Théorie et applications de l'intelligence artificielle en contrôle de gestion

Résumé

L'adoption rapide de l'Intelligence Artificielle (IA) dans les méthodes de gestion des organisations constitue l'une des mutations les plus significatives de l'histoire de la comptabilité et du contrôle de gestion. Cet article propose une revue systématique de la littérature (RSL) concernant les bases théoriques, les aspects technologiques et les usages pratiques de l'IA dans les Systèmes de Contrôle de Gestion (SCG), réalisée selon les directives PRISMA 2020. À partir d'un ensemble final de 112 articles évalués par les pairs, publiés entre 2000 et 2025, provenant principalement de revues indexées dans Scopus et Web of Science, la revue résume les résultats dans dix domaines d'application différents. L'étude examine de façon critique la pertinence de huit cadres théoriques. Les résultats montrent que les technologies d'IA, entraînent des avancées significatives en termes de précision des prévisions, de détection des anomalies, de génération d'informations en temps réel et d'aide à la décision stratégique. La revue identifie également l'évolution du rôle des contrôleurs de gestion dans les environnements augmentés par l'IA, où le jugement humain opère de plus en plus en interaction avec l'intelligence algorithmique. Un cadre conceptuel original est proposé, illustrant les mécanismes médiateurs par lesquels l'IA améliore la performance organisationnelle par la transformation des SCG. Du point de vue théorique, cet article apporte une contribution en synthétisant et en intégrant huit cadres qui ont été jusque-là éparpillés dans la littérature ; du point de vue méthodologique, il conjugue une revue systématique respectant les normes PRISMA 2020 avec une analyse bibliométrique, procurant une cartographie inédite du domaine SCG-IA.