Université Jean Moulin Lyon 3

École doctorale : Sciences économiques et de Gestion

Les déterminants de l’adoption de 

l’e­learning : étude empirique au 

sein de l’entreprise tunisienne

par Tarek LASSOUED

Thèse de doctorat de Sciences de gestion

sous la direction d’Alain ROGER

présentée et soutenue publiquement le 4 Juin 2010

Membres du jury :

Jean-Marie PERETTI, Professeur, Université de Corse

Pia IMBS, Maître de Conférences HDR, EM Strasbourg

Laïd BOUZIDI, Professeur, Université Jean Moulin Lyon 3

Alain ROGER, Professeur, Université Jean Moulin Lyon 3

Dédicaces

A mon père Abdesslem, ma mère Mabrouka,

Vous avez fait de moi ce que je suis aujourd’hui

En témoignage de mon affection, de mon profond attachement et ma reconnaissance pour

tout ce que vous avez sacrifié pour moi, ce travail ne présente qu’une modeste compensation.

Ce travail est l’aboutissement de vos prières et vos encouragements.

A Manel, mon épouse. Ce travail te doit beaucoup… Qu’il soit pour toi le témoignage de ma

profonde affection et de mon amour sincère pour tes sacrifices et le réconfort que tu m’as

apporté dans les moments les plus difficiles de ma période de thèse.

A mon ange et mon cœur Lyna qui vient de naitre, je te souhaite une vie pleine de joie, de

bonheur et de réussite.

A mon oncle et beau père Salah et sa femme Jalila a qui je dois beaucoup, qu’ils trouvent

dans ce travail l’expression de mon amour et de ma gratitude pour la bienveillance avec

laquelle ils mont toujours entouré, que dieu leur préserve longue vie et bonne santé.

A mes chers frères et sœurs : Raja, Nabila, Lamia, Ines, Lassad et Yosri,

Remerciements

Mes remerciements s’adressent, en premier lieu, à mon directeur de thèse, M. Alain Roger,

directeur du centre de recherche MAGELLAN pour avoir eu l’obligeance d’accepter de

diriger ce travail. Je lui suis également reconnaissant pour sa disponibilité, ses qualités

pédagogiques et scientifiques. J’ai beaucoup appris à ces côtés et je lui adresse toute ma

gratitude.

Je voudrais remercier les rapporteurs de cette thèse Madame Pia IMBS et Monsieur Jean

Marie PERETTI, pour l’intérêt qu’ils ont porté à mon travail.

J’associe à ces remerciements Monsieur BOUZIDI Laïd pour avoir accepté d’examiner mon

travail.

Je remercie aussi le professeur Faouzi Dkhil et le directeur de l’école virtuelle de la poste

tunisienne Monsieur Lotfi Brahem pour leur gentillesse et leur précieuse aide dans

l’accomplissement de cette recherche.

Je tiens également à exprimer mes sentiments de reconnaissance à tout le personnel de la

Poste Tunisienne, de Tunisie Télécom et la Société Nationale des Chemins de Fer de Tunisie

pour l’aide qu’ils m’ont fournie pour mon étude empirique.

Je remercie tout particulièrement mon épouse, Manel Lassoued pour avoir consacré de

nombreuses heures à transcrire les enregistrements des conversations, à relire

minutieusement le texte de ma thèse, et pour m’avoir soutenu tout au long de ce travail.

Enfin, mes remerciements vont à ma famille et mes amis qui, avec cette question récurrente,

« quand est-ce que tu la soutiens cette thèse ? », bien qu’angoissante en période fréquente de

doutes, m’ont permis de ne jamais dévier de mon objectif final. Merci à Nabila, Lassad, Raja,

Lamia, Yosri, Ines, Mahran, Mondher, Mohamed, Sami, Issam, Wadid, Hichem, Haykel.,

Introduction générale

Bouleversant l’être et l’agir de l’Homme, les Nouvelles Technologies de l’Information et de

la Communication (NTIC) semblent avoir profondément changé les manières de faire et de

vivre de l’humain. Les NTIC composantes de ce monde en mouvement modifient

considérablement les rapports entre les hommes et le rapport des hommes avec l’organisation

(Yanat et al, 2002).

Ces nouveaux instruments sont utilisés dans la vie quotidienne des individus et ont été à

l’origine de profondes mutations sur les plans économique, social et politique (Hamelink,

1997). L’émergence des NTIC et leur évolution ont engendré de nombreux débat dans lemilie

s ux professionnel et académique sur l’ampleur de leurs impacts, les modes de leur gestion et

leur intégration, les caractéristiques de leur rapport avec l’homme et la société

C’est ainsi que la dernière décennie a vu fleurir plusieurs travaux traitant des problématiques

liées aux impacts des NTIC, des modalités de leur mise en place, des conditions de leurs

utilisation ou encore des déterminants du succès de leur implantation…

Le sujet le plus couramment abordé par les recherches sur les technologies de l’information et

de la communication (TIC) concerne leurs impacts sur le travail et la productivité des

travailleurs (Germain, 2006 ; De Beer, 2006 ; Rivard et al, 1999). Ces études ont essayé de

cerner les impacts de l’automatisation et de l’information sur les spécialités du travail et les

types d’emploi. Elles ont essayé d’établir les liens entre l’introduction de ces technologies et

les variations de la productivité au travail. Les résultats étaient contradictoires et paradoxaux

et aucune convergence dans les conclusions n’a été établie.

Avec l’invasion des NTIC, Internet en tête, dans tous les domaines de la vie, les recherches se

multiplient, les colloques internationaux se succèdent et les conférences scientifiques

s’organisent dans l’ambition de comprendre et de cerner les modifications introduites par ces

technologies. Un des phénomènes liés aux NTIC et qui prend de plus en plus d’ampleur

consiste dans la numérisation et ses conséquences.

En effet, au niveau économique, l’ajout de la lettre « e » comme préfixe à des vocables

courants devient une mode largement répandue. Ainsi, on parle désormais, d’e-business ou e-

économie pour désigner une économie ou l’immatériel prend le pas sur le matériel avec

l’apparition de nouveaux paradigmes économiques bâtis sur le progrès fulgurants des NTIC

(Jacquet, 2001 ; Ulrich, 2000).

Une autre manifestation des impacts des NTIC est concrétisée par l’apparition du modèle du

e-commerce ou e-marketing qui constitue, selon les dires de plusieurs auteurs, une véritable

révolution dans les règles de fonctionnement de la commercialisation détruisant, ainsi, les

canaux de distribution classiques (Navarre, 2000). Dans le cadre de l’e-commerce, les

transactions et les opérations commerciales (ventes, achats, …) s’effectuent en ligne, en temps

réel et abstraction faite des contraintes spatiales et temporelles.

Dans les domaines de la gestion, la Gestion des Ressources Humaines (GRH) commence, elle

aussi, à intégrer des NTIC dans ses pratiques et règles de fonctionnement. On parle d’ores et

déjà de « e-GRH » ou fonction ressources humaines virtuelle (Kalika et Laval, 2006; Barthe,

2001; Gunia, 2001; Laval, 2000) pour désigner les profondes mutations engendrées par les

NTIC sur le management des hommes aussi bien au niveau de l’organisation que des

différentes activités afférentes à la gestion quotidienne des ressources humaines. Ce dernier

aspect couvre l’intégration des opportunités et des services offerts par les NTIC aux

nombreuses activités de la GRH.

A ce niveau, la formation, une pratique essentielle au sein de la GRH, commence à incorporer

les NTIC dans ses modalités. En effet, on assiste de plus en plus à l’émergence de la

formation électronique ou e-formation ou encore e-learning parmi les nouvelles méthodes

d’acquisition des connaissances et de développement des compétences (Roussel, 2001). Cette

pratique de formation électronique renferme deux dimensions innovatrices. La première

découle de la nouvelle logique de formation et la seconde de l’aspect technologique apporté

par les NTIC.

Ainsi, les recherches sur l’e-learning se sont multipliées dans l’ambition de comprendre

l’impact de l’intégration de ce mode de formation sur l’apprenant d’une part, et sur

l’organisation d’autre part. Particulièrement, les études sur l’acceptation de l’e-learning

(Venkatesh et al, 2003) et sur l’efficacité de l’e-learning (Lim et al, 2007)

En termes d’enjeux organisationnels, l’e-formation est susceptible, grâce aux solutions

pédagogiques et techniques qu’elle propose, de contribuer au développement du capital

humain tout en offrant des avantages financiers et sociaux considérables.

A cet effet, Anderson (2000) et Guerrero (2001) mettent l’accent sur les économies

engendrées par l’e-formation et qui peuvent dépasser les 50% des coûts totaux et ce en

éliminant les frais de transport, d’hébergement et du temps de formation.

L’e-formation présente des possibilités potentielles pour battre les contraintes géographiques

et de temps permettant ainsi une large distribution de la formation pour tous les salariés d’une

entreprise.

L’e-learning est, par ailleurs, considéré au cœur des réflexions sur la mise en place d’une

organisation apprenante et créatrice de savoir par les mécanismes d’apprentissage

organisationnel et de knowledge management. La logique innovante de la méthode favorise le

partage des connaissances entre les acteurs, même situés à différentes localisations, la création

d’une alchimie entre leurs savoirs individuels et le transfert et la capitalisation des savoirs

collectifs constitués.

Cependant, si au niveau théorique l’e-formation connaît une rhétorique concernant ses

avantages et ses enjeux, la réalité de la pratique est tout à fait autre. A cet égard, des études

empiriques et des enquêtes montrent que la formation électronique est loin d’être une réalité

dominante.

Les méthodes traditionnelles de formation gardent leur primauté et ce malgré la prise en

conscience par les responsables des ressources humaines des avantages organisationnels,

financiers et sociaux de l’e-learning.

C’est d’ailleurs précisément ce décalage entre le discours, les projections et la réalité qui nous

a poussé à réfléchir sur les raisons qui entravent aujourd’hui le recours à la formation

électronique. Outre cet aspect, nous avons noté que très peu de recherches ont été menées sur

le sujet dans le contexte tunisien. Quelques travaux qui se sont intéressés à l’e-formation mais

sont restés superficiels et se sont arrêtés à un niveau descriptif. Ainsi, les questions constituant

la trame de la présente recherche sont les suivantes :

Quelles sont les conditions de mise en place de la formation électronique ? Quels sont les

facteurs qui favorisent ou inhibent l’acceptation de l’e-formation au sein de l’entreprise ?

Pour traiter cette problématique nous nous référons à des recherches en système d’information

traitant des sujets analogues au nôtre.

Depuis une décennie, en effet, plusieurs travaux ont été menés dans ce domaine pour élucider

le paradoxe d’échec d’implantation des technologies de l’information et de la communication

(TIC) dans les entreprises.

Nonobstant les investissements financiers considérables consentis pour l’introduction des

TIC, des problèmes de sous-utilisations, de rejet et d’échec de ces technologies ont été

remarqués. Un courant de recherche s’est alors constitué pour traiter ce problème compte tenu

de l’importance des avantages qu’offrent les TIC en termes de gain de productivité et

d’efficacité au travail.

Etant donné l’élimination des barrières technologiques dans l’implantation des TIC,

l’attention des chercheurs s’est tournée vers les utilisateurs. En effet, l’utilisation de ces

technologies dans l’exécution des tâches de travail est tributaire des comportements des

individus auxquels elles sont destinées. Ces derniers peuvent les accepter ou les rejeter en

fonction de leurs perceptions de l’utilité de ces technologies pour leur travail.

Les recherches en système d’information ont été alors, axées sur ce créneau et ont été centrées

sur l’explication du comportement des utilisateurs face à l’introduction des nouvelles

technologies de l’information et de la communication. Ces recherches se sont inspirées des

analyses effectuées par des théories établies en psychologie sociale pour expliquer le

comportement humain et ont déployé leurs apports pour prédire le comportement des

utilisateurs de TIC. Les résultats de ces travaux consistaient dans la constitution des courants

de recherches en système d’information baptisé les théories d’adoption des technologies.

A l’instar de ces travaux, notre recherche se propose d’expliquer le comportement des salariés

face à l’utilisation de l’e-Learning pour des fins de formation. L’intérêt d’une telle approche

est multiple pour la gestion des ressources humaines. D’un coté, elle prend en considération

l’importance du capital humain dans la mise en place d’une innovation dans les pratiques de

son développement.

D’un autre coté, elle permet d’intégrer l’attente des salariés, leurs motivations et leurs

capacités dans les projets d’introduction d’une nouvelle pratique de gestion des ressources

humaines.

Enfin, notre étude vise à montrer l’importance des compétences individuelles, leurs gestions

et leurs développements dans la mesure où elle cherche à jauger la réceptivité d’une pratique

qui fait preuve d’efficacité sur les plans organisationnel, financier et social.

Ainsi, notre recherche se situe au carrefour de trois sous-disciplines. Elle cherche à expliquer

le comportement organisationnel des acteurs face à l’introduction d’une nouvelle pratique de

gestion des ressources humaines qui est la formation électronique et ce en se basant sur les

apports des recherches en système d’information.

La problématique de notre recherche, autrement formulée, devient alors :

Qu’est ce qui détermine la réceptivité de l’utilisation de la formation électronique par les

salariés ? Quels sont les déterminants individuels et organisationnels qui influencent les

décisions des salariés d’utiliser cette nouvelle pratique ?

Au niveau empirique, il est légitime de se demander sur la réalité de la formation

électronique dans le contexte tunisien.

Tout au long de ce travail, notre réflexion portera sur le traitement de la problématique

inhérente à notre recherche dans la perspective d’apporter quelques éclairages à la question.

A cet égard, nous nous proposons d’atteindre un double objectif.

En premier lieu, sur un plan théorique, nous cherchons à appréhender les facteurs qui

expliquent l’utilisation de l’e-formation par les salariés en appliquant des modèles d’analyse

issus des recherches en système d’information.

En second lieu, sur un plan pratique, nous cherchons à fournir aux praticiens qui sont les

gestionnaires des ressources humaines, un ensemble de déterminants significatifs pour les

salariés dans la détermination de leurs intentions envers l’e-formation (adoption, indifférence

ou rejet).

Par ceci, nous cherchons à offrir des leviers d’actions managériales améliorant les chances de

succès de l’implantation de l’e-Learning parmi les autres méthodes de formation. Pour

atteindre nos objectifs, nous allons procéder comme suit : dans un premier chapitre, nous

allons essayer de clarifier la notion de l’e-learning en tant que pratique émergente de

formation. Sa définition, ses caractéristiques et ses enjeux seront alors abordés.

Puis une esquisse de quelques critiques traitant l’application de l’e-formation et qui peut

expliquer les difficultés de développement que rencontre cette pratique.

Dans le deuxième chapitre, nous allons passer en revue les différentes théories d’adoption des

technologies expliquant le comportement des utilisateurs envers une technologie de

l’information nouvellement introduite dans l’organisation. Ces cadres théoriques, baptisés

modèles d’intention, ont été appliqué dans les recherches en système d’information. Ils

dérivent des théories en psychologie sociale spécialisées dans l’explication du comportement

humain. Le deuxième volet du chapitre sera consacré à la présentation du cadre théorique de

notre étude, les concepts clés du modèle ainsi que les motifs de son choix.

Ainsi, nous allons identifier les facteurs qui influencent les comportements et les décisions

des salariés d’utiliser l’e-formation. Ces facteurs sont obtenus par une confrontation entre la

revue de la littérature et les résultats des études et enquêtes faites sur le sujet. Ce chapitre sera

couronné par l’énonciation des hypothèses de notre recherche à travers l’explication des

relations entre les variables de notre modèle.

Enfin, on traitera la validation empirique de notre problématique et la mise à l’épreuve de nos

hypothèses sur le terrain. Il s’agit d’une lecture du recours à la formation électronique par les

salariés tunisiens. Pour cette fin, deux études, qualitatives et quantitative, ont été menés pour

appréhender les facteurs influençant l’utilisation de l’e-learning dans les pratiques de

formation au sein des entreprises tunisiennes, elles seront détaillées sur deux chapitres. Les

résultats de ces études seront présentés et analysés afin d’en tirer des enseignements

constructifs.

La conclusion générale reviendra sur les principaux résultats dégagés par la revue de la

littérature. Elle mettra en exergue l’apport de notre recherche en évoquant ses implications

théoriques et managériales et abordera ses limites tout en proposant les voies futures de

recherche.

Chapitre 1 : 

Le E­learning : un nouveau mode 

d’apprentissage

Introduction

Le développement fulgurant des technologies de l’information et de la communication est à

l’origine de l’apparition de nouvelles façons d’apprendre qui s’offrent de plus en plus à

l’individu. L’introduction des TIC dans le processus d’apprentissage amène les responsables

de formation et des ressources humaines à réfléchir à la portée de cette pratique au sein de

l’organisation. Il convient de signaler que l’intégration d’une telle pratique dans la stratégie de

formation des individus est susceptible d’apporter un changement à l’environnement global

du processus de formation. L’apparition de l’environnement virtuel se caractérise par

l’utilisation de techniques multimédia dans le cours et surtout par une interaction développée entre

les différentes parties de ce processus.

La formation électronique est l’une des applications des nouvelles technologies de

l’information et de la communication dans la gestion des ressources humaines. C’est une

pratique émergente dans les milieux professionnels mais son application dans les domaines de

l’éducation et de l’enseignement est moins récente.

Nous avons noté dans la littérature anglo-saxonne qu’il n’existe pas de différences entre les

deux termes « e-learning » et « e-training » (Tseng et al, 2007). Le « e » exprime pour les

deux notions le champ d’application du réseau Internet (Ben Romdhane et Skik, 2005). Par

ailleurs, les deux expressions « Learning » et « training » indiquent respectivement

l’apprentissage et la formation.

Concrètement, ces deux notions convergent pour désigner un processus d’acquisition de

nouvelles connaissances et compétences qu’il soit individuel ou collectif, basé sur les

technologies de l’information et de la communication. Nous considérons que « e-learning »,

« e-training » et « e-formation » sont trois notions équivalentes. L’exploitation de l’une ou de

l’autre ne traduit qu’une abréviation de la formation électronique.

Ce chapitre présente les environnements d’apprentissage multimédia interactifs, ses

caractéristiques et ses principes pédagogiques de base, ainsi qu’une définition de la technologie

éducative du e-learning, ses forces et ses faiblesses.

Section1 : L’e­learning : la nouvelle 

technologie éducative

Le « e-learning » fait partie des nouvelles technologies émergentes venant remplacer ou

compléter les modes de formation traditionnelles. Cette pratique se distingue par certaines

particularités montrant son caractère novateur en matière d’information et de communication.

Pour mieux délimiter ce concept, nous nous proposons d’aborder en premier lieu les

spécificités du contexte favorisant son émergence et son évolution. En second lieu, nous

allons expliciter d’avantage la notion par sa définition et l’identification de ses

caractéristiques.

1.1 Le contexte d’émergence de l’e­formation

L’e-learning est apparu dans un contexte de mutations organisationnelles impliquant toutes les

fonctions de l’entreprise, sa structure, son métier, ses ressources. Roussel (2001) attribue ces

mutations à «des phénomènes contemporains» désignant l’extension des modèles en réseaux,

transversaux et cellulaires.

Ces facteurs exercent des pressions au changement sur l’organisation des entreprises, le

contenu du travail, le rôle des salariés et les comportements organisationnels.

L’intensification des activités virtuelles relevant du e-business et de l’e-management semble

préparer le terrain pour le développement de l’e-learning. La virtualisation des organisations

revêt deux aspects selon Block et Pigneur (1998). Premièrement, l’extension de l’externalisation

et de la sous-traitance des activités de l’entreprise transforme cette dernière en une boite à

contrat, parfois même sans existence physique réelle. Deuxièmement, le fonctionnement de

l’entreprise dans ce contexte devient médiatisé par les technologies de l’information et de la

communication utilisées pour la coordination, le transfert des informations et la planification

des activités.

Ce dernier volet transforme les milieux de travail en « cyber espace » ou en milieu virtuel

libre des contraintes géographiques, temporelles et sans frontières organisationnelles

(Becheikh et Su, 2000 ; Townsend, 1998). En plus de ces facteurs généraux d’émergence du e-

learning, deux autres facteurs touchent directement son apparition et son développement.

Il s’agit des transformations vécues par la fonction ressources humaines (FRH) et notamment

sa virtualisation ainsi que l’instauration d’un nouvel environnement de travail caractérisé par la

virtualité et le travail à distance.

1.1.1 Les mutations de la fonction ressources humaines

L’apparition de l’e-learning dans les milieux professionnels a été impulsée par les mutations

vécues par la fonction ressources humaines. Ces mutations sont dues à une utilisation

intensive des nouvelles technologies de l’information et de la communication par toutes les

fonctions de l’entreprise et particulièrement par l’activité de gestion des ressources humaines.

Ces transformations revêtent trois aspects que Gunia (2000) formule sous trois hypothèses :

une nouvelle donne configurationnelle, une nouvelle donne stratégique et de nouvelles

attributions.

• La nouvelle donne configurationnelle désigne la décentralisation et la déhiérarchisation

vers lesquelles se dirige la fonction. En effet, le partage de la fonction entre les

directeurs des ressources humaines et les responsables opérationnels apparaît comme

un facteur clé de succès permettant une bonne prise de décision et répondant aux

exigences de réactivité et d’anticipation (Matmati et Schmidt, 2001 ; Perrois, 1999).

• La deuxième donne stratégique de la fonction ressources humaines désigne la

contribution de la fonction à la création de la valeur au sein de l’entreprise, notamment

par le recentrage sur les compétences clés et l’externalisation des activités jugées non

stratégiques (Gunia, 2000 ; Ulrich, 2000). Le rôle stratégique de la gestion des ressources

humaines se concrétise également par son passage d’un simple service administratif à un

service proactif devant être le levier de changement et le vecteur de transition de la

fonction vers les règles de la nouvelle économie (Henriet, 1999).

• La dernière donne suppose de nouvelles attributions accordées à la GRH et

concrétisées par des pratiques et des activités innovatrices grâce à l’usage intensif des

NTIC. C’est dans le cadre de cette troisième hypothèse que s’intègre notre

problématique étant donné que l’e-formation constitue l’une, et pas l’unique, des

pratiques novatrices de la GRH.

En outre, cette dernière hypothèse fait référence à la virtualisation de la FRH par l’insertion

des NTIC dans les activités de GRH puisqu’on parle d’ores et déjà de e-GRH ou de fonction

ressources humaines virtuelle.

La virtualisation de la fonction ressources humaines ne constitue pas l’unique facteur

favorisant l’émergence de l’e-Learning. En outre, les transformations de l’organisation du

travail impliquent des nouvelles formes et situations du travail qui accentuent le recours à la

formation électronique.

1.1.2  Les nouveaux modes d’organisation du travail

Les nouvelles formes de travail émergent d’une logique favorisant le travail en groupe. Les

entreprises voulant acquérir un avantage concurrentiel durable dans un contexte concurrentiel

mouvant, nouent des alliances et des partenariats avec d’autres entreprises. Elles mettent en

commun, pour cette fin des équipes rassemblant des membres appartenant à l’une et l’autre

des entreprises (Handy, 1998).

Cette nouvelle donne concernant l’organisation du travail requiert des nouvelles formules

d’apprentissage et accentue le besoin de recourir aux pratiques de formation novatrices et

appropriées aux règles de fonctionnement du travail à distance et au sein des équipes

virtuelles. L’e-learning apparait comme le plus à même de répondre à ces exigences. En effet,

comme nous le verrons plus tard, l’e-formation offre l’avantage de surpasser les contraintes

spatio-temporelles et de proposer une formation en ligne quel que soit le temps ou le lieu ou

se trouve le formé. En ce sens, l’entreprise ayant recours au télétravail ou au travail virtuel se

libère de l’obligation de réunir son personnel pour lui faire bénéficier d’une formation puisque

les réunions peuvent s’effectuer virtuellement.

Par ailleurs, la nature des activités virtuelles ou révélant du travail à distance, nature souvent

tertiaire rattachée au traitement et à la manipulation des informations, se prête bien à une mise

en ligne.

En effet, l’e-formation a pour contenu des connaissances théoriques plutôt que pratiques ou

comportementales, chose qui va de paire avec les activités virtuelles ou à distance.

D’un autre coté, l’importance de plus en plus grandissante du capital humain dans la lutte

concurrentielle de toute entreprise voulant survivre et répondre aux exigences du nouveau

paysage économique passe inéluctablement par la gestion et le développement de ses

compétences. Les connaissances, les savoirs et les compétences détenus par les salariés

deviennent l’avantage concurrentiel durable distinctif de l’entreprise qui les gère, les enrichit

et les sauvegarde. Ceci légitime, entre autres, la vogue que connaissent des thèmes tels que

l’apprentissage, l’apprentissage collectifs, la gestion et le développement des compétences, la

gestion du savoir dans la littérature et les pratiques managériales.

1.2 Evolution historique de la formation à distance

Plusieurs chercheurs ont réalisé une revue de littérature sur l’évolution historique de la

formation à distance (Nipper, 1989 ; Happer et al, 2004). Pour sa part, Nipper (1989) a mis

l’accent sur trois générations qui sont : l’enseignement par correspondance, l’enseignement

télévisé et l’enseignement à distance interactif.

1.2.1 Première génération: l’enseignement par orrespondance

Le premier cours par correspondance a vu le jour en 1840 en Angleterre. Cet événement a

marqué la naissance de l’enseignement à distance en Europe pour se développer par la suite

dans le reste du monde. Nipper (1989) affirme que ce mode d’enseignement a visé surtout les

adultes qui n’ont pas pu achever leur enseignement secondaire ou supérieur.

Des tuteurs ont apporté une assistance par correspondance aux apprenants (généralement

limitée à la correction des travaux) et parfois par téléphone. Nipper (1989) a critiqué

l’interaction entre le tuteur et son apprenant en la qualifiant de faible.

En 1920, les programmes éducatifs, notamment universitaires, ont été radiodiffusés en

Europe. A partir de 1939, le gouvernement Français créé le Centre National de

l’Enseignement à Distance (CNED).

1.2.2 Deuxième génération : enseignement télévisé et modèle industriel

Le gouvernement espagnol a créé en 1970 l’Université National de l’Education à Distance

(UNED). Les étudiants de l’université étaient dés l’origine encadrés par un tutorat

personnalisé. Dans ce contexte, la télévision et les bandes vidéo étaient utilisées comme des

outils d’enseignement.

Nipper (1989) a affirmé que cette deuxième génération d’enseignement était dominée par les

conceptions béhavioristes de l’enseignement. L’auteur à mis l’accent sur l’importance du rôle

pédagogique qu’a joué l’audio visuel, d’une part et la nécessité de l’imprimé, d’autre part.

Même dans cette génération, l’interaction est restée à la correction des travaux par

correspondance entre apprenants et tuteurs.

1.2.3 Troisième génération : l’enseignement à distance interactif

Le développement des technologies éducatives et l’intégration de l’outil informatique ont

engendré un potentiel éducatif illimité par le biais des cours interactifs. En effet, les premiers

systèmes d’enseignement assisté par ordinateur sont apparus dans les années 1970, dont

l’objectif était initialement le transfert de connaissances.

L’intelligence artificielle a permis des innovations en introduisant un niveau d’interaction plus

élevé entre l’apprenant et le système. D’ou la naissance des systèmes d’enseignement

intelligemment assisté par ordinateur qui pallient aux faiblesses des systèmes précédents. Les

recherches réalisées afin d’adapter l’apprentissage au niveau de l’apprenant par rapport à son

niveau de connaissances ont donné lieu à une nouvelle génération de systèmes appelés les

tutoriels intelligents. Ce sont des systèmes d’apprentissage un à un (tuteur-apprenant), ayant

pour but de reproduire le comportement d’un tuteur afin de dispenser un enseignement

personnalisé à l’utilisateur.

La troisième génération de l’enseignement à distance a été marquée par la progression des

moyens de communication et d’interaction entre apprenants et formateurs.

En effet, tout apprenant peut dialoguer avec son tuteur et ses pairs par visioconférence, par e-

mail, à travers des discussions sur le web, à ce niveau l’apprenant peut exploiter les ressources

pédagogiques sur le net, s’y auto-évalue et devient très autonome. Les taux d’abandon se

trouvent réduits grâce à ces interactions.

De plus, les technologies éducatives se diversifient : supports imprimés, audiovisuels,

multimédia, interaction par téléphone, e-mail, web, visioconférences...

Cet enseignement à distance se caractérise alors par des technologies éducatives interactives,

une convergence des méthodes d’enseignement présentiel et à distance, et une concurrence

des institutions d’enseignement à distance à l’échelle mondiale.

Tous les modes d’enseignement à distance des différentes générations peuvent co-exister, au

sein d’une même institution. On parle alors d’institutions duales, qui offrent à la fois des

programmes présentiels et d’autres à distance. On dit un programme est mixte s’il est

présentiel à la base et comprend des cours à distance.

1.3 Terminologie du « e­Learning »

Le « e-learning » est l’une des applications des nouvelles technologies de l’information et de

la communication, qui a fait l’objet de différentes terminologies, ce qui rend difficile le fait de

lui donner une définition générale. Pour mieux cerner le concept, il serait intéressant de passer

en revue une définition récente qui l’appréhende. Ce paragraphe identifie les fondements du

« e-learning » ainsi que ses dimensions.

1.3.1 Définitions

Plusieurs définitions du « e-learning » reflètent la diversité des pratiques et des technologies

utilisées. Les termes qui ont été généralement employés sont : « on-line learning », « Internet

Learning », « destributed learning », « networked learning », et « distance learning »

(Sharifabadi, 2006). A ce niveau, une remarque importante concerne ces termes : ils renvoient

à la même signification, l’apprenant est à distance vis-à-vis de son tuteur.

Imamoglu (2007) décrit le « e-learning » comme étant un contenu d’instruction ou des

expériences d’apprentissage sont permises à travers des technologies électroniques. Homan et

al (2005), Wen Cheng (2006), Imamoglu (2007) précisent de même, que les apprenants

acquièrent des connaissances à travers une utilisation individuelle des médias numériques,

comme les ordinateurs, les CD-ROM, l’internet, l’intranet, les technologies sans fil, etc.

« Il s’agit de toute activité d’apprentissage supportés par les TIC » (Sambrook, 2003, p507).

Dublin (2004) affirme qu’en 2002, plusieurs entreprises ont offert une définition robuste

du« e-Learning ». Elles avancent que le « e-learning » est l’utilisation des technologies afin de

créer, distribuer, et délivrer des données, des informations, des savoirs et des connaissances,

pratiquement , dans tous les thèmes problématiques ; toutefois, les apprenants ont besoin de

pratiquer les nouvelles connaissances loin de l’ordinateur.

Alavi et Leinder (2001, p2) ont défini le « e-learning » comme « l’environnement dans lequel

les interactions des apprenants avec les matériaux d’apprentissage (les lectures, les taches, les

exercices etc.), les collèges, et / ou les instructeurs sont médiatisées à travers les technologies

d’information avancées».

La mission du « e-learning » est de fournir un programme d’étude à jour, rentable qui

développe des employés intellectuellement motivés, compétents et fidèles (Vaughan et Mac

Vicar, 2004). Sharifabadi (2006, p 391), définit quant à lui le « e-learning »

comme : « L’utilisation de l’Internet afin d’accéder aux matériels d’apprentissage, interagir

avec le contenu, l’enseignant, et d’autres apprenant ; et obtenir un support durant le

processus d’apprentissage, pour acquérir la connaissance, construire des significations

personnelles, et pour développer l’expérience d’apprentissage ».

Une autre définition plus détaillée est donnée par (Kalpan-Leiserson, 2000). Il définit le « e-

learning » comme un ensemble large d’applications et processus alliés à la formation et à

l’apprentissage qui inclut l’apprentissage basé sur ordinateur, l’apprentissage en ligne, les

classes virtuelles, et les collaborations numériques. Ces services peuvent être délivrés à

travers différents médias électroniques, comme l’intranet, l’internet, la télévision interactive et

le satellite.

Dans le même sens, Tastle et al., (2005) considèrent le « e-learning » comme un dispositif

éducationnel par l’intermédiaire de n’importe quel média électronique, incluant l’Internet,

l’Intranet, l’Extranet, le satellite, l’audio / la vidéo « tape », la télévision interactive, les

CDROM, les CD interactif et la formation basée sur l’ordinateur.

Dans ces définitions, certains auteurs ont été limitatifs du « e-Learning » en n’admettant

comme support technologique du « e-learning » que les technologies du Web à savoir

l’Internet, l’Intranet et l’Extranet (Sharifabadi, 2006). Toutefois, d’autres auteurs intègrent

d’autres médias électroniques conçus dans la plate-forme de « e-learning » tels que les

CDROM, le CD interactif, les ordinateurs, … (Roussel, 2001 ; Tastle et al, 2005, Homan et

Macpherson, 2005 ; Wen Cheng, 2006 ; Imamoglu, 2007). En effet, on note la répétition des

mots qu’on considère caractéristiques des définitions citées ci-dessus. Il s’agit par exemple

de : l’apprentissage, l’éducation, la formation, le média électronique, l’internet, l’Intranet, les

CD-ROM, etc.

Une remarque importante est à formuler, à ce niveau, concernant l’utilisation des deux termes

apprentissage et formation : ces derniers désignent l’acquisition de nouvelles connaissances,

le perfectionnement des qualifications détenues par les individus et le développement de

nouvelles compétences.

Premièrement, l’apprentissage ou « learning » désigne un phénomène d’engagement de

l’apprenant dans le processus d’apprentissage pour l’acquisition des connaissances,

Individuellement (Zhang et al, 2006). Dans l’apprentissage, l’apprenant joue un rôle actif lors

de la découverte des informations et lors de son auto-contrôle (Zhang et al, 2006).

Deuxièmement, la formation désigne l’ensemble des actions capables de mettre les personnes

et les groupes en état d’assumer avec compétence leurs fonctions actuelles ou celles qui leur

sont confiées, pour la bonne marche de l’entreprise.

Dans ce contexte, l’acquisition des connaissances se fait par l’intermédiaire d’un enseignant.

Ainsi, l’enseignant est détenteur du savoir, vise à former l’esprit de l’apprenant et de

l’éduquer intellectuellement. Dans ce cas, l’apprenant reçoit un savoir théorique ou pratique

préalablement défini.

Les définitions de la formation électronique, explicitées ci-dessus, nous permettent de dégager

deux dimensions fondamentales régissant le concept du « e-Learning ».

1.3.2. Dimension et enjeux du « e­Learning »

L’e-learning traduit la convergence entre la notion de formation comme pratique de gestion

des ressources humaines et les technologies de l’information et de la communication. Pour

mieux appréhender le concept, il serait intéressant de le décortiquer selon les dimensions qu’il

comporte, c’est-à-dire la dimension apprentissage et la dimension technologique.

A) La dimension apprentissage

L’importance quantitative des recherches sur le concept d’apprentissage et l’abondance de la

littérature témoignent de l’intérêt pour cette notion. Le grand nombre de travaux sur

l’apprentissage relève des théories multiples, générant chacune des réalités hétérogènes. De

ces théories découle une distinction entre l’apprentissage individuel et organisationnel. Ainsi,

les auteurs différencient ces apprentissages tout en considérant que l’apprentissage individuel

est la source de l’apprentissage organisationnel (Fillol, 2004).

Durant (2000), pour sa part, a mentionné l’existence de plusieurs formes d’apprentissage

notamment « l’apprentissage par l’usage », « l’apprentissage par le faire », « l’apprentissage

par l’interaction », « l’apprentissage par l’apprendre », « l’apprentissage par le

désapprendre », etc.

Plusieurs auteurs ont défini l’apprentissage selon qu’il s’agit d’un apprentissage individuel ou

d’un apprentissage collectif. Fillol (2004, p34) a défini l’apprentissage comme « un processus

par lequel un individu apprend c’est-à-dire acquiert de nouvelles connaissances, notamment

la formation continue ou l’expérience ».

Quant à Durand, (2000), il a relevé l’importance du rôle que peut jouer l’école en apprenant

aux élèves comment « apprendre à apprendre ». Il ajoute que l’acquisition des connaissances

par les élèves importe au fond moins que le processus consistant à les doter d’une capacité à

construire ultérieurement une base de connaissances qui soit spécifique à leurs besoins et à

leurs aspirations. Pour mieux cerner ce concept, nous reviendrons sur les principales théories

concernant l’apprentissage individuel et organisationnel.

a- Les approches généralisant la notion d’apprentissage

Fillol (2004) affirme que les behavioristes ont été les précurseurs dans l’analyse de

l’apprentissage individuel. Ce mouvement s’intéresse au comportement humain, qui résulte

d’un mécanisme de stimulus-réponses. Ainsi, le comportement humain traduit au schéma

mécaniste, un conditionnement (expérience de Pavlov), ne conférant à l’individu aucune

particularité.

Les tenants de l’approche constructiviste, considèrent l’apprentissage comme une formation

des concepts abstraits provenant de l’esprit de l’apprenant et reflétant des représentations de la

réalité (Zhang et al ,2006). Ils postulent que l’apprentissage se réalise lorsque les individus

construisent des représentations internes issues de ce qu’ils ont appris.

Ils considèrent aussi que le rôle actif que joue l’apprenant lors de la construction de sa propre

connaissance peut le motiver et l’engager dans un apprentissage plus efficace (Zhang et al,

2006). Dans cette optique, l’apprenant est actif dans le processus de la construction de la

connaissance. Par conséquent, les apprenants apprennent mieux lorsqu’ils découvrent les

informations individuellement.

Quant à l’approche cognitive appelée encore approche de processus cognitif, elle est

considérée comme une extension du modèle constructiviste (Zhang et al ,2006). Ainsi,

l’apprentissage selon ce courant se traduit par un changement au niveau des connaissances

(Fillol, 2004). Fillol ajoute que l’apprentissage suppose une modification des représentations

mentales de l’individu.

Par conséquent, la théorie de processus cognitif se base sur « le modèle de la mémoire »

(Zhang et al, 2006, p16).

Ainsi, les tenants de cette approche proposent des processus et des structures à travers

lesquels les apprenants reçoivent et stockent des informations en se focalisant sur les

processus cognitifs durant l’apprentissage. Ceci implique le traitement des informations déjà

intégrées pour le développement et le changement des modèles mentaux et des connaissances

déjà acquises. Ce qui permettra par la suite une résolution efficace des problèmes que peuvent

rencontrer les apprenants (Zhang et al ,2006).

Dans ces approches, les théoriciens ont consacrés beaucoup d’attention aux mécanismes et au

processus d’apprentissage ainsi qu’au stock des compétences accumulées (Durand, 2000).

En effet le stock des compétences accumulées dans la mémoire des individus représente d’une

part, le contenu de l’apprentissage qu’intègre la personne et d’autre part, le dernier stade dans

la chaine de transformation des données en compétences.

De la sorte, le passage de la connaissance à celle de la compétence peut être traduit par la

chaine de transformation de la connaissance de Mack (1995, p43).

Figure 1 : Chaine de transformation de la connaissance (Mack, 1995)

Les données constituent la matière brute de cette chaine qui révèle aux individus l’existence

des choses. Ces dernières vont être juxtaposées et présentées d’une certaine façon pour donner

un sens et un « signal », donnant lieu à un certain nombre d’informations. Ainsi,

« l’information est en quelque sorte un stade de première transformation de la chaine » Mack

(1995, p43). Ces informations vont être accumulées, organisées par rubrique pour se

transformer en connaissance qui a tendance à se structurer, à se codifier et à subir des

concentrations pour devenir des connaissances tacites ou explicites.

Plusieurs auteurs en science de gestion ont distingué les différents types du contenu de

l’apprentissage. Ainsi, Reix (1995) a montré qu’il existe différentes formes de savoir : des

savoirs tacites et des savoirs explicites. En effet, les connaissances formalisées peuvent être

transmises sans perte d’intégrité par le biais du langage ou de la description. La connaissance

tacite est, par opposition, difficilement exprimable et transmise en absence d’une

formalisation par le biais du langage ; elle est aussi inséparable de son détenteur et de son

contexte d’utilisation (Reix, 1995).

Pour sa part, Nonaka (1994) n’a considérée que la connaissance qui intègre à la fois des

éléments cognitifs, des schémas, des croyances et des modèles mentaux.

De plus Reix (1995, p18) a fait la distinction entre des connaissances implicites de

contexte, « ensemble de valeurs et de normes implicite, plus au moins partagés » et

«des connaissances pratiques acquises dans et par la pratique ».

Nonaka (1994) a avancé que la création et l’enrichissement des savoirs dans l’organisation

passent par la diffusion de la connaissance entre les individus et par une modification de sa

nature. Selon lui, la différentiation entre savoir tacite et savoir explicite suit les différents

mécanismes de transmission des savoirs présentés dans le tableau suivant (Nonaka, p19) :

Tableau 1 : mécanismes de transmission des savoirs (Nonaka ,1994)

Nonaka (1994) a présenté ces mécanismes de transmission du savoir de la manière suivante :

Du tacite vers le tacite : socialisation

La connaissance tacite d’une personne ou d’un groupe peut être transmise à d’autres

personnes grâce à l’interaction entre elles. Il s’agit de « l’apprentissage par le faire » (Durant,

2000, p 91) parfois, lorsque la socialisation est très rapide, elle peut entrainer un effet de

conformisme, réduisant la capacité d’attention et d’innovation au niveau de l’entreprise (Reix,

1995).

Du formalisé au formalisé : la combinaison

Cela consiste à produire de nouvelles connaissances explicites en rapprochant et en combinant

des connaissances explicites existantes émanant de plusieurs individus.

Du tacite au formalisé : la formalisation

Sur ce point Reix (1995, p 19) affirme que : « Les pratiques considérées comme efficientes

sont explicitées dans un discours formalisé ». Ainsi pour faciliter et transmettre les

connaissances, il convient de les expliciter dans un discours formalisé.

« Ces connaissances sont transférées par analogies, métaphores et surtout par la pratique »

(Fillol, 2004, p35). Néanmoins, Baumard (1995, p 52) a exprimé sa réticence vis-à-vis d’une

formalisation excessive de ce qui est tacite ; il a qualifié cette explicitation de : « formalisme

qui étouffe dans l’œuf les désirs d’apprendre ».

Du formalisé au tacite : l’intériorisation

Elle consiste à enraciner la connaissance explicite suite à la répétition. Ainsi, par habitude,

certaines connaissances explicites peuvent devenir des reflexes en gardant explicites les

conditions particulières d’exécution. « Cette intériorisation s’accompagne de gains

d’efficience pour l’acteur » (Reix, 1995, p 19).

Le dernier stade de transformation de cette chaine concerne la production des compétences,

défini par Rouby et Thomas (2004, p 54) comme « un ensemble relativement stable et

structurés de pratiques maitrisées, de conduite professionnelles et de connaissances, que les

personnes ont acquises par la formation et l’expérience et qu’elles peuvent actualiser dans

des conduites professionnelles validées par l’entreprise ».

La compétence apparait comme le stade le plus développé de cette chaine de connaissances.

Elle constitue le réservoir des connaissances appliquées, de « savoir faire » et de « savoir

être » qui permettent à l’individu d’accomplir son travail avec qualité (Mack, 1995 ; Durand,

2000). Durand (2000) a repris la même chaine déjà présentée par Mack (1995) ; toutefois il

considère que ce processus de transformation de la connaissance ne s’arrête pas au stade de la

compétence, mais à celui de l’expertise. Il a considéré que « l’expertise dépasse et fusionne la

connaissance en élevant son niveau » à travers une recombinaison de ses différents éléments

de savoir-faire et de connaissance, (Durand, 2000, p 92).

Figure 2 : Construction dynamique de la croissance (Durand, 2000)

Le concept d’apprentissage était uniquement réservé à l’acquisition de compétence

individuelles ; néanmoins, des le début des années 50, Simon a été le premier à avoir suggéré

une transposition de l’apprentissage au niveau organisationnel (Koenig, 1994).

Depuis, de nombreuses recherches ont été consacrées à l’étude de l’apprentissage

organisationnel, ce qui est un indice de regain d’attention que suscite ce thème (Koenig,

1994 ; Fillol, 2004).

L’apprentissage organisationnel a été largement défini par les auteurs. Nous pouvons relever

la définition de (Koenig, 1994, p 78) : « Un phénomène collectif d’acquisition et

d’élaboration des compétences qui, plus au moins profondément, plus au moins durablement,

modifie la gestion des situations et les situations elles-mêmes ».

Pour sa part, Leroy (1998, p 2) a suggéré que l’apprentissage peut être compris de plusieurs

façons. Ainsi, selon lui, il peut être compris comme « Un ajustement du comportement de

l’organisation en réponse aux modifications de l’environnement, comme une transformation

du corpus de connaissances organisationnelles ou comme une interaction entre individus au

sein de l’organisation ».

Les théories béhavioristes et cognitives de l’apprentissage tendent à être dépassées pour offrir

une vision commune d’un processus individuel mené par les membres de l’organisation

(Fillol, 2004). Dans ce contexte, Leroy (1998) a avancé que l’apprentissage organisationnel

traduit tout à la fois un changement comportemental et un changement cognitif.

Plus encore, une multitude d’auteurs considèrent que l’apprentissage individuel est la source

de la construction d’un apprentissage organisationnel (Fillol, 2004). Hatchuel (1994) a

considéré que la notion d’apprentissage organisationnel ne s’oppose pas à celle

d’apprentissage individuel ; les apprentissages individuels se conditionnent mutuellement à

travers des systèmes de relations et de construction des acteurs pour aboutir à l’apprentissage

organisationnel.

Dans ce contexte, Koenig (2004) propose que la dimension collective de l’organisation soit

activée de deux modes. En effet, le premier mode se fonde sur la circulation des idées ou sur

la diffusion des pratiques constitutives de compétences nouvelles, alors que le second se

focalise sur la création de relations entre des compétences préexistantes.

Ainsi, même si l’individu apprend et développe des compétences individuelles, il fait partie

d’un système d’apprentissage dans lequel le savoir personnel est échangé et transformé

(Fillol, 2004).

Fillol affirme que la maîtrise personnelle est une caractéristique individuelle nécessaire à

l’apprentissage individuel et organisationnel. En effet, cette discipline est une composante

essentielle de l’apprentissage collectif.

Il semble que le passage d’un niveau d’apprentissage centré sur l’individu vers un autre

portant sur le niveau organisationnel se fait par le biais de l’apprentissage en équipe où les

membres d’une même équipe apprennent les uns des autres, notamment par le partage et la

socialisation. Ainsi, l’apprentissage par l’échange favorise la synergie entre les savoirs

partiels détenus par chaque acteur.

b- De l’apprentissage au « e-learning »

L’organisation tend à accorder davantage d’attention à l’apprentissage organisationnel comme

étant un processus qui favorise l’amélioration des actions et le développement des

compétences. Dans cet ordre d’idées, Roussel (2002) affirme que l’organisation peut opter

pour des processus d’apprentissage collectif si elle en prend conscience et ne l’entrave pas par

son organisation, son style de management, ou bien ses objectifs et sa culture.

Par ailleurs, on est confronté à l’enjeu de l’apprentissage organisationnel. Cet enjeu est

explicité dans la définition de Koenig (2004) déjà avancée ci-dessus. Cet auteur a identifié à

travers cette définition deux phénomènes d’apprentissage : la circulation des informations et

des connaissances, ainsi que la création des relations (Roussel, 2001). En tant que moyen

adapté à la diffusion des connaissances, le « e-learning » encourage l’établissement d’une

organisation apprenante et créatrice du savoir.

Aujourd’hui l’infrastructure technologique du « e-learning » facilite l’échange des

connaissances et des savoirs entre les individus distants géographiquement et favorise leur

capitalisation. Dans ce cadre, les échanges peuvent être suscités, organisés et contrôlés

individuellement par l’apprenant ou par un tuteur. « Ces échanges peuvent être très libres,

dépendant de la disponibilité, de l’implication des participants ; l’objectif est de partager des

savoirs et par la suite progresser » (Roussel, 2001, p 9). De plus, cet échange peut être

organisé par l’intermédiaire de plusieurs outils de communication que l’on analysera dans la

dimension technologique.

B) La dimension technologie

a- Supports du « e-learning »

Avec l’avancement des technologies de l’information et de la communication, les méthodes

d’apprentissage et la plate-forme technologique de la formation électronique se réfèrent, de

plus en plus, à tout type d’apprentissage utilisant un matériel d’instruction électronique

délivré par l’intermédiaire des mécanismes de l’Internet, l’Intranet, ou l’Extranet.

Les technologies du Web présentent un support solide du « e-learning ». Ainsi, dès 1990,

plusieurs systèmes d’apprentissage basés sur le Web ont été développés. Il s’agit, par

exemple, du « Web course Tools », du « Web course home page system », du Blackboard

learning system » et du système basé sur « Multimédia Integrated Learning », (Ngai et al,

2007).

Zhang et Zhou (2003) ont abordé la problématique d’intégration du « e-learning » basée sur le

multimédia interactif afin de guider les apprenants vers une meilleure compréhension du

contenu d’apprentissage et par la suite atteindre une performance qui dépasse celle réalisée à

travers l’apprentissage en classe.

Ainsi, Zhang et Zhou (2003) ont défini le multimédia dans l’apprentissage à distance comme :

une exploitation simultanée de plusieurs médias de communication, son, texte, image,

animation et vidéo sur un même support. Ils ont considéré que l’intégration du contenu

multimédia permet une meilleure sélection de l’information. Dans le même ordre d’idées,

Rocords et Pitt (2003) ont défini le multimédia comme une transmission du contenu à travers

une combinaison de texte, des graphiques, des dessins, du son, de l’animation, de vidéo et des

hyperliens, résultant dans la communication qui est multi-sensoriel (utilisation des éléments

multimédia : texte, son, graphique, etc.) et potentiellement interactive.

Plusieurs recherches ont été menées sur l’utilisation du matériel multimédia dans l’éducation

à distance et la formation en ligne (Zhang et Zhou, 2003). Néanmoins, les résultats ont été

contradictoires. Ainsi, quelques recherches ont montré que les instructions du multimédia

pouvait accroitre les qualifications de résolution des problèmes de l’apprenant et par la suite

améliorer l’efficacité de l’apprentissage (Gross, 1998 ; Carville et Mitchell, 2000).

En revanche, d’autres études ont révélé que la performance de l’apprentissage par les

instructions de la vidéo est comparable à celle des modes d’apprentissages traditionnels

(Zhang et Zhou, 2003).

Cette divergence dans les résultats s’explique par le fait que la plupart des études ultérieures

ne prennent pas en considération l’intégration des instructions du multimédia. Ainsi, dans

plusieurs systèmes, le contenu du multimédia est conçu de façon statique, passive et non

structurée et sans aucune association étroite entre les différents medias (Zhang et Zhou, 2003).

De plus, un autre problème réside dans le fait que l’apprenant ne peut pas visualiser tout le

contenu vidéo. Par exemple, Hitz et Turoff (2002) ont mené un projet de classe virtuelle

faisant appel à un réseau d’apprentissage asynchrone pour les bacheliers suivant un cours de

système d’information. Les résultats ont révélé que bien que le contenu de la vidéo soit assisté

par un instructeur, d’un coté et contienne de notes du cours et des répliques en « power

point » de l’autre coté, l’apprenant ne peut pas visualiser tout le contenu à la fois : ce qui

minimise l’interactivité et la flexibilité dans l’environnement du « e-learning ».

Actuellement, les technologies du multimédia interactif sont devenues largement adoptées

dans l’infrastructure du « e-learning », ce qui offre aux apprenants une meilleure flexibilité et

accroit, par la suite, leur engagement (Zhang et Zhou, 2003 ; Zhang et al, 2006).

Zhang et Zhou (2003) ont avancé que le multimédia interactif permet une interaction avec le

contenu en lui donnant plus de flexibilité dans la définition et le changement des systèmes de

visualisation verbale, numérique et visuelle.

La technologie du « e-learning » basée sur le multimédia est largement utilisée par les grandes

compagnies comme Cisco, « Microsoft learning resource Interchange », IBM et HP (Zhang et

Zhou, 2003).

Cependant, Zhang et Zhou (2003), ont critiqués le système du « e-learning » du Cisco. Il

s’agit d’une vidéo de lecture synchronisée avec des répliques en « power point ».

Lorsque le lecteur dans la vidéo finit de parler concernant un des concepts et signale qu’il va

parler d’un autre concept, la réplique du « power point » correspondante sera

automatiquement activée. Néanmoins, les auteurs ont mentionné trois limites majeures de ce

système.

Premièrement, ce système procure une interactivité limitée aux apprenants en ligne.

Deuxièmement, ils ont évoqué le rôle passif que joue les formés durant la lecture.

Troisièmement, si un apprenant veut relire un concept particulier déjà passé, il doit arrêter la

vidéo et recommencer dès le départ.

Plus loin, Zhang et Zhou (2003) ont mentionné que la plupart des recherches n’ont pas

accordé de l’importance à l’aspect interaction des apprenants en ligne avec le contenu. Ils ont

ajouté qu’il manque aux systèmes du « e-learning » installés un support structuré pour

augmenter l’engagement des apprenants et leur interactivité. Par exemple, un apprenant ne

peut pas aller vers un point particulier qui l’intéresse, il doit suivre obligatoirement

l’enchainement de la vidéo.

Dans leur recherche, Zhang et Zhou (2003) ont développé un système de « e-learning »

appelé « Learning by asking » qui présente un matériel multimédia synchronisé avec un

support de contenu structuré. Les résultats de cette étude ont montré que le « Learning by

asking » élimine les limites présentées ci-dessus. Il permet une flexibilité et une interactivité à

l’apprenant. De plus, la performance du groupe en ligne est plus significative que celle du

groupe de la classe traditionnelle.

b- Les types et les modalités du « e-learning »

D’après Wen Cheng (2006), le « e-learning » tel que défini précédemment se divise en deux

types « off-line learning » et « on-line learning ».

Pour le premier type, les apprenants utilisent des ordinateurs indépendants et le contenu de

l’apprentissage est stocké sur des disquettes ou des CD. Ce concept est équivalent à

l’apprentissage basé sur l’ordinateur.

Pour le deuxième type, les apprenants achèvent l’apprentissage par l’intermédiaire des médias

électroniques en réseau Internet, Intranet ou Extranet. Ce terme est équivalent à

l’apprentissage basé sur le web. Ainsi, il constitue une base de données large qui offre une

grande quantité de ressources et de supports allant des documents librement accessibles en

ligne jusqu’aux portails à vocation essentiellement didactique (Ben Romdhan et Skik, 2005).

En addition, cette modalité de formation en ligne peut suivre deux aspects. Ainsi, la formation

en ligne peut être soit sans tutorat soit avec tutorat. Pour le premier aspect, la formation est

proche du service fourni par un CD-ROM ou une vidéo de formation. Dans ce cadre,

l’apprenant n’est pas assisté par un tuteur qui interagit avec lui.

Pour le deuxième aspect, l’apprenant est assisté par un tuteur qui suit sa progression dans

l’apprentissage et communique avec lui.

Le World Wide Web (WWW) est l’application Internet la plus connue. Ainsi, plusieurs

institutions développant des sites d’apprentissage basés sur le Web offrent des cours à

distance en s’appuyant sur différents outils de communication.

Roussel (2001), Collins et al (2003), Mackay et Stockport (2006) considèrent que le «e-

learning» peut être soit synchrone soit asynchrone.

c- Le « e-learning » synchrone

Oakes (2002) a précisé que le « e-learning » synchrone est pratiquement synonyme de la

classe virtuelle. Ainsi, il a défini cette dernière comme un environnement d’apprentissage en

ligne qui tente de copier étroitement la classe. Il affirme que la classe virtuelle offre le même

environnement d’apprentissage que la classe réelle, cependant les participants n’ont pas

besoin d’assister physiquement ensemble dans la même classe.

Mieux encore, la communication a lieu en même temps entre l’apprenant et l’enseignant

malgré la dispersion géographique. En effet, le « e-learning » peut être organisé en temps réel

dans une salle de cours assisté par ordinateur en réseau, à partir d’une plate-forme de

formation, en classe virtuelle, en vidéo conférence, audio conférence, « Internet Relay Chat »,

etc. c’est ainsi que le mode synchrone comporte des réunions à dates fixes organisées sur des

réseaux.

Son impératif s’articule autour de la coordination du travail du groupe, des cas pratiques, des

discutions ou des débats. Par contre, les prises des rendez-vous et la connexion simultanée de

plusieurs apprenants peuvent gêner la liberté du temps, qui est un avantage majeur de

l’enseignement à distance (Zairi, 2006).

d- Le « e-learning » asynchrone

Dans cette configuration l’apprentissage n’est pas simultané. Le mail, les forums de

discussion et les listes de diffusion sont les outils les plus utilisés dans cette catégorie (Zairi,

2006). Les apprenants peuvent prendre des cours par l’intermédiaire des médias électroniques

en réseau Internet, Intranet ou Extranet par l’intermédiaire du Web selon leur rythme d’étude,

ce qui leur confère plus de liberté temporelle. Il ne s’agit pas d’une interaction directe

simultanée entre l’enseignant et l’apprenant. Donc les informations sont déposées dans des

serveurs pour être consultées plus tard par les personnes concernées.

Zairi (2006) critique ce mode de communication asynchrone en stipulant que la

communication peut devenir lourde si les délais des travaux sont courts. En outre, il délimite

les avantages et les inconvénients des principaux outils de communication dans un système de

formation à distance.

C) Les enjeux de l’e-formation

La pratique émergente propose des innovations en matière d’apprentissage individuel et

collectif qui deviennent basés sur l’échange, l’écoute et la recherche (Gueye et Boussaguet,

2001 ; Roussel, 2001).

L’apprentissage par l’échange favorise la synergie entre les savoirs partiels détenus par

chaque acteur. Partant du principe que l’information ne peut se transformer en connaissance

que lorsqu’elle est partagée, (Gueye et Boussaguet, 2001) confirment que l’e-formation

permet une construction de la connaissance et une meilleure capitalisation des savoirs

collectifs crée. Les outils déployés pour cette fin sont les forums de discussion, les « chat

room », les téléconférences et les technologies groupware.

D’un autre coté, l’apprentissage par la recherche se trouve largement amélioré par l’utilisation

d’internet, le recours aux bibliothèques numériques et la gestion électronique des documents.

La disponibilité des sources de connaissances ainsi que leur facilité d’utilisation encouragent

les apprenants à bénéficier et à améliorer leurs niveaux intellectuels par l’exploration,

l’assimilation et l’intégration de nouveaux savoirs.

Un autre domaine de déploiement de l’e-Learning est le changement organisationnel et

culturel (Roussel, 2001). En effet, des séances de formation peuvent être consacrées pour

communiquer aux salariés les objectifs stratégiques de l’entreprise, ses finalités et les valeurs

culturelles qu’elle souhaite mettre en œuvre.

Les comportements et les conduites souhaités et les changements dans l’organisation du

travail peuvent aussi faire l’objet de cours distribués en ligne sur les intranets. Cette approche

présente l’avantage de toucher à l’ensemble des salariés en même temps sans restriction par

les contraintes géographiques.

Les apports de l’e-formation en termes d’apprentissage et de changement sont devancés par

deux autres types d’avantages que tous les responsables des ressources humaines et de

formation placent en tête des enjeux de l’e-learning. Il s’agit, d’une part, des performances

financières et sociales et d’autre part, de l’utilité de la méthode pour des fins de knowledge

management et d’apprentissage organisationnel.

a- Les performances financières et sociales

Les gains financiers et l’amélioration des performances au travail figurent parmi les facteurs

d’efficacité et de succès de l’e-formation. La méthode fait preuve de performances financières

et sociales dépassant de loin les avantages des méthodes traditionnelles (Gilbert et Jones,

2001).

Concernant les performances financières, les professionnels ayant expérimenté l’e-learning

affirment que l’intérêt principal de son utilisation réside dans sa capacité à compresser les

frais relatifs aux coûts de la formation (Vicere, 2000). Premièrement, les frais de formation

par salarié ne cessent de croitre à cause de l’augmentation du coût horaire de formation.

Deuxièmement, les frais de transport, d’hébergement et de déplacement dépassent dans

certains cas la moitié du coût total de la formation.

Or, la formation électronique est par nature libre de toute contrainte spatiale ou temporelle

dans la mesure ou l’apprenant peut recevoir une formation en ligne depuis son lieu de travail

ou son domicile sans avoir l’obligation de voyager ou de se déplacer. Grâce à la formation à

distance, l’entreprise peut être libérée des couts de localisation, de déplacement et de

programmation (Tyler, 2001).

Pour ces raisons, les solutions offertes par l’e-Learning sont probantes d’un point de vue

économique. En outre, l’utilisation de l’e-Learning engendre des gains au niveau des heures

de travail. La réduction des coûts de formation ne se limite pas à l’élimination de certains

frais, elle englobe également la compression du temps consacré à la formation au détriment du

temps de travail. En ce sens, les actions de formation peuvent se dérouler hors des heures de

travail, ce qui engendre des gains de productivité.

S’agissant des performances sociales, Guerrero (2001) note à l’instar de Thévenet (1987) que

« le fait de participer à des activités de formation peut être vécu par le salarié comme un acte

social fort, générant chez lui de meilleurs comportements au travail » (p.166).

L’e-learning offre des possibilités d’apprentissage taillé « sur mesure » pour chaque salarié et

en juste à temps. Autrement dit, la formation en ligne répond à des besoins spécifiques pour

chaque formé et n’adopte plus une approche générale comme les méthodes traditionnelles. En

plus, l’apprenant jouit de la possibilité de choisir le temps qui lui convient pour effectuer sa

formation contrairement aux cours traditionnels qui imposent la présence et diminuent les

opportunités d’apprentissage.

Par ailleurs, les méthodes individualisées de diffusion à distance contribuent à la motivation

des salariés au travail en facilitant l’accès au savoir et en élargissant les opportunités de

formation. Chose qui traduit chez les salariés un sentiment de reconnaissance, de fidélité et de

citoyenneté à l’égard de leur entreprise.

b- L’e-learning pour le management des connaissances et

l’apprentissage organisationnel

La formation électronique se trouve au cœur des réflexions sur la mise en place d’une

organisation apprenante et créatrice de savoir. Elle figure parmi les pratiques managériales

incitatrices au partage des connaissances et à la création collective de compétences par les

mécanismes du knowledge management.

Le management des connaissances est un processus de création, d’enrichissement, de

capitalisation et de diffusion des savoirs intégrant tous les membres d’une organisation

(Gueye et Boussaguet, 2001). Ce processus suppose que la connaissance soit capturée là où

elle est produite et partagée par tous les acteurs afin d’être appliquée dans l’activité de

l’entreprise (Prax, 1997).

Zack (1999) note à ce sujet que « pour rester compétitive, une organisation doit efficacement

créer localiser, capturer et partager la connaissance et l’expertise dans le but d’utiliser cette

connaissance pour résoudre les problèmes et exploiter les opportunités ».

Le knowledge management accorde beaucoup d’importance, d’une part, aux mécanismes de

gestion de l’acquisition, du knowledge, du traitement et de l’utilisation des informations et des

connaissances. D’autre part, il privilégie la promotion d’une organisation interne favorisant

l’articulation des compétences individuelles pour bénéficier des effets de synergie.

La vogue que vit le management des connaissances coïncide avec la montée en puissance des

nouvelles technologies de l’information et de la communication. Ces dernières sont le

symbole du partage, or c’est dans le partage que la connaissance véritablement trouve toute sa

quintessence (Gueye et Boussaguet, 2001).

Par ailleurs, au niveau de l’apprentissage organisationnel, l’e-learning constitue une base pour

la mise en commun des compétences individuelles. En effet, tel que défini par koenig (1994)

« comme un phénomène collectif d’acquisition et d’élaboration de compétences » (p.78),

l’apprentissage organisationnel trouve dans la formation électronique des opportunités

considérables de réalisation.

Elle permet de tisser des réseaux de communication entre les apprenants qui offrent des

opportunités de réflexion et de mise en commun des compétences individuelles (Meisonnier,

1998).

Le réseau électronique favorise l’apprentissage organisationnel sous l’effet du phénomène

« Learning by interacting » (Gueye et boussaguet, 2001). De l’interaction entre les formés,

émerge une logique de partage, un climat de coopération et une volonté de collaboration

favorisant une alchimie entre les connaissances individuelles ainsi qu’une meilleure

articulation entre les savoirs détenus par les différents acteurs. La collaboration entre les

formés permet également une meilleure synchronisation des connaissances acquises dans la

mesure où ils partagent la même signification de l’action d’entreprise.

Section 2 : Les environnements 

d’apprentissage multimédia intéractif

Au moment où la presse continue à le présenter comme « un monstre à craindre ». Le

multimédia ne peut manquer d’interpeller l’enseignant, le formateur et toute personne

soucieuse de profiter des meilleures opportunités d’apprentissage.

L’objectif de cette section est d’approfondir le concept de multimédia interactif dans ses

usages en éducation afin d’en définir les spécificités essentielles. Nous allons aussi présenter les

fondements pédagogiques sur lesquels repose la conception d’un outil ayant des ambitions

éducatives.

2.1 Définition

C’est l’ensemble de possibilités de communication étroitement intégrées dont la cohérence

d’ensemble est apportée par le système informatique qui en assure la gestion, (Depover et al.,

1998). En effet, les développements actuels de l’informatique permettent de combiner très

souplement des informations aussi diverses que des textes, des dessins, des graphiques, des

images, de la vidéo, du son, pour les présenter à partir d’un support de visualisation unique

constitué généralement par l’écran de l’ordinateur ; le téléviseur a été longtemps considéré

comme le seul support de visualisation utilisé.

Nous sommes alors face à un passage flagrant d’un mode de représentation de la réalité basé

sur l’analogique, à une représentation numérique qui constitue aujourd’hui le moteur de la

révolution multimédia qui commence à prendre pied dans le monde de l’éducation.

Par ailleurs, les pédagogues sont conscients depuis longtemps des bénéfices qu’ils peuvent

tirer d’un échange d’informations avec leurs apprenants et cela d’autant plus que cet échange

sera permanent, spécifique et centré sur la tâche. L’apprentissage multimédia interactif

constitue une nouvelle possibilité d’apprendre. En effet, il est possible aujourd’hui de

développer des systèmes qui permettent un apprentissage riche de messages audio-visuels

variés, contrôlés par l’apprenant et autorisant un dialogue et un échange entre le système et

l’étudiant dans le cadre d’une interactivité souple et dynamique.

2.2 Les fondements pédagogiques :

L’architecture d’un environnement d’apprentissage multimédia interactif repose sur quatre

fondements, piliers qui en garantissent les assises pédagogiques : la communication, la

sémiotique, l’apprentissage et la systémique.

2.2.1 La communication :

II s’agit du principe même de la pédagogie. La communication est définie comme une action

qui vise à provoquer des effets précis d’apprentissage. Elle permet d’établir le choix des

relations et d’organiser des liens, des échanges, des dialogues en interaction continuelle entre

l’émetteur et le récepteur à partir des messages variés et structurés autour d’un répertoire

commun.

Les pédagogues doivent veiller à bâtir des stratégies d’enseignement efficaces, à déterminer la

méthode d’enseignement convenable pour tel type d’apprenant caractérisé par tel profil

d’apprentissage, et à créer une ambiance humaine propice à l’apprentissage. La création de

cette ambiance est basée sur les principes mêmes de la communication, à savoir l’écoute,

l’interaction, l’action et la rétroaction.

2.2.2 La sémiotique :

Issue de la sémiologie, la sémiotique désigne la science de l’organisation des signes

constituant les messages. Très liée à la communication, elle permet le choix, la sélection des

signes linguistiques, audio et visuels, des codes et des symboles pour la mise en forme des

messages en vue de significations précises qui seront perçues par l’apprenant durant ses

activités d’apprentissage.

En psychologie cognitive, la signification est synonyme de représentation sémantique. La

parole et l’écrit constituent des instruments pour transmettre dans l’esprit d’un destinataire des

représentations d’objets ou des significations qui se trouvaient dans celui du locuteur. En

effet, comprendre un texte ou un message revient à construire une signification.

2.2.3 L’apprentissage :

Les behavioristes supposent qu’apprendre c’est modifier son comportement. D’un autre point

de vue, apprendre c’est modifier de façon durable ses représentations et ses schémas d’action.

On peut distinguer « ce qu’on apprend » (objet) du « comment on l’apprend » (processus).

Gagné (1987) a relevé une taxonomie complète relative aux différentes formes

d’apprentissage scolaires. Le processus quant à lui, il relève d’hypothèses reliées à des

courants théoriques comme : le conditionnement opérant de Skinner (behaviorisme), l’insight

mis en évidence par les gestaltistes, l’assimilation-accommodation avec la théorie opératoire

(constructivisme de Piaget), le traitement des représentations (cognitivisme) et l’apprentissage

par la découverte de Bruner.

En fonction des types de contenus à apprendre et des profils cognitifs des apprenants, une

gamme particulière d’approches pédagogiques est disponible pour orienter la conception et le

choix d’un environnement d’apprentissage multimédia interactif.

L’apprentissage est la raison même de toute communication de messages pédagogiques. Les

messages se forment en fonction de l’approche pédagogique retenue, c’est-à-dire de lois ou de

principes desquels se dégagent des méthodes et des conditions pour apprendre, qui définissent des

activités et des événements en vue d’habiletés, de compétences ou de comportements à

construire chez l’apprenant.

Ces trois fondements ont mis l’accent sur l’importance du message, indispensable à

l’apprentissage. En effet, l’apprenant ne parvient à apprendre qu’en manipulant, transformant

et en agissant sur les messages.

2.2.4 La systémique :

Un système est un tout composé d’éléments qui sont reliés entre eux. Ainsi, un environnement

d’apprentissage multimédia interactif constitue un système dont les principaux éléments sont

l’apprenant et l’environnement dans lequel celui-ci est plongé pour acquérir certaines

compétences et vivre certaines expériences.

La systémique constitue le quatrième fondement sur lequel repose la conception des

environnements d’apprentissage multimédia. Elle permet de réguler et de contrôler toutes les

décisions concernant cet environnement.

L’approche systémique permet d’analyser les problèmes liés au processus d’apprentissage ou

de formation, de concevoir et d’évaluer des solutions efficaces à ces problèmes par le

développement et l’exploitation de ressources diversifiées dans le cadre de la technologie

éducative.

2.3 Les caractéristiques des environnements multimédia :

Depuis des années, les recherches sur l’apprentissage ont pris en considération les ingrédients

premiers de l’architecture pédagogique d’un multimédia, et ont mis en exergue le rôle majeur

d’un certain nombre de facteurs, qui seront présentés dans ce qui suit.

2.3.1 La motivation de l’apprenant :

En matière d’apprentissage, rien ne peut être entrepris sans la motivation de l’apprenant.

Comment alors déclencher le désir « d’aller vers » ? Est-ce possible de motiver une personne

qui ne l’est pas? La motivation de l’apprentissage, une fois créée, que faire pour la soutenir,

l’entretenir, la maintenir, la faire progresser ?...

La recherche suppose qu’en informant, en présentant la situation qui sera vécue et en essayant

d’impliquer celui qui apprend, sa motivation sera alors nourrie, renforcée et stimulée (Viau,

1994).

Etre motivé c’est « avoir envie de ... ». Selon Nuttin (1963), la motivation prend naissance

lorsque l’apprenant est en situation de tension. Il trouve la situation actuelle non satisfaisante

et il envisage une situation future qui le sera davantage.

2.3.2 Le rythme individuel de l’apprenant :

Selon (Bloom, 1986), l’apprentissage est mieux réussi s’il est adapté aux différences

individuelles des apprenants en respectant leur rythme individuel de perception, de

compréhension et d’assimilation.

2.3.3 La participation de l’apprenant :

Le processus d’apprentissage multimédia nécessite une participation active et dynamique,

physique et mentale de l’apprenant. Cette participation est atteinte en sollicitant le plus

possible tous les sens de l’apprenant, en provoquant ses réactions, en proposant des choix, en le

faisant analyser, synthétiser, remarquer, observer et en générant une participation active par des

activités variées et bien sélectionnées.

2.3.4 L’interaction avec l’apprenant : 

L’interactivité entre l’apprenant et le système d’apprentissage repose sur le dialogue,

l’échange, le degré de contrôle sur le système dont peut disposer l’apprenant et sur la

possibilité de permettre des initiatives partagées entre eux afin de réorienter l’interaction.

Ce facteur est très important et prend racine dans les lois et principes de la communication

pédagogiques (Depover 1987).

2.3.5 La perception :

La perception est un acte intelligent qui se produit à partir des capteurs qui sont nos sens. Il ne

peut y avoir d’apprentissage sans perception des significations à partir des signes composant

les messages. Plusieurs procédés et techniques de signalisation existent tant pour les messages

audio que visuels et linguistiques (Delorme 1982).

2.3.6 L’organisation des messages :

II s’agit de tous les problèmes liés à la mise en forme des messages qui doit s’opérer de façon

systématique selon des étapes bien précises. Ce processus de la mise en images visuelles et

sonores réclame un haut degré d’imagination pédagogique. Se pose aussi le problème du

choix judicieux des signes, des stimuli pertinents afin que leur combinaison forme un langage

cohérent générant une signification pertinente.

L’environnement d’apprentissage multimédia interactif doit comporter un juste équilibre de

messages linguistiques, audio et visuels permettant de véhiculer efficacement les différentes

significations et de favoriser la construction de représentations pertinentes.

2.3.7 La structuration du contenu :

Elle doit faire apparaître les principaux liens logiques et importants entre les divers éléments

et les articulations essentielles présentes au sein du contenu.

A ce niveau, les différentes techniques de schématisation et de mise en évidence occupent une

place privilégiée. Le schéma facilite la perception, la compréhension et la mémorisation, donc

l’apprentissage (Ausubel 1968, West, Farmer et Wolf 1991, Marton 1992b).

2.3.8 La stratégie de l’organisation des ressources :

C’est l’ensemble de tout ce dont l’apprenant dispose en situation d’apprentissage. Il s’agit des

ressources physiques et matérielles qui déterminent l’environnement pédagogique, et des

ressources humaines indispensables à l’apprenant. De là vient la notion de stratégie, c’est-à-dire

l’organisation systématique et systémique de la méthode et des ressources en vue d’un

apprentissage efficace (Gagné 1987, Hillgard et Bower 1975).

2.3.9 Le choix des méthodes pédagogiques : 

La méthode est l’ensemble des démarches, des cheminements ordonnés et rationnels, fixant le

mode d’intervention. Elle est souvent influencée par une ou plusieurs approches ou théories

d’apprentissage comme par exemple le behaviorisme ou le cognitivisme. Plusieurs méthodes et

approches sont disponibles et possibles. Le plus difficile consiste en la sélection de ce qui

convient le mieux pour le type d’apprentissage visé : des faits, des principes, des concepts, des

règles, des habiletés, des attitudes et ce pour le type d’apprenants concernés (Hilgard et Bower

1975, Reigeluth 1987).

2.3.10 Le guidage de l’apprenant :

Il concerne les techniques qui permettent de baliser le cheminement de l’apprenant en

situation d’apprentissage. Il s'agit d’orienter, de signaler, de situer et de délimiter les trajets

durant le parcours de l’apprenant (Gagné 1975, 1985). Le guidage est un des grands principes

de la pédagogie. L’être humain qui apprend a besoin d’un certain niveau de guidage.

Le dosage du guidage est très difficile à établir dans l’élaboration d’un environnement

d’apprentissage multimédia interactif, puisqu’il doit être adapté aux besoins de chaque

individu.

2.3.11 La répétition d’activités et d’expériences variées :

Pour certains, l’apprentissage est basé sur l’action de l’apprenant en situation. La formule

célèbre de Dewey à la fin du 19ème siècle, « Learning by doing » témoigne de la continuité de

l’expérience par l’action. Selon lui, l’enfant construit sa pensée par des interactions

continuelles avec l’expérience, ce qui sera repris par plusieurs théoriciens tels que Piaget et

les tenants des sciences cognitives notamment.

Ainsi la répétition d’activités pédagogiques variées, basé sur l’expérience, proposant des

manipulations, des simulations, des questionnements, favorise positivement l’apprentissage

(Hilgard et Bower 1975).

2.3.12 Les exercices :

Ce sont les exercices qui permettent la pratique et l’entraînement et qui conduiront à favoriser

le fait que l’apprentissage puisse vérifier, se corriger et s’ajuster tout de suite grâce à la

rétroaction (Hilgard et Bower 1975, Dubé 1990). En effet, l’expérience doit alterner

continuellement avec l’appropriation du savoir par l’apprenant. C’est la partie pratique qui

permet à celui qui apprend de vérifier dans quelle mesure il a compris.

2.3.13 La connaissance immédiate des résultats : la rétroaction

Dans toute activité pédagogique, une rétroaction immédiate s’avère importante afin de

permettre à l’apprenant de vérifier et de contrôler la qualité, l’exactitude de ses réponses et

résultats, de sa performance durant son apprentissage (Skinner 1968, Hilgard et Bower 1975,

Gagné 1975, Brien 1997).

La rétroaction est un concept issu de la cybernétique. En communication pédagogique, il y a

lieu de distinguer deux formes de rétroaction : d’une part celle qui a pour objet d’informer le

formateur ou le système d’apprentissage multimédia interactif sur l’état de l’apprenant et

d’autre part la rétroaction qui informe l’apprenant sur la qualité de son apprentissage.

2.3.14 L’application des connaissances acquises (transfert)

II s’agit d’appliquer une solution connue à un problème, une situation que l’on n’a pas encore

rencontrée. Cela demande une aptitude à la généralisation, à la synthèse et une grande capacité

d’abstraction.

Le transfert dépend du processus d’apprentissage vécu par l’apprenant. L’aboutissement de cet

apprentissage serait la construction de structures cognitives permettant de s’engager plus

facilement dans un processus de raffinement et d’adaptation.

2.3.15 Les contacts humains épanouissants :

Ce principe remonte à l’aube de l’humanité, où l’humain a toujours eu besoin d’un autre

humain pour apprendre. Avec les environnements d’apprentissage multimédia qui font preuve

d’une intelligence et d’une sophistication assez élevées, rien ne peut et ne pourra remplacer les

contacts humains. Ces systèmes demeurent des outils et des moyens merveilleux crées et

organisés par les humains pour compléter l’action du professeur ou du formateur.

En effet, ces outils libèrent le professeur des tâches répétitives afin d’éviter des applications

mécaniques asservissantes, et pour pouvoir exploiter l’intelligence de l’humain dans le but de

maîtriser les technologies de l’information et des communications pour son plein

épanouissement.

En définitive, la section a souligné d’une part l’importance des fondements pédagogiques et

de l’interrelation entre eux. D’autre part, elle a mis en exergue comment les facteurs

pédagogiques sont fortement liés et constituent les éléments essentiels de l’architecture d’une

situation d’apprentissage.

Ces facteurs sont issus de la recherche en éducation et en psychologie. Ils s’appliquent à la

conception d’environnements d’apprentissage multimédia interactif, en particulier à la

conception de l’environnement d’apprentissage à distance ou e-learning sur lequel porte ce

travail de recherche.

Section 3 : Forces et faiblesses du « e­

learning »

Comparées aux modes traditionnels de formation, les pratiques d’apprentissage émergentes

prennent place afin de faire face aux lacunes des méthodes traditionnelles d’apprentissage.

Leur caractère novateur n’est pas sans limites.

Pour mieux appréhender les apports et les limites du « e-learning », nous proposons en

premier lieu une comparaison entre les méthodes traditionnelles et le « e-learning », en

précisant les avantages qu’offre ce nouveau mode de formation à distance. En second lieu,

nous allons expliciter les faiblesses qui peuvent entraver le développement futur du « e-

learning ».

3.1. Les avantages de l’« e­learning »

L’évolution du « e-learning » en tant que modalité de formation se traduit par une multitude

d’avantages liés à l’apprenant et à l’organisation.

3.1.1 Flexibilité du temps et de l’espace de formation

Le « e-learning » procure aux apprenants l’opportunité de suivre leur formation à n’importe

quel moment, de n’importe quel endroit, et par n’importe qui (Collins et al, 2003 ; Zhang et

Zhou, 2003 ; Sambrook, 2003 ; Vaughan et Mac Vicar, 2004 ; Homan et Macpherson, 2005 ;

Tastle et al, 2005 ; Sharifabadi, 2006 ; Uhomoibhi, 2006 ; Tseng et al, 2007). Zhang et Zhou

(2003) ont décrit le « e-learning » comme un « just in time » puisqu’il élimine les barrières du

temps et de l’espace.

Ainsi, on peut bien comprendre que le temps et la place ne constituent plus une contrainte

pour les apprenants surtout pour ceux qui travaillent ou qui sont géographiquement loin du

lieu de formation et ceux qui travaillent dans des heures non standards (Homan et

Macpherson, 2005). De ce fait, l’apprenant et le tuteur possède la possibilité de choisir leur

programme de travail.

Par ailleurs, le « e-learning » prend la forme d’une technologie électronique pour supporter

l’apprentissage. En effet, ce nouveau mode met à la disposition des apprenants plusieurs outils

leur permettant l’apprentissage en dehors du lieu de formation. Par exemple, un apprenant

peut acheter un cours et travailler à partir d’un CD-ROM ou même une « floppy disque » sur

son ordinateur personnel.

D’un autre coté, le matériel « e-learning » est installé sur le réseau, ce qui procure aux

apprenants l’opportunité d’y accéder à travers différents terminaux s’ils possèdent une

connexion Internet.

De surcroit, la formation est ouverte à tous : quiconque, quel qu’en soit son âge, son niveau

d’instruction, sa catégorie socioprofessionnelle y a accès. Ceci montre bien que la formation

électronique n’est plus restreinte à une catégorie bien définie d’apprenants ; ce qui augmente

les chances d’apprentissage à un grand nombre de personnes (Vaughan et Mac Viear, 2004 ;

Homan et Macpherson, 2005).

La formation électronique permet alors d’ajuster une vie scolaire à coté d’une vie

professionnelle. Les organisations, peuvent quant à elles renoncer aux périodes de formation

longues pour les employés clés (Homan et Macpherson, 2005).

3.1.2 Personnalisation de l’apprentissage 

Le « e-Learning » est une méthode d’apprentissage et d’enseignement comprenant des

instructions livrant, à travers des médias électroniques, une formation personnalisée qui

répond aux besoins des apprenants (Collins et al, 2003 ; Vaughan et Mac Vicar , 2004 ; Tahir,

2004 ; Tastle et al, 2005 ; Sharifabadi, 2006 ; Uhomoibhi, 2006). Homan et Macpherson

(2005) parlent de la flexibilité dans la distribution de l’apprentissage aux formés.

La formation peut être mesurée selon le niveau de qualification des apprenants et appropriée à

leurs futures carrières. Ceci permet aux individus de concentrer leurs temps sur les points

d’insuffisance au lieu de gaspiller du temps sur des points maîtrisés. Ainsi, les programmes

sont choisis à la carte et délivrés au rythme de chacun.

Donc, le « e-learning » permet aux apprenants d’apprendre individuellement selon leurs

niveaux de progression et selon leurs agendas personnels (Collins et al, 2003 ; Zhang et Zhou,

2003 ; Tahir, 2004 ; Mackay et Stockport, 2006 ; Imamoglu, 2007).

De plus, la formation électronique peut être motivante pour les employés dans la mesure ou

elle peut être diplomante ou promotionnelle.

3.1.3 Facilité d’apprentissage avec une meilleure mémorisation

Le « e-learning » offre aux apprenants la possibilité d’accéder facilement aux connaissances

appropriés et utiles (Collins et al, 2003 ; Vaughan et Mac Vicar, 2004 ; Tahir, 2004 ;

Uhomoibhi, 2006). En effet, la conception d’une plate-forme de « e-learning » accessible à

toute personne quel qu’en soit son niveau de qualification en informatique, lui permet de

mieux suivre et comprendre le contenu de la formation. Par la suite, se familiariser avec le

matériel conçu pour celle-ci.

De même, les formés peuvent consulter des experts dans les matières qu’ils étudient

(Uhomoibhi, 2006). D’un autre coté, les apprenants peuvent consulter les travaux pratiques,

les ressources et les comptes-rendus à n’importe quel moment puisqu’ils sont hébergés sur

Internet.

Collins et al, (2003) affirment pour leur part, que le « e-learning » améliore le taux de la

mémorisation des informations. Ainsi, les employées peuvent retenir 30% plus d’informations

à travers une plate-forme « e-learning » comparée à 10 % de mémorisation dans le cas des

méthodes traditionnelles d’enseignement.

Plus encore, le « e-learning » est basé sur des solutions qui attirent l’attention de l’apprenant,

stimulent ses capacités de compréhension et d’interprétation et l’incitent à se concentrer et à

assimiler rapidement par l’intermédiaire du système de l’observation et du captage. Les

solutions multimédias peuvent être du type audio (interlocuteur, compagnon simulé, …),

image (graphique, dessin, modèle, plan), et vidéo (fichier vidéo enregistré, visioconférences,

texte garni des liens hypertextes permettant de consulter d’autres documents pour appréhender

l’analyse et l’interprétation).

3.1.4 Liberté de la prise de risque

Les apprenants par le mode « e-learning » peuvent explorer de nouvelles choses et faire des

fautes sans divulguer leurs identités (Uhomoibhi, 2006). Ceci est favorable pour les formés

timides qui ont peur du contact direct avec l’enseignant. Dans ce cas, ils seront plus à l’aise en

posant des interrogations qu’ils ne sont pas capables de poser en classe. De plus, ils peuvent

discuter des points avec leurs enseignants à travers les forums de discussions (Zhang et Zhou,

2003).

3.1.5 Interactivité et établissement des communautés de collaborations

Le « e-learning » renforce l’interaction qui engage l’attention des apprenants (jeux, etc.),

soutient l’interaction avec les autres e-apprenants e-instructeurs (chat-rooms, e-mail, etc.)

(Cantoni et al, 2004). En effet, un des bénéfices du « e-learning » est qu’il lie chaque

apprenant avec des experts et d’autre apprenants ensemble, afin de former une communauté

d’apprentissage collaborative (Zhang et Zhou, 2003 ; Collins et al, 2003 ; Mackay et

Stockport, 2006).

Par ailleurs, les moyens électroniques comme l’Internet, permettent aux formés de se partager

des idées, des informations et des connaissances. Les simulations, les tests d’auto-évaluation,

l’échange de messages synchrones ou asynchrones créent une interactivité qui place

l’apprenant au cœur de la formation.

3.1.6 Utilisation illimitée du matériel « e­learning » et stockage de 

contenu et de connaissances

Le « e-Learning » permet un accès illimité et une récupération du matériel d’apprentissage

électronique. Le contenu électronique peut être stocké et copié (Zhang et Zhou, 2003 ;

Uhomoibhi, 2006). Les connaissances peuvent être enregistrées dans des bases de donnés. De

même, les conversations à travers les moyens électroniques ou les discussions dans les

communautés en ligne peuvent être stockées et revues plus tard.

3.1.7 Rentabilité 

La méthode du « e-Learning » est considérée comme la méthode la plus rentable en terme de

formation. Ainsi, plusieurs auteurs affirment que l’une des motivations principales de son

intégration est sa capacité de réduction des charges relatives aux coûts de la formation

(Collins et al, 2003 ; Zhang et Zhou, 2003 ; Vaughan et Mac Vicar, 2004 ; Homan et

Macpherson 2005 ; Mackay et Stockport, 2006 ; Imamoglu, 2007).

Premièrement, la formation électronique minimise le coût et le temps de déplacement vers le

cours de formation (Collins et al, 2003). Deuxièmement, grâce à ce nouveau mode

d’apprentissage, le coût horaire de formation est réduit (Tahir, 2004 ; Homan et Macpherson

2005). A ce sujet, Vaughan et Mac Vicar (2004) ont suggéré que les coûts de formation se

minimisent après l’investissement initial. Ceci veut dire que les charges initiales sont lourdes.

Troisièmement, Zhang et Zhou (2003) ont mis l’accent sur les épargnes produites par le « e-

learning » qui peuvent atteindre en moyenne 50 % du temps et de 40% à 60% du coût

comparé à la formation traditionnelle.

En conclusion, on comprend que le « e-learning » permet de lever les contraintes du temps et

de l’espace dans la mesure où l’apprenant peut suivre une formation en ligne soit sur le lieu de

travail (Collins et al, 2003) soit hors du lieu de travail (Tahir, 2004). De plus, le temps

d’apprentissage est réduit. L’apprenant se forme plus rapidement lorsqu’il se concentre

uniquement sur les points qu’il souhaite approfondir. Le coût de son indisponibilité est donc

fortement réduit.

3.1.8 Amélioration de la productivité

La formation électronique offre des possibilités d’amélioration et d’augmentation de

l’efficacité des apprenants (Collins et al, 2003 ; Tahir, 2004).

En outre, l’utilisation du « e-learning » engendre une réduction au niveau du temps de

formation (Tahir, 2004) en le comparant à la formation traditionnelle. Par ailleurs, le « e-

learning » contribue à la réduction des coûts directs de la formation par l’amélioration de la

performance de l’apprenant au niveau de son travail (Tahir, 2004).

Vaughan et Mac Vicar (2004) affirment que le « e-learning » est perçu par les jeunes

apprenants comme une option moderne ; Ce qui peut les motiver à suivre la formation en

ligne et par la suite augmenter leur attachement à l’organisation. En ce sens, les coûts de

renouvellement seront réduits (Oakes, 2003). De plus, le renouvellement des personnels

signifie une perte de connaissance et par la suite des compétences développées. Réduire le

taux du renouvellement aide à la conversation et à la protection des connaissances à

l’intérieur de l’organisation.

3.2. Les faiblesses du  « E­Learning »

Bien qu’elle présente plusieurs avantages, cette modalité d’apprentissage présente quand

même des limites. Ces limites sont expliquées dans ce qui suit :

3.2.1 Dépendance étroite de la discipline individuelle des apprenants

Puisque le « e-learning » relève comme une méthode de personnalisation de l’apprentissage,

son succès dépend étroitement de l’engagement des formés pour aller au bout de la formation

en ligne (Vaughan et Mac Vicar, 2004). Ainsi, le « e-learning » exige plus de responsabilité

de la part de l’apprenant.

En outre, le « e-learning » s’opère la plupart du temps à domicile, l’accomplissement de la

formation électronique dépend fondamentalement de la motivation et de la discipline

personnelle de l’apprenant (Collins et al, 2003 ; Vaughan et Mac Vicar, 2004 ; Mackay et

Stockport, 2006). Tahir (2004) a mis l’accent sur la résistance que manifestent les employés

vis-à-vis des technologies d’information surtout pour ceux qui dépassent les 40 ans.

3.2.2 Investissement initial élevé 

La réduction des coûts est l’une des incitations pour l’intégration du « e-learning » ce qui

demande un investissement initial élevé (Tahir 2004). Dans le même sens, Mackay et

Stockport, (2006) affirment qu’il y’a un manque au niveau des investissements initiaux pour

la préparation des programmes de formation.

3.2.3 Non applicabilité pour tout type de formation

Le « e-learning » consiste à développer les modules de formation qui sont disponible à travers

des médias électroniques et utilisables à tout moment par les apprenants. Dans ce sens, Kalika

et Laval énoncent qu’ « ils portent sur des connaissances de base (comptabilité, gestion) ou

sur des applications propres à un métier ».

Par ailleurs, le « e-learning » n’est pas toujours un dispositif approprié pour une formation

portant plus sur le côté pratique que sur le théorique (Vaughan et Mac Vicar, 2004). De

surcroît, il y’a des domaines où les compétences acquises en salles de cours ne reflètent pas

nécessairement celles acquises en ligne (Tahir 2004). Pour combler cette limite, plusieurs

auteurs (Vaughan et Mac Vicar, 2004) ; (Kalika et Laval, 2006) ; (Mackay et Stockport, 2006)

proposent la combinaison entre deux modes de formation (traditionnelle et en ligne). Dans cet

ordre d’idées, Kalika et Laval (2006, p59) avancent que « ces informations en ligne peuvent

soit se substituer au programme traditionnel en salle, soit en être complémentaires ».

3.2.4 Modalité ne convenant pas à quelques apprenants

Pour quelques individus, la formation basée sur les technologies n’est pas toujours la méthode

la plus efficace. On peut expliquer ceci par le fait qu’il se trouve que le formé ne soit pas à

l’aise en utilisant l’ordinateur pour apprendre (Vaughan et Mac Vicar, 2004). En effet, il faut

s’avérer que son mode d’apprentissage est auditif par opposition au visuel (Urdan et Weggen,

2000). De plus, l’apprenant peut être craintif lors de l’utilisation des ordinateurs (Sambrook,

2003 ; Vaughan et Mac Vicar, 2004).

En outre, les personnes qui sont illettrées en informatique ou manquant de qualification en

technologie de l’information trouvent des difficultés pour s’adapter à la plate-forme du « e-

learning » (Vaughan et Mac Vicar, 2004).

Ainsi, on peut avancer que les individus les plus qualifiés en technologie de l’information

participent le plus et profitent du programme du « e- learning » (Tahir 2004).

3.2.5 Manque d’interaction humaine

Une des faiblesses qui découle de la plate-forme technologique du « e- learning » est

l’absence des relations sociales et de discussions qui peuvent être animées entre les

apprenants en dehors des séances de formation traditionnelle. (Mackay et Stockport, 2006)

décrivent la formation électronique sans interaction comme ennuyeuse. Il faut dire que le

contact humain a un poids important sur le vécu psychologique des apprenants.

Ceci en atténuant la rigidité qui peut apparaitre lors de suivi d’un cours en ligne seul.

Vaughan et Mac Vicar (2004) ont insisté sur les avantages des rapports de face à face entre

l’apprenant et son enseignant. Ils ont considéré que le contact social est fondamental pour la

réussite du cours. De plus, Collins et al (2003) avancent que la médiation technique n’est pas

suffisante pour favoriser l’interaction entre tuteur et apprenant.

En ce sens, l’infrastructure technologique du « e- learning » supprime la dimension concrète

lors de la transmission des significations parce qu’elle appauvrit la richesse de l’information

en filtrant des variables du contexte provenant du contact humain. En effet, l’enseignant peut

transmettre des expressions muettes se basant sur le langage visuel, celles-ci ne peuvent être

réellement comprises que lors du face à face.

3.2.6 Temps de préparation d’un cours du e­learning, mauvaise qualité, 

bas débit.

Bien que le « e-learning » soit un moyen facilitant l’apprentissage, plusieurs mesures doivent

converger pour assurer la réussite de cette plate-forme. Ainsi, le développement d’un cours du

« e-learning » prend plus de temps que la préparation d’un cours traditionnel et exige de

nouvelle qualifications pour le développement du contenu (Uhomoibhi, 2006). Mackay et

Stockport, (2006) pour leur part, mettent l’accent sur la médiocre qualité des programmes de

formation. De plus, une transmission efficace d’un module de « e-learning » exige une

connexion Internet de haut débit.

Dans ce cadre, plusieurs auteurs (Collins et al, 2003 ; Mackay et Stockport, 2006)

mentionnent le manque d’une connexion robuste à travers l’Internet pour bénéficier des

avantages des graphiques riches présentées par un cours en ligne.

Conclusion

L’intégration des TIC dans le paysage de l’éducation a fait naître un nouveau mode

d’apprentissage qui est le e-learning de plus en plus répandu auprès des professionnels et des

étudiants.

Tout au long du chapitre, l’e-learning a été présenté comme une nouvelle technologie

éducative et un nouveau mode d’apprentissage qui se répand de plus en plus dans les milieux

éducatifs. Puis, nous avons essayé de définir le concept de l’environnement d’apprentissage

multimédia interactif, ses fondements et ses caractéristiques.

Toutefois, et comme toute innovation, la question de son adoption balance entre deux

opinions fondamentales : « Adopter l’e-learning » et « Ne pas adopter l’e-learning ».

L’adoption du e-Learning ou son rejet dépend de plusieurs facteurs inter reliés entre eux. Le

chapitre suivants aura pour objectif de définir les principaux modèles d’adoption tels que

présentés dans la littérature et les différents relations entre les déterminants fondamentaux de

la décision d’adoption.

Chapitre 2 

Les modèles d’adoption de la 

technologie : description et choix 

du modèle conceptuel 

Introduction

Les recherches en systèmes d’information s’intéressent profondément à l’interprétation et à

l’éclaircissement de la problématique de l’acceptation des nouvelles technologies selon la

perspective de l’utilisateur. D’ailleurs, les systèmes d’informations ne peuvent nullement

améliorer la performance des organisations s’ils ne sont pas suffisamment acceptés par les

utilisateurs finaux.

L’acceptation des nouvelles technologies apparaît donc assez souvent dans ces recherches et

détermine le succès ou l’échec de la mise en place des systèmes d’information (Davis, 1993).

De nombreuses théories ont été développées afin de comprendre et prédire le comportement des

individus face à une technologie. Les plus notoires sont les théories cognitives ou dites

d’intention.

Le présent chapitre parcourt différents courants théoriques ayant servis de base pour expliquer

le phénomène de l’acceptation individuelle des nouvelles technologies. Nous avons retenu

pour notre étude six grands modèles qui ont constitué des cadres conceptuels pour maintes

recherches en systèmes d’information. En se référant à l’objectif principal de chacun de ces

modèles, une classification s’avère possible.

En effet, nous avons constaté qu’il s’agit d’expliquer un comportement. Les théories de

l’action raisonnée (Ajzen et Fishbein, 1975, 1980), du comportement planifié (Ajzen, 1991), la

théorie cognitive sociale (Bandura, 1989) et la théorie de la diffusion des innovations (Rogers,

1995) ont été essentiellement proposées dans le but d’expliquer un comportement humain de

façon générale sans pour autant le spécifier.

Par ailleurs, Davis (1989) s’est proposé d’expliquer le comportement d’acceptation de la

technologie à travers un modèle qui sert de nos jours de référence pour la majorité des

recherches sur l’acceptation des technologies nouvelles.

Plus récemment, les travaux de Venkatesh et al (2003) ont mis en place une théorie unifiée

qui vise à expliquer le comportement d’acceptation et d’usage de la technologie. Ainsi, ces deux

dernières théories sont spécifiques à l’étude du comportement à l’égard d’une technologie.

Par conséquent, ces six modèles sont présentés dans ce chapitre comme suit : la première

section est dédiée à la présentation de la théorie de l’action raisonnée (Fishbein et Ajzen,

1975), la seconde porte sur la théorie du comportement planifié (Ajzen, 1991), la théorie

cognitive sociale (Bandura, 1989) fera l’objet de la troisième section, suivie par une

présentation de la théorie de la diffusion des innovations (Rogers, 1995), puis du modèle de

l’acceptation de la technologie (Davis, 1989) pour finir avec la théorie unifiée de l’acceptation et

de l’utilisation de la technologie (Venkatesh et al, 2003).

La dernière section sera consacrée à la présentation du modèle conceptuel, les relations entre

ses variables ainsi que les hypothèses de la recherche.

Section 1 : La théorie de l’action raisonnée

La théorie de l’action raisonnée est issue des travaux de Martin Fishbein et Icek Ajzen (1975)

qui se sont inspirés de la littérature en psychologie sociale et ont proposé un modèle général

qui vise à prédire et à expliquer l’adoption des comportements individuels.

1.1 Présentation du modèle de Fishbein et Ajzen (1975) et 

définition des construits

Le modèle de l’action raisonnée suppose que l’homme est purement rationnel et que la plupart

de ses actions sont sous son contrôle, absolu et conscient.

Ce modèle stipule que le comportement d’un individu est directement déterminé par son

intention d’adopter ou de rejeter ce comportement, et que cette intention est fonction de deux

variables : l’attitude de l’individu à l’égard de la réalisation d’un comportement, et la norme

subjective associée au fait d’adopter ce comportement (Fishbein et Ajzen, 1980).

Ainsi l’intention d’un individu repose sur deux déterminants de base. Le premier est de nature

personnelle, il touche à l’appréciation positive ou négative de la réalisation du comportement :

c’est l’attitude envers le comportement.

Le second déterminant de l’intention touche à la perception des pressions sociales. Ce sont les

normes sociales. En d’autres termes, l’intention comportementale est la résultante de

l’interrelation entre l’attitude individuelle envers l’adoption d’un comportement et les croyances

que l’individu a des normes sociales.

1.1.1 L’intention de se comporter (Behavior Intention)

Selon Ajzen (1991), les intentions sont assumées pour captiver les facteurs de motivation qui

influencent un comportement, elles sont des indications désignant à quel point les personnes

sont disposées à essayer, et quel volume d’effort elles projettent de fournir afin d’adopter le

comportement.

En 1975, Ajzen et Fishbein ont défini l’intention comme étant la mesure de l’intensité de

l’intention personnelle d’adoption d’un comportement particulier.

Par ailleurs, Selim, H. M. (2007) définit l’intention comme étant l’expression du désir d’adopter

un comportement donné. La formation de l’intention est la résultante d’un mécanisme

d’influence de croyances strictement personnelles concernant l’adoption du comportement

conjuguée à l’évaluation des résultats de cette décision.

Dans la théorie de l’action raisonnée et dans les modèles d’adoption en général, l’intention

constitue le déterminant principal et direct du comportement d’adoption.

1.1.2 L’attitude :

Définie par Ajzen et Fishbein (1975) par « an individual’s positive or negative feelings about

performing the target behavior ».

Il s’agit donc d’un sentiment positif ou négatif qu’a un individu envers un objet ou un

comportement. La formation de l’attitude est un processus itératif à travers lequel l’individu

considère un ensemble restreint de croyances quant aux conséquences de la réalisation du

comportement, pondérées par l’importance que l’individu accorde à chacune de ces

conséquences. Ce sont des croyances saillantes (salient beliefs) et elles sont les déterminants

directs de l’attitude d’une personne (Ajzen et Fishbein, 1980).

Le modèle de l’action raisonnée met en exergue cette relation et démontre que l’attitude est

déterminée par la croyance que ce comportement mènera à certains résultats ainsi que par

l’évaluation des résultats de ce comportement.

Par ailleurs, Karahanna et al (1999) ont montré que l’attitude était d’autant plus importante

que l’expérience de l’individu s’accroît.

1.1.3 La norme subjective :

C’est la perception d’un individu que la plupart des personnes qui sont importantes pour lui

pensent qu’il devrait ou ne devrait pas adopter le comportement en question Fishbein et Ajzen

(1975). Les normes subjectives sont l’expression de la pression sociale perçue par l’individu

pour réaliser ou ne pas réaliser un comportement particulier.

Davis (1989) les définit comme l’ensemble des croyances d’un individu quant à l’opinion des

personnes ou de groupes de référence par rapport au fait qu’il réalise un comportement,

associé à la motivation de se conformer à l’opinion de ces personnes ou groupes de référence.

Ces derniers peuvent comprendre la famille, les amis, les supérieurs hiérarchiques et les

collègues.

Contrairement à l’attitude, Karahanna et al (1999) ont trouvé que la norme subjective devient

moins importante quand l’expérience s’accroît.

Le modèle de l’action raisonnée se présente alors comme le montre la figure suivante :

Figure 3 : Le modèle de l’action raisonnée de Fishbein et Ajzen (1975, 1980)

Source : « User Acceptance of Computer technology : a comparison of two 

theoretical models » (Davis et al, 1989)

1.2 Applications et limites de la théorie de l'action 

raisonnée :

La théorie de l’action raisonnée est une théorie générique dont l’application à couvert de

nombreuses disciplines (marketing, management, psychologie sociale, santé..) dans le but de

prévoir et d’expliquer un large éventail de comportements dans divers domaines.

Au cours des dernières années, l’utilisation de cette théorie a été intensive dans le domaine

des technologies de l’information.

En effet, Davis (1989) a fait de ce modèle une base théorique pour développer son modèle, dont

l’objectif est d’expliquer l’acceptation des nouvelles technologies de l’information. Le modèle

sera détaillé ultérieurement dans le chapitre.

Plus tard, Hartwick et Barki (1994) ont mené une étude qui a confirmé l’utilité de la théorie de

l’action raisonnée pour expliquer le comportement d’adoption des technologies de

l’information dans un contexte organisationnel. Cette étude a démontré qu’en plus de

l’attitude, la norme subjective serait un déterminant considérable de l’adoption de la

technologie lors des premiers stades de son implantation dans l’organisation.

Plus récemment, Tai-Kuei Yu et Guey-Sen Wu (2007) ont étudié le comportement d’achat sur

Internet en se basant sur la théorie de l’action raisonnée. Cette approche a constitué une

revalidation de la portée de l’attitude envers le comportement et des normes subjectives dans

l’explication du comportement en général, et du comportement d’achat en ligne en particulier

A travers plusieurs autres études, la théorie de l’action raisonnée a fait preuve d’une capacité

prédictive puissante des comportements dans différentes situations et à travers une panoplie de

domaines.

Malgré cette forte capacité de prédiction, la théorie présente quelques limites à mettre en

avant.

Sur le plan empirique, le degré de généralité élevé du modèle implique une difficulté

d’application et d’opérationnalisation des mesures. En effet, le modèle en question ne précise

pas les croyances entrant en jeu lors de la formation de l’intention envers un comportement

donné.

Sur le plan conceptuel, la théorie de l’action raisonnée prétend que le comportement est sous le

contrôle total de l’individu.

En effet, Fishbein et Ajzen (1975) ont supposé que les individus sont rationnels et rendent

l’utilisation systématique de l’information disponible à eux. Cependant, le contrôle volontaire du

comportement peut être interrompu par des facteurs internes ou externes.

En effet, Sheppard et al (1988) notent que l’intention n’est pas l’unique déterminant du

comportement et qu’il existe une autre catégorie de facteurs qui échappent au contrôle de

l’individu. Il s’agit de conditions facilitatrices se rattachant aux ressources de l’utilisateur

telles que l’argent et le temps.

Par ailleurs, Sheppard et al (1988) ont également démontré qu’il n’y a aucune disposition

dans le modèle pour considérer la probabilité de ne pas exécuter son comportement ou les

conséquences d’un tel échec sur la détermination des intentions.

L’hypothèse qui stipule que l’homme est purement rationnel et que son comportement est

totalement sous son contrôle a été le point de départ des travaux de Ajzen (1991) desquels est

issue de la théorie du comportement planifié.

Section 2 : La théorie du comportement 

planifié

Il s’agit d’une extension de la théorie de l’action raisonnée, qui a été proposée par Ajzen

(1985, 1991) afin de tenir compte des comportements qui ne sont pas entièrement sous le contrôle

volontaire de l’individu.

2.1 Présentation du modèle de Ajzen et définition des 

construits

Ajzen (1991) a pris en considération les critiques qui ont été adressées à la théorie de l’action

raisonnée et a noté qu’il existe des contraintes à l’adoption de certains comportements. En

effet, la théorie de l’action raisonnée postule alors que le comportement émane de choix pensés

et raisonnés, et que la raison et la volonté sont les moteurs du comportement en question. Ce

qui fait que son application est limitée aux comportements consciemment pensés.

Dans ce sens, Fishbeinn et Ajzen notent en 1980 que « les gens considères les implications de

leurs actions avant qu’ils décident de s’engager ou ne pas s’engager dans un comportement

donné».

Par ailleurs, plusieurs comportements nécessitent des ressources, des habilités et des

opportunités sur lesquelles l’individu n’a pas un contrôle total.

Tenant compte de ces barrières, Ajzen (1991) a modifié le modèle de l’action raisonnée en y

ajoutant une troisième variable : la perception du contrôle sur le comportement (Perceived

Behavioral Control PBC).

Le contrôle perçu du comportement : correspond au degré de facilité ou de difficulté que

représente la réalisation d’un comportement pour l’individu, Ajzen (1991). Ce construit

considère l’influence des perceptions des contraintes externes sur l’intention de réaliser un

comportement et sur la réalisation même du comportement.

Dans le contexte des systèmes d’information, le contrôle perçu du comportement représente

les perceptions des facteurs externes et internes facilitant ou contraignant la réalisation d’un

comportement donné, de même que la perception de l’individu de son efficacité personnelle

en vue de réaliser ce comportement (Taylor et Todd, 1995).

Ainsi ce facteur dépend de deux autres variables : les croyances de contrôle et les facilitations

perçues. Les croyances de contrôle renvoient aux perceptions de la disponibilité des

compétences, ressources et opportunités médiatrices du comportement.

Alors que les facilitations perçues désignent une évaluation individuelle de l’importance des

ressources pour la réalisation des résultats du comportement Chang (1998).

Selon Ajzen, le contrôle perçu du comportement peut agir sur l’intention au même titre que

l’attitude et la norme subjective, on peut prédire directement le comportement lorsque celui-ci

n’est pas sous le contrôle volontaire de l’individu.

En général, Taylor et Todd supposent que plus l’attitude et les normes subjectives sont

favorables et plus le contrôle perçu est grand, plus forte devrait être l’intention de la personne

de réaliser le comportement en question.

Morris et Venkatesh (2000) ont testé empiriquement l’effet modérateur de l’expérience sur la

relation entre l’intention et la norme subjective. Ils ont vérifié que l’expérience modère

l’influence de la norme subjective sur l’intention.

D’autre part, Hartwick et Barki (1994) ont suggéré que la norme subjective était plus

importante lorsque l’utilisation du système était perçue moins volontaire

Par ailleurs, Venkatesh et al (2000) ont trouvé que l’influence de l’attitude était plus visible chez

les hommes et les employés les plus jeunes, alors que celle de la norme subjective était plus

évidente chez les femmes les plus âgées et ayant moins d’expérience.

Figure 4 : Le modèle du comportement planifié  de Ajzen (1991)

Source : « User acceptance of information technology : theories and models » 

(Dillon A, Morris MG, 1996)

Selon ce modèle, le comportement apparaît comme une fonction pesée de l’intention et du

contrôle perçu du comportement. L’intention est la somme de l’attitude, des normes

subjectives et des composants comportementaux perçu du comportement.

Pour résumer la théorie du comportement planifié, nous pouvons dire qu’un individu ne peut pas

avoir une forte intention de se comporter d’une certaine manière que s’il croit avoir les

ressources nécessaires ou les opportunités requises pour y arriver, même s’il possède une

attitude favorable envers le comportement en question, et même s’il estime que les membres de

son entourage l’encouragent à adopter ce comportement.

2.2 Applications et limites de la théorie du comportement 

planifié :

Les études empiriques sur l’adoption des technologies de l’information notent que

l’introduction de la variable « contrôle perçu du comportement » renforce la capacité de

prédiction de la théorie de l’action raisonnée.

En 1991, Mathiesen s’est basé sur la théorie du comportement planifié afin de prédire

l’intention d’utiliser les technologies. Selon son étude, seuls l’attitude et le contrôle perçu

du comportement permettaient d’expliquer l’intention. Les normes subjectives ne

démontraient aucun pouvoir explicatif sur l’intention.

En 1992, Madden et Ajzen ont démontré, à travers une étude sur l’intention de l’adoption

d’une série de comportements menée auprès d’étudiants d’un collège, que la théorie de

l’action raisonnée représente un plus grand pourcentage de la variance dans l’intention de

comportement quand la variable « contrôle perçu du comportement » est incluse.

En 1995, Taylor et Todd ont exploré les comportements d’adoption des technologies de

l’information en utilisant la théorie du comportement planifié, et ont démontré que l’attitude,

la norme subjective et le contrôle perçu du comportement avaient un rapport avec l’intention

d’adopter la technologie.

Plus récemment, en appliquant le modèle du comportement planifié, Ajzen (2002) a étudié

l’effet résiduel du passé sur le comportement postérieur (Residual Effects of Past on Later

Behavior). Il a constaté que l’impact résiduel du comportement passé est atténué quand les

mesures de l’intention et du comportement sont compatibles, et disparaît quand les intentions

sont fortes et bien formées.

Bien qu’il ait prouvé une forte capacité de prédiction du comportement, le modèle du

comportement planifié souffre de quelques limites

En effet, sur le plan empirique, les travaux de validation du modèle ont soulevé la difficulté de

son application due au non spécification des croyances qui déterminent les normes

subjectives, l’attitude et le contrôle du comportement. Cette difficulté émane du degré de

généralité élevé du modèle emprunté à la théorie de l’action raisonnée.

D’un point de vue conceptuel, Compeau et al (1999) ont comparé la théorie du comportement

planifié et la théorie cognitive sociale de Bandura (1989), et ont mis en cause le caractère

unidirectionnel de la théorie qui modélise les effets de l’environnement social, des croyances

cognitives et des attitudes sur le comportement.

De plus, la théorie prétend que le contrôle perçu du comportement permet de prévoir le

contrôle réel du comportement. Or ce contrôle perçu peut ne pas être particulièrement réaliste

lorsqu’une personne a relativement peu d’informations sur le comportement, quand les

conditions ou les ressources disponibles ont changé ou quand de nouveaux éléments sont

entrés dans la situation. Il est clair alors que la contribution du contrôle perçu dans la prévision

du comportement ne peut être que peu significative.

Nous avons vu que la théorie du comportement planifié tient compte du concept contrôle

perçu du comportement qui considère les perceptions des contraintes externes sur l’intention

de comportement et sur l’adoption du comportement en question. Ainsi, nous pouvons dire que

le comportement de l’individu dépend de facteurs qui lui sont externes et qui se réfèrent à son

environnement. Dans la même voie de recherche, Bandura (1989) a proposé une théorie qui

suppose une interaction entre l’individu, son environnement et le comportement à réaliser,

c’est la théorie cognitive sociale.

Section 3 : La théorie cognitive sociale

Il s’agit de l’une des théories les plus pertinentes dans l’explication du comportement humain.

3.1 La théorie de Bandura (1986, 1989) : définition des 

construits

Selon Albert Bandura (1986, 1989), la théorie cognitive sociale stipule que les facteurs

environnementaux, personnels et cognitifs et le comportement sont déterminés

réciproquement. Ainsi les comportements, les différences individuelles et les éventualités

situationnelles s’influencent et s’affectent mutuellement. A cet égard, Bandura (1989) précise

que « dans ce modèle de la causalité réciproque, l’action, le cognitif, l’affectif et d’autres

facteurs personnels et événements environnementaux fonctionnent tous en tant que

déterminants qui interagissent entre eux ».

La théorie cognitive sociale est basée sur la notion d’interaction. Bandura (1989) souligne qu’il

ne suffit pas de considérer le comportement comme étant fonction des effets réciproques des

facteurs personnels et environnementaux les uns sur les autres, mais l’interaction doit être

comprise comme un «déterminisme réciproque» des facteurs personnels, environnementaux et

des comportements.

Ainsi ce modèle suppose une influence bidirectionnelle de ces différents facteurs entre eux, il

signifie selon Bandura et Wood (1989) que l’individu est à la fois produit et producteur de son

environnement. Selon cette théorie, il existe deux forces cognitives principales qui guident le

comportement humain.

3.1.1 Les attentes par rapport aux résultats du comportement réalisé :

L’individu forme des croyances envers l’adoption d’un comportement donné en fonction des

résultats qu’il en espère (Copmpeau et Higgins, 1995). Ces croyances sont soit en faveur du

comportement en question soit à son encontre selon les attentes par rapport aux résultats (gain ou

pas de valeurs pour l’individu).

3.1.2 L’auto efficacité :

Ce sont aussi des croyances personnelles de l’individu relatives à ses capacités d’adopter un

comportement particulier.

Bandura (1989) définit l’auto efficacité comme suit: “People's judgments of their capabilities

to organize and execute courses of action required to attain designated types of performances.

It's concerned not with the skill that one has but with judgments of that one can do with

whatever skills one possesses”.

Cette définition suppose l’existence d’un niveau approprié de la spécificité comportementale

qui doit être observé en mesurant l’auto efficacité. Dans ce sens, Bandura (1989) suggère trois

dimensions de l’auto efficacité, qui sont l’envergure (magnitude); qui reflète le niveau du

pouvoir de prévision, la force (strength) qui se réfère au niveau de conviction à propos du

jugement ou bien la confiance qu’a un individu quant à sa capacité de réaliser une tâche

donnée, et enfin le pouvoir de la généralisation qui présente le degré auquel le jugement est

limité à un domaine d’activité particulier.

Par ailleurs, la théorie a également mis en évidence l’influence du facteur émotionnel (affect)

sur le comportement humain qui souligne les préférences d’un individu pour un comportement

particulier (l’utilisation de l’ordinateur par exemple).

Compeau et Higgins (1995) ont également défini le facteur anxiété comme déterminant direct

de l’intention. Il s’agit d’évoquer des réactions émotionnelles ou anxieuses lors de la

réalisation d’un comportement (l’utilisation de l’ordinateur par exemple).

En se basant sur ces propositions, Compeau et al (1999) ont développé un questionnaire à dix

items pour mesurer l’auto efficacité informatique, où chaque item mesure l’envergure et la

robustesse de l’auto efficacité de l’ordinateur en demandant aux sujets s’ils étaient capables

ou non de réaliser une tache donnée.

Figure 5 : Le modèle cognitif social de Bandura (1986, 1989)

Source : « Online investment self­efficacy : development and  initial test of an 

instrument to assess perceived online investing abilities » 

(Looney et al, 2004)

3.2 Applications de la théorie cognitive sociale

Les travaux de Bandura (1989) constituent un succès depuis de nombreuses années et ont été la

source d’inspiration pour des recherches et des applications dans différents domaines tels que

la psychologie et la pathologie, l’éducation, la santé et le sport, l’apprentissage social, mais aussi

les pratiques de management et de gestion des ressources humaines...

Par ailleurs, la théorie cognitive sociale a été appliquée également dans le domaine des

technologies de l’information, non seulement pour prévoir l’acceptation des TIC mais aussi

pour spécifier les déterminants additionnels des comportements individuels à l’égard des

technologies nouvelles

L’effet de l’auto efficacité sur l’acceptation des technologies constitue un aspect important de

la théorie qui a été utilisé pour les recherches en systèmes d’information.

Compeau et Higgins (1995) ont confirmé à travers leur étude les effets positifs de l’auto

efficacité informatique (computer self-efficacy) sur l’utilisation réelle des technologies de

l’information, les réactions émotives (affect) et les espérances des résultats liées à la

performance (performance outcome expectations).

De leur côté, Agarwal et al (2000) ont étudié l’effet de l’auto efficacité dans le processus de

formation où les individus apprennent séquentiellement comment employer deux progiciels

différents.

Deux formes alternatives de l’auto efficacité individuelle ont été fournies : l’auto efficacité

informatique qui est une croyance individuelle généralisée au sujet de la capacité d’utiliser les

technologies de l’information et l’auto efficacité du logiciel qui est une croyance individuelle

particularisée au sujet de la capacité d’utiliser une technologie de l’information spécifique.

Plus récemment, en 2004, Looney et al ont tenté de développer et d’examiner un instrument

pour mesurer l’efficacité individuelle de l’investissement en ligne, et ont prouvé la robustesse

de la mesure suggérée puisqu’elle a présenté d’excellents niveaux de fiabilité et une validité

convergente et discriminante assez bonne. Ainsi il a été démontré que l’auto efficacité

informatique est très déterminante pour l’efficacité individuelle de l’investissement en ligne.

Section 4 : La théorie de la diffusion et de 

l’adoption des innovations

Everett Rogers s’est inspirée de la sociologie et a élaboré la théorie de la diffusion des

innovations depuis sa mise en place pour étudier diverses innovations, allant des outils

agricoles jusqu’aux innovations dans les organisations (Venkatesh et al, 2003).

4.1 Présentation du modèle de Rogers (1962) et définition 

des construits

Rogers (1995) définit l’innovation comme « une idée, pratique ou objet qui est perçu comme

nouveau par un individu ou une autre unité d'adoption ».

La diffusion est « le processus par lequel une innovation est communiquée par certains

canaux, avec le temps, parmi les membres d'un système social ». Par conséquent, Rogers vise à

travers sa théorie à expliquer l’adoption de nouveaux concepts et idées.

Ainsi les cinq éléments de la théorie sont : l’innovation, le processus de décision, les voies de

communication, le temps et le système social. Le modèle suppose que ces éléments vont agir

sur la rapidité avec laquelle une innovation est adoptée.

4.1.1 L’innovation :

Rogers a distingué cinq caractéristiques de l’innovation, positivement associées à son

adoption, à savoir :

• L’avantage relatif, défini comme étant la perception individuelle des avantages relatifs

à l’adoption d’une innovation. Dans le domaine des systèmes d’information,

l’avantage relatif est défini comme étant « le degré auquel une innovation est perçue

comme offrant un avantage supérieur à la pratique qu’elle supplante » (Moore et

Benbasat, 1991).

L’avantage relatif semble devoir être d’une importance considérable pour persuader les

individus à adopter une innovation.

• La compatibilité, qui traduit le degré auquel l’innovation est perçue comme étant

conforme aux valeurs existantes, aux besoins et aux expériences antérieures des

utilisateurs potentiels (Moore et Benbasat, 1991). Ainsi l’innovation devrait être

adaptée aux pratiques courantes ainsi qu’aux valeurs des adopteurs potentiels, et

socialement acceptable pour être avantageusement mise en application.

• La complexité, qui traduit le degré auquel l’innovation est perçue comme étant

difficile à comprendre ou à utiliser (Moore et Benbasat. 1991). Ainsi une innovation ne

devrait pas être particulièrement complexe du point de vue de ses utilisateurs. Une

adoption plus rapide pourrait être assurée si l’utilisation des innovations s’avère

facile.Leur degré de convivialité demeurera alors un facteur déterminant de leur diffusion

(Moore et Benbasat, 1991).

• La possibilité d’essai, elle consiste en l’opportunité de pouvoir expérimenter

l’innovation avant de s’engager dans l’utilisation. Moore et Benbasat (1991) postulent

que les innovations sont plus faciles à adopter si elles peuvent être essayées d’avance.

• L’observabilité, Venkatesh et al (2003) la définissent comme le degré auquel les

résultats de l’innovation sont visibles pour les autres. Il est fort probable que les

individus adoptent l’innovation s’ils peuvent observer les avantages relatifs à la

technologie en question, ce qui pourrait réduire l’incertitude à son égard.

Cependant, la littérature dégage d’autres déterminants de l’adoption de l’innovation

technologique.

• L’image: c’est le degré auquel l’innovation est perçue comme étant un facteur qui

permet d’accroître l’image ou le statut de l’individu dans un système social (Moore et

Benbasat, 1991).

• Les résultats démontrables (Results Demonstrability) : il s’agit de la tangibilité des

résultats de l’utilisation d’une innovation, y inclus la capacité d’être observés et

communiqués (Moore et Benbasat, 1991).

• Le volontarisme de l’usage (Voluntariness of use) : c’est le degré auquel l’usage de

l’innovation est perçu comme être volontaire (Moore et Benbasat, 1991).

4.1.2 Le processus de décision :

Cet élément comprend cinq phases qui sont : la connaissance, la persuasion, la prise de

décision, l’exécution et la confirmation. Les recherches de Rogers stipulent qu’un adopteur

potentiel d’une innovation doit se renseigner sur l’innovation (la connaissance), être

convaincu par ses mérites (la persuasion), décider de l’adoption (la décision), la mettre en

application (exécution) et réaffirmer la décision d'adoption (la confirmation). Par ailleurs,

Rogers (1995) note que l’utilisation volontaire de l’innovation entraîne plus facilement son

adoption.

4.1.3 Le canal de communication :

Selon Rogers (1995), « la diffusion est un type particulier de communication dans lequel le

contenu du message échangé porte sur une nouvelle idée ». Les moyens de communication de

masse (TV, Radio. Journaux...) ainsi que les communications interpersonnelles sont

considérées efficaces pour favoriser la diffusion de l’innovation et son adoption par la suite.

4.1.4 Le système social :

Rogers définit un système social comme « un ensemble d’unités en corrélation qui sont

engagées dans la résolution des problèmes communs pour accomplir un but commun », Ainsi

un système social peut comprendre des individus, des groupes informels, ou des organismes qui

ont un but commun à accomplir.

Selon Gatignon et Robertson (1991), un système social se caractérise par un ensemble de

normes et de valeurs qui ont une conséquence immédiate sur la vitesse de diffusion des

innovations et leur niveau maximal de pénétration.

Ce système social constitue, dans la plupart des études, portant sur la diffusion des

innovations, le principal contexte de recherche. Dans la théorie du comportement du

consommateur, le système social est un segment de marché particulier représenté par

l’agrégation de personnes achetant ou susceptibles d’acheter un ou plusieurs produits.Le

phénomène d’interaction interpersonnelle a donc un rôle crucial au sein du système social.

4.1.5 Le temps 

Il se rapporte à la vitesse avec laquelle une innovation est adoptée par les adopteurs précoces.

Ce concept renseigne sur le taux d’adoption dans le processus de diffusion. Rogers (1995)

indique que le taux d’adoption est positivement lié à l’avantage relatif perçu, à la

compatibilité, à la possibilité d’essai et à l’observabilité et est négativement lié à la complexité

perçue de l'innovation.

Selon Karahanna et al (1999), les résultats ont montré que les déterminants de l’adoption les plus

significatifs sont l’avantage relatif, la facilité d’usage, les résultats démontrables, la visibilité

ou l’observabilité et la possibilité d’essai.

4.2 Applications et limites de la théorie de la diffusion des 

innovations :

Le modèle de la diffusion des innovations a été appliqué dans les recherches sur l’adoption

des innovations technologiques. Au départ, il a été développé pour expliquer l’adoption au

niveau d’un groupe social.

Plus tard, il a servi à Moore et Benbasat (1991) pour développer un modèle approprié à

l’étude des déterminants individuels de l’adoption des technologies de l’information. Ces

auteurs ont proposé l’ajout du concept de l’image de soi aux attributs avancés par Rogers et

ont distingué deux dimensions de l’observabilité, soit la visibilité de l’innovation et la

possibilité d’en démontrer les résultats.

Dans leur étude, Agrwal et Prasad (1997) ont confirmé que la volonté a été positivement

associée à l’utilisation des technologies de l’information, influencée par la visibilité, la

compatibilité et la possibilité d’essai. Ils ont également démontré que les déterminants de

l’utilisation future de la technologie sont son avantage relatif et la possibilité d’en démontrer

les résultats.

La théorie de la diffusion des innovations a fait l’objet de plusieurs critiques. Sur le plan

conceptuel, elle manque de fondement théorique. En effet, les recherches sur la diffusion des

innovations n’ont pas de source théorique connue. Elles se sont basées sur des

développements et des validations empiriques pour construire le cadre de leur analyse. C’est

ce qui explique que leurs résultats soient contextuels et non généralisables.

De plus, Chau et Tarn (1997) ont soulevé la limite du manque de spécificité et indiquent que

la théorie de la diffusion des innovations a été développée pour s’appliquer à toutes sortes

d’innovations, alors que l’adoption des technologies de l’information peut présenter des

caractéristiques particulières.

D’un point de vue empirique, Chau et Tarn (1997) notent que le modèle ne permet pas de

préciser les corrélations entre les caractéristiques de l’innovation et les comportements

d’adoption.

Nous avons jusque là présenté les modèles théoriques qui ont pour objectif d’étudier le

comportement humain de façon générale. Les deux sections suivantes présentent deux

modèles qui traitent le comportement humain spécifique à l’acceptation et l’utilisation d’une

technologie.

Section 5 : Le modèle de l’acceptation de 

la technologie

Les chercheurs ont adapté la théorie de l’action raisonnée afin de créer un modèle basé sur la

structure de l’intention de comportement conçue pour expliquer et prédire l’adoption des

technologies de l’information par l’utilisateur final (Davis, 1989). Cette adaptation a donné

naissance au modèle d’acceptation de la technologie (Technology Acceptance Model. TAM)

de Davis (1989) qui occupe une place de choix parmi les modèles théoriques les plus répandus

pour l’étude de l’adoption des innovations.

5.1 Présentation du modèle de Davis (1989) et définition 

des construits :

Son objectif est de fournir une explication des déterminants de l’acceptation qui soit générale

tout en restant parcimonieuse et théoriquement justifiée.

Le MAT continue à s’intéresser à l’intention de se comporter comme l’antécédent du

comportement, mais avec deux changements significatifs qui suggèrent que l’attitude influence

directement l’intention de comportement.

Le premier changement est que le MAT exclue le construit de la norme subjective retenu dans

les théories de l’action raisonnée et du comportement planifié. A cet égard, Davis (1989)

suggère que dans un contexte organisationnel, les individus peuvent choisir d’utiliser les

technologies de l’information pour améliorer leur travail ou parce que les groupes de référence

normatifs les encouragent à le faire.

Davis (1989) affirme que les ressources antérieures de la norme subjective sont incapables de

définir la différence entre la motivation interne et les besoins externes pour se conformer.

Le second changement consiste au fait qu’au lieu de se concentrer sur les croyances générales

(comme dans les théories de l’action raisonnée et du comportement planifié), le MAT inclut

deux nouveaux construits qui se réfèrent à des croyances spécifiques qui influencent l’attitude

envers l’intention d’utiliser les innovations technologiques.

Il s’agit de la perception de l’utilité (PU) et la perception de la facilité d’utilisation (PFU).

Davis (1989) les a définit comme suit: « Two theoretical constructs, perceived usefulness

and perceived ease of use, are theorised to be fundamental determinants of system use ».

5.1.1 L’utilité perçue :

Davis (1989) la définit comme étant: « the degree to which a person believes that using a

particular system would enhance his or her job performance ».

Elle traduit les perceptions des gains de performances à réaliser par l’utilisation de la

technologie. Ainsi l’utilité perçue dépend du niveau auquel une application contribue au

perfectionnement de la performance de l’utilisateur dans son travail. Ceci rejoint donc la

définition du terme « utile » qui veut dire selon Davis (1989) «capable d’être utilisé

avantageusement et profitablement».

Par ailleurs, certaines similitudes entre l’utilité perçue et d’autres concepts proches ont été

décelées par quelques chercheurs. Ainsi l’utilité perçue peut constituer le substitut théorique

du concept de l’avantage relatif issu de la théorie de la diffusion des innovations. Ce dernier

est défini comme le niveau associé à la perception d’une innovation technologique comme

meilleure que sa précédente.

L’utilité perçue a suscité l’intérêt d’un nombre de chercheurs, du fait qu’elle constitue un

déterminant du comportement des utilisateurs plus important que la facilité d’utilisation

perçue et ayant une puissance prédictive supérieure (Davis et al, 1989). Ce même auteur

affirme que « l’utilité perçue est en forte corrélation avec l’acceptation des utilisateurs et ne

devrait pas être ignorée par ceux qui essayent de concevoir ou de mettre en application un

système réussi ».

Dans une étude de Venkatesh et Davis (2000) portant extension du MAT. les auteurs ont

introduit cinq antécédents de l’utilité perçue et ont vérifié leur validité empirique et leur lien

avec les autres variables du modèle. Deux de ces facteurs sont individuels et relatifs aux

perceptions des utilisateurs. Il s’agit des normes subjectives et de l’image de soi. Les autres

facteurs sont technologiques et rattachés aux caractéristiques de la nouvelle technologie. Il

s’agit de sa pertinence pour les exigences du travail, la qualité des résultats de son utilisation et

leur tangibilité.

Les normes subjectives sont traitées par la théorie de l’action raisonnée comme déterminant

de l’intention du comportement. Cependant la première version du MAT les a éliminées

(Davis et al. 1989), puis son extension les a réintégrées comme déterminant aussi bien de

l’utilité perçue que de l’intention (Venkatesh et Davis, 2000).

L’image de soi a été initialement utilisée dans les recherches sur la diffusion des innovations.

Elle traduit le degré avec lequel une personne perçoit une innovation technologique comme

élément d’amélioration de son statut social (Moore et Benbasat, 1991, Venkatesh et Davis,

2000). L’image de soi exerce un effet direct sur l’utilité perçue et subit également l’effet des

normes subjectives.

Quant à l’ensemble des facteurs technologiques agissant sur l’utilité perçue, on retrouve trois

facteurs, dont la pertinence de la technologie, la qualité des résultats de l’utilisation du

système et la tangibilité de ces résultats.

La pertinence d’une nouvelle technologie traduit son niveau d’adéquation avec la nature de

l’activité effectuée. Elle est définie comme « an individual perception regarding the degree

to which the target System is applicable to his or her job » (Venkatesh et Davis. 2000).

Cette variable est similaire à la notion de compatibilité introduite par Moore et Benbasat

(1991) dans les déterminants d’adoption des innovations technologiques.

La pertinence de la technologie a été également rapprochée de plusieurs autres notions telles

que l’implication à l’égard de la technologie (Hartwick et Barki, 1994), la congruence entre la

technologie et les taches au travail (Goodhue, 1995).

La tangibilité des résultats est une variable initialement introduite dans les recherches sur la

diffusion des innovations technologiques par Moore et Benbasat (1991) comme une dimension

de la visibilité et de la clarté des résultats d’utilisation d’une technologie.

Ces deux auteurs ont défini la tangibilité des résultats comme étant « the degree to which the

results of innovation are observable to others ».

Cette dimension inclut la capacité des utilisateurs à observer et à communiquer les résultats de

l’utilisation de la technologie à d’autres personnes. Une telle capacité ne peut être acquise que

lorsque les résultats sont garantis, clairs et compréhensibles.

Le dernier déterminant du modèle d’acceptation de la technologie est la facilité d’utilisation

perçue. En effet, ce facteur agit simultanément sur les attitudes des utilisateurs et sur leurs

perceptions de l’utilité du nouveau système.

5.1.2 La facilité d’utilisation perçue :

L’acceptation d’un système donné peut être entravée par la difficulté de son utilisation, même

si les utilisateurs croient en son utilité Davis (1989). La facilité d’utilisation perçue est alors

définie comme « l’intensité avec laquelle un individu croit que l’utilisation d'un système

particulier se fera sans difficultés ni efforts supplémentaires » (Davis. 1989).

Ce construit représente alors le point auquel l’utilisateur estime que l’utilisation de la

technologie est relativement dépourvue d’effort. Ceci dérive selon Davis (1989) de la

définition de la « facilité », c’est-à-dire absence de difficulté ou de grand effort « freedom

from difftculty or great effort ». Il s’agit ainsi d’un construit relatif à l’évaluation par

l’individu de l’effort consenti au cours de l’utilisation du système.

La facilité d’utilisation perçue se trouve rapprochée de quelques concepts similaires qui ont

été utilisés dans d’autres perspectives théoriques étudiant également le phénomène

d’acceptation des utilisateurs. En effet, ce construit est comparé à la variable « compatibilité

et complexité » utilisée dans les recherches sur la diffusion de l’innovation. La compatibilité

traduit à quel point la technologie convient aux expériences antérieures de l’utilisateur, alors

que la complexité traduit les perceptions des utilisateurs que l’innovation technologique est

difficile à comprendre et à utiliser (Moore et Benbassat, 1991).

En dépit de ces similitudes, la facilité d’utilisation perçue est différente de ces concepts

voisins par ses antécédents que Davis et Venkatesh (1996) ont tenté d’identifier. La maîtrise

de l’outil informatique, les caractéristiques de la technologie à utiliser et l’expérience de

l’utilisateur constituent les facteurs qui influencent la perception de la facilité d’utilisation. En

effet, cette dernière devient de plus en plus insignifiante lorsque l’expérience de l’utilisateur

s’accroît (Davis, 1989).

La maîtrise de l’outil informatique traduit les jugements d’une personne sur ses propres

capacités à utiliser une technologie de l’information et de la communication telle que

l’ordinateur, Internet, la messagerie électronique (Venkatesh et Davis, 1996). Ces jugements

favorisent l’utilisation lorsqu’ils s’associent à un haut niveau de maîtrise de l’outil

informatique. Cependant, un faible niveau freine l’adoption de la technologie à cause des

ambiguïtés et difficultés relatives à la technologie.

Les caractéristiques de la nouvelle technologie peuvent affecter directement les efforts

consentis pour son utilisation. Ainsi, une technologie qui affiche un degré de convivialité et

un niveau de fluidité d’utilisation élevés sera perçue favorablement. Tandis qu’une technologie

lourde, compliquée et difficile à manipuler et à mettre en œuvre risque d’être rejetée par

l’utilisateur.

Par ailleurs, Venkatesh (1999) a testé l’influence de la motivation (intrinsèque et extrinsèque)

sur la perception de la facilité d’utilisation d’une nouvelle technologie de l’information. La

motivation intrinsèque est définie comme étant « la perception attendue par les utilisateurs

pour la réalisation d’une activité donnée pour aucun renforcement évident autre que le

procédé de l’exécution d’une activité per se » (Davis et al, 1992).

Alors que Davis et al (1992) définissent la motivation extrinsèque comme étant « la

perception attendue par les utilisateurs pour réaliser une activité donnée parce qu’elle est bien

perçue dans l’acquisition de résultats de valeur qui sont différentes de l’activité elle-même tels

que le perfectionnement de l’exécution du travail, le paiement ou encore les promotions ».

Un lien réciproque entre la motivation et la perception de la facilité d’utilisation a été prouvé par

Venkatesh en 1999. Il a été démontré que la motivation est à la fois cause et effet des

perceptions de la facilité d’utilisation. Elle agit positivement sur cette dernière et elle se

trouve accrue par ce genre de perceptions.

Venkatesh (1999) considère la motivation intrinsèque comme un déterminant clé de

l’intention d’usage. Elle désigne Le plaisir et la satisfaction inhérents à l’accomplissement

d’une certaine activité.

Dans le modèle d’acceptation de la technologie, 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, selon Davis et al (1989), l’utilité est

favorablement perçue si l’effort requis pour l’utilisation d’un système est faible.

Le modèle de Davis se présente alors comme le montre la figure suivante :

Figure 6 : Le modèle de l'acceptation de la technologie de Davis (Davis et al.,89)

Source: « user Acceptance of computer technology :a comparison of two theoretical 

models » (Davis et al, 1989)

Après la définition des construits clé du modèle de Davis (1989), sont développées dans ce

qui suit les applications, les extensions et les limites de ce modèle.

5.2 Applications, extensions et limites du MAT :

La spécificité du MAT par rapport aux technologies de l’information, la précision des

construits qu’il propose de même que sa parcimonie (Mathieson, 1991) en font un modèle

largement déployé dans les domaines du management et des systèmes d’information. Le MAT

a fait l’objet de plusieurs applications et a fait preuve d’une forte validité prédictive. Ainsi,

nombreuses sont les études qui ont approuvé l’utilisation de ce modèle afin d’expliquer le

comportement d’adoption de la technologie dans différents contextes.

Dans un article de Lee et al (2003), « The Technology Acceptance Model : Past, Présent and

future », une récapitulation du développement du MAT depuis 1989 a été proposée par les

auteurs sur la base de 101 articles appliquant le modèle. Ils ont fragmenté sa progression en

quatre périodes : introduction, validation, extension et élaboration.

Selon Lee et al (2003), après l’introduction du MAT, les chercheurs ont mené plusieurs études

qui portent sur ce modèle en se concentrant surtout sur deux grandes voies. D’abord essayer

de replacer, tester ou arranger le MAT avec d’autres technologies et contextes afin de vérifier

sa parcimonie. La seconde voie a comparé le MAT à son origine, la théorie de l’action

raisonnée dans le but d’examiner si le MAT bénéficie d’une capacité prédictive supérieure à

la théorie de l’action raisonnée ou pas.

Pendant la période de validation du modèle, des chercheurs ont fondé des validations

rigoureuses de leurs instruments de mesure et ont lancé des études testant la validité des deux

construits principaux du modèle présentés précédemment, à savoir l’utilité perçue et la facilité

d’utilisation perçue. La majorité des études menées au cours de cette période ont trouvé une

proportion considérable de résultats positifs pour toutes les relations unissant les composantes

constituant le MAT. Ainsi généralement les résultats soutiennent le MAT.

Les efforts de validation ont confirmé la fiabilité de ses instruments de mesure, le MAT a

entamé une nouvelle phase d’évolution qui a trait au développement des antécédents de

l’utilité perçue et de la facilité d’utilisation perçue. Les chercheurs ont alors prospecté et

examiné des variables externes déterminant les deux éléments fondamentaux du MAT.

Venkatesh et Davis (1996) ont pu dégager trois antécédents affectant directement la facilité

d’utilisation perçue, à savoir l’évaluation de l’auto efficacité informatique, les caractéristiques

de la technologie à utiliser et l’expérience de l’utilisateur. En 2000, Venkatesh a consacré une

étude aux déterminants de la facilité d’utilisation perçue, il a dégagé d’autres facteurs qui

agissent sur cette croyance, à savoir le contrôle interne (l’auto efficacité informatique) et

externe (les conditions facilitatrices), la motivation intrinsèque (enjouement en informatique)

et l’émotion (l’anxiété face à l’outil informatique).

Gefen et Straub (1997) ont étudié l’effet de la différence du genre sur l’acceptation des

systèmes d’information, et ont conclu que le genre modère significativement les effets de

l’utilité perçue, de la facilité d’utilisation perçue et de la présence sociale

Outre ces variables externes, plusieurs autres variables supplémentaires ont été suggérées au

cours de ces dernières années et ont constitué des antécédents significatifs de l’utilité perçue

et/ou de la facilité d’utilisation perçue.

Une telle prolongation permet alors d’atteindre le but principal du modèle d’acceptation de la

technologie ainsi défini selon Davis et al (1989) « le but clé du modèle d’acceptation de la

technologie est d’offrir une base pour tracer l’impact des facteurs externes sur les croyances

internes, les attitudes et les intentions ».

La période d’élaboration du modèle vient mettre un terme aux différentes périodes de

développement du MAT suggérées par Lee et al (2003), définie selon deux perspectives

majeures qui consistent à développer la génération suivante du MAT qui synthétise les

résultats précédents et à résoudre les limitations dégagées par des recherches antérieures.

Les auteurs notent que la consultation du développement des études sur le MAT à travers

quatre périodes leur a permis de constater que le MAT a évolué continuellement, et que son

évolution au cours de ces dernières années a abouti à l’introduction du MAT2.

La nouvelle version du MAT, proposée par Davis et Venkatesh (2000), prolonge le modèle

originel en expliquant l’utilité perçue et les intentions d’utilisation en termes d’influences

sociales (normes subjectives, volonté et image de soi) et de processus instrumentaux cognitifs

(pertinence du travail, qualité des résultats, tangibilité des résultats et facilité d’utilisation

perçue).

Plus récemment, Venkatesh et al (2003) ont élaboré la théorie unifiée de l’acceptation et de

l’utilisation de la technologie (The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology.

UTAUT). Le modèle est le fruit des similitudes conceptuelles et empiriques entre huit

modèles d’adoption : le modèle d’acceptation de la technologie (MAT) Davis (1989), la théorie

de la diffusion des innovations (Rogers, 1995), la théorie de l’action raisonnée (TAR) (Ajzen

et Fishbein, 1975), le modèle de la motivation (Davis et al, 1992), la théorie du comportement

planifié (TCP) (Ajzen, 1991), le MAT et la TCP combinés (Taylor et Todd. 1995), le modèle de

l’utilisation du PC (MPCU) et la théorie cognitive sociale (Bandura 1989, Compeau et Higgins

1995).

UTAUT comporte quatre déterminants de base de l’intention et de l’acceptation : la

performance attendue, l’effort attendu, l’influence sociale et les conditions facilitatrices. De plus le

genre, l’âge, l’expérience et la volonté d’utilisation ont été considérés en tant que modérateurs

des principaux rapports du modèle. Cette théorie fera l’objet de développements ultérieurs.

Le MAT a fait l’objet de plusieurs applications et a démontré une grande validité prédictive

dans une panoplie de recherches. Cependant, plusieurs recherches et articles ont défié et

critiqué le modèle, ce qui a contribué à une meilleure compréhension des limites du MAT.

Venkatesh et al (2000) ont examiné l’impact du genre sur l’acceptation de la technologie et ont

déduit que le genre est un aspect fondamental de la culture et qu’il peut affecter le processus

d’adoption de la technologie. Cependant les diversités culturelles sont peu explorées quant à

leurs relations avec l’acceptation de la technologie. Ceci peut s’expliquer par le fait que la

plupart des études empiriques sont réalisées dans le contexte nord-américain, dans des entreprises

aux Etats Unis.

De son côté, Mathieson (1991) a comparé le MAT et la théorie du comportement planifié et a

noté que tous deux fournissent une bonne explication de l’intention. Mais bien que le MAT soit

le plus facile à appliquer, il ne fournit que des informations générales sur les opinions des

utilisateurs de la technologie. Mathieson postule que les concepts clé du MAT restent

insuffisants pour prévoir l’intention d’usage, et que d’autres variables aussi puissantes et

significatives devraient être intégrées dans le modèle.

C’est le cas par exemple du contrôle perçu du comportement qui est d’une importance

significative dans le modèle du comportement planifié. A ce niveau, le MAT a alors hérité les

limites de la théorie de l’action raisonnée.

Par ailleurs, le fait que le MAT dans sa première version ait passé sous silence des normes

subjectives a suscité plusieurs critiques. Thompson (1991) a démontré que l’ajout d’une

mesure appropriée des facteurs sociaux augmenterait sa valeur prédictive. De leur part,

Venkatesh et Davis (1996) supposent que la première version du MAT manque d’utilité

pragmatique puisqu’elle n’explicite pas les antécédents de chaque concept du modèle.

Enfin, certains résultats empiriques ont montré que la facilité d’utilisation perçue n’a aucune

influence significative sur l’utilité perçue ni sur l’attitude. En effet, la puissance prédictive du

modèle, En particulier le facteur de la facilité d’utilisation perçue, pourrait s’affaiblir au fur et

à mesure que la compétence des utilisateurs augmente.

Malgré ces insuffisances dégagées dans la littérature, le modèle d’acceptation de la

technologie demeure robuste et confirme une puissance prédictive importante dans

l’explication du comportement d’usage de la technologie. Dans ce qui suit, est présentée la

théorie unifiée d’acceptation et d’utilisation de la technologie proposée par Venkatesh et al

(2003) qui fera le cadre de notre recherche.

Section 6 : La théorie unifiée de 

l’acceptation et de l’utilisation de la 

technologie

La recherche en matière d’acceptation de la technologie de l’information a dégagé différents

modèles comme nous venons d’exposer dans ce chapitre, chacun avec un ensemble de

déterminants de l’acceptation. Plus tard, une théorie unifiée d’acceptation et d’utilisation de la

technologie a été proposée par Venkatesh et al (2003) et a formulé quatre variables

principales afin de mesurer l’intention et l’usage, sous l’effet de variables modératrices.

6.1 Présentation du modèle de Venkatesh 

et al (2003) et définition des construits :

A partir des recherches sur l’adoption des technologies de l’information, Venkatesh et al

(2003) ont travaillé sur les modèles existants et se sont basés sur les limites de chaque théorie

proposée, afin de suggérer un modèle complet qui rassemble tous les concepts ayant prouvé

une validité et une puissance prédictive importante.

Une étude pour tester 32 construits à partir de huit modèles théoriques simultanément a été

menée dans le but d’identifier les construits qui ont plus d’influence sur l’utilisation des

technologies de l’information.

Pour surmonter les limites des études individuelles antérieures, les chercheurs ont réalisé une

étude longitudinale, soutenue par la collecte des données à travers des sujets présentés avec

des applications similaires des technologies de l’information.

Le déroulement de la phase de collecte des données a été fragmenté en trois étapes :

immédiatement au cours de l’introduction de la nouvelle application, un mois après

l’introduction de l’application et trois mois après son introduction.

Les analyses ont servi d’aide aux chercheurs pour identifier le niveau d’influence des

construits définis dans les huit théories considérées, et pour retenir par la suite les construits

ayant la plus grande influence dans un modèle qui représente 80% de la variance dans

l’utilisation des technologies de l’information.

Le nouveau modèle constitue alors ce que Venkatesh et al (2003) ont appelé « la théorie

unifiée de l’acceptation et de l’utilisation de la technologie » « The Unified Theory of

Acceptance and Use of Technologiy. UTAUT ».

Il est alors le fruit des similitudes conceptuelles et empiriques entre huit modèles d’adoption :

• Le modèle d’acceptation de la technologie (MAT) (Davis 1989, Davis et al 1989).

• La théorie de la diffusion des innovations (Rogers. 1962),

• La théorie de l’action raisonnée (TAR) (Ajzen et Fishbein, 1975),

• Le modèle de la motivation (Davis et al, 1992),

• La théorie du comportement planifié (TCP) (Ajzen, 1991),

• Le MAT et la TCP combinés (Taylor et Todd, 1995),

• Le modèle de l’utilisation du PC (MPCU),

• La théorie cognitive sociale (Bandura 1989, Compeau et Higgins 1995),

Ce modèle comporte quatre déterminants de base de l’intention et de l’acceptation, ayant le

plus d’influence selon les théories antérieures : la performance attendue, l’effort attendu,

l’influence sociale et les conditions facilitatrices.

De plus le genre, l’âge, l’expérience et la volonté d’utilisation ont été considérés en tant que

modérateurs des principaux rapports du modèle.

6.1.1 La performance attendue (Performance Expectancy)

Elle est définie par les auteurs par « the degree to which the user expects that using the system

will help him or her to attain gains in job performance ».

Il s’agit alors des bénéfices auxquels s’attend l’utilisateur dans la réalisation de son travail

suite à son utilisation de la technologie. Cinq construits à partir des théories de comportement

contribuent dans la formation de la performance attendue :

• L’utilité perçue, construit retenu à partir du MAT et MAT2, TCP et MAT combinés :

«C’est le degré auquel une personne croit que l’utilisation d’un système particulier pourrait accroître

sa performance au travail ».

• La motivation extrinsèque, construit retenu à partir du modèle de la motivation.

• La convenance au travail (Job fit), construit retenu à partir du MPCU: “the extent to

which an individual believes that using a technology can enhance the performance of

his or her job” (Thompson et al, 1991).

• L’avantage relatif, construit retenu à partir de la théorie de la diffusion des

innovations (1DT) défini par Moore et Benbasat (1991) comme étant « le degré

auquel une innovation est perçue comme offrant un avantage supérieur à la pratique

qu’elle supplante »

• Les résultats attendus, construit retenu à partir de la théorie cognitive sociale, défini

par Compeau et Higgins (1995) comme étant « les croyances que forme l’individu

envers l’adoption d’un comportement donné en fonction des résultats qu’il en espère ».

6.1.2 L’effort attendu (Effort Expectancy):

Défini comme étant « the degree of ease associated with the use of the system ». Il s’agit alors

de l’effort à fournir associé à l’usage du système.

Trois construits permettent de le mesurer, à savoir :

• La facilité d’utilisation perçue, construit retenu à partir du MAT/MAT2, définie par

Davis (1989) comme étant «l’intensité avec laquelle un individu croit que

l’utilisation d’un système particulier se fera sans difficultés ni efforts

supplémentaires » (Davis. 1989).

• La complexité, construit retenu à partir du MPCU : « c’est le degré auquel une

innovation est perçue comme difficile à comprendre et à utiliser » (Thompson et al.

1991).

• La facilité d’utilisation, construit retenu à partir de IDT, défini par Moore et

Benbasat (1991) comme « le degré auquel une innovation est perçue comme difficile

à utiliser ».

6.1.3 L’influence sociale (Social Influence): 

Définie comme « the degree to which an individual perceives that important others believe

that he or she should use the new System ». Ce construit concerne l’importance des opinions

du groupe social dans la formation de l’intention d’usage d’un nouveau système. Il comprend

trois construits :

• Les normes subjectives, construit retenu à partir de la théorie de l’action raisonnée,

du MAT2, TCP, et des MAT/TCP combinés. Il s’agit de « la perception d’un individu

que la plupart des personnes qui sont importantes pour lui pensent qu il devrait ou ne

devrait pas adopter le comportement en question » (Fishbein et Ajzen. 1975).

• Les facteurs sociaux, construit retenu à partir du MPCU. Thompson et al (1991) les

définit par « the individual’s internalization of the reference group’s subjective

culture, and specific interpersonal agreements that the individual has made with others,

in specific social situations ».

• L’image, construit retenu à partir de IDT. qui représente « le degré auquel

l’'innovation est perçue comme étant un facteur qui permet d'accroître l'image ou le

statut de l'individu dans un système social » (Moore et Benbasat. 1991).

6.1.4 Les conditions facilitatrices :

Le modèle UTAUT propose deux influences directes sur l’utilisation de la technologie, à

savoir l’intention d’usage et un nouveau construit proposé par Venkatesh et al, appelé les

conditions facilitatrices. Il constitue le quatrième déterminant de base de l’usage des

technologies de l’information.

Venkatesh les définit comme « the degree to which an individual believes that an

organizational and technical infrastructure exists to support the use of the System ».Ce

déterminant est mesuré à l’aide de trois construits qui sont les suivants :

• Le contrôle du comportement perçu, construit retenu à partir de TCP et MAT et

TCP combinés. C’est «le degré de facilité ou de difficulté que représente la

réalisation d’un comportement pour l’individu » (Ajzen. 1991).

• Les conditions facilitatrices, construit à partir de MPCU. Thompson et al (1991) les

définissent par « Objective factors in the environment that observers agree make an act

easy to accomplish ».

• La compatibilité, construit retenu à partir de IDT. Il s’agit du «degré auquel

l’innovation est perçue comme étant conforme aux valeurs existantes, aux besoins et aux

expériences antérieures des utilisateurs potentiels » (Moore et Benbasat, 1991)

Selon la théorie cognitive sociale, l’auto efficacité et l’anxiété semblent être des déterminants

directs significatifs de l’intention.

Dans une recherche antérieure, Venkatesh (2000) a montré que l’auto efficacité et l’anxiété

étaient distincts de l’effort attendu (facilité d’utilisation perçue) d’un point de vue conceptuel

et empirique. Ainsi, l’auto efficacité et l’anxiété étaient considérées comme déterminants

indirects de l’intention, complètement modérés par la facilité d’utilisation perçue (Venkatesh,

2000).

Lors de la validation du modèle UTAUT, Venkatesh (2003) a considéré ces deux

déterminants qui ont été significatifs dans la théorie cognitive sociale, et les résultats ont

montré que l’effet de l’auto efficacité et celui de l’anxiété sur l’intention d’usage du système

ne sont pas significatifs.

Ceci s’explique par l’influence de l’effort attendu sur l’intention. Deux tests empiriques

suggèrent que l’âge, le genre, l’expérience et la volonté d’utilisation du système modèrent

l’influence des principaux construits sur l’intention et l’usage des technologies de

l’information. D’abord, la performance attendue influence directement le comportement et

elle est plus importante chez les hommes et les employés les plus jeunes. Ensuite, l’effort

attendu affecte inversement l’intention et il est plus significatif chez les femmes, les

employés plus âgés et ceux ayant une expérience limitée.

Par ailleurs, les conditions facilitatrices affectent inversement l’usage actuel de la

technologie, son effet est plus fort chez les employés âgés et ceux ayant plus d’expérience.

Finalement, l’effet de l’influence sociale est plus fort chez les femmes, les employés âgés,

ceux ayant une expérience limitée et ceux utilisant le système sous des conditions

mandataires.

Le modèle UTAUT de Venkatesh et al (2003) se présente comme l’indique la figure

suivante :

Figure 7 : Le modèle de la théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation de la 

technologie de Venkatesh et al (2003)

Source : « User Acceptance of Information Technology : Toward a Unified View »*

Venkatesh, Morris, Davis (2003)

6.2 Applications et limites d’UTAUT :

La théorie UTAUT est un modèle de prévision puissant qui se base sur des construits à partir d’un

nombre de théories de comportement développées pour prévoir l’utilisation des technologies

de l’information.

UTAUT a une contribution considérable dans la recherche. Elle synthétise des décennies de la

théorie de la psychologie comportementale dans un modèle qui consiste uniquement en les

construits qui ont plus d’influence, les modérateurs qui affectent l’intention d’usage et l’usage

actuel des technologies de l’information.

L’identification des construits et modérateurs suggère aux chercheurs de concentrer l’effort

pour déterminer les caractéristiques des nouvelles applications des technologies de

l’information qui vont avoir un potentiel important pour l’adoption.

Andersen et Schwager ont appliqué le modèle d’UTAUT pour accroître la compréhension de

l’adoption des technologies sans fil au sein des petites et moyennes entreprises. La version

initiale d’UTAUT s’est intéressée aux grandes organisations, alors que l’étude en question se

focalise sur un contexte de PME. L’objectif étant alors de vérifier si UTAUT tient la route dans

le cadre de petites entreprises, et d’identifier les facteurs qui déterminent l’adoption des réseaux

locaux sans fil par les entreprises.

Par ailleurs, BenSlimane et al, en se focalisant sur les transactions business-to-business, ont

mené une recherche dans le but d’une extension d’UTAUT pour l’usage du système web dans

les opérations d’achat et de vente. Cette étude a intégré de nouvelles variables et a créé une

nouvelle version d’UTAUT.

Peu sont les limites d’UTAUT mais elles sont significatives. En effet, UTAUT se concentre

exclusivement sur les perceptions individuelles des circonstances externes qui mènent à

l’intention de se comporter et au comportement actuel. Ce qui élimine la prise en compte des

facteurs environnementaux objectifs qui peuvent influencer l’usage.

Puisque l’application d’UTAUT dépend du contexte, il vaudrait mieux accorder une attention

considérable au contexte dans lequel la technologie de l’information est utilisée.

Section 7 : Discussion des modèles 

d’adoption et choix du soubassement 

théorique

La présentation des différents modèles d’adoption issus de la littérature des sciences sociales

et des recherches sur les systèmes d’information nous ont permis de mettre en évidence les

déterminants de l’adoption des comportements de façon générale et de l’acceptation et de

l’utilisation des technologies de façon plus spécifique.

Le tableau suivant récapitule les facteurs qui favorisent l’adoption des technologies tels que

présentés dans les modèles théoriques développés ci-dessus.

La plupart des déterminants figurent dans plus d’un modèle. Ceux qui ont prouvé le pouvoir

de prédiction le plus fort lors de la validation du modèle duquel ils sont issus, se retrouvent

dans le modèle UTAUT développé par Venkatesh et al (2003) qui s’est proposé de réunir les

variables les plus significatives issues de la littérature de l’adoption des technologies

nouvelles.

Tableau 2 : Récapitulatif des déterminants de l’adoption des technologies dans la 

littérature

MODELE CONSTRUIT DEFINITION

Théorie de

l’action

raisonnée

Ajzen et

Fishbein 1975

Attitude envers un

comportement

Un sentiment positif ou négatif qu’à un individu envers

un objet ou un comportement.(Ajzen et Fishbein 1975)

Norme subjective La perception d’un individu que la plupart des

personnes qui sont importantes pour lui pensent qu’il

devrait ou ne devrait pas adopter le comportement en

question. (Fishbein et Ajzen 1975).

Théorie de

comportement

planifié

Ajzen ,1991

Attitude envers un

comportement

Adapté de la théorie de l’action raisonnée

Norme subjective Adapté de la théorie de l’action raisonnée.

Contrôle du

comportement

perçu

Le degré de facilité ou de difficulté que représente la

réalisation d’un comportement pour l’individu

(Ajzen ,1991).

Théorie des

innovations

Rogers, 1995

Moore et

Benbasat ,

1991

Avantage relatif Le degré auquel une innovation est perçue comme

offrant un avantage supérieur à la pratique qu’elle

supplante (Moore et Benbasat ,1991).

Facilité

d’utilisation

Le degré auquel l’innovation est perçue comme étant

difficile à comprendre ou à utiliser (Moore et

Benbasat ,1991)

Image Le degré auquel l’innovation est perçue comme étant

un facteur qui permet d’améliorer l’image ou le statut

de l’individu dans un système social (Moore et

Benbasat ,1991)

Visibilité Le degré auquel les résultats de l’innovation sont

visibles pour les autres (Moore et Benbasat ,1991).

compatibilité Le degré auquel l’innovation est perçue comme étant

conforme aux valeurs existantes, aux besoins et aux

expériences antérieures des utilisateurs potentiels.

(Moore et Benbasat ,1991).

Résultats

démontrables

La tangibilité des résultats de l’utilisation d’une

innovation, y inclus sa capacité d’être observés et

communiqués (Moore et Benbasat ,1991).

Volontarisme

d’usage

Le degré auquel l’usage de l’innovation est perçu

comme volontaire.(Moore et Benbasat ,1991).

Théorie

cognitive

sociale

Bandura ,198

Résultats attendus

relatifs à la

performance

Les conséquences du comportement relatives à la

performance .Spécifiquement, les attentes relatives à la

performance s’intéressent aux résultats professionnels.

(Campeau et Higgins ,1995)

Résultats attendus

relatifs à

la personne

Les conséquences personnelles du comportement.

Spécifiquement, les attentes personnelles traitent

l’estime de soi et le sens de l’accomplissement

(Campeau et Higgins ,1995)

Auto efficacité Le jugement de la personne de sa capacité d’utiliser

une technologie en vue d’accomplir une tache

déterminée. (Campeau et Higgins ,1995)

Emotion Une préférence individuelle pour un comportement

particulier (exemple : l’utilisation d’un ordinateur).

Anxiété Evoquer des réactions émotionnelles ou anxieuses lors

de la réalisation d’un comportement donné (exemple :

l’utilisation d’un ordinateur).

Modèle de

l’acceptation

de

la technologie

Davis et Alii

(1989)

Utilité perçue Le degré auquel une personne croit que l’utilisation

d’un système particulier pourrait accroitre sa

performance au travail. Davis et Alii (1989).

Facilité

d’utilisation

perçue

L’intensité avec laquelle un individu croit que

l’utilisation d’un système particulier se fera sans

difficultés ni efforts supplémentaires Davis et Alii

(1989).

Norme subjective Adapté de la théorie de l’action raisonnée.

Modèle de

l’utilisation du

micro-

ordinateur

Triandis(1977)

Thompson et

Convenance

au travail

Le degré auquel un individu croit que l’utilisation

d’une technologie peut améliorer sa performance dans

son travail. Thompson et Alii (1991)

Complexité Le degré auquel une innovation est perçue comme

difficile à comprendre et à utiliser.Thompson et Alii

(1991)

Conséquences à

long terme

Les résultats qui laissent prévoir un succès dans le

futur. Thompson et Alii (1991)

Alii (1991) Sentiment

à l’égard

de l’usage

Sentiment de joie, d’orgueil ou de plaisir, de

dépression, de dégout, d’irritabilité ou de haine associé

par un individu à un acte particulier. Thompson et Alii

(1991)

Facteurs sociaux L’internalisation personnelle de la culture subjective

d’un groupe de référence et les accords interpersonnels

spécifiques établis dans des conditions sociales

spécifiques. Thompson et Alii (1991)

Conditions

facilitatrices

Des facteurs objectifs dans l’environnement agréés par

les observateurs qui constituent un acte facile à

réaliser.

Thompson et Alii (1991).

Choix du soubassement théorique :

Le choix du cadre conceptuel repose sur les modèles d’adoption existants dans la littérature et

se base sur les déterminants qui ont fait l’objet d’une validation empirique et qui sont déclarés

les plus significatifs dans l’explication de l’adoption.

Si nous passons en revue les limites des différents modèles discutés tout au long du chapitre,

nous allons constater que le modèle UTAUT proposé par Venkatesh et al (2003) s’avère être

le plus complet et surtout le plus adéquat au contexte de cette présente étude.

Dans un premier lieu, la théorie de l’action raisonnée de Fishbein et Ajzen (1975. 1980)

exclue l’influence de facteurs externes à l’individu dans l’explication de son comportement.

Ce postulat de base n’est pas en concordance de phase avec le but de notre recherche qui vise

à expliquer l’adoption de la technologie du e-learning dans les organisations. Ceci requière en

effet, en plus des perceptions des apprenants, d’autres facteurs essentiellement technologiques

et organisationnels. Ce qui nous pousse donc à écarter ce modèle de notre recherche.

Par ailleurs, le modèle du comportement planifié d’Ajzen (1991) n’est également pas retenu

pour cette recherche de par la difficulté de sa validation empirique et de son

opérationnalisation. De plus, son agrégation des déterminants du comportement ne permet pas

de rendre compte de l’effet de chaque élément à part entière. Ceci va dans le sens contraire de

notre objectif, étant donné que nous nous proposons d’expliquer le rôle de chaque variable sur

l’acceptation et l’adoption de l’apprentissage à distance afin de dégager des propositions

d’actions managériales adéquates.

D’autre part, le modèle de Rogers (1962) sur la diffusion des innovations ne constitue pas un

modèle adéquat pour l’explication de l’adoption de cette nouvelle technologie éducative au

sein d’une organisation, car les recherches sur la diffusion des innovations sont focalisées en

général sur les TIC et n’intègrent que la dimension technologique. Ainsi son application à

l’apprentissage à distance va négliger les aspects liés au développement des ressources

humaines. Par ailleurs, seules les perceptions individuelles sont considérées par ce courant et

l’effet des variables organisationnelles est négligé.

La théorie cognitive sociale de Bandura (1989) est développée pour prévoir n’importe quel

comportement alors que le comportement envers une nouvelle technologie peut présenter des

caractéristiques spécifiques. Ce manque de spécificité pour les technologies de l’information

justifie notre préférence d’écarter ce modèle de notre recherche.

Pour le cas de notre recherche, on aurait pu suivre l’exemple des travaux présentés en tant

qu’application du Modèle d’Acceptation de la Technologie de Davis (1989) pour deux

considérations principales. La première découle des caractéristiques du e-learning telles que

présentées dans le premier chapitre. La deuxième émane de la parcimonie du MAT comme

modèle de prédiction du comportement d’usage des technologies de l’information et de la

communication par rapport aux autres modèles d’intention.

Il est important de noter que le modèle de Venkatesh et al (2003) se base essentiellement sur

le modèle de Davis et al (1989). Il regroupe les deux concepts clé de ce modèle, à savoir

l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue.

Ce modèle UTAUT s’avère plus complet et a prouvé une forte capacité prédictive puisqu’il

intègre des construits significatifs et ayant un pouvoir de prédiction puissant. Il offre une base

théorique riche pour examiner les facteurs contribuant à l’acceptation des TIC. De plus, ce

modèle est facile à appliquer, il a prouvé une validité empirique considérable.

C’est donc en raison de sa parcimonie, de la spécificité de ses construits et surtout de sa

particularisation pour les technologies de l’information et de la communication que ce modèle

a été choisi pour fonder le cadre de recherche du présent travail.

Sans pour autant négliger le fait que le e-learning constitue une technologie éducative,

nouvellement introduite dans la stratégie de formation des organisations, et qui requière des

ressources matérielles et humaines nécessaires, et un savoir faire particulier de la part des

apprenants mais également de l’organisation.

Section 8 : Modèle conceptuel et 

hypothèses de la recherche

L’objectif de ce travail est de déterminer les facteurs qui expliquent l’adoption de la nouvelle

technologie éducative de formation et d’apprentissage à distance, le e-learning, dans le milieu

professionnel tunisien.

Le choix des déterminants de l’adoption retenus dans le cadre de cette recherche est fortement

inspiré du modèle UTAUT de Venkatesh et al (2003). Ce dernier présente l’avantage d’être

un modèle général de l’ensemble des modèles théoriques qui ont été développés dans le cadre

de l’explication du comportement d’adoption des comportements humains. Quatre variables

de bases définissent le modèle de Venkatesh et al (2003), à savoir la facilité d’utilisation

perçu, l’utilité perçu, les influences sociales et les conditions facilitatrices.

8.1 La facilité d’utilisation perçu : 

C’est le degré de facilité associé à l’utilisation d’un système (Venkatesh, 2003). Ainsi, la

probabilité qu’il y ait une intention de suivre des cours de formation à distance au sein d’une

école virtuelle est d’autant plus grande que le processus d’apprentissage est facile à

comprendre et à utiliser.

D’autre part, la facilité d’utilisation perçue est comparée aux concepts « compatibilité » et

«complexité» issus de la théorie de la diffusion des innovations de Rogers (1995). C’est

pourquoi ils définissent la même notion de facilité d’utilisation et sont mesurés de la même

manière.

Notre étude se propose d’étudier alors l’effet de la facilité d’utilisation perçue par l’employé

pour utiliser la technologie du e-learning. L’hypothèse qui en découle est :

H1 : la facilité d’utilisation perçue a un effet significatif sur l’intention d’adoption du e-

learning.

8.2 L’utilité perçue :

Les recherches sur l’adoption des technologies ont montré que le concept de l’utilité perçue

avait un pouvoir prédictif très puissant et qu’il avait prouvé sa robustesse dans l’explication

du comportement d’usage à travers maintes études.

D’autre part, plusieurs modèles mesurent la motivation extrinsèque par la facilité d’utilisation,

la norme sociale et l’utilité. Davis (1989) à opérationnalisé ce construit pour mesurer son

impact sur l’intention de se comporter. A cet effet, la motivation extrinsèque a été mesurée en

terme d’utilité perçue.

Davis et alii (1989) ont souligné que l’utilité perçue se trouve voisine de celle de l’avantage

relatif issu du modèle de la diffusion des innovations.

On rappelle que l’avantage relatif est défini comme étant la perception individuelle des

avantages relatifs à l’adoption d’une innovation. Dans le domaine des systèmes d’information,

il s’agit du « degré auquel une innovation est perçue comme offrant un avantage supérieur à

la pratique qu’elle supplante » (Moore et Benbasat, 1991). L’avantage relatif semble devoir

être d’une importance considérable pour persuader les individus à adopter une innovation.

D’un autre point de vue, Venkatesh et alii (2003) ont retenu la variable « convenance au

travail » issue du modèle de l’utilisation du micro-ordinateur (MPCU) proposé par Thompson

et alii (1991), et qui indique la pertinence d’une nouvelle technologie. Cette variable traduit

son niveau d’adéquation avec la nature de l’activité effectuée.

C’est une variable similaire à la notion de compatibilité introduite par Moore et Benbasat

(1991) dans leurs recherches sur les déterminants de l’adoption des innovations

technologiques.

Le e-learning ne peut être accepté par les professionnels au sein d’une organisation que s’ils

perçoivent son utilité par rapport aux besoins de leur travail et son effet en termes de gains de

performance et de productivité, et s’ils sont convaincus que cette technologie nouvelle va les

aider à évoluer et à être plus efficaces.

Ainsi, l’utilité perçue est retenue comme déterminant de l’adoption du e-learning par les

employés, elle servira à évaluer la perception de l’utilité engendrée par l’adoption de cette

technologie.

H2 : l’utilité perçue a un effet significatif sur l’intention d’adoption du e-learning

8.3 Les influences sociales :

En ce qui concerne les influences sociales, qui comprennent les normes subjectives, les

facteurs sociaux et l’attente de valorisation, seule la dimension « normes subjectives »

suggérée par Fishbein et Ajzen dans la théorie de l’action raisonnée (1975) et prise en compte

par Venkatesh et Davis (2000) dans l’extension du MAT et par Venkatesh et al (2003) dans

UTAUT, a été retenue.

Cependant, les facteurs sociaux incluent le rôle de personnes importantes pour l’individu et

qui exercent une certaine influence sur son comportement. Il est alors préférable d’apprécier

l’influence de certaines sources sociales de façon distinctive, en considérant l’influence des

collègues, la direction générale et l’attente de valorisation. Ceci nous amène à considérer les

hypothèses suivantes :

H3.1: L’influence des collègues a un effet significatif sur l’intention d'adoption du e-

learning

H3.2: L’influence des supérieurs hiérarchiques a un effet significatif sur l’intention

d’adoption du e-learning

H3.3: L’attente de valorisation a un effet significatif sur l’intention d'adoption du e-

learning

8.4 Les conditions facilitatrices :

Venkatesh (2003) définit « les conditions facilitatrices » par «le degré auquel l’utilisateur

pense que l’infrastructure organisationnelle et technique est nécessaire pour l’utilisation du

système ».

Il a proposé de mesurer cette variable à l’aide de trois construits qu’il a emprunté d’autres

modèles d’adoption, le contrôle du comportement perçu, les conditions facilitatrices et la

compatibilité avec le travail.

D’après Venkatesh et al (2003), les conditions facilitatrices influencent directement le

comportement d’usage, sans passer par l’influence de l’intention de se comporter.

Cette variable est retenue dans notre recherche de par l’importance de ce facteur dans la

décision d’adoption des cours de e-learning par le personnel de l’entreprise. Les résultats des

travaux de Venkatesh et alii (2003) pour la validation du modèle UTAUT ont montré que les

conditions facilitatrices n’ont aucune influence significative sur le comportement d’usage de

la technologie. On prévoit que dans le contexte de l’étude, les employés seraient plus motivés

à adopter la technologie du e-learning s’ils estiment que son utilisation ne serait pas complexe.

D’un autre point de vue, on peut considérer que « l’assistance technique » constitue une

facilitation de grande importance pour l’acceptation des nouvelles technologies. Dans le cadre de

la présente recherche, il s’agit d’évaluer les perceptions quant au degré auquel l’entreprise

investit dans les ressources objectives qui facilitent l’utilisation de la technologie éducative dans

la stratégie de formation du personnel.

L’assistance technique comprend la disponibilité de l’organisation à apporter de l’aide et des

conseils aux utilisateurs en cas de besoin.

Dans le cas de notre étude, il s’agit de l’introduction d’une nouvelle technologie dans les

pratiques de formation du personnel au sein de l’entreprise tunisienne. La manipulation du

système pourrait constituer un déterminant essentiel de son adoption.

En effet, certains apprenants, ayant des difficultés avec la manipulation de l’ordinateur, ont

peur de traiter avec la technologie (Marchand, 2001), ce qui crée un traumatisme chez les

adultes en particulier face à l’apprentissage à distance.

D’où l’importance du facteur « maitrise de l’outil informatique/de la technologie » dans la

compréhension du comportement d’adoption de la formation à distance.

H4.1 : L’assistance technique a un effet significatif sur l’intention d’adoption du e-

learning

Par ailleurs, la compatibilité a été présentée comme une variable dérivée de la théorie de la

diffusion des innovations. C’est le degré auquel l’innovation est perçue comme étant

conforme aux valeurs existantes, aux besoins et aux expériences antérieures des utilisateurs

potentiels (Moore et Benbasat, 1991). Dans cette recherche, la compatibilité avec le travail est

considérée comme étant une condition facilitatrice qui influence directement le comportement

d’adoption du e-learning.

D’où cette hypothèse :

H4.2 : La compatibilité avec le travail a un effet significatif sur l’intention d'adoption du e-

learning

L’une des critiques adressée à la théorie de l’action raisonnée est que le comportement

humain est supposé sous le contrôle total de l’individu. La théorie du comportement planifié a

remédié à cette limite en tenant compte de l’effet de la disponibilité des conditions

facilitatrices du comportement sur les perceptions. Cette disponibilité est connue sous la

rubrique «contrôle du comportement perçu» (Ajzen, 1985). A cet effet, Mathieson et al (2001)

et Taylor et Todd (1995) ont considéré l’influence de la disponibilité des ressources

indispensables à l’adoption de ce comportement.

L’hypothèse relative à cette dimension se présente comme suit :

H4.3 : Le contrôle perçu du comportement a un effet significatif sur l’intention d’adoption

du e-learning

H4.4: L’implication de la direction générale a un effet significatif sur l’intention

d’adoption du e-learning

La figure suivante résume les déterminants de l’adoption qui ont été retenus pour expliquer le

comportement d’adoption du e-learning par les employés.

Figure 8: Modèle structurel proposé

Conclusion

« La revue de la littérature analyse le passé pour préparer le futur » (Shengnan Han, 2003).

D’abord, elle nous a permis de présenter les courants théoriques s’intéressant aux

comportements humains en général et aux comportements des utilisateurs d’une nouvelle

technologie de l’information et de la communication en particulier.

Ensuite, ce chapitre a expliqué le cadre théorique de notre recherche c’est-à-dire le modèle

UTAUT. Les apports, les applications et les limites du modèle ont été, alors, détaillés ainsi

que la légitimité de son choix pour étudier l’acceptation de l’e-learning par les employés.

Pour conférer un aspect empirique au modèle de notre recherche, nous nous proposons de le

tester dans le contexte tunisien.

Notre étude explore les conditions d’acceptation de l’e-learning chez les salariés tunisiens.

Une telle étude s’avère très pertinente étant donné les spécificités du cas tunisien et ses

perspectives en matière d’e-learning.

Le chapitre suivant présente le terrain de recherche et explique l’analyse empirique effectuée

pour la mise en œuvre de notre problématique et la validation de nos hypothèses.

Chapitre 3 

Essai de conceptualisation de l’E­

learning au sein de l’entreprise : 

Exploration et choix du terrain

Introduction

L’identification des déterminants de l’adoption du e-learning nous a permis de structurer un

modèle théorique dont les fondements sont puisés de la littérature en matière d’acceptation et

d’utilisation des technologies nouvelles. En effet, les variables proposées par Venkatesh

(2003) dans le modèle UTAUT constituent les variables principales de notre modèle qui

agissent sur l’intention d’adoption du e-learning par les employés.

Notre problématique de départ concerne l’explication de l’intention d’adoption de la

technologie éducative- e-learning- au niveau organisationnel et individuel. Sur le marché

tunisien, rares sont les entreprises qui se sont lancées dans l’expérience de la formation à

distance et ce pour plusieurs raisons.

Nous nous proposons dans ce qui suit, une analyse qualitative exploratoire afin d’identifier les

particularités du contexte tunisien, suivie d’une présentation de la démarche quantitative

focalisée sur le recueil des opinions des salariés à l’égard de l’acceptation de la formation à

distance.

Section 1 : Etude qualitative exploratoire 

du contexte tunisien

Cette section se propose d’analyser le contenu des propos des personnes interviewées, tout en

essayant d’apporter des éléments de réponse à notre problématique et en tenant compte des

axes de recherche que nous avons fixés. Tout d’abord nous commençons par expliquer la

méthodologie

1.1 La démarche méthodologique

Dans le cadre de notre recherche, nous avons opté pour une méthodologie basée sur le

questionnaire précédé d’entretiens exploratoires. Ainsi, nous avons essayé d’allier les apports

d’une approche qualitative, dont la cible était des salariés et des responsables de formation

dans des entreprises tunisiennes, avec ceux d’une approche quantitative, focalisée sur le

recueil des jugements et des opinions des salariés à l’égard de l’utilisation de la formation

électronique.

Avant d’entamer les analyses concernant les aspects méthodologiques, il serait intéressant de

donner un aperçu sur le contexte de notre étude constitué par les entreprises tunisiennes, de

montrer la pertinence d’une recherche menée en son sein et de définir la population cible de

notre questionnaire.

1.1.1 Le terrain d’investigation

La population de notre échantillon nous a été fournie par le ministère de la formation

professionnelle. Elle englobe des entreprises choisies selon deux critères. En premier lieu, il

s’agit d’entreprises déployant un budget important pour la formation. En second lieu, les

entreprises choisies consacrent une part considérable de leurs budgets de formation à la

formation électronique. Notons à ce niveau que cette pratique est souvent incorporée sous la

rubrique de formation à distance.

En d’autres termes, pour les entreprises choisies l’e-formation figure parmi les types de

formation à distance qui incluent, outre la formation par les nouvelles technologies de

l’information et de la communication (NTIC), la formation par correspondance.

La présélection opérée a abouti à la constitution d’un échantillon de taille relativement

réduite. En effet, l’expérience des entreprises tunisiennes est très réduite en matière de

formation électronique. Elle se limite à quelques expériences de formation par Internet, par les

vidéoconférences et les visioconférences. Cependant, les budgets de la formation à distance

sont importants, ce qui a poussé quelques entreprises à mettre en place des projets d’e-

formation dont l’accès est réservé exclusivement a un certains niveau hiérarchique.

A la suite de cette première étape, nous avons pu conclure la pertinence de notre étude pour le

contexte tunisien. En effet, la majorité des entreprises sont en phase de préparation et de mise

en place des projets de formation électronique notamment par des investissements importants

en NTIC. Ainsi, des efforts sont consentis pour la généralisation de l’informatisation, des

réseaux et d’Internet. De plus, plusieurs entreprises ont élaboré leurs intranets privés afin de

pouvoir y loger et intégrer des cours de formation en ligne.

Après avoir constitué un échantillon contenant des entreprises tunisiennes consacrant des

budgets importants à la formation, nous avons introduit un troisième critère de sélection. Nous

avons opté pour les grandes entreprises dispersées sur le territoire tunisien dans la mesure où

l’e-formation a pour vocation d’être utilisée pour vaincre les contraintes d’espace et de temps.

De ce fait, son utilité semble plus importante pour les entreprises localisées dans différents

points du pays.

La première étape que nous avons conduit nous a permis de fixer quatre entreprises

remplissant les trois critères sus-indiqués. En outre, l’accès à ces entreprises nous a été facilité

grâce à des contacts et des intermédiations compte tenu de la difficulté de collecte de données

dans le contexte tunisien, sauf une, l’Association Professionnelle Tunisienne des Banques et

des Etablissements Financiers avec qui on avait du mal à avoir les contacts nécessaires.

Par la suite, nous avons effectué des entretiens exploratoires avec les responsables de la

formation et des salariés de ces entreprises. Les détails de la démarche qualitative seront

fournis dans ce qui suit.

1.1.2 Préparation et conduite des entretiens

La préparation d’un entretien de recherche repose essentiellement sur l’élaboration du guide

d’entretien. Il ne s’agit pas d’un questionnaire, mais plutôt d’un ensemble de thèmes sur

lesquels l’interviewer essaye de faire s’exprimer la personne interviewée (Igalens et Roussel,

1998). Généralement, les auteurs (Bordeleau, 1997) distinguent trois types d’entretien :

directif ou structuré, semi-structuré et non directif ou non structuré. Dans notre recherche

nous avons opté pour le type semi-structuré avec des questions ouvertes afin de collecter des

informations riches tout en étant orientées.

Ainsi, nous avons essayé d’instaurer un climat de confiance pour faciliter les échanges et

mettre à l’aise l’interlocuteur. A cet effet, nous avons garanti l’anonymat, la confidentialité et

la restitution des transcriptions des entretiens. Par ailleurs, la cible de l’entretien est constituée

de 20 salariés et 6 responsables appartenant à trois entreprises différentes (une privée et deux

publiques) dont deux ont expérimenté la formation électronique alors que la troisième est en

phase d’élaboration de ce projet.

Les guides d’entretiens adressés aux responsables et aux salariés comportent chacun dix

questions ouvertes. Certaines s’intéressent à l’activité de formation dans l’entreprise le niveau

d’informatisation ou l’investissement en nouvelles technologies de l’information et de la

communication. Les autres questions touchent au degré d’implication de chacun dans ce mode

de formation tout en donnant leurs avis quant aux déterminants de son adoption.

La phase de préparation a été couronnée par la réalisation effective des entretiens qui se sont

déroulés dans une durée moyenne d’une heure et 20 minutes. Les premières minutes ont été

consacrées à l’explication de l’objet de l’étude et des thèmes à aborder. Ensuite, nous avons

laissé libre cours à l’interlocuteur pour répondre aux questions que nous lui posons tout en

suivant le guide d’entretien. Cependant, des actions d’ajustement ont été entreprises par la

reformulation des réponses dans certains cas.

Le non respect de l’ordre des questions du guide ou l’élimination de certaines interrogations

auxquelles l’interviewé a répondu spontanément. Ces actions avaient pour but d’aider

l’interlocuteur, de le mettre à l’aise ou de vérifier certaines notions qui nous ont semblé

ambiguës.

1.2 Méthode d’analyse

Selon Mucchielli (1998), l’analyse de contenu se veut une méthode capable d’effectuer

l’exploitation totale et objective des données informationnelles. Analyser le contenu est un

processus renfermant trois étapes essentielles à savoir : le choix de l’unité de l’analyse, la

détermination des catégories et le codage. Nous exposerons en détail chacune de ces éléments.

1.2.1 Le choix de l’unité d’analyse

La transcription constitue la pré-analyse du discours. Une fois le corpus est construit, il nous a

fallu le découper en unités d’enregistrement dites encore unités de sens, c’est-à-dire en

phrases ou thèmes abordés par les interviewés correspondants aux besoins d’informations. En

effet, chaque réponse est découpée en unités de sens qui seront utilisées ultérieurement pour la

catégorisation.

La difficulté majeure de cette étape réside au niveau de choix des unités. En effet, selon

Mucchielli(1988) la complication est de savoir quelle sera l’unité de découpage, est ce le mot,

le groupe de mots, la proposition, la phrase, le paragraphe, la page, l’article entier ?

Toujours en se référant aux travaux antérieurs de Mucchielli (1998), la résolution de cette

problématique revient au fait de répondre à la question « quelle est l’unité de sens à coder ? »,

ou encore « quelle est l’unité minimale de contexte qui permet le codage du contenu ? ».

Afin de déterminer l’unité de sens à considérer dans nos analyses de contenu, notre recherche

s’est appuyée sur les travaux de wacheux (1996), son approche stipule que l’unité de sens

dans une même suite textuelle, peut être tantôt un mot, tantôt un groupe de mots, tantôt une

phrase, tantôt un groupe de phrases, selon que telle ou telle unité linguistique qui génère un

élément de sens.

De ce fait, opter pour cette position, c’est chercher à détecter les unités de sens les plus riches

en significations. Ainsi, ce qui compte ici c’est la signification (sens) plutôt que la structure

linguistique (la forme).

1.2.2 La catégorisation

Dans les travaux de Mucchielli (1998), la catégorie est définie comme étant une notion

générale représentant un ensemble ou une classe de signifiés. Les unités des sens doivent être

réparties en catégories, distribuées en genres, en thèmes, en grandes orientations. Les

catégories constituent le fondement de l’analyse de contenu.

D’après Mucchielli, il existe deux sources de la catégorisation : ou bien les catégories sont

déduites des hypothèses de travail, ou bien elles sont induites d’un contenu sur lequel on n’a

pas fait d’hypothèses formulées.

La seconde méthode de catégorisation sera retenue dans le cadre de cette investigation

empirique. En effet, notre analyse de contenu a pour objectif essentiel l’exploration et la

découverte plutôt que la validation d’hypothèses préétablies.

La détermination des catégories se fait selon un processus itératif qui consiste à faire

apparaître des rubriques significatives et génératrices de sens.

Les catégories devront avoir quatre qualités :

Exhaustives : toutes les unités de sens sont distribuées dans les catégories. La liste de celle-ci

épuise les caractéristiques de ces unités.

Exclusives : les catégories sont distinctes, un même élément ne peut pas appartenir à deux

catégories à la fois et sous le même rapport.

Objectives : intelligibles à plusieurs codeurs.

Pertinentes : en rapport avec d’une part les objectifs de l’analyse et d’autre part avec le

contenu à analyser.

D’où, nos catégories seront induites du contenu au fur et à mesure qu’on étudie, qu’on classe

et qu’on combine les unités de sens significatives. Le choix du label de la catégorie est

déterminé en recourant aux discours des répondants et aux notions et concept utilisés dans la

littérature.

Dans cette section, on se propose de présenter les différentes catégories dégagées de

l’ensemble des discours des interviewés et on mettra l’accent sur la formation de ces

catégories à partir des paroles, des points de vues et des expériences des répondants. Quand à

l’analyse de l’importance de chaque catégorie et des différences de perceptions qui lui sont

relatives, elles seront traitées au niveau de l’analyse thématique, ultérieurement.

Une lecture flottante des discours transcrits nous a permis de noter la présence de plusieurs

avantages ainsi que plusieurs freins à l’adoption d’e-learning. Evoquer les freins nous a aussi

amené à poser une réflexion sur les conditions de réussite de tels projets.

Thème 1 : les bénéfices d’e-learning

L’analyse porte à ce niveau sur les différents avantages d’e-learning tels qu’ils sont perçus par

les responsables et les salariés. Une première lecture nous a permis de déduire que les deux

acteurs s’accordent sur la majorité des avantages perçus d’e-learning. En rassemblant toutes

les unités de sens relatives aux avantages d’e-learning, et après plusieurs itérations, quatre

catégories, jugées adéquates apparaissent. En demandant aux répondants quels sont les

bénéfices d’e-learning, les réponses ont fait émerger les catégories suivantes : La valorisation

dans le processus de carrière, la flexibilité dans le temps et dans l’espace, l’acquisition des

compétences et la richesse du média.

Théme 2 : Barrières liées à l’adoption d’e-learning

Les barrières liées à l’adoption et à l’acceptation d’e-learning sont présentées telles qu’elles

sont déduites des discours des interviewés, tout en se basant sur le cadre théorique et en se

référant aux paroles, point de vue et expériences des salariés et des responsables, les réponses

ont fait émerger les catégories suivantes : le temps, les barrières psychologiques, les Barrières

technologiques et la communication.

Thème 3 : Conditions favorisant l’adoption d’e-learning

Tout projet e-learning doit prendre en compte une série de conditions pour assurer son succès.

Une revue flottante des interviews nous a permis de déduire que ces conditions de réussite

nécessitent l’intervention des responsables sur trois plans : Surmonter les barrières

psychologiques par une stratégie de communication adéquate, Impliquer les ressources

humaines et Préparer une structure informatique adéquate.

1.2.3 Codage et construction des grilles d’analyse

Une fois les catégories déterminées, nous passons par la suite à la construction des grilles de

dépouillement qui représenteront, ultérieurement, une assise importante pour l’élaboration des

grilles d’analyse.

Ces grilles des matrices qui comportent (Frisch, 1999) :

• En ligne : les interviews effectués au cours de la collecte d’information.

• En colonne : les catégories définies au niveau de l’étape précédente.

• Le croisement entre une ligne et une colonne indique le nombre des unités dégagées

de l’entretien N et qui génèrent une signification relative à la catégorie M.

Au vu de cette expérience, la structure de la grille d’analyse se présente ainsi :

Structure d’une grille d’analyse

CatégorieInterview

Ca 1…. Ca m….

C1/A1C2/A2.

Cn/An

An : Le nième entretien effectué avec un responsable

Cn : Le nième entretien effectué avec un membre du groupe des salariés

Ca m : la catégorie m

Les grilles de dépouillement, ainsi construites serviront de modèle de codage pour l’ensemble

des entretiens.

Selon Mucchielli (1998), cette dernière phase consiste à reconnaître l’unité et la catégorie

dont elle fait partie. « Coder une unité de sens, c’est l’affecter à une catégorie ». En d’autres

termes, l’opération de codification se fait en répartissant fidèlement toutes les unités de sens,

apparues dans les discours des répondants, dans les différentes catégories de la grille.

On a vu jusque là, la méthodologie suivi pour l’analyse des différentes catégories telles

qu’elles ont été définies a partir du contenu. Arriver à cerner la présence de ces catégories est,

en soi un premier résultat. L’étude de l’importance de chaque catégorie, l’interprétation et la

synthèse des résultats seront traitées dans la section suivante.

1.3 Analyse de contenu

En examinant de prés l’ensemble des informations que présente le corpus, l’analyse de

contenu consiste, à ce niveau, à compléter chaque catégorie ou chaque colonne des grilles

d’analyse par la mention du nombre d’énoncés ou d’unités qui s’y rangent et ainsi d’en situer,

l’importance. Ainsi, il serait intéressant de calculer les fréquences d’apparition de ces

catégories dans le corpus que génère l’ensemble des discours des répondants.

De plus, et pour bien exploiter les données dont on dispose, on se propose d’analyser chaque

thème en fonction du groupe de répondants. En effet, cette méthode va nous permettre de

comparer les perceptions des responsables et celles des salariés. D’où une analyse qui tient

compte de la comparaison des deux groupes.

L’analyse thématique consistera, en premier lieu, à faire un décompte fréquentiel des

apparitions des différentes unités par catégorie de sens et par groupe de répondant.

Pour ce faire, il serait adéquat de définir les variables suivantes :

fa : se réfère aux fréquences absolues d’apparition de chaque catégorie dans l’ensemble des

interviews effectués. C’est la somme de la fréquence d’apparition des unités de sens

existantes dans le corpus global et relatives à une catégorie bien déterminée.

fr : se réfère aux fréquences relatives d’apparition de chaque catégorie. La fréquence relative

est le rapport entre la fréquence absolue des unités de sens affectées dans une catégorie et le

total de sens du contenu relatif à un groupe de répondant.

Le calcul de la fréquence relative serait utile ultérieurement pour comparer les perceptions des

deux acteurs.

R : se réfère au rang de chaque catégorie. Le classement est effectué selon l’importance de la

fréquence d’apparition

L’analyse de chaque thème est scindé en deux parties : l’analyse des discours des interviewés

appartenant aux deux groupes d’acteurs. De plus, l’analyse de l’écart entre les perceptions des

deux acteurs sera mis en relief afin d’appréhender les points de convergence et de divergence

au niveau des perceptions.

1.3.1 Les bénéfices d’e­learning

Tableau 3: Les bénéfices d’e­learning tels qu’ils sont perçus par les salariés

la flexibilité dans le temps et dans

l'espace

L'acquisition des compétences

La richesse du média

La valorisation dans le processus

de carrière

C1 1 2 2

C2 2 1 1

C3 1 1 1 2

C4 2 1

C5 1 2 3

C6 2 1 1 2

C7 2 1 1

C8 1 2 1

C9 2 2 2 2

C10 2 1 1

C11 2 2

C12 1 1 1 1

C13 2 2

C14 1 1 1

C15 2 2 1

C16 2 1 2 1

C17 1 2

C18 1 1 1 1

C19 1 2

C20 2 2 1 1

fa 26 23 14 28

fr (%)

28,57 25,27 15,38 30,77

R 2 3 4 1

Le total des unités de sens énumérées dans le corpus des salariés et relatives aux avantages

d’e-learning est de 91.

Tableau 4 : les bénéfices d’e­learning tels qu’ils sont perçus par les responsables

la flexibilité dans le temps et dans

l'espace

L'acquisition des compétences

La richesse du média

La valorisation dans le processus

de carrièreA1 1 2 1 2A2 1 1 1 1A3 2 1 2 A4 2 2 1 1A5 1 2 1A6 2 1 1 2fa 9 7 8 7fr

(%)

29,03 22,58 25,81 22,58

R 1 3 2 3

Le total des unités de sens énumérées dans le corpus des responsables et relatives aux

avantages d’e-learning est de 31 unités.

Les colonnes des tableaux précédents représentent des catégories de sens relatives aux

différents avantages d’e-learning selon les perceptions des salariés et des responsables. Les

cellules définies par l’intersection représentent le nombre d’apparition d’une catégorie dans le

discours des répondants. Par exemple, l’avantage de la flexibilité dans le temps et dans

l’espace a été évoqué une fois dans le discours du responsable A1. La même structure de

tableaux serait utilisée au niveau des paragraphes suivants.

Figure 9 : la différence de perceptions entre les responsables et les salariés quant 

aux bénéfices d’e­learning

L’analyse thématique montre que la formule d’e-learning est perçue comme attrayante par les

responsables sondés à condition de ne pas s’y lancer aveuglement et d’en évaluer avec soin

les avantages et les inconvénients.

Pour les salariés, les résultats ne nous permettent pas de situer clairement s’ils sont favorables

ou défavorables à la formation à distance. Pour certains, il s’agit de l’avenir, pour d’autres ils

craignent que le mode classique de formation disparaisse ainsi qu’une intensification de

l’aspect impersonnel de la formation.

A) La valorisation dans le processus de carrière

La majorité des salariés place « la valorisation dans le processus de carrière » comme la

première source de motivation. Ainsi, progresser dans la société et augmenter les revenus sont

les principales préoccupations des apprenants salariés. De plus, certaines formations délivrent

des diplômes reconnus dans le système de promotion (des entreprises sondées) pour ceux qui

s’y investissent.

« Si je dois attendre les concours interne pour progresser dans la société, ça va prendre plusieurs

années… » (Salarié)

B) La flexibilité dans le temps et dans l’espace

Parmi les avantages majeurs perçus par les deux acteurs, on trouve la flexibilité dans le temps

et dans l’espace ce qui permet une flexibilité dans la gestion des contenus : possibilité de suivi

et de contrôle à distance, meilleure allocation de temps du salarié, possibilité de réunir des

compétences dispersées géographiquement, dynamique, mise à jour, ressources variées,

archivage, sont autant d’éléments dont ils peuvent tirer parti dans le processus

d’apprentissage.

Dans le même sens, Lehmann et al. (2005) affirment, qu’en présence d’e-learning, il n’y a

plus de contrainte géographique ou spatiale (comme le nombre de places limitées dans une

salle de formation), permettant ainsi à plus de personnes de suivre le même cours.

Pour les responsables, l’introduction d’e-learning peut être associée à un changement profond,

voire une transformation dans la façon de former. L’exercice se détache de l’unicité de temps

et d’espace dans laquelle il était délimité (Coppola et al. 2002).

« Pour moi, c’était la solution la plus logique pour éviter le déplacement très fréquent des

compétences étrangères et nationales d’un coté et le déplacement des salariés qui habitent loin d’un

autre coté….. » (Responsable)

Pour les salariés, l’e-learning leur permet d’apprendre selon leur propre rythme, dans leurs

propres environnements et au moment de la journée qui leur convient. Ils ont affirmé que l’e-

learning leur permet de concilier la formation avec d’autres activités et d’être connecté à

partir de n’importe quel endroit. Cependant, cet avantage est apparu essentiellement dans les

discours des salariés mariés et résidant loin de la capitale.

« L’e-learning offre une grande flexibilité dans le temps et dans l’espace. La facilité d’accès à

n’importe quel moment de la journée même à minuit… de n’importe quel endroit…. On n’est pas

obligé d’être présent à tel jour et à telle heure… » (Salarié)

C) L’acquisition des compétences

Une autre variable influençant les décisions d’utilisation de l’e-formation et mise en exergue

par les personnes interviewées, c’est l’adéquation de la méthode avec l’activité exercée par le

salarié. Certains interlocuteurs considéraient que l’e-formation se prête plus à des formations

théoriques telles que la formation aux langues, au management, qu’à des formations visant

des savoir-faire pratiques.

Cet avantage apparaît d’une façon un peu plus extensive dans les propos des salariés. Il

concerne le développement de certaines compétences telles que l’autonomie, l’initiative, le

sens de responsabilité, la familiarisation avec l’outil informatique. Ces compétences sont plus

palpables par les salariés eux même que par leurs responsables.

Ceci coïncide avec les résultats de Houze (2004) qui affirme que les fonctionnalités offertes

par les nouvelles technologies (comme les forums, les tchats, les outils collaboratifs, etc...)

cherchent à conférer à l’apprenant un rôle davantage participatif dans l’acquisition ou le

développement de connaissances, d’accéder à la connaissance dans un espace d’information

ouvert, alors que jusqu’alors celui-ci était habitué à la recevoir dans l’espace circonscrit qu’est

la classe ou la salle de formation.

L’apprenant doit ainsi acquérir une autonomie importante, celle-ci étant plus supposée que

facilitée par le dispositif. L’apprenant doit être capable de concevoir sa propre auto-discipline.

D) La richesse du média

Une différence remarquable au niveau des perceptions des deux acteurs est celle relative à

l’avantage de la richesse du média (texte, images, séquences animées, son…) et de sa nature

interactive. En effet, pour la majorité des responsables le recours à des modes d’apprentissage

variés est clairement évoqué dans le registre des avantages.

Ceci est concrétisée par la possibilité d’offrir des ressources variées, d’uniformiser et de

rendre plus flexible la gestion administrative des cours et de faciliter les interactions entre les

différents acteurs, dans le temps et dans l’espace, d’intégrer des témoignages d’experts

géographiquement éloignés et d’offrir des occasions d’échanges moins formelles.

« Avec l’e-learning, le cours devrait être enrichi en multimédia……ce n’est pas comme la formation en

salle…. Il y a plus de textes, plus d’images. Cette méthodologie favorise la multiplicité des supports,

ce qui donne un côté attrayant et actif au contenu. » (Responsable)

Cependant, cet avantage n’a été évoqué que par la moitié des salariés interviewés (voir

tableau). Cette différence entre les deux perceptions s’explique par le fait que les responsables

sont plus informés sur la richesse du média. La majorité des responsables ont affirmés qu’ils

ont eu l’occasion d’assister à des séances de formation, à des séminaires ou ont participé à des

expériences internationales. Les séances de formation leur ont permit de découvrir la richesse

du média.

Toutefois, cette richesse n’est pas exploitée au mieux dans la majorité des cas. Ceci est

expliqué par les barrières technologiques d’une part et par la nouveauté de l’expérience d’e-

learning d’une autre part.

Nous avons vu que l’acceptation d’e-learning comme étant un nouveau mode d’apprentissage,

est expliquée par la perception d’un ensemble d’avantages qui peuvent encourager les

responsables d’e-formation et les salariés de l’adopter.

Cependant, la prise en considération des diverses barrières s’avère nécessaire pour pouvoir les

surmonter et expliquer la réticence de ces deux acteurs. Notre analyse porte ultérieurement sur

les différentes barrières liées à l’acceptation et l’adoption d’e-learning.

1.3.2 Les barrières liées à l’acceptation et l’adoption d’e­learning

Les barrières liées à l’adoption et à l’acceptation d’e-learning sont présentées telles qu’elles

sont déduites des discours des interviewés, tout en se basant sur le cadre théorique et en se

référant aux paroles, point de vue et expériences des salariés et des responsables.

Tableau 5 : Les barrières liées à l’acceptation et l’adoption d’e­learning telles qu’elles 

sont perçues par les responsables

Le temps

les barrières psychologique

s

Les barrières technologiques

La communication

A1 2 2 3 2

A2 1 2 2

A3 2 2 3 1

A4 1 1 2 2

A5 2 2 1 1

A6 2 2 2 1

Fa 10 11 13 7

fr (%) 24,39 26,83 31,71 17,07

R 3 2 1 4

Tableau 6 : les barrières liées à l’acceptation et l’adoption d’e­learning telles qu’elles 

sont perçues par les salariés

Le tempsLes barrières

technologiquesles barrières

psychologiquesLa communication

C1 2 2 1C2 1 1 1 C3 1 1 1 1C4 1 1 1 C5 2 1C6 1 1 1 1C7 2 2 1 C8 2 2 1C9 1 2 2 C10 1 2 1 C11 2 1C12 1 1 C13 1 3 2 2C14 1 1

C15 1 2 1C16 2 1 C17 1 1 1C18 2 1 1C19 1 C20 2 2 2 2Fa 16 28 22 13

fr (%) 20,25 35,44 27,85 16,46

R 3 1 2 4

Figure 10 : La différence de perception entre les responsables et les salariés quant 

aux barrières liées à l’acceptation d’e­learning

A) Le temps

Parmi les barrières les plus souvent évoquées par les responsables, celles liées au temps

consacré à la production (les ressources à consacrer pour développer un cours, et sa mise à

jour paraissent exorbitantes en termes de temps et d’énergie) et le temps consacré à la

préparation des examens.

Parallèlement responsables et salariés perçoivent particulièrement la surcharge de travail

associée au recours à l’e-learning. La plupart des responsables associent cette surcharge à

l’organisation et la gestion de la plate forme (nécessité de réviser le contenu et l’évaluation du

cours) et à la mise à jour nécessaire.

En outre, une fois créé, le cours e-learning exige un suivi et un contrôle continu face à de

grands groupes d’apprenants : le feedback doit être plus fréquent et parfaitement en phase

avec l’agenda du cours ce qui implique une attention constante et une disponibilité de la part

des formateurs.

« Le suivi du cours ne sera pas aussi facile avec l’e-learning. Un cours d’e-learning ça demande un

temps. Il y a un travail énorme derrière… » (Responsable).

Certains salariés abordent l’e-learning comme une méthodologie plus exigeante demandant

davantage d’organisation et de travail, donc mangeuse de temps et d’énergie. Cette catégorie a

été essentiellement évoquée dans les propos des salariés du privé.

« L’e-learning nécessite plus de responsabilité de la part du salarié et une organisation dans le travail.

C’est un travail continu qui nécessite une bonne gestion du temps. » (Salarié).

Les deux acteurs s’accordent sur le fait que l’apprenant laissé seul devant sa machine induit un taux

d’abandon élevé et un échec de la formation. Il apparaît nécessaire de parvenir à un juste milieu entre

le temps de travail autonome et accompagné, d’une part, et d’autre part, entre le temps en formation à

distance et en présentiel.

B) Les barrières psychologiques

Dans le registre des barrières, les barrières psychologiques sont évoquées à plusieurs reprises.

Elles sont liées aux mentalités des salariés et à la culture des responsables et des

organisations. Il y a une nécessité d’avoir un état d’esprit partagé et d’être convaincu par

l’intérêt d’e-learning.

La plupart des salariés ont préalablement reçu un enseignement traditionnel centré sur le

présentiel et le passage vers une méthodologie différente, axée sur la responsabilisation et

l’auto-discipline, implique toujours une certaine résistance au changement.

Pour aborder sainement l’implémentation de l’e-learning, les responsables pensent qu’il faut

un état d’esprit nouveau et plus positif et être convaincu de part et d’autre de l’intérêt de la

méthode.

De plus, l’engagement de la direction générale et l’engouement des apprenants sont deux

facteurs importants pour la réussite d’un projet e-learning. D’après Houze (2004) l’e-learning

demande l’adoption d’attitudes positives à l’égard des technologies de l’information. Ce n’est

donc pas simplement en s’intéressant à une seule partie que cette forme de culture saurait pour

autant être développée.

« La résistance de certains responsables face à l’adoption d’e-learning peut être expliquée par leurs

caractères. Moi par exemple, j’aime bien les choses innovantes. D’autres veulent que les choses

restent telles qu’elles sont … ils ont peur du changement. C’est une question de personnalité… »

(Responsable).

Les responsables ressentent un manque d’engagement de la part de leurs supérieurs

hiérarchique qui devrait fournir l’environnement de travail approprié à cette méthodologie.

Aujourd’hui on manque d’équipement informatique sur certains postes. Ce n’est en aucun cas

un environnement propice pour un bon apprentissage en e-learning.

« L’e-learning c’est un autre état d’esprit. Il faut convaincre et persuader les décideurs de ses

bénéfices. L’année dernière j’ai trouvé beaucoup des difficultés à cause de la résistance du

directeur… ». (Responsable)

Les salariés quant à eux ont évoqué une barrière liée au regard de l’entourage. « On m’a dit tu

perds ton temps, t’aurais dû suivre des cours de soir….. » (Salarié)

D’où la nécessité de montrer aux salariés apprenants des exemples de gens qui ont suivi des

cours à distance et qui ont vu leurs situations s’améliorer dans la société.

C) Les barrières technologiques

Par ailleurs, tous les interrogés ont souligné l’importance de l’infrastructure technologique et

de la disponibilité des ressources telles que les outils informatiques, l’Internet et l’intranet. En

outre, seuls les salariés du privé ont indiqué que le principal frein jusque là rencontré

consistait dans la plate-forme technologique du fait de l’insuffisance des technologies

informatiques et de communication. Les salariés et les responsables ne disposent pas tous

d’ordinateurs et de connexions rapides.

Le taux d’équipement et les conditions d’utilisation du matériel informatique sont autant de

freins au développement de l’e-learning. La maîtrise de l’outil informatique s’avère

importante pour l’adoption d’e-learning.

Harper et al. (2004) notent que le manque d’infrastructure adéquate est un problème majeur

pour les apprenants dans les régions rurales et éloignées. Bien que les avantages potentiels de

l’apprentissage en ligne soient apparents, pour les apprenants l’accès est souvent lent et peu

fiable et les charges peuvent être très élevées.

« Dans l’e-learning, il y a un problème qui reste toujours valable quel que soit l’expérience…c’est le

problème de connexion. Les salariés ne disposent pas tous d’un ordinateur. Ils trouvent des difficultés

pour se connecter » (Responsable)

« La maîtrise de l’outil informatique reste un problème. Franchement, au début j’ai rencontré des

problèmes pour me familiariser avec l’outil informatique et la plate forme. Il y a des gens qui n’ont pas

participé car ils pensent que l’e-learning est compliqué et ça demande des compétences en

informatique. » (Salarié).

Selon Houze (2004), le formateur doit avoir une certaine maîtrise des technologies de

l’information. Même si des assistants peuvent le délester de tâches techniques, il doit être

capable d’interagir directement avec les apprenants via la plate-forme, d’assurer leur suivi, de

mettre en ligne des informations pratiques, etc.

D) La communication

La communication est une catégorie dont la fréquence d’apparition n’est pas très élevée aussi

bien dans les réponses des salariés que dans les réponses des responsables. Cependant, les

répondants insistent sur la nécessité de motivation des différents acteurs pour les encourager à

adopter l’e-learning.

La majorité des répondants n’ont pas cité d’une façon explicite le manque de communication

comme étant une barrière à la diffusion d’e-learning. Cependant, lorsqu’on a posé la question

aux différents répondants ayant suivi ce mode de formation de la façon par laquelle ils ont

participé à cette expérience, on a remarqué, pour certains, un déficit communicationnel. Pour

la majorité des répondants, l’information leur est parvenue soit par voie non officielle

(collègues), soit par les circulaires affichées dans les agences de la société.

« Personnellement, j’ai vu une affiche dans la société et c’est mon collègue qui m’a expliqué comment

ça marche » (salarié)

Certains salariés et responsables manquent de motivations car ils sont peu informés sur les

avantages d’e-learning. Il y a une nécessité d’avoir un état d’esprit partagé, d’être convaincu

du côté salarié que du côté responsable par l’intérêt de l’apprentissage en ligne. L’adoption

d’une technologie dépend certes de la volonté des individus, mais également de la

« publicité » faite par la direction. (Salancik, 1977).

« L’e-learning n’est pas très bien communiqué, Certains salariés ne savent pas de quoi il s’agit, ils ne

savent pas pourquoi on fait ça ? Et quel est l’objectif ? » (Responsable)

1.3.3 Conditions favorisant l’adoption d’e­learning

Ces conditions sont présentées tels qu’elles sont déduites des discours des interviewés, tout en

se référant aux paroles, point de vue et expériences des salariés et responsables.

A) Surmonter les barrières psychologiques : une

stratégie de communication adéquate

Sur un plan strictement culturel, l’e-learning est confronté à un ensemble de freins selon les

deux acteurs :

• D’une part, tant les salariés que les responsables se sentent contraints de modifier leurs

habitudes de travail.

• D’autre part, les organisations sont en général peu armées pour répondre aux défis

posés par l’e-learning : culture de l’image contre celle du verbe, contraintes

importantes en matière informatique et sur le plan de l’équipement.

A ce niveau, certains freins peuvent être levés par une stratégie de communication adéquate.

Une stratégie de marketing efficace est jugée très utile pour améliorer l’acceptation d’e-

learning et motiver les différents acteurs. Certains salariés ont insisté sur le rôle de la

communication pour diffuser ce nouveau mode d’apprentissage et mettre en valeur les

bénéfices d’e-learning.

« Il faut impliquer des opérateurs de télécommunication comme Tunisie Télécom, de la politique

gouvernementale en matière de communication ». (Salarié).

« Il est important de convaincre et sensibiliser les salariés parce que les plus convaincus d’entre eux

vont faciliter les choses pour leurs collègues et les encourager » (Responsable).

B) Impliquer les ressources humaines

Tous les salariés interrogés ont insisté sur le rôle joué par les ressources humaines dans

l’implantation et le succès de la formation électronique. Ces dernières constituent la cible

première d’un tel projet donc sa réceptivité est en grande partie basée sur leurs attitudes et

leurs jugements des opportunités offertes par l’e-formation. Bien que les responsables de

ressources humaines et de formation s’accordent sur le rôle que doit jouer les responsables

direct de la formation en entreprise, ils estiment ne pas avoir assez d’autonomie pour prendre

des décisions relatives à l’acceptation de l’e-formation par les salariés.

Cependant, en dépit de ces convictions, nous avons remarqué d’après les interviews que les

ressources humaines n’ont pas été suffisamment impliquées dans l’élaboration des projets de

formation électronique.

L’attention des responsables a porté sur les aspects technologiques et a négligé les aspects

humains rattachés aux salariés. Ainsi, excepté des actions de formation à l’utilisation des

nouvelles technologies de l’information et de la communication, aucune autre attention n’a été

adressée aux opinions des salariés et à leurs comportements envers l’introduction de l’e-

learning. Ces positions confèrent une légitimité et un intérêt à notre étude étant donné la place

centrale qu’occupent les ressources humaines dans les processus d’introduction d’une

nouvelle pratique de formation.

C) Préparer une structure informatique adéquate

Sur un plan technico-organisationnel, tout projet d’e-learning implique le respect de certaines

normes, le déploiement et la maintenance d’équipements, la création d’une structure de

support technique, la présence de salles informatiques et l’aménagement des conditions

d’utilisation de ces dernières. Ces éléments peuvent faire peser un poids conséquent sur une

institution.

De plus, des spécialistes devront assister les apprenants quand ils ont des problèmes

techniques. Une résolution rapide des problèmes techniques est nécessaire pour le succès de la

mise en œuvre d’un programme de formation en ligne.

« Il faut que le débit s’améliore. Il faut s’assurer que les salariés aient un ordinateur. » (Responsable).

1.4 Synthèse et interprétation

Au niveau théorique, l’analyse du contenu, sous la forme d’une analyse thématique établie à

partir de la grille d’entretien, nous a permis de se rendre compte de l’importance des variables

organisationnelles dans la mise en place des projets de formation électronique et de leurs

influences sur les perceptions et les comportements des salariés envers cette méthode.

En effet, tous les interrogés ont souligné l’importance de l’infrastructure technologique et de

la disponibilité des ressources telles que les outils informatiques, l’Internet et l’intranet. En

outre, seuls les salariés du privé ont indiqué que le principal frein jusque là rencontré

consistait dans la plate-forme technologique du fait de l’insuffisance des technologies

informatiques et de communication.

Une autre variable influençant les décisions d’utilisation de l’e-formation et mise en exergue

par les personnes interviewées, c’est l’adéquation de la méthode avec l’activité exercée par le

salarié. Nos interlocuteurs considéraient que l’e-formation se prête plus à des formations

théoriques telles que la formation aux langues, au management, qu’à des formations visant

des savoir-faire pratiques.

Tous les salariés interrogés ont insisté sur le rôle joué par les ressources humaines dans

l’implantation et le succès de la formation électronique. Ces dernières constituent la cible

première d’un tel projet donc sa réceptivité est en grande partie basée sur leurs attitudes et

leurs jugements des opportunités offertes par l’e-formation.

Bien que les responsables de ressources humaines et de formation s’accordent sur le rôle que

doit jouer les responsables direct de la formation en entreprise, ils estiment ne pas avoir assez

d’autonomie pour prendre des décisions relatives à l’acceptation de l’e-formation par les

salariés. Cependant, en dépit de ces convictions, nous avons remarqué d’après les interviews

que les ressources humaines n’ont pas été suffisamment impliquées dans l’élaboration des

projets de formation électronique. L’attention des responsables a porté sur les aspects

technologiques et a négligé les aspects humains rattachés aux salariés. Ainsi, excepté des

actions de formation à l’utilisation des nouvelles technologies de l’information et de la

communication, aucune autre attention n’a été adressée aux opinions des salariés et à leurs

comportements envers l’introduction de l’e-learning. Par ailleurs, le plus important résultat

dégagé par les entretiens réside dans l’importance du facteur humain dans le recours à cette

nouvelle méthode de formation.

Ces positions confèrent une légitimité et un intérêt à notre étude étant donné la place centrale

qu’occupent les ressources humaines dans les processus d’introduction d’une nouvelle

pratique de formation.

L’analyse thématique des entretiens nous a également permis de recenser quelques éléments

importants pour l’efficacité d’une action de formation. Au niveau organisationnel, le respect

des étapes du processus de la formation, en termes d’identification des besoins, de

l’élaboration du plan de formation, de son exécution, de son suivi et surtout de son évaluation,

s’avère indispensable pour la réussite d’une action de formation destinée aux salariés. Ainsi,

une seule entreprise accorde a ses salariés des diplômes valorisant leurs formations, les deux

autres ne donnent que des justificatifs de suivi de formation.

Le deuxième apport retenu de l’analyse du contenu des entretiens est de préparer la seconde

étape quantitative de la validation relative au questionnaire. D’une part, nous avons pu arrêter

notre choix sur la cible du questionnaire. Ainsi, nous avons opté pour la diffusion du

questionnaire dans l’une des entreprises interrogées.

Notre choix est motivé par le fait qu’elle constitue un environnement favorable à la validation

empirique de nos hypothèses dans la mesure où elle a une expérience importante dans la

pratique de l’e-formation. De plus, elle offre une formation diplomante a ses salariés qui sont

répartis sur tout le territoire. D’autre part, la recherche qualitative avait pour ambition

d’affiner la définition des concepts et du modèle de la recherche et de « vérifier l’existence

des caractéristiques rendues nécessaires par le cadre théorique » (Igalens et Roussel. 1998).

Ces résultats se sont avérés pertinents dans la mesure où ils nous ont confirmé la prise en

compte de certains variables issus de la littérature.

Section 2 : Etude du cas de l’Ecole 

Virtuelle de la Poste Tunisienne

La poste tunisienne est la première entreprise tunisienne qui a mis en place sa propre école

virtuelle destinée au service de ses employés qui leur permet le perfectionnement des

compétences et leur assure la promotion interne au sein de la poste. Ce cas est pris comme

référence à l’échelle nationale et arabe, c’est pourquoi nous avons opté pour en faire le cadre de

notre étude

Dans cette section, nous allons présenter le projet pionnier de la poste tunisienne au niveau de

l’intégration des TIC dans la stratégie de formation de son personnel qui se concrétise par la

mise en place d’une école virtuelle au service des employés de la poste

2.1 Présentation de l’Office National des Postes et 

naissance de la formation à distance

L’Office National des Postes « La Poste Tunisienne » (ONP) a été créé en vertu du décret du

15 Juin 1998. Il s’agit d’une entreprise publique à caractère principalement commercial. Sa

création effective en tant qu’entreprise autonome date depuis le 1er Janvier 1999.Le nombre

d’employés s’élève à 9000, répartis sur 24 directions, 24 centres d’exploitations et 1024

bureaux de poste dont 75% relève des cadres, couvrant la totalité du pays avec une activité

renfermant essentiellement le courrier, les services financiers et les paiements. La poste assure

conformément au code de la poste promulgué le 02 Juin 1998 des prestations économiques et

sociales importantes. Son activité s’articule principalement autour de :

• La collecte, le transport et la distribution du courrier,

• L’exploitation et la fourniture de services financiers,

• Les prestations et les services nouveaux.

Face à la turbulence de l’environnement dans lequel s’est trouvée la poste, elle était amenée à

courir vitesse pour migrer et basculer vers la poste de demain, et ce grâce à trois clés en or :

Organisation adaptée, investissement accéléré et ressources humaines.

La formation en interne concerne trois domaines : la diffusion de la culture des nouvelles

technologies, l’accueil et le renforcement de la culture d’entreprise. Le personnel de la poste

est impliqué dans cette dynamique de restructuration.

L’idée du projet de la formation à distance date d’Avril 2001. Et c’est en 2002 que la

formation à distance a été conçue comme un service de formation autonome ayant son propre

responsable et sa propre organisation.

L’ambition de la poste à travers la mise en place d’une école de formation via Internet est de

développer et de renforcer le perfectionnement de son personnel constitué de 9000 agents, de

réduire les coûts relatifs à la formation et de rénover les méthodes d’apprentissage en utilisant les

nouvelles technologies éducatives.

L’office national des postes accorde depuis sa création une importance primordiale à ses

ressources humaines, compte tenu du rôle crucial que peut jouer le personnel dans la

réalisation des objectifs stratégiques de la poste.

La formation et le recyclage des agents ont été parmi les priorités absolues de la poste. Les

domaines de formation ont porté sur les thèmes professionnels et techniques, l’Internet et le

développement de la dimension commerciale.

L’effort déployé en matière de formation a porté sur une centaine de modules dont 70%

concernent la formation en informatique et les nouvelles technologies, le marketing, la force

de vente, la culture d'entreprise en plus des modules de qualification professionnelle.

2.1.1 Les préalables à la formation à distance

En tant qu’organisation qui a fait preuve de capacité d’adaptation aux TIC, notamment dans le

domaine du commerce électronique depuis plusieurs années, l’ONP a éprouvé le besoin de se

lancer dans l’expérience de la formation à distance. Cette nouvelle pratique professionnelle

n’est pas encore véritablement développée dans le contexte tunisien. Le but de la poste

consiste à s’adapter à ce nouveau contexte international afin de moderniser la formation et

développer les ressources humaines au sein de l’organisation.

En effet, il a été constaté que la formation présentielle en dépit de ses avantages constitue des

contraintes relatives au coût, à la nécessité de présence dans le lieu de formation et à ses

exigences par rapport au candidat telles que l’ancienneté, l’âge, le niveau d’éducation...

La formation à distance offre une véritable opportunité pour l’ONP en vue de suivre

l’évolution technologique, réduire ses coûts et veiller à ce que tout son personnel en profite et

donc leur permettre d’accéder plus facilement et plus rapidement à de nouveaux grades. Ainsi

et dans le souci majeur de s’impliquer réellement dans ce projet, l’ONP a décidé de mettre à la

disposition de son personnel une plate forme pour la formation à distance qui s’inscrit dans le

cadre de la diversification des mécanismes permettant l’amélioration des capacités de

l’entreprise d’une part, et la multiplication des chances de promotions professionnelle de ses agents

d’autre part.

A) Les préalables techniques à la formation à

distance : La plate forme

La plate forme de la poste a été créée en Octobre 2002, elle est appelée « Waheeb ». Il s’agit

d’un système de création, gestion et diffusion de cours trilingue (Arabe, Français, Anglais),

incluant :

• Un module d’administration et de gestion

• Un module de création dynamique de cours multimédia

• Un module étudiant personnalisable avec diverses possibilités de communication

• Une gestion automatisée des cours, des classes et des évaluations

• Une panoplie d’outils (import, export...)

☐ Les caractéristiques de la plate forme Waheeb :

• Elle offre à ses utilisateurs un LCS (Learning Content Services), qui est un outil

puissant pour la création du cours en format multimédia diffusable sur Internet. Cet

outil est facile à utiliser et permet d’intégrer tous types d’éléments multimédia dans le

cours à créer (texte, vidéo, son, animation, flash, lien hypertexte,...). Ceci assure une très

bonne qualité des cours produits.

Sur le marché, la majorité des plates formes n’offrent que LMS (Learning Management Services)

qui est le système de gestion de l’enseignement à distance (cours, classes, utilisateurs,...).

Waheeb par contre offre les deux services : LCS et LMS.

• Waheeb permet d’intégrer des cours par d’autres outils externes grâce à son outil

import/export.

• La plate forme est riche en fonctionnalités de communication pour les utilisateurs (e-

mail, forum, chat collectif, chat individuel « one to one », agenda....

• Elle offre aux apprenants un moteur de recherche interne pour faciliter l’accès à

l’information.

• C’est un outil de création des questions et des exercices d’auto évaluation avec la

possibilité d’intégrer des éléments multimédias dans les questions

• Waheeb offre au professeur un environnement dédié pour la correction des exercices

et des évaluations des apprenants

• Diverses possibilités de contrôle et d’administration : activation/désactivation, totale

ou partielle des cours, création des classes, possibilité d’impression d’un nombre

exhaustif d’états pour l’administrateur (fiche des professeurs et des apprenants,

résultats des apprenants, état d’une classe...)

• L’arabisation : Waheeb offre un environnement complètement arabisé, il ne s’agit pas

seulement de donner la possibilité d’intégrer des contenus en arabe, mais plutôt celle

de faire toutes les opérations de formation et d’apprentissage en arabe (toutes les

fonctionnalités et les outils sont arabisés).

• Tous les outils de communication sont propres à Waheeb (pas d’intégration d’outils

externes)

• La technologie adoptée dans le développement de Waheeb est une technologie de

pointe qui utilise les techniques et les logiciels les plus modernes et les plus

puissants : cold fusion. c++, SQL server, ... ce qui assure à la plate forme la fiabilité,

la performance et la sécurité.

On peut ainsi dire que la plate forme Waheeb a agencé des technologies de pointe qui ont

permis de répondre aux exigences et aux besoins de la formation à distance pour assurer le bon

fonctionnement de cette dernière et surtout qu’elle n’a pas négligé les différents intervenants.

B) Les préalables psychologiques à la formation à

distance

L’ONP a été conscient du degré d’importance que joue la préparation psychologique des

futurs apprenants.

La première préparation psychologique à la formation à distance a eu lieu au cours de la

journée internationale de la poste. Les responsables et les agents de la poste ont alors été

sensibilisés quant au grand rôle que peut jouer la formation à distance en matière de

développement des ressources humaines et des avantages qu’elle pourra leur accorder surtout au

niveau de la promotion.

Les agents présents ont beaucoup apprécié l’idée et ont accordé de l’importance à cette

nouvelle forme d’apprentissage.

Cette réaction a motivé la direction de l’ONP à diffuser un questionnaire aux agents de la

poste afin d’étudier de plus près leurs points de vue à l’égard de la formation à distance, pour

pouvoir enfin s’investir dans ce projet dans l’avenir.

Avec le lancement de la formation à distance au sein de l’ONP, la direction a décidé

d’organiser une journée mensuelle pour être à l’écoute de toutes les réclamations, suggestions,

intérêts et préoccupations de ces apprenants pour pouvoir résoudre le problème et faire

évoluer cette expérience vers un meilleur avenir.

2.1.2 Les acteurs de la plate forme

L’école virtuelle de la poste tunisienne est constituée de trois acteurs principaux représentés

dans sa plate forme de formation à distance par les modes suivants :

A) Mode administrateur

L’administrateur détient en exclusivité la possibilité d’accéder à ce mode. Il peut ainsi

effectuer les opérations suivantes :

• Gérer les cours : création, suppression, modification, activation, désactivation.

• Gérer les classes : création, suppression, modification, affectation de cours à des

classes.

• Gérer les utilisateurs qu’ils soient apprenants ou professeurs : création, suppression,

modification, affectation de cours à des professeurs..

• Editer différents états : liste des classes, des cours, des étudiants, des professeurs, des

évaluations..

• Contrôler l’accès des apprenants et des professeurs à la plate forme. En effet,

l’administrateur a la possibilité de voir ceux qui sont connectés et ceux qui se

déconnectent en temps réel.

• Dégager des statistiques concernant le nombre et le temps de visites de tous les

apprenants et les professeurs de l’école virtuelle. L’administrateur est même capable de

savoir ce que la personne connectée est en train de faire exactement sur la plate forme,

c’est-à-dire dans quelle matière elle est connectée et depuis combien de temps.

B) Mode tuteur :

Le tuteur est l’enseignant d’un cours dans une classe. Il dispose des fonctionnalités suivantes :

• Gérer les groupes d’une classe ou créer un groupe, affecter un ou plusieurs apprenants

à un groupe, supprimer un groupe.

• Voir l’accès des apprenants (connecté, non connecté, nombre d’accès au cours).

• Communiquer avec les apprenants de son cours par le courrier électronique.

• Corriger les évaluations : choisir un questionnaire pour une classe, afficher le

résultat d’une évaluation, créer les types d’évaluation et les évaluations, visualiser

les résultats des évaluations.

Le tuteur est également responsable de l’édition de son contenu pédagogique, il définit ses

sections et ses pages.

C) Mode apprenant :

L’apprenant accède au cours et passe des évaluations. Il a la possibilité d’envoyer et de

recevoir des messages auprès de ses professeurs. L’apprenant possède les outils suivants :

• Agenda : c’est un moyen utile pour visualiser certains événements personnels déjà

insérés ainsi que la note du tuteur et les évaluations à passer.

• Courrier : l’apprenant peut utiliser la messagerie interne de l’école virtuelle pour

envoyer et recevoir des e-mails entre apprenants et tuteurs de même classe.

• Notes de cours : les notes de cours sont destinées à faciliter la révision pour

l’apprenant. L’apprenant peut associer à chaque page de son cours une ou plusieurs

notes.

• Auto évaluation : les auto évaluations permettent aux apprenants d’évaluer leurs

connaissances.

2.1.3 Préparation et déroulement du contenu du cours en formation à 

distance

La préparation d’un cours à distance nécessite deux étapes différentes : la préparation du

contenu du cours et sa scénarisation.

A) La préparation du contenu du cours à distance :

Il s’agit de la préparation du coté informationnel du cours : c’est le support informationnel du

cours qui constitue la composante fondamentale de chaque cours ordinaire.

Etant donné que l’ONP a envisagé plusieurs types de cours en formation à distance, ce dernier

a engagé différents spécialistes pour chaque type de cours.

Ces spécialistes sont alors chargés de la conception du cours. Le niveau minimum exigé pour ces

concepteurs et d’un Bac+6. Ces concepteurs de cours sont généralement soit des professeurs

enseignants travaillant dans des cabinets de formation, soit des professeurs universitaires

indépendants.

Dans le premier cas, la direction de la formation à distance entre en contact avec les cabinets

de formation et seuls ces derniers assurent toutes leurs responsabilités relatives à la

satisfaction des exigences prévues pour un cours ainsi que de sa qualité.

Dans le second cas, la direction de la formation à distance exige le CV des enseignants

universitaires et leurs qualifications, ainsi que l’institution dans laquelle ils enseignent. Pour

la préparation du contenu informationnel du cours, la direction de la formation à distance de

l’ONP exige le respect d’un certain nombre de critères, relatifs à la forme et au fond du cours,

préparés et fixés par une commission qui approuve les modules pédagogiques.

Les critères relatifs à la forme du cours :

• L’équilibre entre les différents chapitres,

• La cohérence entre les chapitres,

• La cohérence d’ensemble des éléments de chaque chapitre,

• Chaque chapitre doit des objectifs globaux et des objectifs spécifiques,

• Les liens entre les chapitres,

• Un résumé à la fin de chaque chapitre.

Les critères relatifs au fond du cours :

Le cours doit contenir :

• L’objectif global présenté dans une dizaine de lignes,

• Des mots clés relatifs aux définitions à retenir dans chaque chapitre,

• Des cas pratiques et des exercices sous forme de questions, de réflexions ou de

témoignages dans chaque chapitre,

• Des illustrations : figures, schémas, tableaux..

• Des études comparatives,

• Chaque élément traité dans les chapitres doit être valide,

• La bibliographie dans chaque chapitre.

Le concepteur de cours est tenu à respecter un délai pour la préparation des cours. Une fois

préparé, le cours fera l’objet d’une première évaluation par un premier évaluateur qui

suggère des améliorations et des critiques sur certains points qui doivent être traités de

nouveau par le concepteur de cours.

Une deuxième évaluation finale sera faite par un deuxième évaluateur pour recevoir le

contenu du cours et donner ses propos.

La commission qui approuve les modules pédagogiques se concentre en dernier essor sur

l’évaluation des versions des deux évaluateurs et fixe définitivement le contenu du cours.

B) La scénarisation d’un cours à distance :

Après avoir préparé le contenu du cours, il s’avère nécessaire de passer à la scénarisation du

cours étant donné qu’elle constitue une composante primordiale pour assurer le côté

pédagogique d’un cours à distance ; sinon sans la scénarisation il serait un simple cours

polycopié qui manque d’attractivité et de motivation pour les apprenants.

C’est pour cette raison que la direction de la formation à distance a jugé la nécessité de lancer

les appels d’offre à des entreprises spécialisées dans la scénarisation des cours.

L’entreprise INTERPRO était choisie, après avoir examiné son cours prototype qu’elle a

proposé, étant donné que ce modèle répond bel et bien aux critères de scénarisation proposés

par la direction de la formation à distance.

INTERPRO a travaillé en collaboration avec les concepteurs de cours d’une part et les tuteurs

des différents cours d’autre part, et ce pour s’assurer que les objectifs pédagogiques de ces

cours à distance seront satisfaits et que les apprenants sentiront véritablement la nouveauté et

le coté attractif de ces cours par rapport à la formation classique présentielle.

C’est ainsi que la scénarisation garantit une meilleure architecture d’un cours à distance.

Cependant, la direction de la formation à distance a réclamé certaines difficultés rencontrées

lors de la préparation d’un cours à distance. Ces difficultés s’articulent autour de

l’échéancier ; certains concepteurs de cours n’arrivent pas toujours à préparer les cours à

proposer à temps parce qu’ils ont souvent d’autres occupations. Par ailleurs, la qualité du

cours présenté n’est pas satisfaisante et ce parce que certains concepteurs de cours ont du mal à

respecter les critères fixés.

C) Suivi et contrôle des tuteurs par la direction de

la formation à distance :

En matière de formation à distance, il n’est pas évident de pouvoir contrôler les tuteurs

comme c’est le cas dans l’approche traditionnelle. Mais la poste a pu trouver un système de

contrôle envisagé par la plate forme dans ce but. Il s’agit donc d’une sorte de contrôle interne

afin de s’assurer que tout tuteur exécute bel et bien les exigences du contrat et le respect de leurs

engagements.

Le système de contrôle interne est un mode administrateur qui détecte d’une part les taches

relatives à la correction et à la mise à jour des cours et d’autre part du nombre d’entrées et de

visites de la part des tuteurs ainsi que le suivi des apprenants.

Ainsi le rendement du tuteur sera estimé en se référant au nombre de visites du site pour

pouvoir situer le niveau de ses apprenants, au nombre de ses messages envoyés à ses

apprenants pour vérifier s’il répond aux questions de ses apprenants dans un délai qui ne

dépasse pas les 24 heures, et au nombre de messages reçus afin de pouvoir en déduire que les

apprenants s’intéressent à tel ou tel cours et se posent mutuellement des questions sur des

parties de cours pas totalement claires pour eux.

En d’autres termes, si le mode administrateur détecte que le nombre de messages envoyés est

égal au nombre de messages reçus, ceci implique que le tuteur assume justement son travail sans

fournir d’effort supplémentaire. Il sera donc rémunéré au strict minimum fixé par la direction

de la formation à distance.

Si le nombre de messages envoyés est supérieur à celui de messages reçus, ceci reflète que le

tuteur est soucieux du suivi du niveau de compréhension de ses apprenants. Ce dernier sera

mieux récompensé.

2.2 Présentation de l’Ecole Virtuelle de la Poste Tunisienne

La poste tunisienne a mis à la disposition de son personnel une plate forme de formation à

distance via Internet qui s’inscrit dans le cadre de la diversification des mécanismes

permettant l’amélioration des capacités humaines de l’entreprise d’une part et la multiplication

des chances de promotion professionnelle de ses agents d’autre part.

L’école virtuelle a débuté ses activités en Avril 2003 par deux cycles de formation à distance

à l’intention des apprenants qui remplissent les conditions de participation. Le déroulement de

la formation s’effectue conformément aux étapes essentielles suivantes : apprentissage, auto

évaluation, examens d’évaluation à distance, examen final présentiel.

2.2.1 Procédure d’inscription à une formation à distance :

Les agents de la poste titulaires dans leur grade actuel et qui sont en activité, peuvent suivre

des cycles de formation à distance via Internet suivant leur catégorie.

Tout candidat remplissant ces conditions et qui désire suivre à distance un cycle de formation

correspondant à son emploi, doit s’inscrire sur le site de l’Ecole Virtuelle :

(w.w.w.postelearning.poste.tn) moyennant des frais d’inscription par le biais du Dinar

électronique.

Il est à noter que le nombre total des inscrits pour les cycles de formation enregistré jusqu’à

fin Septembre 2009 est de 1943 inscrits.

• Suivi et évaluation des apprenants :

Pour chaque cycle, la formation se déroule conformément aux étapes suivantes :

− L’apprentissage permettant aux candidats d’accéder aux cours, ou unités de valeurs

figurant dans le programme du cycle concerné. Lors de cette étape, l’apprenant sera

encadré par un tuteur qui lui fournira, sur sa demande à distance, toutes les

informations nécessaires pour parfaire son parcours pédagogique.

− L’auto évaluation qui permet à chaque apprenant de situer ses acquisitions par rapport

aux objectifs assignés à chaque enseignement et ce par le biais d’exercices et de tests

d’auto évaluation.

− L’évaluation sur Internet, c’est-à-dire l’ensemble des examens proposés par le tuteur

pour les modules obligatoires et optionnels traitées à distance par le tuteur. Les

apprenants ayant obtenu une note supérieure ou égale à 12/20 dans chaque module

seront autorisés à subir les examens de validation en présentiel. Dans le cas où

l’apprenant n’aura pas obtenu la moyenne requise, il aura la possibilité de repasser

l’examen d’évaluation dans la semaine.

− La validation par des examens présentiels des unités de valeur pour les apprenants qui

auront passé avec succès les examens d’évaluation sur Internet. L’unité de valeur est

validée si le candidat obtient à l’examen présentiel une note au moins égale à 10/20.

II sera attribué à chaque candidat ayant validé toutes les unités de valeur le concernant, une

attestation certifiant sa réussite au cycle de formation à distance. Il sera ainsi promu au grade

supérieur.

Les programmes de l’école virtuelle comptent 24 cours dont certains portent sur des thèmes à

caractère académique tels que la comptabilité, les finances, la gestion, l’économie, le droit,

l’informatique, les langues...et d’autres portent sur des thèmes à caractère professionnel tels

que l’épargne postale, les chèques postaux, les nouveaux services...

Sur un total de 24, 19 matières sont traitées en arabe. Selon les cycles et les niveaux, certains

cours sont traduits en français et en anglais.

2.2.2 Procédures organisationnelles des études au sein de l’école 

virtuelle de la poste :

Bien qu’elles diffèrent de celles de l’école de formation traditionnelle (notamment dans

l’aspect opérationnel), les étapes de déroulement des études restent les mêmes :

A) L’inscription :

Cette étape consiste à l’identification de la personne voulant s’inscrire à l’école virtuelle. En

effet, une identification automatique se fait par le biais du matricule et le numéro de la carte

d’identité de la personne. Si la personne est identifiée par le système, elle sera juste après

sollicitée de remplir quelques informations nécessaires et de faire son choix des matières

optionnelles qui seront rajoutées aux matières obligatoires enseignées dans la classe concernée.

Ensuite, l’agent en cours d’inscription passera à l’étape du paiement des frais d’inscription (20

Dinars pour BAC et BAC +2, 30 Dinars pour BAC +4) à l’aide d’une carte e-dinar. Enfin, cette

demande sera enregistrée dans le serveur de l’école virtuelle et un reçu imprimable sera affiché à

l’écran du nouveau inscrit.

B) Le traitement de la demande d’inscription :

Une semaine après la réception de la demande d’inscription en ligne, l’intéressé recevra sous

pli confidentiel son login et mot de passe qui lui permettront d'accéder en mode apprenant au

système de formation à distance. La génération des login et mots de passe des apprenants de

l’école virtuelle se fait à l’aide d’un programme destiné à ce propos.

C) L’attribution de l’accès :

L’administrateur de la plate forme de formation à distance procède à l’attribution de l’accès pour

tout nouvel inscrit à l’école virtuelle. Dès lors, le nouvel inscrit appelé « apprenant » peut

accéder à la plate forme à tout moment de la journée pour effectuer les opérations suivantes :

• Accéder pour lire l’un des cours obligatoires de la classe à laquelle il est affecté, ou

l’un de ses cours optionnels ;

• Accéder pour répondre aux questions d’auto évaluation mise à sa disposition qui lui

permettra de tester ses connaissances et le niveau d’assimilation du cours ;

• Accéder pour poser des questions à ses enseignants et à voir de la communication à

distance par e-mail avec eux ;

• Dans une étape ultérieure, l’apprenant accédera à la plate forme pour passer les

examens d’évaluation à distance.

D) Les examens d’évaluation à distance :

Les apprenants passent des examens d’évaluation à distance, c’est-à-dire à partir des lieux ou

ils se trouvent. Ces examens concernent les matières déjà étudiées par l’apprenant. En effet,

cette méthode sert à sélectionner ceux qui vont assister aux examens présentiels. La direction de

l’école virtuelle de la poste tunisienne organise tous les six mois une session d’évaluation à

distance des apprenants, et ce selon les étapes suivantes :

Etape 1 : Réception des choix des apprenants

Un mois à l’avance, l’apprenant est invité à remplir un formulaire contenant son choix pour

les examens qui vont être passés à distance. Le nombre des matières que l’apprenant peut

choisir ne doit pas dépasser 4 matières, obligatoires et optionnelles.

Etape 2 : Préparation des examens

Sur la base des choix des apprenants, la direction de l’école virtuelle procède à :

• La préparation et l’édition dans le mode apprenant du calendrier personnel des

examens et de leurs dates.

• L’introduction des énoncés des examens dans la plate forme et ce en collaboration

avec les professeurs.

• L’introduction des examens choisis par les apprenants dans le réseau Internet.

Etape 3 : Le passage des examens à distance (session principale)

Le candidat ne peut pas passer plus que deux examens par jour. En effet, en accédant via son

login et mot de passe, l’apprenant trouvera un bouton qui l’invite à commencer son examen

dans le jour fixé dans son calendrier personnel des examens. A noter que ce bouton ne

s’affiche qu’à partir de 8heures du matin jusqu’à minuit. De ce fait, l’apprenant pourra passer

son examen à tout moment de cette période.

• Les mesures techniques de supervision des apprenants dans leurs examens :

La direction de l’école virtuelle de la poste a eu recours à certaines mesures de contrôle en

ligne pour les candidats :

1 Le temps alloué pour chaque examen est d’une heure. Avec 5 minutes de plus pour la

révision. En effet, un chronomètre s’affiche devant le candidat dès le commencement de

l’examen.

2 La page de l’examen ne s’affiche qu’une seule fois et se ferme automatiquement après

l’écoulement du temps alloué.

3 Tout support de cours en ligne, le jour de l’examen est retiré de la plate forme.

4 L’allocation des énoncés des examens aux candidats passant le même examen ensemble

est diversifiée. En effet, deux candidats passant le même examen ensemble ne peuvent

pas avoir la même page d’examen.

Etape 4 : La correction et l’édition en ligne de la session principale

Après 24 heures du jour de chaque examen, le formateur pourra accéder à la plate forme en

mode tuteur pour commencer la correction des examens et l’attribution des notes pour chaque

candidat. Si cette note est supérieure ou égale à 12 par matière, le candidat sera tenu à passer

l’examen présentiel qui se fixera ultérieurement. Sinon, il sera affecté à la liste des candidats qui

vont passer la session de contrôle. Les résultats et les dates des examens de contrôle seront

communiqués via Internet à tous les candidats.

Etape 5 : Le passage des examens à distance (session de contrôle)

Le principe de la session de contrôle est le même que celui de la session principale sauf que la

période de révision est plus courte (3jours). Les candidats ayant passé avec succès leurs

examens seront regroupés dans la liste des admis dans la session principale. En cas d’échec, le

candidat doit attendre 6 mois (le semestre prochain) pour réitérer sa demande de participation.

Etape 6 : Les examens présentiels

Les candidats admis dans les sessions d’évaluation à distance seront convoqués à passer les

examens présentiels, dans des salles « réelles ». On peut noter que les apprenants de sexe

masculin sont plus nombreux que les femmes à l’exception du cycle de formation pour l’accès

au niveau Bac+6 où la tendance s’inverse et ceci s’explique probablement par le recrutement

depuis la création de la poste en 1999 d’un très grand nombre de cadres diplômés de

l’enseignement supérieur à forte majorité féminine, les filles réalisant généralement les

meilleurs résultats universitaires.

Section 3 : La démarche méthodologique

La démarche quantitative adoptée dans la deuxième partie de l’étude empirique est

l’investigation par questionnaire. « C’est une technique d’enquête dont les qualités conduisent

nombre de chercheurs à l’employer […]. Le choix d’une méthode d’enquête par questionnaire

se justifie dans bien des cas par la volonté d’interroger un grand nombre de salariés. Elle est

forte utile, d’une part, quand l’enquêteur travaille seul ou bien au sein d’une équipe réduite,

enfin lorsque les contraintes financières et de délai imposées au projet exigent de boucler dans

un temps limité cette phase de la recherche » (Igalens et Roussel, 1998, p. 93).

En dépit de ses qualités reconnues dans plusieurs études empiriques publiées dans des revues

internationales, la méthode par le questionnaire a quelques limites qui peuvent biaiser les

résultats de l’étude et mettre en cause la validité de la recherche. Pour faire face à ce

problème, nous nous sommes insérés dans le cadre d’un paradigme établi en méthodologie de

recherche en sciences sociales. Il s’agit du paradigme de Churchill (1979). Ce paradigme

énonce les étapes à suivre dans une démarche méthodologique par questionnaire et qui son au

nombre de huit (figure 11).

Figure 11 : Procédure proposée pour développer de meilleures mesures (le 

paradigme de Churchill)

Source : « Méthodes de recherche en gestion des ressources humaines », Igalens.J 

et Roussel.P 1998.p114.

Notre étude quantitative a adopté cette procédure. Cependant, la cinquième étape (deuxième

collecte de données) n’a pas été respectée et ce pour deux raisons. Premièrement, le contexte

tunisien et plus particulièrement les milieux de travail ne sont pas familiarisés avec une telle

procédure. Deuxièmement, les contraintes du délai nous ont poussés à se suffire d’une seule

étape de collecte de donnée.

L’étude par le questionnaire a été effectuée en deux phases : la première consacrée à la

préparation et l’élaboration du questionnaire alors que la seconde a touché au recueil et la

description des données.

3.1 Mesure des variables et élaboration du questionnaire

La création d’un questionnaire en gestion conduit très souvent le chercheur à élaborer des

échelles d’attitudes. Ces échelles permettent d’apprécier des situations, de connaitre des

opinions, d’évaluer des attitudes, d’identifier des comportements ou des intentions

comportementales (Roussel et Igalens, 1998).

A cet effet, nous avons eu recours à la technique du questionnaire qui a été choisie dans la

perspective d’opérationnaliser les concepts définis précédemment et de mesurer les variables

proposées dans le modèle de l’adoption du e-learning.

Cette technique est généralement appliquée par les chercheurs lorsque le but est d’interroger

un grand nombre de personnes, ou lorsque ces personnes sont réparties sur des zones

géographiques dispersées ou encore lorsque des contraintes financières et de délai imposées

au projet exigent de boucler dans un temps limité cette phase de recherche.

A chaque variable du modèle est attribué un ensemble d’items issus de la littérature en

systèmes d’information. Des modifications ont été apportées aux items retenus dans le but de

les adapter au contexte de la recherche.

Les items retenus pour chaque variable sont récapitulés dans le tableau ci-dessous :

Tableau 7 : Mesure de la variable « Utilité perçue»

VARIABLES ARTICLES SOURCES

Utilité perçue 1. Je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail.2. L’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement.3. L’utilisation de l’e-formation peut augmenter ma productivité.4. L’utilisation de l’e-formation Peut améliorer ma performance au travail.

Davis (1989),Venkatesh (2000),Venkatesh et Davis (2002)

Tableau 8 : Mesure de la variable « Facilité d’utilisation perçue»

VARIABLES ARTICLES SOURCESFacilité d’utilisation perçue

1. Mes liens avec l’e-formation seront clairs et compréhensibles.2. Il sera facile pour moi de devenir compétant dans l’utilisation des outils

Davis (1989),Venkatesh (2000),Venkatesh et Davis (2002)

de l’e-formation. 3. Je trouverais l’e-formation facile à utiliser.4. Apprendre à utiliser les outils de l’e-formation sera facile pour moi.

Tableau 9 : Mesure de la variable « Influences sociales »

VARIABLES ARTICLES SOURCES

Influence des collègues 1. La majorité de mes collègues dans mon département utilisent l’e-formation.2. Beaucoup de mes collègues comptent sur le système d’e-formation.

Schillewaert et al (2001)

Influence des supérieurs hiérarchiques

1. Je suis continuellement encouragé par mon supérieur hiérarchique pour utiliser l’e-formation dans mon travail.2. Mon supérieur hiérarchique est convaincu des avantages de l’e-formation.3. Mon supérieur hiérarchique soutient explicitement mon utilisation de l’e-formation.

Schillewaert et al (2001)

Image de soi

(ou attente de valorisation)

1. Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont plus de prestige que celles qui ne l’utilisent pas.2. Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont une bonne image.3. Le fait d’utiliser l’e-formation est professionnellement valorisant.

Venkatesh et Davis (2000)

Moore et Benbast (1991)

Tableau 10 : Mesure de la variable « Conditions facilitatrices »

VARIABLES ARTICLES SOURCES

Implication de la direction générale

1. la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation.2. La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation. 3. L’utilisation de l’e-formation est fortement soutenue et préconisé par mon entreprise. 4. Mon entreprise ne retient aucun effort quant à la promotion de l’école virtuelle.

Schillewaert et al (2001)

Assistance technique 1. Les instructions nécessaires à la bonne utilisation de l’e-formation sont disponibles pour moi.2. Dans mon entreprise, le ou les spécialistes de l’e-formation nous prêtent toujours assistance en cas de problème.

Schillewaert et al (2001)

Thompson et al (1991)

Compatibilité au travail

1. L’utilisation de l’e-formation est adaptée à la nature de mon travail.2. L’utilisation de l’e-formation convient avec mon style de travail.3. L’utilisation de l’e-formation convient avec ma façon de travailler.

Agarwal et Karahanna (1998)

Contrôle du comportement perçu (sentiment d’efficacité perçu)

1. Je maitrise l’utilisation de l’e- formation.2. Je pense avoir les ressources nécessaires pour utiliser l’e-formation.3. Je pense avoir les connaissances nécessaires pour utiliser l’e-formation.4. L’e-formation n’est pas compatible avec les autres systèmes que j’utilise.

Mathieson K,Peacock E,Wynne W.C (2001)Ajzen (1991)Taylor et Todd (1995)

En ce qui concerne les échelles de mesure des variables du modèle, nous avons choisi

l’échelle la plus utilisée en gestion, c’est l’échelle de Likert. Ainsi une échelle de Likert de 5

points a été affectée pour chaque item déployé. Le répondant est donc amené à manifester son

niveau d’accord en choisissant une note de (1) à (5) pour chaque proposition.

L’échelle se présente alors ainsi : (1) « Pas du tout d’accord », (2) « Pas d’accord », (3)

« Moyennement d’accord », (4) « D’accord », (5) « Tout à fait d’accord ».

Le questionnaire est administré à des employés qui appartiennent à une entreprise publique de

service, qu’ils suivent ou non des cours via la plateforme d’apprentissage à distance. Les

cours de la plateforme sont rédigés en français et en arabe. Répondant à la politique

d’arabisation de l’administration tunisienne, nous avons jugé inutile de garder les items en

langue française puisque nous avons choisi d’administrer le questionnaire en arabe. Deux

traducteurs assermentés ont assuré la traduction à la langue arabe. La traduction était

accompagnée d’une adaptation au profil du répondant. En effet, deux versions du

questionnaire ont été élaborées ; une pour la population des non adopteurs, et une deuxième

pour la population des adopteurs.

Les mêmes questions ont été posées aux deux groupes, avec une adaptation des items pour

répondre aux exigences des différences entre les phases d’adaptation où se situaient les

répondants des deux groupes au moment de l’enquête.

Par ailleurs, le questionnaire de la recherche est structuré comme suit : une première partie est

consacrée à la mesure des variables du modèle de l’adoption du e-learning (utilité perçue,

facilité d’utilisation perçue, influences sociales et conditions facilitatrices), une deuxième

partie est relative au répondant et inclut donc son intention d’adopter la technologie du e-

learning s’il n’est pas encore inscrit à l’école virtuelle, la date de son inscription si non, son

expérience avec l’outil informatique, son âge, son ancienneté, son grade actuel, son niveau

d’instruction et son genre.

Ce questionnaire a fait l’objet d’un pré test dans un premier temps afin d’apprécier la validité

de son contenu, évaluer la version finale des questions, leur ordre et vérifier la compréhension

des répondants. Ce pré test a consisté à soumettre le questionnaire à un nombre réduit de

personnes faisant partie de la population finale de l’étude.

A cet effet, nous l’avons administré en face à face auprès d’une trentaine d’employés

appartenant à l’échantillon définitif de l’étude. L’analyse des réponses a montré que les items

n’ont fait l’objet d’aucune ambiguïté, aucune rectification n’a été donc introduite aux

questionnaires et il a été administré sous cette même version.

3.2 Description des données

La population de cette étude se compose de tous les employés de la poste, qu’ils soient ou non

inscrits au sein de l’école virtuelle. D’où l’unité d’échantillonnage, qui fait référence aux

unités qui constituent les éléments de la population, est présentée dans cette étude par tous les

employés de la poste.

Quant à la méthode d’échantillonnage, nous avons eu recours à une méthode aléatoire non

probabiliste, et ce parce que nous avons préféré de ne pas fixer de critères de sélection des

répondants. Nous avons alors diffusé ce questionnaire dans différents services de la poste, et

ce dans différentes villes de la république : Le Grand Tunis, Sousse, Sfax et Gabes. En effet,

nous avons opté pour la diversité de la population afin d’assurer un nombre considérable de

réponses permettant de renforcer au maximum la validité de la pertinence des traitements

statistiques.

Le questionnaire a été distribué moyennant deux modes différents : l’administration en face à

face et l’administration par voie postale. Il est clair que l’administration en face à face reste la

plus pertinente dans la mesure où on peut intervenir pour soulever, si elles existent, des

ambiguïtés, pour répondre à des interrogations ou pour s’assurer de l’implication du

répondant (Evrard et al, 1993).

Par ailleurs, la distribution par voie postale s’impose de par l’indisponibilité de certains

répondants ou pour des contraintes de temps et de faisabilité. Ce pendant, cette méthode

permet une grande flexibilité et donne une grande aisance à l’interviewé.

Les procédures ainsi suivies nous ont permis de distribuer 520 questionnaires. Toutefois, pour

des raisons de manque d’implication pour certains et de non-réponses pour d’autres, seuls 392

questionnaires ont été retenus pour validation, soit un taux de réponse égal à 75,4%.

Une analyse de la structure de l’échantillon nous fournit les informations suivantes sur les 392

répondants :

Tableau 11: Répartition de l’échantillon selon le genre

Catégorie Fréquence Pourcentage

Hommes 182 46,4Femmes 210 53,6Total 392 100%

Tableau 12 : Répartition de l’échantillon selon le niveau d’instruction

Catégorie Fréquence Pourcentage

Moins que le BAC 77 19,6BAC 106 27,0BAC+2 113 28,8BAC+4 87 22,2BAC+6 9 2,3Total 392 100%

Tableau 13 : Répartition de l’échantillon selon l’ancienneté

Catégorie Fréquence Pourcentage

Moins de 5 ans 72 18,4

De 5 à10 ans 195 49,7De 11 à 20 ans 106 27,1Plus de 20 ans 19 4,8Total 392 100%

Tableau 14 : Répartition de l’échantillon selon l’âge

Catégorie Fréquence Pourcentage

Moins de 25 ans 8 2,0De 26 à 35 ans 277 70,7De 36 à 50 ans 103 26,3Plus de 50 ans 4 1,0Total 392 100%

Tableau 15 : Répartition de l’échantillon selon l’état du répondant

Catégorie Fréquence Pourcentage

Inscrit 169 43,1Non inscrit 223 56,9Total 392 100%

Conclusion

Il convient de préciser que le modèle proposé par la présente recherche vise à expliquer

l’adoption du e-learning par les employés, et ce à travers leurs perceptions individuelles de la

performance attendue de l’adoption de cette technologie, du degré de facilité de son utilisation

et de l’effort à fournir dans ce but. Ce modèle propose également la composante sociale

comme déterminant de l’adoption, et ce par les perceptions de l’influence des collègues et des

supérieurs et de l’influence de l’image de soi. Les conditions facilitatrices font une partie

intégrante du modèle dont nous nous proposons de tester l’influence sur l’intention

d’adoption.

Dans le cadre de notre recherche, nous avons opté pour une méthodologie basée sur le

questionnaire précédé d’entretiens exploratoires. Ainsi, nous avons essayé d’allier les apports

d’une approche qualitative, dont la cible était des salariés et des responsables de formation

dans des entreprises tunisiennes, avec ceux d’une approche quantitative, focalisée sur le recueil

des jugements et des opinions des salariés à l’égard de l’utilisation de la formation électronique.

Chapitre 4 

Etude empirique de l’adoption de 

l’e­learning : résultats de la 

recherche et interprétations

Introduction

Ce travail vise à valider le modèle d’adoption de la technologie du e-learning par l’employé

dans le contexte tunisien. A cet effet, nous avons élaboré un modèle d’adoption du e-learning

sur la base des développements théoriques et des apports des recherches adaptées à la

problématique de l’acceptation et de l’adoption des nouvelles technologies. Nous avons

énoncé des hypothèses inhérentes aux éléments retenus et à leurs effets sur la décision

d’adoption du e-learning. Dans le but de vérifier ces hypothèses, nous avons mené une

investigation empirique dans le contexte tunisien. Nous avons basé notre étude sur le cas de

l’école virtuelle de la poste. Les détails statistiques de cette étude seront présentés dans ce

chapitre.

L’objectif de cette étape de l’analyse est d’étudier l’opérationnalisation et la validité

empirique du modèle conceptuel bâti autour d’un ensemble d’hypothèses.

Il s’agit dans une première étape de décrire les propriétés statistiques de chaque construit du

modèle en terme de structures factorielles et de fiabilité, et de tester dans une seconde étape

les différents liens proposés par le modèle.

Le chapitre est organisé comme suit : une première section est consacrée à la présentation des

résultats des traitements statistiques exploratoires : il s’agit d’effectuer une analyse factorielle

à l’aide d’une analyse en composantes principales sur les différents construits pour en

explorer la structure et la purifier, et en tester la fiabilité.

La deuxième section est consacrée à l’analyse de la phase confirmatoire pour tester la validité

des échelles de mesure.

La validation des hypothèses fait l’objet de la troisième section du chapitre. Ainsi, les liens de

causalité entre les variables du modèle ont été analysés par des régressions linéaires. Pour ce

faire, les questionnaires ont fait l’objet d’abord d’une analyse statistique par le logiciel SPSS

17.0 et d’une analyse via les modèles des équations structurelles sous AMOS 18 pour tester

les hypothèses de notre recherche. La dernière section est consacrée à l’interprétation et la

discussion des résultats obtenus.

Section 1 : Opérationnalisation des 

concepts et validation des échelles de 

mesure 

Les résultats de l’enquête ont fait l’objet d’une purification des échelles de mesure en

réalisant dans une première phase exploratoire une ACP et une estimation de la fiabilité via

l’Alpha de Cronbach sur chaque échelle de mesure. Dans une seconde étape, une analyse

confirmatoire est jugée nécessaire pour apprécier la qualité des échelles retenue.

Dans un premier temps, nous allons expliquer brièvement la portée de ces deux méthodes,

pour ensuite présenter les détails de la purification des différentes échelles de mesure.

1.1 Aperçu sur l’Analyse Factorielle (ACP)  et du test de 

fiabilité

Dans une phase exploratoire, l’analyse factorielle (et plus fréquemment l’Analyse en

Composantes Principales ACP) est généralement utilisée pour purifier et tester l’homogénéité

des échelles composant un questionnaire. Nous avons alors testé l’unidimensionnalité de

certains construits étudiés. Il s’agit de vérifier si l’échelle permet d’évaluer précisément et

exclusivement le construit qu’elle est censé mesurer. C’est le test de l’homogénéité de

l’échelle où dit autrement de son unidimensionnalité. Elle permet d’explorer la structure

factorielle et de vérifier la cohérence interne des échelles.

Le but de l’ACP est ainsi de résumer de façon optimale l’information contenue dans les items

de chaque échelle tout en faisant un compromis entre la qualité et la quantité de l’information.

L’ACP nous permet de pallier au phénomène de multicolinéairité entre les variables de

l’étude. Elle permet par conséquent de récupérer un nombre de facteurs qui cumulent la part

majoritaire de la variance expliquée par l’ensemble des items (Roussel et Igalens, 1988).

Seuls les axes dont la valeur propre est supérieure ou égale à 1 sont retenus. Les items dont les

communalités sont inférieurs à 0.4 et ceux qui forment à eux seuls un facteur, sont à éliminer.

Par ailleurs, l’ACP ne peut pas être dissociée de l’analyse de fiabilité (de la cohérence

interne). La fiabilité d’un instrument indique sa capacité à reproduire des résultats similaires

s’il était administré plusieurs fois aux mêmes personnes (Roussel et Igalens, 1998).

Il s’agit alors de vérifier l’existence d’une cohérence dans les réponses de personnes

interrogées au sujet d’un ensemble d’énoncés servant à mesurer une variable, un concept, une

dimension ou un construit. L’indicateur le plus utilisé dans ce sens est le coefficient alpha de

Cronbach.

L’alpha de Cronbach est une estimation de la variance du score total due à tous les facteurs

communs propres aux items de l’échelle testée. Il indique quelle est la part du score total qui

dépend des facteurs généraux propres à l’ensemble des énoncés plutôt que d’items particuliers

(Cronbach, 1951). L’objectif est de réduire les erreurs aléatoires dues au changement

d’humeur et aux circonstances qui modifient les réponses aux questions.

D’un point de vue pratique, les travaux d’Evrard et al (1993) et Vernette (2004) laissent

entendre que pour une étude exploratoire, l’alpha est acceptable s’il est compris entre 0.5 et

0.8, et que pour une étude confirmatoire, une valeur supérieure à 0.8 est recommandée.

L’estimation de la dimensionnalité et celle de la fiabilité des construits sont donc deux

démarches indissociables, inévitables et complémentaires. En effet, la fiabilité de cohérence

interne d’une échelle n’est pas suffisante pour tester l’unidimensionnalité. De même,

l’extraction des facteurs des composantes principales ne permet pas d’identifier la dimension

sous-jacente aux construit sans l’analyse de la fiabilité. Les résultats de ces deux analyses

appliquées aux données de notre étude sont développés et discutés dans le paragraphe qui suit.

1.2 Purification des échelles de mesure associées aux 

différents concepts :

L’ACP et l’Alpha de Cronbach sont utilisées pour tester la dimensionnalité des échelles de

mesure retenues pour cette étude et en apprécier la fiabilité à savoir : la facilité d’utilisation

perçue, l’utilité perçue, l’influence des collègues, l’influence des supérieurs hiérarchiques,

l’image de soi, l’implication de la direction générale, l’assistance technique, la compatibilité

et le contrôle perçu du comportement.

1.2.1 La facilité d’utilisation perçue

Il s’agit de l’une des variables clés du modèle d’acceptation de la technologie de Davis

(1989). Un nombre considérable d’études ont témoigné de sa puissance comme déterminant

fondamental de l’acceptation des technologies nouvelles de l’information et de la

communication. Venkatesh (2003) l’a également introduit dans son modèle en tant que

dimension de la variable effort attendu. Dans le cadre de la présente étude, la facilité

d’utilisation perçue est mesurée via quatre items adaptés des échelles développées par Davis

(1989), Venkatesh (2000,2003) et Venkatesh et Davis (2000) et confirmés par l’étude

qualitative.

Les résultats de l’analyse sur deux populations de manière séparée et sur tout le groupe des

répondants montrent que l’échelle de la facilité d’utilisation perçue est unidimensionnelle. En

effet, la variance totale expliquée permet de dégager une composante principale selon le

critère de kaiser (valeur propre égale à 3.4 > 1) qui restitue 84.988% de la totalité de

l’information. La qualité de représentation des items qui traduit la part de l’inertie de

l’information retrouvée pour chaque item est bonne puisqu’elle est supérieure à 0.4 pour les

quatre items. Les résultats relatifs aux groupes adopteurs / non adopteurs sont présentés dans

les tableaux ci-dessous. Ces résultats montrent alors que les items retenus pour expliquer la

facilité d’utilisation perçue mesurent bien la dimension.

Par ailleurs, les résultats de l’analyse de la fiabilité sont très acceptables et satisfaisants, avec

un α = 0.941 pour la totalité des répondants, ce qui affirme la bonne cohérence entre les items

de l’échelle de la facilité d’utilisation perçue. Le coefficient α est égal à 0.928 pour le groupe

des non adopteurs et à 0.942 pour le groupe des adopteurs, ce qui confirme la bonne

cohérence interne de l’échelle.

Tableau  16 : les résultats de l’ACP sur l’échelle de la facilité d’utilisation perçue

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Mes liens avec l’e-formation seront clairs et compréhensibles

0.852 0.915

Il sera facile pour moi de devenir compétant dans l’utilisation des outils de l’e-formation

0.835 0.914

Je trouverais l’e-formation facile à utiliser 0.876 0.936Apprendre à utiliser les outils de l’e-formation sera facile pour moi

0.837 0.923

KMO 0.862% de la variance 84.988

Valeur propre 3.4

Tableau 17 : Les résultats relatifs au groupe des non adopteurs 

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Mes liens avec l’e-formation seront clairs et compréhensibles

0.808 0.899

Il sera facile pour moi de devenir compétant dans l’utilisation des outils de l’e-formation

0.809 0.899

Je trouverais l’e-formation facile à utiliser 0.863 0.929Apprendre à utiliser les outils de l’e-formation sera facile pour moi

0.814 0.902

KMO 0.854% de la variance 82.340

Valeur propre 3.294

Tableau 18 : Les résultats relatifs au groupe des adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Mes liens avec l’e-formation seront clairs et compréhensibles

0.882 0.939

Il sera facile pour moi de devenir compétant dans l’utilisation des outils de l’e-formation

0.809 0.899

Je trouverais l’e-formation facile à utiliser 0.881 0.938Apprendre à utiliser les outils de l’e-formation sera facile pour moi

0.841 0.917

KMO 0.859% de la variance 85.310

Valeur propre 3.412

1.2.2 L’utilité perçue

Comme la facilité d’utilisation perçue, l’utilité perçue a été généralement reconnue comme

une variable de grande importance dans l’explication du comportement face à une

technologie. Les items retenus pour mesurer cette variable sont au nombre de quatre et ils ont

été extraits des travaux de Davis(1989), Venkatesh et Davis(2000).

L’ACP conduite sur ces items a donné un seul axe dont la valeur propre (2.497) explique

62.434% de la variance totale. Cependant, la qualité de représentation s’avère mauvaise pour

l’item 4 avec une valeur de 0.021, ce qui nous amène à éliminer cet item de l’échelle et à

effectuer une deuxième analyse qui a donné de meilleurs résultats. En effet, le pourcentage de

la variance expliqué passe à 82.826%, et la qualité de représentation pour les trois items

retenus s’est améliorée. Le test de fiabilité donne un coefficient α = 0.771. Ce coefficient est

égal à 0.784 pour le groupe des adopteurs et 0.790 pour celui des non adopteurs ces valeurs

confirment l’existence d’une cohérence interne entre les items de l’échelle.

Tableau 19 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’utilité perçue avant 

l’élimination de PA4

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail

0.779 0.883

L’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement

0.878 0.937

L’utilisation de l’e-formation peut augmenter ma productivité

0.820 0.905

L’utilisation de l’e-formation peut améliorer ma performance au travail.

0.021 -

KMO 0.72% de la variance 62.434

Valeur propre 2.497

Tableau 20 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’utilité perçue pour les 

adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail

0.798 0.893

L’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement

0.888 0.941

L’utilisation de l’e-formation peut augmenter ma productivité

0.836 0.914

L’utilisation de l’e-formation peut améliorer ma performance au travail.

0.031 0.176

KMO 0.723% de la variance 63.817

Valeur propre 2.553

Tableau 21 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’utilité perçue pour les non 

adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail

0.816 0.903

L’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement

0.893 0.945

L’utilisation de l’e-formation peut augmenter ma productivité

0.860 0.927

L’utilisation de l’e-formation peut améliorer ma performance au travail.

0.030 0.173

KMO 0.746% de la variance 64.955

Valeur propre 2.598

L’item 4 est très mal représenté pour les deux groupes de répondants, ce qui confirme la

nécessité de l’éliminer de l’échelle. Après son élimination, l’indice α de Cronbach passe à

0.895 pour la totalité des répondants, il est égal à 0.906 pour le groupe des adopteurs et à

0.917 pour les non adopteurs.

Tableau 22 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’utilité perçue après 

l’élimination de PA4

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail

0.781 0.884

L’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement

0.883 0.940

L’utilisation de l’e-formation peut augmenter ma productivité

0.821 0.906

KMO 0.72% de la variance 82.826

Valeur propre 2.485

Tableau 23 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’utilité perçue pour les 

adopteurs après l’élimination de PA4

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail

0.801 0.895

L’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement

0.895 0.946

L’utilisation de l’e-formation peut augmenter ma productivité

0.837 0.915

KMO 0.725% de la variance 84.452

Valeur propre 2.534

Tableau 24 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’utilité perçue pour les non 

adopteurs après l’élimination de PA4

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail

0.822 0.907

L’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement

0.895 0.946

L’utilisation de l’e-formation peut augmenter ma productivité

0.863 0.929

KMO 0.744% de la valeur 85.985

Valeur propre 2.580

1.2.3 L’Influence des collègues

Deux items retenus des travaux de Schillewaert et al (2001) ont été utilisés pour mesurer la

variable « influence des collègues » qui fait partie de la variable « influences sociales ».

L’ACP a donné un seul facteur, dont la valeur propre (1.668) explique 83.388% de la

variance totale. Les items représentent bien la part de l’inertie de l’information restituée dans

chacun d’eux. Le test de fiabilité dégage un alpha de Cronbach égal à 0.8 qui indique une

bonne cohérence entre les items de l’échelle. Ce coefficient est égal à 0.762 pour les

adopteurs et 0.886 pour le groupe des employés non encore inscrits à l’école virtuelle.

Tableau 25 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’influence des collègues

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

La majorité de mes collègues dans mon département utilisent l’e-formation

0.834 0.913

Beaucoup de mes collègues comptent sur le système d’e-formation

0.834 0.913

KMO 0.5% de la variance 83.388

Valeur propre 1.668

Tableau 26 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’influence des collègues 

pour les adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

La majorité de mes collègues dans mon département utilisent l’e-formation

0.808 0.899

Beaucoup de mes collègues comptent sur le système d’e-formation

0.808 0.899

KMO 0.5% de la variance 80.796

Valeur propre 1.616

Tableau 27 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’influence des collègues 

pour les non adopteurs

ItemsQualité de

représentationContributions

factoriellesLa majorité de mes collègues dans mon département utilisent l’e-formation

0.898 0.948

Beaucoup de mes collègues comptent sur le système d’e-formation

0.898 0.948

KMO 0.5% de la variance 89.811

Valeur propre 1.796

1.2.4 L’Influence des supérieurs hiérarchiques 

Schillewaert et al (2001) ont proposé trois items pour mesurer la variable « influence des

supérieurs hiérarchiques ». L’analyse en composantes principales appliquée à ces items a

montré qu’ils sont factorisables avec une valeur propre égale à 2.477 qui traduit 82.562% de

la totalité de la variance expliquée. La qualité de représentation des items et leurs

contributions factorielles sont très bonnes aussi bien pour les deux groupes séparément que

pour la globalité des répondant. Un Alpha de Cronbach égal à 0.894 indique que l’échelle est

fiable pour les deux groupes. D’autre part, nous avons la même constatation quant à la

fiabilité de l’échelle pour chacun de deux populations de répondants (α = 0.854 pour le groupe

des adopteurs et α = 0.910 pour les non adopteurs).

Tableau 28 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’influence des supérieurs  

hiérarchiques

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je suis continuellement encouragé par mon supérieur hiérarchique pour utiliser l’e-formation dans mon travail

0.809 0.899

Mon supérieur hiérarchique est convaincu des avantages de l’e-formation.

0.799 0.894

Mon supérieur hiérarchique soutient explicitement mon utilisation de l’e-formation

0.869 0.932

KMO 0.733 % de la variance 82.562

Valeur propre 2.477

Tableau 29 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’influence des supérieurs 

hiérarchiques pour les adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je suis continuellement encouragé par mon supérieur hiérarchique pour utiliser l’e-formation dans mon travail

0.782 0.884

Mon supérieur hiérarchique est convaincu des avantages de l’e-formation.

0.700 0.837

Mon supérieur hiérarchique soutient 0.838 0.916

explicitement mon utilisation de l’e-formationKMO 0.701 % de la variance

77.756Valeur propre 2.321

Tableau 30 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’influence des supérieurs 

hiérarchiques pour les non adopteurs :

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Je suis continuellement encouragé par mon supérieur hiérarchique pour utiliser l’e-formation dans mon travail

0.832 0.912

Mon supérieur hiérarchique est convaincu des avantages de l’e-formation.

0.863 0.929

Mon supérieur hiérarchique soutient explicitement mon utilisation de l’e-formation

0.854 0.924

KMO 0.756 % de la variance 84.962

Valeur propre 2.549

1.2.5 L’Image de soi  (attente de valorisation)

Les travaux de Venkatesh et Davis (2000) et Moore et Benbasat (1991) nous ont permis de

retenir trois items pour mesurer la variable « image de soi ». L’échelle est globalement

satisfaisante avec une représentation de 79.537% de la variance totale expliquée et une bonne

contribution factorielle pour chacun des items retenus. Un alpha de Cronbach égal à 0.870

indique que l’échelle est fiable pour les deux groupes. D’autre part, nous avons la même

constatation quant à la fiabilité de l’échelle pour chacun des deux populations de répondants

(α = 0.871 pour le groupe des adopteurs et α = 0.9 pour les non adopteurs).

Tableau 31 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’image de soi

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont plus de prestige que celles qui ne l’utilisent pas

0.782 0.833

Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont une bonne image

0.766 0.824

le fait d’utiliser l’e-formation est professionnellement valorisant

0.843 0.901

KMO 0.711 % de la variance 79.537

Valeur propre 2,102

Tableau 32 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’image de soi pour les 

adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont plus de prestige que celles qui ne l’utilisent pas

0.732 0.881

Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont une bonne image

0.720 0.847

le fait d’utiliser l’e-formation est professionnellement valorisant

0.808 0.881

KMO 0.691 % de la variance 73.256

Valeur propre 2.043

Tableau 33 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’image de soi pour les non 

adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont plus de prestige que celles qui ne l’utilisent pas

0.812 0.912

Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont une bonne image

0.862 0.903

le fait d’utiliser l’e-formation est professionnellement valorisant

0.844 0.862

KMO 0.650 % de la variance 81.362

Valeur propre 2.142

1.2.6 L’Implication de la direction générale 

Schillewaert et al (2001) ont proposé quatre items pour mesurer la variable « Implication de la

direction générale ». La valeur de α est égale à 0.832. Toutes les valeurs relatives à ce groupe

s’avèrent satisfaisantes. L’échelle est fiable et les items sont bien représentés, y compris

l’item qui est mal représenté selon les résultats de l’analyse relative à la totalité des

répondants.

Tableau  34 : les résultats de l’ACP sur l échelle relative a l implication de la direction 

générale avant l’élimination de IDG3

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation

0.685 0.828

La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation

0.660 0.812

L’utilisation de l’e-formation est fortement 0.144 -

soutenue et préconisé par mon entrepriseMon entreprise ne retient aucun effort quant à la promotion de l’école virtuelle

0.526 0.725

KMO 0.685 %de la variance 50.374

Valeur propre 2.015

Tableau 35 : Les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’implication de la direction 

générale avant l’élimination de IDG3 pour les non adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation

0.677 0.823

La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation

0.667 0.817

L’utilisation de l’e-formation est fortement soutenue et préconisé par mon entreprise

0.746 0.863

Mon entreprise ne retient aucun effort quant à la promotion de l’école virtuelle

0.633 0.796

KMO 0.792 % de la variance 68.074

Valeur propre 2.792

La valeur de α est égale à 0.832. Toutes les valeurs relatives à ce groupe s’avèrent

satisfaisantes. L’échelle est fiable et les items sont bien représentés, y compris l’item qui est

mal représenté selon les résultats de l’analyse relative à la totalité des répondants.

Tableau 36 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’implication de la direction 

générale avant l’élimination de IDG3 pour les adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation

0.675 0.821

La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation

0.620 0.788

L’utilisation de l’e-formation est fortement soutenue et préconisée par mon entreprise

0.098 0.313

Mon entreprise ne retient aucun effort quant à la promotion de l’école virtuelle

0.553 0.744

KMO 0.677 % de la variance 48.645

Valeur propre 1.946

Nous remarquons que pour ce groupe d’adopteurs, l’item 3 est mal représenté et que sa

contribution factorielle est faible. De plus, l’échelle n’est pas fiable puisque α = 0.272. Les

tableaux ci-dessous présentent les détails des résultats de l’analyse après élimination de l’item

à problème.

Tableau 37 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’implication de la direction 

générale après l’élimination de IDG3

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation

0.704 0.839

La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation

0.667 0.822

Mon entreprise ne retient aucun effort quant à la promotion de l’école virtuelle

0.551 0.745

KMO 0.662 % de la variance 64.510

Valeur propre 1.935

Tableau 38 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à l’implication de la direction 

générale après l’élimination de IDG3 pour les adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation

0.687 0.829

La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation

0.622 0.789

Mon entreprise ne retient aucun effort quant à la promotion de l’école virtuelle

0.587 0.766

KMO 0.666 % de la variance 63.194

Valeur propre 1.896

La qualité de représentation des items s’est améliorée à ce niveau de l’Analyse. L’échelle

montre un meilleur niveau de cohérence interne avec un alpha de Cronbach égal à 0.694.

Tableau 39 : les résultats de l’ACP sur ‘échelle relative à l’implication de la direction 

générale après l’élimination de IDG3 pour les non adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation

0.738 0.859

La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation

0.705 0.839

Mon entreprise ne retient aucun effort quant à 0.628 0.793

la promotion de l’école virtuelleKMO 0.688 % de la variance

69.024Valeur propre 2.071

L’élimination de l’item 3 n’a pas amélioré la qualité de représentation de l’information sur

cette échelle relative au groupe des non adopteurs. D’ailleurs, c’est le contraire qui s’est passé

concernant la fiabilité de l’échelle, puisque l’alpha de Cronbach passe de 0.832 avant

élimination de l’item mal représenté, à 0.758 après son élimination.

Nous pouvons expliquer ce point par une mauvaise compréhension éventuelle de l’item par

les répondants du groupe des adopteurs.

1.2.7 L’Assistance technique 

Les items qui mesurent cette variable sont inspirés des travaux de Schillewaert et al (2001) et

Thompson et al (1991). L’échelle est globalement satisfaisante avec 72.577% de variance

totale expliquée, une bonne qualité de représentation et une contribution factorielle des deux

items retenus. Un alpha de Cronbach égal à 0.615 indique que l’échelle est fiable pour les

deux groupes. D’autre part, nous avons la même constatation quant à la fiabilité de l’échelle

pour chacun des deux populations de répondants (α = 0.536 pour le groupe des adopteurs et

α = 0.736 pour les non adopteurs).

Tableau 40 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à  la variable  « assistance 

technique »

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Les instructions nécessaires à la bonne utilisation de l’e-formation sont disponibles pour moi

0.726 0.852

Dans mon entreprise, le ou les spécialistes de l’e-formation nous prêtent toujours assistance en cas de problème

0.726 0.852

KMO 0.5 % de la variance 72.577

Valeur propre 1.452

Tableau 41 : les résultats de l’ACP sur l’échèle relative à  la variable « assistance 

technique » pour les non adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Les instructions nécessaires à la bonne utilisation de l’e-formation sont disponibles pour moi

0.686 0.828

Dans mon entreprise, le ou les spécialistes de l’e-formation nous prêtent toujours assistance en cas de problème

0.686 0.828

KMO 0.5% de la variance 68.565

Valeur propre 1.371

Tableau 42 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à la variable « assistance 

technique » pour les adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

Les instructions nécessaires à la bonne utilisation de l’e-formation sont disponibles pour moi

0.794 0.891

Dans mon entreprise, le ou les spécialistes de l’e-formation nous prêtent toujours assistance en cas de problème

0.794 0.891

KMO 0.5 % de la variance 79.352

Valeur propre 1.587

1.2.8 La compatibilité au travail

Les trois items retenus pour la mesure de la variable « compatibilité » ont été proposés par

Agarwal et Karahanna (1998). Avec une valeur propre égale à 2.571 qui permet de restituer

85.697% de la totalité de l’information, un seul facteur a été retenu et l’échelle est jugée

satisfaisante.

Un Alpha de Cronbach égal à 0.916 indique que l’échelle est fiable pour les deux groupes.

D’autre part, nous avons la même constatation quant à la fiabilité de l’échelle pour chacun des

deux populations de répondants (α = 0.925 pour le groupe de adopteurs et α = 0.922 pour les

non adopteurs).

Tableau 43 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à la variable « compatibilité 

au travail» 

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

L’utilisation de l’e-formation est adaptée à la nature de mon travail

0.846 0.920

L’utilisation de l’e-formation convient avec mon style de travail

0.907 0.952

L’utilisation de l’e-formation convient avec ma façon de travailler

0.818 0.904

KMO 0.725% de la variance 85.697

Valeur propre 2.571

Tableau 44 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à la variable « compatibilité 

au travail » pour les non adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

L’utilisation de l’e-formation est adaptée à la nature de mon travail

0.845 0.919

L’utilisation de l’e-formation convient avec mon style de travail

0.909 0.953

L’utilisation de l’e-formation convient avec ma façon de travailler

0.841 0.917

KMO 0.735 % de la variance 86.521

Valeur propre 2.596

Tableau 45 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative à la variable « compatibilité 

au travail» pour les adopteurs

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

L’utilisation de l’e-formation est adaptée à la nature de mon travail

0.864 0.929

L’utilisation de l’e-formation convient avec mon style de travail

0.900 0.949

L’utilisation de l’e-formation convient avec ma façon de travailler

0.850 0.922

KMO 0.753 % de la variance 87.116

Valeur propre 2.613

1.2.9 Le contrôle perçu du comportement 

Les travaux de Mathieson K, Peacock E, Wynne W.C (2001), Ajzen (1991) et Taylor et Todd

(1995) ont proposé une mesure de la variable « contrôle perçu du comportement » via quatre

items. L’ACP donne deux facteurs, l’item 4 représente seul le deuxième facteur, il est donc à

éliminer.

Tableau 46 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative au contrôle perçu du 

comportement avant l’élimination de CPC4

ITEMSQualité de représentation

Contributions Factorielles (1) Contributions

Factorielles (2)je maitrise l’utilisation de l’e- formation

0.635 0.775 -

je pense avoir les compétences nécessaires pour utiliser l’e-formation

0.673 0.807 -

je pense avoir les connaissances nécessaires pour utiliser l’e-formation

0.723 0.848 -

l’e-formation n’est pas compatible avec les autres systèmes que j’utilise

0.966 - 0.083

KMO 0.659

Valeur propre1.971

Valeur propre 1.027

% de la

variance

49.273

% de la

variance 25.674

Tableau 47 : les résultats de l’ACP sur l’échelle relative au contrôle perçu du 

comportement après l’élimination de CPC4

ITEMS QUALITE DE REPRESENTATION

CONTRIBUTIONS FACTORIELLES

je maitrise l’utilisation de l’e- formation 0.598 0.773je pense avoir les compétences nécessaires pour utiliser l’e-formation

0.653 0.808

je pense avoir les connaissances nécessaires pour utiliser l’e-formation

0.719 0.848

KMO 0.671% de la variance 65.676

Valeur propre 1.970

Le test de fiabilité montre que le coefficient α de Cronbach passe de 0.539 à 0.725 après

élimination de l’item mal représenté. La cohérence interne est donc de meilleure qualité en

l’absence de cet item.

L’étape de la purification des échelles a montré que dans l’ensemble, les échelles sont

globalement satisfaisantes et présentent un niveau de fiabilité acceptable. Cependant,

l’analyse en composantes principales nous a permis de réduire le nombre d’items de trois à

cause de leur mauvaise représentation de l’information ou de manque de cohérence avec les

autres items de l’échelle. Les items éliminés sont : l’utilité perçue(4), l’implication de la

direction générale (3) et le contrôle perçu du comportement(4). L’approche confirmatoire a

pour but d’opérationnaliser les concepts et de tester la significativité des construits.

Section 2 : Approche confirmatoire par les 

modèles des équations structurelles et 

estimation de la qualité d’ajustement du 

modèle

L’analyse des relations entre les variables du modèle proposé a été effectuée moyennant les

modèles d’équations structurelles. Nous allons présenter la portée de ces modèles dans un

premier temps, les résultats de l’évaluation de la qualité d’ajustement du modèle dans un

second temps et enfin les résultats de l’application de ces modèles. Cette analyse a été

effectuée à l’aide du logiciel AMOS 18.

2.1 Aperçu sur l’intérêt des modèles d’équations 

structurelles pour notre étude

Suite à l’étape de la purification qui nous a permis de tester la fiabilité et la dimensionnalité

des échelles, une analyse confirmatoire a été entamée d’une part pour vérifier la qualité

d’ajustement du modèle, et d’autre part pour tester les relations de causalité entre les

variables. Avec le pouvoir de traiter simultanément plusieurs relations de dépendance, les

modèles d’équations structurelles s’avèrent être les plus adéquats pour notre recherche.

D’abord, le recours à cette méthode se justifie par la complexité du modèle de la recherche

proposé. A cet égard, les modèles d’équations structurelles présentent un avantage par rapport

aux méthodes classiques telle que la régression, principalement au niveau de son aptitude à

tester l’existence de relations causales entre les variables explicatives, et simultanément

plusieurs variables à expliquer, et à incorporer les erreurs de mesure dans le processus

d’estimation (Igalens et Roussel, 1998 ; Roussel et al, 2002). En effet, toutes les relations

explicatives entre les variables indépendantes et les variables dépendantes, d’une part et les

variables dépendantes entre elles d’autre part peuvent être étudiées dans une même analyse.

L’intérêt principal de l’application des modèles d’équations structurelles pour notre recherche

réside dans l’identification des variables les plus déterminantes dans l’explication des

variables dépendantes. A ce propos, cette méthode s’intéresse aussi bien aux effets de

variables prises isolément sur d’autres variables, qu’aux effets conjoints de plusieurs variables

sur une ou plusieurs autres.

Dans le cadre de notre étude, il s’agit d’estimer l’importance de chaque variable retenue sur

l’intention des employés quant l’adoption de la technologie du e-learning. Ces liens sont

traduits par le T de Student et par les coefficients standardisés.

Ces modèles fournissent en effet des coefficients permettant d’appréhender le poids relatif à

chaque variable dans l’explication de l’intention des employés de la poste à l’égard de

l’adoption du e-learning. Il convient de préciser que la validation de tout modèle à l’aide des

équations structurelles, dans le cadre d’une analyse confirmatoire ou plus largement d’un

modèle de relation structurelle, repose sur la validation ou non de l’hypothèse nulle suivante :

H0 : les données estimées à partir du modèle théorique s’ajustent bien aux données

empiriques. Rejeter l’hypothèse nulle revient à rejeter le modèle proposé.

2.2 Evaluation de la qualité d’ajustement 

L’application des modèles d’équations structurelles permet d’évaluer la qualité d’ajustement

du modèle théorique et le degré de son adéquation avec les données récoltées. Cette

évaluation se fait à travers l’examen des indices d’ajustement. On distingue trois famille

d’indices : les indices absolus, les indices incrémentaux et les indices de parcimonie.

Les indices absolus visent à évaluer dans quelle mesure le modèle théorique proposé reprend

à priori correctement les donnés collectées.

Les indices incrémentaux servent à apprécier l’amélioration de l’ajustement en comparant le

modèle testé à un modèle de base pris comme référence.

Les indices de parcimonie indiquent si le modèle est « surestimé ». Ils servent à éviter de

surestimer des modèles ayant trop de paramètres, à détecter si le mauvais ajustement d’un

modèle ne provient pas au contraire d’un manque de paramètres libres, et à déterminer parmi

plusieurs modèles plausibles celui qui devrait être préféré aux autres.

Vu le nombre élevé des indices d’ajustement, nous avons sélectionné pour cette étude

quelques uns tels que NFI, CFI, RMSEA, PNFI, GFI, AGFI et X2 normé.

Tableau 48 : Qualité d'ajustement du modèle

INDICES ABSOLUS

X2 1185.616

GFI 0.823

AGFI 0.776

RMSEA 0.079

INDICES INCREMENTAUX

NFI 0.845

CFI 0.884

INDICES DE PARCIMONIE

PNFI 0.714

X2 normé 3.457

A la lumière de ces résultats, nous pouvons conclure que les valeurs des indices sont

globalement satisfaisantes, et témoignent d’un ajustement acceptable du modèle.

Les indices incrémentaux sont presque tous acceptables avec des valeurs proches de 0.9, nous

pouvons dire que la qualité d’ajustement du modèle reste satisfaisante, c’est ce qui témoigne

d’un ajustement acceptable du modèle.

Ceci est confirmé par les indices de parcimonie, à travers un PNFI = 0.714 (supérieur à 0.6) et

un X2 normé = 3.457 < 5 qui sont assez satisfaisant.

En outre, les indices absolus témoignent d’un ajustement acceptable, avec un RMSEA

significatif puisqu’il présente une valeur très proche de 0.05.

Le GFI et AGFI indiquent des valeurs satisfaisantes proches de 0.9 qui justifient une bonne

qualité d’ajustement du modèle de la recherche.

Afin de pouvoir confirmer que le modèle reproduit correctement les données, il est nécessaire

de compléter cette analyse par la vérification de la fiabilité et de la validité convergente des

échelles.

2.3 Les résultats de l’application des modèles d’équations 

structurelles

L’examen portera sur les coefficients de corrélation standardisés et sur le test de Student (CR :

Critical Ratio). Le recours à ces indices peut servir à juger la significativité des relations

causales entre les variables. Les CR doivent être supérieurs ou égaux à 1.96 pour que les

variables soient significatives. Les résultats d’estimation sont présentés dans le tableau

suivant :

Tableau 49 : Modèle structurel issu de l’analyse confirmatoire

VARIABLES ITEMS

Coefficients de régression standardisés

pour tout l'échantillon

GROUPE DES NON ADOPTEURS

GROUPE DES ADOPTEURS

Coefficients Standardisés

CR Coefficients Standardisés

CR

FACILITE D’UTILISATION

PERÇUE

Facilité d’utilisation perçue 1 0,892 0,852

14,918 0,838 14,165

Facilité d’utilisation perçue 2 0,869 0,845

14,710 0,779 12,863

Facilité d’utilisation perçue 3 0,924 0,929

17,683 0,878 15,001

Facilité d’utilisation perçue 4 0,888 0,874 - 0,814 -

UTILITE PERÇUE

Utilité perçue 1 0,807 0,854 1,484 0,675 0,403Utilité perçue 2 0,924 0,920 1,486 0,943 0,403Utilité perçue 3 0,856 0,891 1,485 0,755 0,403Utilité perçue 4 0,090 0,118 - 0,028 -

INFLUENCE DES COLLEGUES Influence des Collègues 1 0,700 0,876

10,463 0,484 4,136

Influence des Collègues 2 0,937 0,898 - 1,146 -

INFLUENCE DES SUPERIEURS

HIERARCHIQUES

Influence des supérieurs 1 0,841 0,86214,86

5 0,818 15,105

Influence des supérieurs 2 0,827 0,89515,70

7 0,771 13,922Influence des supérieurs 3 0,914 0,884 - 0,952 -

IMAGE DE SOI

Image de soi 1 0,840 0,89312,27

7 0,752 9,125

Image de soi 2 0,956 0,97412,93

6 0,976 9,706Image de soi 3 0,712 0,744 - 0,601 -

IMPLICATION DE LA DIRECTION

GENERALE

Implication de DG 1 0,731 0,699 8,731 0,814 5,471Implication de DG 2 0,646 0,696 8,700 0,588 5,412

Implication de DG 3 0,239 0,84310,47

1 0,183 2,270Implication de DG 4 0,659 0,751 - 0,475 -

CONDITIONS FACILITATRICE

Assistance technique 1 0,798 0,871 8,541 0,679 4,370Assistance technique 2 0,554 0,669 - 0,375 -

COMPATIBILITE AU TRAVAIL

Compatibilité 1 0,879 0,87715,46

7 0,843 13,346

Compatibilité 2 0,947 0,94617,56

2 0,948 14,813Compatibilité 3 0,844 0,864 - 0,760 -

CONTRÔLE PERCU DU

COMPORTEMENT

Contrôle perçu du comportement 1 0,838 0,588 0,149 -0,780 -1,204Contrôle perçu du comportement 1 0,577 0,810 0,149 -0,678 -1,202Contrôle perçu du comportement 1

0,577 0,688 0,149 -0,590 -1,199

Contrôle perçu du comportement 1 0,063 0,013 - 0,090 -

2.3.1 Test de fiabilité des construits :

Il s’agit de répondre principalement à cette question : le construit mesuré reste-t-il le même si

l’on change de population ? (Roussel et al, 2002).

Pour ce faire, il faudrait calculer pour chaque facteur le λ de Joreskog. Pour le calculer, il

suffit de prendre les coefficients standardisés des contributions factorielles i au facteur A, issu

de l’analyse confirmatoire. On dit que le construit est fiable si la valeur λ est supérieure a 0.7

Ainsi le calcul de ce coefficient donne les valeurs suivantes :

Tableau 50 : Test de fiabilité des construits

ECHELLEλ DE JORESKOG

(NON ADOPTEURS)

λ DE JORESKOG

( ADOPTEUR)Facilité d’utilisation perçue

0,912 0,942

Utilité perçue 0,862 0,834

Influence des Collègues

0,887 0,768

Influence des supérieurs

0,905 0,864

Image de soi 0,973 0,805

Implication de DG 0,875 0,254Conditions facilitatrices

0,639 0,435

Compatibilité au travail

0,910 0,896

Contrôle perçu du comportement

0,591 0,549

2.3.2  Test de la validité convergente des construits :

La validité renvoie à l’ajustement entre ce que les données devraient mesurer (la variable

latente) et ce qu’elles mesurent réellement.

La validité convergente est la capacité d’une mesure à fournir des résultats proches de ceux

d’autres mesures du même construit.

Tableau 51 : Test de la validité convergente des construits

ECHELLE ρ vc (NON ADOPTEURS)

ρ vc ( ADOPTEUR)

Facilité d’utilisation perçue

0,722 0,803

Utilité perçue 0,659 0,626Influence des Collègues

0,797 0,794

Influence des supérieurs

0,762 0,681

Image de soi 0,691 0,588Implication de DG 0,683 0,092Conditions facilitatrices

0,473 0,294

Compatibilité 0,773 0,743Contrôle perçu du comportement

0,326 0,311

Les résultats présentés dans le tableau 49 nous permettent de comparer la significativité des

construits aussi bien pour tout l’échantillon que pour les deux groupes séparément. Cette

comparaison nous amène aux mêmes constatations.

Les indices CR qui figurent dans le tableau 49, calculés pour les deux populations de

répondants, nous renseignent sur la significativité de l’échelle. En effet, toutes les valeurs sont

supérieures à 1.96 pour chacun des deux groupes, à l’exception des valeurs relatives au

facteur « utilité perçue» et celles relatives au facteur « contrôle perçu du comportement ».

De plus, les valeurs des contributions factorielles relatives au construit « contrôle perçu du

comportement » sont très faibles ce qui nous amène à juger de la mauvaise qualité de cette

échelle qui a pour objectif de mesurer la perception du contrôle que l’employé a sur le

système de e-learning, sur les ressources nécessaires pour l’utiliser et sur les connaissances

qu’il doit avoir pour maîtriser son utilisation.

Les tests de fiabilité et de validité convergente réalisés sur cette échelle montrent

respectivement que le construit n’est pas fiable (les valeurs trouvées sont inférieurs à 0.7 chez

les deux groupes de répondants) et que la validité convergente qui lui est associée n’est pas

bonne (les valeurs relatives aux deux groupes sont inférieures à 0.5).

Si cette échelle démontre une non significativité, manque de fiabilité et ne présente pas une

bonne validité convergente, c’est la perception du contrôle de l’employé sur son

comportement d’utilisation de l’e-learning qui n’affecte pas son adoption du système. Nous

avons alors conclu que cette variable n’est pas significative.

En outre, et comme l’a indiqué l’analyse exploratoire effectuée dans une première étape afin

de s’assurer de la validité et de la fiabilité des échelles, le quatrième item de l’échelle « utilité

perçue» est mal représenté, sa contribution factorielle s’avère très faible malgré que le

construit est fiable dans sa globalité et présente une bonne validité convergente pour les deux

groupes de répondants. On retrouve ce constat pour les deux analyses (tout le groupe et les

deux populations séparément). Nous avons décidé de l’éliminer de l’échelle suite à l’ACP,

l’approche par les modèles des équations structurelles vient confirmer cette décision.

Cependant, cet item stipule que le répondant augmente ses chances d’être promu en adoptant

la technologie de l’e-learning à travers le système de l’école virtuelle de la poste.

Les données récoltés par l’enquête indiquent que la majorité des notes attribuées à cet item

varient entre 4 et 5, c’est-à-dire que les répondants étaient soit d’accord soit tout à fait

d’accord sur le fait que l’adoption du e-learning leur offre plus de chance pour avoir une

promotion interne.

D’ailleurs la variance trouvée pour cet item est très faible (0.468) ce qui indique l’absence de

variabilité dans les réponses, ceci nous permet de conclure qu’il peut s’agir dans le cas de

l’école virtuelle de la poste d’une constante et non plus d’une variable.

Ceci se justifie par les principaux objectifs de la mise en place de cette école pour les

employés de la poste, qui consistent essentiellement à assurer le perfectionnement de leurs

compétences et la promotion professionnelle. En définitive, cet item a été éliminé de l’échelle.

Au niveau de l’échelle de l’implication de la direction générale, l’ACP nous a permis de la

réduire à trois items et d’éliminer l’item 3 qui est mal représenté surtout pour la catégorie des

adopteurs. D’ailleurs, on remarque que l’analyse confirmatoire dégage un coefficient

standardisé de la contribution factorielle très faible pour les adopteurs (0.183) contre un

coefficient très acceptable chez les non adopteurs (0.843). La même différence est constatée

pour les CR qui prouvent une significativité pour le groupe des non adopteurs (10.471) qu’on

ne retrouve pas chez l’autre groupe (2.270).

L’item en question mesure le degré d’accord sur le fait que l’utilisation de l’e-learning est

fortement recommandée au sein de l’organisation. On peut expliquer cette variation des

résultats entre les deux groupes par le fait qu’un employé déjà inscrit à l’école virtuelle n’est

plus sensible aux actions entreprises par la direction pour encourager le personnel à adhérer à

l’école. Contrairement à l’employé qui n’est pas encore inscrit à l’école virtuelle, et qui est

informé à propos du sujet du système de formation à distance via internet et de ses avantages.

Finalement, cet item a également été éliminé de l’échelle relative à la mesure de l’implication

de la direction générale.

Section 3 : Validation des hypothèses de la 

recherche

L’objectif essentiel de ce travail est de déterminer les facteurs d’adoptions du e-learning par

les salariés. Il convient de signaler que notre démarche dépasse l’approche classique qui

consiste à estimer l’intention d’adoption de la technologie en question, tout en écartant les

individus qui sont déjà adopteurs. Les modèles d’adoption que nous avons présentés dans le

deuxième chapitre s’insèrent dans cette approche. Ces travaux mesurent l’intention d’adopter

un comportement en général uniquement dans une phase de pré-adoption. Les personnes qui

sont déjà dans une phase de post-adoption ne font pas partie de la population à étudier.

C’est vrai que les non inscrits sont beaucoup plus nombreux et que ce genre d’étude vise à

comprendre les facteurs qui influencent leurs adoptions afin de mettre en place les stratégies

adéquates. Mais, il est important de voir aussi quels sont les principaux facteurs qui ont joué

sur l’acceptation de l’e-learning chez les inscrits.

Pour la validation des relations énoncées dans nos hypothèses, il est recommandé de se référer

à deux indicateurs : le T de Student et les coefficients de régressions standardisés. La valeur

de T de Student doit être supérieure à 1,96 alors que les coefficients de régressions doivent

être compris entre 1 et -1 (Roussel et al, 2002).

Par conséquent, plus la valeur absolue d’un coefficient est proche de 1, plus la relation

linéaire est forte ; le contraire étant vrai. Les résultats d’estimation sont présentés dans ce qui

suit.

3.1 La validation des hypothèses chez les non inscrits

Tableau 52: validation des hypothèses

Les tests statistiques utilisés pour la validation du modèle de l’adoption de la formation

électronique reposent sur les analyses factorielles confirmatoires. Celles-ci, constituent l’une

des principales applications des modèles d’équation structurelles, elles sont réalisées à l’aide

du logiciel Amos 18. Les résultats de l’analyse de « causalité » fournis par ce logiciel

expliquent les relations entre les variables du modèle par des coefficients de régression

standardisés. Certains liens hypothétiques ont été infirmés alors que d’autres validés.

Le modèle suivant résume la validation des hypothèses :

Figure 12 : Modèle structurel retenu

Si on examine les résultats dégagés de la régression réalisée sur les variables retenues (les

deux variables « utilité perçue » et « contrôle perçu du comportement » étant éliminées suite à

la phase de l’opérationnalisation des concepts), on constate que pour les variables « la facilité

d’utilisation perçue », « l’image de soi », « l’assistance technique » et « l’implication de la

direction générale », nous avons un T de Student supérieur a 1,96 et un coefficient de

régression standardisé positif. Ce qui nous renseigne sur la significativité du lien entre ces

variables et l’intention d’adoption du e-learning, qui se concrétise dans notre cas par

l’inscription au sein de l’école virtuelle de la poste.

A cet effet, la facilité d’utilisation perçue exerce un effet significatif sur l’intention d’adoption

du e-learning, l’hypothèse H1 est alors confirmée.

D’un autre coté, l’hypothèse H3.3 qui propose que l’image de soi à un effet significatif sur

l’intention d’adoption, est confirmée.

L’assistance technique à son tour, a un effet significatif sur l’intention d’adoption du e-

learning l’hypothèse H4.1 est également confirmée.

Les résultats laissent apparaitre aussi que la variable « implication de la direction générale »

exerce un effet significatif sur l’intention d’adoption du e-learning. Ainsi, l’hypothèse H4.4

est confirmée.

Les hypothèses H3.1, H3.2 et H4.2 relatives respectivement à l’effet des variables « influence

des collègues », « influence des supérieurs hiérarchiques », et « compatibilité » sont infirmées

de par la non significativité des coefficients correspondants.

Les variables « utilité perçue » et « contrôle perçu du comportement » éliminées du modèle

suite aux deux démarches préconisées pour opérationnaliser les concepts, s’avèrent alors non

significatives. Ce qui nous amène à conclure que les hypothèses H2 et H4.3 sont infirmées.

3.2 Effet modérateur du genre et de l’âge 

Les tableaux suivants résument l’effet modérateur du genre et de l’âge des non inscrits sur la

relation entre les variables retenues et l’intention d’adoption d’e-learning.

3.2.1 Effet modérateur du genre :

Pour mesurer l’effet modérateur du genre nous avons utilisé la méthode de la régression

linéaire simple. Ainsi, nous n’avons gardé que les relations ayant des effets significatifs.

Tableau 53 : Résultat des régressions linéaires simples entre l’image de soi et 

l’intention d’adoption de l’e­learning, effet modérateur du genre 

Le test de Chow indique un changement structurel ce qui nous permet de diviser l’échantillon.

Pour la variable image de soi ou attente de valorisation, l’analyse de coefficient de corrélation

ajusté montre que le pourcentage de la variance est plus élevé chez les hommes ( R2= 47,5%)

que chez les femmes (R2= 22,6%).

Ce qui nous permet de conclure qu’il y a plus d’hommes que des femmes parmi les salariés

qui considèrent que l’attente de valorisation est un déterminant significatif pour l’adoption de

l’e-learning

3.2.2 Effet modérateur de l’âge :

Deux relations ont été retenues pour lesquelles l’effet modérateur de l’âge est plutôt

significatif. Il s’agit de la relation entre les variables facilité d’utilisation perçue et assistance

technique d’un coté et l’intention d’adoption d’e-learning d’un autre coté.

Tableau 54 : Résultat des régressions linéaires simples entre facilité d’utilisation 

perçue et l’intention d’adoption de l’e­learning, effet modérateur de l’âge  

Le test de Chow indique un changement structurel ce qui nous permet de diviser l’échantillon.

L’application de la régression simple montre que les tranches d’âges 26-35 ans et 36-50 ans

ont un effet significatif sur la relation entre la facilité d’utilisation perçue et l’intention

d’adoption d’e-learning. Ainsi, l’analyse du coefficient de corrélation ajusté montre que le

pourcentage de la variance est plus élevé chez les 36-50 ans (R2= 45,1%) que chez les 26-35

ans (R2= 8,4%). Rappelant que la facilité d’utilisation perçue représente le degré auquel une

innovation est perçue comme difficile à utiliser. Cette perception est considérée par la tranche

d’âge 36-50 ans comme l’une de leurs principales préoccupations avant l’adoption de l’e-

learning.

Le test de l’effet modérateur de l’âge sur la relation entre l’assistance technique et l’intention

d’adoption de l’e-learning est aussi réalisé par la méthode de régression linéaire simple. Les

résultats sont présentés ci-dessous :

Tableau 55 : Résultat des régressions linéaires simples entre l’assistance technique 

et l’intention d’adoption de l’e­learning, effet modérateur de l’âge 

Le test de Chow indique un changement structurel ce qui nous permet de diviser l’échantillon.

L’application de la régression simple montre que l’âge a un effet significatif sur la relation

entre l’assistance technique et l’intention d’adoption de l’e-learning pour les deux tranches

d’âges 26-35 ans et 36-50 ans (F= 13,717 ; F= 17,810). L’analyse du coefficient de

corrélation ajusté montre que le pourcentage de la variance est plus élevé dans la tranche 36-

50 ans (R2= 51,7%). Ces résultats nous permettent de conclure que la significativité de la

relation entre la variable assistance technique et l’intention d’adoption de l’e-learning a été

confirmée chez la tranche d’âge 36-50 ans.

3.3 Les déterminants d’adoption d’e­learning chez les 

inscrits

Tableau 56 : Les déterminants d’adoption d’e­learning chez les inscrits

Les résultats laissent apparaître que les variables ; facilité d’utilisation perçue, influence des

collègues, image de soi et assistance technique étaient les principaux déterminants de

l’adoption chez des salariés ayant suivis la formation à distance. Ainsi, l’image de soi exerce

un effet très significatif sur l’adoption des apprenants (coefficient de régression standardisé =

0.900). Quant à l’influence des collègues, c’est une variable qui n’était pas significative chez

les non inscrits. Il faut noter à ce niveau que la majorité des salariés inscrits qui ont participé à

notre enquête appartiennent à une quinzaine de bureau de poste. Ce qui nous amène à penser

que l’ambiance de travail dans ces bureaux -surtout entre collègues inscrits- est favorable à

l’adoption de l’e-learning (T de student : 3,123 ; coefficient de régression standardisé =

0,148).

D’un autre coté, les variables : Implication de la direction générale et Influence des Supérieurs

Hiérarchiques exercent un effet faible et négatif sur l’adoption des apprenants (coefficient de

régression standardisé = -0,029 et -0,037). Ces effets peuvent être expliqués par le manque

d’assistance des chefs hiérarchiques et la non disponibilité de la direction.

Ces résultats sont en concordance avec les liens dégagés de l’analyse sur les non inscrits.

Ainsi, l’image de soi, l’assistance technique et la facilité d’utilisation perçue sont les

principaux facteurs motivants pour l’adoption de l’e-learning chez la population étudiée.

Section 4 : Interprétation et discussion des 

résultats

L’étape de la validation des hypothèses a dégagé des résultats qui peuvent constituer des

apports dans la mesure où ils nous donnent l’opportunité d’appréhender et de commenter le

comportement d’adoption du e-learning par l’employé, selon diverses perspectives.

Les résultats de l’étude empirique menée auprès de 392 employés de la poste suggèrent

l’importance de certains facteurs dans l’explication de leurs intentions d’adoption du e-

learning avant leur inscription au sein de l’école virtuelle.

Les indices statistiques affirment que le rapport entre la facilité d’utilisation perçue et

l’intention d’adoption du e-learning a été validé. En effet, le coefficient de régression

standardisé (0,199) indique que la perception de l’effort à fournir pour utiliser le système en

question exerce un effet significatif sur l’intention de son adoption.

Ainsi, l’employé qui s’estime capable d’utiliser cette technologie aura des perceptions

favorables quant aux efforts requis pour pouvoir en tirer des bénéfiques. Le système de l’e-

learning ne sera pas complexe, par conséquent son adoption de cette technologie serait

fortement probable.

Par ailleurs, l’absence d’un effet significatif de la variable utilité perçue peut sembler

paradoxal. Dans les travaux de Vankatesh (2003), cette variable a été jugée significative par

l’importance de la perception de l’employé des avantages qu’il espère tirer de son utilisation

d’une technologie sur son intention d’usage de cette technologie.

L’approche exploratoire nous a permis d’éliminer un item de l’échelle de l’utilité perçue. Cet

item est relatif au fait que l’adoption du e-learning peut augmenter les chances de l’employé

d’être promu à un grade supérieur. Les données relatives à cette échelle indiquent que la

majorité des répondants étaient « D’accord » et « Tout à fait d’accord »sur cette proposition.

Ce qui conduit à des coefficients non significatifs qui nous ont amené à éliminer cet item.

Par ailleurs, l’analyse confirmatoire a démontré que cette variable a été non significative pour

les deux groupes de répondants (avec des CR<1.96) bien que la fiabilité et la validité

convergente soient satisfaisantes pour cette échelle (Tableaux 50 et 51).

Le résultat est peut être dû au fait que les employés ont presque tous la même perception des

enjeux professionnels de la pratique de la formation à distance via Internet et des gains de

performance à réaliser par son utilisation en terme d’amélioration de leurs compétences et en

terme de promotion à un grade supérieur. Ce qui a réduit la variabilité et a fait que les items

de la facilité d’utilisation perçue dans ce cas de figure traduisent les objectifs mêmes de la

mise en place de l’école virtuelle au service des employés d’une part, et par l’existence d’une

continuité entre les pratiques de formation à distance et les pratiques de promotion et de

gestion des carrières.

Bien que cette variable soit significative dans des travaux antérieurs, son importance se trouve

affaiblie par l’infirmation de son effet sur l’intention d’adoption du e-learning par les

employés de la poste.

Au niveau des influences sociales, l’effet significatif de la variable « image de soi » indique

que l’employé tunisien associe l’amélioration de son image avec l’adoption du e-learning à

travers l’école virtuelle. Pour lui l’usage de cette technologie est un symbole de prestige et

procure une valeur ajoutée professionnelle aux yeux de ses collègues et supérieurs.

D’où la confirmation de la proposition qui stipule que l’image de soi a un effet significatif sur

l’intention d’adoption du e-learning.

Cependant, les résultats indiquent que le lien entre les influences des collègues et des

supérieurs hiérarchiques d’une part, et l’intention d’adoption du e-learning d’autre part était

insignifiant.

En effet, il s’avère que le fait que les collègues autour de l’employé utilisent cette technologie

en vue d’une promotion professionnelle et d’un perfectionnement des compétences,

n’influence guère sa décision d’adhérer au système de l’école virtuelle. Pourtant l’effet de

cette variable est signifiant pour les salariés ayant suivis l’e-learning. Ce qui laisse penser que,

pour la population étudiée, l’e-learning ne fait pas partie des sujets les plus abordés entre

collègues et surtout entre les deux groupes de répondants.

D’autre part, il semble que les chefs hiérarchiques n’encouragent pas leurs subordonnés à

adopter cette technologie. Ceci pourrait s’expliquer par le fait que ces chefs ne sont pas

encore convaincus des avantages que les employés et l’entreprise peuvent récolter du système

de l’école virtuelle.

Ces résultats réduisent l’importance de ces influences et viennent à l’encontre des travaux de

Schillewaert (2001) qui concluent de la significativité de ces variables.

En outre, ces mêmes travaux ont démontré l’importance de l’effet de l’implication de la

direction générale sur l’adoption de la technologie. Cette variable précise les efforts de

l’organisation en termes de marketing interne et d’intérêt accordé au système pour

promouvoir l’école virtuelle et recommander aux employés de s’y inscrire. Le coefficient de

la régression standardisé dénote de la significativité de cette variable dans notre étude. Il

convient de noter que la direction générale de la poste et les responsables de l’école virtuelle

fournissent des efforts énormes pour améliorer les services de l’école afin que les apprenants

puissent y trouver un environnement propice pour un apprentissage en qualité. Mais il faut

noter que ces efforts ont pour cibles les personnes non inscrites et n’accordent pas

d’importance à la motivation des apprenants.

Quant aux conditions facilitatrices, cette variable inclut l’assistance technique relative au

système, qui suppose l’existence d’une personne ou plus, disponible pour traiter toutes les

difficultés que l’apprenant risque de rencontrer au cours de son processus d’apprentissage et

remédier aux différents problèmes techniques qui peuvent surgir à tous moments de la

connexion à la plateforme.

En effet, nous avons développé dans un premier chapitre les différents réticences qui inhibent

l’adoption de cette technologie, dont principalement le coté imprévisible de la technologie et

les différents problèmes techniques qui y sont associés et que l’employé ne peut pas s’en

sortir sans l’aide d’un connaisseur.

La disponibilité de cette assistance technique rassure donc l’apprenant, en plus de la

disponibilité des instructions capables de le guider au cours de son apprentissage.

Si l’analyse statistique a prouvé la significativité de cette variable, ceci révèle l’importance de

la prise en considération de l’assistance, technique ou autre, comme condition facilitatrice à

l’adoption d’une technologie qui parait complexe à celui qui ne l’a pas encore utilisé.

Aussi bien pour les non adopteurs que pour les adopteurs, le besoin d’être assisté en cas de

difficulté détermine respectivement l’adoption du e-learning et la motivation de continuer à

suivre les cours de formation via la plateforme de la poste.

La recherche a révélé aussi que la compatibilité avec la nature de travail n’a pas d’influence

sur l’adoption du e-learning. Les résultats trouvés dans les travaux de Vankatesh et Davis

(2000) ont dégagé un lien significatif entre l’adéquation de la technologie avec la nature du

travail effectué et l’utilisation de cette technologie. En effet, ces travaux stipulent que plus les

employés estiment que le recours à la technologie de l’e-learning pour acquérir de nouvelles

connaissances et développer leurs compétences est compatible avec les taches qu’ils

effectuent, plus ils l’associent à des gains de performance, par conséquent plus probable serait

leur adoption du système d’e-learning.

Ce résultat est adéquat avec le contexte de notre étude, parce que la plateforme de l’école

virtuelle offre essentiellement des cours académiques dans la perspective de la promotion

professionnelle et quelques cours spécifiques dans une autre approche de perfectionnement

professionnel. Ces cours académiques sont généralement incompatibles avec le travail que

l’employé effectue puisqu’il ne s’agit pas de cours métiers susceptibles de perfectionner les

compétences de l’apprenant dans son travail.

L’hypothèse relative à l’effet de la compatibilité se trouve infirmée, mais la signification de

cette infirmation trouve une explication adéquate pour le cas de l’école virtuelle de la poste.

Finalement, en ce qui concerne la variable contrôle perçu du comportement considérée

comme une condition facilitatrice, proposée par Venkatesh (2003), l’étape de la purification

des construits selon les deux approches exploratoire et confirmatoire, renseigne sur la non

significativité de cette variable ce qui nous conduit à l’éliminer de l’analyse et à rejeter

l’hypothèse H4.3.

Cette variable vise à mesurer le contrôle qu’à l’employé sur l’utilisation de la technologie du

e-learning et le niveau de son acquisition des ressources et connaissances nécessaires à cette

utilisation.

Le résultat nous permet alors de constater que l’adoption du e-learning n’est pas influencée

par les acquis qu’il a ou qu’il devrait avoir pour pouvoir manipuler cette technologie. Ceci

peut s’expliquer par le fait que la conscience de l’employé quant aux bénéfices à tirer de son

adoption du e-learning lui procure une motivation plus importante que le fait qu’il dispose de

ressources et connaissances nécessaires à l’utilisation du système.

Conclusion

Dans le cadre de ce chapitre, nous avons développé et commenté la démarche empirique

adoptée ainsi que ses aboutissements. Notre recherche a tenté d’appréhender le recours à la

nouvelle technologie éducative de formation, le e-learning, dans le contexte tunisien.

Elle a débuté par une étude qualitative exploratoire consistant dans des entretiens semi

directifs avec des responsables et des salariés. Cette étape a abouti à la détection des

spécificités du terrain qui justifient la pertinence d’une étude menée en son sein. Ensuite la

démarche quantitative a été fondée sur l’administration d’un questionnaire de recherche

élaboré sur la base des besoins exprimés pour la validation du modèle. Nous avons réussi à

collecter 392 réponses sur lesquelles nous avons opéré deux types d’analyses. En premier lieu,

nous avons exploité le logiciel SPSS 17 pour réaliser une analyse factorielle exploratoire.

Cette étape nous a permis de purifier les items sur la base de contributions factorielles, de

valider les échelles de mesure par des ACP et d’évaluer la fiabilité des dimensions retenues

moyennant l’Alpha de Cronbach.

En second lieu, et dans le but de vérifier la validité des structures factorielles proposées dans

la phase exploratoire, des analyses factorielles confirmatoires ont été conduites à l’aide des

modèles des équations structurelles, sous le logiciel AMOS 18. Cette étape nous a permis

d’appréhender l’impact de chaque variable sur l’intention d’adoption de l’e-learning. Ainsi,

nous avons pu valider les hypothèses de notre recherche grâce aux coefficients de régression

fournis par les modèles d’équation structurelles.

Nos résultats certifient que l’adoption du e-learning au sein de la poste est influencée, en

premier lieu, par l’image de soi, l’assistance technique et la perception de la facilité d’usage.

Quant à l’implication de la direction générale et l’influence des collègues, ce sont les deux

variables qui ont été plus significatives respectivement chez les non inscrits et les inscrits.

Cependant, les effets des variables : utilité perçue, influence des supérieurs hiérarchiques,

compatibilité et contrôle perçu du comportement, ne sont pas significatifs selon nos résultats.

Une discussion des résultats obtenus a été présentée dans une dernière section du chapitre.

Conclusion générale

Les projets d’intégration d’une nouvelle technologie dans une organisation donnée sont

généralement liés à l’interrogation sur la façon dont la technologie en question peut être

utilisée avec succès par l’ensemble des employés.

Notre recherche est partie en effet de deux phénomènes qui caractérisent l’actualité de

l’environnement de l’entreprise. D’un côté, l’émergence de plus en plus fulgurante des

technologies de l’information et de la communication au sein de l’entreprise et leur

introduction dans les processus de formation. D’ou notre intérêt pour la nouvelle technologie

éducative, le e-learning, dont l’application se répand de plus en plus par les organisations en

tant que technologie d’acquisition des connaissances, d’apprentissage et de formation. D’un

autre côté, l’importance de plus en plus accrue du capital humain et son rôle primordial dans

le développement des activités de l’entreprise, nous ont incité à nous interroger sur les

facteurs qui encouragent les employés à adopter cette technologie, ainsi que les éléments qui

le freinent en dépit des mérites considérables et des retombées positives que cet outil offre

aussi bien à l’organisation qu’à l’employé qui l’utilise.

Notre recherche suggère donc que l’adoption de cette technologie nouvellement introduite

dans les pratiques de formation dépend de la présence ou éventuellement de l’absence de

certains facteurs individuels, sociaux, managériaux ainsi que des éléments inhérents à la

technologie du e-learning qui peuvent influencer son adoption par les employés dans le

contexte tunisien.

L’objectif de notre recherche consiste à identifier des éléments qui agissent sur l’intention des

employés à l’égard de l’e-learning, et ce en suivant une démarche basée sur un cadre

conceptuel sous-jacent aux recherches théoriques relatives à l’acceptation des technologies.

Les variables ainsi identifiées offrent le moyen de procurer des leviers d’action exploitable

par les responsables dans le but d’augmenter les chances de succès de l’application de ce

projet.

A cet égard, et grâce au développement, au test et à la validation d’un modèle intégré de

l’adoption de la technologie du e-learning, plusieurs résultats d’une importance aussi bien

théorique que pratique ont découlé de cette étude. Ces résultats attribuent à notre travail de

recherche un certains nombres d’intérêts et d’apports théoriques, méthodologiques et

pratiques ou managériaux.

Sur le plan théorique, en se proposant d’élaborer et de valider un modèle issu d’une recherche

exploratoire éclairée par les acquis des travaux théoriques effectués dans des contextes autres

que celui tunisien, notre travail devrait pouvoir apporter une amélioration et une

contextualisation des modèles antérieurs d’explication de l’adoption des technologies. Ce

travail a tenté d’intégrer dans un même modèle des variables issues de différentes recherches

empiriques et théoriques qui s’insèrent sous plusieurs disciplines (psychologie, sociologie,

gestion des systèmes d’information, …).

En effet, cette étude serait une occasion pour étudier les déterminants de l’adoption

individuelle du e-learning, qui reste une pratique de formation relativement récente, la prise

en conscience dans les entreprises tunisiennes que pourrait avoir cette pratique pour le

développement de leurs ressources humaines ne date pas d’assez longtemps, puisqu’il s’agit

d’un nouvel outil dont les potentialités sont encore en pleine évolution.

Cette étude aura permis en outre de consolider la place qu’il convient d’accorder à certaines

composantes individuelles, managériales et sociales. En effet, l’explication, l’interprétation et

la prédiction des comportements des employés tunisiens face à la technologie du e-learning,

en se basant sur les théories d’adoption des technologies, s’avèrent adéquates et pertinentes.

Nous nous sommes inspirés des travaux de Venkatesh (2003) qui ont abouti à l’élaboration de

la théorie unifiée de l’acceptation et de l’utilisation de la technologie, pour proposer un

modèle de l’adoption de la technologie du e-learning dans le contexte tunisien.

Nous avons essayé d’adapter le modèle de Venkatesh (2003) à la réalité de la technologie

dans le contexte tunisien. Les besoins de notre étude nous ont conduits à approcher l’adoption

en référence à un certain nombre de variable du modèle UTAUT. Une telle démarche nous a

permis de saisir l’effet et la portée de certaines variables sur l’intention d’adoption du e-

learning par l’employé tunisien.

Sur le plan méthodologique, l’investigation conduite révèle l’importance des deux approches

qualitative et quantitative ; les deux perspectives se sont avérées complémentaires, ce qui a été

dressé sur le plan qualitatif a été confirmé par l’analyse quantitative. Premièrement,

l’adoption d’une approche qualitative exploratoire et d’une approche quantitative

confirmatoire renforce la parcimonie des résultats et du modèle auxquels nous avons abouti.

De ce fait, nos apports méthodologiques se situent à trois niveaux. Premièrement, l’adoption

d’une démarche qualitative exploratoire nous a été d’une grande utilité dans la mesure où elle

nous a facilité le choix des variables à prendre en considération dans le modèle conceptuel et

à avoir les opinions des responsables des entreprises envers la méthode de formation à

distance. Deuxièmement, la validation empirique du modèle adopté nous a permis la

délimitation des déterminants de l’intention d’adoption de la formation électronique pour les

salariés tunisiens. Troisièmement, l’utilisation des modèles d’équations structurelles sous

AMOS 18 confère plus de robustesse aux résultats de notre travail de recherche.

A travers une enquête auprès de 392 employés de la Poste tunisienne, nous avons tenté de

cerner les effets de la perception de l’employé, de l’effort qu’il a à fournir pour l’utilisation de

la technologie en question et nous avons démontré que l’employé tend à l’adopter s’il estime

que son utilisation est facile et ne présente pas de complexité.

Par ailleurs, les résultats ont montré que pour le cas de notre étude, l’utilité perçue n’avait pas

d’effet significatif sur l’adoption du e-learning. Ce résultat vient à l’encontre des travaux

antérieurs qui ont soulevé un lien significatif entre la perception de l’utilité de l’adoption

d’une technologie en terme de grains de performance et d’amélioration de la productivité dans

le travail d’une part, et à la décision de l’adopter d’autre part.

En outre, l’étude a démontré qu’au niveau social, l’image de soi a un effet significatif sur

l’adoption du e-learning, ce lien a été déjà prouvé dans des travaux antérieurs. Cependant, les

influences des collègues et des supérieurs hiérarchiques s’avèrent sans aucune influence sur

l’adoption de cette technologie par les employés interrogés.

Enfin, l’assistance technique, exerce un effet positif sur la décision d’adoption du e-learning.

Tandis que la compatibilité avec la nature de travail, l’implication de la direction générale et

le contrôle perçu du comportement n’ont pas d’effet sur l’adoption de la technologie en

question.

Sur le plan managérial, l’aboutissement de notre recherche nous permet d’adresser des

recommandations pratiques aux responsables de formation afin d’améliorer les conditions de

la mise en application d’une politique de formation à distance.

Nos résultats indiquent d’une part que l’assistance technique a un effet significatif sur

l’intention d’adoption du e-learning. Ainsi, nous proposons aux responsables d’instaurer des

sessions de mise à niveau périodique de l’unité chargée de l’administration du système de

formation à distance au sein de l’entreprise, qui comprend les techniciens, les ingénieurs, les

administrateurs, les pédagogues, les spécialistes en pédagogies Web, … et tous ceux qui sont

susceptibles d’assister les employés, que ce soit sur un niveau technique ou par des conseils et

des instructions d’utilisation. Cette dimension s’avère importante, selon les résultats de notre

étude, dans l’explication de l’intention d’adoption du e-learning, raison pour laquelle nous

recommandons aux responsables d’y accorder encore plus d’intérêt.

D’autre part, notre étude a confirmé l’existence d’un rapport positif entre l’implication de la

direction générale dans le projet d’e-learning et l’intention d’adoption de cette technologie.

Toutefois, si ce rapport est faible, nous pensons que ceci peut être dû à un manque de

communication interne sur le projet de l’école virtuelle. En effet, l’e-learning est un service

nouveau basé sur le TIC, destiné au personnel de l’entreprise, ce dernier doit donc disposer

d’informations nécessaires sur cette pratique de formation nouvellement instaurée. Par

ailleurs, des actions de sensibilisation relatives aux avantages et opportunités de

l’apprentissage en ligne peuvent être menées. Par conséquent, des croyances se développent et

se partagent et une culture d’apprentissage continu se développe entre les employés.

De plus, nous avons constaté que les supérieurs hiérarchiques n’ont pas d’influence sur

l’adoption de cette technologie. A cet égard, nous proposons à la direction générale de les

sensibiliser à encourager leurs subordonnés à s’inscrire au sein de l’école virtuelle, parce que

généralement l’employé est sensible aux recommandations de son chef hiérarchique. Un

intérêt devrait donc être accordé à ce détail.

Finalement, les résultats de l’étude soulignent que l’image de soi influence positivement

l’adoption du e-learning. Ce qui nous permet de constater que le fait d’adopter cette

technologie assure un épanouissement de la personnalité de l’employé et accentue en lui le

sentiment de fierté d’appartenir à l’entreprise. Il serait intéressant de mettre l’accent sur cette

dimension dans le plan de communication et de la considérer comme un axe d’importance

cruciale dans la stratégie de sensibilisation quant à l’adoption du e-learning, susceptible de

créer en lui le besoin d’acquérir une meilleure image aussi bien au sein de l’entreprise que

dans sa vie sociale en général.

Toute recherche empirique comporte certaines limites, la notre ne fait pas exception.

Sur le plan théorique, le choix du modèle de base, UTAUT (Venkatesh, 2003) peut sembler

réducteur, du fait que celui-ci soit un modèle général qui intègre huit modèles théoriques, et

qu’il ait considéré seulement les variables les plus significatives de chaque modèle. D’autres

variables moins significatives (la motivation extrinsèque, l’avantage relatif, les normes

subjectives…) que celles retenues par le modèle de base auraient, peut être, plus de

significativité si elles étaient incluses dans le modèle de la recherche. De plus, le nombre de

variables explicatives évaluées demeure restreint en considérant l’ensemble des facteurs

envisageables.

En outre, nous n’avons pas pris en considération l’éventuelle variation des perceptions des

employés à travers le temps. Il serait intéressant, dans une recherche ultérieure, de mener une

étude longitudinale et d’observer cette variation de perceptions et d’essayer de l’expliquer.

Il faut noter aussi, qu’on n’a pas pris en considération les salariés n’ayant fait que du

perfectionnement professionnel. Puisque cette formation n’est pas diplômante, elle est de

courte durée et elle n’a pas la même organisation que la formation retenue.

Sur le plan méthodologique, le questionnaire en tant qu’instrument de mesure présente des

faiblesses qui peuvent biaiser les résultats obtenus (Igalens et Roussel, 1998). Des erreurs de

mesure peuvent être induites par les conditions de diffusion du questionnaire. L’humeur des

répondants ou les questions ambigües peuvent conduire à des réponses biaisées qui

augmentent les erreurs de mesure.

Le sujet étudié touche à un domaine particulièrement vaste et récent qu’il faudrait bien traiter

afin d’en couvrir toutes les facettes.

D’autres recherches sont à entreprendre pour raffiner et améliorer les approches aussi bien

théoriques qu’empiriques du sujet. Ainsi, certaines pistes de recherches nécessitent

d’éventuels développements. L’intégration par exemple du rôle des variables culturelles dans

le modèle d’acceptation de la technologie en général, et dans l’étude de l’utilisation de la

formation électronique en particulier. Les travaux de Geert Hofstede sur les caractéristiques

des cultures nationales (individualisme, collectivisme ; masculinité, féminité ; distance

hiérarchique et contrôle de l’incertitude) peuvent enrichir l’étude des différences

interculturelles dans l’utilisation de l’e-learning. De plus la compréhension du comportement

des entreprises face à cette technologie éducative de formation à distance pourrait apporter

une explication au retard des entreprises tunisiennes dans la mise en place de ce projet au

profit de son personnel. Une étude sur les organisations serait utile pour répondre à la

question : Pourquoi les entreprises sont encore réticentes face à cette nouvelle pratique de

formation basée sur les TIC.

D’un autre coté, nous avons constaté que l’entreprise étudiée ne dispose pas d’une bonne

stratégie de communication et de marketing pour promouvoir son projet de formation à

distance à l’interne. Une étude pour proposer un plan de communication marketing relatif à ce

service destiné à la clientèle interne de la poste serait d’une utilité pratique aussi bien pour la

poste que pour les autres entreprises qui désirent mettre en place un tel projet.

En définitive, nous pensons qu’il serait judicieux de se demander dans qu’elle mesure le

projet e-learning mis en place au sein de l’entreprise contribue à l’implantation de

l’administration communicante en Tunisie telle préconisée par les autorités publiques.

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in e­learning: Assessing the impact of interactive video on learning effectiveness », 

Information and Management, Vol. 43, p. 15­27. 

Annexes

Guide d'entretien

(Destiné aux salariés)

1- Quelles sont les méthodes de formation que vous utilisez dans l’entreprise ?

2- Avez-vous effectué vous-même une formation électronique ? Selon vous quels sont

les intérêts de la formation à distance ?

3- Est ce que la façon dont l’e-formation est organisée vous convient ?

Un élément qui vous a plu ?

Un élément qui ne vous a pas plu ?

4- Qu’est ce que vous pensez du profil de vos collègues qui pratiquent l’e-formation ?

5- Vos supérieurs hiérarchiques vous ont-ils encouragé à pratiquer l’e-formation ? Qu’en

est-il du service GRH ?

6- Selon vous, quels sont les déterminants de succès des pratiques de formation, tant au

niveau organisationnel qu'au niveau individuel ?

7- D’après vous, quels sont les obstacles à ces déterminants ?

8- Comment les dépasser ?

9- Dans votre entreprise, quels sont les outils d'évaluation des résultats de la formation ?

Comment les jugez-vous ?

10- A Quel point vous jugez les formations à distance proposées dans votre entreprises

sont en concordance avec vos activités ?

Guide d'entretien

(Destiné aux responsables)

1- Quel est le niveau d'investissement de votre établissement en Nouvelles Technologies de

l'Information et de la Communication (Internet, Intranet, Extranet,...) ?

2- Quelles sont les méthodes de formation utilisées dans votre établissement ?

3- Quel est le degré de maîtrise de l’outil informatique par les employés ?

4- Avez-vous effectué vous-même une formation électronique ? Selon vous, quels sont les

intérêts de la formation électronique ?

5- Selon vous, quels sont les déterminants de succès des pratiques de formation, tant

au niveau organisationnel qu'au niveau individuel ?

6- D’après vous, quels sont les obstacles à ces déterminants ?

7- Comment les dépasser ?

8- Dans votre entreprise, quels sont les outils d'évaluation des résultats de la formation ?

Comment les jugez-vous ?

9- Avant la mise en place de ce mode de formation, avez-vous sensibilisé les salariés ?

10- Pensez vous avoir fait le nécessaire pour la promotion de ce mode de formation ?

Questionnaire de recherche(1)

Votre entreprise a développé une application particulière. Avec le soutient de La Poste, je

fais une étude qui cherche à cerner votre point de vue sur l’introduction de cette pratique

particulière. Il demeure entendu que toutes les réponses et les points de vue recueillis sont

strictement confidentiels et anonymes.

Tarek LASSOUED, doctorant en sciences de gestion

Vous n’êtes pas inscrit à l’école virtuelle

1. veuillez indiquer vos préférences par rapport aux propositions suivantes sachant que :

(1)« Pas du tout d’accord » (2) « Pas d’accord »(3) « Moyennement d’accord » (4)

« D’accord » (5)« Tout à fait d’accord ».

(1) (2) (3) (4) (5)La majorité de mes collègues utilisent l’e-formation.Beaucoup de mes collègues comptent sur le système d’e-formation.Je suis continuellement encouragé par mon supérieur hiérarchique pour utiliser l’e-formation.Mon supérieur hiérarchique est convaincu des avantages de l’e-formation.Mon supérieur hiérarchique soutient explicitement mon utilisation de l’e-formation.Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont plus de prestige que celles qui ne l’utilisent pas.Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont une bonne image.Je pense que l’utilisation de l’e-formation conviendrait à mon style de travail.le fait d’utiliser l’e-formation est professionnellement valorisant.la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation.La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation.je pense avoir les connaissances nécessaires pour utiliser l’e-formation.L’utilisation de l’e-formation est fortement soutenue et préconisé par mon entreprise.

Mon entreprise fait des efforts pour la promotion de l’école virtuelle.Je pense que les instructions nécessaires à la bonne utilisation de l’e-formation sont disponibles pour les personnes qui suivent la formation.Dans mon entreprise, le ou les spécialistes de l’e-formation prêtent toujours assistance en cas de problème à ceux qui en ont besoin.Je pense que L’utilisation de l’e-formation est adaptée à la nature de mon travail.Je pense que l’utilisation de l’e-formation conviendrait à ma façon de travailler.je pense avoir les compétences nécessaires pour utiliser l’e-formation.Je pense que l’e-formation n’est pas compatible avec les autres systèmes informatiques que j’utilise.J’ai le sentiment d’être bloqué dans mon évolution de carrièreJe préfèrerai suivre une formation classique plutôt qu’une formation à distance

Si je suis emmené a suivre une formation à distance avec l’école virtuelle

(1) (2) (3) (4) (5)Je pense que le mode d’utilisation de l’e-formation sera clair et compréhensible.Je pense qu’il sera facile pour moi de devenir compétent dans l’utilisation des outils de l’e-formation. Je pense trouver l’e-formation facile à utiliser.Je pense qu’apprendre à utiliser les outils de l’e-formation sera facile pour moi.Je pense que l’e-formation est utile pour mon travail.Je pense que l’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement.Je pense que je peux trouver un module qui me permettra d’augmenter ma productivité.Je pense que l’utilisation de l’e-formation améliore ma performance au travail.

(1)« Pas du tout d’accord » (2) « Pas d’accord »(3) « Moyennement d’accord » (4)

« D’accord » (5)« Tout à fait d’accord ».

2. Depuis quand vous utilisez un outil informatique (l’ordinateur) ?..........ans.

3. Avez-vous l’intention de vous inscrire au système de formation à distance dans les six

prochains mois ? (mettez (x) dans la case correspondante)

Tout à fait certain Certain Moyennement certain Pas certain Pas du tout certain

4. Identification du répondant :

Merci de votre précieuse collaboration

E-mail : tareklass@hotmail.com

Questionnaire de recherche(2)

Votre entreprise a développé une application particulière de formation à distance. Avec le

soutient de La Poste je fais une étude qui cherche à cerner votre point de vue sur

l’introduction de cette pratique particulière. Il demeure entendu que toutes les réponses et les

points de vue recueillis sont strictement confidentiels et anonymes.

Tarek LASSOUED, doctorant en sciences de gestion

Vous êtes inscrit à l’école virtuelle

1. Veuillez indiquer vos préférences par rapport aux propositions suivantes sachant que :

« Pas du tout d’accord »(1) « Pas d’accord »(2) « Moyennement d’accord »(3)

« D’accord »(4) « Tout à fait d’accord »(5).

(1) (2) (3) (4) (5)je trouve que mes liens avec l’e-formation sont clairs et compréhensibles.je trouve qu’il est facile pour moi de devenir compétent dans l’utilisation des outils de l’e-formation. je trouve l’e-formation facile à utiliser.Mon supérieur hiérarchique soutient explicitement mon utilisation de l’e-formation.je trouve que l’e-formation est utile pour mon travail.je trouve que l’utilisation de l’e-formation va me permettre d'accomplir mon travail plus rapidement.je trouve que l’utilisation de l’e-formation convient parfaitement avec ma

façon de travailler.je pense que l’utilisation de l’e-formation peut améliorer ma performance au travail.La majorité de mes collègues utilisent l’e-formation.je trouve qu’apprendre à utiliser les outils de l’e-formation est facile pour moi.Beaucoup de mes collègues comptent sur le système d’e-formation.Je suis continuellement encouragé par mon supérieur hiérarchique pour utiliser l’e-formation dans mon travail.Mon supérieur hiérarchique est convaincu des avantages de l’e-formation.je pense que l’utilisation de l’e-formation va augmenter ma productivité.Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont plus de prestige que celles qui ne l’utilisent pas.le fait d’utiliser l’e-formation est professionnellement valorisant

Dans mon entreprise, les personnes qui utilisent l’e-formation ont une bonne image.La direction générale fait preuve d’engagement clair et remarquable vis-à-vis de l’e-formation.L’utilisation de l’e-formation est fortement soutenue et préconisé par mon entreprise.Mon entreprise fait des efforts pour la promotion de l’école virtuelle.Je trouve que les instructions nécessaires à la bonne utilisation de l’e-formation sont disponibles pour les personnes qui suivent la formation.

(1) (2) (3) (4) (5)Je trouve l’utilisation de l’e-formation est adaptée à la nature de mon travail.Dans mon entreprise, le ou les spécialistes de l’e-formation sont prêts à nous assister en cas de problème.la direction générale a un grand intérêt à l’égard de l’e-formation.Je trouve que l’utilisation de l’e-formation convient avec mon style de travail.Je pense avoir les connaissances nécessaires pour utiliser l’e-formation.Je pense pouvoir maitriser l’utilisation de l’e- formation.Je pense avoir les compétences nécessaires pour utiliser l’e-formation.Je trouve que l’e-formation n’est pas compatible avec les autres systèmes informatiques que j’utilise.J’ai le sentiment d’être bloqué dans mon évolution de carrièreJe préfère suivre une formation classique plutôt qu’une formation à distance

« Pas du tout d’accord »(1) « Pas d’accord »(2) « Moyennement d’accord »(3)

« D’accord »(4) « Tout à fait d’accord »(5).

2. Depuis quand vous utilisez un outil informatique (l’ordinateur) ?..........ans.

3. Depuis quand êtes vous inscrit à l’école virtuelle ? …….

4. Identification du répondant :

Merci de votre précieuse collaboration

E-mail : tareklass@hotmail.com

&[Titre page]

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Effort attendu 1

Effort attendu 2

Effort attendu 3

Effort attendu 4

Corrélation Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

1,000,758,778,729

,7581,000

,775,733

,7781 ,000

,775,733

,729,733,814

1,000Signification (unilatérale) Effort attendu 1

Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

,000,000,000

,000

,000,000

,000,000

,000

,000,000,000

Déterminant = ,040

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage deKaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de Khi-deux approximé bartlett ddl

Signification de Bartlett

,854

525,6576

,000

Qualité de représentation

Initial ExtractionEffort attendu 1 1,000 ,808

Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

1,0001,0001,000

,809,863,814

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

ComposanteValeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des facteurs retenus

total %de la variance

% cumulés total %de la variance

% cumulés

EA1EA2EA3EA4

3,294,289,242,175

82,3407,2156,0594,386

82,34089,55595,614

100,000

3,294 82,340 82,340

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

&[Titre page]

Matrice des composantesa

Composante1

Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

,899,899,929,902

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Effort attendu 1

Effort attendu 2

Effort attendu 3

Effort attendu 4

Corrélation Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

1,000,809,843,815

,8091,000,783,736

,843,783

1 ,000,836

,815,736,836

1,000Signification (unilatérale) Effort attendu 1

Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

,000,000,000

,000

,000,000

,000,000

,000

,000,000,000

Déterminant =0,023

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage deMeyer-Olkin.

Test de sphéricité de Khi-deux approximébartlett ddi

Signification de Bartlett

,859

885,5226

,000

Qualité de représentation

Initial ExtractionEffort attendu 1 Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

1,0001,0001,0001,000

,882,809,881,841

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

&[Titre page]

Variance totale expliquée

Composante Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des facteurs retenus

total %de la variance

% cumulés total %de la variance

% cumulés

EA1EA2EA3EA4

3,412,273,164,151

85,3106,8164,0973,777

85,31092,12796,223

100,000

3,412 85,310 85,310

Méthode d’extraction : analyse en composantes principales.

Matrice des composantesa

Composante1

Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

,939,899,938,917

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %Observations Valide Exclusa

Total

3902

392

99,5,5

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de Cronbach

Alpha de Cronbach

basé sur des éléments

normalisésNombre

d’éléments,941 ,941 4

&[Titre page]

Matrice corrélation entre éléments

Effort attendu 1

Effort attendu 2

Effort attendu 3

Effort attendu 4

Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

1,000,806,818,780

,8061,000,800,765

,818,800

1 ,000,830

,780,765,830

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum PlageMaximum/Minium

Moyenne des éléments 3,876 3,851 3,910 ,059 1,015

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

VarianceNombre

d’élémentsMoyenne des éléments ,001 4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de l’échelle

en cas de suppression d’un élément

Variance de l’échelle en

cas de suppression d’un élément

Corrélation complète des

éléments corrigés

Carré de la corrélation

multiple

Alpha de Cronbach en

cas de suppression de l’élément

Effort attendu 1Effort attendu 2

Effort attendu 3

Effort attendu 4

11,6411,6311,5911,65

8,4839,0268,7718,741

,861,846,883,847

,745,720,782,730

,922,927,915,926

Test du T-carré de Hotelling

T-carré de Hotelling F ddl1 ddl2 Sig

4,091 1,357 3 387 ,256

&[Titre page]

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide Exclusa

Total

1672

169

98,81,2

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de cronbach

Alpha de cronbach basé

sur des éléments

normalisésNombre

d’éléments,928 ,928 4

Matrice de corrélation entre éléments

Effort attendu 1

Effort attendu 2

Effort attendu 3

Effort attendu 4

Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

1,000,756,778,729

,7581,000,775,733

,778,775

1 ,000,814

,729,733,814

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum PlageMaximum/Minium

Moyenne des éléments 3,271 3,174 3359 ,186 1,058

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

varianceNombre

d’élémentsMoyenne des éléments ,006 4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de l’échelle en

cas de suppression d’un élément

Variance de l’échelle en

cas de suppression d’un élément

Corrélation complète des

éléments corrigés

Carré de la corrélation

multiple

Alpha de Cronbach en

cas de suppression de l’élément

Effort attendu 1Effort attendu 2

Effort attendu 3

Effort attendu 4

9,919,799,729,83

9,3479,7579,3219,530

,819,820,868,824

,675,675,758,697

,911,911,895,909

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide Exclusa

Total

2380

238

100,0,0

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de cronbach

Alpha de cronbach basé

sur des éléments

normalisésNombre

d’éléments,942 ,942 4

Matrice corrélation entre éléments

Effort attendu 1

Effort attendu 2

Effort attendu 3

Effort attendu 4

Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

1,000,809,843,815

,8091,000,783,736

,843,783

1 ,000,836

,815,736,836

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum PlageMaximum/

MiniumMoyenne des éléments 3,921 3,878 3,950 ,071 1,018

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

VarianceNombre

d’élémentsMoyenne des éléments ,001 4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de l’échelle en

cas de suppression d’un élément

Variance de l’échelle en

cas de suppression d’un élément

Corrélation complète des

éléments corrigés

Carré de la corrélation

multiple

Alpha de Cronbach en

cas de suppression de l’élément

Effort attendu 1Effort attendu 2 Effort attendu 3 Effort attendu 4

11,7411,7611,7511,81

8,4239,1098,4858,443

,888,823,887,852

,790,692,791,743

,916,937,916,928

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Performance attendue1

Performance attendue2

Corrélation Performance attendue 1 1,000 ,778

Performance attendue 2Performance attendue 3Performance attendue 4

,778,696,101

1,000,825,077

Signification (unilatérale) Performance attendue 1Performance attendue 2Performance attendue 3Performance attendue 4

,000,000,061

,000

,000,120

&[Titre page]

Matrice de corrélationa

Performance attendue3

Performance attendue4

Corrélation Performance attendue 1Performance attendue 2Performance attendue 3Performance attendue 4

,696,825

1,000,122

,101,077,122

1,000Signification (unilatérale) Performance attendue 1

Performance attendue 2Performance attendue 3Performance attendue 4

,000,000

,031

,061,120,031

Déterminant =,121

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de Khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

,723

494,072

6

,000

Qualité de représentation

Initial Extraction

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

1,000

1,000

1,000

1,000

,798

,888

,836

,031

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

%de la

variance % cumulés total

%de la

variance % cumulés

PA1

PA2

PA3

2,553

,982

,309

63,817

24,558

7,724

63,817

88,375

96,099

2,553 63,817 63,817

PA4 ,156 3,901 100,000

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

&[Titre page]

Matrice des composantesa

Composant

e

1

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

,893

,942

,914

,176

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

237

1

238

99,6

,4

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,784 ,753 4

Matrice corrélation entre éléments

Performance

attendue 1

Performance

attendue 2

Performance

attendue 3

Performance

attendue 4

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

1,000

,778

,696

,101

,778

1,000

,825

,077

,696

,825

1 ,000

,122

,101

,077

,122

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage Maximum/

Minium

Moyenne des éléments 4,015 3,755 4,505 ,747 1,199

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments ,110 4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

12,15

12,30

12,16

11,56

4,299

4,246

4,587

7,688

,733

,806

,774

,708

,616

,762

,690

,019

,649

,606

,631

,906

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Performance

attendue1

Performance

attendue2

Corrélation Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

1,000

,786

,741

078

,786

1,000

,841

,116

Signification ( unilatérale) Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

,000

,000

,158

,000

,000

,068

&[Titre page]

Matrice de corrélationa

Performance Performance

attendue 3 attendue 4

Corrélation Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

,741

,841

1,000

,105

,078

,116

,105

1,000

Signification ( unilatérale) Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

,000

,000

,089

,158

,068

,089

Déterminant =,104

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de Khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

,746

370,959

6

,000

Qualité de représentation

Initial Extraction

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

1,000

1,000

1,000

1,000

,816

,893

,860

,030

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

Composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

%de la

variance % cumulés Total

%de la

variance % cumulés

PA1

PA2

PA3

PA4

2,598

,982

,267

,152

64,9557

24,553

6,683

3,808

64,955

89,509

96,192

100,000

2,598 64,955 64,955

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

&[Titre page]

Matrice des composantesa

Composante

1

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

,903

,945

,927

,173

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

167

2

169

98,8

1,2

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,790 ,762 4

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,681

,947

3,281

,589

4,515

1,179

1,234

,590

1,376

2,003

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

variance Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,317

,063

4

4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

11,25

11,44

11,28

10,21

4,644

4,682

4,803

8,227

,740

,826

,789

,107

,640

,767

,724

,014

,658

,611

,632

,917

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

390

2

392

99,5

,5

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,771 ,736 4

Matrice corrélation entre éléments

Performance

attendu 1

Performance

attendu 2

Performance

attendu 3

Performance

attendu 4

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

1,053

,767

,655

,060

,767

,985

,765

,042

,655

,765

,917

,060

,060

,042

,060

,469

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments 3,988 3,677 4,551 ,874 1,238

Variance des éléments ,856 ,469 1,053 ,584 2,244

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,149

,070

4

4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

Performance attendue 4

12,06

12,27

12,12

11,40

4,107

3,989

4,245

7,331

,713

,794

,750

,087

,579

,733

,658

,011

,634

,583

,614

,895

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Performance

attendue1

Performance

attendue2

Performance

attendue3

Corrélation Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

1,000

,778

,696

,778

1,000

,825

,696

,825

1,000

Signification ( unilatérale) Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

,000

,000

,000

,000

,000

,000

Déterminant = ,123

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

,725

490,240

3

,000

&[Titre page]

Qualité de représentation

Initial Extraction

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

1,000

1,000

1,000

,801

,895

,837

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

Composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

% de la

variance % cumulés Total

% de la

variance % cumulés

2,534

,309

,157

84,452

10,301

5,247

84,452

94,753

100,000

2,534 84,452 84,452

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Matrice des composantesa

Composante

1

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

,895

,946

,915

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

237

1

238

99,6

,4

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

&[Titre page]

Matrice de corrélationa

Performance

attendue1

Performance

attendue2

Performance

attendue3

Corrélation Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

1,000

,786

,741

,786

1,000

,841

,741

,841

1,000

Signification ( unilatérale) Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

,000

,000

,000

,000

,000

,000

Déterminant = ,105

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de Khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

,744

369,374

3

,000

Qualité de représentation

Initial Extraction

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

1,000

1,000

1,000

,822

,895

,863

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

Composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

% de la

variance % cumulés Total

% de la

variance % cumulés

2,580

,268

,152

85,985

8,932

5,083

85,985

94,917

100,000

2,580 85,985 85,985

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Matrice des composantesa

Composante

1

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

,907

,946

,929

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

&[Titre page]

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

167

2

169

98,8

1,2

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,917 ,918 3

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,403

1,066

3,281

1,008

3,479

1,179

,198

,171

1,0606

1,169

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,011

,010

3

3

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Performance attendue 1

Performance attendue 2

6,73

6,93

3,716

3,802

,796

,871

,640

,766

,914

,850

Performance attendue 3 6,76 3,906 ,835 ,724 ,870

&[Titre page]

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

390

2

392

99,5

,5

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,895 ,896 3

Matrice corrélation entre éléments

Performance

attendu 1

Performance

attendu 2

Performance

attendu 3

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

1,000

,753

,667

,753

1,000

,805

,667

,805

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,800

,985

3,677

,917

4,551

1,053

,874

,135

1,238

1,148

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,012

,005

3

3

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Performance attendue 1

Performance attendue 2

Performance attendue 3

7,51

7,72

7,57

3,433

3,280

3,572

,748

,852

,785

,578

,732

,656

,892

,799

,859

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclus a

Total

390

2

392

99,5

,5

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,800 ,801 2

Matrice corrélation entre éléments

Influence des

collègues1

Influence des

collègues2

Influence collègues 1

Influence collègues 2

1,000

,668

,668

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minimum

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,610

1,022

3,554

,962

3,667

1,081

,113

,119

1,032

1,124

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,006

,007

2

2

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Influence des collègues 1

Influence des collègues 1

3,67

3,55

1,081

,962

,668

,668

,446

,446

.a

.a

La valeur est négative en raison d’une covariance négative parmi les éléments. Par conséquent, les

hypothèses du modèle de fiabilité ne sont pas respectées. Vous pouvez vérifier les codages des

éléments

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

237

1

238

99,6

,4

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,762 ,762 2

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minimum

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,639

1,001

3,540

,970

3,738

1,033

,198

,063

1,056

1,065

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,020

,002

2

2

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

3,74

3,54

1,033

,970

,616

,616

,379

,379

.a

.a

La valeur est négative en raison d’une covariance négative parmi les éléments. Par conséquent, les

hypothèses du modèle de fiabilité ne sont pas respectées. Vous pouvez vérifier les codages des

éléments

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

169

0

169

100.0

,0

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,886 ,887 2

Matrice corrélation entre éléments

Influence des

collègues1

Influence des

collègues2

Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

1,000

,796

,796

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minimum

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,414

,988

3,402

,944

3,426

1,032

,024

,087

1,007

1,093

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,000

,004

2

2

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

3,43

3,40

1,032

,944

,796

,796

,634

,634

.a

.a

La valeur est négative en raison d’une covariance moyenne parmi les éléments. Par conséquent, les

hypothèses du modèle de fiabilité ne sont pas respectées. Vous pouvez vérifier les codages des

éléments.

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Performance

attendue1

Performance

attendue2

Corrélation Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

1,000

,796

,796

1,000

Signification ( unilatérale) Influence des collègues 1

Influence des collègues 2 ,000

,000

Déterminant = ,366

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin. ,500

Test de sphéricité de khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

167,340

1

,000

&[Titre page]

Qualité de représentation

Initial Extraction

Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

1,000

1,000

,898

,898

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

Composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

% de la

variance % cumulés Total

% de la

variance % cumulés

IC1

IC2

1,796

,204

98,811

10,189

89,811

100,000

1,796 89,811 89,811

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Matrice des composantesa

Composant

e

1

Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

,948

,948

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Influence des

collègues 1

Influence des

collègues 2

Corrélation Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

1,000

,616

,616

1,000

Signification ( unilatérale) Influence des collègues 1

Influence des collègues 2 ,000

,000

Déterminant = ,621

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

,500

111,857

1

,000

&[Titre page]

Qualité de représentation

Initial Extraction

Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

1,000

1,000

,808

,808

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

Composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

% de la

variance % cumulés Total

% de la

variance % cumulés

IC1

IC2

1,616

,384

80,796

19,204

80,796

100,000

1,616 80,796 80,796

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Matrice des composantesa

Composant

e

1

Influence des collègues 1

Influence des collègues 2

,899

,899

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Analyse factorielle

Matrice de corrélationa

Influence des

supérieurs

hierachiques1

Influence des

supérieurs

hierachiques2

Influence des

supérieurs

hierarchiques3

Corrélation Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

1,000

,574

,751

,574

1,000

,652

,751

,652

1,000

Signification ( unilatérale) Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

,000

,000

,000

,000

,000

,000

Déterminant = ,244

&[Titre page]

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

,701

327,618

3

,000

Qualité de représentation

Initial Extraction

Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

1,000

1,000

1,000

,782

,700

,838

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

Composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

% de la

variance % cumulés Total

% de la

variance % cumulés

ISH1

ISH2

ISH3

2,321

,441

,238

77,350

14,714

7,936

77,350

92,064

100,000

2,321 77,350 77,350

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Matrice des composantesa

Composant

e

1

Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

,884

,837

,916

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Fiabilité

&[Titre page]

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

235

3

238

98,7

1,3

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,853 ,853 3

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,616

1,076

3,472

,951

3,834

1,148

,362

,197

1,104

1,207

Matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,037

,012

3

3

Matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Influence supérieurs

hierarchiques1

Influence supérieurs

hierarchiques2

Influence supérieurs

hierarchiques3

7,37

7,01

7,31

4,432

3,987

3,299

,733

,655

,793

,576

,441

,636

,787

,858

,728

Analyse factorielle

&[Titre page]

Matrice de corrélationa

Influence des

supérieurs

hierachiques1

Influence des

supérieurs

hierachiques2

Influence des

supérieurs

hierachiques3

Corrélation Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

1,000

,768

,756

,768

1,000

,799

,756

,799

1,000

Signification ( unilatérale) Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

,000

,000

,000

,000

,000

,000

Déterminant = ,128

Indice KMO et test de Bartlett

Mesure de précision de l’échantillonnage de

Kaiser-Meyer-Olkin.

Test de sphéricité de Khi-deux approximé

Bartlett ddl

Signification de Bartlett

,756

341,490

3

,000

Qualité de représentation

Initial Extraction

Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

1,000

1,000

1,000

,832

,863

,854

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

Variance totale expliquée

Composante

Valeur propres initiales

Extraction Sommes des carrés des

facteurs retenus

Total

% de la

variance % cumulés Total

% de la

variance

% cumulés

ISH1

ISH2

ISH3

2,549

,251

,200

84,962

8,357

6,681

84,962

93,319

100,000

2,549 84,962 84,962

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

&[Titre page]

Matrice des composantesa

Composant

e

1

Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

,912

,929

,924

Méthode d’extraction : Analyse en composantes principales.

1 composantes extraites.

Matrice des composantes après rotationa

Une seule composante a été extraite. La solution ne peut pas subir une rotation.

Fiabilité

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

169

0

169

100,0

,0

100,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,910 ,911 3

Matrice corrélation entre éléments

Influence des

supérieurs

hierarchiques1

Influence des

supérieurs

hierarchiques2

Influence des

supérieurs

hierarchiques3

Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

1,000

,768

,756

,768

1,000

,799

,756

,799

1,000

Matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

&[Titre page]

Matrice de corrélation entre éléments

Influence des

supérieurs

hierarchiques1

Influence des

supérieurs

hierarchiques2

Influence des

supérieurs

hierarchiques3

Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

1,000

,679

,774

,679

1,000

,762

,774

,762

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,604

1,186

3,491

1,116

3,769

1,251

,279

,134

1,080

1,120

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,021

,005

3

3

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Influence des supérieurs

hierarchiques1

Influence des supérieurs

hierarchiques2

Influence des supérieurs

hierarchiques3

7,32

7,04

7,26

4,064

4,331

3,971

,775

,764

,838

,618

,600

,702

,864

,872

,808

Fiabilité

&[Titre page]

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

391

1

392

99 ,7

,3

100 ,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

Nombre

d’éléments

normalisés

,870 ,870 3

Matrice de corrélation entre éléments

Image de

soi1

Image de

soi2

Image de

soi3

Image de soi1

Image de soi2

Image de soi3

1,000

,814

,575

,814

1,000

,683

,575

,683

1,000

La matrice de corrélation est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,238

1,528

2,977

1,346

3,578

1,744

,601

,398

1,202

1,296

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,095

,040

3

3

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Image de soi1

Image de soi2

Image de soi3

6,74

6,55

6,14

5,446

4,473

5,584

,762

,841

,664

,664

,732

,467

,810

,730

,893

&[Titre page]

Fiabilité

Avertissements

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclusa

Total

389

3

392

99,2

,8

100 ,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Matrice de corrélation entre éléments

Implication

de la DG1

Implication

de la DG2

Implication

de la DG3

Implication

de la DG4

Implication de la DG 1

Implication de la DG 2

Implication de la DG 3

Implication de la DG 4

1,000

,560

,177

,438

,560

1,000

,183

,402

,177

,183

1,000

,124

,438

,402

,124

1,000

La matrice de corrélation est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

4,496

2,264

4,350

,381

4,591

7,126

,242

6,744

1,056

18,680

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,013

10,543

4

4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

Variance de

l’échelle en Corrélation

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

d’un élément

cas de

suppression

d’un élément

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

cas de

suppression

de l’élément

Implication de la DG 1

Implication de la DG 2

Implication de la DG 3

Implication de la DG 4

13,52

13,39

13,40

13,63

10,023

10,754

3,643

10,187

,386

,405

,197

,297

,372

,350

,043

,228

,250

,290

,705

,291

Fiabilité

Avertissements

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclus a

Total

390

2

392

99,5

,5

100 ,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,704 ,724 3

Matrice de corrélation entre éléments

Implication de

la DG 1

Implication de

la DG 2

Implication de

la DG 4

Implication de la DG 1

Implication de la DG 2

Implication de la DG 4

1,000

,559

,436

,559

1,000

,403

,436

,403

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

4,468

,643

4,351

,381

4,592

,845

,241

,465

1,055

2,219

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,015

,057

3

3

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Implication de la DG 1

Implication de la DG 2

Implication de la DG 4

8,94

8,81

9,05

1,683

2,219

1,660

,575

,563

,477

,366

,343

,227

,543

,606

,696

Fiabilité

Avertissements

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclus a

Total

390

2

392

100,0

,0

100 ,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,615 ,622 2

Matrice de corrélation entre éléments

Conditions

facilitatrices1

Conditions

facilitatrices2

Conditions facilitatrices1

Conditions facilitatrices2

1,000

,452

,452

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

&[Titre page]

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,781

1,296

3,508

1,069

4,054

1,524

,546

,456

1,156

1,426

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,149

,104

2

2

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Conditions facilitatrices 1

Conditions facilitatrices 2

3,51

4,05

1,524

1,069

,452

,452

,204

,204

.a

.a

Fiabilité

Avertissements

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclus a

Total

390

0

392

100,0

,0

100 ,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,916 ,916 3

&[Titre page]

Matrice de corrélation entre éléments

Compatibi

lité1

Compatibi

lité2

Compatibi

lité3

Compatibilité1

Compatibilité2

Compatibilité3

1,000

,839

,715

,839

1,000

,801

,715

,801

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,640

1,207

3,610

1,166

3,661

1,266

,051

,100

1,014

1,086

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,001

,003

3

3

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Compatibilité1

Compatibilité2

Compatibilité3

7,27

7,31

7,26

4,244

4,169

4,515

,819

,886

,790

,708

,787

,648

,890

,833

,912

Fiabilité

Avertissements

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide 390 99,5

Exclus a

Total

2

392

,5

100 ,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

&[Titre page]

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,539 ,569 4

Matrice de corrélation entre éléments

Contrôle du

comporteme

nt perçu1

Contrôle du

comporteme

nt perçu2

Contrôle du

comporteme

nt perçu3

Contrôle du

comporteme

nt perçu4

Contrôle du

comportement perçu1

Contrôle du

comportement perçu2

Contrôle du

comportement perçu3

Contrôle du

comportement perçu4

1,000

,412

,492

,098

,412

1,000

,549

-,050

,492

,549

1,000

-,012

,098

-,050

-,012

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,370

1,303

2,028

,851

4,018

1,565

1,990

,714

1,981

1,840

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,821

,099

4

4

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques complètes sur les éléments

Moyenne de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Variance de

l’échelle en

cas de

suppression

d’un élément

Corrélation

complète des

éléments

corrigés

Carré de la

corrélation

multiple

Alpha de

Cronbach en

cas de

suppression

de l’élément

Contrôle du

comportement perçu1

Contrôle du

comportement perçu2

Contrôle du

comportement perçu3

Contrôle du

comportement perçu4

9,78

9,74

9,46

11,45

4,756

5,236

5,663

7,066

,483

,411

,510

,019

,284

,332

,387

,020

,315

,391

,345

,726

&[Titre page]

Fiabilité

Avertissements

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Récapitulatif des observations traitées

N %

Observations Valide

Exclus a

Total

391

1

392

99,7

,3

100 ,0

Suppression par liste basée sur toutes les variables de la procédure.

Statistiques de fiabilité

Alpha de

Cronbach

Alpha de

Cronbach

basé sur des

éléments

normalisés

Nombre

d’éléments

,725 ,738 3

Matrice de corrélation entre éléments

Contrôle du

comporteme

nt perçu1

Contrôle du

comporteme

nt perçu2

Contrôle du

comporteme

nt perçu3

Contrôle du

comportement perçu1

Contrôle du

1,000 ,413 ,491

comportement perçu2

Contrôle du

comportement perçu3

,413

,491

1,000

,548

,548

1,000

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Moyenne Minimum Maximum Plage

Maximum/

Minium

Moyenne des éléments

Variance des éléments

3,815

1,216

3,691

,848

4,018

1,460

,327

,612

1,089

1,721

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Statistiques récapitulatives sur les éléments

Variance

Nombre

d’éléments

Moyenne des éléments

Variance des éléments

,031

,105

3

3

La matrice de covariance est calculée et utilisée dans l’analyse.

Les indices clés admis pour l’ajustement du modèle

Indices Description Valeurs CLES

Indices absolus

GFI (Goodness of Fit)

AGFI (adjusted.

Goodness of Fit)

Ces indices variant entre 0 et 1 et représentent la part

de la variance et de la covariance expliquée par le

modèle.

Le AGFI est un GFI ajusté par le nombre de variables

par rapport au degré de liberté. Ces indices sont

sensibles à la taille de l’échantillon mais aussi à la

complexité du modèle.

>0.9

X2

Le Chi-deux est utilisé pour tester l’hypothèse nulle

selon laquelle le modèle de structures factorielles

proposé s’ajuste bien aux données empiriques. Le

principe est de comparer la matrice de covariances (ou

de corrélations) prédite par le modèle avec celle que

donnerait un modèle « saturé » qui prédirait

parfaitement les données observées.

-

RMR (Root Mean

Square Residual)

C’est la racine carrée de la moyenne des résidus

ajustés au carré. C’est un indice de la valeur moyenne

des résidus du modèle.

Proche de 0

RMSEA (Root Mean

Square Error of

Différence moyenne attendue dans la population

totale, par degré de liberté. Cet indice est indépendant <0.08 et si

Approximation) de la taille de l’échantillon et de la complexité du

modèle. Il évalue en effet la stabilité du modèle étudié.

possible <0.05

Hoelter’s Critical N Le développement de l’indice de Hoelter résulte d’une

tentative de trouver un indice d’ajustement

indépendant de la taille de l’échantillon.

Hoelter a proposé qu’une valeur au dessus de 200 soit

indicative d’un modèle qui représente en juste

proportion les données de l’échantillon.

>200

Indices incrementaux

NFI (Normed Fit Index) Proportion de la covariance totale entre les variables

expliquées par le modèle testé par rapport au modèle

de base ( le modèle nul)

>0.9

TLI ou NNFI (Non-

Normed Fit Index)

Compare le manque d’ajustement du modèle à tester

par rapport à celui du modèle de base.

>0.9

CFI (Comparative Fit

Index)

Mesure la diminution relative au manque d’ajustement.

C’est une amélioration du NFI.

>0.9

Indices de parsimonie

X2 normé

X2/ degré de liberté indique le degré de parsimonie

« absolue ». il permet de déceler les modèles « sur -

ajustés» ou « sous-ajustés »

Entre 1 et 5

PNFI (Parsimony

adjustment NFI)

Résulte de l’ajustement de NFI par rapport au degré

de liberté du modèle testé

>0.9 et dans la

pratique >0.6

Model Fit Summary

CMIN

Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF

Default model 242 1599,160 686 ,000 2,331

Saturated model 928 ,000 0

Independence model 116 7500,487 812 ,000 8,202

Baseline Comparisons

ModelNFI

Delta1

RFI

rho1

IFI

Delta2

TLI

rho2CFI

Default model ,787 ,748 ,866 ,838 ,863

Saturated model 1,000 1,000 1,000

Independence model ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

Parsimony-Adjusted Measures

Model PRATIO PNFI PCFI

Default model ,845 ,665 ,729

Saturated model ,000 ,000 ,000

Independence model 1,000 ,000 ,000

NCP

Model NCP LO 90 HI 90

Default model 913,160 800,375 1033,633

Saturated model ,000 ,000 ,000

Independence model 6688,487 6414,670 6968,825

FMIN

Model FMIN F0 LO 90 HI 90

Default model 4,100 2,341 2,052 2,650

Saturated model ,000 ,000 ,000 ,000

Independence model 19,232 17,150 16,448 17,869

RMSEA

Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE

Default model ,058 ,055 ,062 ,000

Independence model ,145 ,142 ,148 ,000

AIC

Model AIC BCC BIC CAIC

Default model 2083,160 2173,649

Saturated model 1856,000 2203,000

Independence model 7732,487 7775,862

ECVI

Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI

Default model 5,341 5,052 5,650 5,573

Saturated model 4,759 4,759 4,759 5,649

Independence model 19,827 19,125 20,546 19,938

HOELTER

ModelHOELTER

.05

HOELTER

.01

Default model 184 191

ModelHOELTER

.05

HOELTER

.01

Independence model 37 49

Résumé

La formation électronique présente des avantages aussi bien pour l’apprenant que pour

l’organisation. L’objectif de cette recherche est de délimiter les déterminants de l’adoption de

la formation électronique chez les salariés. Les différents courants théoriques traitant le

comportement des individus envers l’utilisation des innovations technologiques permettent

d’appréhender les variables qui influencent l’adoption de la formation électronique.

Le modèle choisi au niveau de cette étude est inspiré de la théorie unifiée de l'acceptation et de

l'utilisation de la technologie de Venkatesh et Davis (2003). Ce modèle inclut des variables

individuelles et organisationnelles. La validation empirique du modèle a été effectuée sur un

échantillon de 392 employés de la poste tunisienne. L’analyse des résultats de la recherche a

été réalisée à l’aide des analyses factorielles et des méthodes d’équations structurelles.

Nos résultats montrent que l’adoption du e-learning au sein de la poste est influencée, en

premier lieu, par l’image de soi, l’assistance technique et la perception de la facilité d’usage.

Quant à l’implication de la direction générale et l’influence des collègues, ce sont les deux

variables qui ont été plus significatives respectivement chez les non inscrits et les inscrits.

Mots-clés : formation électronique, nouvelles technologies de l’information et de la

communication, adoption de l’e-learning, équations structurelles, Tunisie.

Abstract :

E-learning presents advantages as well for trainees that for organization. The purpose of this

research is to discover the adoption determinants of effective online training. The different

theoretical currents treating the behavior of individuals towards the technological innovation

utilization permit to identify variables that influence the adoption of e-learning.

This study is focused on the model of the Unified Theory of Acceptance and Use of

Technology elaborated by Venkatesh and Davis (2003). This model contains individual and

organizational factors. Empirical study is conducted on a sample of 392 Tunisian postal

workers. Factor analysis and structural equations were used. Our results show that the

adoption of e-learning in the post is influenced primarily by the self-image, technical

assistance and perceived ease of use. As for the involvement of senior management and

influence colleagues, they are two variables that were most significant respectively at the

unregistered and registered.

Keywords: e-learning, new technologies of information and communication, the adoption of

online training, structural equations, Tunisia.