Digitalisation avancée de la chaîne d'approvisionnement : fondements théoriques, leviers d'adoption et système d'aide à la décision pour le choix technologique

La complexité croissante des chaînes de valeur mondiales, stimulée par les disruptions technologiques, les bouleversements géopolitiques, a accéléré la nécessité de la digitalisation des chaînes d’approvisionnement. Bien que des technologies digitales telles que l’intelligence artificielle, la blockchain et l’Internet des objets offrent un potentiel considérable pour renforcer la résilience et la performance des chaînes d’approvisionnement, de nombreuses entreprises sont encore confrontées à d’importants obstacles pour comprendre, adopter et déployer ces outils de manière efficace. Cette thèse doctorale aborde ce défi multidimensionnel à travers un programme de recherche en trois étapes, combinant une synthèse théorique, une analyse empirique et une mise en œuvre technologique.La première étude réalise une revue systématique de la littérature portant sur 897 publications académiques afin de fournir une base théorique solide à la recherche. La deuxième étude explore les déterminants comportementaux de l’adoption digitale à l’aide d’un modèle étendu d’acceptation technologique (TAM), basé sur des données d’enquête recueillies auprès de 202 entreprises. La troisième étude conçoit et met en œuvre un système multidimensionnel de recommandation d’outils digitaux sous la forme d’une plateforme web. Ensemble, ces trois études apportent plusieurs contributions. Sur le plan théorique, elles offrent une compréhension systématique et multi-niveaux de la digitalisation des chaînes d’approvisionnement, en combinant des cadres conceptuels issus de la littérature, des analyses comportementales et des outils d’aide à la décision. Sur le plan pratique, ce travail propose un prototype validé de plateforme web qui aide les entreprises à naviguer dans la complexité de la sélection des outils digitaux. Sur le plan méthodologique, la thèse relie la synthèse qualitative, la modélisation quantitative et la conception de systèmes appliqués, offrant ainsi un modèle reproductible pour la recherche à l’intersection de la transformation digitale et du management des chaînes d’approvisionnement.