Les déterminants de l’intention à continuer l’utilisation d’un SI

Selon Oliver, la satisfaction peut être vue comme une fonction des niveaux d’attentes (expectations,

adaptations) et d’une perception de la confirmation ou non confirmation de ces attentes

(disconfirmation) [Oliver 1980]. A cet égard, l’analyse de la complexité de la satisfaction peut s’avérer intéressante. Les études en post-adoption [Palm 2006; Wixom 2005; Karimi 2004; Van Der Meijden 2003; Delone 1992,2003; Lee 1996] s’interrogent sur les raisons qui expliquent le phénomène de décrochage (discontinuance) dans l’utilisation après la pré-adoption [Bhattacherjee 2001a,b].

L’une des premières études selon notre état des connaissances qui s’est intéressée à la post-adoption est celle de [Parthasarathy 1998]. Cette étude avait pour objectif de comprendre le phénomène de décrochage (ou discontinuance) suite à la pré-adoption, à partir de la théorie de la diffusion des innovations [Rogers 1995,2003]. Leurs résultats montrent que ceux qui continuent d’utiliser une TI sont ceux-là mêmes qui l’utilisent le plus, la trouvent utile et compatible. Le canal communicatif interpersonnel influence plus les décrocheurs potentiels [Parthasarathy 1998]. Karahanna et al analysent à travers une étude longitudinale la pré-adoption et la post-adoption. Ils combinent la théorie de la diffusion [Rogers 1995,2003] et la TAR [Fishbein 1975] pour expliquer l’intention dans les deux phases. Dans leur analyse deux types de croyances sont supposées agir en pré-adoption et en post-adoption. Les croyances comportementales et les croyances normatives agissent sur l’attitude et les normes subjectives. Cependant, seule la nature de l’intention change au cours du temps. Selon la TAR, il est important d’aligner la nature de l’intention au type de comportement étudié, de manière à

mieux comprendre les interactions dans la chaîne relationnelle croyance – attitude – intention – comportement [Karahanna 1999, p.184; Fisbhein 1975]. Les résultats montrent que l’attitude à continuer (r=0,40, p<0,01) agit de façon significative sur l’intention à continuer l’utilisation (R²=0,236%) tandis que les normes subjectives qui auparavant avaient plus d’influence en pré-adoption (r=0,46, p<0,1) perdent de leurs intensités d’association en post-pré-adoption (r= - 0,01, NS).

Dans son étude, Bhattacherjee explique l’intention à continuer l’utilisation de la TI (Online Banking Division) en post-adoption à travers son modèle « post-acceptation » développé à partir de la théorie de la confirmation des attentes. Ces résultats démontrent que l’intention à continuer (R²=0,41) est expliquée par la satisfaction (r=0,567, p<0,001) et l’utilité perçue (r=0,294, p<0,001). Dans la même année, il a démontré que les déterminants de l’intention à continuer l’utilisation (R²=0,47) d’un E-commerce sont associés à la satisfaction (r=0,757, p<0,001), à l’utilité du service (r=0.436, p<0,001) et à la fidélité de la motivation (r=0,118, NS) [Bhattacherjee 2001b]. Meng et ses collègues identifient les facteurs pertinents qui soutiennent l’intention à continuer l’utilisation d’internet (Web) à partir d’un modèle intégré (TCA et TSC)12. La satisfaction (r=0,32), les résultats attendus suite à l’interaction (r=0,55) et le self-efficacy (r=0,17) étaient significativement associés à l’intention de poursuivre l’utilisation du Web [Meng 2004]. D’autres études ont montré qu’on pouvait étendre le modèle initial de Bhattacherjee [Lin 2005; Thong 2006; Liao 2006; Her-Sen 2007]. Thong et al ont étendu le modèle en lui ajoutant deux construits additionnels : la facilité d’utilisation et le plaisir perçu. Le modèle final a expliqué 57.6% de la variance de l’intention à continuer comparé au modèle initial de Bhattacherjee qui en expliquait que 41% [Bhattacherjee 2001a]. Par ailleurs, le lien entre la facilité d’utilisation et l’intention de continuer était très significatif (r=0,20, p<0,001) [Thong 2006]. Ce résultat contredit relativement d’autres études antérieures qui mettent en question la stabilité temporelle de la facilité d’utilisation perçue [Venkatesh 1996,2000a,b].

A partir d’un modèle intégré, l’étude de Liao et al, montre que la combinaison de la TCP et de la TCA permet d’augmenter le pouvoir explicatif de l’intention à continuer l’utilisation d’un e-service (R²=70%) [Liao 2006]. Dans le même esprit, Roca et al, Hsu et al, ont montré l’intérêt des modèles étendus pour expliquer ce type d’intention [Roca 2006; Hsu 2006]. Enfin, Her-Sen et ces collègues confirment dans leur étude qui visait à expliquer l’intention à poursuivre l’usage d’une technologie de négociation en ligne, la puissance et la parcimonie du modèle qui expliquait 86% de la variance

Sen 2007]. Ces études montrent que le modèle de la confirmation des attentes en TI est pertinent, robuste et pourrait être éprouvé dans le domaine de la santé.

En résumé, cette revue sur les modèles et théories a permis de faire une synthèse des théories et modèles les plus utilisés pour analyser l’acceptation individuelle des TI dans les recherches SI. Elle a également permis de montrer que le modèle d’acceptation des technologies de Davis, robuste et parcimonieux, est le plus utilisé [Lee 2003]. Au fil des années, le modèle a subi plusieurs extensions dans la perspective d’accroître son pouvoir explicatif des phénomènes à l’étude. Les construits centraux du modèle de Davis sont des prédicteurs pertinents de l’intention à adopter un nouveau comportement (pré-adoption) [Davis 1989].

La revue des modèles faite par Venkatesh et al propose un modèle unifié issu de l’intégration de huit modèles très usités en recherche des SI. Ce travail de synthèse a permis de poser les bases d’un canal pour une réflexion commune allant dans le sens d’un paradigme fédérateur nouveau pour centraliser les efforts de recherches en SI [Venkatesh 2003]. Le modèle proposé a la qualité d’être parcimonieux, peu de construits (quatre) et surtout la pertinence de ses variables modératrices associées, permet son application à différents contexte d’utilisation (volontaire vs mandatée). Cependant, ce modèle conceptuellement semble presque identique à la théorie du comportement planifié de Ajzen [Ajzen 1991].

Les études ayant adopté la combinaison entre TAM /ATT montrent la pertinence d’envisager l’utilisation des modèles combinés intégrés pour expliquer l’adoption des TI. La comparaison des variances expliquées entre les modèles montre assez bien la pertinence d’explorer une telle démarche en TI santé, démarche qui n’est pas encore faite. Les auteurs s’entendent à montrer sa pertinence pour les recherches futures, dans le but d’appréhender et de comprendre les déterminants de l’acceptation d’une TI en santé [Ammenwerth 2006; Dishaw 1999; Dixon 1999; Despond Gros 2005ab; Klopping 2004; Karimi 2004 Wixom 2005].

La question de l’adéquation entre la tâche clinique et la technologie se pose de manière cruciale, tant au niveau individuel qu’au niveau organisationnel. Face à la résistance des professionnels de la santé à introduire les TI dans leurs routines cliniques, il devient absolument nécessaire que les recherches futures en SIC explorent plus en détail les antécédents qui contribuent à améliorer l’adéquation de la

triade dynamique individu - technologie - tâches cliniques. Une meilleure connaissance des antécédents de l’adéquation sera un tremplin fort pour promouvoir et garantir la pérennité de l’utilisation du SIC en post-adoption.

3.3.4 Les études sur l’adoption des TI en santé