Nouvelles technologies et contrôle de gestion : quel impact sur l'innovation managériale ?

Prof. Dr. Carlos KANINDA MUKENA

2024 · 7 min de lecture

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Intelligence artificielle, big data, automatisation, objets connectés : les systèmes de contrôle de gestion se transforment en profondeur. Publiée dans le Pakistan Journal of Life and Social Sciences, cette étude co-écrite avec des chercheurs marocains examine comment ces technologies émergentes redéfinissent l'innovation managériale — et les défis éthiques bien réels qu'elles soulèvent pour les organisations qui les adoptent.

Quatre technologies qui redéfinissent le contrôle de gestion

L'étude identifie quatre familles de technologies émergentes qui transforment aujourd'hui les systèmes de contrôle de gestion. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (machine learning) permettent une analyse prédictive et une aide à la décision de plus en plus fine, en identifiant des tendances que les méthodes traditionnelles ne détectent pas. Le big data offre aux gestionnaires une capacité d'analyse en temps réel de volumes de données considérables, améliorant la réactivité des décisions opérationnelles et stratégiques. L'automatisation et la robotique allègent les processus de contrôle répétitifs, réduisant les erreurs et libérant du temps pour l'analyse à plus forte valeur ajoutée. Enfin, l'internet des objets (IoT) permet une collecte continue de données opérationnelles, offrant une visibilité en temps réel sur les performances des processus de gestion.

Des gains d'efficacité, mais des risques éthiques réels

Ces gains d'efficacité ne sont pas sans contrepartie. L'étude identifie plusieurs défis éthiques majeurs liés à l'adoption de ces technologies dans le contrôle de gestion : les risques pour la vie privée liés à la collecte massive de données, les biais algorithmiques susceptibles de reproduire ou d'amplifier des discriminations existantes, les difficultés à établir une redevabilité claire lorsque des décisions sont assistées — voire prises — par des systèmes automatisés, et l'impact social et environnemental de ces technologies elles-mêmes, notamment en matière de consommation énergétique et de transformation de l'emploi.

L'impact sur l'innovation managériale

L'étude, qui s'appuie notamment sur quatre études de cas, montre que l'intégration de ces technologies transforme la prise de décision managériale en la rendant plus rapide et davantage fondée sur les données, tout en modifiant les modèles d'affaires eux-mêmes — de nouveaux services, de nouvelles sources de revenus, de nouvelles chaînes de valeur deviennent possibles. Elle redéfinit également les compétences managériales requises, avec une demande croissante pour des profils capables de conjuguer expertise métier et littératie technologique, et fait évoluer la culture organisationnelle vers davantage de transparence et de collaboration transverse.

Ce que cela signifie pour les entreprises en RDC

Pour les entreprises opérant en République Démocratique du Congo, cette étude offre un cadre de lecture utile au moment où la digitalisation des fonctions de gestion s'accélère, portée notamment par les exigences de transparence et de reporting introduites par la loi n° 26/018 sur le Contenu local et par la pression concurrentielle régionale. Adopter ces technologies pour renforcer le contrôle de gestion est une opportunité réelle de gain de performance et de fiabilité de l'information financière. Mais cette transformation ne peut faire l'économie d'un dispositif de gouvernance des données et d'une réflexion éthique structurée — sous peine de reproduire, à l'échelle numérique, les mêmes lacunes de contrôle interne que ces technologies sont censées corriger.

Cette étude, co-écrite avec El Kezazy Hamza, Hilmi Yassine, Helmi Driss et Hajrioui Zahra, a été publiée dans le Pakistan Journal of Life and Social Sciences (2024), 22(2) : 1905-1912, DOI 10.57239/PJLSS-2024-22.2.00133. Notre Cabinet se tient à votre disposition pour accompagner la digitalisation de votre contrôle de gestion et de vos dispositifs de gouvernance des données.

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