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Diffusion du commerce électronique en Tunisie : une
analyse et modélisation des comportements d’adoption
de l’internet et des services marchands par les jeunes
Mouna Sebei
To cite this version:
Mouna Sebei. Diffusion du commerce électronique en Tunisie : une analyse et modélisation des com-
portements d’adoption de l’internet et des services marchands par les jeunes. Economies et finances.
Université Côte d’Azur; Institut supérieur de gestion (Tunis), 2018. Français. ￿NNT : 2018AZUR0030￿.
￿tel-02056331￿
HAL Id: tel-02056331
https://theses.hal.science/tel-02056331
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THÈSE DE DOCTORAT
Diffusion du commerce électronique en
Tunisie : une analyse et modélisation des
comportements d’adoption de l’internet et
des services marchands par les jeunes.
Mouna SEBEI
GREDEG- LARODEC
en Sciences
grade
docteur
Présentée en vue de l’obtention
de
du
économiques d'Université Côte d'Azur
et de
l’Institut Supérieur de Gestion de Tunis
Dirigée par
: Pr. Stéphane NGO-Mai
Co-encadrée par : Pr. Adel KARAA
Co-encadrée par : MCF. Amel ATTOUR
Soutenue le : 18 décembre 2018.
Devant le jury, composé de :
Amel Attour, Maître de conférences, Université Nice
Sophia Antipolis
Slim Driss, Professeur, Essec Tunis.

Adel Karaa, Professeur, ISG de Tunis.
Fabrice Leguel, Maître de Conférences HDR,
Université Paris XI.

Stéphane NGO MAI, Professeur, Université Nice
Sophia Antipolis.
Dominique Torre, Professeur, Université Nice Sophia
Antipolis.

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Diffusion du commerce élèctronique en Tunisie : une
analyse et modèlisation des comportements d’adoption
de l’internet et des services marchands par les jeunes.
Devant le jury, composé de :
Président du Jury :
Dominique Torre, Professeur, Université Nice Sophia Antipolis.
Directeur de la thèse :
Stéphane NGO MAI, Professeur, Université Nice Sophia Antipolis.
Co-directeur de la thèse :
Adel Karaa, Professeur, ISG de Tunis.
Co-directrice de la thèse :
Amel Attour, Maître de conférences, Université Nice Sophia Antipolis.
Rapporteurs :
Slim Driss, Professeur, Essec Tunis,
Fabrice Leguel, Maître de Conférences HDR, Université Paris XI.
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Diffusion du commerce élèctronique en Tunisie : une analyse et modèlisation des
comportements d’adoption de l’internet et des services marchands par les jeunes.
A l’ère de la troisième révolution internet, celle de l’internet des objets (IoT), beaucoup
d’espoir sont tournés vers les technologies numériques pour développer les économies et
notamment, dynamiser le commerce local. Dans les pays du Maghreb, en Tunisie notamment,
ces espoirs sont tournés du côté de la demande. Plus précisément, à l’issu du printemps arabe,
et en raison du rôle qu’ont joué les réseaux sociaux (Facebook notamment) pour mobiliser les
jeunes à manifester dans les rues de Tunis, le nouveau ministère du commerce fonde ses espoirs
dans cette population jeune pour développer le commerce électronique. Partant de ce constat,
cette thèse propose d’étudier si les jeunes tunisiens sont les early adopters qui permettront de
diffuser le commerce électronique en Tunisie. Pour cela, la problématique de recherche porte
sur les facteurs d’adoption du commerce électronique par les jeunes en Tunisie. Pour répondre
à cette question de recherche, la thèse propose dans un premier temps de dresser l’état des lieux
de la diffusion de l’internet au sein d’une population de jeunes étudiants. Préalablement, elle
propose dans la première partie de la thèse un état des lieux de la couverture du territoire en
technologies d’accès aux services numériques. Cet état des lieux est discuté à l’appui d’une
revue de la littérature sur la fracture numérique. Dans un deuxième temps, elle propose une
analyse empirique et exploratoire menée auprès d’un échantillon de 400 étudiants tunisiens
environ. Cette étude porte sur les facteurs d’adoption de l’internet et des services marchands
(commerce électronique). Structurée en deux parties, le premier volet de l’enquête est exploité
à l’aide de statistiques économétriques et le deuxième volet mobilise les méthodes d’analyse
d’équations structurelles.
Les résultats de la thèse montrent que si l’usage de l’internet est relativement bien diffusé
auprès des jeunes tunisiens, la disposition à adopter le commerce électronique doit en revanche
être encouragée. Pour cela, un modèle d’adoption est proposé en deuxième partie de la thèse. Il
met en évidence quels facteurs favorisent ou inhibent l’adoption du commerce électronique en
Tunisie. Les résultats de ce modèle et des travaux menés dans la partie 1 permettent dans la
partie conclusive de la thèse de formuler différentes recommandations à l’égard des entreprises
engagées dans un projet de mise en ligne de leur activité commerciale d’une part, et d’autre part
envers les acteurs publics pour favoriser l’adoption des services internet marchands en Tunisie.
Mots-clés : commerce électronique, internet des objets (IoT), fracture numérique, early
adopters, jeunes tunisiens
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Diffusion of e-commerce in Tunisia: an analysis and modeling of adoption behavior of the
internet and market services by young people.
In the era of the third Internet revolution, that of the Internet of Things (IoT), a lot of hope is
turned to digital technologies to develop economies and boost local trade. In the Maghreb
countries, especially in Tunisia, those hope are turned on the demand side. More specifically,
at the end of the Arab Spring, and because of the role played by social networks (Facebook in
particular) to mobilize young people to demonstrate in the streets of Tunis, the new Ministry of
Commerce hopes in this population young to develop e-commerce. Based on this observation,
this thesis proposes to study whether young Tunisians are the early adopters who will
disseminate e-commerce in Tunisia.For this, the research problematic focuses on the factors of
adoption of e-commerce by young people in Tunisia. To answer this research question, the
thesis proposes at first to draw upthe inventory of the diffusion of the internet within a
population of young students. Before doing so, we propose in the first part of the thesis an
inventory of the technologies territory’s coverage of the access to digital services. This
inventory is discussed in support of a review of the literature on the digital divide.
In a second step, she proposes an empirical and exploratory analysis conducted with a sample
of about 400 Tunisian students.This study focuses on the adoption factors of the Internet and
market services (e-commerce).Structured in two parts, the first part of the survey is exploited
using econometric statistics and the second part uses structural equation analysis methods.
The results of the thesis show that while the use of the internet is relatively well distributed to
young Tunisians, the willingness to adopt e-commerce should be encouraged.
For this, an adoption model is proposed in the second part of the thesis. It highlights what factors
encourages or inhibit the adoption of e-commerce in Tunisia.The results of this model and the
work carried out in Part 1 allow in the concluding part of the thesis to make various
recommendations to companies engaged in a project to put their commercial activity online on
one hand, and on the other hand towards the public actors to encourage the adoption of the
internet marketing services in Tunisia.
Keywords:e-commerce, Internet of Things (IoT), digital divide, early adopters, young
Tunisians.
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DEDICACES
Je dédie cette thèse,
A mes parents, pour leur affection et leurs encouragements
A mon frère, ma belle-sœur et mes chers Rayan et Cyril, pour leur constante présence et soutien
A mes directeurs qui ont cru en moi et m’ont permis d’achever ce travail,
A toutes les personnes proches qui m’ont soutenue et encouragée.
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REMERCIEMENTS
Les années de préparation de cette thèse furent un chemin parsemé de difficultés, mais
également de moments intenses et riches par la qualité de l’accompagnement dont j’ai pu
bénéficier. Mes sincères remerciements s’adressent de ce fait à mon directeur de thèse, le
Professeur Stéphane Ngo Mai, qui a su m’accompagner dans mes premiers pas dans la thèse en
fournissant des conseils avisés et en orientant mes choix. Ensuite, mes co-directeurs de thèse
Madame Amel Attour et le Professeur Adel Karaa qui m’ont inculqué le sens de la rigueur dans
la recherche et m’ont fourni leurs précieux conseils qui ont aidé à la structuration de mon étude.
J’espère qu’à travers ce travail, j’aurais pu refléter le temps et l’énergie qu’ils m’ont
aimablement consacrés.
Je remercie, par la même occasion, les enseignants-chercheurs qui ont accepté de faire partie
de ce jury : Professeur Slim Driss, Maître de Conférences Habilité à diriger des recherches,
Fabrice Leguel et Professeur Dominique Torre. Je les remercie d’avoir accepté d’évaluer mon
travail, pour le temps qu’ils auront consacré à la lecture de celui-ci et leur présence à la
soutenance.
Je souligne également le rôle important du laboratoire de recherche GREDEG et les enseignants
de l’UNS et particulièrement de l’ISEM qui à travers leur disponibilité et formations dispensées
ont contribué, chacun à leur manière à ce que cette mission s’accomplisse dans de bonnes
conditions. Je remercie également toutes les personnes qui ont participé aux enquêtes et tous
les étudiants pour l’intérêt qu’ils ont porté à cette étude.
Ce travail de longue haleine n’aurait pas pu aboutir sans le soutien de mes parents, ma famille
et mes amis qui ont toujours cru en moi et à qui j’adresse toute ma gratitude pour le soutien
infaillible qu’ils ont su m’apporter au moment où j’en avais le plus besoin. Je tiens à les
remercier pour leur patience et tout l’amour qu’il me porte.
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TABLE DES MATIERES
INTRODUCTION GENERALE……………………….……………………………….21
Contexte de la recherche ………………………………………………………………….22
Structure de la thèse…………………………………………………………………….…34
PARTIE 1 : USAGE D’INTERNET ET LE COMMERCE ELECTRONIQUE EN
PARTICULIER EN TUNISIE……………………………………………………….….36

Chapitre 1 : Etat des lieux de l’internet et des TIC en Tunisie……………………..…37
Section 1 : Les caractéristiques de la connexion internet……………………………….....39
1. Profil de l’échantillon : Les caractéristiques socio-économiques……………………….40
1.1. Usage d’Internet…………………………………………………………..….43
1.2. Fréquence des motifs d’usage de l’internet…………………..………………44
2. Expérience de l’Internet…………………………………………………………..……..46
2.1. Les Équipements des consommateurs Tunisiens…………………………….46
2.2. Les lieux de connexion et la fréquence d’accès à l’internet…………………48
2.3. Equipements et CSP du chef de famille……………………………………...48
Section 2 : Les déterminants de la connexion à internet…………………………………....50
1. L'analyse du choix de se connecter et d’acheter via Internet : le modèle Probit………...50
2. Les statistiques descriptives des variables d’analyse…………………………….………52
3. L'analyse des estimations économétriques du modèle M1………………………………54
4. Interprétation des résultats ………………………………………………………………60
Chapitre 2 : Les enjeux du e-commerce en Tunisie………………………………………64
1. Analyse des déterminants de l’achat en ligne……………………………………………..65
1.1. L'analyse des estimations économétriques du modèle M2……………………...65
1.2. L’interprétation des résultats…………………………………………………….71
Synthèse de la Partie 1……………………………………………………………………….75
7














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PARTIE 2 : VERS UN MODELE INTEGRATEUR DE L’ADOPTION DU E-
COMMERCE PAR LES PARTICULIERS EN TUNISIE……………………………….76
Chapitre 1 : les modèles d’adoption ; fondements théoriques et Revue de littérature….78
Section
1.
Recherches
domestique
et
usage
et
gratification………………………………. ………………………………………………….79
Section 2. Les théories d’usage, acceptation et diffusion………………………………....80
Section 3. Description du modèle d’analyse de l’intention d’usage UTAUT……………...94
1.
Le
modèle
d’acceptation
et
d’usage
de
la
technologie……………………………………………………………………………………94
Section 4. Le modèle culturel Hofstede modérateur………………………………………97
Synthèse
chapitre
du
1……………………………………………………………………………………………...108
Chapitre 2 : cadre conceptuel ; vers un modèle intégrateur de l’adoption du e-
commerce…………………………………………………………………………………..110
Section 1 : Les hypothèses de la recherche………………………………………….....112
1. Variables directes du modèle initial UTAUT…………………………………………....112
1.1. Attentede performance…………………………………………………………..….112
1.2. L’attente d’effort………………………………………………………………...….113
1.3. L’influence sociale………………………………………………………….……....115
1.4. Conditions facilitatrices……………………………………………………..……....117
2. Les dimensions sécuritaires médiatrices………………………………………………....121
2.1. La confiance………………………………………………………………….…121
2.2.Confidentialité……………………..…………………………………………………..127
2.3. Lé sécurité………………….……………………………………………………….135
3. Les variables modératrices culturelles……….………………………………………….139
3.1. La distance hiérarchique………………………………………………………..140
3.2. Contrôle de l’incertitude………………………………………….……………..141
3.3. Masculinité – Féminité…………………………………………………………142
3.4. L’individualisme versus collectivisme………………………………………....143
3.5. Orientation long terme versus orientation court terme……………..………….144
4. La variable de résultat : L’intention d’usage…………………………………………….146
Section 2 : Le cadre conceptuel……………………………………………………….148
8








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Synthèse du chapitre 2…………………………………………………………………….…154
Chapitre3 : La méthodologie et les analyses préliminaires………………………………156
Section 1 : La méthodologie et les outils de validation des échelles de mesure……………..157
1.1. La méthodologie de la recherche……………………………………………….157
1.2. La conception et l’administration du questionnaire…………………………….161
1.3. La collecte de données et les caractéristiques de l’échantillon………………….161
1.4. Les outils de validation des instruments de mesure…………………………….163
1.4.1. Les analyses factorielles exploratoires (AFE)……………..…………….….164
1.4.2. Les analyses factorielles confirmatoires (AFC)……………………………167
1.4.2.1. Méthodologie de l’analyse confirmatoire…………………………….167
1.4.2.2. L’évaluation de
la qualité psychométrique des échelles de
mesure…………………………………………………………………………..168
1.5. La spécification du modèle structurel………………………………………….170
1.5.1. La représentation formelle du modèle causal…………………………….171
1.5.2. La présentation du modèle de structure…………………………………..173
1.6. La vérification de la possibilité d’utilisation de (MES)…………………………174
1.6.1. La précaution liée à la taille de l’échantillon…………………………...174
1.6.2. La précaution liée à la normalité des données…………………………..174
1.6.3. La précaution liée au choix de la méthode d’estimation………………...175
Section 2 : Les analyses Préliminaires……………………………………………………….176
2.1. Les mesures de validation des variables directes UTAUT…………………….177
2.1.1. La validation de l’échelle de mesure de la variable "Attente de performance
(AP)"………………………………………………………………………………………...177
2.1.1.1. La présentation des statistiques descriptives…………………….178
2.1.1.2. Résultat de l’analyse factorielle exploratoire sur l’attente de
performance…………………………………………………………………………………179
2.1.1.3. Résultat de l’analyse factorielle confirmatoire sur l’attente de
performance…………………………………………………………………………………180
2.1.2. La validation de l’échelle de mesure de la variable "Attente d’effort
(AE)"………………………………………………………………………………………...181
2.1.2.1. La présentation des statistiques descriptives……………………...182
9












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2.1.2.2 – L’Analyse factorielle exploratoire………………………………….183
2.1.2.3. L’Analyse factorielle confirmatoire (AFC)………………………….184
2.1.3. La validation de l’échelle de mesure de la variable "l’influence sociale (IS)"..185
2.1.3.1. Les statistiques descriptives…………………………………………..186
2.1.3.2. L’Analyse factorielle exploratoire…………………………………….186
2.1.3.3. L’Analyse factorielle confirmatoire…….……………………………..187
2.1.4. La validation de l’échelle de mesure de la variable " Conditions facilitatrices
(CF)"…………………………………………………………………………………………188
2.1.4.1. Les statistiques descriptives…………….……….……………………..189
2.1.4.2. L’Analyse factorielle exploratoire………..……………………………190
2.1.4.3. L’Analyse factorielle confirmatoire……………..…………………….191
2.1.5. La validation de l’échelle de mesure de la variable " Intention d’Usage
(INU)"…………………………………………………………………………………….....192
2.1.5.1. Les statistiques descriptives………………………………….………..193
2.1.5.2. L’Analyse factorielle exploratoire………………………….…………194
2.1.5.3. L’Analyse factorielle confirmatoire………………….………………...195
2.2. Les mesures des variables médiatrices sécuritaires……………..……………………196
2.2.1. La validation de l’échelle de mesure de la variable " la Sécurité Perçue
(SP)"……………………………………………………………….………………………...197
2.2.1.1. Les statistiques descriptives…………………………………………….199
2.2.1.2. L’Analyse factorielle exploratoire………………………………...……199
2.2.1.3. L’Analyse factorielle confirmatoire…………………………………….200
2.2.2. La validation de l’échelle de mesure de la variable « la Confidentialité Perçue
(CP) »………………………………………………………………………………………..201
2.2.2.1. Les statistiques descriptives……………………………………………..203
2.2.2.2. L’Analyse factorielle exploratoire………………………………………204
2.2.2.3. L’Analyse factorielle confirmatoire…………………………….……….205
2.2.3. La validation de l’échelle de mesure de la variable " Confiance Perçue
(CFP)"……………………………………………..………………………………………...206
2.2.3.1. Les statistiques descriptives…………………………………………….208
2.2.3.2. L’Analyse factorielle exploratoire………………………………………209
2.2.3.3. L’Analyse factorielle confirmatoire……………………………………..211
10




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2.3. L’étude de la validation des échelles de mesure des liens de modération
culturels………………………………………………………………………………….…..213
2.3.1. La validation de l’échelle de mesure de la variable " Distance hiérarchique
(DH)"………………………………………………………………………………………..214
2.3.1.1. La présentation des statistiques descriptives……………………….…….215
2.3.1.2. L’Analyse factorielle exploratoire……………….………………….……216
2.3.1.3. L’Analyse factorielle confirmatoire……………..……………………….217
2.3.2. La validation de l’échelle de mesure de la variable " Contrôle de l’incertitude
(CI)"…………………………………………………………………………………………218
2.3.2.1. Les statistiques descriptives……………………….……………………..219
2.3.2.2. L’Analyse factorielle exploratoire…………………..……………………220
2.3.2.3. L’Analyse factorielle confirmatoire…………………..…………………..221
2.3.3. La validation de l’échelle de mesure de la variable " Masculinité vs Féminité
(MF)"………………………………………………………………………………….……..222
2.3.3.1. Les statistiques descriptives………….…………………………………223
2.3.3.2. L’Analyse factorielle exploratoire………………………………………223
2.3.3.3. L’Analyse factorielle confirmatoire………….………………………….224
2.3.4. La validation de l’échelle de mesure de la variable " Individualisme vs
Collectivisme (IC)"………………………………………………………………………….225
2.3.4.1. Les statistiques descriptives…………………………………………….227
2.3.4.3. L’Analyse factorielle confirmatoire………...………………………….229
2.3.5. La validation de l’échelle de mesure de la variable " OLT vs OCT "………….229
2.3.5.1. Les statistiques descriptives…………………...……………………….231
2.3.5.2. L’Analyse factorielle exploratoire………………..……………………231
2.3.5.3. L’Analyse factorielle confirmatoire………………….………………..232
Synthèse du chapitre 3……………………………………………………………………….234
Chapitre 4 : Les résultats de l’impact des déterminants du modèle UTAUT- HOFSTEDE
étendu sur l’intention d’usage et l’usage du e-commerce et e-paiement des consommateurs
Tunisiens……………………………………………………………………………………236
Section 1 : Le test des liens directs du modèle UTAUT……………………………………..239
1. La spécification du modèle UTAUT…………………………………………………239
11






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2. Le principe et la procédure de la régression sur composantes principales (RCP ou
régression factorielle)………………………………………………………………………..240
2.1. Le principe de la régression des composantes principales……………………240
2.2. La procédure de la régression factorielle …………………………………….241
2.3. Le Choix de la fonction de régression factorielle…………………………….242
2.4. Les Conditions d’utilisation de la régression multiple……………………….242
3. Le test des relations directes du Modèle UTAUT par la régression factorielle
multiple...................................................................................................................................243
Section 2 : Le teste des liens de médiation sécuritaires……………………………………..246
1. Le principe et la démarche des analyses de médiation……………………………….246
2. Le test du rôle de médiation des variables Sécuritaires………………………………248
2.1. Test des hypothèses relatives à l’effet médiateur de la Confidentialité perçue….249
2.2. Test des hypothèses relatives au rôle médiateur de la Confiance perçue entre la
‘Confidentialité Perçue (CP) et l’Intention d’Usage (INU)………………………………….253
Section 3 : Les liens modérateurs culturels………………………………………………….259
3.1. Le principe et la démarche des analyses de modération…………………………..259
3.2. Le test des relations de modération des dimensions Culturelles de HOFSTED….261
3.2.1. Test de l’hypothèse relative à l’effet modérateur du caractère culturel «
Masculinité/ Féminité » perçue………………………………………………………………262
3.2.2. Test des hypothèses relatives à l’effet modérateur des dimensions culturelles
d’Hofstede sur la relation entre la confiance perçue (CFP) et l’intention d’usage (INU)……263
Section 4 : Les tests du modèle intégrateur ou global par les équations structurelles………266
1. La vérification des conditions d’application du (MES)…………………………………266
1.1. Présentation des variables du modèle opératoire de la recherche………………….266
1.2. L’étude de la multi-normalité des variables………………………………………..268
1.3. La validité convergente et discriminante des mesures…………………………….269
1.4. L’étude de la multi-colinéarité entre les variables…………………………………270
2. La spécification de notre modèle de recherche………………………………………….271
2.1. La Présentation des hypothèses de la recherche……………………………………271
2.2. La spécification du modèle intégrateur avec médiation……………………………272
12







Page 14
3. Les résultats de l’estimation et le test des hypothèses de base…………………………..274
3.1. Les indices d’ajustement du modèle intégrateur ………………………………….275
3.2. L’estimation du modèle structurel causal………………………………………….276
Synthèse du chapitre 4……………………………………………………………………….288
Chapitre 5 : La discussion des résultats…………………………………………………...283
Section 1 : la discussion des principaux résultats…………………………………………..287
1. Les liens directs…………………………..………………………………………………287
1.1. Le lien entre Attente de Performance et l’intention d’usage ……………………...288
1.2. Le lien entre Attente d’effort et Intention d’usage ………………………………..290
1.3. Le lien entre l’influence sociale et l’intention d’usage ……………………………292
1.4. Le lien entre les conditions facilitatrices et l’intention d’usage…………………….295
2. Les liens médiateurs……………………………………………………………………...297
2.1. La confiance globale perçue et ses dimensions, médiateur entre la confidentialité
perçue et l’intention d’usage ………………………………………………………………..297
2.2. La confidentialité perçue, un médiateur entre la sécurité perçue et l’intention
d’usage………………………………………………………………………………………301
3. Les liens modérateurs…………………………………………………………………....305
3.1. L’effet modérateur de la masculinité vs féminité entre l’attente d’effort et l’intention
d’usage ………………………………………………………………………………………306
3.2. La distance hiérarchique ………………………………………………………...309
3.3. Le contrôle de l’incertitude ……………………………………………………...312
3.4. L’individualisme vs collectivisme ………………………………………………316
3.5. L’orientation à long termes vs orientation à court termes ……………………..319
Synthèse du Chapitre 5………………………………………………………………………322
CONCLUSION GENERALE……………………………………………………………..324
BIBLIOGRAPHIE…………………………………………………………………………334
LISTE DES FGURES…………………………………………………………………….....14
LISTE DES TABLEUX……………………………………………………………………..16
ANNEXES…………………………………………………………………………………..365
13








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LISTE DES FIGURES
Figure 1 : Orientations stratégiques du PNS Tunisie Digital 2018………….………………..31
Figure 2: La répartition des répondants selon la zone d’appartenance ou gouvernorat
d’habitation ………………………………………………………………………………......42
Figure 3: la Fréquence et ancienneté d’usage de l’internet par les jeunes consommateurs
Tunisiens……………………………………………………………………………………...44
Figure 4 : Fréquence d’usage de l’internet pour la recherche d’information………………….45
Figure 5 : Le modèle UTAUT de Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003………………...96
Figure 6 : Variable modératrice culturelle de Hofstede.,1980………………………………..102
Figure 7 : Le modèle de la confiance de Mayer, Davis et Schoorman.,1995………………..125
Figure 8 : Le cadre Conceptuel………………………………………………………………152
Figure 9 : Le Modèle Conceptuel de Recherche…………………………………………….153
Figure 10: Procédures proposées par Churchill (1979) adapté par Roehrich (1993)………..164
Figure 11: Présentation d’un modèle causale simple………………………………………...172
Figure 12 : Présentation d’un modèle de structure causale simple…………………………..173
Figure 13 : Démarche méthodologique de développement et de test d’un modèle d’équations
structurelles………………………………………………………………………………….176
Figure 14 : Analyse factorielle confirmatoire (AFC) de la variable ‘’Attente de performance
(AP)’’…………………………………………………………………………………….….181
Figure 15 : Résultats de l’AFC de la variable Attente d’effort (AE)………………………..184
Figure 16 :Résultats de l’AFC de la variable Influence Sociale (IS)………………………..188
Figure 17:Résultats de l’AFC de la variable Conditions facilitatrices (CF)…………………192
Figure 18 : Résultats de l’AFC de la variable Intention d’Usage (INU)…………………….195
Figure 19 :La carte de Banisar 2016 des Etats protecteurs des données personnelles………197
Figure 20 :Résultats de l’AFC de la variable Sécurité Perçue (SP)…………………………201
Figure 21 :Résultats de l’AFC de la variable Confidentialité Perçue (CP)………………….206
Figure 22 :Résultats de l’AFC de la variable Confiance Perçue (CFP)……………………..212
Figure 23 :Résultats de l’AFC de la variable Distance hiérarchique (DH)………………….217
Figure 24 : Résultats de l’AFC de la variable Contrôle de l’incertitude (CI)………………..221
Figure 25 :Résultats de l’AFC de la variable Masculinité vs Féminité (MF)………………..225
14





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Figure 26 :Résultats de l’AFC de la variable Individualisme vs Collectivisme (IC)………..229
Figure 27 :Résultats de l’AFC de la variable OLT vs OCT (OO)……………………………233
Figure 28 : L’identification du modèle UTAUT……………………………………………..240
Figure 29 :Rôle médiateur du facteur M dans la relation X – Y……………………………..246
Figure 30 :Les conditions analytiques de l’analyse de médiation…………………….……..247
Figure 31 :Le modèle conceptuel des effets médiateurs des conditions sécuritaires sur
l’intention d’usage…………………………………………………………………………...249
Figure 32 :Diagramme conceptuel et statistique de l’effet médiateur de la Confidentialité
perçue………………………………………………………………………………………..250
Figure 33: Diagramme conceptuel et statistique de l’effet médiateur de la Confiance
perçue………………………………………………………………………………………..254
Figure 34: Illustration du principe de la modération………………………………….……..261
Figure 35: Représentation schématique de l’effet modérateur de Masculinité/ Féminité
(FM)…………………………………………………………………………………………262
Figure 36: Représentation
caractères
culturels……………………………………………………………………………………..263
l’effet modérateur
schématique
des
de
Figure 37:
les
médiateurs…………………………………………………………………………….……..273
du modèle
spécification
intégrateur
structurel
avec
La
Figure 38: L’identification et la spécification du modèle intégrateur avec médiateurs sous
AMOS……………………………………………………………………………………….274
Figure 39 : Les liens directs du modèle UTAUT sur l’intention d’usage……………………287
Figure 40 : Présentation schématique de l’effet médiateur de la Confiance perçue………….297
Figure 41 : Présentation schématique de l’effet médiateur de la Confidentialité perçue…….301
Figure 42 : Les liens modérateurs entre l’Attente d’effort et l’intention d’usage……………306
l’effet modérateur Distance hiérarchique
Figure 43: Représentation schématique de
(DH)…………………………………………………………………………………………309
Figure 44: Représentation schématique de l’effet modérateur contrôle de l’Incertitude
(CI)……………………………………………………………………………………….….312
Figure 45: Représentation schématique de l’effet modérateur L’individualisme vs collectivisme
(CI)…………………………………………………………………………………………..316
Figure 46: Représentation schématique de l’effet modérateur L’orientation à long termes vs
orientation à court termes (OO)………………………………………………………….…..319
15






Page 17
LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1 : Vision & Stratégie « Tunisie Digitale »……………………………………..……24
Tableau 2 : Rapport national de suivi 2013 d’utilisateurs d’Internet pour 100 habitants……..26
Tableau 3 : Evolution des principaux Indicateurs du secteur TIC en Tunisie………………….28
Tableau 4 : Evolution des principaux Indicateurs du secteur TIC en Tunisie…………………29
Tableau 5 : La répartition des répondants selon le genre………………………………………40
Tableau 6 : La répartition des répondants selon le niveau d’étude…………………………….40
Tableau 7 : La répartition des répondants selon leur tranche d’âge…………………………..40
Tableau 8 : La répartition des répondants selon la tranche d’âge du chef de la famille……….41
Tableau 9 : La répartition des répondants selon l’occupation professionnelle du chef de la
famille………………………………………………………………………………………...41
Tableau 10 : La répartition des répondants selon la taille de la famille (membres)………….41
Tableau 11 : La répartition des répondants selon la zone d’appartenance ou gouvernorat
d’habitation…………………………………………………………………………………...41
Tableau 12: Ancienneté d’usage de l’internet………………………………………………..42
Tableau 13: Fréquence d’usage de l’internet………………………………………………….43
Tableau 14 : La Fréquence et ancienneté d’usage de l’internet par les jeunes consommateurs
Tunisiens……………………………………………………………………………………...43
Tableau 15 : Test du khi-deux…………………………………………………………………44
Tableau 16 : Les principaux motifs d’usage de l’internet…………………………………….45
Tableau 17 : Fréquence d’usage de l’internet pour la recherche d’information………………45
Tableau 18 : Fréquence d’usage d’internet……………………………………………………47
Tableau 19 : Modes de connexion à Internet…………………………………………………..47
Tableau 20 : Lieux de connexion / utilisation d’Internet………………………………………48
Tableau 21 : Equipements d’utilisation d’Internet…………………………………………….48
Tableau 22 : Voisinage et interactions sociales……………………………………………….49
Tableau 23 : E-achat…………………………………………………………………………..49
Tableau 24 : Fréquences des commandes sur Internet………………………………………..49
Tableau 25 : Catégories de produits (ou services) commandés sur internet………………….49
Tableau 26 : Quels moyens de paiement avez-vous utilisé lors de vos commandes sur Internet
?.................................................................................................................................................50
16





Page 18
: Statistiques descriptives de variables dépendantes et des variables
Tableau 27
explicatives……………………………………………………………………………………52
Tableau 28 : Connexion et Usage d’Internet (CUI)…………………………………………..54
Tableau 29 : Modèle M1, la variable dépendante « Connexion et Usage de l’Internet (CUI) »
(1 = Oui, 0= Non)…………………………………………………………………………….56
Tableau 30 : Synthèse des effets significatifs sur la probabilité de se connecter à
Internet………………………………………………………………………………………..60
Tableau 31 :Achat En Ligne (AEL)………………………………………………………….65
Tableau 32 : modèle d’achats en ligne sans correction du biais de sélection de
l’échantillon………………………………………………………………………………..…67
Tableau 33 : Synthèse des effets significatifs sur la probabilité de se connecter à
Internet……………………………………………………………………………………….72
Tableau 34
: Principaux déterminants de
l’adoption d’Internet et de
l'achat en
ligne…………………………………………………………………………………………..74
Tableau 35 : Principales Théories et Modèles d’acceptation et d’usage des TIC……………88
Tableau 36 :Etudes culturelles, d’intention d’usage de l’internet et des TIC……………….103
Tableau 37 :Définitions de la sécurité perçue de Hartono et al ; 2014………………………135
Tableau 38 :Les hypothèse génériques de la recherche……………………………………..150
Tableau 39 :Structure du questionnaire sur l’Achat et paiement en ligne……………………159
Tableau 40 :Répartition de l’échantillon final (326) par critères socio-démographiques……162
Tableau 41 : Valeur des indices KMO……………………………………………………….165
Tableau 42 :Les étapes de l’Analyse Factorielle Exploratoire………………………………166
Tableau 43 : Les normes admises de l’AFE pour l’ajustement des construits……………….168
Tableau 44 :L’échelle de mesure de l’attente de performance………………………………178
Tableau 45 :Les Statistiques descriptives de l’attente de performance……………………...178
Tableau 46 : Matrice de corrélations inter-items de l’attente de performance……………….179
Tableau 47 :Indice KMO et test de Bartlett attente de Performance………………………...179
Tableau 48 :Variance totale expliquée attente de Performance…………………………….180
Tableau 49 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Attente de performance (AP)….180
Tableau 50 :Critères d’ajustement de la variable (AP)……………………………………...181
Tableau 51 :L’échelle de mesure de l’attente d’effort……………………………………….182
Tableau 52 : Les statistiques descriptives de l’attente d’effort……………………………….183
17




Page 19
Tableau 53 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Attente d’effort (AE)…………183
Tableau 54 :Critères d’ajustement de la variable (AE)……………………………………...184
Tableau 55 :L’échelle de mesure de l’influence sociale……………………………………..185
Tableau 56 :Statistiques descriptives de l’influence sociale…………………………………186
Tableau 57 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Influence Sociale (IS)…………187
Tableau 58 :Critères d’ajustement de la variable (IS)……………………………………….188
Tableau 59 :L’échelle de mesure des conditions facilitatrices………………………………189
Tableau 60 :Statistiques descriptives des conditions facilitatrices…………………………..190
Tableau 61 :Matrice de corrélations inter-items des conditions facilitatrices (Déterminant =
,573)…………………………………………………………………………………………190
Tableau 62 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Conditions facilitatrices (CF)…191
Tableau 63 :Critères d’ajustement de la variable CF………………………………………..192
Tableau 64 :L’échelle de mesure de l’intention d’usage…………………………………….193
Tableau 65 :Statistiques descriptives de l’intention d’usage………………………………..193
Tableau 66 :Matrice de corrélation inter-items de l’intention de se comporter (Déterminant =
0,223)………………………………………………………………………………………..194
Tableau 67 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Intention d’Usage (INU)………194
Tableau 68 :Critères d’ajustement de la variable INU……………………………………….195
Tableau 69 :L’échelle de mesure de la sécurité perçue……………………………………..198
Tableau 70 :Statistiques descriptives de la sécurité perçue………………………………….199
Tableau 71 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Sécurité Perçue (SP)…………..200
Tableau 72 :Critères d’ajustement de la variable SP………………………………………..201
Tableau 73 :L’échelle de mesure de la confidentialité perçue………………………………203
Tableau 74 :Statistiques descriptives de la confidentialité perçue…………………………..204
Tableau 75 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Confidentialité Perçue (CP)…..205
Tableau 76 :Critères d’ajustement de la variable CP………………………………………..206
Tableau 77 :L’échelle de mesure de la confiance perçue…………………………………….207
Tableau 78 :Statistiques descriptives de la confiance perçue……………………………….208
Tableau 79 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Confiance Perçue (CFP)……….210
Tableau 80 :Critères d’ajustement de la variable CFP………………………………………212
Tableau 81 :L’échelle de mesure de la Distance hiérarchique……………………………….215
18




Page 20
Tableau 82 :Statistiques descriptives de la Distance hiérarchique………………………….215
Tableau 83 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Distance hiérarchique (DH)…..216
Tableau 84 :Critères d’ajustement de la variable DH……………………………………….217
Tableau 85 :L’échelle de mesure de l’évitement de l’incertitude……………………………219
Tableau 86 :Statistiques descriptives de l’évitement de l’incertitude………………………..219
Tableau 87 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Contrôle de l’incertitude (CI)…220
Tableau 88 :Critères d’ajustement de la variable CI…………………………………………221
Tableau 89 :L’échelle de mesure de la Féminité versus Masculinité………………………..222
Tableau 90 : Statistiques descriptives de la Féminité versus Masculinité…………………...223
Tableau 91 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Masculinité vs Féminité (MF)…224
Tableau 92 :Critères d’ajustement de la variable MF……………………………………….225
Tableau 93 :L’échelle de mesure de l’individualisme versus collectivisme………………..227
Tableau 94 :Statistiques descriptives de l’individualisme versus collectivisme…………….227
Tableau 95 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable Individualisme vs Collectivisme
(IC)…………………………………………………………………..………………………228
Tableau 96 :Critères d’ajustement de la variable IC………………………………………..229
Tableau 97 :L’échelle de mesure de l’orientation à long terme versus orientation à court
terme…………………………………………………………………………………………230
Tableau 98 :Statistiques descriptives de l’orientation à long terme versus orientation à court
terme…………………………………………………………………………………………231
Tableau 99 :Fiabilité de l’échelle de mesure de la variable OLT vs OCT (OO)…………….232
Tableau 100 :Critères d’ajustement de la variable OO………………………………………233
Tableau 101 :Rappel des hypothèses relatives aux liens directs UTAUT……………..…….239
Tableau 102 :Récapitulatif des modèles …………………………………………………….243
Tableau 103 :ANOVA de l’ajustement du modèle…………………………………………..244
Tableau 104 :L’estimation des coefficients de régression…………………………………...244
Tableau 105 :Résultats de l’estimation du modèle UTAUT…………………………………245
Tableau 106 :Le rappel des hypothèses de médiation……………………………………….249
Tableau 107 :Le rappel des hypothèses de médiation de la confidentialité perçue………….250
Tableau 108 :Les résultats du test de l’effet médiateur de la Confidentialité perçue……….251
Tableau 109 :Test de Sobel de l’effet indirect de la confidentialité perçue…………………251
19




Page 21
Tableau 110 :Tests de l’effet indirect par la méthode de ‘’Bootstrap IC’’ de la confidentialité
perçue………………………………………………………………………………..………252
Tableau 111 :Le rappel des hypothèses de médiation de la confiance perçue…..…………..253
Tableau 112 :Test de l’effet médiateur de la Confiance globale perçue…………….………255
Tableau 113 :Tests de l’effet médiateur des composantes de la Confiance globale perçue…257
Tableau 114 :Rappel des hypothèses de modération culturelle de HOFSTED……………...261
Tableau 115 :Résultats de l’effet modérateur Masculinité / Féminité (FM)…………….…..262
Tableau 116 :Résultats de l’effet modérateur des dimensions culturelles…………………...264
Tableau 117 :Synthèse descriptive des variables du modèle opératoire de la recherche…….267
Tableau 118 : Rappel des hypothèses de travail……………………………………………..271
Tableau 119 : Les indices d’ajustement et leurs critères d’acceptation pour le modèle intégrateur
selon Roussel et al. (2002)………………………………………………………….……….275
Tableau 120 : Test des Effets directs : Résultats de l’estimation du modèle de base via
AMOS……………………………………………………………………………………….276
Tableau 121 : Test des Effets Indirects : Résultats de l’estimation du modèle de base via
AMOS……………………………………………………………………………………….277
Tableau 122 : Synthèse de la Relation directe des variables du Modèle UTAUT sur l’intention
d’usage………………………………………………………………………………………279
Tableau 123 : Synthèse des relations médiatrices Sécuritaires………………………………279
Tableau 124 : Résultats du test des hypothèses de lien de modération culturels…………….280
Tableau 125 : Le résumé les principaux résultats……………………………………………284
20













Page 22
INTODUCTION GENERALE
21




































Page 23
CONTEXTE DE LA RECHERCHE
A l’ère de l’Internet des Objets (IoT), l’attention des praticiens et des travaux académiques sont
tournés sur les comportements d’adoption de ces nouvelles technologies et sur la manière dont
elles transforment les modes de consommation. Le présent travail de thèse propose de se centrer
sur les comportements d’adoption des services internet dans le cas d’un pays où l’adoption des
outils numériques semble aller plus vite que le déploiement même de la technologie : la Tunisie.
L’attention est principalement portée sur les comportements individuels d’adoption des services
de commerce électronique auprès d’une population cible : les jeunes de moins de 30 ans.
Les travaux académiques dans le domaine de l’économie du numérique, du marketing et des
systèmes d’information se focalisent, le plus souvent, sur le pourquoi et comment les
utilisateurs adoptent
les services en
ligne
(Huh et Kim,2008 ; Parthasarathy et
Bhattacherjee,1998). De ce fait, dans les domaines reliés à l’internet et plus particulièrement le
commerce électronique (e-commerce), plusieurs études antérieures se sont consacrées à l’une
des phases de l’adoption d’un service internet : l’acceptabilité, l’usage ou le post-usage. Cette
littérature montre que les facteurs qui incitent à l’usage diffèrent entre les pays en
développement et ceux développés. En outre, elle souligne que la problématique d’adoption des
services marchands de l’internet est souvent étroitement liée aux travaux s’intéressant à la
fracture numérique.
Plusieurs définitions de la notion de fracture numérique sont présentées dans la littérature.
L'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE, 2001,p5) proposait
une description utile de la fracture numérique, en précisant qu'elle « fait référence à l'écart
entre les individus, les ménages, les entreprises et les zones géographiques à différents niveaux
socioéconomiques en ce qui concerne leurs possibilités d'accès aux technologies de
l'information et de la communication (TIC) et à leur utilisation de l'internet pour une grande
variété d'activités ». La fracture numérique désigne donc un écart entre ceux qui utilisent les
potentialités des TIC pour leur accomplissement personnel ou professionnel et ceux qui ne sont
pas en état de les exploiter, faute d’accès aux équipements et de sensibilisation ou de formation
pour les maîtriser convenablement (Ben Youssef, 2004). Sparks (2013, p28) a noté que la
fracture numérique est un terme « utilisé pour couvrir un large éventail de différences sociales
dans l'accès et l'utilisation des équipements et services numériques, notamment les ordinateurs
personnels, et la capacité d'accéder à Internet en termes de la connexion physique et la facilité
d'utilisation ». Ces définitions font référence à deux grandes fractures numériques
22




Page 24
interdépendantes : (i) les fractures numériques socio-économiques et (ii) les fractures résultant
des inégalités dans l'infrastructure technologique nécessaire pour soutenir la connectivité
numérique.
La fracture numérique revêt différentes formes et concerne à la fois l’accès, l’usage, le contenu
et la prise de décision » (Richard Franco.,2006). De ce fait, parler de la notion de fracture
numérique nécessite de traiter des deux types de fracture existant dans la littérature. La fracture
dite de « premier degré », place l’équipement technologique au centre de l’analyse stipulant
que cet accès représente une condition primordiale de sa diffusion quel que soit le milieu
économique, institutionnel et culturel. Cette fracture de premier degrè est centrée sur les
comportements en ligne/hors ligne, digital ou non. Cela englobe ceux qui ont ou ceux qui n’ont
pas d’accès aux ordianateurs et internet. Cette distinction sociale de l’usage ou le non usage de
l’internet démontre les différences dans l’éducation, les capacités de manipulation des TIC,
d’attitude, d’âge, de conditions financières (Blank et Groselj., 2015, p. 2763). Mais l’usage de
l’internet a évolué en ne se limitant plus uniquement à la question de l’accés à un ordinateur
fixe, mais à l’usage mobile des services internet (Philip et al.,2016). Partant de là, la fracture
dite de premier degré est étroitement liée à la notion d’exclusion digitale qui représente une
situation où «... un secteur discret de la population souffre de possibilité d'un retard indéfini
dans son adoption des TIC par des circonstances
indépendantes de sa volonté
immédiate »(Warren, 2007, p375).
La fracture numérique de seconds degrés ne se limite pas à une simple forme d’exclusion
technique aux infrastructures TIC mais à l’usage qui en est fait. Cette définition englobe la
notion d’utilisation efficace, définie comme «la capacité et la possibilité d'intégrer avec succès
les TIC dans l'accomplissement de soi ou des objectifs collaborativement identifiés » (Gurstein,
2003, p.9). L’idée est que l’accès aux TIC, et plus spécifiquement à l’internet, n’implique pas
systématiquement son usage mais son « bon » usage, générant ainsi une maximisation de
l’utilité associée. Blank et Groselj (2015) distinguent quatre thèmes liés à cette inégalité digitale
« (1) compétences numériques / alphabétisation, (2) l’autonomie des utilisateurs dans l’accès
internet, (3) la disponibilité du support pour les usagers de l’internet, (4) l’engagement des
individus dans la prolifération de la « techno-culture » ».
Alors que les pays développés se positionnent en leader dans le décroissement de la fracture
numérique initialement observée sur leur territoire, dans les pays en développement cette
23






Page 25
inégalité digitale est persistente. De fait, afin de consolider la présence de l’outil internet et
d’optimiser son utilité, les effort gouvernementaux de la Tunisie se sont tournés vers un
renforcement de l’infrastructure numérique. L’enjeu est de réduire la fracture de premier niveau
pour favoriser le développement numérique de l’économie tunisienne. Pour cela, de
nombreuses actions gouvernementales ont été mises en place. Parmi ces actions, il est possible
de citer le deploiement de l'accès aux ordinateurs connectés à Internet dans les lieux publics,
les mesures de renforcement des compétences en TIC, la promotion des services publics via
des plateformes en ligne et la mise en place d'infrastructures de télécommunications. En outre,
à l’appui de son plan national 2020 (cf. tableau 1 suivant), la Tunisie ambitionne de garantir
l’inclusion sociale et réduire la fracture numérique en offrant un meilleur accès à l’information
et à la connaissance. Pour cela, elle mise sur la démocratisation des équipements d’accès, la
généralisation de l’accès haut débit et la mise en œuvre du très haut débit.Par exemple, en ce
qui concerne la couverture des zones blanches par les services 3G/4G, l’Etat procède au
lancement d’un appel d’offres visant la couverture par les services 3G/4G de 94 zones blanches
(les zones où il n’y a pas d’internet) où plusieurs d’entre elles sont des zones frontalières.
Egalement, l’Etat travaille sur l’attribution de licences pour l’installation et l’exploitation d’un
réseau d'accès pour la fourniture des services internet des objets (IoT) dans la Bande 863-870
mhz. Il s’est engagé dans le cadre du plan National Stratégique et le programme de
développement de la Tunisie Numérique, le (MTCEN) de lancer des appels d’offres pour
l’attribution des licences pour l’installation et l’exploitation des réseaux d’accès pour la
fourniture des services de l’Internet des Objets (IoT) sur la bande 863-870 MHz.
Tableau 1: Vision & Stratégie « Tunisie Digitale »
Développement Economique
Valeur Ajoutée du Numérique (M DT)
Exportations du Numérique (M DT)
Nombre d’emplois crées par an dans le Numérique
Développement Social
% des ménages ayant accès à Internet
Taux de pénétration haut débit mobile
Positionnement international
24
2014
2018
2020
4 150
950
7.5k
1 sur 5
8,9%
10 000
3 000
20k
3 sur 5
50%
13 500
5 000
25k
5 sur 5
60%






Page 26
Positionnement Numérique de la Tunisie (selon index
Monde
(87)
Monde
(40)
TBC
en
NRI)
Afrique
(4)
Afrique
(1)
2018
Arabe (8)
Arabe (4)
Généraliser l’accès à l’internet haut débit et à la connaissance et développer le très haut débit
Pénétration Haut débit Fixe
Pénétration Haut débit Mobile
% des ménages ayant accès à internet
% des individus utilisant internet
Prix Mobile, PPP $/mn
2015
4.9%
30,9%
18,2%
43.8%
0.14
2020
10%
60%
100%
85%
0.8
Bande passante internationale par utilisateur internet
19,1
25
(kb/s)
Taux de pénétration Très haut débit
0.2
6%
Transformer l’administration par l’usage et l’adoption du Numérique pour une meilleure
Efficacité et Transparence orientées Citoyen et Entreprise
Index NRI: Vision Numérique du gouvernement
Index ONU: Online services
Index ONU: eParticipation
3.7
0.64
0.65
IndexNRI: Succès de la promotion de l’eAdministration 4.0
5.2
0.8
0.9
5.4
Transformer les entreprises par l’usage du numérique pour une meilleure compétitivité,
productivité et intégration
% des employés utilisant internet
Nombre de sites marchands
Présence dans les Market places
Taux de pénétration Haut Débit Fixe
% des ménages ayant accès à internet
41%
762
2 000
4.9%
18.2%
# de initiatives innovants dans l’administration
0
70%
1 500
15 000
10%
100%
20
Améliorer la Qualité de Vie du Citoyen par un meilleur usage du Numérique
% des individus utilisant Internet
Taux de pénétration Haut Débit Fixe
43.8%
4.9%
85%
10%
25






Page 27
Taux de pénétration Haut Débit Mobile
% des ménages ayant accès à internet
30,9%
18.2%
60%
100%
Source : Ministère des Technologies de la Communication et de l’Economie Numérique, Mai 2017
Du point de vue du nombre d'utilisateurs d'internet, la Tunisie présente un taux de pénétration
de 50.9% en 2017, soulignant par là un accroissement dans le nombre des abonnements au
réseau Internet haut Débit ces dernières années. Cependant, malgré les progressions
enregistrées dans toutes les régions, le nombre d’abonnés reste plus fort et substantiel aux
régions de l’Est. Ils sont plus particulièrement concentrés dans le district de Tunis et les
gouvernorats du Centre Est où l’on recense les 2/3 des abonnements. Les deux autres régions
du littoral abritent 20% des abonnements et 14% pour le reste du pays (les régions Ouest). On
constate ainsi une véritable fracture numérique pour la large bande de l’internet en Tunisie
comme le montre le tableau 2 suivant (OMD – Tunisie- Rapport national de suivi 2013). Plus
précisément, la fracture numérique qui caractérise le pays prend la forme «d’une disparité
régionale importante constatée concernant l’accès à l’internet haut débit, vecteur essentiel de
développement et support désormais incontournable des performances économiques » (PNUD,
2016)1.
Tableau 2 : Rapport national de suivi 2013 d’utilisateurs d’Internet pour 100 habitants
1995 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
13.0 17.1 27.5 34.1 36.8 39.1 41.4
0.01 2.8
4.3
8.5
9.7
5.3
6.5
-
0.00
27
0.03 0.18 0.44 0.95 2.2
3.6
4.6
5.1
4.8
100
Année
Utilisateurs
Internet
(pour
personnes)
Abonnés à
Internet haut
fixe
débit
100
(pour
personnes
Source : WB Database-TN
Ce constat amène à s’interroger sur les déterminants d’adoption des services internet en Tunisie
pour mieux comprendre les fondements de cette fracture. Dans cette perspective, il convient de
dresser un état des lieux du déploiement des TIC en Tunisie. Les statistiques Tunisiennes
1file:///C:/Users/Mona%20K/Downloads/Rapport%20Suivi%202013%20OMD%20Tunisie%20Final%20(1).pdf
26












Page 28
répertoriées par le Ministère des Technologies se veulent relativement rassurantes quant à
l’évolution des outils numériques en Tunisie (tableau 3 ci-dessous). Entre l’année 2013 et 2017,
le nombre d'abonnés aux réseaux téléphoniques fixes et mobiles (en milliers) est passé de 13
735,9 à 15 520,4. Il enregistre une augmentation de 13%. De même, la densité téléphonique
mobile matérialisée par le nombre de lignes téléphoniques pour 100 habitants a augmenté de
7.41% en presque 4 ans.Par ailleurs, pour la même période et dans le domaine de l’informatique,
le nombre d’ordinateurs pour 100 habitants est passé de 18,3 à 22,8, soit une augmentation de
l’ordre de 24.59% en 4 ans. Ainsi les ménages équipés passent de 33,2 en 2014 à 39,3% en
2016, ce qui traduit une amélioration qui cependant n’atteint pas la moitié des ménages
Tunisiens encore sous équipés.
En ce qui concerne Internet sur la même période, une amélioration de la capacité de la bande
passante internationale en Gb/s a été multipliée par 3,5 en quatre ans passant de 90 à 320 (cf.
tableau 4). Ceci contribue favorablement aux technologies 3G et 4G mais nécessite néanmoins
une amélioration en comparaison aux pays développés (la France par exemple dispose de 300
à 700 Gbit). Par ailleurs, la portion d’utilisateurs internet augmenté de 36,9 en 2014 à 49,6 en
2017 soit une augmentation de l’ordre de 34%. Les abonnés au réseau Internet (en millier) est
passé de 3914,7 en 2013 à 8 316,9 en 2017 ;soit 112,45% d’augmentation d’abonnés.
En outre, dans un souci d’établir la confiance dans le secteur du numérique en Tunisie, une
augmentation du nombre d’auditeurs de la sécurité informatique est passée de 305 auditeurs
en 2014 à une estimation de 350 en 2016. Le nombre de certificats de signature électronique
valides passe de 11589 en 2014 à 15000 en 2016, enregistrant une augmentation de 29,43%
durant cette période. Ces deux chiffres montrent l’importance de la sécurité informatique et le
début d’une prise de conscience des pays émergents du besoin impératif d’imposer des règles
de contrôle et de surveillance cyberespace afin de protéger les utilisateurs de tout risque
(notamment en matière de piratage pour ce qui concerne le domaine du commerce électronique
et éventuellement du paiement mobile).
27











Page 29
Tableau 3 : Evolution des principaux Indicateurs du secteur TIC en Tunisie
2013
2014
2015
2016
2017
Télécommunications Fixe et Mobile
Nombre d'abonnés aux réseaux téléphoniques fixes et
13 735,9 15 233,3 15 539,5 15 257,1 15 520,4
mobiles (en milliers)
Densité téléphonique totale (fixe et mobile) : ligne
125,5
137,6
138,4
134,1
134,8
téléphonique pour 100 habitants
Densité téléphonique mobile : ligne téléphonique pour
116,1
129,1
130,0
125,6
125,1
100 habitants
Informatique
Nombre d’ordinateurs pour 100 habitants
18,3
Proportion des ménages équipés d’ordinateur
21,2
33,2
22,7
34,5
22,3
39,3
22,8
Internet
Capacité de la bande passante internationale d’internet
90
130
180
190
320
(Gb/s)
Proportion d'utilisateurs d'internet
36,9
46,5
49,6
Nombre total d'abonnements au réseau Internet (en
3 914,7
5 819,6
7 545,1
7 808,1
8 316,9
milliers)
Proportion d'abonnements Internet par type :
- Internet Fixe
- Internet Mobile
13,8%
8,9%
6,7%
7,0%
9,9%
86,2%
91,1%
93,3%
93,0%
90,1%
Proportion des ménages connectés à l'Internet
29,5
30,7
37,5
Source : MINCOM
28































Page 30
Tableau 4 : Evolutions des principaux Indicateurs du secteur TIC
2014
Juin
2015
Estimations
Estimations
2015
2016
Téléphonie Fixe
Pourcentage de densité téléphonique global (%)
137.6
137.6
Pourcentage de densité du téléphone Fixe (%)
8.6
8.4
143
8.2
149
8
Téléphonie Mobile
Nombre d'utilisateurs d'internet Fixe + Mobile (en million) 1684.5
1662.8
1826
1980
Pourcentage de densité du téléphone Portable (%)
129.1
129.3
134.8
141
Internet
Capacité de la bande passante internationale d’internet
130
166
166
212
(Gb/s)
Nombre d'utilisateurs d'internet sur les réseaux Mobile (en
1165.7
1154.1
1327
1510
million)
Nombre d'utilisateurs d'internet pour 100 habitants
Proportion des ménages équipés d’ordinateurs (%)
Proportion des ménages connectés à l’Internet (%)
45.7%
33.1%
28.8%
50%
40%
35%
55%
45%
40%
Confiance Numérique
Nombre de certificats de signature électronique valides
11589
12636
13000
15000
Nombre d’auditeurs de la sécurité informatiques actifs
305
305
320
350
Source : MINCOM
En définitif, il apparait que l’adoption de l’internet et des services associés en Tunisie a
nettement progressé depuis son arrivée à la fin des années 90. Cette dynamique, en plus des
espoirs forgés par le printemps arabe, ont encouragé le Ministère des Technologies de la
communication et de l’Economie Numérique (MINCOM) à placer le déploiement du commerce
électronique (e-commerce, cf. encadré 1 ci-dessous pour une définition) dans les premières
lignes d’action de son programme. Ce plan d’action s’inscrit dans un programme plus global
en faveur du déploiement du numérique en Tunisie.
29



















Page 31
Encadré 1. Définition du e-commerce
Le e-commerce traduit par l’achat en ligne se présente selon Daniel Kaplancomme « l’ensemble
des échanges commerciaux dans
lesquels
l’achat s’effectue sur un réseau de
télécommunication ». Il comprend toutes les transactions incluant « l’acte d’achat en ligne »
effectuées par les consommateurs, les entreprises, administrations ou banques et dont sont
exclus les services administratifs. En effet, tous les échanges en ligne sont considérés comme
du e-commerce incluant « la négociation, la recherche, le partage de l’information, de
commande ou de paiement » (Bitouzet, 1999).
Une autre définition du e-commerce est celle basée sur la valeur de l’échange qui « vise à
augmenter les services offerts par l’échange ainsi qu’à réduire les ressources à consacrer pour
obtenir les mêmes services ». C’est une analyse de fonctions, de recherche d’information liée à
chaque fonction que remplit l’outil technologique et enfin une estimation des coûts que ces
fonctions vont générer. Ainsi la création de valeur des échanges électroniques « se créent à
partir du réseau et sont ceux qui garantissent la fluidité de l’information entre services et entre
directions, avec un niveau de qualité de service et un format de messages adaptés aux besoins
de l’utilisateur » c’est ainsi qu’on peut prédire que « la valeur du e-commerce provient de la
richesse des informations disponibles et pertinentes pour l’utilisateur ou de nouvelles
fonctionnalités de partage de l’information ».Le e-commerce est défini dans l’analyse de la
valeur de l’échange comme un processus de création de valeur via les réseaux sociaux où il est
appréhendé comme « un ensemble de fonctions plutôt que d’individus » qui intègre les clients,
l’entreprise, les fournisseurs et la livraison de produits ou services constituant un processus
complet. De ce fait le e-commerce est considéré comme « l’ensemble des fonctions qui créent
de la valeur qui sont intégrés au système d’information d’une entreprise et l’ensemble forme
un processus complexe unique ».
Dans cette optique de développement du numérique, l’Etat a entamé son soutien au secteur TIC
depuis 2010/2011 en mettant concrètement un plan stratégique « Tunisie Digital
2018(PNS) »articulé autour de six orientations stratégiques :
l’infrastructure,
le e-
Governement, le e-Business, sur le positionnement de la Tunisie en offshoring, l’usage et
l’innovation, comme détaillé dans le schéma 1 suivant.
30








Page 32
Figure 1: Orientations stratégiques du PNS Tunisie Digital 2018
Source : MINCOM, Tunisie Digitale 2018 Séminaire de Travail « Korba 2014», 30, 31 Mai et 1erJuin 2014
L’urgence du passage au numérique s’est imposé en Tunisie pour pallier à l’éventuel « Gap »
ou gouffre qui séparera la Tunisie du reste du monde si elle ne se met pas au diapason des autres
nations dans le domaine des TIC comme l’illustre ce schéma. Dans le domaine du e-commerce
en particulier, l’Etat Tunisien représenté par le Ministère du commerce a constitué en Janvier
2012 un task force structurant le développement du commerce électronique en Tunisie autour
des axes suivants :
-Le développement de l’offre Tunisienne sur internet en encourageant l’investissement chez les
jeunes diplômés ;
-Donner l’exemple en matière d’adoption du commerce électronique par l’Etat en mettant en
place les encouragements nécessaires ;
- Concevoir un partenariat stratégique public-privé en charge de la gestion des incubateurs et la
labellisation des sites marchands Tunisiens
Ainsi dans le cadre du PNS Tunisie digital 2018 l’objectif national est d’accompagner les
entreprises dans l’ère de l’usage du numérique pour une meilleure compétitivité, productivité
et intégration. Par ailleurs, les initiatives Etatiques concernent les moyens de facilitation des
moyens de paiement en ligne pour les consommateurs, le développement des secteurs e- santé,
e-Tourisme, e-Retail, e-logistique et la mise en place de marchés universels.
31







Page 33
Dans cette perspective, il convient de s’interroger sur l’état d’adoption des TIC. L’objectif de
cette thèse est de mettre l’accent sur l’adoption des TIC au sein d’une population jeune
tunisienne : les étudiants. Ce choix est principalement orienté par la stratégie du Ministère qui
affiche explicitement mettre beaucoup d’espoir sur les ‘jeunes’ du point de vue du déploiement
du commerce électronique en Tunisie. Partant donc du constat que le gouvernement Tunisien
oriente sa stratégie de développement du commerce électronique en Tunisie à travers
l’investissement et l’adoption des services marchands internet par les jeunes, la question de
recherche de la présente thèse est définie comme suit :Quels sont les déterminants d’adoption
et de l’intention d’usage du e-commerce par les jeunes en Tunisie ?
Pour y répondre, plusieurs sous-questions seront étudiées au fil des chapitres de la thèse :
Quel est le profil socio-économique des jeunes utilisateurs d’internet en Tunisie (genre,
niveau d’étude, ancienneté, fréquence, etc.) ?
Quels sont les caractéristiques de l’achat sur internet pour les jeunes Tunisiens ?
Quels sont les attentes en termes d’attente, d’efforts, d’attente de performance des
jeunes consommateurs Tunisiens ?
Quel est l’impact de l’influence de l’entourage sociale sur l’intention d’usage des sites
e-commerce ?
Comment les aspects culturels impactent- ils l’intention d’usage du e-commerce chez
les jeunes consommateurs Tunisiens ?
Dans cette perspective, un important travail de terrain est mené auprès d’une population de 326
étudiants universitaires issus de différents milieux dans l’objectif d’obtenir un tour d’horizon
sur l’usage des services internet chez les jeunes d’une part, les comportements d’adoption du
e-commerce et du paiement sur internet d’autres part. Deux grandes parties complémentaires
structurent la thèse, comme le résume la figure 2 suivante :
32




Page 34
Objet de recherche
Quels sont les déterminants d’adoption et de l’intention d’usage du e-
commerce par les jeunes en Tunisie ?
-Quel est le profil socioéconomique des jeunes
utilisateurs d’internet en Tunisie (genre, niveau
d’étude, ancienneté, fréquence, etc.) ?
-Quelles sont les caractéristiques des achats internet
réalisées par les jeunes Tunisiens ?

-Quelles sont les attentes en termes d’efforts et de performance
des jeunes consommateurs Tunisiens ?
-Quel est l’impact de l’influence de l’entourage social sur
l’intention d’usage des sites e-commerce ?
-Comment les aspects culturels impactent- ils l’intention
d’usage du e-commerce chez les jeunes consommateurs
Tunisiens ?
Cadre théorique :
UTAUT
Modèle culturel de HOFSTEDE
v
v
Enquête 1 :
Usage d’internet et de l’e-
achat en Tunisie
Exploitation des résultats dans les
chapitres I et II
à l’aide des outils de statistiques
descriptifs et économétriques
- ACP et AFC
- Modèle de régression Probit
Enquête 2 :
Achat et paiement en ligne
Exploitation des résultats dans les chapitres IVet V
à l’aide de :
-Analyse factorielle exploratoire (ACP)
-Analyse factorielle confirmatoire (AFC)
-La méthode d’analyse acheminatoire
-Procédure SPSS Macro
Apports de la recherche :
-L’attente de performance , l’attente d’effort sont des antécédents directs de l’intention
comportementale dans l’usage de systèmes technologiques
-L’influence sociale est considérée comme l’un des antécédents le plus important de notre étude
expliquant 81% de la variance expliquée
-L’hypothèse selon laquelle les conditions facilitatrices sont un antécédent direct de l’intention
d’usage est infirmée
-La confiance globale perçue est modélisée comme une construction formative de second ordre qui
est mesurée par trois sous-constructions réflexives de premier ordre : l'intégrité, la capacité et la
bienveillance (Wang et al.,2016).
-Les deux dimensions sécurité et confidentialité ne sont pas validées par notre étude.
-L’individualisme/collectivisme, le contrôle de l’incertitude, n’ont pas été validés (Srite
&Karahanna.,2006 Yoon.,2009).
- La dimension orientation long terme est validée par notre étude avec un effet significatif positif
contrairement aux études précédentes qui présentent un effet négatif de modération entre l’intention
d’usage et l’usage (Hassan et al., 2011 ; Hofstede & Bond, 1988)
- la relation de modération de la dimension masculinité/féminité entre l’attente d’effort et
l’intention d’usage est validée
-La dimension distance hiérarchique est validée dans notre étude qui est statistiquement
significative, avec cependant un signe négatif sur l'influence de l'intention d’usage, à l’opposé des
recherches antérieures (Hofstede, 1980, Sri Lanko & Yahya, 2012 ; Yoon.,2009).
33




































Page 35
STRUCTURE DE LA THESE
Dans le cadre de notre analyse nous allons nous orienter sur la phase d’intention d’usage et l’usage
du phénomène de l’e-commerce et de l’e-paiement relié à l’infrastructure de réseau des pays à savoir
l’internet en Tunisie. Ainsi l’objectif de notre première partie s’articule autour de l’adoption de
l’internet par les jeunes tunisiens comme support de base de notre deuxième partie qui traitera de la
problématique de l’achat et paiement en ligne par cette même population. La première partie de
notre travail, porte sur une étude économique de l’usage d’internet en général et le commerce
électronique auprès d’un échantillon de 372 jeunes tunisiens. La deuxième partie de notre travail de
recherche va porter sur le e-commerce en Tunisie avec une revue théorique et empirique comportant
sur cinq chapitres. La première traite des théories d’acceptation et d’usage de la littérature. Ceci
nous amène à préciser notre choix de modèle étendu avec une présentation de la revue théorique du
modèle UTAUT et de la partie complémentaire de notre modèle étendu à savoir le modèle culturel
de Hofstede.
La discussion du cadre théorique est complétée par un deuxième chapitre présentant le modèle
conceptuel des déterminants de l’intention comportementale et l’usage du paiement en ligne des
consommateurs. Ce chapitre est divisé en quatre sections détaillant les dimensions qui composent
notre modèle UTAUT –HOFSTEDE étendu. La première et la deuxième section regroupe les
dimensions du modèle UTAUT originale. La troisième section regroupe les dimensions sécuritaires
avec la dimension confiance, la confidentialité et enfin la sécurité. En dernière section nous avons
présenté les six dimensions culturelles qui composent en partie notre modèle à savoir les dimensions
de Hofstede. Tout au long de ces sections nous présentons notre modèle conceptuel après
consultation de la littérature et où nous présentons également les hypothèses de recherche.
Dans un troisième chapitre, nous effectuons un test empirique du modèle, qui est précédé d’une
étape méthodologique au cours de laquelle nous présentons les instruments de mesure mis en jeu.
De la même manière, nous nous étalons sur un ensemble de choix méthodologiques nécessaires à
la mise en place de l’expérimentation finale (le questionnaire, l’échantillon, les items, le
déroulement de l’enquête). Nous justifions également les principales méthodes d’analyse de
données qui nous sont utiles pour le test empirique des hypothèses émises au niveau du chapitre
précédent. Finalement, la qualité psychométrique des échelles est vérifiée par le moyen des analyses
factorielles exploratoires et confirmatoires.
Le quatrième chapitre nous permet de revoir empiriquement l’étendu du pouvoir des déterminants
de notre modèle sur l’intention d’usage et l’usage du e-commerce et paiement en Tunisie. Pour celà,
34





Page 36
une validation empirique de notre modèle de recherche est effectuée et ce, à travers la vérification
des hypothèses de recherche des liens directs des dimensions UTAUT en première section, les
dimensions culturelles en deuxième section et les dimensions sécuritaires en troisième section.
Enfin, la quatrième section permet de tester le modèle conceptuel qui sera effectué à travers les
équations structurelles. Pour finir, le cinquième et dernier chapitre présente une analyse des résultats
en première section.
Les deux parties seront discutées dans une conclusion générale qui permet de mettre en lumière les
principaux résultats de chaque partie et les complémentarités qui existent entre elles. Egalement,
nous allons fournir un ensemble de recommandations et préconisations tant sur le plan académique
que managériale, en spécifiant les limites éventuelles de notre recherche.
35
























Page 37
Partie 1 : Usage d’internet et le commerce
électronique en particulier en Tunisie
Chapitre 1 : Etat des lieux de l’internet et des TIC en Tunisie
Chapitre 2 : Les enjeux du e-commerce en Tunisie
36





































Page 38
Chapitre 1 : Etat des lieux de l’internet et
des TIC en Tunisie
37







































Page 39
Dans la littérature sur la fracture numérique, les inégalités d’accès et d’usage des services
numériques sont expliquées par les caractéristiques économiques et sociales des territoires et des
individus. «Les zones à faible revenu, souffrant de privation financière, ne risquent pas de réaliser
des dépenses pour des choses qui pourraient ne pas sembler nécessaire comme l'accès à Internet
»(Geach, 2007, p. 23). Comme décrit Sparks (2013, p.28), la fracture numérique recouvre « un large
éventail de différences sociales en matière d'accès et d'utilisation de l'équipement et des services
numériques, notamment des ordinateurs personnels, et de la capacité à accéder à Internet tant sur
le plan physique que numérique ». De manière générale, la recherche sur les fractures numériques
socio-économiques a principalement pour unité d’analyse le niveau d’individu dont le profil
numérique est mesuré par son accès aux ordinateurs et à Internet (adoption d’Internet) d’une part,
son utilisation ou non d’Internet (utilisation d’Internet) d’autre part. Il semble donc que les facteurs
d’adoption et d’utilisation, reflétant les différences entre les profils numériques des individus, sont
principalement l’éducation, les compétences en TIC, la situation financière, le capital social et l’âge.
Mais la grande majorité des travaux considèrent l’accès à Internet via une connexion Internet fixe à
la maison ou dans un lieu public, alors qu’il existe de nombreuses façons d’accéder à Internet :
connexions fixes, mobiles, publiques et privées, à partir de plusieurs emplacements et en utilisant
différentes méthodes de connexion (Philip et al. 2017). Ces éléments permettent d’étendre la
compréhension des fractures numériques. À cette fin, Blank et Groselj (2015) suggèrent de passer
de la problématique des fractures numériques aux inégalités numériques en appliquant à Internet le
modèle de stratification sociale de Weber fondé sur trois dimensions : la classe sociale, le statut et
le pouvoir politique (Weber, 1978). Ces trois dimensions sont très similaires à celles mobilisées par
la littérature sur l'exclusion sociale pour mesurer la valeur instrumentale des TIC : réseaux sociaux,
vie économique et politique (Van Widden, 2001). La dimension économique mesure le niveau de
vie des individus à travers deux questions principales : que possèdent-ils ? Combien peuvent-ils
acheter ? La dimension sociale est appréhendée à travers plusieurs facteurs tels que le style de vie,
l'éducation formelle, etc. et n'est pas nécessairement lié au revenu. Et le pouvoir politique est défini
comme la possibilité qu’ont les individus de «réaliser leur propre volonté dans le cadre d'une action
collective, même contre la résistance des autres» (Weber, 1978, p. 926).
Chaque dimension peut être mesurée à l'aide de plusieurs variables:
- degré d'études et catégorie socio-professionnelle pour la dimension sociale,
-
revenus, emplacement et fréquence d'utilisation de l'internet pour la dimension économique
et
- appartenance à un type d'organisations de la politique ou de la société civile jusqu'à la
dimension politique ( Zillien et Hargittai, 2009; Schradie, 2011).
38




Page 40
À travers ces variables, Philip et al. (2017) ont identifié quatre thèmes permettant d’appréhender la
fracture numérique: compétences / connaissances numériques, autonomie d'accès des utilisateurs à
Internet, soutien social offert à ceux qui souhaitent utiliser Internet et mesure dans laquelle les
individus intégrés dans la «techno-culture» dominante.
Différents recensements ont été menés au niveau de la population Tunisienne afin d’avoir un état
des lieux de l’usage de l’internet et de la prise en compte de l’infrastructure reliée à son déploiement.
Notre étude s’inscrit dans le prolongement des recherches axées sur ce déploiement technologique
de l’internet engendrant l’accès au e-commerce. L’étude a pour vocation de mettre en lumière les
différents aspects classés en premier lieu par l’usage d’Internet, en deuxième lieu par l’expérience
de l’internet, troisièmement par le style de vie, ensuite par le voisinage et les interactions sociales.
La suite sera focalisée sur l’usage de l’achat en ligne ou le e-commerce à travers les incitateurs et
les inhibiteurs de l’acte d’achat mais également les différents moyens privilégiés de paiement des
consommateurs Tunisiens. Notre objectif de recherche est de proposer une modélisation
économétrique de l’adoption de l’internet et de l’achat en ligne par les jeunes consommateurs
Tunisiens. De ce fait, nous avons mené une enquête auprès de 400 étudiants sur les usages de
l’internet et leurs habitudes d’achat en ligne. Le questionnaire de cette étude est adapté des travaux
de Leguel et al. (2005), Suire (2007) principalement menés sur des données bretonnes (cf. annexe
pour une lecture détaillée du questionnaire). Il a notamment été enrichi de questions permettant de
tenir compte des critères et thèmes identifiés par Philip et al. (2017). L’objectif de notre étude est
de dresser le profil des jeunes tunisiens du point de vue de leur utilisation et usage des services
internet à l’aide des critères permettant d’expliquer la fracture numérique. Pour cela, les résultats
de notre enquête sont exploités à l’aide de modèles de choix discrets adaptés pour les décisions
conditionnées (achats en ligne conditionnés par la disponibilité de la connexion internet). Deux
modèles économétriques sont alors proposés. Un premier modèle s’intéresse à la décision des jeunes
consommateurs d'avoir accès à Internet. L’accent est porté sur les fréquences et lieux d’usage. Un
second modèle porte sur la décision des jeunes Tunisiens d’acheter en ligne.
Section 1 : Les caractéristiques de la connexion internet
Cette première partie de notre travail pose comme modèle de travail un modèle de choix discrets
(Probit). Ces modèles couramment utilisés en économie permettent d'identifier les déterminants des
choix individuels (McFadden, 2001). Dans notre travail, nous avons privilégié un échantillon de
jeunes qui représente, à notre avis, de potentiels consommateurs des produits et services en ligne.
Nous incluons également l’ensemble des utilisateurs internet à domicile ou partout ailleurs via un
39






Page 41
ordinateur, un téléphone mobile ou un autre support d’accès. Ces résultats nous donnent une vision
globale du potentiel de l’outil internet pour les prochaines générations de consommateurs Tunisiens.
1. Profil de l’échantillon : Les caractéristiques socio-économiques
Nous avons mené notre enquête en administrant un questionnaire permettant de répondre à nos
différentes questions de recherche. Plus de700 étudiantsont été contactés en face à face et via des
diffusions du questionnaire par emails ou des réseaux sociaux (Facebook notamment) en Tunisie.
326 ont accepté de répondre au questionnaire. L’identification du profil des répondants à notre
questionnaire repose sur des analyses statistiques univariées à travers des tris à plat pour chaque
variable informant sur ce profil. Les répondants seront répartis selon leur âge, leur genre, la
profession de leurs chefs de famille, et leur lieu de résidence (cf. tableaux 5 et 11 suivants).
Tableau 5 : La répartition des répondants selon le genre
Homme
Femme
Total
Fréquence
80
246
326
Pourcentage
24,5
75,5
100,0
Pourcentage cumulé
24,5
100,0
Tableau 6 : La répartition des répondants selon le niveau d’étude
Secondaire
Supérieur
Total
Fréquence
2
Pourcentage
,6
Pourcentage cumulé
,6
324
326
0
100,0
100,0
Tableau 7: La répartition des répondants selon leur tranche d’âge
Moins ≤ 20 ans
Entre 20 et 24 ans
Plus de 25 ans
Total
Fréquence
64
255
7
326
Pourcentage
19,6
78,2
2,1
100,0
Pourcentage cumulé
19,6
97,9
100,0
40



















Page 42
Tableau 8 : La répartition des répondants selon la tranche d’âge du chef de la famille
20 - 29 ans
30 - 44 ans
45 - 59 ans
60 - 64 ans
Plus de 64 ans
Total
Fréquence
2
8
233
63
20
326
Pourcentage
,6
2,5
71,5
19,3
6,1
100,0
Pourcentage cumulé
,6
3,1
74,5
93,9
100,0
Tableau 9 : La répartition des répondants selon l’occupation professionnelle du chef de la
famille

chef
Ouvrier/ Agriculteur
Artisan/commerçant/
d’entreprise
Profession libérale
Sans activités professionnelles
Fonctionnaire Cadre
Employé
Autres professions
Total
Fréquence
33
36
Pourcentage
10,1
11,0
Pourcentage cumulé
10,1
21,2
42
7
151
49
8
326
12,9
2,1
46,3
15,0
2,5
100,0
34,0
36,2
82,5
97,5
100,0
Tableau 10 : La répartition des répondants selon la taille de la famille (membres)
Moins 4 membres
Entre 5 et 7 membres
Plus de 8 membres
Total
Fréquence
113
196
17
326
Pourcentage
34,7
60,1
5,2
100,0
Pourcentage cumulé
34,7
94,8
100,0
Tableau 11 : La répartition des répondants selon la zone d’appartenance ou gouvernorat
d’habitation
Nord-Ouest
Nord-Est
Centre-Ouest
Centre-Est
Sud-Ouest
Fréquence
212
37
59
11
6
41
Pourcentage
65,0
11,3
18,1
3,4
1,8
Pourcentage cumulé
65,0
76,4
94,5
97,9
99,7














Page 43
Sud-Est
Total
1
326
,3
100,0
100,0
Figure 2 : La répartition des répondants selon la zone d’appartenance ou gouvernorat
d’habitation
Notre échantillon comprend un ensemble de répondants qui compte plus de 5 ans d’usage de
l’internet avec un taux de 85,6% et un usage moyen entre 2 ans et 5ans d’usage de l’internet avec
10% de l’ensemble des répondants (cf. tableau 12 suivant). Ceci confirme que les jeunes Tunisiens
sont de fervents utilisateurs de l’outil internet.
Tableau 12: Ancienneté d’usage de l’internet
Vous utilisez Internet ?
Depuis moins de 1 an
Fréquence Pourcentage
6
1,8
Entre 1 et 2 ans
Entre 2 et 5 ans
Depuis plus de 5 ans
Total
7
34
279
326
2,1
10,4
85,6
100,0
42















Page 44
1.1. Usage d’Internet
L’usage de l’internet est traduit par la fréquence d’usage des répondants qui utilisent « très
souvent » internet avec 66% suivit de « souvent » à raison de 28% de l’ensemble des répondants.
Les consommateurs Tunisiens sont familiarisés avec l’internet et cela depuis leur jeune âge durant
la dernière décennie par son utilisation dans les universités et dans leur quotidien avec les outils
mobiles connectés. Les répondants étudiants déclarent en majorité utiliser internet depuis plus de 5
ans, suggérant que ces derniers sont des utilisateurs depuis leurs années de collège et de lycée.
Tableau 13: Fréquence d’usage de l’internet
Vous vous connectez
sur Internet ?
Jamais
Très rarement
Rarement
Souvent
Très souvent
Total
Fréquence
Pourcentage
1
2
13
93
217
326
,3
,6
4,0
28,5
66,6
100,0
Par ailleurs, les utilisateurs d’internet de moins d’un an l’utilisent rarement (cf. tableau 14). Les
étudiants qui l’utilisent depuis 1 et 2 ans sont des utilisateurs qui ont rarement recours à Internet.
Les adeptes de l’usage d’internet utilisent très souvent internet à raison de 53%. Ils ont une
ancienneté d’usage qui date de 2 et 5 ans. Les utilisateurs d’internet de plus de 5 ans affirment à
71% utiliser internet très souvent.
Tableau 14 :La Fréquence et ancienneté d’usage de l’internet par les jeunes consommateurs
Tunisiens
Vous
vous
connectez sur
Internet ?
Jamais
Très
rarement
Rarement
Souvent
Vous utilisez Internet ?
Entre 1
Depuis
et 2 ans
moins de 1
an
0
1
1
1
3
0
4
1
43
Total
Entre 2
et 5 ans
0
0
4
12
Depuis
plus de 5
ans
0
0
2
80
1
2
13
93










Page 45
Très
souvent
2
6
0
7
18
34
197
279
217
326
Total
Figure 3: la Fréquence et ancienneté d’usage de l’internet par les jeunes consommateurs
Tunisiens

Tableau 15 : Test du khi-deux
Valeur
198,164a
75,620
69,209
khi-deux de Pearson
Rapport de vraisemblance
Association
linéaire
N d'observations valides
a. 15 cellules (75,0%) ont un effectif théorique inférieur à 5. L'effectif théorique minimum est de
,02.
Signification asymptotique (bilatérale)
,000
,000
,000
ddl
12
12
1
linéaire
326
par
1.2. Fréquence des motifs d’usage de l’internet
Les réponses des questionnés quant à la question « Pour quelles raisons ou motifs vous-vous
connectez sur Internet ? » se veulent multiples et peuvent se présenter dans le tableau suivant :
44
















Page 46
Tableau 16 : Les principaux motifs d’usage de l’internet
Vous-vous connectez sur Internet pour (plusieurs
réponses sont possibles) ?
Rechercher des informations
Accéder à un réseau social (exemple Facebook)
Communiquer
S'inscrire à l’université
Visionner des programmes TV, vidéos, écouter la radio
Partager des documents, des fichiers etc.
Jouer en ligne
Télécharger/Uploader (créer des blogs, site web, etc.)
Commander et/ou acheter des biens & services
Lire la presse
Vendre des biens & services
Consultation des comptes bancaires
Autres (……………)
Travailler à distance
Payer des factures
Fréquence
Pourcentage
306
297
280
272
248
196
163
153
100
87
87
50
43
42
42
93,9
91,1
85,9
83,4
76,1
60,1
50,0
46,9
30,7
26,7
26,7
15,3
13,2
12,9
12,9
Les jeunes consommateurs Tunisiens utilisent internet très souvent avec 206 répondants qui
affirment utiliser internet pour rechercher des informations avec un (Chi2=0,580) et un degré de
signification assez élevé ce qui indique que les différences entre les fréquences n’est pas significatif
surtout pour les répondants de « très souvent » et « souvent » sur l’usage de l’internet pour la
recherche d’information.
Tableau 17 : Fréquence d’usage de l’internet pour la recherche d’information
Rechercher des informations
Total
Vous vous connectez sur
Internet ?
Jamais
Très rarement
Rarement
Souvent
Très souvent
Total
Oui
1
2
11
86
206
306
1
2
13
93
217
326
Non
0
0
2
7
11
20
45












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Figure 4 : Fréquence d’usage de l’internet pour la recherche d’information
En ce qui concerne le motif de la communication, 59% des répondants utilisent souvent internet
pour communiquer. Cela est visible dans la communication via les réseaux sociaux des jeunes
utilisateurs à travers le monde et de la même manière en Tunisie où 63% des jeunes répondants
utilisent internet pour accéder au réseau social Facebook comme outil de communication.
Cependant 23% uniquement affirment acheter des biens et services sur internet, ceci probablement
dû à la dépendance économique des jeunes étudiants de leurs parents vu qu’ils ne travaillent pas
encore pour gagner leur vie. Ce chiffre est compensé par l’inscription en ligne avec paiement des
frais de scolarité via internet où le taux des répondants qui utilisent « très souvent » internet pour
leur inscription est de 56% de l’ensemble des répondants. Egalement, 36% des répondants utilisent
Internet pour télécharger, créer des blogs, site web, mais surtout 53% des répondants utilisent
Internet pour visionner des programmes TV, vidéos écouter la radio et surtout pour jouer sur
internet. Les répondants confirment qu’ils utilisent très souvent internet pour partager des
documents et des fichiers nécessaires au travail à raison de 40% des répondants. L’échantillon
sélectionné ne privilégie pas l’usage de l’internet pour consulter les comptes bancaires, travailler à
distance ou encore payer les factures en ligne, ceci s’explique par le jeune âge des répondants qui
se situe entre 20 et 24 ans.
2. Expérience de l’Internet
2.1. Les Équipements des consommateurs Tunisiens
Les jeunes utilisateurs Tunisiens possèdent- ils les équipements nécessaires pour faciliter leur accès
à l’internet ? ces équipements sont-ils spécifiques à une région particulière ?
Les jeunes consommateurs Tunisiens sont de fidèles utilisateurs de leur ordinateur et cela au moins
une fois par semaine avec un taux de 58% de répondants qui l’affirment et ne sont pas d’accord
46







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avec l’affirmation de « Vous utilisez votre ordinateur en moyenne au moins une fois par mois »
avec 95% de répondants qui considèrent essentiel d’utiliser leurs ordinateurs. Ce constat est renforcé
par le taux de retour négatif sur l’affirmation « Je n’utilise pas mon ordinateur » à raison de 96% de
l’ensemble des répondants dont la moyenne d’âge est entre 20 et 25 ans. Par ailleurs, concernant la
connexion essentielle à l’usage de l’internet, nos jeunes répondants affirment à raison de 66%
posséder une connexion haut-débit qui va de pair avec leur usage de l’ordinateur à domicile. Nous
notons également, que les jeunes consommateurs Tunisiens sont à 99% d’accord sur l’affirmation
« Je joue un rôle de conseiller pour un site Internet », ceci est synonyme de la maturité en ligne des
utilisateurs Tunisiens qui jouent un rôle de « formateurs » auprès de jeunes de leurs âges sur des
pages de réseaux sociaux et ceci est visible sur des plateformes tel que « Instagram, Facebook, etc »
où certains internautes fournissent des conseils ou des procédés à suivre.
Tableau 18 : Fréquence d’usage d’internet
Quel est votre fréquence d’usage d’internet ?
Vous utilisez votre ordinateur en moyenne au moins une fois par
semaine
Vous utilisez votre ordinateur en moyenne au moins une fois par
mois
Je n’utilise pas mon ordinateur
Je possède une connexion haut-débit
Je joue un rôle de conseiller pour un site Internet
Fréquence Pourcentage
188
57,7
18
14
111
3
5,5
4,3
34,0
0,9
Concernant les modes de connexion, les jeunes consommateurs Tunisiens confirment à 83% se
connecter à internet « très souvent » via un ordinateur fixe ou portable. Egalement, 77% des
étudiants affirment posséder un téléphone mobile avec connexion à Internet et l’utiliser « souvent »,
ce qui optimise l’accès au réseau mondial et de ce fait l’accès aux produits et services en ligne.
Enfin, 82% des répondants utilisent « très souvent » les deux outils ; ordinateur et téléphone mobile
pour se connecter à internet.
Tableau 19 : Modes de connexion à Internet
Je me connecte à Internet via ?
Un ordinateur fixe ou portable
Un téléphone mobile avec connexion à Internet
Les deux (ordinateurs et téléphone mobile)
Fréquence Pourcentage
60
78
255
18,4
23,9
78,2
47









Page 49
2.2. Les lieux de connexion et la fréquence d’accès à l’internet
Nous constatons que 99% de nos jeunes répondants Tunisiens se connectent à internet très souvent
« à la maison », ce qui confirme la disponibilité d’un accès haut débit chez les utilisateurs.
Egalement, la disponibilité d’un accès wifi gratuit pour les étudiants inscrit à l’université leur permet
de se connecter très souvent avec un taux de 86% de l’ensemble des répondants. Cependant, les
utilisateurs déclarent se connecter rarement (86%) dans les cybers café. De même 85% des
répondants déclarent se connecter rarement chez des amis puisque l’accès à internet est disponible
chez eux mais également via les smartphones.
Tableau 20 : Lieux de connexion / utilisation d’Internet
J’utilise Internet ?
A la maison
à l’université
Au cyber café
Chez des amis
Autre
Fréquence Pourcentage
322
254
174
179
0
98,8
77,9
53,4
54,9
0
2.3. Equipements et CSP du chef de famille
Les équipements en fonction de la CSP des chefs de famille des jeunes répondants diffèrent selon
la fonction du chef de famille. Ainsi les jeunes, dont les parents sont « fonctionnaires et/ou cadres »,
possèdent le plus de DVD ou un système ‘home cinéma’ (32%) de même que pour les consoles de
jeu non portables (35%), des abonnements aux chaînes de TV payantes (37%) ainsi que des
appareils photos numériques (29%) suivi de près par les parents de jeunes qui sont « en retraite ».
Par ailleurs, les jeunes dont les parents sont retraités déclarent posséder un ou plusieurs téléphones
portables (26%), de même que pour la confirmation de possession d’une ou plusieurs tablettes
(28%). Enfin, 25% des jeunes répondants affirmatifs à la déclaration « Je possède un ordinateur
portable » ont des parents retraités. Les ressources financières sont un déterminant essentiel pour
accéder au réseau mondial internet mais également pour acquérir les outils technologiques
nécessaires à l’usage de l’internet tels que les ordinateurs fixes et portables, les téléphones mobiles
ou les tablettes, etc.
Tableau 21 : Equipements d’utilisation d’Internet
Parmi les biens multimédias suivants, cochez ceux que vous
possédez (plusieurs réponses sont possibles).
Je possède un DVD ou un système ‘home cinéma’
Je possède une console de jeu non portable
Fréquence
Pourcentage
62
31
19,0
9,5
48







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Je suis abonné à une chaîne de TV payante
Je possède un appareil photo numérique
Je possède un ou plusieurs téléphones portables
Je possède une ou plusieurs tablettes
Je possède un ordinateur portable
51
93
241
107
273
15,6
28,5
73,9
32,8
83,7
Tableau 22 : Voisinage et interactions sociales
Qui de votre entourage a déjà acheté en ligne ?
Personne dans mon entourage (famille, amis) n'a
effectué d'acte d'achat sur Internet
Très peu de personnes dans mon entourage ont déjà
effectué un acte d'achat sur Internet
Une part significative de mon entourage a déjà
effectué un acte d'achat sur Internet
Fréquence Pourcentage
57
17,5
187
79
57,4
24,2
Tableau23: E-achat
Quelle est votre attitude vis à vis de l’achat sur
Internet ?
Très défavorable
Défavorable
Neutre
Favorable
Très favorable
Total
Fréquence
8
51
125
126
16
326
Pourcentage
cumulé
2,5
18,1
56,4
95,1
100,0
Pourcentage
2,5
15,6
38,3
38,7
4,9
100,0
Tableau 24 : Fréquences des commandes sur Internet
Vous effectuez des commandes sur Internet :
Jamais
Très rarement
Rarement
Souvent
Très souvent
Total
Fréquence
96
90
82
53
5
326
Pourcentage
29,4
27,6
25,2
16,3
1,5
100,0
Pourcentage
cumulé
29,4
57,1
82,2
98,5
100,0
Tableau 25 : Catégories de produits (ou services) commandés sur internet
Catégories de produits (ou services) commandés sur internet : Fréquence Pourcentage
Matériel informatique et téléphonique
Livres, musique, etc.
20,6
17,8
67
58
49












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Location
Textile, habillement, mode et accessoires, bijoux, etc.
Produits alimentaires
Articles de sport
Services en ligne/inscription
Produits d’occasion
Meuble
Jeux et jouets
Hôtellerie, voyage et transport
Electroménager/ équipements pour la maison
Autres
36
154
10
32
143
41
21
31
123
24
40
11,0
47,2
3,1
9,8
43,9
12,6
6,4
9,5
37,7
7,4
12,3
Tableau 26 : Quels moyens de paiement avez-vous utilisé lors de vos commandes sur Internet
?
Quels moyens de paiement avez-vous utilisé lors
de vos commandes sur Internet ?
A la livraison
Virement bancaire
Carte de crédit/ Carte bancaire
Téléphone mobile
Porte-monnaie électronique (exemple : e-DINAR)
Paypal ou Google Checkout
Autre
Fréquence
Pourcentage
163
23
71
24
169
7
7
50,0
7,1
21,8
7,4
51,8
2,1
2,1
Section 2 : Les déterminants de la connexion à internet
1. L'analyse du choix de se connecter et d’acheter via Internet : le modèle Probit
L’utilisation d’Internet peut se manifester dans un premier temps par un comportement de
connexion à l’Internet puis dans un deuxième temps par un développement vers d’autres usages
comme l’achat électronique, acte principal du commerce électronique. Par conséquent, les deux
décisions de connexion et d’achat sur Internet se voient à la fois comme deux comportements
différents mais aussi complémentaires. En effet, « l'achat en ligne est une décision individuelle,
alors que s'abonner à Internet relève d'un choix collectif (chaque membre du ménage peut peser
sur cette décision : le chef de famille, le conjoint, les enfants). Toutefois, les deux décisions sont
très liées, puisque l'achat en ligne est conditionnel à l'utilisation d'Internet (donc à l'existence d'un
accès Internet) » (Le Guel, 2004 ; p. 6).
50









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L’application de la méthode Probit est par excellence la méthode la plus appropriée à nos données
à majorité binaires et discrètes permettant d'obtenir des estimateurs plus efficients. Les modèles de
choix discrets (Probit) sont d’utilisation courante en domaine de gestion et d’économie permettant
d'identifier les déterminants des décisions individuelles d’utiliser et d’acheter sur Internet
(McFadden, 2001).
En premier lieu, nous étudions dans un premier modèle la décision d'un répondant d'avoir
accès à Internet, et ceci en estimant un modèle Probit sur l'ensemble de l'échantillon. La
variable dépendante à expliquer est la connexion et l’usage d’Internet (CUI) qui suppose
une réponse binaire.
En deuxième lieu, nous étudions un second modèle la décision d'achat en ligne qui peut
concerner les internautes au lieu de travail, à domicile ou autre. Ce dernier modèle porte sur
la possibilité du répondant d’effectuer un achat en ligne. La variable dépendante à expliquer
est l’achat en ligne (AEL) qui suppose une réponse binaire.
Les variables indépendantes utilisées dans les deux modèles sont présentées dans le tableau
suivant concernant les caractéristiques socio-économiques, le style de vie du répondant, la
localisation, le voisinage social ou l'entourage, l’expérience de navigation.
En économétrie, un modèle Probit est un type de régression où la variable dépendante est une
variable binaire ne pouvant prendre que deux valeurs 1 ou 0 (par exemple marié ou non, acheter sur
Internet ou non). Les variables explicatives peuvent être discrètes, continues ou catégorielles dont
on fait l'hypothèse qu’elles influencent la variable à expliquer. C’est un type de modèle de
classification binairepour un modèle de réponse ordinale ou binaire. Il traite le même ensemble de
problèmes que la régression logistique (logit) en utilisant des techniques similaires, qui utilise une
fonction de lien « probit » (appelée aussi régression probit), le plus souvent estimé en utilisant la
procédure standard de vraisemblance maximale.
Les modèles Probit ont été introduits par Chester Bliss en 1934dans le but d'estimer la probabilité
qu'une observation avec des caractéristiques particulières tombe dans une catégorie spécifique des
classes; puis de classer les observations en fonction de leurs probabilités prédites.C’est pourquoi, il
ne va pas s’agir d’utiliser la régression linéaire de moindres carrés ordinaire (MCO ou OLS), mais
plutôt non linéaire selon une estimation, par exemple, par le maximum de vraisemblance tout en
calculant une variable latente ou inobservable (y*) qui peut prendre toutes les valeurs dans (-∞, +
∞). Par exemple (y* = Utilité (acheter en ligne) – Utilité (ne pas acheter en ligne).
Supposons qu'une variable de réponse Y soit binaire, c'est-à-dire qu'elle ne puisse avoir que deux
résultats possibles que nous désignerons par 1 et 0. Par exemple, Y peut représenter une présence /
51





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absence d'une certaine condition, succès / échec d'un appareil, oui / non sur une enquête, etc. Nous
avons aussi un vecteur de régresseurs X, supposés influencer le résultat Y. Plus précisément, nous
supposons que le modèle Probit utilise une fonction de répartition spécifiée pour voir comment la
probabilité d'un événement évolue lorsque le niveau de contrainte (ajout d’une variable explicative)
change et pour prévoir la probabilité d'un événement pour toute valeur de contrainte dans le champ
d’étude. Par conséquent, les coefficients estimés ne quantifient pas l'influence des variables
indépendantes sur la probabilité que la variable dépendante prenne la valeur un (1).
Nous présentons dans cette section les estimations économétriques sur le choix de se connecter à
Internet et dans le chapitre suivant, nous présenterons les estimations sur le choix d’acheter en ligne.
Pour chacun des modèles, nous testons différentes variantes qui permettent d'isoler les effets de
style de vie, de localisation, de voisinage social et d'expérience.
2. Les statistiques descriptives des variables d’analyse
Dans cette partie, nous présentons les caractéristiques descriptives des variables utilisées dans
l’étude.
Tableau 27 : Statistiques descriptives de variables dépendantes et des variables
explicatives
Descriptif (pour N =
326)
Moyenne
Ecart type
Min
Max
Réponse
Code
Réponse
Code
Variables
Variables
Dépendantes
Adoption d’Internet (M1)
e-Achat (M2)
CARACTERISTIQUES SOCIO-PROFESSIONNELLES
Connexion et Usage
de l’Internet (CUI)
Achat en Ligne (AEL)
Genre