L'adoption de l'intelligence artificielle dans les pratiques de contrôle de gestion : état des lieux des entreprises de Casablanca

Abstract

Résumé

L'essor de l'intelligence artificielle (IA) transforme progressivement les pratiques managériales, et le contrôle de gestion n'échappe pas à cette dynamique. Longtemps ancré dans des logiques déductives et des outils de pilotage classiques, tels que les budgets, les tableaux de bord et les indicateurs de performance, le contrôle de gestion se trouve aujourd'hui confronté à des technologies d'apprentissage automatique et de traitement du langage capables de transformer en profondeur la collecte, l'analyse et l'interprétation des données organisationnelles. Si la littérature internationale documente abondamment les opportunités et les limites de cette transition, notamment en Europe, les travaux consacrés au contexte marocain demeurent rares, alors même que les entreprises casablancaises, premier pôle économique du pays, sont directement concernées par ces mutations technologiques. Le présent article se propose ainsi de dresser un état des lieux de l'adoption de l'IA dans les pratiques de contrôle de gestion au sein des entreprises de la ville de Casablanca. Après une revue de la littérature mobilisant des travaux récents portant sur l'intersection entre l'IA et les systèmes de contrôle de gestion, l'article propose un cadre conceptuel et théorique permettant de situer la problématique de l'adoption technologique dans ce domaine spécifique, dont sont déduites cinq hypothèses de recherche. Ces hypothèses sont ensuite mises à l'épreuve du terrain au moyen d'une étude exploratoire quantitative menée auprès de cinquante-cinq entreprises casablancaises, sélectionnées selon un principe d'échantillonnage aléatoire et interrogées par voie de questionnaire structuré. Les résultats font apparaître un taux d'adoption encore partiel, de l'ordre de quarante-deux pour cent d'entreprises utilisatrices auxquelles s'ajoutent vingt pour cent d'entreprises engagées dans une démarche d'adoption en cours, concentré principalement sur l'analyse des données, le reporting et l'aide à la décision. Les répondants perçoivent globalement l'IA de façon favorable, en particulier s'agissant de la nécessité de développer de nouvelles compétences, tandis que le manque de compétences spécialisées et de formation constitue, de loin, le principal frein rapporté. Ces résultats permettent de discuter les hypothèses formulées à la lumière de la littérature mobilisée et de formuler des recommandations à destination des praticiens comme des chercheurs intéressés par la transformation numérique du contrôle de gestion dans les économies émergentes.

Mots-clés: IA ; Contrôle De Gestion ; Adoption Technologique ; Etude Exploratoire.

‎Abstract

The rise of artificial intelligence (AI) is progressively transforming managerial practices, and management control is no exception to this dynamic. Long rooted in deductive approaches and conventional management tools, such as budgets, dashboards, and performance indicators, management control is now confronted with machine learning and natural language processing technologies capable of profoundly transforming the collection, analysis, and interpretation of organizational data. While the international literature extensively documents the opportunities and limitations associated with this transition, particularly in Europe, studies focusing on the Moroccan context remain scarce, even though companies in Casablanca, the country's leading economic hub, are directly affected by these technological changes. This article therefore aims to provide an overview of the adoption of artificial intelligence in management control practices among companies operating in Casablanca. Following a literature review drawing on recent studies addressing the intersection between artificial intelligence and management control systems, the article develops a conceptual and theoretical framework for examining technology adoption in this specific context, from which five research hypotheses are derived. These hypotheses are empirically examined through an exploratory quantitative study conducted among 55 companies in Casablanca, selected using a random sampling approach and surveyed through a structured questionnaire. The findings reveal that AI adoption remains partial, with approximately 42% of companies reporting current use and an additional 20% being in the process of adoption. AI use is primarily concentrated on data analysis, reporting, and decision support. Overall, respondents hold a favorable perception of artificial intelligence, particularly regarding the need to develop new skills, while the lack of specialized expertise and training emerges as, by far, the main reported barrier to adoption. These findings provide a basis for discussing the proposed hypotheses in light of the reviewed literature and for formulating recommendations for practitioners and researchers interested in the digital transformation of management control in emerging economies.

Keywords: Artificial Intelligence; Management Control; Technology Adoption; Exploratory Study.