Analyse de l’intention d’usage de la banque par internet : Une extension du

modèle d’acceptation de la technologie

Kaouther Ben Mansour

Assistante

Institut des Hautes Etudes Commerciales de Carthage

e-mail : benmansour_kaouther@yahoo.fr

Néji Bouslama

Professeur

Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Tunis

e-mail : neji.bouslama@yahoo.fr

Analyse de l’intention d’usage de la banque par internet : Une extension du modèle

d’acceptation de la technologie

Résumé

Cette étude répond à un besoin d’étendre la recherche sur le TAM et d’y intégrer des variables

externes adaptées au contexte de la banque par Internet. Un modèle de recherche mettant en

évidence l’impact du risque perçu et de l’innovativité spécifique au domaine sur les variables

originaires du TAM a été développé. Ce modèle a été testé auprès d’un échantillon de 406

fonctionnaires tunisiens non utilisateurs de la banque par internet. Les résultats obtenus

montrent que le risque perçu et l’innovativité influencent directement les croyances

comportementales et indirectement l’intention d’usage de la banque par internet.

Mots-clés : Innovativité, risque perçu, TAM, intention d’usage, banque par internet

Analysis of the intention to use the internet banking: An extension of the technology

acceptance model

Abstract :

This study responds to a need to extend research on the TAM and to incorporate external

variables adapted to the Internet banking context. A research model highlighting the impact

of perceived risk and domain specific innovativeness on the specific variables of the TAM has

been developed. This model was tested on a sample of 406 Tunisian officials, non-users of

Internet banking. The results show that perceived risk and domain specific innovativeness

influence consumer beliefs and determine a large proportion of the intention to adopt internet

banking.

Key-words : Innovativeness, perceived risk, TAM, usage intention, internet banking.

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Analyse de l’intention d’usage de la banque par internet : Une extension du modèle

d’acceptation de la technologie

Introduction

Lors de ces dernières décennies, le secteur des services financiers a été témoin de l’émergence

des technologies libre-service, « self services technologies ». En plus du réseau physique, les

banques offrent aux clients des moyens alternatifs d’accès aux services - tels que les guichets

automatiques, le téléphone et l’Internet. Ces technologies permettent aux banques d'accroître

l'efficience et la rentabilité de leurs services ; de s’adapter à l'évolution des besoins des clients

et de leur mode de vie ; d’améliorer leurs prestations de services et de renforcer la relation

avec leurs clients en jouant la carte de l’interactivité et de la personnalisation. Toutefois, mal-

gré les investissements importants consentis par les banques pour le développement de leurs

capacités technologiques, de nombreux consommateurs demeurent inactifs ou utilisent la

banque en ligne de façon irrégulière, en se concentrant principalement sur les opérations de

consultation tout en évitant les transactions complexes (Sarel et Marmorstein, 2003). Le pas-

sage à la chaîne en ligne a été introduit par les banques, entre autres, dans un objectif de réduc-

tion des coûts ; toutefois, des économies significatives ne sont possibles qu'avec une migration

importante des consommateurs vers les services bancaires en ligne. Par conséquent, com-

prendre les facteurs clés qui pourraient accélérer ou ralentir l'adoption de la chaîne en ligne est

devenu un sujet d'actualité dans le secteur bancaire.

L'adoption des technologies bancaires libre-service représente une interaction complexe entre

un service immatériel et un moyen novateur de prestation de services. L’acceptation de cette

innovation par le marché se fait progressivement dans le temps et dépend essentiellement du

profil des consommateurs potentiels (Rogers, 1962). La revue de la littérature montre que,

parmi plusieurs facteurs, le degré de réceptivité de l’innovation et le risque perçu de la transac-

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tion constituent des facteurs qui déterminent la rapidité avec laquelle un internaute devient un

acheteur en ligne (Citrin & al., 2000; Vrechopoulos, Siomkos, et Doukidis, 2001). D’abord,

l’innovativité du consommateur, en tant que tendance envers le changement et l’essai de nou-

veaux produits plus fréquemment et plus rapidement que les autres (Hirunyawipada et Paswan,

2006), joue un rôle important dans le processus d’adoption précoce de la banque en ligne (Al-

das-Manzano & al., 2009). Ensuite, certaines recherches ont constaté que le risque associé à

d'éventuelles pertes de la transaction bancaire en ligne est plus grand que dans les environne-

ments traditionnels (Bradley et Stewart, 2002; Mukherjee et Nath, 2003). Dans une perspec-

tive théorique, alors que la majorité des études sur l’innovativité se focalisent sur la recherche

de nouveauté comme principal mobil d’adoption des innovations (Chau et Hui, 1998 ; Menon

et Kahn, 1995), on délaisse, souvent, le fait que les nouveaux produits et services sont enta-

chés de risques qui entravent leur adoption. S’inscrivant dans la même lignée qu’Aldas-

Manzano & al. (2009) et Hirunyawipada et Paswan (2006), la présente étude essaye d’intégrer

ces deux perspectives de la recherche au modèle TAM. L’objectif de ce travail est de présenter

une étude en profondeur de l’acceptation des technologies bancaires libre-service, à travers

l’analyse du rôle de l’innovaitivité spécifique au domaine et du risque perçu comme antécé-

dents des croyances comportementales du TAM.

1. Revue de la littérature et développement des hypothèses

1.1. Le modèle d’acceptation de la technologie TAM

Le modèle d’acceptation de la technologie est une adaptation de la théorie de l’action raison-

née (Fishbein et Ajzen, 1975) à l’adoption des technologies de l’information. Selon la théorie

de l’action raisonnée et son extension, la théorie du comportement planifié (Ajzen, 1985), le

comportement est en général guidé par l’intention de l’individu d’adopter un tel comporte-

ment. Cette intention d’agir est motivée par l’attitude de l’individu, qui elle-même dépend des

3

croyances relatives aux conséquences. En accord avec cet enchaînement logique, adapté à la

résolution de problèmes de choix complexes, Davis (1989) a proposé son modèle

d’acceptation de la technologie (Technology Acceptance Model, TAM) pour expliquer et pré-

dire l’adoption des technologies de l’information et de la communication par l’utilisateur final

dans un cadre organisationnel. Au niveau du TAM (Davis, 1989), l’intention est un antécédent

du comportement, et est fonction de l’attitude, laquelle dépend de croyances spécifiques au

contexte des technologies de l’information. Ces croyances sont la perception de l’utilité et la

perception de la facilité d’utilisation de la technologie. L’utilité perçue traduit la perception par

les utilisateurs potentiels des gains de performance à réaliser ou des bénéfices qui pourraient

être obtenus suite à l’utilisation de la technologie (Davis, 1989). La facilité d’utilisation perçue

est définie comme l’intensité avec laquelle un utilisateur potentiel croit que l’utilisation d’une

technologie sera exempte d’efforts et de difficultés supplémentaires (Davis, 1989). Dans le

TAM (Davis, 1989), la facilité d’utilisation perçue joue un double rôle. Elle a un effet direct

sur l’attitude envers le comportement à adopter, et elle détermine aussi l’utilité perçue d’une

nouvelle technologie, en effet, Davis (1989) soutient que l’utilité est favorablement perçue

lorsque l’effort requis pour son utilisation est faible. Ces deux construits, l’utilité perçue et la

facilité d’utilisation perçue, sont, selon le TAM (Davis, 1989), les déterminants essentiels de

l’attitude d’un individu à l’égard de l’usage d’une technologie donnée, et sont donc les déter-

minants de son intention d’utilisation et du comportement effectif d’utilisation. Le TAM (Da-

vis, 1989) suppose aussi que seule l’utilité perçue a un effet direct sur l’intention comporte-

mentale ; la facilité d’utilisation perçue a, par contre, un effet indirect, via l’attitude. Le TAM

(Davis, 1989) occupe, aujourd’hui, une place de choix parmi les modèles théoriques les plus

répandus pour l’étude de l’adoption des innovations technologiques. Il a fait l’objet de plu-

sieurs applications dans différents contextes d’utilisation des technologies de l’information et

pour différents types de technologies. Les résultats de ces recherches témoignent de sa parci-

4

monie (Agrawal et Prasad, 1999), de sa robustesse (Venkatesh et Morris, 2000), de sa validité

(Hernandez et Mazzon, 2007) et sa capacité d’adaptation à différents contextes technolo-

giques, notamment, en marketing, celui de l’achat sur internet (Stern & al. 2008 ; McKechnie

Winklhofer, et Ennew, 2006 ; Guriting et Ndubisi 2006 ; Cheng, Lam, et Yeung, 2006 ; Shih,

2004) et celui de l’adoption des technologies libre-service (Purkayastha 2009 ; Celik, 2008 ;

Suh et Han 2002). Depuis son apparition, le TAM a suscité l’intérêt de nombreuses recherches

qui ont proposé des extensions du TAM tels que le TAM2, le TAM3, le eTAM, etc. Toute-

fois, plusieurs chercheurs préfèrent encore s’inspirer du modèle original de Davis (1989), tout

en l’adaptant au contexte de l’étude par la prise en compte des prolongements appropriés.

Nous pouvons, ainsi, adopter les hypothèses de base du TAM :

H1 : « La facilité d’utilisation perçue a une influence positive sur l’utilité perçue de la banque

par internet». H2 : « La facilité d’utilisation perçue a une influence positive sur l’attitude

envers l’usage de la banque par internet». H3 : « L’utilité perçue a une influence positive sur

l’attitude envers l’usage de la banque par internet ». H4 : « L’utilité perçue a une influence

positive sur l’intention d’usage de la banque par internet ». H5 : « L’attitude a une influence

positive sur l’intention d’usage de la banque par internet ».

Malgré sa capacité explicative et prédictive d’une proportion substantielle de la variance (près

de 40%) de l’attitude, de l’intention d’usage et du comportement (Mathieson, Peacock, et

Chin, 2001 ; Venkatesh et Davis, 2000 ; Doll, Hendrickson et Deng, 1998 ; Chin et Todd,

1995), le TAM (Davis, 1989) a fait l’objet de certaines critiques. Parmi ces critiques, on note,

principalement, que les concepts clés du TAM (Davis, 1989) restent insuffisants pour prévoir

l’intention d’usage et que d’autres variables aussi puissantes et significatives devraient être in-

tégrées dans le modèle. D’ailleurs, Davis (1989) a déjà noté que des recherches futures sont

nécessaires pour identifier les variables externes susceptibles d’influencer l’utilité perçue et la

facilité d’utilisation perçue et d’exercer un impact indirect sur les attitudes et comportements

5

des usagers. Davis, Bagozzi et Warshaw (1989) suggèrent que les variables psychologiques

internes (les croyances) qui sont au centre du TAM, jouent un rôle médiateur de l’impact que

toutes les autres variables externes peuvent exercer sur le comportement d’usage de

l’innovation. Plusieurs chercheurs ont proposé une extension du TAM (Davis, 1989) en inté-

grant l’impact des antécédents des croyances comportementales (Pavlou, 2003 ; Venkatesh,

2000 ; Lederer & al., 2000 ; Venkatesh et Davis, 2000). En général, les caractéristiques per-

çues de l’innovation sont déterminées par trois catégories de facteurs : les attributs de la tech-

nologie, les caractéristiques de la personne, et les facteurs situationnels (Lee & al., 2003).

Parmi toutes ces variables, ce sont les variables relatives à l’individu et celles relatives à la

technologie qui ont reçu une attention particulière de la part des chercheurs en marketing.

Dans le cadre de la présente recherche, nous nous intéressons au risque perçu et à

l’innovativité spécifique au domaine.

1.2. Le risque perçu

Le risque est un concept clé dans la prise de décision des consommateurs (Volle, 1995 ; Gab-

bott, 1991; Mitchell, 1999). Le consommateur perçoit un risque quand il ne peut pas anticiper

avec certitude les conséquences potentiellement négatives de ses comportements d’achat et de

consommation (Darpy et Volle, 2003). Sur la base des travaux de Bauer (1960), la majorité

des chercheurs ont présenté le concept de risque perçu comme un concept bidimensionnel

comportant deux composantes : le risque de conséquences ou de pertes et le risque

d’incertitude. Le risque de conséquences relève de l’anticipation des conséquences découlant

de l’échec éventuel d’un achat. Le risque d’incertitude correspond à la probabilité

d’occurrence des conséquences éventuellement négatives de l’achat.

Dans le domaine des technologies bancaires électroniques, le risque perçu découle de l'incerti-

tude à laquelle les clients sont confrontés lorsqu'ils ne peuvent pas prévoir les conséquences de

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leurs décisions d'achat. Cette incertitude concerne la valeur des services ; les préoccupations

concernant la fiabilité d'Internet et des infrastructures connexes ; et la séparation spatiale et

temporelle entre les utilisateurs et les employés de banque (Howcroft, Hamilton et Hewer,

2007 ; Flavian, Guinalıu et Gurrea, 2005). Ces différentes incertitudes peuvent être à l’origine

de conséquences indésirables qui pourraient causer au consommateur des pertes financières,

psychologiques, sociales, mais aussi des pertes en termes de sécurité, de confidentialité, de per-

formance, de temps, etc. (Cunningham, Gerlach et Harper, 2005).

Le risque perçu a été, souvent, associé à l’étude de l’adoption des innovations (McKechnie

Winklhofer, et Ennew, 2006 ; Wan, Luk et Chow, 2005 ; Suganthi et Balachandran, 2001).

C’est un concept d’une importance particulière dans le domaine des services où le consomma-

teur éprouve des difficultés pour évaluer la technologie avant son adoption (Im, Kim et Han,

2008 ; Black & al., 2001). Il a été étudié d’une manière extensive dans la recherche sur

l’adoption de la banque électronique (Lee, 2009 ; Ozdemir, Trott et Hoecht, 2008 ; Zhao &

al., 2008 ; Bauer et Hein, 2006 ; Jaruwachirathanakul et Fink, 2005 ; Suganthi et Balachan-

dran, 2001). Des recherches sur l’adoption de la banque par internet (Celik, 2008 ; Yiu, Grant

et Edgar, 2007 ; Cheng, Lam et Yeung, 2006) ont proposé une extension du TAM par

l’intégration du risque perçu comme antécédent des croyances comportementales. Il a été dé-

montré que le risque perçu a une influence directe négative sur la facilité d’utilisation perçue et

sur l’utilité perçue, et une influence indirecte négative sur l’attitude envers l’usage de la banque

par internet et sur l’intention d’adoption (Celik, 2008 ; Yiu Grant et Edgar, 2007 ; Litter et

Melanthiou, 2006 ; Lee, Kwon, et Schumann, 2005 ; Gerrard et Cunningham, 2003 ; Polatoglu

et Etkin, 2001). Il est donc possible de déduire les hypothèses suivantes :

H6 : « Le risque perçu a une influence négative sur l’utilité perçue de la banque par internet ».

H7 : « Le risque perçu a une influence négative sur la facilité d’utilisation perçue de la banque

par internet ».

7

1.3. L’innovativité spécifique au domaine

L’innovativité spécifique au domaine représente une tendance à s’informer sur et à adopter les

innovations dans un domaine d’intérêt particulier (Goldsmith et Hofacker, 1991). Selon la

théorie de diffusion des innovations (Rogers, 2003, 1962), les personnes réagissent différem-

ment face à une nouvelle idée, une nouvelle pratique, ou un nouveau produit en fonction de

leur degré d’innovativité, qui est une prédisposition ou une tendance envers l’adoption des in-

novations. D’abord perçue comme une tendance comportementale (Rogers, 1962),

l’innovativité est, de plus en plus, considérée comme un trait individuel persistant qui reflète la

nature sous-jacente d’un individu quand il se trouve exposé à une innovation (Yi, Fiedler et

Park, 2006 ; Rogers, 2003 ; Goldsmith et Hofacker, 1991). Midgley et Dowling (1978) distin-

guent l’innovativité innée qui peut être considérée comme un trait de personnalité de

l’innovativité réalisée qui correspond au comportement d’achat précoce d’un nouveau produit

ou service. En raison du degré d'abstraction de la définition de l'innovation innée, Goldsmith et

Hofacker (1991) ont mis au point une échelle de mesure de l'innovativité dans un domaine spé-

cifique. L'innovativité spécifique au domaine (Domain Specific Innovativeness) est « une ten-

dance à s’informer sur et à adopter les innovations au sein d’un domaine spécifique d’intérêt »

(Goldsmith et Hofacker, 1991). L’innovativité spécifique au domaine est plus prédictive du

comportement d’achat de nouveaux produits que l’innovativité innée (Goldsmith & al., 1995).

L’innovativité spécifique au domaine renvoie à la notion d’intérêt pour la catégorie de pro-

duits définie par Midgley et Dowling (1978) comme « une tendance durable à rechercher de

l’information et/ou à effectuer des achats au sein d’une catégorie spécifique de produits ».

Rijnsoever et Donders (2009) ont montré, en effet, que le comportement du consommateur

innovant est associé à un usage intensif d'une catégorie de produits. En tant que caractéristique

personnelle permanente, l’innovativité spécifique au domaine détermine l’implication de

l’individu envers la catégorie de produits qui se définit comme « un état inobservable de moti-

8

vation, d’excitation ou d’intérêt. Elle se manifeste par des types de recherche, de traitement de

l’information et de prise de décision » (Rothschild, 1984).

Dans le domaine des technologies bancaires libre-service, il a été établi que le sens

d’implication personnelle en terme d’innovativité influence la perception de l’interface techno-

logique, l’attitude à l’égard de son usage et son adoption éventuelle (Yang, 2010 ; Rijnsoever

et Donders, 2009 ; Cai, Yang et Cude, 2008 ; Wang, Scott, et Marwa, 2007 ; Yi, Fiedler et

Park, 2006 ; Paswan et Troy, 2005 ; Im, Bayus et Mason, 2003 ; Lewis, Agarwal et Samba-

murthy, 2003). Ces conclusions confirment celles avancées par Agarwal et Karahanna (2000)

qui ont démontré que l’innovativité influence indirectement l’intention comportementale via

l’absorption cognitive qui est, à son tour, un déterminant significatif des croyances comporte-

mentales. L’on peut, donc, émettre les hypothèses suivantes :

H8 : « L’innovativité spécifique au domaine a une influence positive sur l’utilité perçue de la

banque par internet ».

H9 : « L’innovativité spécifique au domaine a une influence positive sur la facilité d’utilisation

perçue de la banque par internet ».

Le modèle conceptuel qui résume l’ensemble des hypothèses émises se présente comme suit :

Figure 1 : Modèle conceptuel de la recherche

Utilité

perçue

H1

H2

Facilité

d’utilisation

perçue

H3

H4

H5 Attitude en-

vers la BI

Intention

d’usage de la

BI

H7

H6 Risque perçu

H8

H9

Innovativité

spécifique au

domaine

9

2. Méthodologie de la recherche

Les études antérieures stipulent que les méthodes quantitatives sont plus adaptées à la collecte

de données sur les décisions d'achat complexes, en l’occurrence l’adoption des technologies

bancaires libre-service (Barkworth & al., 2002 ; Mitchell, Lewis et Pichene, 1995; Verhage &

al., 1990 a, b). Une orientation quantitative similaire est appliquée dans le cadre du présent tra-

vail. Compte tenu des difficultés matérielles d’administrer le questionnaire à un échantillon

probabiliste, un échantillonnage non probabiliste en boule de neige a été employé.

L’échantillonnage de commodité a été largement utilisé par les études antérieures sur

l’adoption des innovations, et a été déclaré approprié (Kaplan, Szybillo et Jacoby, 1974 ; Altu-

ras et Santos, 2004 ; Choi et Lee, 2003 ; Dholakia, 2001). Un échantillon de 406 fonction-

naires tunisiens non utilisateurs de la banque par internet a été interrogé en face à face. La po-

pulation interrogée est constituée de 46,3% d’hommes contre 53,7% de femmes, dont la majo-

rité ont entre 20 et 40 ans (73,9%) et ont un niveau d’études supérieur (90,6%).

L’instrument de recherche, le questionnaire, est composé de 23 items en relation avec les va-

riables de l’étude. Les échelles de mesure utilisées ont été adaptées des recherches antérieures

où elles ont fait preuve d’une bonne validité. Les échelles anglo-saxonnes ont été traduites se-

lon la procédure de la double rétro-traduction. Pour assurer la validité de contenu, le vocabu-

laire de ces échelles a été ajusté au contexte de la banque par internet. Les mesures des

croyances comportementales utilisées sont celles préconisées par Taylor et Todd (1995) et Da-

vis (1989). L’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue ont été mesurées chacune à travers

4 items, selon une échelle Likert à 7 points. L’attitude a été mesurée par trois items selon une

échelle sémantique différentielle à 7 points, conformément aux travaux de Curran, Meuter et

Surprenant (2003) et Dablholkar (1996). L’intention d’usage était, aussi, mesurée selon une

échelle sémantique différentielle à 7 points, en termes de probabilité et de possibilité qu’un

consommateur considèrerait l’essai de l’innovation (Curran, Meuter et Surprenant, 2003 ; Lee

10

et Allaway, 2002 ; Dablholkar, 1996). La mesure du risque perçu a été adaptée des recherches

menées en matière de technologies bancaires et de commerce électronique (Aldas-Manzano &

al., 2009 ; Walker et Johnson, 2006 ; Meuter & al., 2005 ; Stone et Gronhaug, 1993). Les en-

quêtés ont été appelés à indiquer l’intensité du risque global qu’ils perçoivent à travers quatre

items mesurés selon une échelle de Likert à 7 points. L’innovativité spécifique au domaine a

été mesurée par l’échelle développée par Goldsmith et Hofacker (1991), selon deux dimensions

de trois items chacune, évalués à l’aide d’une échelle Likert à 7 points (cf. Annexe1).

3. Analyse des données et résultats

3.1. Fiabilité et validité des construits

Pour s’assurer de la fiabilité et de la validité du modèle de mesure, une analyse factorielle,

d’abord, exploratoire sur SPSS.16, puis confirmatoire sur AMOS.16, ont été conduites sur

l’ensemble des construits. Les résultats de l’AFC montrent que notre modèle de mesure pré-

sente un ajustement satisfaisant aux données. Trois niveaux d’ajustement ont été évalués :

l’ajustement absolu ; l’ajustement incrémental ; et l’ajustement de parcimonie (² =236,577 ;

GFI=0,933 > 0,9 ; AGFI=0,892 ; RMR=0,073 < 0,1 ; RMSEA=0,067 < 0,08 ; NFI=0,939 >

0,9 ; TLI=0,942 > 0,9 ; CFI=0,960 > 0,9 ; ² normé=2,816 < 3).

Dans le cadre de l’analyse factorielle confirmatoire, l’ajustement de chaque construit avec ses

indicateurs est aussi vérifié. Cet ajustement est évalué par l’examen de la fiabilité de cohérence

interne, la validité convergente et la validité discriminante de chaque construit.

Le test t associé à chacune des contributions factorielles est nettement supérieur à 1,96, véri-

fiant ainsi la signification du lien de chaque indicateur avec le construit correspondant. Ensuite,

la fiabilité de cohérence interne des construits est vérifiée par le calcul du coefficient rhô de Jö-

reskog (1971) pour chaque construit. Les valeurs obtenues dépassent largement le seuil cri-

tique de 0,7 (Fornell et Larker, 1981), sauf pour l’échelle de mesure de la facilité d’utilisation

11

perçue dont le rhô de Jöreskog est de 0,696. Cette valeur, en se rapprochant du seuil critique

de 0,7, nous permet de conclure à la fiabilité de cette échelle de mesure. De même, le calcul du

rhô de validité convergente a donné des résultats satisfaisants supérieurs au seuil de 0,5 (For-

nell et Larker, 1981) pour toutes les échelles de mesure. Nous pouvons, ainsi, conclure à

l’unidimensionnalité de ces échelles (Tableau 1).

Construit Fiabilité (ρ de Jöreskog) Validité convergente (ρvc)

Utilité perçue (UTP) 0,707 0,551

Facilité d’utilisation perçue (FUP) 0,696 0,534

Innovativité spécifique au domaine

(INNSD) 0,763 0,518

Risque perçu (RP) 0,797 0,506

Attitude (ATT) 0,766 0,528

Intention d’usage (IU) 0,925 0,860

Tableau 1 : Fiabilité et validité convergente des construits

La validité discriminante des variables étudiée est, aussi, assurée, en effet, la variance partagée

entre les variables latentes est inférieure à la variance partagée entre les variables latentes et

leurs indicateurs (Tableau 2).

UTP FUP INNSD RP ATT IU

UTP 0,713

FUP 0,426 0,731

INNSD 0,027 0,135 0,720

RP -0,300 -0,393 -0,050 0,711

ATT 0,443 0,371 0,103 -0,415 0,727

IU 0,453 0,253 0,146 -0,361 0,705 0,927

Tableau 2 : Validité discriminante des construits

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3.2. Résultats

Le modèle conceptuel a été testé par la méthode des équations structurelles. Les résultats mon-

trent que les données s’ajustent bien au modèle conceptuel (² =271,947 ; GFI=0,925 ;

AGFI=0,886 ; RMR=0,126 ; RMSEA=0,071 ; NFI=0,930 ; TLI=0,935 ; CFI=0,952 ; ² nor-

mé=3,056). L’observation des coefficients de régression montre que les relations de causalités

mises en évidence par le modèle conceptuel sont, pour la plupart, significatives au seuil de

risque p < 5%, la valeur de leur estimateur « t de Student » étant supérieure à 1,96 (Tableau

3). Ces relations traduisent un déterminisme assez important de l’influence de l’innovativité

spécifique au domaine et du risque perçu sur les croyances comportementales du TAM. Le

coefficient de détermination (R²) de la variable endogène « Intention d’usage » est de 56,3%,

traduisant une bonne explication de l’intention d’usages par les variables exogènes et intermé-

diaires de la recherche. En effet, 56,3% de la variance de l’intention d’usage de la banque par

internet est expliquée par le modèle causal.

Relation Estimateur standardisé t de Student p R²

INNSD UTP 0,019 0,341 0,733

0,221

RP UTP -0,208 -2,990 0,003

FU UTP 0,344 4,536 0,000

INNSD FUP 0,121 1,996 0,046

0,167 RP FUP -0,407 -5,263 0,000

UTP ATT 0,366 5,091 0,000

0,225

FUP ATT 0,224 3,408 0,000

UTP IU 0,160 3,124 0,002

0,563

ATT IU 0,662 9,007 0,000

Tableau 3 : Résultats de l’analyse structurelle

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Les résultats obtenus confirment les relations de base du TAM. En effet, la facilité d’utilisation

perçue influence positivement l’utilité perçue de la banque par internet. Les deux croyances

comportementales (facilité d’utilisation perçue et utilité perçue) ont une influence positive sur

l’attitude envers l’usage de la banque par internet. L’utilité perçue et l’attitude influencent po-

sitivement l’intention d’usage de la banque par internet. Nous pouvons, ainsi, conclure à la va-

lidité des hypothèses H1, H2, H3, H4 et H5. Les résultats de la recherche mettent, aussi, en

évidence le rôle du risque perçu comme déterminant de l’utilité perçue et de la facilité

d’utilisation perçue de la banque par internet. Les hypothèses H6 et H7 sont donc validées.

Nous avons, en outre, relevé une relation significative entre l’innovativité spécifique au do-

maine et la facilité d’utilisation perçue. Par contre l’innovativité spécifique au domaine ne

s’avère pas un antécédent significatif de l’utilité perçue. Nous en concluons que l’hypothèse

H8 est rejetée et l’hypothèse H9 est validée.

4. Discussion et implications

Le point de départ de la présente étude était le TAM. Afin d’augmenter son orientation con-

textuelle et d'améliorer son pouvoir explicatif, nous avons essayé d’étendre le TAM par

l’intégration de deux variables externes (le risque perçu et l’innovativité spécifique au do-

maine). Les résultats de la recherche révèlent que le TAM pourrait constituer une

base théorique solide pour la compréhension de l’intention d’usage de la banque par internet.

En effet, les postulats de base du TAM ont été confirmés à travers le flux croyances-attitude-

intention d’utilisation. Ces résultats confirment ceux des recherches antérieures (Gefen, Kara-

hanna et Straub, 2003 ; Davis, 1989 ; Davis, Bagozzi et Warshaw, 1992 ; Taylor et Todd,

1995 ; Venkatesh et Davis, 2000). Les résultats montrent, aussi, que la facilité d’utilisation

perçue a moins d’impact que l’utilité perçue dans la décision d’usage de la banque par internet

conformément aux résultats d’autres recherches (O’Cass et Fenech, 2003; Suh et Han, 2002).

14

Les résultats obtenus montrent, aussi, que le risque perçu est un inhibiteur clé de l’usage de la

banque par internet à travers son impact direct, significatif et important sur les croyances com-

portementales du consommateur. Ces résultats sont en accord avec ceux obtenus dans cer-

taines études (Yiu, Grant et Edgar, 2007 ; Litter et Melanthiou, 2006) et en désaccord avec

ceux obtenus par Celik (2008). Celui-ci a mis en évidence un impact plutôt direct du risque

perçu sur l’intention d’usage et a signalé l’absence d’impact direct sur les croyances compor-

tementales. Pour réduire le risque perçu, les clients ont besoin d’être rassurés par rapport à ce

nouveau canal d’interaction. L'asymétrie de l'information bancaire et le manque de personnel

de contact empêchent le consommateur d’évaluer correctement les caractéristiques du produit

ou service, réduisant ainsi la confiance du consommateur (Ba et Pavlou, 2002). Des actions de

sensibilisation et d’information doivent être conduites par les banques afin de développer la

confiance des consommateurs dont la plupart se trouvent à un stade précoce dans l'apprentis-

sage des services bancaires en ligne. Dans ce sens, les banques peuvent organiser des démons-

trations et des séances d’apprentissage des services en ligne afin de démystifier l’usage des

technologies libre-service et d’induire des attitudes plus favorables. L'occasion de la conduite

d'un essai peut confirmer le degré de performance et les possibilités de contrôle de la banque

par Internet et fournit la confiance nécessaire pour les consommateurs percevant un haut ni-

veau de risque. Les banques doivent, aussi, rassurer le consommateur quant à la sécurité et la

confidentialité qui sont les volets les plus importants en matière de perception de risque (Oz-

demir, Trott et Hoecht, 2008 ; Gerrard et Cunningham, 2003). Des marques de certification,

bien mises en évidence sur le site, permettraient de combattre le sentiment de frustration que

pourraient ressentir les clients par rapport à ces risques.

L’influence positive et significative de l’innovativité spécifique au domaine sur la facilité

d’utilisation de la banque par internet corrobore les résultats obtenus par des recherches anté-

rieures sur l’adoption des services bancaires en ligne (Reid et Levy, 2008 ; Lassar et Lassar,

15

2005). Ces résultats nous autorisent à suggérer aux banques de fournir à leurs clients précoces

les moyens leur permettant de véhiculer un bouche à oreille favorable pouvant contribuer à ac-

célérer la diffusion de la banque par internet.

5. Conclusion, limites et voies futures de la recherche

En guise de conclusion finale, les résultats de notre recherche, en ligne avec ceux des re-

cherches antérieures (Aldas-Manzano & al,. 2009 ; Lassar et Lassar, 2005), nous autorisent à

souligner l'importance des niveaux d'innovation des consommateurs et leurs caractéristiques,

en matière d’adoption des services bancaires en ligne. La prise en compte de ces résultats est

cruciale pour les banques, car il a été constaté que l'innovativité influe positivement sur la faci-

lité d’utilisation perçue, laquelle a un impact sur l’attitude et l’intention d’usage de la banque

par internet. L’identification d’une éventuelle relation directe entre l’innovativité du consom-

mateur, le risque perçu, l’attitude et l’intention d’usage de la banque par internet pourrait cons-

tituer une première voie de recherche future. Une autre voie de recherche pourrait consister en

une identification des principales composantes du risque perçu et une hiérarchisation de

l’impact direct de celles-ci sur l’attitude du consommateur envers la banque par internet et sur

l’intention d’usage des services bancaires en ligne. Au-delà des services bancaires par Internet,

il serait intéressant d’étendre les résultats de notre recherche à d’autres canaux technologiques

dans le secteur bancaire, tels que les guichets automatiques des banques et la banque par télé-

phone. Finalement, il faut signaler que le présent travail de recherche souffre de certaines li-

mites. Comme toute étude, les résultats présentés ici peuvent être difficiles à généraliser au-

delà de notre échantillon spécifique, en raison de la procédure d’échantillonnage par conve-

nance qui a été utilisée. Des recherches futures menées sur d’autres échantillons et dans

d’autres contextes socioculturels pourraient contribuer à étayer la validité et la stabilité des

résultats obtenus.

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Annexe 1: Les échelles de mesure

Echelle Items Références

Utilité perçue - L’utilisation la banque par internet améliore mon expé- Taylor et Todd

28

rience bancaire

- L’utilisation la banque par internet améliore ma pro-

ductivité bancaire

- L’utilisation la banque par internet améliore mon effi-

cacité bancaire

- Je trouve que l’utilisation de la banque par internet est

utile

(1995) ; Davis

(1989)

Facilité

d’utilisation

perçue

- Apprendre à utiliser la banque par internet est facile

- Mon interaction avec la banque par internet serait claire

et compréhensible

- Il me serait facile de devenir compétent dans

l’utilisation de la banque par internet

- Je trouve que la banque par internet est facile à utiliser

Taylor et Todd

(1995) ; Davis

(1989)

Attitude L’utilisation de la banque par internet est :

- Mauvaise / Bonne

- Désagréable / Agréable

Pour l’utilisation de la banque par internet, je suis : Dé-

favorable / Favorable

Curran, Meuter et

Surprenant

(2003) ; Dablhol-

kar (1996)

Intention

d’usage

Pour moi, utiliser la banque par internet serait :

- Improbable / Probable

- Impossible / Possible

Curran, Meuter et

Surprenant

(2003) ; Lee et

29

Allaway (2002) ;

Dablholkar,

(1996)

Innovativité

spécifique au

domaine

- Si j’apprenais qu’une nouvelle technologie bancaire

libre-service était disponible, je serais suffisamment inté-

ressé(e) pour l’adopter

- Je connais les nouvelles technologies bancaires libre-

service avant les membres de mon entourage

- J’adopterais une nouvelle technologie bancaire libre-

service même si je n’en avais pas encore entendu parler

dans mon entourage

- Je suis en général le dernier de mon entourage à con-

naître les dernières technologies bancaires libre-service

- En comparaison avec mon entourage, j’utilise peu de

technologies bancaires libre service

- En général, je suis parmi les derniers de mon entourage

à adopter une technologie bancaire libre-service qui vient

d’être lancée

Goldsmith et Ho-

facker (1991)

Risque perçu - Je n’ai pas confiance en la banque par Internet

- Tout compte fait, je pense vraiment que l’adoption de

la banque par Internet va m’engendrer des problèmes

et/ou des pertes dont je pourrais bien me passer

Aldas-Manzano &

al., (2009) ; Wal-

ker et Johnson

(2006) ; Meuter &

30

- En fin de compte, je pense que je commettrais une er-

reur si j’adoptais la banque par Internet

- Globalement, la banque par Internet est risquée

al., (2005) ; Stone

et Gronhaug

(1993)