Le passage à la monnaie unique européenne, l’euro : incidences sur le comportement des consommateurs et sur les stratégies marketing des distributeurs

International audienc

Une approche multiparadigmatique du management vietnamien

International audienceDepuis le milieu des années 80, la transition économique a touché près d'un tiers de la population mondiale. Après plus de dix années d'expériences diverses, il est apparu que la transition pouvait prendre plusieurs formes. Le changement économique dans un pays donné ne sera pas inscrit dans un mouvement linéaire mimétique des transformations opérées dans d'autres pays. Loin de toute vision déterministe, certains auteurs ont reconnu des possibilités de variations dans la transition, sous l'effet par exemple d'une forte inertie structurelle, propre à chaque pays. La question se pose alors de mettre en évidence des facteurs d'originalité spécifiques à un pays, tel le Vietnam, pouvant constituer des freins à la transition. Notre hypothèse est que des facteurs d'inertie peuvent être isolés au plan de la culture nationale, et du cadre institutionnel et idéologique. Cette approche multiparadigmatique nous semble permettre de bien décrire certaines caractéristiques du management à la vietnamienne. Il faut souligner que notre étude est purement exploratoire, notre méthodologie reposant sur l'étude de six cas d'entreprises

Formalisation et comparaison cognitives de modèles mentaux de novices et d'experts en situation de résolution de problèmes

Thèse préparée dans le cadre d'un programme de cotutelle entre l'Université de Paris-XI Orsay et l'Université de SherbrookeCognitive formalization and comparison of mental models of novices and experts in problem solving situationsCette étude a pour objectif de développer des méthodes formelles pour représenter et comparer les modèles mentaux des novices et des experts en situations de résolution de problèmes dans le but de faire progresser les connaissances de l'apprenant et ses stratégies de résolution de problèmes vers celles de l'expert. Pour cela notre étude aborde quatre domaines : la psychologie cognitive, la didactique des sciences, l'intelligence artificielle et le génie cognitif. Nous proposons un formalisme de représentations des modèles mentaux basé sur la description du problème tel qu'il est vu par l'apprenant d'une part et par l'expert d'autre part. Le même formalisme permet de couvrir l'étendue de la gamme d'expertise allant du novice à l'expert. La stratégie de résolution du problème est donnée en termes de description des objets (variables et concepts théoriques), des actions (résolution, consultation et unification) et des dépendances (conditions et propriétés) utiles à la résolution du problème posé. En se basant sur ce formalisme, nous proposons également un processus de validation de la représentation mentale de l'apprenant en regard de celle donnée par l'expert. Ce processus analyse la cohérence interne des descriptions traduisant une représentation mentale, il exécute la représentation mentale en explorant les imbrications des descriptions et enfin il analyse la concordance entre la description donnée par l'apprenant et celle donnée par l'expert. Si des divergences sont observées, le processus émet des hypothèses quant à la cause possible des confusions et ceci afin d'identifier les notions manquantes ainsi que les conceptions erronées de l'apprenant. Ces critères traduisent des résultats issus de la théorie de la psychologie cognitive. Nous avons mis au point un prototype informatique qui intègre le formalisme et le processus de validation proposés. Ce prototype analyse les représentations mentales formalisées en tirant profit de techniques d'intelligence artificielle comme les cadres conceptuels, les réseaux sémantiques, les règles de production et différents types de moteurs d'inférences. La validation du prototype a été effectuée à l'aide de problèmes simples et variés, pour lesquels nous avons formalisé des représentations mentales hypothétiques d'apprenants et d'experts

Exploring Zero-Shot SLM Ensembles as an Alternative to LLMs for Sentiment Analysis

International audienceSentiment analysis has become vital for understanding consumer attitudes, guiding product development, and informing strategic decisions. Although LLMs such as GPT-3.5 and GPT-4 deliver strong zero-shot performance, they can be cost prohibitive and raise privacy concerns. In contrast, Small Language Models (SLMs) provide a lighter and more deployable solution, but their ability to match LLM accuracy, especially in zero-shot scenarios, remains underexplored. In this experimental study , we examine whether ensembles of zero-shot SLMs can serve as a viable alternative to proprietary LLMs in sentiment classification tasks. We investigate five commonly used SLMs (Phi2 Mini, Mistral, Llama, Gemma, Aya) and compare them to GPT-based models (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 omni, GPT-4 omni mini) across seven English-language datasets. By automating prompt generation and filtering responses based on a strict output format, we maintain a purely zero-shot approach. We form SLM ensembles via majority voting and evaluate their performance on accuracy, weighted precision, and weighted F1. We also measure inference time to assess cost and scalability trade-offs. Results show that SLM ensembles as a form of decision fusion, consistently outperform single SLMs, significantly boosting metrics in zero-shot settings. In contrast with GPT models, the ensemble achieves accuracy comparable to GPT-3.5 and even rivals GPT-4 on certain prompts. However, GPT-4 retains a slight edge in both precision and F1 score. Moreover, local SLM ensembles incur higher latency yet offer potential advantages in data privacy and operational control. This experimental study’s findings illuminate the feasibility of employing lightweight, zero-shot SLM ensembles for sentiment analysis, providing organizations with an effective and more flexible alternative to exclusively relying on large proprietary models

Invasive rapid innovation: An introduction and exploration of their acceptance

International audienceWe introduce the concept of invasive rapid innovations, technologies characterized by both their novelty and the speed of their development, which significantly affect daily routines, personal privacy, or bodily autonomy. The introduction of such innovations is typically accompanied by limited knowledge and heightened uncertainty. Consequently, individuals’ assessments of the benefits, costs, and risks associated with adopting these innovations are often shaped by broader factors, including their trust in government, perceptions of the severity of the threat the innovations are designed to address, and their aversion to ambiguity. To capture these dynamics, we propose an integrative framework that examines these relationships and highlights the social environment asa key factor that can strongly override the influence of such determinants. We validate our framework through an empirical study (n = 916) focusing on vaccine uptake and the adoption of contact-tracing apps. Our findings suggest that policymakers, who often struggle to effectively communicate the benefits and costs of innovations, should leverage the power of social influence to enhance acceptance. For example, an individual’s mistrust in government becomes less consequential when they perceive that their social environment favors the innovation

Understanding success factors of Class B enterprises in Chile: a pioneering study on socially and environmentally responsible entrepreneurship

International audienceInnovative entrepreneurship drives economic and societal progress by introducing novel products, services, and business models. Class B enterprises stand out for harmonising profitability with exceptional social and environmental performance, yet their success factors remain underexplored. This study examines the success factors of Class B enterprises in Chile across five strategic dimensions. Using a descriptive and empirical approach, in-depth surveys were conducted with 34 of the 74 registered Class B companies in Chile. Statistical analysis revealed critical success factors shaping their performance, including the entrepreneurial ecosystem, access to clients, education quality, and support networks. Notably, 81% of entrepreneurs highlighted the ecosystem as pivotal. These findings provide valuable insights into the operational dynamics of Class B enterprises, underscoring the importance of external influences. This pioneering study enriches the literature by offering a comprehensive analysis of success factors in socially and environmentally responsible entrepreneurship in Chile and Latin America

How practitioners can leverage GenAI to bridge the research-practice gap

International audienceDespite the practical relevance of many tourism research studies, organizations and policymakers often struggle to integrate them due to time constraints, language barriers, limited resources, and interaction challenges. Generative artificial intelligence (GenAI) offers new capabilities to overcome these barriers. We propose a GenAI-enabled knowledge translation process with three stages: (i) research curation to identify and translate relevant literature; (ii) content creation to produce materials; and (iii) market research using synthetic guests to pre-test their effectiveness. We examine the capabilities, limitations, and ethical implications of GenAI at each stage, drawing on a systematic review of GenAI and tourism literature. To equip managers with the knowledge and tools needed to harness research-based insights effectively, we offer a toolkit comprising a handbook, a promptbook, and tailored GPT models. The toolkit enables tourism and hospitality practitioners to apply research findings in their decision-making and content strategies without direct stakeholder interaction