Contributing to entrepreneurship research with artificial intelligence methods: A systematic review
Résumé
Entrepreneurship research is increasingly leveraging AI-based methodologies to uncover novel insights into entrepreneurial phenomena. This study documents the growing integration of AI methods within the field by identifying the topics where AI methods have been most commonly applied, assessing the contributions of AI methods to entrepreneurship research, and highlighting promising directions for future studies. A systematic review of the literature, combined with a bibliometric analysis of 216 empirical journal articles, uncovers key performance metrics and trends in AI-driven entrepreneurship research. The findings reveal five main clusters of entrepreneurial topics explored using AI methods. Additionally, a framework is proposed to categorize the contributions of AI methods based on their role in data collection and measurement, data analysis, or both. The study concludes with a proposed agenda to guide future research utilizing AI techniques.
La recherche en entrepreneuriat s’appuie de plus en plus sur des méthodologies basées sur l’intelligence artificielle (IA) pour révéler de nouvelles perspectives sur les phénomènes entrepreneuriaux. Cette étude documente l’intégration croissante des méthodes d’IA dans le domaine, en identifiant les thématiques où ces méthodes sont le plus fréquemment appliquées, en évaluant leurs contributions à la recherche en entrepreneuriat, et en mettant en lumière des pistes prometteuses pour les études futures. Une revue systématique de la littérature, combinée à une analyse bibliométrique de 216 articles empiriques publiés dans des revues scientifiques, met en évidence les indicateurs de performance clés et les tendances de la recherche entrepreneuriale fondée sur l’IA. Les résultats révèlent cinq grands clusters de thématiques entrepreneuriales explorées à l’aide de méthodes d’IA. En outre, un cadre conceptuel est proposé pour catégoriser les contributions des méthodes d’IA en fonction de leur rôle dans la collecte et la mesure des données, dans l’analyse des données, ou dans les deux. L’étude se conclut par un programme de recherche destiné à orienter les travaux futurs mobilisant les techniques d’intelligence artificielle.
