En Lichtenberg, 1999 ; Bresnahan et al.,

En principes ce courant d’approches penche à connaitre les gains
en productivité, en finances ou en stratégies génères par le système
d’information. Dans cette même optique, certaines de ces approches d’évaluation
de la variance, s’articulent essentiellement autour de l’analyse économique
visant à mesurer les gains de productivité liés au système d’information, alors
que d’autre se centrent sur les avantages concurrentiels que les systèmes
d’information procurent.

–         
Evaluation des SI
fondée sur l’analyse économique

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Parmi les approches fondées sur l’analyse économique, il existe
celles qui tendent à constater les écarts entre les investissements mis en faveur
des systèmes et des technologies de l’information et les bénéfices de
productivité.

Dans ce sens, plusieurs recherches ont été menées afin de prouver le
lien entre les investissements en SI et la productivité opérationnelle et
financières des organisations. Les résultats sont bien évidements différents,
dans le mesure ou certaines études infirment qu’aucun lien n’existe entre les
technologies d’information et la productivité (Lucas, 1975?; Turner, 1985?;
Markus et Soh, 1993)
alors que d’autres le confirment (Lichtenberg, 1995?;
Brynjolfsson et Hitt, 1996?; Lehr et Lichtenberg, 1999 ; Bresnahan et al.,
2002). Face à cette panoplie de littérature empirique controversée, il existe
quatre scénarios expliquant le paradoxe de la productivité : la
possibilité d’une mauvaise mesure des inputs et outputs, le délai dans
l’obtention des bénéfices, une redistribution des bénéfices dans le secteur et
enfin une mauvaise gestion des SI.

Les évaluations fondées sur l’analyse économique, représentent des
limites qui se résument essentiellement dans la négligence des bénéfices
intangible qui sont principalement liés aux SI et dans la prise en
considération que les ratios financiers et comptables tout en limitant le rôle
stratégique que jouent les SI. Compte tenu de ces limites, d’autres approches
vont essayer de mesurer l’impact des SI sur la performance des entreprises en
optant pour une analyse concurrentielle et stratégique.

 

–         
Evaluation des SI
fondée sur l’analyse concurrentielle

Par cette approche, on procède à l’estimation de la contribution
du système d’information dans une perspective stratégique, autrement dit, le SI
est évalué en appréciant son poids stratégique. Ceci qualifie le SI comme étant
un avantage concurrentiel pour l’organisation, chose qui a été prouvée par les
travaux de Porter et Millar (1982, 1986) qui portent surtout sur les concepts
de la rivalité élargie et de la chaine de valeur.

Les SI et le modèle de la concurrence élargie : Selon Porter (1982)
l’environnement externe de toute organisation est influencé par cinq forces
concurrentielle qu’elle doit maitriser à savoir : l’intensité de la
concurrence, les nouveaux entrants, les produits de substitution, le pouvoir de
négociation des clients et le pouvoir de négociation des fournisseurs.

En
1985, afin de confirmer l’impact des SI sur la concurrence, Porter et Millar proposent étude structurée de l’impact des systèmes
d’information sur les cinq forces concurrentielles. Ils montrent que les SI
changent la concurrence et signalent que les SI affectent l’ensemble des cinq
forces concurrentielles.

La chaîne de valeur et impact des SI : Pour Porter et
Millar, chaque activité est composée d’une partie physique visant à réaliser
l’activité et d’une partie informationnelle essentielle à la récolte et la
circulation des données. Ainsi, la révolution informationnelle affecte les
activités, en proposant des logiciels d’aide à la décision, en automatisant les
processus, en offrant des bases de données colossaux, même si le poids des SI
comme facteur stratégique diffèrent selon les secteurs économiques.

1.1.  Approches processuelles

Ces approches permettent de mesurer l’investissement mis en faveur
dans les systèmes d’information (input) et le résultat obtenu (output), elles
donnent ainsi la possibilité d’analyser la contribution des systèmes
d’information à la performance de l’organisation. Ceci permet également un élargissement
du champ de l’évaluation, dans la mesure où on ne cherche pas simplement
d’évaluer la contribution du SI à la création de la performance, mais on tente
d’évaluer le système d’information en lui-même.

 

 

–         
La théorie de la
structuration de Giddens (1987) et l’évaluation

Afin de concevoir la nature des interactions entre les
technologies et les organisations, la théorie de la structuration examine
profondément, dans le cadre de l’évaluation des Systèmes d’information, ces
d’interactions entre les technologies et les acteurs.

D’une part, cette théorie exposent les effets incertains et non
prévus de l’interaction entre SI et organisation grâce à la prise de conscience
de l’importance de l’aspect social et des interprétations concernant la
technologie. Les effets qui résultent de la mise en place d’une technologie
peuvent être très distinctes selon l’entreprise ou l’individu concerné. D’autre
part, les effets de l’implémentation d’un SI dans une organisation s’attachent essentiellement
de l’appropriation que l’individu s’en fait. En revanche, les travaux de la
théorie de la structuration en SI n’expriment toujours pas d’importance aux
intentions des acteurs, aux notions de pouvoir, de concurrence, de contrôle, à
la dimension politique, et plus largement aux relations entre individus.

–         
L’approche
sociotechnique

L’approche sociotechnique estime que toute entreprise est
constituée d’un système social et d’un système technique, et que son efficacité
découle de l’optimisation et l’amélioration mutuelle de ces deux sous-systèmes,
qui fait que si l’un d’eux fonctionne mal, l’organisation risque de rencontrer
des dysfonctionnements. En effet, dans la recherche en sociotechnique, cette
approche examine l’articulation et les interfaces techniques qui attachent les
ressources humaines et la société, et les ressources humaine à la machine, dont
les réseaux informatiques et bases de données.

De plus, de nombreuses recherches qui concernent l’évaluation des systèmes
d’information insistent sur l’imbrication de l’utilisateur dans le système
technique. Par ailleurs, on peut joindre à ces approches sociotechniques,
celles qui renvoient aux problématiques de la concordance (fit) avec les tâches
des acteurs.

Les points faibles de cette approche se lient aux modalités des
interactions entre le sous-système technique et le sous-système social qui ne
sont pas assez déterminées. Dans ce sens, l’adaptation nécessaire à l’aboutissement
des objectifs demeure assez floue conceptuellement.

2.  
 Les modèles de référence d’évaluation des SI :
ISSM et TAM

2.1.   L’évaluation
du succès des SI : les modèles ISSM (1992, 2003)

En 1992, Delone et MacLean, exposent un modèle
d’évaluation du succès des systèmes d’information (Information Systems Success
Model). Ils proposent un modèle à dimensions multiples du succès des SI qui
considère le succès comme une démarche construite et qui doit impliquer à la
fois des effets temporels et de variance. Dans ce modèle, la qualité du système
et celle de l’information touche à la fois l’utilisation du système
d’information et la satisfaction de l’usager. La satisfaction de ces derniers
peut influencer l’emploi des systèmes d’information, mais aussi, en revanche,
l’utilisation affecte la satisfaction des usagers. Les effets individuels conduisent
à des impacts organisationnels. Les auteurs suggèrent de contextualiser le
modèle pour chaque évaluation effectuée.Ce
modèle, qui va constituer un renvoi, sera l’objet de nombreuses remarques et de
tentatives d’affirmation empiriques En 2003, Delone et Maclean présentent un
modèle amélioré afin de répliquer aux principales critiques faites à leur
premier modèle concernant la nature processuelle et/ou causale de celui-ci, la
conceptualisation de la variable emploi et la prise en considération du
contexte. Ils proposent ainsi trois changements essentiels à leur modèle
initial. Ils additionnent comme variable indépendante, la qualité du service
rendu aux usagers. Ils remplacent la variable «?utilisation?» avec deux
sous-variables?: l’intention d’utiliser et l’utilisation réelle. Ils rassemblent
tous les effets en un seul, appelé «?bénéfices nets?», même si, pour certaines
études, ils préconisent une segmentation plus pointue. Le modèle ISSM (2003) a
été essayé soit dans sa totalité soit partiellement, les résultats témoignent
de la conformité de ce modèle.

2.2.  Les Modèles de l’Acceptation de la Technologie
(TAM)

La
plupart des modèles de l’acceptation de la technologie se sont intéressés à
l’emploi des systèmes d’information par le biais du concept d’adoption de la
technologie. Pourquoi les individus acceptent-ils ou rejettent-ils les
technologies?? De plusieurs recherches se sont focalisées sur cette question et
sur les variables qui influencent l’usage d’un système d’information. Davis
(1989), par exemple, se pose la question sur le lien entre l’usage et les comportements
envers les technologies en se référant à la théorie de l’action raisonnée de
Fishbein et Ajzen (1975). Il présente un modèle (TAM) constitué notamment de
deux variables, « l’utilité perçue » et « la perception de la
facilité d’utilisation ». Ces deux variables s sont d’une importance
indispensable pour les attitudes d’acceptation de l’utilisation des technologies.
Davis a défini l’utilité perçue (U) comme l’estimation de la probabilité
subjective de l’usager que l’emploi d’un système informatique accroit sa performance
dans l’accomplissement des tâches dans l’organisation. La facilité
d’utilisation (EOU) est définie comme le degré de facilité d’usage de la
technologie à lequel l’usager s’attend.
Venkatesh
et Davis (2000) ont effectué un lien direct entre la facilité de l’utilisation
et l’intention de comportement (BI). Ainsi l’introduction des normes
subjectives prend en considération les études qui avaient déjà prouvé leurs
rôles dans une condition obligatoire et c’est pour ceci que le volontarisme est
additionné comme une variable à effet modérateur sur le lien entre les normes
subjectives et l’intention d’utilisation.

 

L’expérience
est aussi intégrée comme une variable à effet modérateur, tant pour le lien
entre les normes subjectives et l’intention d’utilisation qu’entre ces mêmes
normes subjectives et l’utilité perçue. Dans les deux cas, Venkatesh et Davis
(2000) suppose que l’effet direct positif attendu des normes subjectives que ce
soit sur l’utilité perçue ou sur l’intention d’utilisation va baisser dans les
conditions d’un accroissement de l’expérience.

Un
autre concept avancé par Venkatesh et Davis est l’image, qu’ils définissent
comme le niveau dans lequel l’utilisation d’une technologie est vue comme une occasion
d’améliorer le statut d’un individu dans l’environnement social dans lequel il
s’aperçois.