurs soulignent que l’IA ne remplacera pas le chercheur mais transformera son rôle, ses méthodes et son accès aux données.

L’article examine d’abord la définition et les types d’IA (faible, forte, machine learning, deep learning, reinforcement learning, traitement du langage naturel) et leurs développements récents. Ensuite, il discute des bouleversements attendus et des critiques sur les scénarios futuristes tels que la singularité et la crainte que l’IA dépasse l’intelligence humaine. Les auteurs insistent sur l’importance d’une approche pragmatique, notamment via le concept d’intelligence augmentée.

Développement :

1. IA et production scientifique :
   • L’IA est largement utilisée dans la médecine pour le diagnostic, l’analyse génétique, la détection de tumeurs et la prédiction de l’évolution des maladies.
   • Elle permet de surpasser certains biais cognitifs des chercheurs humains et d’ouvrir de nouvelles perspectives, notamment par la citizen science ou le crowdsourcing.
   • L’IA relance le débat entre rationalité et empirisme, mettant en tension l’approche théorique et l’analyse de données massives.
2. IA et diffusion scientifique :
   • L’IA aide les éditeurs et reviewers à analyser les manuscrits : sélection initiale, détection de plagiat, identification de reviewers, résumé automatique et évaluation de rigueur méthodologique.
   • Bien que l’IA automatise certaines tâches, la décision finale reste humaine. Toutefois, elle introduit de nouveaux biais (ex. biais de genre) dans l’évaluation scientifique.
3. Problèmes d’accès et coût :
   • L’IA nécessite l’accès à de grandes bases de données et des compétences techniques spécifiques (cloud computing, programmation).
   • Les coûts et compétences requis peuvent créer une fracture entre chercheurs ou institutions selon leurs moyens.
4. IA et recherche en gestion :
   • L’IA est à la fois objet et méthode de recherche : en RH, marketing, finance, etc.
   • Elle permet l’analyse de grandes quantités de données qualitatives et historiques, et améliore la productivité du chercheur.
   • L’article souligne que l’IA modifie le rôle du chercheur, de l’éditeur et du reviewer, et peut créer des inégalités entre chercheurs selon leur maîtrise des méthodes IA.

Conclusion :

L’IA pénètre progressivement la recherche en sciences de gestion, impactant production, diffusion, méthodologie et financement de la recherche. Elle oblige les chercheurs à acquérir de nouvelles compétences et à repenser leur positionnement épistémologique. L’IA pourrait transformer les normes de la recherche, en renforçant la rigueur et en favorisant une approche empirique. Toutefois, elle ne remplacera pas l’activité humaine, mais modifiera profondément l’écosystème académique et institutionnel.

Références bibliographiques (format APA)

Véry, P., & Cailluet, L. (2019). Intelligence artificielle et recherche en gestion. Revue française de gestion, 285, 119-134. https://doi.org/10.3166/rfg.2020.00405

Référence (format APA)

Fosso Wamba, S., Queiroz, M. M., Guthrie, C., & Braganza, A. (2021). Industry experiences of artificial intelligence (AI): Benefits and challenges in operations and supply chain management. Production Planning & Control. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882695

Mots clés de l’article :

Mots clés : artificial intelligence, Industry 4.0, operations management, supply chain management, performance, adoption challenges

Synthèse :

Samuel Fosso Wamba, Maciel M. Queiroz, Cameron Guthrie et Ashley Braganza analysent le rôle croissant de l’intelligence artificielle (IA) dans la transformation des opérations et de la supply chain. Les auteurs montrent que l’IA constitue aujourd’hui une technologie clé de l’Industrie 4.0, capable d’améliorer la performance opérationnelle, la prise de décision et la résilience des chaînes logistiques, tout en soulevant des défis organisationnels, technologiques et humains.

Dans un premier temps, l’article met en évidence l’interaction entre l’IA et la gestion des opérations et des chaînes logistiques. Ensuite, il présente les contributions académiques et industrielles sélectionnées dans ce numéro spécial. Enfin, les auteurs proposent des pistes de recherche futures pour les chercheurs et les praticiens.

Développement :

Selon Fosso Wamba et al. (2021), l’intelligence artificielle joue un rôle central dans la modernisation des systèmes de production et de supply chain, notamment grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données et à automatiser des processus complexes. L’IA est utilisée dans des domaines variés tels que la prévision de la demande, l’optimisation des stocks, la maintenance prédictive, la planification de la production et la gestion de la distribution.

Les auteurs soulignent que l’IA ne fonctionne pas de manière isolée, mais en synergie avec d’autres technologies de l’Industrie 4.0 telles que l’Internet des objets (IoT), le big data, la blockchain et les systèmes cyber-physiques. Cette combinaison permet aux entreprises d’améliorer la visibilité, la flexibilité et l’agilité de leurs chaînes logistiques, tout en réduisant les coûts et les erreurs opérationnelles.

L’article met également en évidence plusieurs expériences industrielles concrètes. Par exemple, des entreprises comme Amazon, DHL ou General Motors utilisent l’IA pour optimiser les opérations d’entrepôt, la planification des tournées ou la maintenance des équipements. Ces applications démontrent le potentiel de l’IA à créer un avantage concurrentiel durable.

Cependant, Fosso Wamba et al. insistent sur les défis liés à l’adoption de l’IA. Parmi ceux-ci figurent le manque de compétences internes, la résistance au changement, les coûts d’implémentation, les questions éthiques et la dépendance à la qualité des données. Les auteurs montrent que la simple adoption d’outils d’IA ne garantit pas automatiquement des bénéfices : une stratégie claire, un soutien managérial et une transformation organisationnelle sont nécessaires.

Enfin, l’article propose une classification des recherches présentées dans le numéro spécial selon différentes approches de l’IA (robots intelligents, apprentissage automatique, systèmes hybrides). Cette typologie permet de mieux comprendre les multiples applications de l’IA dans la gestion des opérations et de la supply chain.

Conclusion :

Cet article met en lumière le rôle stratégique de l’intelligence artificielle dans l’amélioration de la performance et de la résilience des opérations et des chaînes logistiques. Il montre que l’IA constitue un levier majeur de transformation pour les entreprises évoluant dans un environnement incertain et fortement concurrentiel.

Toutefois, les auteurs soulignent que la réussite des projets d’IA dépend fortement de facteurs organisationnels, humains et technologiques. L’article offre ainsi un cadre de réflexion pertinent pour les chercheurs et les praticiens souhaitant comprendre les bénéfices, les limites et les conditions de succès de l’IA en supply chain management.

Références bibliographiques (format APA)

Fosso Wamba, S., Queiroz, M. M., Guthrie, C., & Braganza, A. (2021). Industry experiences of artificial intelligence (AI): Benefits and challenges in operations and supply chain management. Production Planning & Control. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882695

FICHE N°5

RÉFÉRENCE APA :Fürstenau, D., Rothe, H., & Sandner, M. (2021). Leaving the shadow: A configurational approach to explain post-identification outcomes of shadow IT systems. Business & information systems engineering, 63(2), 97-111.

MOTS-CLÉS Shadow IT, gouvernance IT, innovation, alignement business-IT.

INTRODUCTION (Synthèse) Contrairement à la vision classique qui cherche à “tuer” le Shadow IT, cet article analyse ce qui se passe une fois qu’un système “caché” est découvert. À travers l’étude de 27 cas, les auteurs identifient 4 issues possibles et montrent comment le Shadow IT peut devenir un vecteur d’innovation.

DÉVELOPPEMENT

Les 4 Résultats post-identification :

• Phase-out :Suppression pure et simple du système.
• Replacement :Remplacement par un outil officiel.
• Continuing as IT-managed :La DSI reprend le contrôle du système “sauvage”.
• Continuing as Business-managed :Le métier garde officiellement la main sur l’outil.

Facteur de décision : Le choix de l’issue dépend de la qualité du système (déficiences techniques) et du niveau de Confiance Business-IT.

Apport clé : Si la relation est de confiance, le Shadow IT est souvent converti en innovation officielle (“Trustful replacement”).

Si la relation est mauvaise, le métier résiste et garde son système (“Continuing as business-managed”).

CONCLUSION (Apport pour la thèse) Cet article vous permet de conclure votre thèse sur une note positive et orientée “Management” : le problème n’est pas d’interdire le Cloud sauvage, mais de le transformer en innovation. C’est l’argument parfait pour la partie “Recommandations” de votre thèse (passer du contrôle à la collaboration).

BIBLIOGRAPHIE Fürstenau, D., Rothe, H., & Sandner, M. (2021). Leaving the Shadow: A Configurational Approach to Explain Post-identification Outcomes of Shadow IT Systems. Business & Information Systems Engineering, 63(2), 97-111.

FICHE N°4 :

RÉFÉRENCE APA : Senyo, P. K., Effah, J., & Addae, E. (2016). Preliminary insight into cloud computing adoption in a developing country. Journal of Enterprise Information Management, 29(4), 505-524.

MOTS-CLÉS Adoption Cloud, pays en développement, modèle TOE, Ghana, PME.

INTRODUCTION (Synthèse) Cette étude examine les déterminants de l’adoption du Cloud dans un contexte de pays en développement (le Ghana) en utilisant le cadre TOE (Technologie-Organisation-Environnement). Sur la base de 305 réponses, les auteurs testent quelles variables (taille, sécurité, compétition, etc.) influencent réellement la décision d’adoption.

DÉVELOPPEMENT

Le Modèle TOE : L’article utilise le cadre de Tornatzky et Fleischer (1990) pour analyser l’adoption selon trois contextes : Technologique, Organisationnel et Environnemental.

Facteurs Significatifs (Ce qui compte) :

L’Avantage Relatif : Il s’agit de la perception des gains, notamment en termes de coûts et de flexibilité.

La Sécurité (Security Concern) : Elle est identifiée comme un frein majeur et significatif à l’adoption.

La Préparation Technologique (Technology Readiness) : Cela englobe l’infrastructure technique et les compétences RH disponibles.

Facteur Surprenant (Ce qui ne compte pas) :

Le Soutien Réglementaire (Regulatory Support) : Ce facteur a été jugé non significatif, suggérant que les entreprises n’attendent pas les lois pour adopter la technologie si le besoin business est présent.

CONCLUSION (Apport pour la thèse) Cet article est essentiel pour votre profil et votre crédibilité sur l’axe des “Marchés Émergents”. Il confirme que le modèle TOE est valide pour votre thèse. Il apporte une nuance intéressante : dans ces marchés, la préparation technologique (compétences) et la sécurité priment sur la régulation gouvernementale.

BIBLIOGRAPHIE Senyo, P. K., Effah, J., & Addae, E. (2016). Preliminary insight into cloud computing adoption in a developing country. Journal of Enterprise Information Management, 29(4), 505-524.

FICHE N°3

RÉFÉRENCE APA : Schneider, S., & Sunyaev, A. (2016). Determinants of Cloud Computing Adoption: A Meta-Analysis of the Empirical Literature. Journal of Management Information Systems, 33(1), 286-312.

Mots clés : Adoption du Cloud, Méta-analyse, Modèle TOE (Technology-Organization-Environment), Sécurité, Soutien de la Direction (Top Management Support).

 INTRODUCTION (Synthèse) S. Schneider et A. Sunyaev présentent une méta-analyse rigoureuse synthétisant les résultats de 48 études empiriques antérieures sur l’adoption du Cloud. Plutôt que de se baser sur un seul échantillon, les auteurs compilent des années de recherche pour identifier statistiquement les facteurs qui influencent réellement la décision d’adoption. Ils utilisent le cadre théorique TOE (Technologie-Organisation-Environnement) pour classer ces déterminants, offrant ainsi une validation robuste des barrières et leviers.

En premier lieu, nous analyserons la validation du modèle TOE comme structure méthodologique. Nous soulignerons ensuite le contexte technologique, dominé par les questions de sécurité et de compatibilité. Puis, nous terminerons par l’étude du contexte organisationnel, mettant en lumière le rôle crucial du soutien de la direction et le paradoxe des coûts.

Développement : L’article confirme la pertinence du cadre TOE pour analyser une adoption technologique complexe, justifiant son utilisation comme structure méthodologique de recherche.

Dans le contexte technologique, la « Sécurité et Confidentialité » reste le frein le plus cité. Toutefois, l’étude nuance ce point en montrant qu’il s’agit souvent d’une incertitude perçue plutôt que d’un risque avéré. Parallèlement, la « Compatibilité » avec les systèmes existants (Legacy) est validée comme un obstacle technique majeur.

Concernant le contexte organisationnel, le « Soutien de la Direction » (Top Management Support) est identifié comme l’un des moteurs les plus puissants. L’adoption du Cloud étant un changement stratégique et financier (transition vers l’OPEX), elle nécessite impérativement une vision portée par le sommet de l’entreprise pour réussir.

Enfin, l’analyse soulève un « Paradoxe des Coûts ». Si la réduction des coûts est un moteur théorique, la complexité du calcul de ROI (coûts cachés, migration) peut transformer cet argument en frein pour les grandes entreprises si le modèle n’est pas parfaitement maîtrisé.

Conclusion : Cette publication constitue le socle théorique de la thèse. Elle valide scientifiquement le choix du modèle d’analyse (TOE) et confirme que les barrières organisationnelles (manque de soutien managérial, culture d’entreprise) pèsent aussi lourd, voire plus, que les barrières purement techniques ou sécuritaires dans la décision finale d’adoption du Cloud Hybride.

Références bibliographiques Schneider, S., & Sunyaev, A. (2016). Determinants of Cloud Computing Adoption: A Meta-Analysis of the Empirical Literature. Journal of Management Information Systems, 33(1), 286-312.

FICHE N°2

 RÉFÉRENCE APA : Vithayathil, J. (2018). Will cloud computing make the CIO obsolete? Empirical evidence from the US public sector. Information Systems Journal, 28(1), 116-142.

Suivi des mots clés de l’article :

Mots clés : DSI (CIO), Obsolescence professionnelle, Politique organisationnelle, Résistance au changement, Bureaucratie, Stratégie IT.

INTRODUCTION (Synthèse) J. Vithayathil aborde une dimension critique et souvent négligée de l’adoption du Cloud : la dimension politique interne. L’auteur pose la question de savoir si l’adoption du Cloud Computing rend le rôle du Directeur des Systèmes d’Information (DSI/CIO) obsolète. Basée sur l’analyse du secteur public américain, caractérisé par de fortes structures bureaucratiques, l’étude cherche à comprendre si les DSI freinent l’adoption du Cloud par peur de perdre leur influence, leur budget ou le contrôle de leurs équipes.

En premier lieu, nous analyserons l’hypothèse de l’obsolescence du DSI face à l’externalisation. Nous soulignerons ensuite les résultats contre-intuitifs concernant la gestion budgétaire. Puis, nous terminerons par mettre en lumière les barrières politiques et la nécessaire transformation du rôle du DSI vers celui de « courtier de services ».

Développement : L’auteur teste « l’Hypothèse de l’Obsolescence », souvent suggérée par la littérature, selon laquelle le Cloud, en externalisant la gestion de l’infrastructure (IaaS/SaaS), vide le poste de DSI de sa substance technique. L’objectif est de voir si cette hypothèse corrèle avec une résistance à l’adoption.

L’analyse des données révèle des résultats contre-intuitifs : l’adoption du Cloud n’entraîne pas nécessairement une baisse de budget pour la DSI. Au contraire, le passage à l’OPEX peut augmenter les flux financiers gérés, ce qui contredit la peur d’une perte de ressources.

L’étude démontre que le frein principal n’est pas technologique, mais lié à la barrière politique (« Bureaucratic Politics ») et à la protection du « territoire ». Les DSI habitués à gérer des actifs physiques (serveurs, data centers) perçoivent le Cloud comme une menace à leur autorité (« Empire Building »).

Dès lors, un changement de rôle s’impose. Pour réussir, le DSI doit pivoter d’un rôle de « constructeur d’infrastructure » à un rôle de « courtier de services » (Service Broker). Ceux qui refusent cette transition deviennent des bloqueurs actifs de la stratégie.

Conclusion : Cet article est fondamental pour étayer l’hypothèse sur la « Résistance Humaine et Organisationnelle ». Il prouve académiquement que les freins à l’adoption du Cloud Hybride dans les grandes structures ne sont pas uniquement liés à la sécurité des données, mais à des jeux de pouvoir internes. Les décideurs IT craignent pour leur propre pertinence professionnelle et freinent le changement pour se protéger.

Références bibliographiques Vithayathil, J. (2018). Will cloud computing make the CIO obsolete? Empirical evidence from the US public sector. Information Systems Journal, 28(1), 116-142.

FICHE N°1

RÉFÉRENCE APA : Baillette, P., Barlette, Y., & Berthevas, J.-F. (2022). Benefits and risks of shadow IT in health care: A Narrative Review of the Literature. Systèmes d’Information et Management, 27(2), 59-96.
 Mots clés : Shadow IT, sécurité de l’information, conformité, risques, adoption inversée, rigidité des SI.
INTRODUCTION (Synthèse)  P. Baillette, Y. Barlette et J.-F. Berthevas adoptent une approche pragmatique sur le “Shadow IT” (l’informatique de l’ombre), s’éloignant d’une vision diabolisante pour mettre en lumière un paradoxe organisationnel. Leur hypothèse repose sur le fait que les employés n’utilisent pas des outils non autorisés par rébellion, mais par nécessité opérationnelle, un phénomène qu’ils qualifient d’« adoption inversée ». Le Shadow IT apparaît alors comme une réponse à la lourdeur des outils officiels pour maintenir l’efficacité.
En premier lieu, nous analyserons la définition que donnent les auteurs du Shadow IT. Nous soulignerons ensuite les raisons qui poussent les employés à prendre ce risque, perçu comme un réflexe de survie. Puis, nous terminerons par mettre en lumière les risques majeurs engendrés (sécurité et intégrité) ainsi que le comportement humain de « pseudo-conformité ».
Développement : Selon les auteurs, le Shadow IT est défini comme l’utilisation d’outils (tels que Dropbox, WhatsApp, macros Excel) ou d’appareils personnels dans le cadre professionnel sans l’aval de la Direction des Systèmes d’Information (DSI). C’est, en somme, le « système D » appliqué au monde de l’entreprise.
Contrairement aux idées reçues, le moteur principal de cette pratique est la recherche d’efficacité. Lorsque le logiciel officiel est jugé trop complexe, obsolète ou restrictif (blocage de fichiers lourds, absence d’accès mobile), l’employé contourne l’obstacle pour accomplir sa tâche. Le Shadow IT agit alors comme un « pansement » venant combler les manques de l’infrastructure officielle.
Cependant, si l’efficacité augmente à court terme, les auteurs soulignent que les risques explosent. L’article identifie deux dangers majeurs :
La Sécurité : Ces outils non gérés deviennent des portes ouvertes aux cyberattaques (ransomwares) et aux fuites de données sensibles.
L’Intégrité des données : La création de fichiers isolés génère des « silos ». L’information n’étant plus partagée ni mise à jour dans le système central, le pilotage de l’entreprise est faussé.
Enfin, l’étude décrit un comportement humain fascinant : la « Pseudo-conformité ». L’employé feint de respecter les règles en surface mais les viole en pratique pour gagner du temps. L’exemple typique cité est celui de l’employé acceptant de créer un mot de passe complexe pour la sécurité, mais qui l’écrit sur un post-it collé à l’écran par peur de l’oublier.
Conclusion : Cet article constitue la pierre angulaire de l’argumentation sur les « Risques & la Sécurité ». Il permet de déconstruire l’idée que le Shadow IT est un simple problème de discipline pour prouver qu’il est le symptôme d’une DSI trop rigide.
Dans le cadre d’une thèse sur le Cloud Hybride, cette analyse justifie le besoin impérieux d’une gouvernance moderne. Plutôt que de tout interdire, ce qui s’avère impossible, il convient d’encadrer ces usages pour transformer ce risque en une innovation contrôlée.
Références bibliographiques : Baillette, P., Barlette, Y., & Berthevas, J.-F. (2022). Benefits and risks of shadow IT in health care: A Narrative Review of the Literature. Systèmes d’Information et Management, 27(2), 59-96.

Mollen, A., & Wilson, H. (2010). Engagement, telepresence and interactivity in online consumer experience: Reconciling scholastic and managerial perspectives. Journal of Business Research, 63(9-10), 919–925.

Objectif

L’article de Mollen et Wilson vise à réconcilier les perspectives des praticiens et des chercheurs sur l’engagement en ligne, en proposant un cadre conceptuel qui intègre l’engagement, la téléprésence et l’interactivité comme des construits distincts de l’expérience consommateur en ligne. Les objectifs spécifiques sont :

1. Définir l’engagement comme un construit expérientiel distinct, indépendant de l’interactivité, de la téléprésence et du flux (flow).

2. Positionner l’engagement dans un continuum expérientiel, en clarifiant ses relations avec les autres construits.

3. Proposer des dimensions pour l’engagement et suggérer des directions pour développer une échelle de mesure.

4. Explorer les implications pour la théorie et la pratique du marketing en ligne.

Méthodologie

L’article adopte une approche conceptuelle et synthétique, sans collecte de données empiriques primaires. La méthodologie comprend :

• Une revue de la littérature académique et professionnelle sur l’expérience en ligne, incluant les construits d’interactivité, de téléprésence, de flux et d’engagement.

• L’utilisation du modèle Stimulus-Organisme-Réponse (S-O-R) d’Eroglu et al. (2003) comme cadre théorique pour structurer l’expérience en ligne en trois composantes : stimuli (site web et environnement), état interne (réponse expérientielle) et réponses (attitudes et comportements).

• La proposition d’un spectre expérientiel à trois niveaux (interactivité perçue, téléprésence, engagement) avec des définitions et des propositions testables.

• Une analyse comparative des définitions d’engagement et une distinction avec le construit d’implication (involvement).

Résultats

1. Cadre conceptuel :

   • L’expérience en ligne est modélisée comme un spectre expérientiel dynamique, allant de l’interactivité perçue (contrôle, communication bidirectionnelle, réactivité) à la téléprésence (immersion cognitive et maîtrise des heuristiques du site) et enfin à l’engagement (engagement cognitif et affectif envers la marque personnifiée par le site).

   • Proposition 1 : L’interactivité perçue résulte de l’exposition à l’environnement en ligne et aux propriétés du site web.

   • Proposition 2 : L’interactivité perçue est un antécédent de la téléprésence.

   • Proposition 3 : La téléprésence est un antécédent de l’engagement.

   • Proposition 4 : L’engagement est lié à des attitudes et comportements optimaux des consommateurs (par exemple, intention d’achat, fidélité).

2. Définition de l’engagement :

   • L’engagement est défini comme un engagement cognitif et affectif envers une relation active avec la marque personnifiée par le site web ou d’autres entités numériques.

   • Dimensions proposées : traitement cognitif actif (résolution de problèmes, raisonnement), valeur instrumentale (utilité et pertinence), et congruence émotionnelle (connexion affective avec la marque).

3. Distinctions avec d’autres construits :

   • Interactivité : Perçue comme une réponse psychologique à l’interaction avec le site, différente de l’interactivité structurelle (caractéristiques techniques).

   • Téléprésence : Immersion cognitive dans l’environnement numérique, distincte du flux en raison de son focus sur la maîtrise des heuristiques.

   • Flux : État cognitif intense mais difficile à standardiser, moins directement lié aux résultats commerciaux.

   • Implication : Diffère de l’engagement par son focus sur un objet de consommation (catégorie de produit) plutôt que sur la marque personnifiée, et par l’absence d’une relation active intentionnelle.

4. Implications :

   • L’engagement est un construit expérientiel distinct, non réductible à d’autres termes académiques, mais aligné avec les préoccupations des praticiens.

   • Les mesures comportementales (temps passé, pages vues) sont insuffisantes ; des métriques expérientielles sont nécessaires.

   • Le cadre facilite un discours commun entre chercheurs et praticiens, encourageant des recherches empiriques sur les métriques expérientielles.

Points clés pour la pratique

• Les sites web doivent être conçus pour maximiser l’interactivité perçue, la téléprésence et l’engagement afin de renforcer la fidélité à la marque.

• Les praticiens devraient développer des métriques expérientielles pour compléter les mesures comportementales, permettant une allocation plus efficace des ressources marketing.

• La pertinence et l’utilité du site, ainsi que la congruence émotionnelle, sont cruciales pour susciter l’engagement.

Références exactes citées

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