Le décalage entre l'adoption de l'intelligence artificielle et la performance universitaire : rôle du pilotage intelligent et de la gouvernance numérique

Les recherches sur l'intelligence artificielle dans l'enseignement supérieur analysent principalement les usages pédagogiques, tandis que son intégration au contrôle de gestion, au pilotage institutionnel et à la gouvernance numérique demeure peu documentée. Cette étude examine les relations entre adoption de l'IA, pilotage intelligent, gouvernance numérique et performance universitaire perçue, en mettant l'accent sur le décalage entre appropriation technologique et résultats institutionnels. Une enquête transversale a été menée auprès de 80 répondants. Quatre construits de cinq items, mesurés sur une échelle de Likert, ont été analysés par alpha de Cronbach, corrélations de Pearson, régression multiple, médiations bootstrapées et comparaisons entre groupes d'usage. Les échelles sont fiables (alpha de 0,865 à 0,953). L'adoption de l'IA est fortement associée au pilotage intelligent (r = 0,691 ; p < 0,001) et modérément à la gouvernance numérique (r = 0,408 ; p < 0,001). En revanche, le modèle de performance n'est pas significatif (R² = 0,063 ; F = 1,709 ; p = 0,172) et présente une faible taille d'effet (f² = 0,067). Les effets indirects ne sont pas confirmés, mais les usagers réguliers déclarent davantage d'adoption et de pilotage. Les résultats révèlent un décalage d'appropriation : l'IA transforme les routines informationnelles sans produire un gain mesurable. Les universités devraient prioriser la qualité des données, les compétences, l'intégration aux tableaux de bord et une gouvernance, puis évaluer les effets à partir d'indicateurs définis avant le déploiement.