Intelligence Artificielle et Digitalisation : Réinventer l'Administration Publique à l'Ère Numérique

Authors

  • Basma BEN-EL-AHMAR Doctorante du Laboratoire LAREDGO, FSJES Ain Chock, Université Hassan II, Casablanca, Maroc
  • Raja TEMNATI Professeure et directrice du laboratoire LAREDGO, FSJES Ain Chock, Université Hassan II, Casablanca, Maroc

Keywords:

Artificial Intelligence, Digitalization, E-governance, Public Administration, Digital Trust, Morocco Digital 2030

Abstract

Cet article explore l'évolution des technologies de l'information et de la communication au sein de l'administration publique à travers l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de la digitalisation. Dans un contexte mondial marqué par une accélération technologique sans précédent, illustrée par l'essor des grands modèles de langage depuis 2023 et l'adoption de stratégies nationales d'IA dans plus de 75 pays d'ici 2025 (OCDE, 2025) ,les administrations publiques sont confrontées à une double injonction : moderniser leurs services tout en préservant l'équité et la confiance citoyenne. En mobilisant une revue systématique et bibliométrique appliquée à la base de données Scopus (corpus de 879 articles scientifiques, période 2011-2025), complétée par une analyse de réseau via VOSviewer v1.6.20, cette recherche cartographie l'état de l'art académique et identifie les tendances dominantes. Les résultats révèlent une croissance exponentielle de la production depuis 2017, une concentration géographique dans les pays de l'OCDE, et l'émergence de la confiance numérique comme déterminant central de l'adoption des services publics numériques depuis 2020. Le cas marocain, analysé dans le cadre de Maroc Digital 2030, illustre les potentialités et défis d'une économie émergente engagée dans une transformation numérique ambitieuse.

Published

2026-03-25

How to Cite

BEN-EL-AHMAR, B., & TEMNATI, R. (2026). Intelligence Artificielle et Digitalisation : Réinventer l’Administration Publique à l’Ère Numérique. International Journal of Economics and Management Sciences, 5(1), 181–197. Retrieved from https://ijemsjournal.com/index.php/home/article/view/121

Issue

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