- Utilizing technology acceptance model (TAM) for driverless car technology adoption, Koul Sahil, Eydgahi Ali, Journal of Technology Management & Innovation. 2018, Vol. 13 Issue 4, p37-46. 10p.
- Proposition d’un modèle d’analyse des déterminants de l’adoption et de l’usage des systèmes de paiement électronique «B2C», Management & Avenir. 2011, 45(5), p. 223-237, Amir Hasnaoui et Frank Mahé Lentz
Mots clés : Technology acceptance model, l’adoption des technologies de l’information, Modèle d’acceptation des technologies, Théorie de la diffusion des innovations, modèle d’équation structurelle.
L’adoption et l’utilisation des technologies de l’information étant largement considérées comme une nécessité dans la pratique des affaires, il s’agit donc d’une source d’opportunités pour l’utilisateur et pour l’entreprise de renforcer et développer leurs liens. Cependant, même si cela peut leur apporter beaucoup de bénéfices et répondre à leurs besoins, ou faire croître leur business, les utilisateurs sont souvent peu disposés à utiliser les systèmes d’information disponibles. Pourtant s’ils étaient utilisés à bon escient, convenablement, dans le temps, ces systèmes leurs généreraient des gains de performance importants.
Le modèle d’acceptation de la technologie TAM repose sur la suggestion que l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçues sont deux facteurs importants pour l’expliquer l’intention ou non d’adoption des utilisateurs individuels. Le TAM met la lumière sur la prédiction de l’utilisation et l’acceptation d’un système d’information et de la technologie. Le TAM est lui-même inspiré d’un autre modèle de la théorie de l’action raisonnée fondée établi par Fishbein et Ajzen en 1975. Ce dernier a pour objectif d’expliquer et de prédire l’adoption des comportements individuels.
Dans le cas du marketing mobile, la facilité d’utilisation perçue se « réfère à la perception des consommateurs de la facilité avec laquelle leurs téléphones mobiles peuvent être utilisés pour accéder ou télécharger un contenu, partager un contenu de manière virale, accéder aux informations à propos des activités sociales ou de divertissement, et recevoir des offres et promotions » (Bruner& Kumar, 2003 ; Venkatesh, 2000).
Dans ce modèle, le seul facteur qui influencerait directement le comportement d’un individu est son intention d’effectuer ce comportement qui est déterminée soit par son attitude soit par les normes subjectives. Les croyances et les évaluations de ses conséquences influencent son attitude alors que les croyances subjectives sont influencées par les croyances normatives à se plier aux normes. Il s’agit donc du facteur déterminant de la relation entre l’utilité perçue, la facilité d’utilisation perçue et l’utilisation future prévue de nombreuses technologies émergentes.
Il existe des modèles explicatifs au travers de déterminants l’utilisation ou la non utilisation d’une technologie. L’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue auront un effet positif ou négatif sur l’utilisation réelle d’une technologie. Mais ne sont pas en reste d’autres caractéristiques associées à la nouvelle technologie indépendantes de l’utilisateurs et inhérente et à sa perception : avantage relatif, image acquise par l’utilisation, caractère volontaire de l’utilisation, visibilité, possibilité de tester, compatibilité, et démontrabilité des résultats de la technologie.
Cependant, ce modèle a ses limites et présente l’importance d’autres facteurs comme l’âge de l’utilisateur (en relation avec l’utilisation de la nouvelle technologie) et son expérience passée. En effet l’étude de Nees en 2016 sur l’acceptation de la technologie des voitures sans conducteur a conclu que l’acceptation de la technologie des voitures sans conducteur était faible chez les personnes âgées et les personnes ayant une plus grande expérience de la conduite. Persiste les doutes de la non confiance en l’application qui sont des limites à l’utilisation de l’application malgré une facilité d’utilisation perçu.