Repenser l'impact de l'IA sur la performance sous contraintes structurelles : le cas des PME en contexte émergent

L’adoption de l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un déterminant majeur de la compétitivité des petites et moyennes entreprises (PME). Cependant, la littérature existante tend à considérer les contraintes structurelles — insuffisance de capitaux, manque de compétences spécialisées et fragilité institutionnelle — comme de simples obstacles à l’adoption, sans examiner leur influence sur la performance après mise en œuvre, notamment dans les contextes émergents. Cette étude cherche à combler cette lacune en testant empiriquement une relation souvent évoquée mais rarement validée dans ces environnements. En mobilisant la théorie fondée sur les ressources, la théorie de la contingence et la théorie institutionnelle, elle développe un cadre conceptuel qui met en lumière le rôle modérateur de ces contraintes dans la relation entre l’adoption de l’IA et la performance organisationnelle. À partir d’une enquête menée auprès de 300 PME tunisiennes et analysée à l’aide de la méthode PLS-SEM, les résultats montrent que l’impact de l’IA dépend fortement des capacités contextuelles des entreprises. Les conditions financières et technologiques agissent comme des modérateurs déterminants, tandis que les facteurs institutionnels exercent une influence plus limitée. L’étude contribue à la littérature post-adoption en reconsidérant les contraintes structurelles non pas comme des obstacles, mais comme des leviers contextuels de création de valeur à partir de l’IA.