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| dc.contributor.author |
GUERNOUG, Abdelhakim |
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| dc.contributor.author |
Supervised by: KHODKJA, Nour Elhana |
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| dc.contributor.author |
AOUFI, Souhaila |
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| dc.contributor.author |
TOUILEB, Chawki Salim |
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| dc.date.accessioned |
2026-09-15T09:42:08Z |
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| dc.date.available |
2026-09-15T09:42:08Z |
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| dc.date.issued |
2026-06-21 |
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| dc.identifier.uri |
http://dspace.esgen.edu.dz:8080/xmlui/handle/123456789/805 |
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| dc.description |
173 P |
en_US |
| dc.description.abstract |
L'essor de l'intelligence artificielle a transformé la relation entre les opérateurs de
télécommunications et leurs clients, faisant de l'application mobile le principal point de contact
du parcours client. En Algérie, marché en pleine maturation numérique, Ooredoo a bâti une part
importante de sa stratégie concurrentielle autour d'une architecture d'expérience client pilotée
par l'IA. Ce mémoire examine dans quelle mesure l'intégration de l'intelligence artificielle au
sein de l'application My Ooredoo améliore l'expérience des utilisateurs algériens. Trois
hypothèses structurent l'analyse : l'effet des mécanismes d'IA sur l'efficacité perçue de la
navigation (H1), l'effet du dispositif conversationnel sur la qualité de l'expérience (H2) et l'effet
de la personnalisation pilotée par l'IA sur la fidélité (H3). La recherche mobilise un design mixte
explicatif séquentiel : une phase quantitative (163 répondants) traitée par modélisation par
équations structurelles (PLS-SEM) avec bootstrap à 5 000 ré-échantillons, suivie d'une phase
qualitative (quatre entretiens d'experts) analysée selon le protocole thématique de Braun et
Clarke. Les hypothèses H1 et H3 sont confirmées, tandis que la H2 demeure non concluante :
H1 (β = +0,545), H2 (β = +0,398, statistiquement significative mais à interpréter avec prudence)
et H3 (β = +0,587). Les hypothèses H1 et H3 sont significatives au seuil de 0,1 % ; la H2, bien
que significative, ne peut être confirmée, le module conversationnel n'ayant été mesuré à partir
d'une expérience réelle que pour une minorité de l'échantillon. La principale limite de l'étude
tient à un échantillon restreint et non probabiliste, qui restreint la portée de la généralisation des
résultats. La recherche débouche sur cinq recommandations opérationnelles pour Ooredoo
Algérie. |
en_US |
| dc.language.iso |
en |
en_US |
| dc.publisher |
HIGHER SCHOOL OF MANAGEMENT AND DIGITAL ECONOMY |
en_US |
| dc.subject |
intelligence artificielle |
en_US |
| dc.subject |
expérience utilisateur |
en_US |
| dc.subject |
application mobile |
en_US |
| dc.subject |
agent conversationnel |
en_US |
| dc.subject |
personnalisation |
en_US |
| dc.subject |
fidélité |
en_US |
| dc.subject |
PLS-SEM |
en_US |
| dc.subject |
Ooredoo Algérie |
en_US |
| dc.title |
THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON USER EXPERIENCE THROUGH A MOBILE APPLICATION AMONG THE YOUNG GENERATION |
en_US |
| dc.title.alternative |
CASE: The My Ooredoo Mobile Application: Ooredoo Algeria |
en_US |
| dc.type |
Thesis |
en_US |
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