l`adoption de la banque sur internet par les chefs - URAM

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Proceedings of the Marketing Spring Colloquy (MSC)
Unit of Research & Applications in Marketing (URAM)
Special Volume: 2016, Vol. (3), pp: 27-44
E-ISSN: 2490-4376
Conference Paper
L’ADOPTION DE LA BANQUE SUR INTERNET PAR LES CHEFS
D’ENTREPRISES : UNE VALIDATION DU T.A.M DANS LE CONTEXTE
TUNISIEN
Raida Regaieg Essafi, Néji Bouslama
URAM, FSEG de Tunis, Université de Tunis El Manar
e-mail : [email protected]
L’ADOPTION DE LA BANQUE SUR INTERNET PAR LES CHEFS D’ENTREPRISES : UNE
VALIDATION DU T.A.M DANS LE CONTEXTE TUNISIEN
Résumé :
La pertinence éprouvée du modèle d’acceptation des nouvelles technologies (TAM) justifie
son application à cette recherche. Ce modèle a constitué une référence pour le
développement du cadre théorique relatif à l’identification des déterminants de l’utilisation
d’Internet dans le rapport banque/entreprise et a bénéficié de sa validation dans le
contexte tunisien.
MOTS CLES : Banque sur Internet, TAM, utilité perçue, facilité perçue, intention d’utilisation
ADOPTION OF ONLINE BANKING BY BUSINESS LEADERS: VALIDATION OF T.A.M IN
TUNISIAN CONTEXT
Abstract:
The proven relevance of the technology acceptance model (TAM) justifies its application to
this research. This model was a reference for the development of the theoretical framework
for the identification of the determinants of use of the Internet in the relationship between
Bank and company and has benefited from its validation in the Tunisian context.
KEY WORDS: Bank on Internet, TAM, perceived usefulness, perceived ease, intent to use
*Paper presented at the 3rd Conference of URAM. Hammamet, Tunisia. 4-5 May, 2012
Proceedings of the Marketing Spring Colloquy (URAM), Vol. 3. May, 2016.
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Raida Regaieg Essafi & Néji Bouslama
L’ADOPTION DE LA BANQUE SUR INTERNET PAR LES CHEFS D’ENTREPRISES : UNE
VALIDATION DU T.A.M DANS LE CONTEXTE TUNISIEN
I/ LA THEORIE DE L’ACTION RAISONNEE
INTRODUCTION
La majorité des recherches existantes au
niveau de l’explication des déterminants de
l’utilisation de la technologie Internet se
sont basées sur les facteurs d’explication de
l’adoption au niveau du rapport « Business
to Consumer ». Sachant que le rapport «
Business to Business » est un axe de
recherche très intéressant pour la
compréhension de la diffusion de la
technologie entre professionnels. En
conséquence, la détermination des facteurs
explicatifs de l’intention de l’utilisation
d’Internet dans le rapport banque
/entreprise est devenu de plus en plus
nécessaire face aux enjeux de la
compétitivité et de la mondialisation.
Dans cette recherche, nous allons nous
inspirer
principalement
du
modèle
d’acceptation de la technologie (TAM) de
Davis (1989) qui a bénéficié d’une bonne
validation dans plusieurs études empiriques
(Kown et Chidambaram 2000, Mathieson
1991, Taylor et Todd 1995) et qui reste à
priori le modèle le plus solide dans
l’explication du comportement d’adoption
des technologies d’information (Dulyalak et
Settapong 2005).
La pertinence éprouvée du TAM justifie son
application à cette recherche. En effet,
étant donnée le nombre important des
recherches qui ont soutenu le TAM, ce
modèle va constituer une référence pour
l’identification des déterminants de
l’utilisation d’Internet dans le rapport
banque/entreprise. Alors comment le TAM
est il en mesure d’expliquer les
déterminants de l’utilisation de la banque
sur Internet par les chefs d’entreprises en
Tunisie ?
La théorie de l’action raisonnée désignée
en anglais par « Theory of Reasoned Action
» a été développée par Ajzen et Fishbein
(1980). Dans leur modèle qui provient des
recherches réalisées dans la psychologie
sociale, ils définissent les liens entre les
croyances, les attitudes, les normes et les
intentions comme c’est indiqué par le
schéma suivant :
Schéma N1: Le modèle développé par la
théorie de l’action raisonnée (voir annexe)
Le comportement de l’individu est
déterminé par son intention d’adoption ou
de rejet.Cette intention est influencée par
les normes subjectives de l’individu ainsi
que son attitude envers le comportement,
ce qui fait que le comportement est
totalement contrôlé par l’individu (Fishbein
et Ajzen 1975). Donc la liberté d’agir n’est
pas limitée et contrôlée par d’autres
conditions. Les croyances (perceptions)
influencent l’attitude, qui influence à son
tour l’intention. Ce principe a été supporté
par Davis (1989) dans son modèle
d’acceptation de la technologie qui a été
adopté par plusieurs recherches antérieures
visant à comprendre les déterminants de
l’acceptation de la technologie tout en
tenant compte au niveau des croyances
perçues de la perception de la facilité et de
l’utilité d’utilisation de la technologie.
Toutefois ce principe est en mesure d’être
supporté par notre recherche qui vise à
expliquer les déterminants de l’acceptation
de la technologie Internet dans le rapport
banque /entreprise.
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II/ LE MODELE D’ACCEPTATION DE LA
TECHNOLOGIE (TAM) (Davis 1989)
Schéma N2 : Modèle de l’acceptation de la
technologie (TAM) de Davis (1989) (voir
annexe)
Le modèle d’acceptation de la technologie
(TAM) (Technology Acceptance Model)
développé par Davis (1989) est un modèle
spécifique
qui
permet
d’expliquer
l’acceptation et l’utilisation des nouvelles
technologies de l’information dans les
organisations (Zaoui et Akremi 2003,
Dulyalak P et Settapong M 2005). Il a été
développé par Davis en 1989 pour expliquer
le
comportement
d’utilisation
de
l’ordinateur (Dulyalak et settapong 2005). Il
se base sur le fait que l’adoption est en
fonction de l’influence de la facilité et de
l’utilité de l’utilisation perçue sur l’intention
de l’utilisateur (Harker D et Van Akeren
2002).
Il s’agit d’un modèle qui explique comment
les caractéristiques de la technologie
affectent la perception et ultérieurement
son utilisation (Venkatesh 2000). Ce modèle
a été appliqué dans le contexte du
comportement en ligne du consommateur
(Bruner et Kumar 2005) et a été testé
empiriquement par plusieurs études
(Venkatesh et Davis 2000, Yousafzai et
Pallister 2007).
De même selon Taylor et Todd (1995), le
TAM peut prédire les déterminants de
l’acceptation d’un système et orienter les
changements nécessaires même avant que
les usagers n’aient d’expérience avec le
système étudié, donc le TAM peut expliquer
le succès ou l’échec dans l’adoption des
nouvelles technologies. Dans ce modèle,
Davis (1989) relie l’utilité perçue, la facilité
d’utilisation perçue aux attitudes et au
comportement réel d’utilisation
des
technologies basées sur l’ordinateur. En
effet, Davis a identifié un nombre de
variables fondamentales suggérées par les
études antérieures sur les déterminants
cognitifs et affectifs de la technologie basée
sur l’ordinateur.
Il a ensuite utilisé la théorie de l’action
raisonnée comme base théorique pour
spécifier les relations de causalité entre les
variables identifiées. Le modèle repose sur
l’hypothèse que l’acceptation du système
d’information est déterminée par les
intentions d’utilisation du système, que les
intentions sont influencées par l’attitude de
l’individu envers l’utilisation du système
d’information et que cette attitude est
influencée par l’utilité perçue et la facilité
d’utilisation perçue comme s’est indiqué
par le schéma suivant :
Le TAM a été cité en effet 425 fois dans les
recherches entre 1989 et 2000 (Venkatesh
et Davis). Il a été testé sur différents
groupes et organisations et a été analysé
par différents outils statistiques (Gefen
2000), de même ce modèle a été appliqué
sur plusieurs modes d’utilisations des
technologies tels que le cas de l’utilisation
du e-mail (Adams, Nelson et Todd 1992,
Davis 1989), l’utilisation du Word
Processors (Adams, Nelson et Todd 1992,
Davis, Bagozzi et Warshaw 1989),
l’utilisation du groupware (Taylor et Todd
1995), l’utilisation du Word Wide Web
(Lederer, Maupin, Sena et Zhuang 2000).
Le TAM original a été supporté par plusieurs
chercheurs tels que Huang E (2005) dans le
cadre de présentation des facteurs
d’acceptation du site web, AmaokoGympahet Salam (2004) dans le cadre
d’implantation du système ERP, par Chau et
Hu (2002) dans le cadre de l’étude des
déterminants de l’acceptation de la
télémédecine. Ce modèle a été aussi
supporté par Chau (2001) dans une étude
qui porte sur l’utilisation des innovations
technologiques, par Liaw et Huang (2003),
Lin et Wu (2004), dans le contexte de
l’utilisation des ordinateurs au travail et Yi
et Hwang (2004), dans le contexte de
l’utilisation du web et par Ndubisi (2006)
pour tester l’e-learning. Ainsi, Bangaly
(2005) explique que selon le modèle
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d’acceptation de la technologie on utilise
une technologie en raison de la croyance
que celle-ci est utile dans l’amélioration de
son efficacité (utilité) et de son efficience
(facilité) pour l’accomplissement des
tâches. Ce modèle a été aussi supporté par
Deltour (2002) dans le cadre d’une analyse
des déterminants d’acceptation de la
messagerie électronique par du personnel
administratif. En plus, en se référant à une
méta analyse effectuée par Legris et al
(2003) sur les travaux utilisant le TAM entre
1980 et 2001, les auteurs ont constaté qu’à
l’exception d’un seul cas, toutes les
recherches montrent l’existence des
relations significatives entre l’utilité perçue,
la facilité d’utilisation perçue, l’attitude et
l’intention
Le modèle qui sera proposé dans cette
recherche tente d’expliquer l’acceptation
d’Internet dans la relation banque/
Entreprise. En se basant sur le TAM
développé par Davis (1989), le modèle
attitudinal relatif aux technologies de self
service (TBSS) développé par Bagozzi et
Dabholkar et (2002), celui de Limayem et
Frini (2004), de El Akremi et Zaoui (2003),
de Leroy et al (2005) et de Constance et
Naveen (2006), nous allons considérer que
l’utilité et la facilité de l’utilisation
constituent donc les variables clés du
modèle de Davis (1989), étant donné
l’importance de leurs impacts sur les
comportements. Par conséquent nous
allons
considérer
que
l’intention
d’utilisation d’Internet dans le rapport
banque/Entreprise est influencée par
l’attitude à l’utilisation d’Internet qui est
déterminée par la perception de la facilité
et de l’utilité de l’utilisation d’Internet. Dans
ce qui suit, nous allons essayer de présenter
les définitions les plus appropriées de
chaque concept théorique de notre modèle,
tout en présentant les hypothèses
résumant les relations entre l’ensemble des
variables.
III/ LE CADRE CONCEPTUEL
LA PERCEPTION
D’INTERNET
DE
L’UTILISATION
Selon De Vito (1993), la perception est le
processus de prise de conscience de
nombreux stimuli touchant nos sens, elle
influe sur les stimulu ou les messages que
nous recevons et sur la signification que
nous leur donnons. En marketing, « c’est le
processus par lequel un consommateur
prend conscience de son environnement
marketing et l’interprète de telle façon qu’il
soit en accord avec son schéma de
référence » (Dussart 1983). Selon la théorie
de l’adoption et de la diffusion de
l’innovation, les perceptions concernant
l’utilisation de l’innovation ont tendance à
influencer le comportement d’adoption de
cette innovation (Rogers1995). Au niveau
de notre recherche et concernant la
perception de l’utilisation d’Internet, nous
allons prendre en considération :
- La facilité perçue de l’utilisation
d’Internet
Le concept de facilité d’utilisation est
largement utilisé dans la littérature sur
l’acceptation d’une technologie par les
utilisateurs et sur les comportements des
utilisateurs. Selon Karahanna E et Straub
DW (1999), ce concept détermine
l’adoption.
La facilité d’utilisation traduit le degré de
non complexité et l’utilisation d’un système
sans effort mental, elle englobe les
jugements des efforts requis pour pouvoir
utiliser la technologie (Davis et al 1989) et
exprime le degré jusqu’auquel l’innovation
est perçue comme étant difficile à
comprendre ou à utiliser (Moore et
Benbaset 1991, Rogers 1995). Selon
Triandis (1979) les conditions facilitatrices
sont les facteurs de l’environnement de
30
l’individu qui facilitent le comportement à
effectuer, ce sont les facteurs objectifs
rendant un acte plus facile à accomplir. La
facilité d’utilisation perçue se réfère à
l’effort attendu par l’individu. Ce construit
fait aussi référence à celui de complexité de
Rogers (1995) qui exprime le degré
jusqu’auquel l’innovation est perçue difficile
à comprendre ou à utiliser. En 1989, Davis
pense que la facilité est: « le degré avec
lequel
une
personne
croît
que
l’utilisation d’un système spécifique est
libre de tout effort ». Hill et al (1987) et
Davis (1989) maintiennent l’argument que
les définitions de la facilité d’utilisation et
de l’efficacité personnelle sont identiques.
Venkatesh et Davis (1994) soutiennent
encore qu’il existe des raisons pratiques
plus intuitives pour penser que ces deux
concepts ne font qu’un.
La facilité est considérée comme étant un
déterminant important de l’usage de la
technologie (Davis, et al 1989, Peppers
1998, Chau 1996, ktat S 2004, Adapa 2008,
Isaac H et Volle 2008). Elle détermine
l’intention de son utilisation (Venkatesh V
2000, Clarke C 2000). A titre d’exemple
Katz (1997) a montré que la complexité de
la technologie et l’inconfort avec
l’utilisation de l’ordinateur représentent des
obstacles pour l’adoption d’Internet. En
effet selon Lederer et al (1998) et Peppers
(1998), la facilité d’utilisation affecte
l’intention d’utilisation du Word Wide Web.
De même dans une étude réalisée à
Singapour et tout en se basant sur une
comparaison entre les adopteurs de la
banque sur Internet et des non adopteurs
de ce nouveau canal de distribution
financier, Gerrard et Cunningham (2003),
ont remarqué que parmi les facteurs qui
conditionnent l’adoption de la banque sur
Internet est le fait qu’ils trouvent que
l’utilisation d’Internet offre moins de
complexité. Ce qui a été aussi approuvé par
Qureshi et khagan (2008), Pikkarrainen et al
(2004), Ndubisi et al (2004). Ainsi, au niveau
de cette recherche et en se basant sur les
travaux de Davis et al (1989), la facilité
d’utilisation va se référer à l’aisance avec
laquelle l’utilisateur a appris à se servir de la
banque sur Internet, la facilité avec laquelle
il réalise ses objectifs, la simplicité de sa
relation avec l’outil.
- L’utilité perçue de l’utilisation
d’Internet
Les travaux de Meuter et Al (2000)
avancent que l’utilité perçue de l’utilisation
est un déterminant de la satisfaction reliée
à l’utilisation des technologies de self
service. Elle est considérée comme étant la
perception des conséquences positives de
l’utilisation, elle fait référence à celle de
bénéfice perçu (Enderwick 2000) : c’est un
substitue théorique au concept d’avantage
relatif développé dans la théorie de
l’adoption (Chen et al 2002), qui est
considéré comme le degré jusqu’auquel
l’innovation est perçue comme offrant un
avantage supérieur (Limayem et Frini 2004)
Le concept d’utilité d’une technologie de
l’information est issu des travaux de Davis
(1986, 1989). Cet auteur défini le terme
utilité par l’apport supplémentaire qui peut
améliorer la performance et l’efficacité de
la réalisation du travail. Il relie la notion
d’utilité d’un outil de communication à celle
de performance de l’utilisateur et suggère
que si les utilisateurs considèrent qu’ils sont
avantagés
par
l’utilisation
d’une
technologie, alors la probabilité de son
utilisation augmente. Alors que Rogers
(1983, 1995), dans la théorie de diffusion
des innovations, assimile le concept de
l'utilité à celui d’avantage relatif : « défini
comme le degré auquel une innovation est
perçue comme étant meilleure que ses
précurseurs formulés ». Moore et Benbasat
(1991) notent également des similitudes
entre les deux variables. Quant à Goodwin
(1987), il assimile utilité et fonctionnalité. Et
il qualifie un outil de fonctionnel par un
outil qui offre des prestations utiles à la
réalisation d’objectifs.
31
En se basant sur le TAM (Davis 1989), les
travaux de Bendana et Rowe (2003), Zaoui
et Akremi (2003), et sur le fait que
l’avantage relatif d’une innovation est
positivement corrélé à son taux d’adoption
(Rogers 1983), nous allons considérer dans
cette recherche que l’utilité perçue de
l’utilisation d’Internet est l’un des facteurs
explicatifs de son utilisation. Le concept de
l’utilité perçue est l’un des déterminants de
l’utilisation (Ktat S 2004). Il s’agit d’un
déterminant important de l’intention de
l’utilisation de la technologie (Chau 1996,
Adapa 2008) tel que l’utilisation de
l’Internet (Jiang JJ et al 2000, Ledrer et al
1998) et l’acceptation de l’utilisation de la
banque en ligne, (Qureshi et khagan 2008,
et Pikkarrainen et al 2004, Ndubisi et al
2004 et Qureshi et al 2008).
ATTITUDE A L’UTILISATION D’INTERNET
Le concept d’attitude occupe une place
centrale dans l’analyse du comportement
du consommateur. Traditionnellement, les
attitudes sont considérées comme des
prédispositions
mentales
durables,
s’exprimant de manière favorable ou
défavorable à l'égard de l’objet et qui
conduisent l'individu à réagir dans un sens
déterminé (Eagly et Chaiken 1993, Katz
1960). Selon Eagly et Chaiken (1993),
l’attitude est la tendance psychologique
qui s’exprime par l’évaluation d’une entité
spécifique, selon un certain degré de
faveur ou de défaveur. L’importance des
travaux qui lui ont été consacrés illustre
les enjeux qui en découlent, tant sur le
plan théorique (la modélisation du
comportement du consommateur) que
sur le plan opérationnel (l’action destinée
à influencer les préférences de l’acheteur
pour l’orienter vers un produit précis). Elle
peut faire référence à celle des bénéfices
perçus (Au et Enderwick 2000). Dans ce
même contexte, Ajzen et Fishbein (1980),
Davis, (1989) stipulent que l’attitude
exprime l’évaluation positive ou négative
d’émettre le comportement. Une
première difficulté liée à ce concept est
l’abondance et la variété des définitions
qui ont été données. L’attitude est alors
définie comme l’orientation positive ou
négative du consommateur à l’égard d’un
produit ou d’une marque (Assael 1987).
D’autres auteurs ont défini l’attitude d’une
manière plus étroite, en établissant une
relation entre l’attitude et les besoins
auxquels elle est associée, Howard (1989)
propose ainsi la définition suivante : «
l’attitude à l’égard d’une marque est définie
comme le degré de satisfaction de ses
besoins que le consommateur considère
que cette marque peut lui apporter ». De
même quant au Rogers (1995), l’attitude
vis-à-vis de l’innovation est une variable
très importante pour expliquer la décision
de l’adoption et plus particulièrement
l’attitude vis-à-vis de la technologie
d’information est considérée comme étant
un déterminant explicatif de l’acceptation
de l’utilisation de la technologie (Davis
1989). En effet, l’attitude envers le site
marchand est représentée comme la
prédisposition des internautes à répondre
d’une manière favorable ou défavorable à
un site web (Chen et Wells 1999). Or,
quelles que soient les définitions qu’ils en
retiennent, tous les auteurs s’accordent sur
le fait que L’attitude est le meilleur
prédicateur du comportement.
L’INTENTION
D’INTERNET
DE
L’UTILISATION
Ajzen et Fishbein (1975) définissent
l’intention comme une composante
conative intermédiaire entre l’attitude et le
comportement. Ils ont démontré l’existence
d’une
relation
étroite
entre
le
comportement et l’intention. Selon Eagly
Chaiken (1993), l’intention présente le
32
niveau conscient d’une personne d’exercer
un effort afin de réaliser un comportement.
Les théories expliquant l’intention de
comportement sont la théorie de l’action
raisonnée et la théorie du comportement
planifié. La théorie de l’action raisonnée
prédit l’intention à partir de l’attitude et
des normes subjectives. Par contre, la
théorie du comportement planifié adjoint à
ces variables explicatives le concept de
contrôle perçu.
Selon Chaabouni Amel (2006), l’une des
mesures clé du succès d’implantation des
nouvelles technologies est l’intention de
leurs utilisations, en effet l’usage d’un
système est une réflexion de l’acceptation
de la technologie par les utilisateurs
(Venkatesh et Davis 1999), autrement dit
l’utilisation des nouvelles technologies
(Legris et al 2003) ou bien leurs adoptions
actuelles (Chen et al 2002, Limayem et al
2000) sont déterminées par l’intention
comportementale de leurs utilisations.
IV/PERCEPTION
L’UTILISATION
ET
ATTITUDE
A
La perception des caractéristiques de
l’utilisation d’Internet constitue la première
composante qui détermine la formation des
attitudes envers cette nouvelle technologie.
En effet, Debbabi et al (2003) avancent que
l’attitude adoptée à l’égard d’Internet est le
résultat du traitement que fait l’internaute
de certains attributs et caractéristiques de
l’outil Internet.
- La facilité de l’utilisation perçue et
l’attitude à l’utilisation d’Internet
En se basant sur les travaux conduits en
matière du système d’information sur
l’acceptation de la technologie et
notamment de Davis (1989) et O’cass et
Frenech (2003) qui ont construit un modèle
d’adoption du commerce électronique,
nous pouvons considérer que l’adoption ou
non de ce genre du commerce dépend de
l’attitude qui est en fonction de la facilité
perçue de l’usage d’Internet (Leroy et al
2005). Ce concept affecte positivement
l’attitude à l’utilisation des technologies de
self service et précisément l’utilisation
d’Internet (Dabholkar’s 1994, Davis 1986,
Bagozzi et Warshaw 1989, 1992, Limayem
et Frini 2004). En effet, très souvent les
difficultés de navigation sont citées comme
des barrières à l’achat en ligne
(Ranganathan et Ganapathy 2002).
Le modèle TAM de Davis (1989) et les
travaux de Bendana et Rowe (2003)
montrent que la facilité d’usage influence la
consommation sur Internet, de même
Roger E (1995), Butler et Peppard (1998) et
Guimond A (2008) stipulent que la diffusion
des innovations dépend de la perception de
la complexité du produit, ainsi nous
pouvons considérer que la perception du
degré de difficulté de l’utilisation d’Internet
est l’un des facteurs explicatifs de son
utilisation qui influence le degré de sa
diffusion.
En système d’information, certaines
recherches ont vérifié empiriquement que
la facilité d’utilisation est un déterminant
direct de l’attitude (Mathieson 1991, Taylor
et Todd 1996, Agrarwal et Prasad 1997,
1999). Ainsi Childers et al (2001) ont montré
que la facilité d’utilisation perçue est un
déterminant de l’attitude envers le
magasinage interactif, de même Chen et al
(2002) ont montré que la facilité
d’utilisation et l’utilité perçue sont les
premiers déterminants de l’attitude envers
l’utilisation des magasins en ligne, aussi
Bangaly Kaba (2005) dans une application
au cas du Québec relative à l’étude de
l’adoption des téléphones cellulaires, a
précisé l’existence d’une influence positive
de la facilité d’utilisation sur les attitudes.
Ainsi, La difficulté d’utilisation peut créer
chez le consommateur une attitude
33
défavorable envers l’utilisation d’Internet.
En
effet,
plusieurs
consommateurs
préfèrent
utiliser actuellement les
nouvelles techniques de self service que les
techniques traditionnelles du fait qu’ils
perçoivent une facilité d’utilisation.
(Dabholkar, 1996, 2001, Meuter et al 2000).
Ce qui fait que selon la théorie de l’action
raisonnée, Ajzen et Fishbein (1980)
stipulent l’existence d’une relation de
causalité entre la facilité d’utilisation et
l’attitude à l’utilisation de la technologie.
Cette relation est aussi supportée par
Szajana B (1994), Igabria M et al (1995).
d’où l’aboutissement
suivante :
Selon les données recueillies auprès de cent
quatre organisations canadiennes, Limayem
M et Chabchoub N (1999) démontrent que
les conditions faciles de l’utilisation sont
l’un des facteurs déterminants de
l’utilisation d’Internet, de même Bendana
et Rowe (2003) ont montré que l’utilité
d’utilisation perçue affecte l’achat sur
Internet. La difficulté perçue a donc un
effet direct sur l’attitude à l’utilisation
d’Internet (Taylor et Todd 1995, Au et
Enderwick 2000). En effet, plus les
utilisateurs penseront que l’achat sur
Internet est difficile, plus leur attitude
envers l’utilisation sera défavorable (Zaoui
Iet El Akremi A 2003). De même dans le
contexte de l’adoption de la technologie
Internet, Dulyalak Pet Settapong M (2005)
et Lederer et al (1998) supportent
l’existence d’une relation positive entre la
facilité
d’utilisation
et
l’intention
d’utilisation.
Les conséquences perçues de l’utilisation
influencent le comportement le plus
souvent par un effet indirect via les
attitudes (Malhotranet Mac 2001). En effet,
en système d’information, certains auteurs
stipulent que l’utilité perçue est un
déterminant à l’utilisation des technologies
de l’information (Mathieson 1991, Taylor
et Todd 1996, Agarwal et Parsad 1997,
1999, Leroy 2005). Il existe en effet une
relation de causalité entre l’utilité perçue
de l’utilisation et l’attitude à l’usage de la
technologie (Ajzen et Fishbein 1980, Szajana
B 1994, Igbaria M et al 1995). L’impact
positif de l’utilité sur l’utilisation d’une
technologie de l’information est suggéré
aussi par de nombreux travaux. Ce qui fait
qu’Adams, Nelson et Todd (1992), Davis et
al (1989) et Szajna (1996), Thompson,
Higgins et Howell (1991), Igbaria (1994),
stipulent que l’acceptation d’un système est
due pour une grande partie à l’utilité. De
même Bangaly (2005) dans une application
au cas du Québec relative à l’étude de
l’adoption des téléphones cellulaires, a
précisé l’existence d’une influence positive
de l’utilité d’utilisation de cette technologie
sur les attitudes. Concernant l’utilisation de
l’Internet, l’utilité perçue de son utilisation
est source d’une attitude favorable
(Dulyalak et Settapong 2005, Meuter et al
2000, Dabholkar 1994, Constance et
Naveen 2006, Limayem et al 2000, Bagozzi
et Dabholkar 2002, Davis 1989). En effet,
selon Chen et al (2002), l’utilité perçue est
le premier déterminant de l’utilisation des
Ce qui a été aussi supporté dans le
domaine bancaire, par Chau et al
(2003), Montoya et al (2000), Constance
et Naveen (2006), Shanmugham et
Souhail (2003), Luarn (2005) et Pearson
et al (2007) qui ont considéré que la
facilité d’utilisation d’Internet affecte
l’attitude à son utilisation. De ce fait
nous allons considérer que les utilisateurs
qui perçoivent une facilité d’utilisation
envers la banque sur Internet auront une
attitude favorable envers son utilisation,
à
l’hypothèse
H1 : La facilité perçue de l’utilisation
/entreprise
influence
positivement
l’attitude de son utilisation.
L’utilité de l’utilisation perçue et
l’attitude à l’utilisation d’Internet
34
magasins en ligne, elle influence l’achat ou
la consommation sur Internet (Bendana et
Rowe 2003).
Dans le domaine bancaire, Chau Y K et al
(2003) et Pearson et al (2007) ont considéré
aussi que l’utilité perçue de l’utilisation
d’Internet est un déterminant de l’attitude
à son utilisation. En se basant sur les
travaux conduits en matière de système
d’information sur l’acceptation de la
technologie et notamment de Davis (1989)
et d’O’cass et Fenech (2003), nous allons
aboutir à l’hypothèse suivante :
H2 : L’utilité perçue de l’utilisation
d’Internet
dans
le
rapport
banque/Entreprise influence positivement
l’attitude de son utilisation.
V/ L’ATTITUDE ET L’INTENTION DE
L’UTILISATION
Selon la théorie de l'action raisonnée (Ajzen
et Fishbein 1980) et la théorie de l'action
planifiée (Ajzen 1985,1991), l'attitude agit
positivement sur l'intention. En effet,
plusieurs études stipulent l’existence d’une
relation positive entre une attitude
favorable et l’intention d’acquisition
(Fishbein Ajzen 1975, Bagozzi 1981,
Sheppard, Hartwick et Warshaw 1988,
Shimp et Kavas 1984,). Ainsi les
psychologues ont établi l’hypothèse selon
laquelle les attitudes guident, influencent,
dirigent et forment ou président les
comportements réels (Derbaix et Bree
2000).
Duhaime et al (1996) classifient l’attitude
comme un facteur interne qui influence le
comportement. Hénault (1973) affirme
aussi que les comportements des individus
peuvent être décrits, compris et prédits par
les attitudes de ces derniers. De même
Ajzen et Fishbein (1980) partagent l’avis de
Triandis et affirment que l’attitude du
consommateur est directement corrélée
avec son intention (Limayem et al 2000).
Donc il y a un lien important et significatif
ente attitude et intention d’adoption
(Bagozzi 2000, Igabria et al 1997, Moore et
Benbasat 1991).
Selon Al Ali (2004), l’attitude issue de
l’évaluation des croyances relatives aux
caractéristiques de l’innovation détermine
l’intention du comportement. Ainsi,
concernant l’utilisation des nouvelles
technologies, l’attitude est considérée
comme étant un facteur déterminant à
l’intention de l’utilisation des technologies
(Legris et al 2003, Adams et al 1992, Davis
1989, Curran et al 2003, Bagozzi et
Dabholkar 2002, Plouffe, Vandenbosh et
Hulland 2001, Leroy R et al 2005, Mathieson
k et al 2001, Gong M et Yu Y 2004, Chau
PYK et Hu P 2002, Szajana B 1994, Igbaria M
et al 1995 ,Janouri F et Gharbi JE 2008) et
une attitude favorable de l’utilisation
d’Internet peut avoir un effet positif sur
l’intention d’utilisation de cette nouvelle
technologie de self service (Limayem et
Frini 2004, Leroy et al 2005, Dulyalak P et
Settapong M 2005). De même pour le cas
de l’utilisation des téléphones cellulaires
(Bangaly Kaba 2005) et le cas d’achat à
partir du Web (Limayem 2003, Janouri et
Gharbi 2008, Eagly et Chaiken 1993). Dans
ce même contexte, Limayem et Chabchoub
(1999), Lin (1998), Rogers (1995), Atkin et al
(1998), Zhu et He (2002), Shih H (2004)
stipulent que l’utilisation d’Internet est
influencée par les attitudes à l’utilisation
d’Internet. Quant à Gattiker et al (2000) et
Huang E (2005), Moon JW et Kim YGC
(2001),
ils
considèrent
que
le
comportement sur le web est influencé par
l’attitude de l’individu vis-à-vis de cette
nouvelle technologie. Ceci étant aussi
vérifié au niveau de la banque sur Internet
(Pearson et al 2007). En se basant sur ces
développements théoriques, nous allons
considérer que :
H3 : L’attitude à l’utilisation d’Internet dans
le rapport banque/Entreprise influence
positivement l’intention de son utilisation.
35
VI/ METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE
Le questionnaire de la recherche a était
administré
auprès
de
130
chefs
d’entreprises tunisiennes disposant de
l’Internet en suivant la méthode de
convenance. Le mode d’administration du
questionnaire a été réalisé selon la
technique de face à face (118
questionnaires)
et
la
technique
d’administration via Internet
(12
questionnaires).
A ce niveau il est à signaler que vu le
caractère professionnel de la cible et de son
indisponibilité, il a était très difficile de
conduire l’administration du questionnaire
auprès des chefs d’entreprises.
Concernant
l’opérationnalisation
des
variables, nous nous sommes basés sur
l’adaptation des échelles de mesures
existantes dans la littérature au contexte de
banque / entreprise. Les items ont été
évalués sur la base d’une échelle de Likert à
5 points allant du tout à fait en désaccord
(1) à tout à fait d’accord (5)
L’analyse factorielle a été conduite sous
SPSS 17, en conséquence pour déterminer
la dimensionnalité des échelles de mesures,
nous avons conduit une analyse en ACP
avec rotation varimax.
Pour s’assurer de la purification et de la
fiabilité des échelles de mesures adaptées à
banque/ entreprise, nous avons évalué
l’alpha de cronbach qui s’est avéré bon et
ou très bon (sa valeur varie entre 0.778 et
0.96). Nous avons retenu les facteurs ayant
une valeur propre supérieure à 1 (la valeur
propre varie entre 1.812 et 4.324). Les
items avec faibles contributions factorielles
(valeurs inférieurs à 0.50) et ceux dont les
contributions étaient partagées entre
plusieurs axes factoriels ont été éliminés.
Pour tester les relations de causalité, nous
allons appliquer les méthodes de
régressions linéaires simples et multiples.
TEST DE L’INFLUENCE DE LA FACILITE ET
DE L’UTILITE SUR L’ATTITUDE
Pour tester l’influence de la facilité et de
l’utilité perçues sur l’attitude à l’utilisation
/entreprise, nous avons utilisé la méthode
de régressions multiples et nous avons
commencé par la vérification de l’absence
de forte colinéarité entre les variables
explicatives (facilité perçue et utilité
perçue).
Les tolérances et les facteurs d’inflation de
la variance VIF sont proches de 1 et
largement dans les limites recommandées
(tolérance supérieure à 0.3 et VIF< 3). Le
VIF =1.152 est inférieur à 3 et la Tolérance
= 0.868 est supérieure à 0.3, en
conséquence les variables explicatives
utilité et facilité perçue d’utilisation sont
peu corrélées entre elles, ce qui est un
indice de qualité du modèle. Ainsi nous
pouvons passer à tester l’influence de
l’utilité et de la facilité sur l’attitude à
l’utilisation
Le F calculé est égal à 79.756, ce qui est
supérieur à la valeur critique de F (2, 127)
= 2.99 (au seuil de confiance 0.05), donc
nous pouvons conclure que le modèle de
régression est de qualité. R deux=0.557,
signifie que le modèle explique 55 .7% de
la variation de l’intention d’utilisation
d’Internet
dans
le
rapport
banque/entreprise.
Tableau N°1: Influence de la facilité et
l’utilité sur l’intention (voir annexe)
-
Impact de la facilité perçue sur
l’attitude
36
T facilité= 4.745 supérieur à 1.96, c’est
significatif, en plus le signe de Beta est
positif donc nous pouvons conclure que la
facilité perçue de l’utilisation d’Internet
dans le rapport banque entreprise exerce
une influence positive et significative sur
l’attitude à son utilisation donc
l’hypothèse H1 est valideée.
-
Impact de l’utilité perçue sur
l’attitude
T attitude =9.179 supérieur à 1.96, c’est
significatif, en plus le signe de Beta est
positif
(0.582) donc nous pouvons
conclure que L’utilité perçue de
banque entreprise exerce une influence
positive sur l’attitude à son utilisation
donc l’hypothèse H 2 est validée.
TEST DE L’INFLUENCE DE L’ATTITUDE
SUR L’INTENTION
Le F calculé est égal à 108 .057, ce qui est
supérieur à la valeur critique de f (1, 128)=
3.84 (au seuil de confiance 0.05), donc
nous pouvons conclure que le modèle de
régression est de qualité. R deux=0.458,
ce qui signifie que l’attitude explique 45
.8% de la variation de l’intention
Tableau N° 2: influence de l’attitude sur
l’intention (voir annexe)
T en valeur absolue est égale à 10.395, ce
qui est supérieur à 1.96 (significatif) et le
signe de Beta est positif. D’où nous
pouvons conclure que l’attitude influence
positivement l’intention de l’utilisation
/entreprise donc l’hypothèse H3 est
validée.
En se basant sur les résultats obtenus, nous
avons présenté le modèle suivant :
Schéma N3: Les relations validées dans le
cadre de l’utilisation d’Internet dans le
rapport banque /Entreprise (voir annexe)
Les résultats obtenus convergent avec les
hypothèses postulées par le TAM et les
autres recherches antérieures qui l’ont
supporté en postulant que la facilité de
l’utilisation
influence
positivement
l’attitude à l’utilisation qui influence
positivement à son tour l’intention de
banque /entreprise .
Ce qui explique que le fait de considérer
que cette technologie est claire et
compréhensible et facile à exploiter motive
davantage le comportement de l’utilisateur
qui va éprouver une attitude favorable à
l’utilisation, ce qui a pour conséquence le
déclanchement
d’une
intention
de
l’utilisation positive.
Quant à l’utilité de l’utilisation qui se
dévoile à travers les apports positifs de
l’utilisation tels que l’amélioration de la
performance du travail, l’accomplissement
du travail plus rapidement, l’augmentation
de la productivité de l’entreprise, le
développement d’une appréciation positive
de la technologie jugée comme bénéfique
pour le management de l’entreprise, cette
variable a à son tour influencé positivement
l’attitude qui va influencer positivement
l’intention de l’utilisation d’Internet dans le
rapport banque /entreprise.
CONCLUSION
Le TAM est un modèle d’acceptation
général qui convient à plusieurs types de
technologies. En effet, de nombreuses
recherches se référant au modèle
d’acceptation de la technologie comme
37
modèle de base sont arrivées à expliquer
l’adoption des technologies d’information
en allant du micro-ordinateur (Igabria1994),
aux technologies liées à l’Internet (Chang et
Cheung 2001) et aux téléphones cellulaires
(Kwon et Chidambaram 2000).
Ainsi à travers cette recherche et afin
d’expliquer les facteurs qui déterminent
l’intention de l’utilisation d’Internet dans le
rapport banque/entreprise, nous avons
adapté le modèle de TAM (Davis 1989) au
contexte de l’utilisation de la technologie
entre professionnels.
Tout en s’inspirant de plusieurs travaux de
recherches ayant pour objectif l’explication
des déterminants de l’utilisation des
innovations technologique (Davis1989,
Bagozzi et Warshaw 1989, Ledrer et al
2000, Moon et kim 2001, Limayem et Frini
2004, Constance et Naveen 2006, Dulyalak
P et al 2005), nous nous sommes référé à
l’étude des antécédents utilitaires décrit par
le TAM et qui ont été largement supportés
par les recherches antérieures. Les résultats
de la recherche supportent les hypothèses
postulées par le TAM et justifient le fait que
la facilité perçue et l’utilité perçue
influencent positivement sur l’attitude qui
influence à son tour positivement sur
l’intention de l’utilisation d’Internet dans
le rapport banque /entreprise. Reste que
des extensions peuvent être intégrées au
TAM tout en bénéficiant des apports de la
théorie planifiée.
BIBLIOGRAPHIE
Adams, Dennis R, Ryan Nelson et Peter A
Todd, (1992), Perceived usefulness, ease
of use and usage of information
technology: a Replication, MIS Quarterly,
Vol16, N°2.
Ajzen I et Fishbein M, (1980), Understanding
attitudes and predicting behavior,
Prentice Hall Inc.
Ajzen I,(1991), The theory of planned
behavior», organization behavior and
human decision process, Vol 50, N°2.
Ajzen I, (1985),From intentions to actions: a
theory of planned behavior , action
control: from cognition to behavior,
Springerverlag, New York.
Al Ali Samer, (2004), La crédibilité perçue
comme
facteur
explicatif
du
comportement des internautes, journée
du e-marketing, Université de Nantes.
Amoako Gyampah K et Salam F,( 2004), An
extension of technology acceptance
model in an ERP implementation
environment
,
Information
and
Management, Vol 41, N°6.
Assael H,(1987), Consumer behavior and
marketing action, 3 éme Edition, Kent
Boston, Mass.
Atkin
D,
Jeffres
et
Neuendorf
K(1998),Understanding
Internet
adoption as telecommunications
behavior, Journal of Broadcasting and
Electronic Media, 42 (4).
Bagozzi R P et Warshaw R,(1989),User
acceptance of computer technology: a
comparison of two theoretical models,
Management Science, Vol 35, N°8.
Bagozzi R P,(1981), Attitudes, intentions
and behavior. A test of some key
hypotheses,
Journal of Personality
Psychology, 41.
and
Social
Bendana M, Rowe F,(2003), Du minitel à
l’Internet : perception du risque et
transition chez les internautes utilisateurs
des services bancaires , Annales des
télécommunications, Vol 58, N°1/2.
Bruner G C, Kumar A,(2005), Explaining
consumer acceptance of handheld Internet
devices,
Journal of Business Research , N°58.
Buttler Pet Pepard J,(1998),Consumer
purchasing on the
Internet : processes
and prospects ,
European Management Journal, Vol 16,
N°2.
Chaabouni Amel, (2006) , Implantation
d’un ERP (entreprise ressource
planning)
:
antécédents
et
38
conséquence , XV ème Conférence
Internationale
de
Management
Stratégique, Annecy/ Genéve
Chau Patrick YK , Lai Vincent SK,(2003),
An empirical investigation of the
determinants of user acceptance of
internet banking , Journal of
Organisationnel
Computing
and
Electronic Commerce, Vol 3, N °2.
Chau PYK et Hu P,(2004), Investigating health
care professionals decisions to accept
telemedicine technology : an empirical
test of competing theories , Information
and Management, Vol 39, N°4.
Chau PYK, (1996), An emprical assessement of
a modified technology acceptance model,
Journal
Management
Systems, Vol 13, N°2.
Information
Chen LD, Gillenson ML Sherrel DL,(2002),
Enticing online consumers: an extended
technology acceptance perspective »,
Information Management, Vol 39, N°8.
Chen Q et Wells WD,(1999 ), Attitude
toward the site , Journal of Advertising
Research, Vol 39, N°5.
Cheung MC, Chang C (2001), Perceptual
factors underlying user preferences
toward product form of mobile phones,
Industrial Ergonomics, Vol 27.
Childers TL, Peck J et Cason S, (2001),Hedonic
and utilitarian motivations for online
retail shopping behavior , Journal of
Retailing, Vol 77, N° 4.
Clarke C,(2000 ), Coming attraction ,
Wireless Review, Vol 17, N°12.
Constance Elise Porter, Naveen Donthu,
(2006),Using the technology acceptance
model to explain how attitudes determine
internet usage: the role of perceived
access barriers and demographics,
Science Direct, Journal of Business
Rerearch, 59.
Curran, James M , Matthew L Meuter et
Carol f Suprenant,( 2003), Intentions to
use self- service technologies :a
confluence of multiple attitudes , Journal
of Service Research, Vol 5, N°3.
Dabholkar PA, (1996), Consumer
evaluation of new technology-based
self service options: an investigation
of alternative models of service quality
, International Journal of Research in
Marketing, Vol 13, N°1.
Dabholkar PA, (1994), Incorporating choice
into an attitudinal framework: analysing
models of mental comparison process,
Journal of Consumer Research, 21.
Davis FD, RP Bagozzi et PR Warshaw, (1989),
User acceptance a computer technology:
a comparison of two theoretical models ,
Management Science, N°8.
Davis Fred D, (1986), Technology acceptance
model for empirically testing new and
user information systems: theory and
results, Doctoral dissertation, Sloan
School of Management, Massachusetts
Institute of Technology.
De Vito JA,(1993),Les fondements de la
communication humaine , Edition Gaétan
Morin.
Debbabi S , Baile s et Daassi M,(2003), La
fidélité à un site marchand : les
déterminants et le rôle médiateur de la
confiance et de la satisfaction , Actes du
colloque cyber-gestion.
Deltour François et Sprimont Pierre Antoine,
(2002), Une analyse des déterminants de
l’acceptation
de
la
messagerie
électronique
par
des
personnels
administratifs à l’université, Système
d’Information et Management, Vol 7, N°4.
Derbaix C et Bree J,(2000), Comportement du
consommateur, présentation des textes
choisis », Edition Economica.
Duhaime CP, Kindra GS, Laroche M, Muller
TE, (1996), Le comportement du
consommateur , Editeur gaeton morin, 2
éme édition.
Dulyalak Phuangthon et Settapong
Malisawan,(2005),
A
study
of
behavioral intention for 3G mobile
Internet Technology : Preliminary
research on mobile learning », A
Proceedings
of
the
second
international conference on e-learning
for knowledge –Based Society, Bankok,
Tailand August 4-7
Dussart
C,(1983),
Comportement
du
consommateur et stratégie de marketing,
Mc Graw Hil.
39
Eagly A. H, et Chaiken, S (.1993), The
Psychology of the Attitudes, New York,
Harcourt Brace College Publishers.
Enderwick P et au k (2000), a cognitive model
on attitude toward technology adoption,
vol 15, N°4.
Gattiker UE, Perliz S, Bohmann
K,(2000),Using the internet for B to B
activities: A review and future
directions for research, Internet
Research,
Electronic
Networking
Applications and Policy, Vol 10, N°2.
Gefen D,(2000),E-commerce: the role of
familiarity and trust, Omega, Vol 28 , N°6,
2000
Gerrad P,Cunningham JB,(2003), The
diffusion of Internet banking among
Singapore consumers , International
Journal of Bank Marketing, Vol 21,
N°1.
Gong MY, YuY,(2004), An enhanced
technology acceptance model for webbased learning », Journal of Information
Systems Education, Vol 15, N°4.
Goodwin,N.C.(1987), Functionality
Usability, Communication of
ACM,Vol30,N° 3.
and
the
Guimond Alexander, (2008), La notion de
confiance et le droit du commerce
électronique, LX Electronica , Vol 12, N°3
.
Harker D et Van Akkeren, (2002), Mobile
data technologies and SME adoption
and diffusion: an empirical study on
barriers and facilitators , The
Australian Journal of Information
Hénault GM,(1973),Le comportement du
consommateur
:
une
approche
multidisciplinaire ,
La presses de
l’université de Québec.
Hill, T., Smith, N.D. et Mann, M.F, (1987),
Role of Efficacy Expectations in Predicting
the
Decision to
Use
Advanced
Technologies: The Case of Computers,
Journal of Applied Psychology, Vol. 72, N°
2.
Howard john A, (1989),Consumer behavior in
marketing strategy, prentice Hall.
Huang E,(2005 ), The acceptance of
women –centric web sites , The
Journal of Computer Information
Igabria A,(1994), An examination of the
factors
contributing
to
micro
computer technology acceptance ,
Accounting,
Management
and
Information Technology, Vol 4, N°4.
Igabria M , DavisGB, Guimaras
T,(1995),Testing the determinants of
microcomputer usage via structural
equation», Journal of Management
Information System, Vol 11, N°4.
Isaac H et Volle P,(2008),E-commerce : de la
stratégie
à la mise œuvre
opérationnelle , Pearson éducation .
JiangJJ, Hsu MK, Klein G et Lin B,(2000),Ecommerce user behavior model : an
empirical study , Human Systems
Karahanna E et Straub DW,(1999), The
psychological origins of perceived
usefulness and ease of use, Information
and Management, Vol 35.
Katz D,(1960),The functional approach
to the study of attitudes, Public
Opinion Quarterly, N°24.
Katz J, (1997), Motives, hurdles and
droputs , Communications of the ACM,
Vol 40, N°4.
Ktat Sana,(2004) , L’impact des nouvelles
technologies d’information sur la
performance des auditeurs : validation s
empiriques dans le contexte tunisien ,
Doctoriales du GDR et TIC et Société.
Ledrer AL, Maupin D J, Sena et Zhuang Y,
(2000), The technology acceptance model
and the world wide web , Decision
Support Systems, Vol 29, N°3.
Ledrer AL, Maupin DJ, Sena MPet Zhuang
Y,(1998), The role of ease of use,
usefulness and attitude in the prediction
of wold wide web usage , CRP.
Legris PJ, Ingham P, Collerette, (2003), Why
do people use information technology, A
critical review of the technology
acceptance model , Information and
Management, Vol 40, 2003.
40
Leroy Robinson JR, Greg W Marshall, Miriam
B Stamps, (2005), Sales force use of
technology: antecedents to technology
acceptance, Journal of Business Research,
58.
Liaw SS et Huang HM,(2003) An investigation
of user attitudes toward search engines as
an information retrieval tool , Computers
in Human Behavior, Vol 19, N°6.
Limayem Moez et Frini Selma,(2004), Les
déterminants de l’achat sur Internet :
revue de la littérature et proposition de
modèle
,
www.iae.univnantes.fr/emarket/emarket.
Limayem Moez, Mohamed khalifa et Anissa
Frim, (2000),What makes consumers buy
from Internet?: a Longitudinal Study of
Online Shopping,IEEE Transaction on
systems, man and Cybermetics.
Lin
CA, (1998), Exploring personal
computer adoption dynamics, Journal
of Broadcasting and Electronic Media,
42, p95-112.
Lin F et wu j,( 2004), An empirical study of
end-user computing acceptance factors in
small and medium enterprises in Taiwan :
analyzed by structural equation modeling,
Journal of Computer Information Systems,
Vol 44, N°3.
Luarn,(2005),Toward an understanding of
behavioral intention to use mobile
banking, computer behavior , vol 21, n6.
Malhotran et Mac Cort D,(2001), A crosscultural comparison of behavioral
intention
models:
theoretical
consideration
and
an
empirical
investigation, International Marketing
Review, Vol 18, N° 3.
Mathieson K, (1991), Predicting user
intentions comparing the technology
acceptance model with hte theory of
planned behavior , Information Systems
Research, Vol 2, N°3, 1991.
Meuter Matthew, L. Ostrom Amy, I
Roundtree Robert et Bitner Mary Jo,
(2000),
Self
service
technologies:
understanding customer satisfaction with
technology-based service encounters,
Journal of Marketing, Vol 64.
Montoya Weiss et al,(2000), Bricks to clicks:
What drives customer use of the Internet
in a multi-channel
Working Papers.
environnement,
Moon J et Y Kim,(2001), Extending the
tam for a word wide web context,
Information and Management, Vol 38,
N°4.
Moore, G.C. et Benbasat, I, (1991),
Development of an Instrument to
Measure the Perceptions of Adopting an
Information
Technology
Innovation,
Information Systems Research, Vol. 2,
N°3.
Ndubisi N, Supinah R et Gurting P,(2004),
The extend technology acceptance
model and Internet banking usage
intention,
International
Logistics
Congress Proceeding, Turkey.
O’cass A et Frenech T, (2003), Web
retailing adoption: exploring the
nature of Internet users web retailing
behavior, Journal of Retailing and
Consumer Services, N°10.
Pearson JM et Md nor Khalil,(2007),The
influence of trust on internet banking
acceptance ,
Journal of Internet Banking and
Commerce, Vol12, N°2
Peppers Don, Rogers Martha,(1998), Le
one to one : valoriser votre capital
client, Les Editions d’Organisation.
Petrof JV, (1998), Comportement du
consommateur et marketing, les presses
de l’université laval.
Pikkarrainen T, Karjaluoto H et Pahnila
S,(2004), Consumer acceptance of online
banking: an extension of the technology
acceptance model, Internet Research,
Vol14, N°3.
Qureshi Masood Tahir etMuhammad
Khagan,(2008),Customer acceptance
of online banking in developing
economies, Journal of Internet
Banking and Commerce, Vol 13, N1.
Ranganathan C, Garrapathy S, 2002), key
dimensions of business to consumer web
sites, Inormation and Management, 39.
Rogers M,(1995),Diffusion of innovations ,
Fourth Edition, The free press, New York.
41
Shanmuygham B et Souhail S, (2003), Ebanking and customer preferences in
Malaysia: an empirical investigation ,
Information Sciences, 150.
Shih
H,(2004), Extended
technology
acceptance model of Internet utilization
behavior
,
Information
and
Taylor
S
et
Todd
PA,(1995),Understanding information
technology usage: a test of competing
models, Information System Research,
Vol 6, N °2.
Thompson, R.L, Higgins, C.A. et Howell,
J.M,(1991),Personal Computing: Toward a
Conceptual Model of Utilization, MIS
Quarterly, Vol15, N° 1.
Triandis
HC,Values,
attitudes
and
interpersonal behavior , Nebraska
symposium on motivation, 1979.
Venkatesh V, Davis FD,(2000 ),A theoretical
extension of the technology acceptance
model: four longitudinal studies ,
Management Science, Vol 46, N°2.
Yi MY et Hwang Y, (2004), Predicting the
use of web-based information systems
enjoyments, learning goal orientation
and the technology acceptance model,
International Journal of HumanComputer Studies, Vol 59, N °4.
Yousafzai
Foxalle
et
Pallister,(2007),Technology acceptance: a
meta analysis of the TAM,
Journal of Modeling in Management, Vol
2, N°3.
Zaoui I et Akremi A E (2003), L’intention
d’achat du consommateur sur Internet :
Déterminants et rôle modérateur de la
confiance, cas du site marchand du
magasin général, Proceedings of the 8th
AIM Conférence, Grenoble, France.
Zhu JH et Zhou H( 2002), Diffusion, use
and impact of the Internet in Hong
Kong: a chain process model, Journal
of
Computer
Mediated
Communication, Vol 7, N°2.
42
Les annexes:
Schéma N1: Le modèle développé par la théorie de l’action raisonnée
Croyances et
évaluations
Attitude envers le
comportement
Croyances
normatives et
motivations à se
plier aux
normes
Intention
d’effectuer le
comporteme
nt
Normes
subjectives
Comportement
Source : Ajzen I et Fishbein M, « Understanding attitudes and predicting behavior », Prentice Hall
Inc, 1980.
Schéma N2 : Modèle de l’acceptation de la technologie (TAM) de Davis (1989)
Utilité
perçue
Variables
externes
Attitude
envers
l’utilisation
Intention
d’utilisation du
système
Facilité
d’utilisation
perçue
Source: Davis F.D, « Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of
information technology », Miss Quaterly13, N3, September 1989.
Tableau N°1: Influence de la facilité et l’utilité sur l’intention
Variable
expliquer
Attitude
à
Variables
explicatives
Coefficients de
régression
T de student
p
Facilité
0.301
4.745
0.00
Utilité
0.582
9.179
0.00
L’attitude = cte+0.301 facilité +0.582 utilité
43
Tableau N° 2: influence de l’attitude sur l’intention
Variable
à Variable
Coefficient
expliquer
explicative
régression
Intention
Attitude
0.677
de
T de student
p
10.395
p= 0.00
Intention = constante+ 0.677 attitude
Schéma N3: Les relations validées dans le cadre de l’utilisation d’Internet dans le rapport
banque /Entreprise
Facilité perçue
d’utilisation
Attitude
Intention
d’utilisation
d’utilisation
Utilité d’utilisation
perçue
44

l`adoption de la banque sur internet par les chefs - URAM

Transcription

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