La série Enjeux numériques paraît en mars, juin, septembre et décembre en version papier, et la traduction anglaise intégrale des articles est téléchargeable comme la version française sur notre site www.annales.org. Elle traite des enjeux du numérique pour un public éclairé, mais non nécessairement expert, en croisant les regards technologiques, économiques et sociétaux comme le font les Annales des Mines dans toutes leurs publications.

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Enjeux numériques - N° 11 - Septembre 2020 - Internet, frontières et territoires

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N° 12 - Décembre 2020 - Intelligences artificielles et humaines, quelles interactions ?

Intelligence artificielle et contrôle de gestion : un rapport aux chiffres revisité et des enjeux organisationnels

Christian MOINARD et Nicolas BERLAND

 

L’arrivée de l’ensemble de technologies qualifiées parfois « d’informatique cognitive », d’IA, de big data… (Shivam et al., 2018) pourrait bouleverser l’approche de la performance des entreprises. Plus qu’une nouvelle manière d’analyser la performance (à travers l’apparition de nouveaux indicateurs), c’est un nouveau rapport aux données chiffrées que ces technologies induisent. Mais ces approches ne sont pas sans risque. Afin d’éviter les dangers de modèles algorithmiques qui seraient des boites noires et afin de répondre aux enjeux de schémas d’interprétation mis sous tension, c’est une transformation des métiers (et principalement de celui des contrôleurs de gestion) et des organisations qui est attendue. Les chiffres étant des conventions, des construits sociaux, toute transformation des modalités de production des chiffres implique des transformations des systèmes sociaux sur lesquels ils agissent.

 

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N° 12 - December - Artificial and human intelligences: What interactions?

 

Artificial intelligence and management control: The relation to numbers and organizational issues

 

Christian MOINARD & Nicolas BERLAND

 

The coming of all forms of technology called “cognitive computing” (AI, big data, etc.) could upend current assessments of corporate performance. More than a new way to analyze performance thanks to new indicators, this technology is leading to a new relation to statistical data while also bringing along risks. To avoid the dangers of algorithmic black-box models and respond to issues of interpretability, occupations (mainly, that of comptrollers) and organizations must undergo a transformation. Since “numbers” are conventions (i.e., social constructs), any change in the ways of producing them implies changing the social systems on which they act.

 

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