1Dans la problématique de l’évaluation des systèmes d’information (SI), la question de la mesure est primordiale et se pose à plusieurs niveaux : financier, technique, stratégique et en termes d’usages. Cette pluralité des perspectives de mesure est notamment due à la nature sociotechnique du système d’information défini selon Andreu et al. (1992) comme : « un ensemble de processus formels de saisie, de traitement, de stockage et de communication de l’information, basés sur des outils technologiques, qui fournissent un support aux processus transactionnels et décisionnels, ainsi qu’aux processus de communication actionnés par des acteurs organisationnels, individus ou groupes d’individus, dans une ou dans plusieurs organisations ». À ce titre, il s’agit bien d’une composante organisationnelle à part entière et non pas seulement d’un simple outil technologique. Dans la pratique, la mesure des impacts des SI dans les organisations fait de prime abord penser à l’aspect financier (mesure des coûts et des bénéfices) et est inhérente à la gestion des projets SI (détermination du budget prévisionnel en amont et évaluation des écarts budgétaires en aval), elle a aussi été associée sur le plan théorique au « paradoxe de la productivité » et a donc mobilisé des travaux d’économistes réalisés à un niveau d’analyse macroéconomique (Brynjolfsson, 1993 ; Brynjolfsson et Hitt, 1996). Les SI en tant que dispositifs techniques et fonctionnels offrant un support à la réalisation de tâches dans l’entreprise peuvent par ailleurs être évalués à l’aune de leur performance technique, i.e. le degré d’adéquation de leurs fonctionnalités techniques par rapport aux besoins (en traitement d’information, couverture fonctionnelle, sécurité des données, évaluation des risques, etc.). Le point de vue du stratège et du dirigeant fait quant à lui nécessairement le lien entre SI et avantages compétitifs apportés à l’entreprise et à l’impératif d’harmoniser la stratégie et les ressources SI par rapport à la stratégie globale et métier de l’entreprise (Chan et Reich, 2007).

2Dans cet article nous privilégions la dimension humaine par rapport à la dimension technique et optons donc pour une mesure des impacts des SI basée sur la perspective des usages de ces outils. Cela nous situe dans la tradition de recherche qui depuis les années 70 considère qu’en dehors des fonctionnalités et des caractéristiques techniques de ces systèmes et outils, les facteurs liés à leur acceptation et adoption par les utilisateurs sont déterminants de leur utilisation effective au sein des organisations (Delone et McLean, 1992, 2003). Ce thème a été très prolifique en recherche, de nombreux théories et modèles ont été développés afin d’expliquer et de prédire le comportement des individus à l’égard des SI. Les fondements théoriques de ces modèles sont puisés dans des recherches en psychologie sociale et aboutissent à des dispositifs d’évaluation utilisant la plupart du temps des mesures perceptuelles et psychométriques (Kéfi et Kalika, 2004). Nous proposons dans cette recherche un dispositif de mesure adapté de l’une de ces théories, à savoir la théorie du comportement planifié, que nous mettons en application dans un design de recherche hypothético-déductif grâce à une enquête multi-sectorielle réalisée auprès d’un échantillon de près de 3000 utilisateurs de SI en France. Cet article s’articule comme suit, nous présentons d’abord une revue de la littérature sur les théories de mesure de l’acceptation des SI. Nous explicitons par la suite le modèle de recherche que nous adoptons, notre méthodologie de recherche et les analyses des données effectuées. Nous concluons par une discussion de nos résultats, des limites et des implications de cette recherche.

1 – Cadre théorique de la recherche

3La question dominante dans ce corpus de recherche est la suivante : quels sont les facteurs qui favorisent l’adoption d’un système d’information par l’utilisateur ? Les angles d’approche de cette question dépendent de la conceptualisation des termes clés (principalement la notion d’adoption), des schémas logiques adoptés et enfin des mesures appropriées pour l’opérationnalisation des variables (les facteurs déterminants considérés comme variables explicatives et l’adoption comme variable expliquée). Ce qu’il faut préciser ici c’est que cette notion d’adoption n’est pas exclusive en recherche, on lui substitue la notion d’acceptation, de diffusion, d’utilisation, etc. sans sortir du même corpus de recherche. En effet, ces travaux outre la divergence de leurs construits de mesure, partagent tous les préoccupations suivantes : (1) d’abord celle d’utiliser des facteurs de mesure individuels à portée prédictive ; (2) et de refléter un des schémas d’ordre causal suivants : « croyances-affect-intention » ou « croyances-cognition-intention ». Ortiz de Guinea et Markus (2009) expliquent ces deux variantes, pour ce qui est de l’utilisation continue des SI, en stipulant qu’il est nécessaire de comprendre les comportements intentionnels de l’utilisateur vis-à-vis du SI qui se reflètent en un certain nombre d’usages, liés à deux catégories de facteurs déterminants :

4- Des facteurs d’ordre cognitif qui supposent un calcul rationnel et une comparaison en termes d’avantages/inconvénients de la part des utilisateurs qui évaluent la confirmation (ou non) des bénéfices attendus, compte tenu d’un certain nombre de contraintes. Parmi ces facteurs, nous citons la facilité d’utilisation perçue, l’utilité perçue, le contrôle comportemental perçu, etc. (Fishbein et Ajzen, 1975 ; Bagozzi, 1982 ; Kim et Malhotra, 2005 ; Thong et al., 2006 ; Hsieh et al., 2008).

5- Des facteurs non cognitifs d’ordre émotionnel et affectif tels que l’attitude, la satisfaction, l’amusement perçu, l’affect, l’anxiété liée à l’ordinateur (Computer Anxiety), les normes subjectives, etc. (Davis et al., 1992 ; Malhotra et Galletta, 1999 ; Bhattacherjee, 2001 ; Venkatesh, 2000).

6Les travaux précurseurs qui se sont intéressés à cette question de recherche comprennent notamment la théorie du comportement interpersonnel de Triandis (1971), la théorie de l’action raisonnée (TRA) (Fishbein et Ajzen, 1975 ; Ajzen et Fishbein, 1980), la théorie du comportement planifié (TPB) (Ajzen, 1991 ; Mathieson 1991), le modèle de la TPB décomposée (Taylor et Todd, 1995), le modèle d’utilisation des PC (Thompson et al., 1994), le modèle motivationnel (Davis et al., 1992) et la théorie de la diffusion des innovations (Rogers, 1995). Ils ont servi par ailleurs de bases à des modèles prédictifs qui ont eu un très large écho dans les recherches en SI, notamment le modèle d’acceptation de la technologie (TAM) et ses extensions (voir tableau 1).

Tableau 1

Synthèse des théories et modèles d’acceptation des SI

Théories/Modèles Construits Clés Théorie de l’action raisonnée (TRA) Puisant ses fondements en socio – psychologie, la théorie de l’action raisonnée (Ajzen et Fishbein, 1975) a été utilisée par plusieurs chercheurs dans le domaine des SI au cours des dernières années pour expliquer le comportement d’adoption de ces outils. L’attitude Les sentiments positifs ou négatifs eu égard la réalisation d’un comportement La norme subjective La perception d’un individu quant à l’opinion de personnes qui lui sont importantes par rapport au fait qu’il réalise ou non un comportement donné Modèle de l’acceptation de la technologie (TAM) Inspiré de la TRA, le TAM est objectif est de prédire l’acceptation et l’utilisation des SI. Ce modèle a été appliqué à plusieurs types de technologies et d’utilisateurs. Utilité Perçue Le degré auquel une personne pense que l’utilisation d’un système améliore sa performance au travail Facilité d’utilisation perçue Le degré auquel une personne pense que l’utilisation d’un système ne nécessite pas d’efforts Le TAM a été étendu : TAM2 (Venkatesh et Davis, 2000) et TAM 3 (Venkatesh et Bala, 2008) Norme subjective Adapté de la TRA (Ajzen et Fishbein, 1975) Ajzen (1985) a étendu la TRA en ajoutant le construit « contrôle comportemental perçu » comme déterminant de l’intention et du comportement. Attitude à l’égard du comportement Adapté de la TRA Norme subjective Adapté de la TRA La TPB a été appliquée au contexte des SI (Mathieson, 1991 ; Taylor et Todd, 1995). Contrôle perçu du comportement d’exécuter le comportement Le modèle de diffusion des innovations (IDT) Rogers (1995) a développé ce modèle dans le but d’expliquer les processus d’adoption et de diffusion des innovations. Avantage relatif Le degré auquel une personne perçoit l’innovation comme porteuse d’un avantage, notamment un La compatibilité Le degré de congruence de l’innovation avec les valeurs, l’expérience passée et les objectifs de l’utilisateur. La complexité Le degré auquel l’utilisateur perçoit l’innovation La possibilité d’essai La possibilité de pouvoir expérimenter l’innovation avant de procéder à son utilisation. La visibilité La possibilité de montrer les résultats de l’innovation aux autres Schmitz et Fulk (1991) se sont inspirés des travaux de Bandura (1977) pour montrer que le comportement de l’individu en matière d’utilisation des SI est prévalant. Impact qu’ont les normes sociales et les attitudes des partenaires au travail sur la perception que les personnes ont des SI. Expérience des utilisateurs potentiels en matière de SI Expériences passées des utilisateurs avec les SI. Taylor et Todd (1995) proposent ce modèle qui intègre des construits de la TPB et du TAM. Attitude à l’égard du comportement Adapté de la TRA et de la TPB Norme subjective Contrôle perçu du comportement Adapté de la TRA et de la TPB Perceptions des contraintes internes et externes liées au comportement Utilité perçue Adapté du TAM En se basant sur la théorie des comportements interpersonnels de Triandis (1971), Thompson et al. (1991) ont appliqué ce prédire l’utilisation des PC par les Adéquation de la tâche Le degré auquel un individu croit qu’utiliser le SI peut améliorer sa performance au travail Complexité Le degré auquel une innovation est perçue comme Affect à l’égard de l’utilisation Adapté de Triandis (1971) Facteurs sociaux Adapté de Triandis (1971) Conditions facilitatrices Adapté de Triandis (1971) Théorie des comportements interp ersonnels Triandis (1971) développe la théorie des comportements interpersonnels (TIB) qui met en avant des facteurs sociaux, attitudinaux et affectifs pour expliquer les comportements vis-àvis des SI. Affect Sensation de joie, de plaisir, de gaieté, de dégoût, de mécontentement ou de haine qu’associe l’individu à un comportement donné Attitude Ensemble des croyances, attentes et valeurs attribuées aux SI par les utilisateurs Facteurs sociaux L’individu appartient à un groupe de référence avec lequel il interagit selon ses intérêts, ses attitudes et ses opinions. Il essaie d’agir en se conformant à ce que pensent les membres de son groupe. Conditions facilitatrices Facteurs environnementaux facilitant le comportement étudié Habitudes Les habitudes résultent d’un apprentissage et se réfèrent aux situations de comportement répétitives et automatiques et qui peuvent avoir lieu sans l’intention mais aussi l’attitude de l’individu. Conséquences perçues Les conséquences perçues résultent du produit de l’évaluation par l’individu des conséquences probables de son comportement avec la valeur qu’il attribue à ces conséquences. Modèle motivationnel (MM) Davis et al. (1992) ont développé le modèle motivationnel pour comprendre l’adoption et l’utilisation des nouvelles technologies. Motivation intrinsèque La perception selon laquelle l’utilisateur ne voudrait exécuter l’activité que pour le processus d’exécution en lui-même Motivation extrinsèque La perception selon laquelle une personne ne voudrait exécuter une activité que parce qu’elle est perçue comme étant un instrument servant à performance au travail, la paie ou l’estime des pairs. Le TAM révisé Le TAM révisé (Karahanna et Straub, 1999) a tenté d’intégrer au TAM (Davis et al., 1989) des facteurs déterminants de second niveau qui sont la présence sociale Impact qu’ont les normes sociales et les attitudes des partenaires au travail sur la perception que l’utilisateur a des SI. Présence sociale Degré auquel une technologie interactive (en particulier) assure la présence psychologique des partenaires avec lesquels l’utilisateur interagit. Développé par Venkatesh et al. (2003), l’UTAUT a pour objectif l’intégration des différentes perspectives théoriques communes dans la littérature portant sur l’acceptation et l’utilisation de la technologie. Performance attendue Degré auquel un individu croit que le SI utilisé l’aide à améliorer sa performance au travail Effort attendu Degré de facilité associé à l’utilisation du SI Conditions facilitatrices Degré auquel un individu croit qu’il existe une infrastructure technique pour soutenir l’utilisation du SI

Synthèse des théories et modèles d’acceptation des SI

7Adapté de la théorie de l’action raisonnée TRA (Theory of Reasoned Action) de Fishbein et Ajzen (1975), le TAM (Davis, 1986, Davis et al, 1989) explique l’acceptation de la technologie par l’utilisateur à partir de deux variables : l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue.

8

• L’utilité perçue est définie par le degré auquel une personne pense que l’utilisation d’un SI améliore sa performance au travail.
• La facilité d’utilisation se rapporte au degré auquel une personne pense que l’utilisation d’un SI ne nécessite pas d’efforts.

9Ces deux variables de base du modèle subissent l’effet de facteurs cognitifs et sociaux essentiellement individuels et organisationnels. L’utilité et la facilité d’utilisation perçues agissent sur l’attitude et l’intention de l’individu à l’égard de l’usage des SI. Des améliorations et enrichissements ont été apportés à ce modèle de base (Davis et al, 1992, Venkatesh et Davis, 2000 ; Venkatesh et al., 2003 ; Venkatesh et Bala, 2008). À titre d’exemple, nous citons l’étude comparative réalisée par Straub et al. (1995) qui propose de tester le TAM auprès d’utilisateurs américains, suisses et japonais, en référence aux travaux de Hofstede sur le management interculturel. Les auteurs en ont conclu que le TAM convient pour expliquer le comportement des américains et des suisses en matière d’utilisation des SI, alors qu’il n’a aucun pouvoir explicatif en ce qui concerne le comportement des utilisateurs japonais. Par ailleurs, King et He (2006) ont réalisé une méta-analyse du modèle TAM dans laquelle ils précisent que les extensions théoriques auxquelles ce modèle a donné lieu ont permis d’inclure des variables externes telles que l’efficacité comportementale perçue et qui le rapprochent ainsi de la théorie du comportement planifié (TPB).

10D’autres travaux se sont intéressés à la phase de post-adoption des SI en supposant que l’acceptation des SI se fait dans la durée et qu’elle ne se mesure pas exclusivement lors des premières étapes de mise en contact avec l’outil. Les modèles de post-adoption de la technologie (PAM) considèrent à ce titre que l’ultime variable dépendante est l’intention de la continuité d’utilisation de l’outil (Bhattacherjee, 1991 ; Limayem et al., 2007, Ortiz de Guinea et Markus, 2009). Il faut préciser ici que pour tous ces modèles, le lien entre l’intention et le comportement effectif n’est pas explicitement modélisé même s’il existe une très forte présomption que l’intention de la continuité d’utilisation implique par la suite la continuité d’utilisation. La précaution à prendre pour que cette hypothèse reste valable serait de se situer dans un contexte d’usage volontaire (et non pas contraint), ce qui n’est pas toujours le cas dans la pratique des usages des SI dans les organisations. Des développements détaillés de toutes ces théories et modèles de l’adoption des SI ne font pas l’objet de cet article. Nous proposons en revanche un tableau synthétique qui reprend les principales approches théoriques et empiriques et leurs concepts clés, que nous présentons dans le tableau 1 ci-dessus.

2 – Application de la théorie du comportement planifié

2.1 – Modèle théorique

11Dans le cadre de cette recherche, nous avons choisi d’adopter la théorie du comportement planifié que nous considérons comme très utile à la compréhension de l’usage des SI. Cette théorie a été développée par Ajzen (1991) et est venue répondre aux limites de la théorie de l’action raisonnée (Ajzen & Fishbein, 1980), ce qui justifie son adoption par un grand nombre de chercheurs (Mathieson, 1991 ; Taylor et Todd, 1995 ; Riemenschneider et al. 2003 ; George, 2004 ; Hsieh et al., 2008). En effet, la théorie de l’action raisonnée ne tient pas compte du rôle des variables qui limitent la liberté individuelle dans l’exécution d’un comportement souhaité. La théorie du comportement planifié stipule que les décisions précédant un comportement donné résultent d’un processus cognitif et émotionnel dans lequel le comportement est indirectement influencé par l’attitude envers l’action, les normes subjectives et le contrôle comportemental perçu (Ajzen, 1991). Cette dernière variable joue un rôle important dans la mesure où l’individu est contraint dans son comportement (capacité limitée, temps limité, environnement, etc.), et qui in fine a une influence sur son intention d’agir. Ainsi, le principal apport de la TPB par rapport aux théories alternatives réside dans la prise en compte des facteurs de contrôle comportementaux et sociaux, qu’il importe de considérer dans l’étude du comportement des individus vis-à-vis des SI.

12En outre, nous proposons dans cet article d’adjoindre au schéma de base de la TPB deux facteurs socio-démographiques, à savoir l’âge et le genre des utilisateurs que nous considérons comme variables modératrices (figure 1). Cette approche est en conformité avec des travaux théoriques récents sur les usages des SI (UTAUT, Venkatesh et al., 2003 et TAM3, Venkatesh et Bala, 2008). Elle pourrait également répondre à des préoccupations sociales liées à la pratique des SI dans nos sociétés et relevant de ce que l’on désigne notamment par la fracture numérique, à savoir l’exclusion de certaines catégories socio-démographiques de la mouvance actuelle où les SI sont omniprésents dans la vie de tous les jours. Nous nous intéresserons précisément aux usages des SI offrant un support aux processus de communication dans un cadre professionnel dans les entreprises. Les usages non professionnels, interpersonnels et ou ludiques ne sont pas considérés.

Figure 1

Modèle de recherche

Modèle de recherche

3 – Stratégie de recherche : Accès au terrain et résultats

24Nous proposons de tester nos hypothèses auprès d’un questionnaire de 2998 utilisateurs de SI en France. Nous exploitons une base de données constituée par l’observatoire de e-management crée par l’université de Paris Dauphine et la CEGOS qui vise à mesurer la numérisation des entreprises françaises et les usages des SI en France. La structure de notre échantillon est décrite dans le tableau 3 ci-dessous. L’opérationnalisation de nos construits et variables (leur traduction en items de questionnaire) est présentée dans le tableau 2 ci-dessous. Ces items se rapportant à des construits classiques en SI, ils font donc partie du questionnaire de l’observatoire du e-management (constitué de 74 questions) et ont donné lieu à une collecte de données auprès des utilisateurs de SI. L’ensemble de ces items a fait l’objet de validation interne (fidélité par rapport aux construits théoriques) et a aussi fait l’objet d’un pré-test. Tous nos items de mesure sont considérés comme réflexifs. Ils sont mesurés par une échelle de Likert de 7 points (de pas tout à fait d’accord à tout à fait d’accord). L’administration du questionnaire a été réalisée par un organisme spécialisé dans les enquêtes quantitatives et a eu lieu au téléphone. Les questionnaires recueillis ne sont pas nominatifs dans un souci de garantir l’anonymat des répondants.

Tableau 2

Opérationnalisation des variables

Construits Variables de mesure Items Attitude -La circulation de l’information dans les services de mon entreprise s’est améliorée (Q27-a) ; Liée à l’usage des SI de communication ou TIC dans l’entreprise * représentent l’étendue à laquelle l’utilisation d’un produit ou d’un système permet d’accroître l’utilisateur ». (Venkatesh et Brown, 2001) -La circulation de l’information dans mon service entre les collaborateurs (Q27-b) ; “L’attitude représente les sentiments positifs ou négatifs ressentis par un individu par rapport à l’exécution d’un comportement donné.” (Ajzen, 1974, p.216) -La circulation de l’information avec les différents partenaires extérieurs (clients, fournisseurs, partenaires, etc.) (Q27-c) ; -La circulation de l’information avec la hiérarchie s’est améliorée (Q27-d). Contrôle comportemental perçu -J’estime maîtriser les TIC nécessaires à l’exercice de ma fonction (Q56) C’est un construit emprunté au courant de la théorie sociale cognitive. Il représente “le jugement qu’un individu se fait de sa propre capacité à utiliser une technologie en vue d’accomplir une tâche ou un travail particulier.” (Venkatesh et al. ; 2003) Lié à l’usage des SI de communication ou TIC dans l’entreprise -Mon entreprise m’a correctement formé à l’usage des TC (Q57) Normes subjectives “La perception d’un individu des opinions d’autres personnes, importantes pour lui, concernant comportement donné.” -La direction générale de mon entreprise considère que TIC comme un enjeu stratégique (Q49) Liées à l’usage des SI de communication ou TIC dans l’entreprise (personnes concernées : la hiérarchie de l’entreprise) -Dans mon entreprise, les TIC constituent un avantage concurrentiel (Q50) (Fishbein et Ajzen, 1975, p.302) -Ma capacité à maîtriser les TIC est un critère important utilisé par ma hiérarchie pour m’évaluer (Q54) -La capacité de mes collaborateurs à maîtriser les TIC est un critère important que j’utilise pour les évaluer (Q55) Intention d’utilisation Décision d’intégrer dans la durée les TIC dans la réalisation des tâches -Je dois davantage savoir où trouver l’information (Q62) -Je dois davantage être capable de diffuser l’information (Q65) -Je dois régulièrement m’adapter à mes nouvelles conditions de travail (Q72) métier au quotidien (Q73) *Dans la formulation de nos items, nous avons préféré le libellé TIC (Technologies de l’information et de la communication) que celui de SI de communication (offrant un support aux processus de communication) car son usage est plus répandu dans la pratique.

Opérationnalisation des variables

3.2 – Le modèle de mesure

27Pour chacun de nos construits, nous vérifions la validité interne, la validité convergente et la validité discriminante. La validité interne est _a priori assurée au préalable par les précautions théoriques que nous avons prises dans le choix d’items validés par des travaux antérieurs. D’un point de vue statistique, la validité convergente est examinée par le calcul des indices de fiabilité composite (Composite reliability : CR) et l’indice Alpha de Cronbach (ce dernier étant sous-estimé dans les méthodes PLS, l’indice CR est davantage utilisé pour ce type de méthodes) et la variance moyenne partagée (Average Variance Extracted : AVE). Nous relevons également les valeurs des statistiques T et les coefficients de corrélation pour chacun des items relatifs à nos construits.

Tableau 3

Structure de l’échantillon

Critère Structure de l’échantillon (en %) Secteur d’activité BTP 3,3 Industrie 47,8 Commerce/Distribution 8,9 Hôtellerie/Restauration 1,4 Transports 2,8 Télécommunications et services informatiques 9,0 8,7 Services aux entreprises 8,6 Services aux particuliers 7,3 Autres 2,4 Taille de l’entreprise (nombre de salariés) <50 6,1 51-500 33,8 501-5 000 30,0 5 001-10 000 5,7 > 10 00 24,5 Formation initiale Autodidacte/Sans Diplôme 1,8 BEP/CAP 8,6 BAC 12,8 BAC+2 27,4 BAC+3/4 19,5 BAC+5 et plus 30,0 Expérience (Nombre d’années de vie active) Moins de 5 ans 12,0 5 à 10 ans 26,7 11 à 20 ans 32,9 Plus de 20 ans 28,4 Age <25 ans 3,2 26 à 35 42,5 36 à 50 45,6 >50 ans 8,7 Genre Homme 46,1 Femme 53,9

Structure de l’échantillon

28Les résultats que nous obtenons quant à la validité convergente de notre modèle sont très satisfaisants, tous les critères obtenus excèdent largement les seuils requis (Nunnally et Bernstein, 1994 ; Fornell et Larker, 1981 ; Hensler et al., 2009). La validité discriminante est appréciée en examinant les contributions factorielles des items à leurs construits théoriques respectifs. Nous vérifions en particulier que pour chaque construit, les contributions factorielles sont supérieures aux contributions factorielles croisées (entre chaque item et les autres construits). La validité discriminante est également évaluée selon Fornell et Larker (1981) en vérifiant que la racine carrée de l’AVE pour chaque construit excède les corrélations inter construits le concernant. Selon ces deux catégories de critères, la validité discriminante de notre modèle est assurée.

3.3 – Le modèle structurel

29Ayant obtenu des spécificités psychométriques satisfaisantes de notre modèle, nous pouvons à présent en estimer les relations structurelles entre les construits et donc la vérification de nos hypothèses de recherche. Nous effectuons des analyses de Bootstrapping (Hensler et al., 2009) pour la population globale, puis pour les sous-populations hommes, femmes, moins de 25 ans, plus de 50 ans. Les relations de corrélation entre les construits sont estimées en examinant les coefficients de corrélation standardisés (path-coefficients) et les valeurs t (t-values) obtenues suite aux analyses de Bootstrapping. Une relation de corrélation est significative si la valeur t est supérieure au seuil de 1,96. Nous pouvons également calculer le degré de significativité des corrélations (en calculant les valeurs p associées aux valeurs t). Des coefficients de corrélation positifs et se rapprochant de 1 supposent un fort lien de corrélation positif. Les résultats que nous obtenons sont présentés dans le tableau 4 (échantillon global), le tableau 5 (résultats hommes/femmes) et le tableau 6 (résultats <25 / > 50 ans).

Tableau 4

Résultats modèle global

Hypothèses Relation de corrélation de corrélation (standardisés) Statistiques -T des hypothèses H1 ContCP ATT 0,215*** 10,662 H2 NormSub CONTCP 0,361*** 18,834 H3 NormSub ATT 0,184*** 9,314 H4 ATT INT USE 0,122*** 6,187 H5 ContCP INT USE 0,120*** 5,787 H6 NormSub INT USE 0,323*** 17,569 * p< .10 ; **p< .05 ; *** p< .01

Résultats modèle global

30Pour ce qui est de la population globale, toutes nos hypothèses de recherche sont validées au seuil de 0.01, ce qui est un excellent résultat. En revanche, notre modèle explique la variance de l’intention d’utilisation des SI de communication à 19 % (R2 = 0.19). Ce niveau est assez faible mais il est comparable à des travaux analogues qui aboutissent à des R2 compris entre 18 % et 21.1 % pour l’étude de Limayem et al. (2007) sur la continuité d’utilisation des SI. Un R2 relativement faible signifie que d’autres facteurs que ceux compris dans le modèle de recherche expliquent la variable dépendante.

Tableau 5

Résultats Populations hommes/femmes

Population Hommes Hypothèses Relation de corrélation de corrélation (standardisés) Statistiques -T des hypothèses H1 ContCP ATT 0,233*** 8,247 H2 NormSub CONTCP 0,368*** 11,87 H3 NormSub ATT 0,200*** 6,679 H4 ATT INT USE 0,090** 2,751 H5 ContCP INT USE 0,116*** 3,910 H6 NormSub INT USE 0,339*** 11,486 Population Femmes Hypothèses Relation de corrélation de corrélation (standardisés) Statistiques -T des hypothèses H1 ContCP ATT 0,202*** 7,143 H2 NormSub CONTCP 0,356*** 14,363 H3 NormSub ATT 0,174*** 6,529 H4 ATT INT USE 0,151*** 6,168 H5 ContCP INT USE 0,124*** 4,907 H6 NormSub INT USE 0,307*** 12,253 * p< .10 ; **p< .05 ; *** p< .01

Résultats Populations hommes/femmes

31L’examen des résultats obtenus auprès des deux sous-populations hommes et femmes montre que nos hypothèses sont vérifiées dans les deux cas, aucune divergence notable n’est à constater. Les R2 obtenus sont de 18.9 % pour les hommes contre 19.2 % pour les femmes, ce qui ne constitue pas une différence significative. Les hommes et les femmes de notre échantillon semblent adopter le même comportement vis-à-vis des SI de communication. L’effet modérateur de la variable genre est infirmé.

Tableau 6

Résultats Populations moins de 25 ans / plus de 50 ans

Population de moins de 25 ans Hypothèses Relation de corrélation de corrélation (standardisés) Statistiques -T des hypothèses H1 ContCP ATT 0,449*** 4,539 H2 NormSub CONTCP 0,489*** 6,079 H3 NormSub ATT 0,139 1,295 H4 ATT INT USE 0,190** 1,980 H5 ContCP INT USE 0,147 1,194 H6 NormSub INT USE 0,357*** 3,673 Population de plus de 50 ans Hypothèses Relation de corrélation de corrélation (standardisés) Statistiques -T des hypothèses H1 ContCP ATT 0,280*** 4,562 H2 NormSub CONTCP 0,394*** 6,198 H3 NormSub ATT 0,145** 2,191 H4 ATT INT USE 0,126 1,626 H5 ContCP INT USE 0,074 0,937 H6 NormSub INT USE 0,384*** 5,349 * p< .10 ; **p< .05 ; *** p< .01

Résultats Populations moins de 25 ans / plus de 50 ans

32Enfin des divergences de comportement sont constatées sous l’effet de l’âge. Particulièrement, pour la population des personnes de plus de 50 ans, l’intention d’utilisation des SI est affectée exclusivement par les normes subjectives (l’opinion de la hiérarchie). Ni l’attitude, ni le contrôle comportemental perçu ne semblent y jouer de rôle significatif. Pour ce type d’utilisateurs, les positions prises par les instances dirigeantes sont déterminantes de l’usage effectif des SI de communication, indépendamment des bénéfices utilitaires perçus (attitude) et du degré de maîtrise perçu de ces outils. Les hypothèses H1, H2 et H3 sont elles corroborées. Pour les jeunes de moins de 25 ans, le contrôle comportemental perçu n’affecte pas l’intention d’utilisation. Par ailleurs, les normes subjectives n’ont pas d’impact visible sur l’attitude. Nous noterons aussi que la variance expliquée de l’intention d’utilisation passe à 31,3% pour les jeunes de moins de 25 ans, ce qui est un accroissement fort significatif du pouvoir explicatif de notre modèle (une importance moindre est accordée à d’autres facteurs connexes non pris en compte par le modèle). Ces divergences font écho à certains travaux qui stipulent que plus l’expérience en SI est élevée, moins important sera le poids de l’influence sociale (normes subjectives). L’utilisateur étant à même de s’affranchir de l’opinion dominante de son entourage. Les jeunes de moins de 25 ans étant considérés globalement comme des natifs digitaux, leur affranchissement des normes subjectives est tout à fait compréhensible, par rapport à des profils d’utilisateurs « contraints » issus de générations plus avancées dans l’âge telles que les personnes de plus de 50 ans. L’effet de la variable âge est donc confirmé.

Conclusion

33Dans cet article, nous décrivons un processus de recherche hypothético-déductive qui vise à mesurer le degré d’acceptation des SI de communication. Nous avons adapté la théorie du comportement planifié (TPB) en y intégrant deux variables démographiques (l’âge et le genre). Nous considérons que cette théorie est insuffisamment mise en application dans des travaux empiriques, bien qu’elle ait servi de base théorique à d’autres travaux beaucoup plus usités tels que le modèle TAM. L’intérêt de la TPB est accentué dans le sens où elle mesure aussi bien l’adoption première (lors des premières phases de mise en contact avec le SI) que la continuité d’utilisation (Limayen et al., 2007). Une première contribution de ce travail a consisté à mettre en avant ce modèle et de le comparer aux autres outils de mesure. Notre étude comprend certaines limites inhérentes à la méthodologie adoptée, qui nous interdit de faire émerger d’autres facteurs déterminants de l’adoption des SI autres que ceux compris en amont dans le modèle de recherche. Vu le niveau de variance expliquée, de tels facteurs déterminants issus d’approches interprétatives, inductives notamment, seraient les bien venus. Les biais liés à l’utilisation des mesures perceptuelles et des items déclaratifs sont également à signaler. Leurs effets ont été limités autant que possible par l’adoption de mesures déjà validées dans des recherches précédentes et par le soin apporté à la construction théorique des variables. Les résultats obtenus confirment globalement le rôle déterminant de l’attitude, du contrôle comportemental perçu et des normes subjectives sur l’intention d’utilisation dans la durée des SI de communication dans un cadre professionnel. Aucune différence de comportement n’est à constater entre les hommes et les femmes eu égard aux interactions avec les SI (attitude ou comportement), ce qui infirme toute thèse sexiste considérant que les femmes seraient moins à l’aise dans la manipulation des outils technologiques liés à l’information. En revanche, l’effet de l’âge est confirmé, notamment en ce qui concerne le respect (pour les moins jeunes) et le moindre respect (pour les plus jeunes) des normes sociales dominantes dans l’entreprise. Cet article fait enfin écho à des travaux récents qui stipulent que l’échec d’un nombre important de projets SI est dû plus à des facteurs humains qu’à des facteurs techniques (Au et al., 2008) et plaide pour la nécessité de considérer les facteurs humains liés à l’acceptation des SI lors de l’évaluation des impacts de ces outils dans les entreprises et la mesure de leur contribution à la performance aussi bien individuelle qu’organisationnelle.