L'IA GÉNÉRATIVE ET LA PERSONNALISATION HYPER-CONTEXTUELLE : UNE MÉTA-ANALYSE DES TRANSFORMATIONS DU MARKETING DIGITAL
L'émergence de l'intelligence artificielle générative depuis novembre 2022, avec des plateformes révolutionnaires telles que ChatGPT, DALL-E et Midjourney, bouleverse profondément l'écosystème du marketing digital contemporain. Cette transformation technologique majeure redéfinit les paradigmes traditionnels de la personnalisation, évoluant d'approches segmentaires classiques vers des stratégies d'hyper-contextualisation en temps réel. Cette recherche adopte une revue systématique de la littérature selon le protocole PRISMA, analysant 58 études empiriques et conceptuelles publiées entre 2020 et 2024. Les résultats révèlent quatre dimensions transformatrices majeures : premièrement, l'architecture technologique des modèles génératifs permet désormais une personnalisation multimodale sophistiquée ; deuxièmement, l'hyper-contextualisation intègre simultanément des variables temporelles, spatiales, comportementales, émotionnelles et sociales ; troisièmement, les processus marketing subissent une reconfiguration organisationnelle profonde avec l'émergence de nouveaux rôles ; quatrièmement, les enjeux éthiques autour des biais algorithmiques et de la protection des données constituent des défis critiques. Cette recherche contribue théoriquement à l'enrichissement des modèles de personnalisation tout en proposant des recommandations managériales concrètes.
Citer cet article
EL HAMDAOUI, Hamza. 2026. L'IA GÉNÉRATIVE ET LA PERSONNALISATION HYPER-CONTEXTUELLE : UNE MÉTA-ANALYSE DES TRANSFORMATIONS DU MARKETING DIGITAL. Revue Internationale des Sciences de Gestion. https://africanscientificindex.com/articles/revue-internationale-des-sciences-de-gestion-l-ia-generative-et-la-personnalisation-hyper-contextuelle-une-meta-analyse-des-transformations-du-marketing-digital
Revue Internationale des Sciences de Gestion (2026)
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Notice indexée sur African Scientific Index · 2026-09-27 · Source d’origine.
Déposant et vérification bibliographique : non renseignés.
Import OAI-PMH · Identifiant source : oai:ojs2.revue-isg.com:article/2297