L'impact de l'intégration du Big Data et de l'Intelligence Artificielle dans le Contrôle de Gestion : Revue Systématique de Littérature

Abstract

In a context marked by digitalization and the emergence of Data Science, this research examines the future of management control in light of advancements in Big Data and Artificial Intelligence (AI). Through a systematic literature review conducted according to the PRISMA protocol, covering 62 articles, the study explores three main axes. First, it analyzes the specificities of Big Data, characterized by the 7 Vs (Volume, Velocity, Variety, Variability, Veracity, Value, and Visualization), which fundamentally transform the nature and scale of the data that organizations must process. Next, it examines the contributions of Data Science and Artificial Intelligence to Big Data processing, particularly through the four dimensions of Business Analytics (descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive). Finally, it assesses the implications of these technologies for the management control function. The results show that the integration of Big Data and AI does not render the management controller obsolete; rather, it encourages a reinvention of the role toward a “Strong Controller”, capable of managing multidimensional and overall performance through real-time analyses, more reliable forecasts, and better integration of ESG criteria. However, this transformation faces several major challenges: resistance to change, insufficient technical skills, data quality issues, and legal constraints. Collaboration between the management controller, managers, employees, and data specialists thus becomes essential to overcoming these challenges. This research demonstrates that, by mastering these innovative technologies while maintaining strategic vision and professional expertise, the management controller can not only ensure their own sustainability but also enhance their contribution to corporate governance and sustainable organizational performance. Classification JEL : M41 Paper type : Theoretical ResearchDans un contexte marqué par la digitalisation et l'émergence de la Data Science, cette recherche interroge l'avenir du contrôle de gestion face aux avancées du Big Data et de l'Intelligence Artificielle (IA). À travers une revue systématique de la littérature selon le protocole PRISMA portant sur 62 articles, cette étude explore trois axes fondamentaux. D'abord, elle examine les spécificités du Big Data, caractérisé par les 7Vs (Volume, Vélocité, Variété, Variabilité, Véracité, Valeur et Visualisation), qui transforment radicalement la nature et l'ampleur des données que les organisations doivent traiter. Ensuite, elle analyse l'apport de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle pour le traitement du Big Data, notamment à travers les quatre dimensions du Business Analytics (descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive). Enfin, elle évalue les implications de ces technologies sur la fonction de contrôle de gestion. Les résultats montrent que l'intégration du Big Data et de l'IA ne condamne pas le contrôleur de gestion à l'obsolescence, mais l'incite plutôt à se réinventer en évoluant vers un rôle de « Strong Controller », capable de piloter une performance globale et multidimensionnelle grâce à des analyses en temps réel, des prévisions plus fiables et une meilleure intégration des critères ESG. Néanmoins, cette transformation se heurte à plusieurs obstacles majeurs : la résistance au changement, les insuffisances en compétences techniques, les problèmes de qualité des données et les contraintes juridiques. La collaboration entre le contrôleur de gestion, les managers, les employés et les spécialistes de la Data devient donc indispensable pour surmonter ces défis. Cette recherche démontre que le contrôleur de gestion, en maîtrisant ces technologies novatrices tout en conservant sa vision stratégique et son expertise métier, peut non seulement garantir sa pérennité mais également renforcer sa contribution à la gouvernance d'entreprise et à la performance organisationnelle durable. JEL Classification : M41 Type du papier : Recherche Théoriqu