Étude exploratoire de la transformation numérique dans la gestion des pme.
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise explore de manière systématique la transformation numérique dans la gestion des petites et moyennes entreprises de tout secteur d’activité et comment elles peuvent éclairer les pratiques des entreprises du Saguenay-Lac-Saint-Jean. Le but de cette recherche est de synthétiser les connaissances scientifiques existantes concernant la transformation numérique dans la gestion des PME en s’appuyant sur une revue systématique de la littérature. La vision consiste à dresser un inventaire précis des technologies numériques les plus utilisées par les PME, les défis auxquels sont confrontées les entreprises et comprendre l’état actuel de la numérisation au Québec. Les acteurs de l’écosystème entrepreneurial pourront reconnaître, dans cette étude, les obstacles récurrents des entreprises et les différentes stratégies qu’elles adoptent pour réussir leur transformation numérique. Les trois principales recommandations de cette recherche sont les suivantes : premièrement, mettre en place des programmes d’appui pour les PME (accompagnement stratégique renforcé) car elles doivent survivre et innover dans un environnement économique de plus en plus numérique et concurrentiel. L’étude démontre que pour plusieurs auteurs, les contraintes financières (24,54%), la résistance au changement organisationnel (23,31%) et le manque de compétences techniques (21,47%) constituent les principaux défis liés à l’adoption des technologies numériques de l’Industrie 4.0. Ces résultats démontrent que les PME ne pourront pas rester compétitives sans un accompagnement (les programmes de subventions, services de formations, etc…). Deuxièmement, développer une culture numérique dans les entreprises afin d’assurer l’adhésion et l’implication de tous les acteurs internes autour des objectifs communs. Enfin, la troisième recommandation consiste à mettre en place des outils de suivi et d’évaluation pour garder le contrôle sur leur évolution et maximiser la valeur créée par leurs investissements numériques. Cette recherche propose des contributions théoriques importantes, notamment une vision élargie sur l’état des connaissances de la littérature sur la transformation numérique, en mettant en évidence les facteurs de succès et les obstacles spécifiques. Sur le plan managérial, des pistes concrètes ont été proposées pour mieux accompagner les PME. Enfin, les recommandations, les limites de cette recherche et les perspectives de recherches futures sont présentées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".