Intelligence artificielle et pilotage de la performance organisationnelle : une revue systématique de la littérature fondée sur la méthode PRISMA - LOURHAOUI , Najoua; BARAKATE , Hayat (Revue Internationale des Sciences de Gestion, 2026)
Dans un contexte marqué par l’accélération de la transformation digitale et l’essor des technologies fondées sur les données, les organisations sont amenées à repenser leurs dispositifs de pilotage de la performance. Les indicateurs clés de performance (KPIs), bien qu’essentiels à la gouvernance et à la prise de décision, montrent certaines limites face à des environnements complexes, dynamiques et fortement numérisés. L’intelligence artificielle (IA) apparaît alors comme un levier prometteur pour renforcer l’efficacité, la réactivité et la pertinence des systèmes de mesure de la performance organisationnelle. Cet article propose une revue systématique de la littérature scientifique conduite selon le protocole PRISMA 2020. L’analyse repose sur un corpus de 27 articles publiés entre 2018 et 2024, sélectionnés à partir de bases de données académiques reconnues. Les résultats mettent en évidence trois apports majeurs de l’IA au pilotage de la performance : l’automatisation et la fiabilisation des données, l’analyse prédictive et dynamique des indicateurs, ainsi que le soutien à la décision stratégique à travers des tableaux de bord intelligents. La revue montre que l’intégration de l’IA permet un pilotage plus agile et proactif de la performance organisationnelle, tout en soulevant des enjeux organisationnels, éthiques et technologiques. Des recommandations sont formulées afin d’accompagner les organisations dans une adoption progressive et maîtrisée de l’IA au service du pilotage de la performance.