L'intelligence économique au service de la gestion des risques et des crises : la crise d'Air Canada
Bibliographic record
Abstract
La problématique principale de cette étude est de constituer un cadre d'analyse systémique en conciliant les approches traditionnelles de la gestion des risques et des crises avec le concept et les outils de l'Intelligence Économique et d'appliquer ce cadre d'analyse dans le cas concret de la crise subie par Air Canada, afin de raffiner notre cadre d'analyse et de formuler nos conclusions. La recherche s'effectue en deux grandes étapes. La première étape, basée sur la revue de la littérature, définit les différents concepts de la gestion de risques et des crises, ainsi que ceux reliés à l'Intelligence Économique (lE) pour aboutir à la création du modèle conceptuel d'analyse. La deuxième étape de la recherche sera constituée par l'étude de cas d'Air Canada. La première étape de notre recherche se retrouve dans les chapitres 3, 4, et 5. Le chapitre 3 a pour objet de définir les principales définitions et concepts reliés aux risques et aux crises ainsi que les différentes approches qui existent dans la littérature scientifique. Le chapitre 4 présente le concept de l'Intelligence Économique (lE) et les principaux outils et méthodes d'analyse de ce champ de recherche. Le chapitre 5 est dédié à l'élaboration du modèle conceptuel basé sur les concepts et approches retenus dans les deux chapitres précédents et organisé selon les trois grandes phases d'une crise: la phase pré-crise; la phase de la crise proprement dite; la phase post-crise. L'entreprise ciblée pour la seconde section de notre recherche est Air Canada, la plus grosse entreprise canadienne de transport aérien ayant subi des événements majeurs mettant en danger sa survie et la contraignant à déclarer faillite. L'étude de cas présenté dans le chapitre 6 étudie la crise d'Air Canada, crise qui a débuté lorsque Air Canada s'est mise sous protection judiciaire de la LACC en avril 2003. À partir de notre modèle vérifié selon les données recueillies sur la crise d'Air Canada, nous formulons ensuite nos conclusions, en soulignant nos contributions personnelles à l'avancement des connaissances dans le domaine de la gestion des crises. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence Économique, Gestion des risques et des crises, Crise, Air Canada, Modèle conceptuel d'analyse de crises, Espionnage industriel, Stratégie de changement radical, Crise informationnelle.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".