Kuekam, Ernest
(2025).
« Marketing et éthique de l’intelligence artificielle (IA) : adoption des nouvelles technologies en marketing et enjeux éthiques associés aux niveaux organisationnel et sociétal » Thèse.
Montréal (Québec), Université du Québec à Montréal, Doctorat en science, technologie et société.
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Résumé
Contexte de la recherche L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée par les entreprises à des fins stratégiques. Côté marketing, on l’utilise déjà entre autres, pour concevoir les nouveaux produits et services, pour aider à la tarification, organiser la distribution, faire la communication, supporter le service à la clientèle, mieux segmenter, cibler et se positionner dans le marché, etc. Dans ce contexte, les chercheurs en marketing s’y intéressent de plus en plus, non seulement sous les différentes perspectives technologiques et commerciales, mais également sous ses dimensions éthiques. Objectifs de la recherche Cette recherche consiste d’abord à comprendre l’adoption des technologies de l’IA en marketing, en suite, son utilisation dans les organisations et ses impacts dans la société. Elle a donc pour but de présenter les principaux enjeux éthiques associés à l'adoption des technologies de l’IA dans les pratiques et les décisions en marketing. Cadre théorique de la recherche La recherche comporte au préalable une partie conceptuelle à travers laquelle nous présentons sous une approche empirico-inductive, l’exploration de notre thématique, en la concentrant sur les questions de recherche qui relèvent des enjeux associés à l’éthique de l’IA en marketing. Puis, une partie analytique où dans une approche hypothético-déductive, nous analysons les données et les bases de données (BDD). Notre cadre théorique repose sur la théorie néo-institutionnelle de Di Maggio et Powell (1983) juxtaposée aux approches éthiques de légitimation organisationnelle à la Dowling et Pfeffer (1975) et de la régulation sociale de Reynaud (1997) de la technologie. Le tout lié aux pratiques opérationnelles en marketing et aux décisions stratégiques en organisation. Problématique et questions de recherche Notre recherche se concentre sur l’adoption de l’IA en marketing et les enjeux éthiques associés et nous conduit à nous poser la problématique singulière suivante : Quels sont les enjeux éthiques de l’IA dans les pratiques et les décisions en marketing ? De celle-ci émergent deux questions spécifiques de recherche qui sont : 1. Comment l’adoption des technologies de l’IA pour les pratiques en marketing génère-t-elle des enjeux éthiques dans les organisations ? 2. Quels sont les impacts de l’utilisation des algorithmes de l’IA pour les décisions des praticiens en marketing dans la société ? Stratégie de recherche Notre architecture de recherche comporte d’abord une revue de littérature rigoureuse et poussée, axée sur le croisement de nos trois champs d’intérêt, à savoir : le marketing, l’IA et l’éthique. Les deux questions spécifiques qui découlent de la problématique nous amènent ainsi à entrevoir une recherche mixte. Pour répondre à la première question, nous réalisons un groupe de discussion (Focus Group) qui permet par ailleurs, de mieux nous organiser pour répondre à la deuxième question, via une enquête (sondage). Alors, nous définissons un cadre méthodologique au travers duquel nous bâtissons une stratégie ingénieuse et novatrice de collecte des données à l’issue de laquelle nous recensons les données secondaires afin d’identifier les enjeux de l’IA, faisons parler les gens afin de comprendre le phénomène par abstraction et génération de sens, et questionnons les personnes ciblées, dans le but décrire ou de prédire les pratiques et les décisions en marketing. Pour cela, une présentation des résultats issus des analyses des données colligées et transformées en informations organisationnelles et sociétales est réalisée, puis des discussions et contributions sont faites sur les plans théorique et pratique. Cette méthodologie s’appuie donc sur les logiques inductive et déductive en plus de l’intégration du Machine Learning (apprentissage automatique), une technique de l’IA dont l’analyse et/ou l’analytique des données est/sont nécessaire.s à la justification de nos constatations ou hypothèses. Au terme de cette dernière étape, nous validons ou non nos hypothèses préliminaires, réalisons nos prédictions et contribuons à la connaissance dans le domaine du marketing juxtaposé au STS. Notre terrain de recherche se repose sur les grandes entreprises de technologie (Big Tech), dont les GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple et Microsoft), les licornes et les start-ups des nouvelles technologies car elles sont créatrices (recherche et développement) et génératrices des applications et solutions d’IA, puis les utilisateurs, principalement les praticiens de marketing en organisations, et enfin les consommateurs, du fait que ceux-ci en soient les cibles et/ou les personnes vulnérables face aux enjeux que nous soulevons. Réflexions et implications de la recherche Cette recherche est un début de réflexion normative sur l’IA et ses enjeux philosophico-politiques. Elle consiste à fournir une validation empirique de nos résultats générés à l’issue de laquelle nous proposons une ébauche de recommandations. La pertinence de cette validation permet d’affirmer ou d’infirmer nos hypothèses et les phénomènes observés dans les organisations, en occurrence, dans les grandes entreprises de la technologie. Elle nous permet aussi de présenter les enjeux liés aux développements de ces nouvelles technologies de l’IA et des algorithmes associés, en vue d’élaborer et de proposer éventuellement des pistes de solutions à son encadrement aux niveaux organisationnel et sociétal. Questions éthiques de la recherche Les nouvelles technologies ont créé les nouveaux modèles d’affaires et ceux-ci s’avèrent être le berceau de l’IA. Toutefois, outre les exploits réalisés par les technologies de l’IA dans nos vies et dans les organisations (les pratiques et les décisions en marketing), celles-ci ne nous laissent pas indifférents quant aux enjeux éthiques. Ainsi, bien qu’ils permettent de guider une recherche, les algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) posent entre autres les problèmes de violation de la vie privée, de vol des données, d’espionnage, d’abus, etc. Pour leur part, bien qu’elles nous permettent également de réaliser la recherche, ceux de l’apprentissage profond (Deep Learning) font aussi émerger les questionnements sur la reconnaissance faciale et vocale, le ciblage, le traçage, etc. Pour ce qui est des réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks), ils sont capables d’automatiser les tâches, d’optimiser et de concevoir les processus de chaîne de valeur et des modèles d’affaires. Finalement, il n’en demeure pas moins que les enjeux éthiques sur la vie virtuelle, les dilemmes et patients moraux, etc. restent encore d’actualité et sans réponse.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Marketing, intelligence artificielle (IA), éthique, organisations, société
| Type: |
Thèse ou essai doctoral accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Balbinot, Zandra |
| Mots-clés ou Sujets: |
Intelligence artificielle en marketing / Aspect éthique / Aspect social |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences humaines |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
20 mai 2025 07:16 |
| Dernière modification: |
20 mai 2025 07:16 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/18791 |
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