Technostress Management, Towards The Improvement of The AI Conversational/Human Interaction Pattern - Mohamed Salah Eddine (Faculté des Sciences et Techniques, Settat - Doctorat ou Doctrat National, 2021)
À l'époque de Covid-19, le travail à distance était une réponse nécessaire à cette crise sans précédent. Cependant, dans le monde post-pandémique, l’adoption du télétravail et l’usage effréné des autres technologies de l'information et de la communication (TIC), ne doivent pas être précipités et les décideurs doivent mesurer l'attitude des employés et leur fournir le soutien nécessaire afin d'éviter les effets secondaires du "Technostress". Cette thèse présente une approche évaluée et répartie pour la gestion du stress technologique capable de personnaliser les stratégies d'adaptation « coping Strategies » (CS) pour chaque organisation spécifique afin de permettre aux technologies d'intelligence artificielle (IA) de gérer ce phénomène. Cependant, le changement et l'évolution rapide des technologies poussent les employés à actualiser continuellement leurs connaissances et à acquérir de nouvelles compétences, qui deviennent avec le temps un fardeau de plus en plus lourd sur leurs épaules. Cette charge entraîne l'apparition d'un autre type de stress appelé "Technostress" (TS). Les différences existantes entre les organisations en termes d'infrastructures de TIC et de politiques de gestion de ressources humaines rendent très compliquée la tâche de gérer correctement à la fois, le TS et le CS pour le compte des gestionnaires et des professionnels de la santé. C'est pourquoi, dans cette thèse nous proposons un prototype d'un Système de Gestion de Technostress (SGT) capable de gérer à distance le TS et les CS, conformément aux spécifications et aux politiques internes de l'organisation en matière de TIC. La solution proposée permettra aux organisations d'être plus indépendantes des directives externes non spécifiques, et d'acquérir progressivement un degré élevé de contrôle, de sensibilisation et d'expertise sur les nouvelles apparences des TS à venir. Le recours à l'intelligence artificielle dans la gestion de la santé mentale est une nouvelle approche dans ce domaine, qui, nous l'espérons, sera utile aux médecins, aux patients et aux organisations dans un avenir proche, en permettant aux organisations d'utiliser plus facilement les mêmes méthodes de diagnostic, mais cette fois en les rendant assistées par ordinateur, et en facilitant la détection, sans que la permanente présence du spécialiste de santé ne soit nécessaire.
Keywords: Intelligence artificielle; Stratégies d'adaptation; Data mining; E-santé; Système expert; Satisfaction au travail; Interaction homme-machine; Technologies de l'information et de la communication; Systèmes d'information; Apprentissage automatique; Technostress; Informatique; Informatique