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La complexité informationnelle et la récursivité processuelle : une analyse systémique-cognitive de la cognition gestionnaire intégrant la cognition artificielle

Authors :
Peng, Hongxia
Normandie Innovation Marché Entreprise Consommation (NIMEC)
Institut de Recherche Interdisciplinaire Homme et Société (IRIHS)
Université de Rouen Normandie (UNIROUEN)
Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN)
Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université Le Havre Normandie (ULH)
Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN)
Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN)
Normandie Université (NU)
Institut d'Administration des Entreprises (IAE) - Rouen (IAE Rouen)
Peng, Hongxia
Université de Caen Normandie (UNICAEN)
Normandie Université (NU)-Université Le Havre Normandie (ULH)
Normandie Université (NU)-Institut de Recherche Interdisciplinaire Homme et Société (IRIHS)
Source :
Conférence annuelle de l'AIM (Association Information & Management), Conférence annuelle de l'AIM (Association Information & Management), Jun 2021, Nice, France (Online Conference), France
Publication Year :
2021
Publisher :
HAL CCSD, 2021.

Abstract

National audience; Les technologies numériques amplifient la complexité informationnelle tout en produisant les processus récursifs visant à réduire cette complexité qu’elles suscitent. En prolongeant les réflexions existantes sur la complexité, cet article présente un cadre analytique, basé sur une approche systémique-cognitive, pour examiner la complexité informationnelle et la récursivité processuelle dans le contexte des pratiques gestionnaires intégrant la cognition artificielle. Six propositions analytiques sont ensuite formulées et discutées.

Details

Language :
French
Database :
OpenAIRE
Journal :
Conférence annuelle de l'AIM (Association Information & Management), Conférence annuelle de l'AIM (Association Information & Management), Jun 2021, Nice, France (Online Conference), France
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..e362dc6f2d17428becf0efe672284a82