Technologies numériques et émotions : spectre d’analyse du comportement décisionnel des travailleurs

Dupuis, A., Dadouchi, C. et Agard, B. (2023) Technologies numériques et émotions : spectre d’analyse du comportement décisionnel des travailleurs. Dans CIGI Qualita MOSIM 2023, Trois-Rivières, Québec, Canada DOI 10.60662/dts9-s789.

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Résumé

Pour augmenter leur productivité, de nombreuses industries se tournent vers les technologies numériques. L'industrie 5.0 place les opérateurs au cœur d'une industrie numérique et connectée, mais dans quelle mesure cette transition numérique permet de mieux comprendre l'impact des émotions sur le comportement décisionnel des travailleurs ? C’est la question à laquelle cette revue de littérature systématique propose de répondre. L’analyse de 29 articles extraits de Compendex et Web-Of-Science a permis d’identifier les facteurs liés aux émotions mesurés dans l'analyse comportementale de la prise de décision humaine, ainsi que les outils utilisés et les domaines d'application. Les résultats montrent que les analyses textuelles (réseaux sociaux et/ou critiques en ligne) à des fins d'analyse de sentiments prédominent. On note une grande variété d'outils utilisés au sein de la technologie Big Data & Analytics (apprentissage automatique, apprentissage profond, modèles mathématiques). Dans l’industrie, un intérêt particulier porte sur l’analyse du sentiment client à des fins marketing dans les services, mais l’analyse des données de production en relation avec le processus de décision est pratiquement absente. Ce dernier point ouvre la porte à des recherches futures.

To increase productivity, many industries are turning to digital technologies. Industry 5.0 places operators at the heart of a digital and connected industry, but to what extent does this digital transition allow us to better understand the impact of emotions on workers' decision-making behavior? This is the question that this systematic literature review proposes to answer. The analysis of 29 articles extracted from Compendex and Web-Of-Science allowed us to identify the factors related to emotions measured in the behavioral analysis of human decision making, as well as the tools used and the fields of application. The results show that textual analysis (social networks and/or online reviews) for sentiment analysis purposes predominates. There is a wide variety of tools used within Big Data & Analytics (machine learning, deep learning, mathematical models). In the industry, there is a particular interest in analyzing customer sentiment for marketing purposes in services, but the analysis of production data in relation to the decision process is practically absent. This last point opens the door to future research.

Type de document:	Document issu d'une conférence ou d'un atelier (NON SPÉCIFIÉ)
Mots-clés libres:	Industrie 5.0 Prise de décision Émotions Comportement humain Industrie Industry 5.0 Decision-making Emotions Human behavior Industry
Date de dépôt:	15 août 2023 18:32
Dernière modification:	11 sept. 2023 17:32
URI:	https://collection-numerique.uqtr.ca/id/eprint/1996

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