De l’adoption à l’orchestration : l’IA agentique et la reconfiguration des capacités organisationnelles des PME(s) africaines Vers un cadre conceptuel de l’agilité, de l’innovation et de la résilience

Abstract

Résumé

L’émergence de l’intelligence artificielle agentique marque une évolution majeure dans les relations entre les technologies intelligentes et les organisations. Au-delà des fonctions d’analyse et de génération de contenu, ces systèmes peuvent poursuivre des objectifs, planifier des actions et exécuter des tâches interdépendantes avec différents degrés (Wang, 2024) ; (Guo T Chen, 2024) . Cet article examine les conditions organisationnelles permettant aux PME africaines de convertir ce potentiel technologique en valeur, dans des environnements caractérisés par des contraintes de ressources, une maturité numérique hétérogène et des disparités institutionnelles. En mobilisant la Resource-Based View, la théorie des capacités dynamiques et la Resource Orchestration Theory, il propose un modèle conceptuel articulé autour de cinq capacités complémentaires : la détection, l’orchestration décisionnelle, la reconfiguration organisationnelle, l’apprentissage et la gouvernance de l’IA. Il examine également le rôle modérateur du capital relationnel et de l’ancrage dans les écosystèmes entrepreneuriaux. Cette recherche défend ainsi le passage d’une logique d’adoption technologique à une approche fondée sur l’orchestration organisationnelle de l’IA agentique (Raghavendra, (2026).)afin de renforcer les capacités d’adaptation, d’apprentissage et de résilience des PME africaines.

Mots clés :

Intelligence artificielle agentique ; PME africaines ; capacités organisationnelles ; capacités dynamiques ; orchestration des ressources ; apprentissage organisationnel ; gouvernance de l’IA; écosystèmes entrepreneuriaux.

Abstract

The emergence of agentic artificial intelligence marks a major evolution in the relationship between intelligent technologies and organizations. Beyond analytical and content-generation functions, these systems can pursue objectives, plan actions, and execute interdependent tasks with varying degrees of autonomy ( (Wang, 2024); (Guo T Chen, 2024)). This article examines the organizational conditions that enable African SMEs to translate this technological potential into value in environments characterized by resource constraints, heterogeneous levels of digital maturity, and institutional disparities. Drawing on the Resource-Based View, Dynamic Capabilities Theory, and Resource Orchestration Theory, it proposes a conceptual model built around five complementary capabilities: AI sensing, decision orchestration, organizational reconfiguration, organizational learning, and AI governance. It also examines the moderating role of relational capital and embeddedness in entrepreneurial ecosystems. Accordingly, this research advocates a shift from a technology adoption logic towards an approach based on the organizational orchestration of agentic AI ( (Raghavendra, (2026).) with the aim of strengthening African SMEs’ adaptive, learning, and resilience capabilities.

Keywords

Agentic Artificial Intelligence; African SMEs; Organizational Capabilities; Dynamic Capabilities; Resource Orchestration; Organizational Learning; AI Governance; Entrepreneurial Ecosystems.