Modèle d'acceptation de la technologie

Le modèle d'acceptation de la technologie (MAT ou, plus fréquemment, TAM pour Technology Acceptance Model) est employé depuis 1989 pour tenter de prédire si un individu utilisera ou refusera d'utiliser une application informatique quelconque, d'entreprise ou grand-public, en fonction de deux facteurs : la facilité d'utilisation perçue de cette application et son utilité perçue. Il a fait l'objet de multiples variantes et de centaines[1] d'applications à des domaines très variés de l'informatique et des systèmes d'information.

Modèle d'Acceptation de la Technologie tel que proposé par Davis, Bagozzi et Warshaw, Management Science 35(8), 1989

Origine du TAM

Le TAM est une application de la Théorie de l'action raisonnée (TRA pour Theory of Reasoned Action) d'Ajzen & Fishbein[2]. La TRA elle-même ayant évolué en Théorie du comportement planifié (TPB pour Theory of Planned Behavior)[3], on trouve l'influence de cette variante dans plusieurs des versions du modèle.

Les concepts principaux

Le cœur du modèle ne contient que trois variables essentielles, chacune étant mesurée comme une échelle psychométrique composée de plusieurs items. Chaque item se présente habituellement comme l'item d'une échelle de Likert à 5 points (versions d'origine) ou 7 points mais il existe au moins une tentative alternative[4] d'usage d'échelles sémantiques différentielles d'Osgood.

Facilité d'utilisation perçue

Habituellement dénommée PEoU pour Perceived Ease of Use. L'hypothèse sous-jacente est qu'une application facile à utiliser le sera d'autant plus mais que ce lien est médiatisé (en) par d'autres concepts[5]. Les items typiques[6] peuvent être, quel que soit le contexte :

  • utiliser le système sera facile pour moi ;
  • le système sera souple d'utilisation ;
  • je rencontrerai des problèmes lors de l'utilisation du système (item inversé) ;
  • je trouverai facilement comment utiliser le système.

Utilité perçue

Habituellement dénommée PU pour Perceived Usefulness. Influencée par PEoU, elle agit à son tour sur l'attitude vis-à-vis de l'utilisation et sur l'intention comportementale. Les items typiques peuvent être, dans le cas d'un outil de formation en ligne :

  • le système me permettra d'apprendre plus vite ;
  • utiliser le système sera une perte de temps (item inversé) ;
  • le système rendra mon apprentissage plus facile ;
  • le système me sera très utile pour apprendre.

Dans des versions plus récentes du TAM, le lien entre PU et intention comportementale est modéré (en) par plusieurs variables, dont le caractère discrétionnaire ou non (voluntariness) de cet usage. En effet, l'utilisateur est libre d'utiliser un réseau social s'il le pense utile ; il l'est moins en entreprise, face à un progiciel de gestion intégré.

Attitude vis-à-vis de l'utilisation

Ce concept a été très rapidement abandonné comme non discernable de l'intention comportementale[7]. C'est une des grandes différences entre le TAM et la TRA.

Intention comportementale

Habituellement dénommée BIU pour Behavioral Intention to Use. Elle est supposée être un précurseur fiable de l'usage effectif. Les items typiques seront :

  • j'utiliserai régulièrement ce système ;
  • j'utiliserai ce système au moindre problème ;
  • je recommanderai à mes camarades l'utilisation de ce système.

Les premières versions du modèle
Modèle d'Acceptation de la Technologie tel que proposé par Davis et Venkatesh, International Journal of Human-Computer Studies 45(1), 1996

L'article fondateur du TAM date de 1989[8]. Les auteurs y recensent une enquête menée sur 107 étudiants de MBA à propos de l'usage d'un traitement de textes, Write One, et ils y comparent deux modèles : la TRA (Théorie de l'action raisonnée), déjà ancienne, et le TAM. Ce dernier a été développé par Fred Davis dans sa thèse[9] soutenue en 1986, dont il a tiré en 1989 un article[5] décrivant en détail les deux concepts fondamentaux : PU (utilité perçue) et PEoU (facilité d'utilisation perçue). Le TAM montre sur plusieurs points de meilleures performances statistiques que le modèle basé sur la TRA, que ce soit lors de la présentation initiale de Write One ou dans le questionnaire administré après 14 semaines d'utilisation.

Le TAM se stabilise rapidement en se simplifiant, l'auteur principal choisissant de gommer la différence que font tant la TRA que la version de 1989 entre attitude vis-à-vis de l'usage et intention d'utilisation. Deux expérimentations[7] sont menées, cette fois à propos de l'outil WordPerfect : les auteurs argumentent que les deux construits sont indiscernables concrètement et montrent la fiabilité du modèle débarrassé de l'attitude.

Extensions et modèles dérivés

Les évolutions du TAM se sont ensuite focalisées sur trois points : les éventuelles variables modératrices (en) intervenant dans la partie centrale du modèle, le lien entre intention comportementale (BIU) et usage effectif et les variables expliquant la facilité d'utilisation perçue (PEoU) et l'utilité perçue (PU).

Dans le TAM 2, Venkatesh et Davis[10] ajoutent comme précurseurs de l'utilité perçue (PU) : image de l'outil, qualité des sorties, démontrabilité des résultats, pertinence pour la tâche et norme subjective, une variable que l'on retrouve dans la Théorie du Comportement Planifié (TPB). L'expérience de l'utilisateur et le caractère volontaire ou non de l'usage de l'outil interviennent comme variables modératrices entre norme subjective, utilité perçue et intention comportementale.

Venkatesh poursuit ses travaux et publie un TAM 3 avec Bala en 2008[11] dans lequel les auteurs finalisent la modélisation des variables expliquant cette fois la facilité d'utilisation perçue, déjà évoquées sous une forme plus primitive par le premier auteur en 2000[12] :

  • 4 variables d'ancrage : auto-efficacité, perception d'un contrôle externe, anxiété face aux ordinateurs, agrément d'usage des ordinateurs (playfulness) ;
  • deux variables d'ajustement : l'utilisabilité effective de l'outil et son caractère ludique.

Entretemps, le même Venkatesh avait proposé avec plusieurs coauteurs un modèle alternatif, UTAUT[13] pour Théorie Unifiée de l'Acceptation et de l'Usage de la Technologie (en). Ce modèle remplace les variables PU et PEoU par des attentes (expectancies) en matière de performance et d'effort, y ajoute l'influence sociale et les conditions facilitatrices ainsi que plusieurs variables modératrices : genre, âge, expérience et caractère discrétionnaire ou non de l'usage.

Une autre branche de la recherche, initiée par Anol Bhattacherjee[14] dépasse le cadre de la première utilisation d'un système pour s'intéresser à la poursuite de l'usage (ISCM - Information Systems Continuance Models). L'article séminal du TAM avait déjà traité de cette perpétuation de l'usage en analysant le second questionnaire. L'apport de Bhattacherjee est d'avoir emprunté la théorie de la confirmation des attentes au marketing : l'intention de poursuivre l'usage sera d'autant plus élevée que les attentes n'étaient pas excessives et que l'usage a confirmé celles-ci.

Des compléments sur les éléments précurseurs des deux concepts centraux, facilité d'utilisation et utilité percues, sont publiés régulièrement : par exemple, Xu et alii[15] ajoutent la qualité du système d'information, ou qualité de service, mesurée par l'échelle Servqual.

Analyse statistique des modèles

Les concepts sont principalement mesurés sous forme d'échelles psychométriques, de Likert ou d'Osgood, ce qui guide le choix des méthodes d'analyse :

Le premier article se limite toutefois à des régressions linéaires pour l'estimation du modèle structurel, en dépit du fait que l'un de ses auteurs avait déjà publié à propos de techniques plus élaborées[16].

Critiques du TAM

L'un des auteurs d'origine, Bagozzi, a publié en 2007 une critique[17] adressée d'abord à UTAUT, jugé inutilement complexe et néanmoins incomplet, mais aussi au TAM qui, lui, est jugé trop simpliste. Les liens entre intention comportementale et usage ou entre facilité d'utilisation et utilité devraient être affinés, comme devraient être ajoutés l'influence des groupes sociaux, celle des émotions et les mécanismes d'autorégulation des humains.

Benbasat et Barki ont rédigé pour le même numéro du Journal of the Association for Information Systems[18] une brève défense du TAM non exempte de critiques : la recherche utilisant le TAM y est jugée trop conformiste. Les auteurs demandent aussi à mieux conceptualiser l'utilisation effective et à objectiver les perceptions, de même qu'à développer davantage la compréhension des antécédents du modèle.

Quelques exemples d'usage

Le TAM a d'abord été employé pour expliquer l'usage des applications d'entreprise : le traitement de textes avec l'article fondateur, la messagerie électronique interne[19],[20], la visioconférence[21].

Depuis la généralisation de la formation en ligne, de nombreux articles analysent les réactions des étudiants, dans un cadre professionnel comme pour les élèves-infirmières[22] ou pour des domaines d'enseignement non technologiques[23]. L'acceptation des outils de formation via le web par les formateurs eux-mêmes a également fait l'objet d'études[24].

On trouve enfin des recherches traitant des pratiques du grand-public, comme l'usage de l'Internet mobile[25] ou celui des médias sociaux[26].

Voir aussi

Articles connexes

Liens externes
  • La page Technology Acceptance Model sur le site IS Theory, accès le . Cette page contient une longue liste de recherches publiées utilisant le modèle TAM.

Notes et références

Notes
  1. Cité plus de 1250 fois selon l'ACM Digital Library : page de l'ACM DL (14 avril 2017)
  2. Fishbein et Ajzen 1974.
  3. Ajzen 1991.
  4. Chin, Johnson et Schwartz 2008.
  5. Davis 1989.
  6. Les items sont donnés à titre d'illustration. Ils ne peuvent se substituer à un choix plus scientifique et une traduction soigneusement testée.
  7. Davis et Venkatesh 1996.
  8. Davis, Bagozzi et Warshaw 1989.
  9. Davis 1986.
  10. Venkatesh et Davis 2000.
  11. Venkatesh et Bala 2008.
  12. Venkatesh 2000.
  13. Venkatesh et al. 2003.
  14. Bhattacherjee 2001.
  15. Xu 2013.
  16. Bagozzi 1977.
  17. Bagozzi 2007.
  18. Benbasat et Barki 2007.
  19. Golden 2007.
  20. Barillot 1998.
  21. Townsend 1998.
  22. Cheng 2013.
  23. Buche 2013.
  24. Walker et Johnson 2008.
  25. Jelassi et Hérault 2015.
  26. Fosso Wamba 2017.
  27. DeLone et McLean 2003.

Bibliographie
  • Icek Ajzen, « The Theory of Planned Behavior », Organizational Behavior and Human Decision Processes, vol. 50, no 2,‎ , p. 179-211
  • Richard P. Bagozzi, « Structural Equation Models in Experimental Research », Journal of Marketing Research, vol. 14,‎ , p. 209-236
  • Richard P. Bagozzi, « The Legacy of the Technology Acceptance Model and a Proposal for a Paradigm Shift », Journal of the Association for Information Systems, vol. 8, no 4,‎ , p. 244-254
  • Pascal Barillot, « Facteurs explicatifs de l'utilisation de la messagerie électronique textuelle : résultats d'une enquête réalisée au sein d'organisations municipales », Systèmes d'Information et Management, vol. 3, no 1,‎ , p. 41-68
  • Izak Benbasat et Barki, « Quo vadis, TAM? », Journal of the Association for Information Systems, vol. 8, no 4,‎ , p. 212-218
  • Anol Bhattacherjee, « Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model », MIS Quarterly, vol. 25, no 3,‎ , p. 351-370
  • Mari W. Buche, Davis, L. R. et Vician, C., « Does Technology Acceptance Affect E-learning in a Non-Technology-Intensive Course? », Journal of Information Systems Education, vol. 23, no 1,‎ , p. 41-50
  • Yung-Ming Cheng, « Exploring the roles of interaction and flow in explaining nurses' e-learning acceptance », Nurse Education Today, vol. 33, no 1,‎ , p. 73-80
  • Wynne W. Chin, Norman A. Johnson et Schwartz, « A Fast Form Approach to Measuring Technology Acceptance and Other Constructs », MIS Quarterly, vol. 32, no 4,‎ , p. 687-703
  • Fred D. Davis, A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems : Theory and results (Sloan School of Management, Doctoral Dissertation), Cambridge, MA, Massachusetts Institute of Technolog, (lire en ligne)
  • (en) Fred D. Davis, « Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology », Management Information Systems Quarterly, États-Unis, vol. 13, no 3,‎ , p. 319-340 (ISSN 0276-7783 et 2162-9730, OCLC 805082941, DOI 10.2307/249008, JSTOR 249008)
  • (en) Fred D. Davis, Richard P. Bagozzi et Paul R. Warshaw, « User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models », Management Science, Institute for Operations Research and the Management Sciences, vol. 35, no 8,‎ , p. 982-1003 (ISSN 0025-1909 et 1526-5501, OCLC 01641131, DOI 10.1287/MNSC.35.8.982)
  • Fred D. Davis et Viswanath Venkatesh, « A critical assessment of potential measurement biases in the technology acceptance model: three experiments », International Journal of Human-Computer Studies, vol. 45, no 1,‎ , p. 19-45
  • William H. DeLone et Ephraim R. McLean, « The Delone and McLean Model of Information System Success: A Ten Year Update », Journal of Management Information Systems, vol. 19, no 4,‎ , p. 9-30
  • Martin Fishbein et Icek Ajzen, « Attitudes towards objects as predictors of single and multiple behavioral criteria », Psychological Review, vol. 81, no 1,‎ , p. 59-74
  • Samuel Fosso Wamba, Bhattacharya, M., Trinchera, L. et Ngai, E. T., « Role of intrinsic and extrinsic factors in user social media acceptance within workspace: Assessing unobserved heterogeneity », International Journal of Information Management, vol. 37, no 1,‎ , p. 1-13
  • Peggy A. Golden, Beauclair, R. et Sussman, L., « Factors affecting electronic mail use », Computers in Human Behavior, vol. 8, no 4,‎ , p. 297-311
  • Kaouther Jelassi, et Stéphanie Hérault, « Continuité d’usage et appropriation de l’Internet mobile : un essai de modélisation », Management & Avenir, vol. 4, no 78,‎ , p. 59-70
  • Robert Reix, Michel Kalika, Bernard Fallery et Frantz Rowe, Systèmes d'information et management, Paris, Vuibert, , 471 p. (ISBN 978-2-311-01235-4), chapitre 6
  • Jacques Thévenot, Systèmes d'Information, Paris, Eska, , chapitre 7
  • Anthony M. Townsend, Demarie, S. M. et Hendrickson, A. R., « Desktop video conferencing in virtual workgroups: anticipation, system evaluation and performance », Information Systems Journal, vol. 11, no 3,‎ , p. 213-227
  • François-Xavier de Vaujany, Les grandes approches théoriques du système d'information, Paris, Hermès Science Publications, , chapitre 2
  • Viswanath Venkatesh, « Determinants of Perceived Ease of use: Integrating Control, Intrinsic Motivation, and Emotion into the Technology Acceptance Model », Information Systems Research, vol. 11, no 4,‎ , p. 342-365
  • Viswanath Venkatesh et Hillol Bala, « Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions », Decision Sciences, vol. 39, no 2,‎ , p. 273-315
  • Viswanath Venkatesh et Fred D. Davis, « A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies », Management Science, vol. 46, no 2,‎ , p. 186-204
  • Viswanath Venkatesh, Michael G. Morris, Gordon B. Davis et Fred D. Davis, « User Acceptance Of Information Technology: Toward A Unified View », MIS Quarterly, vol. 27, no 3,‎ , p. 425-478
  • Greg Walker et Nancy Johnson, « Faculty intentions to use components for web-enhanced instruction », International Journal on E-Learning, vol. 7, no 1,‎
  • Jingjun (David) Xu, Izak Benbasat et Ronald T. Cenfetelli, « Integrating Service Quality with System and Information Quality: An Empirical Test in the E-Service Context », MIS Quarterly, vol. 37, no 3,‎ , p. 777–794 (ISSN 0276-7783 et 2162-9730, DOI 10.25300/misq/2013/37.3.05, lire en ligne, consulté le )
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