v0.5 — pré-soutenance · 23 mai 2026Édition 2025 · Recompute annuel

AI Governance Readiness Index

Le premier indice institutionnel empiriquement validé pour mesurer la préparation des organisations publiques à intégrer l'intelligence artificielle dans leur gouvernance.

Question de recherche

Dans quelle mesure les universités publiques marocaines sont-elles organisationnellement prêtes à intégrer l'IA dans leur gouvernance, dans des conditions institutionnellement légitimes, collectivement acceptables, et compatibles avec les exigences de redevabilité et de valeur publique ?

Quatre sous-questions

Sous-question 1 : Quelles dimensions structurelles composent la préparation institutionnelle à l'IA ?

Sous-question 2 : Comment mesurer empiriquement cette préparation au niveau d'une institution donnée ?

Sous-question 3 : Comment l'instrument peut-il être étendu d'une institution pilote à un système institutionnel global ?

Sous-question 4 : Comment opérationnaliser ces résultats pour les décideurs publics ?

Que voulez-vous faire ?

Choisissez votre parcours. Vous pouvez explorer la méthode, calculer le score de votre institution, ou découvrir le programme de soutenance.

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Itérations bootstrap
PLS-SEM · validation statistique robuste
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Construits validés
DIR · OAC · RAI · EST · PVO
0,000
R² du modèle
Pouvoir explicatif PLS-SEM
Benchmark national

Les 12 universités publiques marocaines

165 établissements · 1 102 364 étudiants. Compare leurs profils AIGR (5 construits + score global) avec 4 instruments de mesure : expert PLS-SEM (UM5 N=390), IA Claude (sites web), NLP multilingue (embeddings + TF-IDF), et médiane des experts contributifs (votes vérifiés .ac.ma).

Ouvrir le comparateur
12
Universités
165
Établissements
2 917
Filières

Validé scientifiquement

L'AIGR a fait l'objet d'une publication scientifique évaluée par les pairs : Aarab & El Marzouki (2025), Digital, 5(4), 59.

DOI : 10.3390/digital5040059