Strategic management and machine learning : in search of companies' financial performance optimization in the digital age - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2018

Strategic management and machine learning : in search of companies' financial performance optimization in the digital age

Management stratégique et intelligence artificielle : une nouvelle approche pour l'optimisation de la performance à l'heure du digital

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Abstract

A key goal for this dissertation has been to create a conceptual and numerical model based on machine learning that allows leaders and scholars to reimagine strategic management, and predict the evolution of organizational performance (e.g., profitability) based on the variation of the considered organizational factors (strategic alignment, strategic capabilities).This dissertation compares and integrates two conceptual (resource-based and contingency-based), and two analytical (linear and nonlinear) approaches.The model developed called MSM (Model of Strategic Management) was validated using the data gathered from 239 senior executives, the results showed that MSM captures the organization nonlinearity (complexity) and offers a good prediction capability of firm performance based on the MSM variables. Also, the results suggest that resource-based and contingency-based should be viewed as complementary instead of competing approaches.
Cette recherche a pour objectif clé de créer un modèle conceptuel et numérique, basé sur le machine learning, permettant aux académiques et praticiens de repenser le management stratégique mais aussi de prédire l’évolution de la performance organisationnelle (e.g., la profitabilité) en fonction de la variation des facteurs organisationnels étudiés (alignement stratégique, capacités stratégiques).Cette thèse compare et intègre deux approches conceptuelles (approche par les ressources et la théorie de la contingence) et deux approches analytiques (linéaire et non linéaire).Le modèle développé appelé MSM (Modèle de Management Stratégique) est basé sur les données recueillies auprès de 239 hauts dirigeants, les résultats montrent que le MSM capture la non-linéarité (complexité) de l’organisation et offre une bonne capacité de prédiction des performances de l’entreprise basée sur les variables du MSM. De plus, les résultats suggèrent que les approches basées sur les ressources et la contingence devraient être considérées comme complémentaires plutôt que comme des approches concurrentes.
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Dates and versions

tel-03549096 , version 1 (31-01-2022)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03549096 , version 1

Cite

Samir Medrouk. Management stratégique et intelligence artificielle : une nouvelle approche pour l'optimisation de la performance à l'heure du digital. Gestion et management. Cnam, 2018. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03549096⟩
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