Cet éditorial examine comment l'émergence de l'IA générative remet en question, enrichit ou invalide les théories établies du management et des organisations. Les auteurs plaident pour un renouvellement théorique qui intègre la nature générative, créative et potentiellement autonome de ces systèmes.
L'IA générative ne se contente pas d'automatiser des processus existants : elle produit du contenu nouveau, qu'il s'agisse de textes, d'images, de code ou de stratégies. Cette capacité générative pose un défi inédit aux théories du management qui, pour la plupart, ont été construites en supposant que la création et l'innovation restaient l'apanage exclusif de l'humain. Ren, Sarala et Hibbert, dans cet éditorial programmatique du British Journal of Management, invitent la communauté académique à examiner systématiquement quelles théories résistent à ce choc et lesquelles nécessitent une révision fondamentale.
Les auteurs passent en revue plusieurs familles théoriques. La théorie des ressources (resource-based view) peut elle encore considérer les compétences humaines comme source d'avantage concurrentiel durable si l'IA peut les répliquer ? La théorie de l'agence doit elle intégrer un troisième acteur non humain ? Les théories de la créativité organisationnelle survivent elles quand un algorithme propose des solutions innovantes ? Pour chaque théorie, les auteurs identifient les postulats implicitement remis en question par l'IA générative et suggèrent des pistes de révision.
Ce texte n'est pas une étude empirique mais un éditorial introductif à un numéro spécial. Sa méthode est celle de la réflexion conceptuelle structurée : les auteurs identifient les questions que les théories existantes ne parviennent plus à traiter et proposent un agenda de recherche. Ils s'appuient sur les contributions du numéro spécial pour illustrer comment des chercheurs s'emparent déjà de ces questions. Cette forme académique a le mérite de structurer le débat et d'orienter les efforts futurs de recherche.
L'éditorial identifie quatre tensions centrales que l'IA générative impose au champ du management. Premièrement, la tension entre augmentation et substitution : l'IA enrichit t elle le jugement humain ou le remplace t elle ? Deuxièmement, la tension entre contrôle et autonomie : comment gouverner un système capable de produire des résultats imprévisibles ? Troisièmement, la tension entre standardisation et personnalisation : l'IA permet les deux simultanément, ce qui défie les modèles classiques de compromis. Quatrièmement, la tension entre enthousiasme et anxiété : comment les dirigeants naviguent ils entre la promesse d'efficience et la crainte de dépendance ?
Ren, Sarala et Hibbert concluent par un appel à la responsabilité : les chercheurs en management ne peuvent pas se contenter d'appliquer les théories existantes à un phénomène qui les déborde. Ils doivent accepter que certains cadres théoriques, conçus pour un monde où seuls les humains créent, nécessitent une refondation. Cet appel résonne particulièrement dans un contexte où la recherche en management a parfois tendance à privilégier le confort des cadres familiers au risque de l'innovation conceptuelle. Si vous pilotez une transformation par l'IA générative, méfiez vous des grilles d'analyse héritées de vagues technologiques antérieures. L'IA générative n'est pas un simple outil d'automatisation : elle crée, propose et parfois surprend. Réévaluez vos hypothèses sur ce que seuls les humains peuvent apporter, et construisez votre stratégie sur ce diagnostic actualisé plutôt que sur des certitudes devenues obsolètes.
Li et al. (2025). Generative AI adoption and employee outcomes: A conservation of resources perspective on job crafting, career commitment, and the moderating role of liking of AI
Varanasi et al. (2025). AI Rivalry as a Craft: How Resisting and Embracing Generative AI Reshape Writing Professions
Ren et al. (2024). Theory-driven perspectives on generative artificial intelligence in business and management: Reimagine the relational realm of workplaces in the generative artificial intelligence era
Référence : Ren, S., Sarala, R. M., & Hibbert, P. (2024). Theory-driven perspectives on generative artificial intelligence in business and management. British Journal of Management, 35(4). https://doi.org/10.1111/1467-8551.12788
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