Le calcul standard a traditionnellement été un outil clé pour le contrôle des coûts et l'évaluation de la performance ; cependant, sa pertinence a été remise en question par la complexité croissante de l'environnement commercial numérique. L'émergence de technologies avancées telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML), l'analyse des grandes données et les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) a transformé de manière significative les pratiques de calcul conventionnelles. Cette étude examine le rôle évolutif du calcul standard à l'ère numérique, avec une attention particulière aux tendances actuelles en Inde et dans les industries mondiales. La recherche adopte une approche empirique et analytique, intégrant des techniques statistiques telles que la régression multiple et l'analyse de variance (ANOVA) avec des modèles d'apprentissage automatique, y compris Random Forest et Long Short-Term Memory (LSTM). Un cadre de calcul standard hybride basé sur l'IA est proposé et évalué à l'aide de données relatives aux coûts. La performance du modèle est évaluée à l'aide de métriques d'erreur et validée par une étude d'ablation. Les résultats indiquent que l'intégration de l'IA et de l'analyse prédictive améliore la précision des estimations de coûts d'environ 25 à 30 % par rapport aux méthodes traditionnelles. L'étude conclut que le calcul standard évolue vers un système dynamique, en temps réel et prédictif, améliorant à la fois l'efficacité opérationnelle et la prise de décision stratégique dans l'économie numérique.
Rashna Avinash Golande (2026) a étudié cette question.