La diffusion de technologies

La courbe de maturité des technologies, ou "Hype Cycle for Emerging Technologies" appa- raît en 1995, dans un rapport de recherche publié par Jackie Fenn [Fenn and Raskino 2008]. C’est une description des étapes subies par les nouvelles technologies mise en relation avec leur visibilité, ou de l’intérêt qu’elle suscite auprès des médias et industriels, sous forme d’une courbe. Cette description est issue de plusieurs observations similaires concernant l’évolution de certaines technologies émergentes. Elle est composée de cinq phases successives que sont :

médiatisée ;

Peak of inflated expectations : phase d’engouement rapide, de projections qui s’avèreront parfois irréalisables par rapport au potentiel réel de la technologie ;

Trough of desillusionment : phase de désillusions, due à la problématique d’adaptation de la technologie au contexte de son application ;

Slope of enlightenment : parcours de la maturation technologique ;

Plateau of productivity : état stable de l’utilisation de la technologie, dernières générations comprises.

Un rapport annuel basé sur cette courbe est proposé par Gartner™depuis 2004. La version 2008 (figure1.7) positionne l’utilisation des RFID pour le suivi des palettes très proche du pire niveau de leur visibilité, en plein dans le "creux des désillusions". C’est également le cas dans la version 2010. Cette approche considère que chaque technologie dispose de sa propre échelle de temps.

FIGURE1.6 – Description du "Hype Cycle of technologies" [Fenn and Raskino 2008] La figure1.6est une explication des étapes de la courbe de maturation des technologies de Gartner. Elle permet de mettre celle-ci en relation avec le modèle de [Bass 1969]. On observe en effet que les technologies sont très peu adoptées (moins de 5% du potentiel) à la fin de la "phase de désillusions", alors que la seconde génération des produits apparaît. Leur diffusion devrait donc fortement augmenter par la suite.

Au delà de l’intérêt porté envers une technologie, Rogers [1962] présente une description qui concerne leur diffusion sous forme de courbes (Fig.1.8). La diffusion est le processus au travers duquel une innovation est communiquée aux membres d’un système social. D’après ces prévisions, nous devrions nous situer à l’aube d’une véritable maturation des technologies RFID. Bien qu’elles soient utilisées au quotidien par de nombreuses personnes, ces technolo- gies ont un potentiel très important. Leur appropriation par les particuliers, le développement d’applications personnelles, l’émergence de l’Internet des Objets pourraient en faire plus qu’un remplaçant du code à barres.

FIGURE1.7 – Courbe de maturité des nouvelles technologies, Gartner, Juillet 2008

FIGURE1.8 – Courbe de Rogers sur l’adoption cumulative "en S" des nouvelles technologies L’observation des figures1.9et1.10, ainsi que les observations effectuées dansBass [1969] confirment et expliquent en partie la fameuse courbe de diffusion de l’innovation décrite par

Rogers [1962]. Sur la figure1.9, la majorité des technologies ont suivi une courbe d’adoption

"en S" ; c’est le cas de la radio, la télévision, le micro-ondes, le VCR (magnétoscope), le télé- phone portable ou l’internet. Parmi les technologies récentes, seul le PC échappe à cette règle. Les technologies inventées il y a 80 ans ou plus ne suivent pas la courbe d’adoption ; rappelons que d’importants évènements ont eu lieu au cours du siècle dernier, notamment la crise écono- mique de 1929, suivie de la seconde guerre mondiale. On voit plus clairement l’impact de ces

évènements sur les courbes reportées figure1.10, son abscisse correspondant aux dates et non à l’âge des technologies. Par exemple, la diminution du nombre de foyers américains possédant le téléphone ou une voiture au début des années 30 est particulièrement flagrante.

FIGURE1.9 – Courbes des temps d’adoption aux technologies maintenant "courantes"

FIGURE1.10 – Courbes de diffusion des technologies aux Etats-Unis. (source New York Times) Á un niveau plus académique,Bass [1969] a cherché à modéliser l’évolution des ventes en se basant sur le fait que leur nombre à un instant t dépendait du nombre à l’instant t − 1, les courbes cumulatives de prévision obtenues auront un aspect similaire à [Rogers 1962]. Plus d’informations et de précisions sont disponibles dans la revue de littérature deMeade and Islam

[2006].

[Namatame et al. 2009] est une étude récente traitant de la dynamique de diffusion de nou-

technologies) et pratiques sont introduites dans la société. Sans renier les modèles d’adoption existants, les auteurs insistent sur les interactions entre une innovation et les améliorations dans leur utilité, apportées par les utilisateurs.

[Hall 2004] considère dans son modèle plus d’informations donc plus d’hésitations et de

temps pour réfléchir avant de réaliser l’achat. Cette étude considère que les consommateurs sont homogènes, ce qui d’aprèsNamatame et al. [2009] n’est pas adapté aux processus de diffusion dont l’aspect émergent est complexe.

[Young 2007] incorpore de l’hétérogénéité dans la manière de modéliser les consommateurs,

il inclut la contagion, l’influence sociale et l’apprentissage social. Cette adaptation du modèle de Bass implique que la probabilité qu’un individu adopte une technologie dépend du nombre de ses voisins à l’avoir.

[Spielman 2005] définit un système de diffusion de l’innovation tel un réseau d’agents,

ainsi que d’institutions, organisations et politiques qui conditionnent leur comportement et per- formance suivant la génération, l’échange et l’utilisation du savoir. De fait, l’adoption d’une innovation par un agent peut avoir des effets positifs ou négatifs sur les autres agents au tra- vers du réseau social. Le fait est que la diffusion s’effectuera souvent de manière fortuite et imprévisible [Berdegué 2005].

De manière générale,Rosenberg [1972] observe que dans l’histoire de la diffusion de nom- breuses innovations, on ne peut qu’être coincé entre deux caractéristiques du processus de dif- fusion : son apparente lenteur générale d’un côté, et l’importance des variations de l’acceptation de différentes inventions de l’autre. De nombreux modèles visant à évaluer la rapidité d’adop- tion de technologies émergentes ont été développés, mais aucun n’a pu intégrer l’ensemble des paramètres nécessaires à une modélisation de ce phénomène assez précise pour l’anticiper précisément.