Résumé L’objectif de cet article est d’élaborer un modèle conceptuel et des instruments de mesure à même de cerner les antécédents de la pénétration du mobile en Afrique.
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4.3 Résultat sur le modèle structurel Une analyse des relations hypothétiques entre les construits a permis de vérifier nos six hypothèses. L’estimation des paramètres (« Path coefficients » ; T-value) pour le Mali et le Sénégal sont présentés dans la figure ci-dessous : Figure 3 : Présentation des résultats sur l’analyse du modèle structurel avec le logiciel Smart-PLS 2.0 M3
Pour le Mali, les résultats de l’analyse montrent une significativité pour trois relations dont les indices sont conformes aux recommandations de Chin (1998):
Comme le montre le tableau 10, les hypothèses H2, H3 et H4 ne sont pas vérifiées pour le Mali. Tableau 10 : Synthèse des tests des hypothèses
Concernant le Sénégal, les résultats présentent une significativité pour deux relations (Chin ; 1998) :
Les hypothèses H1, H2, H4 et H6 ne sont pas validées pour le Sénégal. En considérant les données de l’échantillon global, trois relations dont les indices sont conformes aux recommandations de Chin (1998) sont significatives :
Les hypothèses H2, H4 et H6 sont donc rejetées avec les données agrégées des deux pays. Les impacts sont positifs et significatifs pour H1, H5, H6 au Mali ; H3 et H5 au Sénégal et H1, H3 et H5 pour l’échantillon global. Leurs indices sont satisfaisant car ils respectent les normes de Chin (1998) : Path coefficient < 0,05 et T>1,96. 4.4 Discussions et voies de recherche L'objectif de ce travail était de fournir une base conceptuelle pour comprendre la différence entre les taux de pénétration de la téléphonie mobile en Afrique. De l’analyse du contexte, il est ressorti que le réseau électrique, le budget (valeur perçue) et la distribution étaient susceptible d’expliquer l’écart de pénétration du mobile entre le Mali et le Sénégal. Pour étayer notre analyse, nous avons d’abord procéder à une revue de la littérature sur les facteurs explicatifs de l’adoption de la téléphonie mobile. Sur la base de la théorie unifiée de l’acceptation et de l’utilisation de la technologie (TUAUT), nous avons élaboré un modèle conceptuel qui nous a permis de tester les relations hypothétiques entre les construits avec smartpls 2.0 M3. Les résultats des hypothèses validées, présentés dans le tableau 10 méritent d’être discutés. Pour le Mali, les résultats positifs et significatifs de l'hypothèse H1, représentés par un coefficient de causalité (Path coefficient) = 0,230 et une P-value = 0,000***, montrent que l’influence exercée par la distribution finale sur l’intention d’usage rejoint les considérations de Touré (2010, p. 415) sur l’importance de la distribution des recharges dans l’usage du mobile. Cette hypothèse n’est pas validée au Sénégal où le réseau de distribution semble plus élaboré avec de nombreux grossistes, collaborant directement avec les opérateurs, des commerçants agréés et des ré-distributeurs qui fournissent les recharges téléphoniques aux vendeurs ambulants. Ceci justifie la position de notre échantillon du Sénégal, qui estime que la distribution finale n’influence pas positivement ni significativement l’intention d’usage du mobile avec un Path coefficient = 0,034 et une « P-value » = 0,461. Toutefois, les résultats des données agrégées des deux pays confirment cette hypothèse avec un Path coefficient = 0,113 et une « P-value » = 0,001**. L’hypothèse 2 selon laquelle le « réseau électrique » a un effet positif et significatif sur l’intention d’usage a été rejetée dans les trois cas (Mali, Sénégal et global). Ce qui infirme la dépendance mise en évidence par Venkatesh et al. Les limites de l’infrastructure électrique en Afrique (vétusté du réseau, délestage,..) obligent les populations à adopter des solutions alternatives (énergie solaire, groupes électrogènes, batteries usées de moto ou de véhicule) pour recharger leur portable. De même l’impact du réseau électrique sur la valeur perçue (H4) est invalidé dans les trois cas. Par ailleurs le réseau électrique exerce un effet positif et significatif sur la distribution finale (H3) au Sénégal. Face aux délestages, les acteurs de la distribution sont contraints de se doter de groupes électrogènes et de carburant pour alimenter leurs points de vente. Ces coûts additifs viennent réduire significativement la marge des distributeurs. La valeur perçue a un effet positif et significatif sur l’intention d’utilisation (H5) dans les deux pays. Ces résultats confirment les travaux de Zeithaml (1988, p. 17) ; de Venkatesh et al. (2012, p. 161). Cependant, son impact est plus prononcé au Sénégal avec un coefficient de causalité de 0,153 et une « P-value » de 0,000*** contre 0,126 et 0,004** au Mali. Les consommateurs sénégalais semblent être plus sensibles aux promotions et aux baisses des tarifs. Le phénomène du multi sim18 au Sénégal en est une conséquence. Enfin, l’impact exercé par la valeur perçue sur la distribution finale (H6) n’est positif et significatif qu’au Mali, avec un coefficient de causalité de 0,149 et une « P-value » = 0,002**. Compte tenu du niveau de pauvreté au Mali, les communautés rurales reçoivent les recharges de communication de la part de leurs familles installées en ville ou à l’étranger. A défaut, ceux-ci sont obligés d’attendre les jours de marché (hebdomadaire) pour s’approvisionner en recharge téléphonique. Nous pouvons conclure que la valeur perçue, la distribution finale, le réseau électrique sont des antécédents de l’intention d’usage du mobile en Afrique et qu’ils permettent d’apprécier l’écart de pénétration en deux pays le Mali et le Sénégal. Conclusion et perspectives Cet article a examiné les déterminants de l’écart de pénétration entre le Mali et le Sénégal. L’étude a mis en évidence un modèle conceptuel composé de quatre construits (la distribution finale, la valeur perçue, le réseau électrique et l’intention d’usage) considérés comme les déterminants de la pénétration du mobile et leur analyse permet d’expliquer l’écart entre ces deux pays. Au terme de cette étude, les conclusions suivantes se dégagent : L’analyse des données par les équations structurelles montre que la valeur perçue agit positivement et significativement sur l’intention d’utilisation du téléphone mobile dans les deux pays. Tandis que la valeur perçue exerce une influence positive et significative sur la distribution finale au Mali, l’impact est négatif au Sénégal. Cette conclusion met en évidence l’importance de la valeur perçue par rapport aux autres facteurs explicatifs de l’écart de pénétration du mobile entre le Mali et le Sénégal. L’impact de la distribution finale sur l’intention d’usage est positif au Mali et négatif au Sénégal. Le réseau électrique produit une influence négative sur la distribution finale, la valeur perçue et l’intention d’usage au Mali. Toutefois, il présente un effet positif et significatif sur la distribution finale au Sénégal. Sur le plan théorique, les conclusions de cette étude peuvent nous aider à approfondir les relations nomologiques notamment entre la valeur perçue, le réseau électrique la distribution finale et l'intention d’usage. Notre étude apporte une contribution significative aux travaux précédents sur les déterminants de l’usage d’une technologie de l’information en associant à l’intention d’utilisation la pénétration du mobile. L’implémentation de la théorie unifiée de l’acceptation et de l’utilisation de la technologie (TUAUT) de Venkatesh et al. utilisée dans les pays développés nous a permis de valider notre modèle conceptuel dans un contexte de pays en développement. La pertinence de ce modèle et son pouvoir explicatif ne sont plus à démontrer. Nous avons ainsi pu mobiliser les conditions facilitatrices de la TUAUT pour illustrer la distribution finale et le réseau électrique. Dans le contexte africain, ces construits sont indispensables et déterminent pour la plupart le succès dans l’utilisation d’une technologie. Nos travaux ont montré que les principales barrières à lever pour la vulgarisation des technologies en Afrique ne sont ni les variables macro-économiques (faible niveau d’alphabétisation), ni les aspects sectoriels liés aux télécommunications mais les aspects marchés (notamment le comportement du consommateur et la possibilité d’accéder aux recharges en milieu rural). Les résultats de cette étude ont relevé des items susceptibles d’adresser les autorités de régulations et d’orienter les opérateurs de télécommunications dans l’élaboration de leur stratégie. Compte tenu de la faiblesse des recherches sur l’utilisation des services de télécommunications en Afrique, cette étude doit être considérée comme étant de nature exploratoire. Malgré ses apports, elle présente des limites qui ne doivent pas être ignorées. Cette étude présente des limites qu’il nous semble important de souligner pour frayer la voie à des recherches ultérieures. Nous aurions pu entreprendre une étude qualitative pour cerner les variables qui influencent réellement le comportement d’utilisation des usagers urbains et ruraux. De plus, nous n’avons pas étudié le comportement post utilisation du téléphone mobile en Afrique pour en connaitre ses antécédents. Compte tenu de l’absence d’études réalisées sur le sujet, il nous a semblé opportun d’identifier les déterminants de l’écart de pénétration du mobile entre pays en Afrique. Nous n’avons pas considéré dans notre étude les usagers professionnels. Cela ouvre dès lors une perspective de recherches futures pour intégrer les petites et moyennes entreprises et tenir compte aussi des aspects institutionnels et organisationnels. Dès lors, la mesure de l’impact de la téléphonie mobile sur la performance des petites et moyennes entreprises en Afrique Subsaharienne est envisageable. Bibliographie ALAIAD A. et al. (2013), « An Empirical Study of Home Healthcare Robots Adoption Using the UTUAT Model », Transactions of the International Conference on Health Information Technology Advancement. Paper 27 ALZOUMA G. (2008), « Téléphone mobile, Internet et développement: l’Afrique dans la société de l’information? », Tic & Société, 2(2). BLACKMAN C. and Lara S. (2011). Telecommunications Regulation handbook, 10ème édition. Washington, Dc: Banque Mondiale. BROWNE M.-W. et SHAPIRO A. (1988), « Robustness of normal theory methods in the analysis of linear latent variate models », British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 41(2), p. 193-208. CHENEAU-LOQUAY, A. (2001), « Les territoires de la téléphonie mobile en Afrique », Network and Communication Studies, 15(1-2), p. 121-132. CHENEAU-LOQUAY, A. (2010), « L’Afrique au seuil de la révolution des télécommunications », Afrique contemporaine, (2), p. 93-112. CHIN W. W. (1998), « The partial least squares approach for structural equation modeling », in G. A. Marcoulides (Ed.), Modern methods for business research p. 295–236, London: Lawrence Erlbaum Associates. DIAGNE, A., & LY, M. A. (2009), « L’adoption des technologies de l’information et de la communication (TIC) par les ménages africains au sud du Sahara : analyse comparative à partir des micros données », Globelics 2009, 7th International Conférence, Dakar, Sénégal, p. 1-33. DIBAKANA, J. A. (2002), « Usages sociaux du téléphone portable et nouvelles sociabilités au Congo », Politique africaine, (1), p. 133-150. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
