Les déterminants de l'adoption des services financiers digitaux. Cas du Burkina Faso.

MANAGEMENT DE LA TRANSFORMATION DIGITALE

FINTECH

THÈME Les déterminants de l'adoption des services financiers digitaux (SFD) bancaires par le consommateur : Cas du Burkina Faso
Sous la direction du Dr. André ONANA, Certified Expert in Digital Finance, Frankfurt School of Finance and Management ; Enseignant chercheur à l'ESMT; Chef du département ESMT Management	Présenté et soutenu par Reine Raïssa Salimata BLEGNE

Promotion 2018 - 2020 Octobre 2020

Dedicace

DEDICACE

Je dédie le présent mémoire à mes chers parents Sema BLEGNE et Denise TUINA ainsi qu'à mes quatre frères et soeur Hyacinthe, Henry-Joël, Ramièl et Elohika BLEGNE pour le soutien indéfectible qu'ils m'ont apporté tout au long de ma formation ;

A mon mentor Mr Issaka KARGOUGOU qui est toujours resté disponible et ouvert à mes préoccupations.

A mes camarades pour leur disponibilité et leur soutien.

Puisse le seigneur récompenser à juste titre vos efforts !

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Remerciments

REMERCIEMENTS

Nous ne saurons commencer la présentation de notre présent rapport sans remercier le seigneur tout puissant pour la grâce accordée tout au long de la rédaction de ce rapport. Nous tenons également à adresser nos sincères remerciements à tous ceux qui ont contribués d'une manière ou d'une autre à l'élaboration de ce présent rapport. Nous pensons notamment à :

· A notre encadreur, Dr André ONANA Certified Expert in Digital Finance, Frankfurt School of Finance and Management ; Enseignant chercheur à l'ESMT ; Chef du département ESMT Management ;

· A l'ensemble du corps professoral ;

· A l'ensemble de nos camarades de classe en master professionnel en mangement de la transformation digitale.

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Sommaire

SOMMAIRE

DEDICACE i

REMERCIEMENTS ii

SOMMAIRE iii

SIGLES ET ABReVIATIONS v

LISTE DES TABLEAUX vi

LISTE DES FIGURES vii

INTRODUCTION GENERALE viii

Premiére PARTIE : CADRE OPERATOIRE 1

Chapitre 1 : Problématique 2

I Section 1 : contexte, problématique et objectif de recherche 2

II Section 2 : L'environnement bancaire au Burkina Faso 7

III Section 3 : Choix, intérêt et limite du sujet 11

Chapitre 2 : Modèle de recherche 14

I Section 1 : Le modèle de recherche/ étude théorique 14

II Section 2 : Revue de littérature 17

III Section 3 : Hypothèses et choix des variables 21

Chapitre 3 : Approche méthodologique 26

I Section 1 : Justification de notre positionnement épistémologique 26

II Section 2 : Méthode de collecte des données 28

III Section 3 : Outils d'analyse et de traitement des résultats 31

IV Section 4 : Les difficultés et les solutions 35

Deuxieme partie : Résultats, analyse, suggestions et recommandations 39

Chapitre 4 : Résultats : analyse descriptive et bivariée 40

I Section 1 : Analyse de la statistique descriptive ou univariée 40

II Section 2 : Analyse des relations d'association entre les variables 51

Chapitre 5 : Analyse des résultats et vérification des hypothèses 58

I Section 1 : Estimation des variables du modèle 58

II Section 2 : Réestimation du modèle 64

III Section 3 : Vérification des hypothèses 71

IV Section 4 : Discussion des résultats 72

V Section 5 : Suggestions et Recommandations 74

CONCLUSION GENERALE 76

BIBLIOGRAPHIE I

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Sommaire

TABLE DES MATIERES VI

Annexes IX

Résumé XXVIII

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Sigles et abreviations

SIGLES ET ABREVIATIONS

Tableau 1 : liste des sigles et abréviations

SIGLES	ABREVIATIONS
SFD	Services Financiers Digitaux
BCEAO	Banque Centrale des Etats de l'Afrique de l'Ouest
UEMOA	Union Economique et Monétaire Ouest Africaine
GSMA	Global System Mobile Association
TBS	Taux de bancarisation strict
TBE	Taux de bancarisation élargi
TGUSF	Taux global d'utilisation des services financiers
ARTP	Autorité de Régulation des Télécommunications et des Postes
TIC	Nouvelle Technologies de l'information et de la communication
KYC	Know your customer
DAB/GAB	Distributeur automatique de billets/Guichet automatique de banque
SGBF	Société Général Burkina Faso
USSD	Unstructured Supplementary Service Data
SMS	Short Message System
M-banking	Mobile banking
UIT	l'Union internationale des télécommunications
OMM/OTM	Mobile Money/ Opérateur de téléphonie mobile

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Liste des tableaux

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : liste des sigles et abréviations V

Tableau 2 : Tableau récapitulatif de variables de l'étude 23

Tableau 3 : Tableau de cohérence et d'adéquation entre les instruments de collecte de l'informations,

les objectifs de recherche, le modèle théorique, les hypothèses et les méthodes d'analyse 37

Tableau 4 : Connaissance ou information sur le mobile banking selon le sexe 51

Tableau 5 : Détention de compte bancaire selon le sexe 51

Tableau 6 : Connaissance en matière de SFD bancaires selon le sexe 52

Tableau 7 : Niveau de revenu suivant le sexe 53

Tableau 8 : Le niveau de revenue et la catégorie socioprofessionnelle 53

Tableau 9 : Niveau de revenu selon la génération 54

Tableau 10 : Le revenu suivant le niveau d'instruction 55

Tableau 11 : Utilisation de compte mobile banking suivant le niveau de revenu 55

Tableau 12 : utilisation de compte mobile banking suivant le sexe 56

Tableau 13 : Utilisation de compte mobile banking selon la génération 56

Tableau 14 : Utilisation de compte mobile banking selon la catégorie socioprofessionnelle 57

Tableau 15 : Regroupement de certaines variables 58

Tableau 16 : les variables de la régression et les catégories de référence utilisée 60

Tableau 17 : récapitulatif de la régression logistique pas à pas 61

Tableau 18 : Résultats de l'estimation du modèle final 64

Tableau 19 : Liste des 75 établissements de microfinances XI

Tableau 20 : Répartition des enquêtés selon la catégorie socioprofessionnelle (après regroupement)

XXI

Tableau 21 : Répartition des enquêtés selon le niveau d'instruction XXI

Tableau 22 : Le retard dans les paiements des factures XXII

Tableau 23 : l'appréciation des parts de besoins de base assurés par les revenus XXII

Tableau 24 : La degré de satisfaction des enquêtés de leur situation financière XXII

Tableau 25 : La répartition des enquêtés suivant leur niveau de revenu des enquêteurs XXIII

Tableau 26 : La répartition des enquêtés suivant le groupe d'âge XXIII

Tableau 27 : La répartition des enquêtés selon leur pays de résidence XXIII

Tableau 28 : La répartition des enquêtés suivant le sexe XXIII

Tableau 29 : La possession d'un compte bancaire XXIV

Tableau 30 : Connaissance du mobile banking XXIV

Tableau 31 : Nature de compte bancaire détenue (après regroupement XXIV

Tableau 32 : Connaissance en matière de services digitaux financiers bancaires XXV

Tableau 33 : Connaissance des applications mobiles bancaires XXV

Tableau 34 : Fréquences d'utilisation des fonctionnalités des applications de mobile banking ....XXVI

Tableau 35 : Evaluation des caractéristiques des services financiers digitaux XXVI

Tableau 36 : Appréciation des caractéristiques des SFD bancaires XXVI

Tableau 37 : Prêt à faire les opérations bancaires à partir du téléphone portable XXVII

Tableau 38 : Utilisation de compte mobile banking XXVII

Tableau 39 : Degré de satisfaction dans l'utilisation des SFD bancaires XXVII

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Liste des figures

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : répartition des comptes de monnaie électroniques dans l'UEMOA en 2018 9

Figure 2 : Le TAM d'après Fred Davis et Venkatesh (1996) 16

Figure 3 : Répartition des enquêtés suivant le groupe d'âge 40

Figure 4 : Répartition des enquêtés suivant le sexe 41

Figure 5 : Ventilation des enquêtés selon la catégorie socioprofessionnelle (après regroupement) 41

Figure 6 : Ventilation des enquêtés selon le niveau d'instruction 42

Figure 7 : Le retard dans le paiement des factures Figure 8 : La satisfaction des besoins de bases

assurés par les revenus............................................. 43
Figure 9 : Le degré de satisfaction sur la situation financière Figure 10 : La répartition selon le

niveau de revenu 43

Figure 11 : La répartition des enquêtés selon leur pays de résidence 44

Figure 12 : La possession d'un compte bancaire 44

Figure 13 : la répartition selon la nature des comptes bancaire 45

Figure 14 : La répartition en fonction de la connaissance du mobile banking 45

Figure 15 : La répartition en fonction de la connaissance en matière de service financier digitaux 46

Figure 16 : La répartition en fonction de la connaissance des applications mobiles bancaires 46

Figure 17 : La répartition en fonction de la fréquence d'utilisation des fonctionnalités des applications

de mobile banking 47
Figure 19 : La répartition en fonction de l'évaluation des caractéristiques des applications de mobile

banking 48

Figure 20 : La répartition en fonction de l'appréciation des caractéristiques des SFD bancaire 48

Figure 21 : La répartition en fonction des enquêtés prêt à réaliser leur opération à partir du mobile 49

Figure 22 : La répartition en fonction des enquêtés qui utilisent les SFD bancaires 49
Figure 23 : La répartition en fonction du degré de satisfaction dans l'utilisation des SFD bancaires 50

Figure 24 : graphe des résidus standardisés 67

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Introduction

INTRODUCTION GENERALE

Le développement de l'internet et de la téléphonie mobile a eu un impact considérable sur le mode de vie de nombreux d'individus tant dans les pays développés que dans les pays en développement, et notamment sur leur façon de mener leurs activités économiques. L'expansion remarquable de ces deux innovations technologiques a suscité beaucoup de réflexion quant à leur potentialité en matière d'inclusion financière, de réduction de la pauvreté, d'empowerment des femmes, etc.

Ainsi, au cours de ces dernières années, les avancées technologiques en matière d'information et de communication ont bouleversées les services bancaires. Ces innovations technologiques ont apportées aux banques de nouvelles opportunités d'élargissement de la palette des services proposés sur le marché sous de nouvelles formes (M-banking, E-banking, la banque à distance...), basés sur l'internet et la téléphonie mobile. Les SFD bancaires désignent la nouvelle innovation qui permet d'accéder aux services bancaires à partir du téléphone mobile. Il est aujourd'hui la principale innovation technologique qui fait l'objet de discussions dans le domaine du développement économique et social. Le continent africain connait ainsi depuis 2010 un bouleversement de son écosystème financier.

L'Afrique subsaharienne est parmi ceux ayant un faible taux de pénétration des établissements de dépôt au monde avec dans ces zones rurales un réseau des banques commerciales particulièrement sous-développé. L'accès limité aux services financiers s'explique par l'isolement géographique, mais aussi par l'insuffisance des infrastructures et l'illettrisme financier.

Aussi, au cours de la dernière décennie, la téléphonie mobile s'est développée de façon exponentielle surtout en Afrique ; en contraste avec le taux de bancarisation qui lui, demeure faible. Selon le rapport de Global Digital 2018, le continent enregistre un taux de pénétration de 82% pour 1,040 milliard de connexions mobiles comptabilisées sur le continent en 2017, pour une progression annuelle de 4%. La GSMA estime que la possession de smartphones passera de 5 milliards d'abonnés mobiles uniques, soit 67% de la population mondiale en 2018 à 5,9 milliards et 71% de la population en 2025. Toujours selon la GSMA, les technologies et services mobiles ont contribué en 2018 pour 8,7% du produit intérieur brut (PIB) en Afrique de

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Introduction

l'Ouest. En 2019, le taux de pénétration du téléphone mobile est de 48% selon la GSMA et devrait se situer en moyenne à 54% par année entre 2020 et 2025.

Au Burkina Faso, on note un taux de pénétration de 94,55% selon une l'ARTP en 2019. Ce contraste crée des conditions idéales pour que le mobile banking se développe sur le continent au Burkina. La téléphonie mobile réduit les contraintes géographiques et les coûts de transaction tout en offrant aux banques commerciales une stratégie d'expansion à faible coût.

Dans l'UEMOA, la définition de l'inclusion financière est assimilée à « l'accès permanent des populations à une gamme diversifiée de produits et services financiers adaptés, à coûts abordables et utilisés de manière effective, efficace et efficiente ». Elle est considérée comme un facteur de développement durable. Elle est une composante de l'inclusion sociale, qui permet, à travers une utilisation efficiente des services financiers, un accès durable des populations aux services sociaux de base, notamment la santé, l'éducation et l'emploi. Toujours selon l'UEMOA, l'inclusion financière permet de renforcer le dynamisme de l'activité économique, de mobiliser l'épargne publique, d'augmenter les revenus des agents économiques, d'accroître les dépense sociales (santé, éducation, etc.) et, in fine, de réduire la pauvreté et les inégalités, gage d'un développement durable et soutenu.

Le mobile banking est un outil puissant permettant d'offrir des services bancaires aux milliards de personnes dans le monde qui disposent d'un téléphone portable mais qui sont dépourvus de compte bancaire. Au Burkina, en raison du fort taux de pénétration de la téléphonie mobile 94,55%) et du faible taux de bancarisation (21,3%), le m-banking représente l'espoir d'un important instrument d'inclusion financière des ménages à faible revenu.

Le défi en matière de bancarisation reste énorme et il semble important de mener des réflexions sur les possibilités d'accroître l'accès aux services financiers via la téléphonie mobile. Cet état de fait justifie tout l'intérêt de notre étude et en tenant compte de l'importance des SFD bancaires, nous nous interrogeons sur les « les déterminants de l'adoption des services financiers digitaux (SDF) : cas du Burkina ».

Notre démarche utilise la méthodologie déductive ou l'approche hypothético-déductive du paradigme positiviste. L'approche quantitative du fait qu'elle vise à valider ou invalider les hypothèses qui suivent décliner à partir du cadre théorique est la méthode retenue :

Ø H1 : Il n'y a pas une relation significative et positive entre les caractères socioculturels à savoir le sexe, l'âge, le revenu, le niveau d'instruction, la catégorie

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Introduction

socioprofessionnelle et le niveau de revenu de la population et l'adoption des SFD bancaires.

Ø H2 : Il n'y a pas une relation positive et significative entre la facilité d'utilisation, l'utilité perçu, le besoin, la sécurité de la technologie et les connaissances acquises en matière SFD bancaires de la population et l'adoption des SFD bancaires.

Ce projet est basé sur une étude expérimentale menée au Burkina Faso. Le principe d'échantillonnage par cota et le logiciel CheckMarket nous a permis de retenir un échantillon total de 385 individus avec une marge d'erreur de 5%.

Pour mener à bien cette recherche, une étude quantitative a été réalisée et a utilisée comme méthode d'analyse, la régression linéaire. Les résultats obtenus démontrent que neuf (09) des dix (10) variables du modèle influencent significativement et positivement l'intention d'adoption des SFD bancaires. Ce sont l'âge, le sexe, le niveau de revenu, les connaissances acquise en matière de SFD bancaires, la facilité d'usage, l'utilité perçue, le besoin d'adoption, le niveau d'instruction et la sécurité des SFD bancaires.

Le présent mémoire qui rend compte de notre étude est articulé en deux (02) grandes parties. La première partie est consacré au cadre opératoire et présente le contexte, la problématique, les objectifs, la revue de littérature et les hypothèses de l'étude. La seconde partie, nous présenterons la méthodologie, les résultats de l'étude et les recommandations et suggestions.

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Chapitre 1 : Problématique

PREMIERE PARTIE :

CADRE OPERATOIRE

Premiére PARTIE : CADRE OPERATOIRE 1

Chapitre 1 : Problématique 2

I Section 1 : contexte, problématique et objectif de recherche 2

II Section 2 : L'environnement bancaire au Burkina Faso 7

III Section 3 : Choix, intérêt et limite du sujet. 11

Chapitre 2 : Modèle de recherche 14

I Section 1 : Le modèle de recherche/ étude théorique 14

II Section 2 : Revue de littérature 17

III Section 3 : Hypothèses et choix des variables 21

Chapitre 3 : Approche méthodologique 26

I Section 1 : Justification de notre positionnement épistémologique 26

II Section 2 : Méthode de collecte des données 28

III Section 3 : Outils d'analyse et de traitement des résultats 31

IV Section 4 : Les difficultés et les solutions 35

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Chapitre 1 : Problématique

CHAPITRE 1 : PROBLEMATIQUE

Le chapitre 1 de façon générale traite de la problématique. Il est articulé comme suit : la première section aborde le contexte, la problématique les objectifs de recherche et donne la définition de certains mots clefs ; la seconde section donne un aperçu de l'environnement bancaire et celui des SFD bancaires et enfin la dernière nous situe sur le choix, l'intérêt et la limite de l'étude.

I SECTION 1 : CONTEXTE, PROBLEMATIQUE ET OBJECTIF DE RECHERCHE

I.1 CONTEXTE

Selon plusieurs études de la Global System Mobile Association (GSMA) , plus de 2,5 milliards d'adultes n'ont actuellement pas accès aux services financiers de base, soit la moitié de la population adulte mondiale ; près de 75 % des adultes gagnent moins de 2 dollars par jour et n'ont pas de compte en banque ; plus de 50% de la population vivant dans les pays en développement n'ont pas de compte en banque contre 10 % dans les pays développés ; parmi les personnes ayant un compte, seul 44 % l'utilisent pour épargner. À ce jour, dans le monde, 1,7 milliard d'adultes n'ont pas de compte en banque, dont les deux tiers disposent pourtant d'un téléphone mobile qui pourrait leur permettre d'accéder à des services financiers. C'est en cela que Bilodeau et al. (2011), affirment qu'avec la présence des téléphones portables entre les mains de milliards de personnes, y compris ceux-là même avec les plus bas niveaux de revenus, le monde est en passe d'apporter un nombre sans précédent dans l'économie formelle. Ils soutiennent que les services financiers mobiles, afin d'atteindre leur vrai potentiel p our l'inclusion financière, doivent être disponibles sur une échelle beaucoup plus grande et comprendre un portefeuille plus large de services.

L'Afrique est parmi les régions les plus sous-bancarisées dans le monde. Selon les statistiques de Global Findex, seulement 42,61 % des personnes âgées de 15 ans et plus possèdent un

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Chapitre 1 : Problématique

compte bancaire en Afrique subsaharienne en 2017 contre 94,68 % dans les pays de l'Organisation de Coopération et de Développement Économiques (OCDE). Ce faible taux de bancarisation signifie que la majorité des Africains sont exclus du système financier classique. Ces constats posent le défi de l'inclusion financière.

En effet, l'inclusion financière favorise le développement économique en permettant à une part croissante des ménages et des petites et moyennes entreprises (PME) d'accéder à une large palette de services financiers pour un coût raisonnable. En d'autres termes, ces populations marginalisées doivent avoir accès à un compte courant de base, au crédit, à une assurance et à un produit d'épargne. Elle apparaît la plus faible en Afrique subsaharienne et en particulier en Zone franc, tant en termes de bancarisation, d'intensité d'utilisation des comptes bancaires que d'accès au crédit. Elle est en effet un facteur essentiel de réduction de la pauvreté et de promotion de la prospérité.

Dans l'UEMOA, le taux de bancarisation strict a progressé de 2,9 points de pourcentage, passant de 16,4% en 2017 à 19,3% en 2018. Au Burkina, le taux de bancarisation est faible comparé à la moyenne en Afrique subsaharienne. Selon le rapport annuel de 2019 de la BCEAO, le taux de bancarisation strict (TBS, taux qui mesure le pourcentage de la population adulte détenant un compte dans les banques, les services postaux, les caisses nationales d'épargne et le Trésor) au Burkina est de 23,2% et son un taux de bancarisation élargi (TBE, évalue le pourcentage de la population adulte titulaire de compte dans les banques, les services postaux, les caisses nationales d'épargnes et le trésor et les détenteurs de comptes dans les institutions de microfinance) est de 43,42% soit un surplus de 20,22% représentant le taux d'utilisation des services de microfinance (TUSM).

Le paysage bancaire et financier dans l'UEMOA et en Afrique de manière générale a connu ces dernières années des mutations profondes avec l'avènement de la technologie et l'apparition des nouveaux acteurs dans l'industrie des paiements.

Dans ce contexte en pleine mutation les banques avec leurs services traditionnels se réinventent et proposent à leurs clients des services complémentaires et de substitutions via le digital. Le digital banking est alors devenue une nécessité pour les banques afin qu'ils puissent satisfaire leurs clients, simplifier les opérations, faciliter et conserver une bonne relation avec ces derniers. Les processus, les stratégies et l'organisation des banques sont de nos jours modifiés en raison des évolutions technologiques et de la pression constante qu'exercent les acteurs de l'Internet sur leur relation avec leurs clients. Ces innovations technologiques apportent de la

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Chapitre 1 : Problématique

capacité, l'accessibilité et la sécurité d'une part et d'autre part, sur l'offre de produits et services, des réponses adaptées aux besoins des clients. En complément des services bancaires classiques disponibles que pour une frange très limitée de la population, le m-banking constitue une innovation technique majeure pour l'élargissement de l'accès aux services financiers (Assadi et Cudi, 2011) pour une partie considérable des populations défavorisées. L'importance des travaux menés par la Banque mondiale ces dernières années sur cette thématique en constitue la preuve matérielle. Ainsi, grâce aux services financiers digitaux, le Burkina atteint un taux global d'utilisation des services financiers (TGUSF) ou encore appelé taux d'inclusion financière de 70,86% (selon l'évolution des indicateurs de suivi de l'inclusion financière dans l'UEMOA au titre de l'année 2019). Le taux d'utilisation des services de monnaie électronique (TUSME) est de 87,92% et est supérieur à la moyenne des pays de la sous-région.

Innovation est le lot quotidien des acteurs dans un monde en constante transformation où la technologie joue un rôle de premier plan. Elle est une source de progrès pour les acteurs et constitue un vecteur essentiel d'inclusion financière.

I.2 PROBLEMATIQUE

Au vu des différents constats, l'inclusion financière de la population du Burkina est l'un des problèmes majeurs dont la résolution conditionne le développement économique du pays. En effet, de nombreux travaux ont établi un lien théorique étroit entre le dynamisme du système financier et la croissance économique au sein des Etats (Germidis & al., 1991).

Les technologies SFD bancaires ont contribué à stimuler l'inclusion financière. Toutefois, malgré ces progrès significatifs, le nombre de personnes exclues financièrement reste toujours élevé. Compte tenu du niveau élevé d'exclusion financière qui se manifeste à travers la faible bancarisation constatée, il semble pertinent de lancer un regard sur les systèmes relevant de la portée des nouvelles technologies de l'information et de la communication (TIC) à savoir les SFD bancaires. Les SFD bancaires sont présentés comme des produits complémentaires et de substitution aux principaux services bancaires classiques ; ces services permettant principalement d'effectuer des paiements, des dépôts et des retraits...

Aussi, selon l'ARTP le taux de pénétration du téléphone au Burkina est élevé soit 94,55% en 2019, laissant entrevoir un potentiel de développement à terme important pour ces nouveaux

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Chapitre 1 : Problématique

services. L'innovation technologique de la téléphonie mobile permet de pallier les difficultés à la bancarisation des populations constituant la base importante de l'économie.

Dans cette perspective il nous revient alors de nous poser la question à savoir : « quel sont les facteurs qui guident le choix d'adoption des SFD bancaires pour un consimmateur ». Spécifiquement on peut ramener cette question de recherche à :

Ø Quelles sont les caractéristiques socioculturelles qui concours à l'adoption des SFD bancaires chez un consommateurs ?

Ø Quelles sont les caractéristiques propres au SFD bancaires qui concours à l'adoption des SFD bancaires chez un consommateur ?

I.3 OBJECTIFS DE L'ETUDE

L'objectif général de cette étude est de d'analyser les déterminants de l'adoption des SFD bancaires par la population du Burkina. Il s'agit de faire ressortir et d'étudier l'ensemble des éléments qui concourent à l'utilisation des SFD bancaires. Cet objectif général est décliné en deux objectifs spécifiques à savoir :

Ø Identifier les caractéristiques liées à l'individus (socioculturelles) qui concours à l'adoption des SFD bancaire ;

Ø identifier les facteurs propres aux SFD bancaire qui ont une incidence sur l'adoption des SFD bancaires.

I.4 DEFINITION DES CONCEPTS CLES

Services Financiers Digitaux (SFD) : Accès et utilisation de produits et services financiers formels (transferts, paiements, valeur stockée, épargne, crédit, assurance, etc.) par le consommateur final via les canaux digitaux, en tirant profit des processus axés sur la technologie.

Le digital banking : c'est une innovation consistant à fournir des services bancaires en ligne ; ceux-ci peuvent être complémentaires aux prestations fournies en agence ou les supplanter.

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Chapitre 1 : Problématique

Le mobile banking : c'est un service qui utilise le téléphone portable pour offrir les services financiers. On parle souvent de mobile-banking (m-banking) pour désigner la nouvelle innovation qui permet d'accéder aux services bancaires à partir du téléphone mobile. Au sens strict, le mobile-banking peut être défini comme l'utilisation du téléphone portable pour offrir des services financiers formels. Dans un sens plus large, le m-banking peut intégrer les services de paiement communément appelés m-paiements et autres services divers que permet la téléphonie mobile. Il s'agit des produits ou services financiers accessibles via le mobile dans une logique multi Canal puis en relation directe avec un établissement financier. Le M-Banking est donc un canal par le biais duquel le client interagit avec une banque via un dispositif mobile (Barnes et al., 2003 ; Scornavacca et al., 2004) pour effectuer des paiements ou utiliser d'autres services financiers mobiles avec une indépendance de temps et de lieu (Mobey Forum, 2008).

Le mobile money : désigne, une nouvelle génération de services financiers accessibles par téléphone, mais affectant un compte prépayé ouvert dans une institution qui n'est pas nécessairement une institution financière traditionnelle mais le plus souvent un Opérateur de Mobile Money/ Opérateur de téléphonie mobile (OMM/OTM). Généralement, il existe des limites de transaction et un processus allégé de KYC proportionnel à un niveau de risque plus faible dû aux restrictions de volume des transactions. La Société financière internationale (SFI), un Groupe de la Banque mondiale, définit le mobile money comme étant l'argent qui peut être consulté et utilisé via le téléphone mobile. Ainsi donc, l'expression mobile money est généralement utilisée pour désigner les activités financières qui sont menées par l'intermédiaire du téléphone portable ou d'autres appareils mobiles.

Taux de bancarisation strict (TBS) : mesure le pourcentage de la population adulte détenant un compte dans les banques, les services postaux, les caisses nationales d'épargne et le Trésor (BCEAO).

Taux de bancarisation élargi (TBE) : évalue le pourcentage de la population adulte titulaire de comptes dans les banques, les services postaux, les caisses nationales d'épargne et le Trésor, auquel s'ajoute celui des détenteurs de comptes dans les institutions de microfinance (BCEAO). Taux global d'utilisation des services financiers (TGUSF) ou taux d'inclusion financière : estime le pourcentage de la population adulte détenant un compte dans les banques, les services postaux, les caisses nationales d'épargne, le Trésor et les institutions de microfinance, auquel s'ajoute celui des titulaires de comptes de monnaie électronique (BCEAO).

La bancarisation : Selon le dictionnaire Larousse 2012, la bancarisation est définit comme étant la tendance des banques à influencer la vie des ménages en leur permettant d'ouvrir des

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Chapitre 1 : Problématique

comptes, drainant ainsi des multiples ressources favorisant la vie économique. En d'autres terme, la bancarisation est le degré de pénétration du système bancaire (ou des banques) dans la vie des ménages. Selon le dictionnaire d' économie et des sciences sociales, la Bancarisation représente le pourcentage de la population ayant Accès aux services bancaires.

Non bancarisation : La non-bancarisation se définit comme une situation où des consommateurs potentiels n'ont pas accès aux services financiers de base, tels que le compte bancaire, le compte chèque ou le compte épargne et ne peuvent corrélativement accéder à un crédit à taux normal (Caskey, 2002).

Sous bancarisation : elle définit le caractère d'une faible proportion de personne bancarisé dans un Etat. Il définit la portion non bancarisée d'une population donnée.

Déterminant : selon le dictionnaire larousse, c'est quelque chose qui est décisif, qui décide d'une action ou d'une chose. C'est ce qui détermine, qui constitue l'élément déclenchant d'un phénomène, d'un mouvement. Dans notre étude il nous situe sur les raisons qui poussent un individu à adopter les SFD bancaires.

II SECTION 2 : L'ENVIRONNEMENT BANCAIRE AU BURKINA FASO

II.1 L'ENVIRONNEMENT BANCAIRE

Le réseau bancaire de l'UEMOA s'est étoffé de trois unités par rapport à fin décembre 2018, pour ressortir avec 130 banques en fin décembre 2019.

Le Burkina est considéré comme un pays sous bancarisé malgré qu'il dispose d'un réseau bancaire assez étoffé, avec 293 agences et 431 guichets automatiques bancaires/ distributeurs automatiques de billets (DAB/GAB). Ainsi, au Burkina Faso, les établissements de crédit agréés sont au nombre de 19 dont 15 banques et 4 établissements financiers (voir annexe 1). Les établissements de microfinance sont au nombre de 75 et leur liste est jointe en annexe 2. Il faut noter qu'une bonne partie du réseau bancaire reste concentrée dans la région du centre (Ouagadougou) et celle des hauts bassins (Bobo-Dioulasso) ; les deux grandes villes du pays. Cependant, dans toutes les différentes provinces (45 provinces) on retrouve quelques agences.

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Burkina »

Chapitre 1 : Problématique

Malgré ce nombre assez impressionnant de banques et de réseau d'agence, le taux de bancarisation reste très faible soit 21,3% en 2018.

II.2 LES SERVICES FINANCIERS DIGITAUX

Les services financiers numériques/digitaux selon l'Union internationale des télécommunications (IUT) comprennent des méthodes permettant de stocker et transférer des fonds ; de faire et recevoir des paiements ; d'emprunter, épargner, assurer et investir ; et de gérer les finances d'un individu ou d'une entreprise. Dans le cadre de notre étude, les services financiers digitaux bancaires sont définis comme des services financiers/bancaires et de paiement qui sont proposés et gérés par des technologies mobiles ou basées sur le Web et par un réseau d'agents. Les SFD bancaires sont destinés aux personnes bancarisées et non bancarisées. Nous avons trois types de solution proposants des SFD bancaires à savoir : le mobile banking, l'e-banking et le SMS banking. Ces solutions sont généralement accessibles par le biais d'un simple téléphone mobile, un ordinateur ou d'une tablette. Aussi, on peut accéder à ces services par l'intermédiaire des points de distribution mise en place par les différentes banques et opérateurs téléphoniques.

Diniz (1997) qualifie l'e-banking de service fourni par plusieurs institutions financières, permettant aux clients de mener des transactions bancaires via Internet, et ce, en utilisant un moyen comme le PC, le téléphone, Minitel, ou autres. En effet, les institutions financières mettent en place des plateformes adéquates qui garantissent une sécurité et une confidentialité des renseignements et des opérations.

Le mobile banking quant à lui consiste en la réalisation d'opérations financières via l'utilisation du téléphone mobile. Il est lié aux opérations de « banque à distance ». Plus généralement, le mobile banking s'entend comme un ensemble de services financiers à distance, et dématérialisés, utilisant les nouvelles technologies (NTIC), en particulier le téléphone mobile. Les informations ci-dessous sont issues du rapport annuel sur les services financiers numériques dans l'UEMOA 2018.

Au Burkina Faso,9,6 millions de compte de monnaie électroniques ont été ouverts en fin décembre 2018, dont 5,7 millions sont actifs. Il en résulte un taux d'activité de 60,2%, le plus élevé de l'UEMOA, en hausse de 8,2 points par rapport à 2017. L'écosystème du pays est composé de 3 établissements émetteurs de monnaie électronique, à savoir Orange money Burkina Faso, SGBF-YUP et Mobicash (United Bank for Africa-Telmob). Ces derniers ont

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Chapitre 1 : Problématique

enregistré environ 496 millions de transactions évaluée à 4.672 milliards de francs CFA en 2018. Le nombre de bénéficiaire de transfert non titulaire de porte-monnaie électronique / non-inscrit (reçoivent et retirent uniquement avec code) est de 1 397 840. Au niveau de la distribution, le Burkina compte ne fin 2018 68.382 points de services. Le taux d'activité des points de services a enregistré un repli de (-11,9 points) et est évalué à 80,6% en décembre 2018 mais demeure le plus élevé de l'UEMOA.

Figure 1 : répartition des comptes de monnaie électroniques dans l'UEMOA en 2018

Le Burkina est positionné deuxième avec 15,22% après la Côte d'Ivoire concernant le volume des comptes de monnaie électronique.

En termes de volume des transactions, le Burkina occupe toujours la deuxième place après la Côte d'Ivoire (29,9%) avec 26% des transactions. En termes de transfert transfrontalier (échange intra-UEMOA), le Burkina comptabilise 5,7 millions d'opérations cumulées en émission et réception d'une valeur de 328,6 milliards de francs CFA.

Toujours selon la BCEAO, l'offre de service via la téléphonie mobile dans l'espace UEMOA reste circonscrite aux opérations de rechargement de porte-monnaie électronique, de retrait d'espèce, de transfert de personne à personne et d'achat de crédit téléphonique, qui représente respectivement 92,2% et 85,7% en volume et valeur des transactions totales effectuées en 2018. Les services de deuxième génération tels que le microcrédit, la micro-épargne et la micro-assurance commencent à émerger. Les réticences notées dans l'utilisation des services de paiement électronique s'estompent progressivement et les utilisateurs se familiarisent d'avantage avec ceux-ci à travers principalement les paiements fréquents auprès des grand facturiers (eau, électricité et téléphone).

Il faut noter que le mobile banking (banque mobile), est un éventail plus large de plusieurs services mobiles bancaires où l'on retrouve le m-paiement.

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Chapitre 1 : Problématique

II.3 LES DIFFERENTS TYPES DE SFD BANCAIRES ET LES FONCTIONNALITES STANDARDS

Ø Les différents type de SFD bancaires

La banque à distance peut être sous forme additive ou transformationnelle.

§ Banque à distance dite additive : Elle est additive lorsqu'elle se borne à élargir la gamme de choix existants ou accroît la commodité de la clientèle actuelle des établissements financiers traditionnels.

§ Banque à distance dite transformationnelle : Elle est transformationnelle lorsqu'elle touche des clients qui n'auraient jamais pu être desservis par les services financiers traditionnels offerts par les « agences bancaires ».

Les services bancaires mobiles sont centrés éssentiellement sur les données. D'un point de vue technologique, les services mobiles banking sont fournis de trois manières principales à savoir

:

§ Messagerie, principalement SMS mais aussi Unstructured Supplementary Service Data (USSD) ;

§ L'Internet Mobile (basé sur un navigateur mobile) ;

§ Les applications mobiles téléchargeables : le plus souvent smartphone.

Ces trois plateformes des SFD bancaires ont pour objectif de faciliter l'accès aux SFD bancaires et d'améliorer la rentabilité des banques passant des canaux traditionnels vers les canaux digitaux, qui seraient moins coûteux. La plupart des banques aux Burkina déploient en toute confiance la combinaison des trois canaux.

Ø Fonctionnalités basiques des SFD bancaires

Fonctionnalités basiques des SFD bancaires utilisées actuellement au Burkina Faso :

§ Consulter le solde, l'historique des transactions ;

§ Transférer de l'argent au plan national, sous-régional et international ;

§ Le paiement de factures ;

§ Acheter des biens et des services auprès des accepteurs ;

§ La localisation des agences bancaires et des DAB ;

§ L'achat de crédit téléphonique ;

§ L'édition de relevé ;

§ L'approvisionnement d'une carte prépayée...

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Chapitre 1 : Problématique

Sur les quinze (15) banques au Burkina seules quatre (04) ne disposent pas encore d'application mobile bancaire. Ce sont : Orabank, Banque agricole du Faso (BADF), Wendkuni Bank International (WBI) et la Banque commerciale du Burkina (BCB). Les onze (11) autres sont citées ci-dessous :

§ YUP de la SGBF ;

§ Ecobank mobile ;

§ Coris money ;

§ IB Bank mobile ;

§ U-mobile de UAB ;

§ My BOA ;

§ Atlantique mobile ;

§ CBAO mobile ;

§ My BDU ;

§ BSIC BURKINA Mobile Banking ;

§ BICIAB mobile.

L'ensemble de 15 banques utilisent la banque online et le SMS banking.

III SECTION 3 : CHOIX, INTERET ET LIMITE DU SUJET

III.1 CHOIX DU SUJET

Le choix de ce sujet a été motivé par les raisons suivantes :

Suite à la digitalisation des banques, nous avons constaté une croissance du taux d'inclusion financière selon la banque centrale. Au vu de cette augmentation du taux d'inclusion financière, nous avons jugé pertinant de chercher à identifier et comprendre, les facteurs qui poussent la population à adopter les SFD bancaires et à estimer le degré d'influence de ces facteurs susceptibles de déterminer l'adoption et les usages des SFD bancaires.

III.2 INTERET DU SUJET

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Chapitre 1 : Problématique

Ce travail portant sur les déterminants de l'adoption des SFD bancaires revêt d'une importance capitale du point de vue personnel, économique et social.

Ø Intérêt personnel

Notre formation nous a permis d'avoir un large aperçu de l'environnement technologique et financier. Elle nous a aussi permis de cerner spécifiquement les phénomènes du mobile money, du mobile banking et de l'inclusion financière.

Il existe peu d'études menées sur les déterminants de l'adoption des SFD bancaires à travers le monde et particulièrement au Burkina alors que ce système connaît une grande expansion et participe beaucoup à l'inclusion financière. Une telle étude pourrait permettre d'analyser les raisons qui poussent à son adoption. Elle nous permettra aussi d'approfondir nos connaissances dans ce domaine et d'être plus outillé.

Ø Intérêt économique et social

L'inclusion financière fait désormais partie des priorités des décideurs politiques, des organismes réglementaires et des organisations de développement du monde entier. L'accès aux services financiers quant à lui est considéré comme un facteur de progrès pour sept des 17 Objectifs de développement durable. Aussi, le G20 s'est engagé à favoriser l'inclusion financière dans le monde entier et a réaffirmé son engagement à mettre en oeuvre les principes de haut niveau sur l'inclusion financière numérique. Au vu de tous ces constats, cette étude permettra de soutenir ces différentes actions.

Les SFD bancaires permettent en effet à l'ensemble de la population d'avoir facilement et rapidement accès aux services bancaires qui étaient autre fois réservé à une gamme de personne. L'inclusion financière procure de nombreux avantages sur le plan du développement. Les utilisateurs des SFD bancaires (personnes bancarisées ou non) sont ainsi plus susceptibles d'utiliser les services financiers, comme le crédit, l'épargne et l'assurance, afin de créer et de développer une entreprise, d'investir dans l'éducation ou la santé, de gérer le risque et de surmonter les chocs financiers, avec, à la clé, une amélioration de leur niveau de vie.

III.3 LIMITE DE L'ETUDE

La principale limite de cette étude provient du fait que l'exercice est supposée s'étendre sur toute l'étendue du territoire burkinabè. Mais en partageant le questionnaire sur les réseaux sociaux nous n'avons pas la certitude que ce dernier touche réellement une part importante de

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Chapitre 1 : Problématique

pays. Aussi, nous n'avons pas intégré la variable « éloignement des institutions qui délivrent les SFD bancaires » qui est un des déterminants de l'intention d'adoption.

La seconde limite vient du fait que nous avons utilisé google forms pour éditer le questionnaire et collecter les données de l'enquête. En effet google forms ne permet pas une interaction directe avec les enquêtés. De ce fait, on a juste les informations renseignées par l'internaute contrairement aux enquêtes réalisées directement sur le terrain ou on interagit avec l'enquêté et nous avons ainsi la possibilité de recueillir plus d'information et de revenir vers ce dernier en cas d'incompréhension ou de complément d'informations. Aussi, google forms ne permet pas de contrôler qui répond au questionnaire. Une large diffusion est faite et n'importe qui peut renseigner le formulaire.

Le présent chapitre a permis d'avoir une vision globale de la problématique des SFD bancaires auxquelles le Burkina fait face. Il a suscité un certain nombre d'interrogation. Ainsi le chapitre suivant portant sur le modèle de recherche va nous permettre de nous situer sur le modèle théorique, la revue de littérature et la définition de nos hypothèses.

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Chapitre : Modèle de recherche

CHAPITRE 2 : MODELE DE RECHERCHE

Le chapitre deux (02) est articulé comme suit : la première section traite du modèle de recherche ; dans la seconde section nous avons la revue de littérature qui prend en compte les aspects liés aux caractéristiques sociodémographique et ceux propres aux SFD ; enfin la section trois définit les hypothèses et les variables la de recherche.

I SECTION 1 : LE MODELE DE RECHERCHE/ ETUDE THEORIQUE

I.1 LA NOTION « D'ADOPTION » D'UNE INNOVATION

Le concept d'adoption d'une mode ou un nouveau produit dans le dictionnaire français Larousse est défini comme « choisir quelque chose pour soi, pour en user régulièrement »¹.

Ce concept est défini par Rogers (1962) comme la décision d'utiliser l'innovation d'une façon continue. Pour ce dernier l'adoption d'une innovation se présente comme le processus d'acceptation d'une nouveauté (une idée, un produit ou une marque) par une unité décisionnelle (un individu ou une firme) évoluant dans un système social particulier. Robertson (1971) confirme cette définition et note que l'adoption est l'utilisation d'un nouveau produit d'une manière continue et qu'il s'agit d'un engagement plutôt que d'un achat d'essai.

Dans le cas de l'adoption d'une nouvelle technologie, Lapointe (1999) notifie que le concept d'adoption est très large car il englobe à la fois l'acceptation, l'essai, l'utilisation et l'internalisation de cette technologie. En ce sens, le comportement d'adoption fait référence à une suite logique intégrant les différents stades d'intégration de la technologie par un individu ou une organisation.

¹ Larousse, dictionnaire français. http://www.larousse.fr.

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Chapitre : Modèle de recherche

Dans cette recherche, nous définirons l'adoption d'une innovation comme un concept qui englobe l'acceptation et l'utilisation effective. Pour mieux cerner le contexte de l'adoption, le point suivant nous définit un modèle théorique sur l'adoption des technologies.

I.2 DEFINITION DU MODELE D'ACCEPTATION DE LA TECHNOLOGIE (TAM)

Plusieurs modèles théoriques sont utilisés pour expliquer l'acceptation et l'utilisation des technologies. Ces modèles visent à distinguer les facteurs influençant les intentions de comportements des individus face à l'utilisation des TICs. Dans le cadre de notre étude nous allons utiliser le modèle d'acceptation de la technologie (TAM) de (Davis 1989).

Le Modèle d'Acceptation des Technologies (TAM, Technology Acceptance Model) proposé par Davis en 1986 dans sa thèse de Doctorat puis dans deux articles (Davis, 1989 ; Davis, Bagozzi & Warshaw, 1989) est devenu le modèle dominant de l'acceptabilité^ì et de l'adoption des Technologies de l'Information et de la Communication - TIC (Hsiao & Yang, 2011). Le modèle d'acceptation de la technologie (TAM) part du modèle de l'action raisonnée (TRA) de Fishbein et Ajzen, I. (Fishbein & Ajzen, 1975). Ce modèle a pour but de prédire et d'expliquer l'adoption ou non d'une TIC par le biais de variables relevant des perceptions (utilité perçue - UP, ou facilité d'utilisation perçue - FUP) et des attitudes - A - qui vont induire des intentions comportementales d'utilisation - IC.

I.3 PRINCIPES DU MODELE TAM

Le modèle TAM explique que l'adoption de la technologie résulte de la perception de l'utilité de la technologie et la perception de facilité d'utilisation. TAM a été largement utilisé pour analyser le comportement d'adoption d'une technologie d'information et de communication (TIC). Le modèle d'acceptation des technologies a été introduit par Davis en 1989, comme une adaptation de la théorie de l'action raisonnée pour modéliser l'acceptation par les utilisateurs des systèmes d'information. Son but est de fournir une explication des déterminants de l'acceptation et d'utilisation de l'ordinateur et des technologies reliées, dans un large éventail de technologies et groupes d'utilisateurs. TAM a été formulé pour retracer l'impact des facteurs extérieurs sur les croyances, les attitudes et les intentions par

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Chapitre : Modèle de recherche

l'identification d'un nombre restreint de variables suggérées par les recherches antérieures ayant trait aux déterminants de nature cognitive et affective de l'acceptation de l'ordinateur et en utilisant la théorie de l'action raisonnée comme fondement théorique pour modéliser les relations théoriques entre ces variables.

L'utilité perçue représente « le degré auquel une personne croit que l'utilisation d'un système particulier augmenterait son rendement au travail » (Davis, 1989). L'utilité perçue a un effet direct sur l'intention d'utiliser la technologie tandis que la facilité d'utilisation influence l'utilisation indirectement à travers l'utilité perçue. En effet, « plus un système est facile à utiliser, plus l'utilisateur aura un sentiment d'auto-efficacité » (Bandura, 1982), et la facilité d'utilisation d'un outil donnerait également à l'utilisateur la sensation d'avoir le contrôle sur ce qu'il fait. Le modèle TAM est sujet à des critiques. Tout d'abord, le modèle TAM ne prend pas vraiment en compte l'environnement et les facteurs individuels (Lee, et al., 2003). De plus, dans certaines études, la perception de facilité d'utilisation n'est pas significative (Mallat et al., 2006 ; Aldás-Manzano et al., 2009 ; Lu et al., 2010).

Ainsi, une seconde version du modèle d'acceptation de la technologie (TAM2) a été formée par Venkatesh et Davis (1996) comme le montre la figure 2 après la principale constatation de l'utilité perçue et la facilité d'utilisation ont une influence directe sur l'intention d'utiliser. Ceci élimina ainsi le besoin de la construction d'attitude postulant une relation directe (au même titre que l'utilité perçue) entre la facilité d'utilisation perçue et l'intention d'usage. Ces derniers ont rajouté au modèle existant l'étude des processus d'influence sociale et des processus instrumentaux cognitifs. Ainsi, le TAM 2 inclut l'impact de l'influence sociale ainsi que certains aspects cognitifs afin de déterminer la perception d'utilité (Venkatesh et Davis, 1996).

Figure 2 : Le TAM d'après Fred Davis et Venkatesh (1996)

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Chapitre : Modèle de recherche

Source : TAM de Venkatesh et Davis (1996)

I.4 JUSTIFICATION DU CHOIX DU MODELE TAM

Le modèle TAM a été choisi pour sa capacité d'analyse de l'usage d'une nouvelle technologie. Le succès de ce modèle est dû à la grande flexibilité des variables. Cette flexibilité permet d'analyser au mieux les attentes relatives à la question d'adoption des SFD bancaires. Les variables du modèle TAM peuvent s'appliquer à de nombreuses technologies : les variables caractérisant la perception de facilité et d'utilité sont particulièrement adaptées aux nouvelles technologies de services financiers.

Les études récentes sur l'adoption des Tics et sur le m-banking, au-delà de la perception de facilité et d'utilité, intègrent d'autres facteurs liés aux caractéristiques des individus qui adoptent la technologie. Il s'agit en l'occurrence des caractéristiques sociodémographiques, éconimiques et culturelles des individus.

II SECTION 2 : REVUE DE LITTERATURE

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La revue de littérature nous permet de voir les résultats des hypothèses des recherches antérieures. Les études empiriques abordant les déterminants de l'adoption aux SFD bancaires surtout en Afrique de l'Ouest se heurtent au manque de données. Dans un tel contexte de manque de données, il nous paraît d'autant plus intéressant et nécessaire de tenter un état des lieux des connaissances empiriques concernant ces déterminants. Les problèmes traités dans ces littératures cadrent avec la recherche que nous effectuons aujourd'hui sur les déterminants de l'adoption des SFD bancaires par la population du Burkina Faso. La plupart des études portant sur la question des déterminants de l'adoption des SDF bancaires sur l'IF sont fondées dans leur grande majorité sur le modèle de David (1989).

II.1 LES CARACTERISTIQUES PROPRES A L'INDIVIDU

Au Kenya, Mbiti et Weil (2011) identifient plusieurs facteurs sociodémographiques comme des déterminants de l'adoption du m-banking ; ce sont l'âge, le niveau d'instruction, le niveau de vie, la zone d'habitation. En effet, Mbiti et Weil (2011) ont mené une étude économétrique sur l'utilisation de M-Pesa au niveau de 190 localités du Kenya. Leurs résultats mettent en évidence l'existence d'une corrélation entre l'adoption de M-Pesa et certaines caractéristiques des individus comme l'âge, le niveau d'instruction, le niveau de vie, la zone d'habitation, etc

L'âge apparaît aussi comme une caractéristique importante pour expliquer le non-usage de certaines nouvelles technologies. La nouveauté est généralement associée à la jeunesse et les personnes âgées se sentent souvent exclues. Des recherches spécifiques ont montré l'existence d'une relation négative entre l'âge et certaines technologies comme l'ordinateur, Internet ou encore le magnétoscope et la télévision câblée (Zeithaml et Gilly 1987 ; Rouet 2003). Il s'avère que les personnes âgées sont celles qui se montrent les plus résistantes face au changement technologique.

Aussi, YAYA KY et al (2019/1) ; dans leur rapport intitulé « adoption et impact de l'utilisation du mobile Banking sur le bien être des ménages : cas de la Banlieue de Dakar au Sénégal » aboutissent à la conclusion selon laquelle : l'âge, l'instruction, le niveau d'études constituent les principaux facteurs qui influent l'adoption du mobile Banking.

L'âge apparaît aussi comme une caractéristique importante pour expliquer le non-usage de certaines nouvelles technologies (Zeithaml et Gilly 1987). Ces derniers affirment que l'âge est négativement corrélé à l'adoption des innovations. Thompson et Lim (1999) viennent appuyer

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Chapitre : Modèle de recherche

cette affirmation avec une étude menée auprès de gens utilisant Internet, en démontrant que les internautes âgées de moins de 30 ans sont plus enclins que les internautes plus âgées à adhérer au service Internet et l'utilisent plus souvent. En contraste, Robertson (1971) soutient que l'âge n'a pas d'impact sur l'adoption des innovations, affirmant que l'adhésion et l'utilisation de nouveaux produits ne se font pas en fonction de l'âge de la personne qui adopte. Ainsi, pour ce qui a trait à l'âge, les avis sont partagés dans les résultats obtenus ; certains auteurs trouvent que l'âge n'a pas d'impact sur l'adoption des innovations, alors que d'autres affirment qu'il existe une relation significativement négative entre l'âge et la probabilité d'adoption des innovations.

En ce qui concerne le niveau d'instruction, Robertson (1971) montre que plus le niveau de scolarité est élevé, plus l'individu a tendance à adopter l'innovation. Dans son mémoire, Skhiri (2000) a elle aussi fait ressortir un lien de corrélation positif entre le niveau de scolarité et la propension d'adoption des innovations. La majorité des auteurs s'entendent d'ailleurs pour affirmer qu'il existe une relation significativement positive entre le niveau de scolarité et l'adoption des nouveaux produits.

Laforet et Li (2005) montrent un taux d'adoption plus important chez les hommes que chez les femmes. Ils ont mené une étude sur les facteurs déterminants de l'adoption et de l'usage du mobile banking en Chine, suivant une approche genre. En étudiant les caractéristiques sociodémographiques et les comportements des consommateurs dans six grandes villes, ils constatent que les hommes dépassent largement les femmes dans l'usage de la technologie, ce qui est le cas dans bien des pays en développement. Par ailleurs, leur étude met aussi en évidence le rôle inhibant que joue la culture locale sur l'adoption du m-banking.

Le facteur économique des variables telles que le PIB par habitant, l'inflation ainsi que les inégalités de revenus est ainsi considéré comme influent dans l'adoption des technologies (Bagchi et al. 2003 ; Carlsson et al. 2006 ; Pohjola 2003). Les individus qui ont une volonté de faire usage d'une TIC peuvent ne pas l'adopter et ne pas l'utiliser parce qu'elle est bien au-delà de leur moyen financier ou trop compliquée pour qu'ils comprennent son fonctionnement (Rogers 1995).

II.2 LES CARACTERISTIQUES PROPRES AUX SFD

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Pour Berthier et Sohrabi (2004), l'absence du besoin et le manque de connaissance technique peuvent justifier la non adoption de l'outil digital ou d'une technologie. Selon eux, il existe d'autres facteurs qui déterminent l'adoption ou non d'une technologie ; il s'agit notamment des spécificités attractives de l'innovation (facilité d'utilisation, efficacité, avantages relatifs...), et les caractères indésirables (complexité, non-conformité...). De plus, l'individu n'alloue une attention particulière à un produit que s'il éprouve un besoin d'adoption. Selon Hassinger (1959), les individus, même s'ils sont exposés à une innovation, ne s'y intéressent que si cette dernière répond à leurs besoins. La relation entre la présence d'une innovation et le besoin d'adoption est donc réciproque.

Dans le même sens, en Tunisie, Nasri et Charfeddine (2012) montre que la facilité d'usage, la sécurité technologique influencent sur l'adoption du produit. Ils ont mené une étude sur les facteurs qui affectent l'adoption du e-banking en Tunisie. Leur étude, basée sur le modèle d'acception de la technologie (TAM) et la Théorie du comportement planifié (TPB), montre que la perception des individus sur la simplicité, la facilité d'usage ainsi que les facteurs comme les normes sociales, la sécurité de la technologie, etc. ont des effets variés sur l'adoption.

Laforet et Li (2005) constatent que la sécurité est le facteur le plus déterminant de l'adoption. En revanche, pour lui les facteurs comme le risque et les compétences nécessaires à l'usage de la technologie sont apparus comme des obstacles à l'adoption.

La barrière risque joue un rôle important dans le processus d'adoption d'une innovation. Cette variable a été introduite par Bauer (1960), particulièrement dans les services bancaires. La plupart des recherches antérieures indiquent que le risque constitue l'un des principaux facteurs de résistance des consommateurs à l'adoption des services bancaires mobiles (Jaykumar 2011 ; Lee et al., 2003 ; Lim, 2003).

Dans ce même cadre, Robertson (1971) approuve la corrélation négative entre l'adoption des innovations et le risque perçu. Ostlund (1969) explique, de son coté, que plus le niveau de risque perçu est faible, plus on assiste à un taux d'adoption élevé. Le risque perçu est ainsi un facteur déterminant de l'adoption d'un nouveau produit.

L'hypothèse selon laquelle un manque de connaissances serait la cause du non-usage d'une innovation ou du développement d'attitudes hostiles à son égard est présente chez les chercheurs de la théorie de la diffusion. Les sociologues de cette approche, dont notamment Rogers, soulignent que le manque d'information produit des sentiments d'incertitude et

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d'imprévisibilité face aux nouvelles technologies, ce qui provoque l'éloignement des usagers potentiels (Rogers 1995). Aussi, Bertier et Sohrabi (2004) affirment que la connaissance est un facteur qui joue un rôle fondamental pour l'acceptation et l'appropriation d'une technologie.

III SECTION 3 : HYPOTHESES ET CHOIX DES VARIABLES

III.1 HYPOTHESES

L'hypothèse selon laquelle on fixe a priori un paramètre de la population à une valeur particulière s'appelle l'hypothèse nulle et est notée H0. Les autres hypothèses qui diffèrent de l'hypothèse H0 s'appellent l'hypothèse alternative (ou contre-hypothèse) et sont notée 111, 112. C'est l'hypothèse nulle qui est soumise au test et toute la démarche du test s'effectue en considérant cette hypothèse comme vraie.

Les caractéristiques propres à l'individu :

Ø H0 : Il n'y a pas une relation significative et positive entre les caractères socioculturels à savoir le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, la catégorie socioprofessionnelle, les connaissances acquises en matière de SFD bancaires et le niveau de revenu de la population et l'adoption des SFD bancaires.

Ø H1 : Il y a une relation significative et positive entre les caractères socioculturels à savoir le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, la catégorie socioprofessionnelle, les connaissances acquises en matière de SFD bancaires et le niveau de revenu de la population et l'adoption des SFD bancaires.

Les caractéristiques propres aux SFD :

Ø H0 : Il n'y a pas une relation positive et significative entre la facilité d'utilisation, l'utilité perçue, le besoin, la sécurité de la technologie et l'adoption des SFD bancaires.

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Ø H2 : Il y a une relation positive et significative entre la facilité d'utilisation, l'utilité perçue, le besoin d'adoption, la sécurité de la technologie et l'adoption des SFD bancaires.

III.2 LES VARIABLES DE L'ETUDE ET LEURS MESURES

La revue de littérature nous a permis de dresser toute une liste de variables, en tentant de ne retenir que les plus essentielles et les plus pertinentes pour notre recherche.

La variable dépendante est l'adoption des SFD bancaires. Elle a deux modalités à savoir : 1 pour ceux qui adoptent et 0 pour ceux qui n'adoptent pas.

Les variables indépendantes sont entre autres, le niveau d'instruction, l'âge, le sexe, la catégorie socioprofessionnelle, la facilité d'usage, l'utilité perçue, la sécurité de la technologie, le niveau de revenu, le besoin d'adoption et les connaissances acquises en matière de SFD bancaires.

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Chapitre : Modèle de recherche

Tableau 2 : Tableau récapitulatif de variables de l'étude

HYPOTHESES	VARIABLES	DEFINITION	INDICATEURS		ECHELLES DE MESURE	H1 : Il n'y a pas une relation significative et positive entre les caractères socioculturels à savoir le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, la catégorie socioprofessionnelle et le niveau de revenu de la population et l'adoption des SFD bancaires.
Le sexe	Selon l'OMS le mot "sexe" se réfère davantage aux caractéristiques biologiques et physiologiques qui différencient les hommes des femmes Elle comporte deux modalités : 0-Homme ; 1- Femme	Nombre de femmes, pourcentage de femmes, Nombre d'hommes, pourcentage d'homme	Echelle nominale
	L'âge est la durée écoulée depuis la naissance. Ses modalités sont définies de la façon suivante Les Baby-boomers, nés entre 1946 et 1965 La génération X, née entre 1966 et 1976 La génération Y, née entre 1977 et 2004 La génération Z, née à partir de l'an 2005	Pourcentage des baby-boomers, Pourcentage de la génération X Pourcentage de la génération Y Pourcentage de la génération Z	Echelle intervalle
	Selon l'ONU, le niveau d'instruction d'une personne est celui qui correspond à la dernière année d'études accomplies ou au plus haut degré atteint ou suivi à son terme par cette personne dans le système d'enseignement ordinaire, d'éducation spéciale ou d'éducation d'adulte de son État d'origine ou d'un autre État. Elle a les modalités suivantes : Aucun, Primaire, Secondaire, Universitaire, Professionnel, Autres (à préciser)	Proportion par modalité	Echelle ordinale

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Chapitre : Modèle de recherche

	Le niveau de revenu	Le revenu est une part de la production qui revient au sujet économique, individu ou collectivité comme rémunération de son travail et /ou fruit de son capital^2	Pourcentage pour chaque intervalle		Echelle intervalle
	Métier, fonction, charge ; toute occupation qui procure les moyens d'existence. Elle a plusieurs modalités : Etudiant, Employé, Entrepreneur, commerçant, Artisan/ménagère /agriculteur, Autres (à préciser)	Le pourcentage par modalité	Echelle ordinale
Les connaissances acquises en matière SFD bancaires	C'est ce que l'on connaît ; ce que l'on sait, que l'on a appris sur les SFD bancaires. Elle peut motiver le choix d'utiliser ou non les SFD bancaires. Les modalités : Ne maitrise pas, Maitrise moyennement, Maitrise parfaitement.	Pourcentage par modalité	Echelle ordinale		H2 : Il n'y a pas une relation positive et significative entre la facilité d'utilisation, l'utilité perçu, le besoin d'adoption et la sécurité de la technologie et l'adoption des SFD bancaires
La facilité d'utilisation	C'est la facilité avec laquelle une application, un produit ou un service des TI peut être utilisé	Pourcentage par modalité	Echelle ordinale
	C'est l'ensemble des moyens techniques, organisationnels, juridiques et humains mis en place visant à empêcher l'utilisation non autorisée, le mauvais usage, la modification ou le détournement	Pourcentage par modalité	Echelle nominale
	Le besoin est un sentiment de manque fondé sur le désir de posséder tel ou tel bien ou d'obtenir tel ou tel service.	Pourcentage par modalité	Echelle nominale
	C'est le degré auquel une innovation est perçue comme meilleure que l'ancienne (Davis 1989 ; Davis et al. 1989).	Pourcentage par modalité	Echelle nominale

Source : Source : Elaboration personnelle

² SILEM et J. ALBERTINI : Lexique d'économie ; 7e éd, Dalloz, paris cedex, 2OO2, P.585

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Chapitre : Modèle de recherche

Le modèle théorique et la revue de littérature ont permis d'identifier un ensemble de variables qui concourent à l'adoption des SFD bancaires. Aussi, elle nous a permis de définir nos hypothèses de recherche et les variables qui vont nous permettre de mener cette étude. Elle laisse place au troisième chapitre qui nous permet de définir notre méthodologie de recherche.

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Chapitre 3 : Approche methodologique

CHAPITRE 3 : APPROCHE

METHODOLOGIQUE

Ce chapitre traite de quatre (04) sections. La première porte sur le positionnement épistémologique et la seconde sur les méthodes de collecte des données. La troisième est consacrée aux outils d'analyse des résultats et en fin la dernière évoque les difficultés rencontrées. Le type de recherche adopté dans cette étude est la recherche quantitative. Elle est de type quantitatif dans le sens où elle établit des relations entre variables par des estimations.

I SECTION 1 : JUSTIFICATION DE NOTRE POSITIONNEMENT EPISTEMOLOGIQUE

I.1 LE PARADIGME POSITIVISTE ET L'APPROCHE HYPOTHETICO-DEDUCTIVE

Le terme épistémologie est apparu au début du XXe siècle pour désigner une branche de la philosophie spécialisée dans l'étude des théories de la connaissance. Un paradigme quant à lui désigne une constellation de croyances, valeurs, techniques, etc. partagées par une communauté donnée (Kuhn, 1962, p. 175). L'épistémologie, la Science de la Connaissance, interpelle surtout les concepts philosophiques, en s'interrogeant sur ce qui est la Réalité, la Vérité, la Connaissance, la Cause, la Loi. Le paradigme épistémologique permet de cadrer les hypothèses de la recherche, la méthodologie à suivre, les matériaux à utiliser, les méthodes de justification de la connaissance... Le positionnement épistémologique permet de conditionner les choix méthodologiques (déductive ! inductive! abductive), ces derniers définissent à leur tour les méthodes de recherche à mobiliser (Qualitatives ! Quantitatives) et aussi la connaissance à produire.

Dans le cadre de notre étude, nous avons retenu la méthode du paradigme positiviste. Fondé par Auguste Comte, le positivisme puise ses fondements des sciences exactes bien qu'un bon nombre de chercheurs en sciences de gestion ait contribué à son développement. Pour les positivistes, la réalité existe en soi, extérieure et indépendante du chercheur, qui d'ailleurs ne cherche qu'à l'appréhender. La démarche méthodologique défendue par les partisans du

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Chapitre 3 : Approche methodologique

positivisme est de nature déductive ou hypothético-déductive de type « Si...alors ». Nous retiendrons celle hypothético-déductive dans le cadre de notre étude. Ainsi, cette démarche part du général vers le particulier et consiste à formuler une question de recherche à partir d'une théorie établie ou un cadre théorique défini et à formuler sur cette base des hypothèses (des liens hypothétiques) concernant une situation particulière en vue de les tester empiriquement (les confirmer ou les infirmer) afin de les confronter avec la théorie ou un cadre théorique mobilisé (discussions des résultats obtenus empiriquement à la lumière des théories mobilisées).

I.2 LES CRITERES DE VALIDITE SCIENTIFIQUE

La distinction science / non-science n'existe que dans le positivisme, pour lequel toute connaissance produite doit répondre à une loi universelle avec une validité précise, quel que soit donc le champ d'application (sciences naturelles, sciences humaines et sociales, sciences de l'organisation, etc.). Dans ce sens, les critères de validité scientifique retenus par le positivisme sont précis et permettent d'apporter la démarcation entre une connaissance scientifique et celle qualifiée de non scientifique. Ces critères sont au nombre de trois :

Ø La vérifiabilité : Une proposition synthétique n'a de sens que si et seulement si elle est susceptible d'être vérifiée empiriquement ;

Ø La confirmabilité : Elle renvoie au degré de probabilité avec lequel les énoncés sont confirmés (généralisation) ;

Ø Et la réfutabilité : Une théorie est réfutable lorsque certains résultats peuvent l'infirmer.

Du fait que nos deux (02) hypothèses de recherche sont constituées de plusieurs variables ; à l'ensemble des critères de validités ci-dessus nous ajoutons ce qui suit : si plus de 3/4 des variables d'une thypothèse son valides alors l'hypothèse est vérifiée.

Nous avons choisi le paradigme positiviste du fait qu'il est un peu plus souple par rapport aux concepts d'origine et permet la production de la connaissance par des instruments fiables. La mesure du même phénomène avec les mêmes instruments plusieurs fois doit donner le même résultat.

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II SECTION 2 : METHODE DE COLLECTE DES DONNEES

II.1 INVESTIGATION EXPERIMENTALE ET ECHANTILLONNAGE PAR QUOTAS

Ø L'investigation expérimentale

La recherche expérimentale est le type d'investigation retenu pour notre étude. Les méthodes expérimentales scientifiques consistent à tester la validité d'une hypothèse, en reproduisant un phénomène (souvent en laboratoire) et en faisant varier un paramètre. Le paramètre que l'on fait varier est impliqué dans l'hypothèse. Le résultat de l'expérience valide ou non l'hypothèse. Ici, nous allons manipuler et contrôler dix (10) variables indépendantes et observer les variations que ces manipulations entraîneront sur la variable dépendante.

Ø L'échantillonnage par quotas

L'échantillonnage non probabiliste est celui retenu dans le cadre de notre étude. IL désigne les techniques d'échantillonnage selon lesquelles les éléments d'une population donnée n'ont pas une probabilité connue d'être sélectionnés dans l'échantillon. iL a plusieurs formes mais nous nous intéresserons ici à l'échantillonnage par quota.

L'échantillonnage par quotas est l'une des formes les plus courantes d'échantillonnage non probabiliste. Il est basé sur la répartition connue de la population pour un certain nombre de caractères (sexe, âge, catégorie socioprofessionnelle...). L'échantillon est construit en respectant la distribution de la population, il est choisi de façon à constituer une image aussi fidèle que possible de la population totale.

Il s'effectue jusqu'à ce qu'un nombre précis d'unités (de quotas) pour diverses sous-populations ait été sélectionné. Puisqu'il n'existe aucune règle qui régirait la façon dont il faudrait s'y prendre pour remplir ces quotas, l'échantillonnage par quotas est réellement un moyen de satisfaire aux objectifs en matière de taille d'échantillon pour certaines sous-populations. Les quotas peuvent être fondés sur des proportions de la population. Dans l'échantillonnage par quotas, on laisse habituellement à l'intervieweur le soin de déterminer qui sera échantillonné. On fait l'hypothèse

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que si l'échantillon est représentatif pour les caractères de contrôle, il le sera aussi pour la variable étudiée.

Notre choix c'est porté sur l'échantillonnage par quotas du fait qu'il est généralement moins coûteux. Il est également facile à administrer, compte tenu notamment du fait qu'on peut omettre de la procédure les tâches consistant à dresser la liste de la population entière, à sélectionner au hasard l'échantillon et à exercer un suivi auprès des non-répondants. Aussi, Il est une méthode d'échantillonnage efficace lorsqu'on a instamment besoin d'information et peut être effectué indépendamment des bases de sondage qui existent. Il peut être la seule méthode d'échantillonnage appropriée dans bien des cas où il n'existe pas de base de sondage convenable pour la population étudiée. Une fois la dimension du sondage que l'on souhaite effectuer déterminée, il suffit de calculer le nombre d'individus de chaque critère choisi.

Les personnes visée par notre recherche sont les consommateurs et les potentiels consommateurs des produits bancaires. Un consommateur peut être une personne bancarisé ou non dans le sens ou les non bancarisés sont des potentiels clients pour les banques ; ils peuvent ainsi donc devenir bancarisés un jour. Pour estimer la taille de l'échantillon, nous avons utilisé le logiciel CheckMarket. La population de la ville de Ouagadougou est estimée à 2 966 307 d'habitants selon l'institut National de la statistique et de la démographie (INSD 2020). Pour une marge d'erreur de 5% et un niveau de confiance³ de 95% nous avons 385 comme taille d'échantillon requise avec un taux de réponse estimé⁴ à 20%. Il faut noter que ce questionnaire est soumis aux individus d'au moins 15 ans du fait qu'en Afrique subsaharienne, plus de la moitié de la population âgée de 15 ans au moins est abonnée à une offre de téléphonie mobile ; et c'est l'âge du 1er compte courant, même si ces derniers peuvent déjà détenir des produits d'épargne avant 15 ans. Aussi, c'est à cette période de leur vie qu'ils découvrent l'autonomie de gestion et où ils vont prendre leurs premières décisions financières. C'est durant cette période que se situent les plus grandes transformations de leur vie.

Le caractère choisi dans le cadre de notre étude est l'accès aux SFD en fonction du sexe. En Afrique et spécifiquement au Burkina Faso, la proportion d'homme ayant accès aux SFD est

³ Le niveau de confiance reflète le degré de certitude de la marge d'erreur. Il est exprimé en pour-cent et interprète combien de fois le vrai pourcentage de la population qui choisirait une réponse, est au-dedans de la marge d'erreur ; en d'autres mots dans quelle mesure faites-vous confiance à la correction des réponses qu'ont données les répondants (un niveau de confiance plus haut demande une taille d'échantillon plus grande).

⁴ C'est le pourcentage de « personnes qui ont été demandé de participer à l'enquête » le feront effectivement. Le taux de réponse dépend de nombreux facteurs, tels que la méthode de distribution (e-mail, papier, téléphone, ...), le type de communication (B2B, B2C,), la qualité de l'invitation, des rémunérations ou pas, etc.

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supérieure à celle des femmes. En effet, selon la base de données Global Findex, un milliard de femmes, soit plus de 40 % de la population féminine mondiale n'a pas accès à des services financiers formels. L'écart moyen avec les hommes s'élève à 9 % dans les pays en développement, mais il atteint des niveaux bien supérieurs dans certaines régions du monde, d'après l'édition 2014 de Global Findex. Par ailleurs, les écarts entre hommes et femmes dans la détention d'un compte varient entre 8% et 20% selon les pays (BCEAO 2018). Dans ce sens, nous retiendrons une population de 200 femmes contre 185 hommes.

II.2 LE QUESTIONNAIRE DE COLLECTE DE DONNEES

La collecte des données s'étend sur une période d'une (01) semaines (du 22 au 31 aout 2020). Le questionnaire est la technique adoptée pour la collecte des données. Le questionnaire étant dans le cadre d'une recherche hypothético-déductive, vise dans une logique statistique, à valider (ou infirmer) les hypothèses définies préalablement. Il est constitué de questions fermées (réponses prédéfinies) et semi-ouvertes (réponses libres pour permettre d'interpréter plus finement les résultats). Le questionnaire est globalement composé de vingt une (21) questions. Nous avons, choisi le questionnaire, plutôt qu'une autre forme d'enquête, car c'est un outil simple à mettre en oeuvre, à administrer et à analyser.

Pour le groupage de la variable âge, nous avons opté de les regrouper en fonction des différentes générations à savoir : ceux nés avant 1946, les Baby-boomers, nés entre 1946 et 1965, la génération X, née entre 1966 et 1976, la génération Y, née entre 1977 et 2004 et la génération Z, née en 2005. Pour ce qui est de la variable niveau de vie, nous avons retenu comme salaire de base le salaire minimum interprofessionnel garanti (SMIG) fixé à 60.500 FCFA /mois.

L'enquête est réalisée au Burkina Faso de façon général du fait que le questionnaire est partagé sur la toile (le réseau LinkedIn, whatsapp et par email). De façon spécifique elle est réalisé dans la ville de Ouagadougou du fait que nous y résidons et avons partager le questionnaire à notre réseau qui est plus ou moin restrain à la ville de Ouagadougou et du fait du contexte sanitaire actuelle (Covid 19). Aussi, un prétest du questionnaire visant à vérifier la validité et la fiabilité de cet instrument de mesure a été administré à 10 sujets dans l'optique de s'assurer de la compréhension du fond et de la forme de questionnaire.

Le questionnaire a été réalisé sur google forms et l'administration définitive réalisée via LinkedIn et par mail à chaque sujet de notre échantillon ; ce qui nous a permis de gagner du temps dans la collecte des réponses. De plus, il permet à nos sujets de garder leur anonymat

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favorisant ainsi une grande franchise dans leurs réponses. Le questionnaire est joint en annexe 3.

II.3 LES LOGICIELS DE TRAITEMENT

Une fois le questionnaire administré, les données seront exportées de google forms sous format Excel et les analyses (régression logistique) réalisées avec le logiciel de traitement économétrique R sous sa version 5.3.3.

Il s'agit principalement de :

Ø La codification des données ;

Ø La vérification des données collectées ;

Ø La correction des erreurs ;

Ø La réalisation de la régression.

III SECTION 3 : OUTILS D'ANALYSE ET DE TRAITEMENT DES RESULTATS

L'objectif de notre étude étant de déterminer les variables significativement liées au choix d'adoption des SFD bancaires par la population, quatre (04) techniques d'analyse seront utilisées pour tester les résultats obtenus. Il s'agit de la description analytique, de l'analyse d'indépendance, et de l'analyse de régression.

III.1 L'ANALYSE DESCRIPTIVE/UNIVARIEE

Les statistiques descriptives sont la base de toute analyse de données. En effet, avant d'approfondir l'analyse dans les détails, il faut commencer par la description globale à l'aide de ces statistiques. L'analyse descriptive a été utilisée pour exposer les caractéristiques des variables. Elle donne les répartitions des enquêtés selon les différentes variables explicatives.

III.2 LES ANALYSES D'INDEPENDANCE DES VARIABLES

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C'est l'analyse permettant de faire des comparaisons entre les variables afin de savoir si les résultats obtenus sont aléatoires ou s'ils révèlent un sens. Elle permet également d'évaluer la possibilité de relations entre des variables d'intérêt. Pour ce faire, nous allons utiliser le test de khi-carré.

Ø Le test d'indépendance du khi-carré de Pearson : Le principe du test de Khi-2 est de prouver l'indépendance entre deux variables. Il sert à établir s'il y a indépendance ou non entre deux variables. Il est très simple parce qu'il peut être utilisé lorsque les variables ne sont que nominales et, de plus, il ne suppose pas que la population d'où l'échantillon est tiré suit une distribution normale. On choisit un seuil fixe (ici 5%), et si la probabilité P associée à la valeur du Khi-2 calculée est inférieure à 5%, on rejette l'hypothèse d'indépendance des variables concernées.

III.3 L'ANALYSE DE REGRESSION MULTIVARIEE

Les modèles économétriques à variables dépendantes qualitatives peuvent se présenter sous plusieurs formes (Amemiya, 1981 ; Griffiths et al, 1993) dont trois sont les plus couramment utilisées : la fonction de probabilité linéaire, la forme probit et la forme logit (Amemiya, 1981).

La fonction de probabilité linéaire est inadéquate pour estimer les modèles de probabilité. Par ailleurs le choix entre les deux modèles (Probit et Logit) est difficile.

En effet Griffiths et al (1993) et Amemiya (1981) sont arrivés à la conclusion que les modèles probit et logit conduisent aux mêmes résultats et la base de choix entre les deux modèles est très limitée. La seule différence entre les deux modèles réside dans la distribution du terme d'erreur qui suit une loi normale pour le modèle probit et une loi logistique pour le modèle logit.

Le modèle Logit retenu ici dans le cadre de notre analyse est estimé par la méthode itérative du maximum de vraisemblance (annexe 4). Il est retenu parce que le modèle logit est plus facile à analyser. La variable dépendante étant une variable aléatoire, le modèle cherche à déterminer la probabilité Pi que l'enquêté adopte les SFD bancaires, c'est-à-dire : Pi = Probabilité (adoption = 1). La décision d'adoption des SFD bancaires intervient seulement lorsque l'effet combiné des facteurs atteint une valeur à partir de laquelle il accepte d'adopter ou non les SFD. Pour

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apprécier la significativité des coefficients et la qualité de l'estimation, trois tests seront réalisés :

Ø Test de significativité

Ce test permettra de déterminer le degré de contribution de chaque variable dans l'explication de l'adoption des SFD bancaires. L'analyse de la significativité du modèle se fera en deux étapes : l'analyse du point de vue de la qualité individuelle des coefficients d'une part et celle de la qualité globale (c'est-à-dire si l'ensemble des variables explicatives ont une influence sur la variable dépendante) d'autre part.

Significativité des variables : Le test classique T de Student permet ici de tester l'hypothèse nulle selon laquelle le coefficient n est égal à zéro. Ce test permettra de déterminer le degré de contribution de chaque variable dans l'explication du choix d'adoption des SFD bancaires.

Significativité globale du modèle : Le test de Fisher nous permettra de tester la significativité de l'ensemble des coefficients du modèle.

Ø Test sur les signes

Le signe du coefficient associé à une variable indique le sens de l'effet de cette variable sur la variable à expliquer. Il s'agit de vérifier si les signes des paramètres concordent avec ceux prédits par les hypothèses de base. Ce test n'a de sens que pour les paramètres significativement différents de zéro.

Ø Test sur la qualité de l'estimation

Contrairement aux régressions classiques où un test unique F suffit pour tester la qualité de l'estimation, pour les modèles Logit, il n'existe pas de test unique optimal (Amemiya 1981, p.1503). Ainsi, nous avons choisi le test de ratio du Maximum de vraisemblance (LR) et le pourcentage de prédictions exactes comme mesures de la validité du modèle. Nous avons recours à la méthode du maximum de vraisemblance, car elle est une méthode d'estimation alternative à la méthode des moindres carrés qui consiste à trouver la valeur des paramètres qui maximisent la vraisemblance des données.

Le test du ratio du Maximum de vraisemblance est basé sur l'hypothèse selon laquelle chaque coefficient estimé est nul, toutes choses étant égales par ailleurs. Si l'hypothèse est retenue, on conclut que la variable associée n'a aucun effet sur le phénomène étudié. Dans ce cas la

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statistique LR suit la loi de Khi-2 à k degré de liberté (où k est le nombre de variables introduites dans le modèle).

LR = -2 [Log L (0) - Log L ()].

Si LR > X²lu dans la table, alors on rejette l'hypothèse que tous les coefficients n sont égaux à zéro et on accepte qu'il existe au moins un coefficient significativement différent de zéro.

Aussi, pour un seuil de significativité égal à 5% donné, la statistique LR est significative si la probabilité critique P est inférieure à 5%.

III.4 CHOIX DES VARIABLES POUR LA REGRESSION

La littérature nous a permis de recenser plusieurs variables susceptibles d'expliquer le choix d'adoption des SFD bancaires.

La variable dépendante notée Y_i est une variable dichotomique prenant la valeur 1 si l'individu adopte les SFD bancaires et 0 s'il n'adopte pas.

Les variables explicatives sont choisies sur la base des hypothèses de l'étude et des besoins du modèle logit en tenant compte des problèmes d'endogénéité et de corrélation entre les variables explicatives. Ainsi elles sont regroupées en fonction de deux (02) catégories de déterminants de l'adoption des SFD bancaires à savoir celles liées à l'individu et celles liées aux SFD bancaires.

Ø Variable expliquée

Il s'agit du choix d'adoption des SFD bancaires par la population. C'est une variable binaire. Le choix d'adoption peut être une acceptation ou un refus.

Y1=1 si l'individu t adhère / adopte les (aux) SFD bancaires, ou Y*>0 Y1=0 si non ; ou Y*~ 0

Variables explicatives

La littérature nous a permis de recenser plusieurs variables susceptibles d'expliquer le choix concernant l'adoption des SFD bancaires. Les variables indépendantes retenues dans le cadre de notre étude sont : le niveau d'instruction, l'âge, le sexe, la catégorie socioprofessionnelle, la

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Chapitre 3 : Approche methodologique

facilité d'usage, l'utilité perçue, la sécurité de la technologie, le niveau de revenu, le besoin d'adoption, les connaissances acquises en matière SFD bancaires.

IV SECTION 4 : LES DIFFICULTES ET LES SOLUTIONS

IV.1 DIFFICULTES RENCONTREES

La principale difficulté rencontrée c'est situé au niveau de la collecte de données. En effet, le questionnaire étant réalisé sur google forms, nous l'avons partagé par email et sur LinkedIn afin de toucher une cible de qualité. Malheureusement cette technique ne nous a pas permis de toucher une grande audience. Nous nous sommes retrouvés dans l'incapacité de toucher les 385 personnes de notre échantillon.

IV.2 SOLUTION AUX DIFFICULTES RENCONTREES

Afin de résoudre la question du remplissage du questionnaire, nous avons partagé le questionnaire a des personnes cibles de notre répertoire WhatsApp et Messenger. Aussi, nous avons demandé à nos proche de partager au maximum le lien du questionnaire. Grâce à cette stratégie un effectif 409 a été enregistré sur un objectif de 385.

IV.3 TABLEAU RECAPITULATIF

A travers le tableau récapitulatif suivant (le tableau 3), nous présentons la cohérence et l'adéquation entre le modèle de recherche, les instruments de collecte de données, les objectifs de recherche, les hypothèses et les méthodes d'analyse.

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Chapitre 3 : Approche methodologique

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Chapitre 3 : Approche methodologique

Tableau 3 : Tableau de cohérence et d'adéquation entre les instruments de collecte de l'informations, les objectifs de recherche, le modèle théorique, les hypothèses et les méthodes d'analyse

Question générale de recherche	Questions spécifiques de recherche	Les hypothèses	Cadre de référence : Théories et modèles retenus/ Les concepts impliqués	Lien avec les instruments de collecte de l'information	Lien avec les Techniques et méthodesd'analyses
« Quel sont les déterminant de l' adoption des SFD bancaires : cas du Burkina ».	Quelle est la réaction de la population face aux nouvelles technologies (SFD bancaires) ?	H0 : Il n'y a pas une relation significative et positive entre les caractères socioculturels à savoir le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, la catégorie socioprofessionnelle, les connaissances acquises en matière de SFD bancaires et le niveau de revenu de la population et l'adoption des SFD bancaires.	· Le Modèle d'Acceptation des Technologies (TAM, Technology Acceptance Model) proposé par Davis en 1986 avec les variables facilité d'usage et l'utilité perçue ; · Les facteurs propres aux SFD : la sécurité de la technologie, le besoin d'adoption et les connaissances acquises en matière SFD bancaires ; · Les facteurs liés aux caractéristiques des individus qui adoptent la technologie : le niveau d'instruction, l'âge, le sexe, la catégorie socioprofessionnelle.	· Le paradigme positiviste et l'approche hypothético- déductive · L'échantillonnage non probabiliste ; · Sondage par questionnaire ; voir : · La section 1 du questionnaire joint en annexe intitulé « caractères propres aux SFD bancaires » ; les questions 1 à 10. · La section 2 intitulé « caractéristiques propres à l'individu » ; les questions 13 à 21.	· Logiciels à, utiliser : Excel, R · Statistiques descriptives ; · Analyse quantitatives économétrique : La régression logistique.
	Quels sont les facteurs qui ont une incidence sur l'adoption des SFD bancaires ?	H2 : Il n'y a pas une relation positive et significative entre la facilité d'utilisation, l'utilité perçue, le besoin, la sécurité de la technologie et l'adoption des SFD bancaires.

Source : Source : Elaboration personnelle

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Chapitre 3 : Approche methodologique

Dans ce chapitre il est ressorti qu'à travers l'approche hypothético-déductive du paradigme du positivisme nous allons mener une étude quantitative sur 381 variables. Un certain nombre d'analyses économétriques nous permettront de retenir le modèle idéal dans la définition des déterminants des SFD bancaires au Burkina.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

DEUXIEME PARTIE :

RESULTATS, ANALYSE, SUGGESTIONS ET

RECOMMANDATIONS

Deuxieme partie : Résultats, analyse, suggestions et recommandations	39
Chapitre 4 : Résultats : analyse descriptive et bivariée	40
I Section 1 : Analyse de la statistique descriptive ou univarié	40
II Section 2 : Analyse des relations d'association entre les variables	51
Chapitre 5 : Analyse des résultats et vérification des hypothèses	58
I Section 1 : Estimation des variables du modèle	58
II Section 2 : Réestimation du modèle	64
III Section 3 : Vérification des hypothèses	71
IV Section 4 : Discussion des résultats	72
V Section 5 : Suggestions et Recommandations	74
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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

La deuxième partie de notre document présente dans son premier chapitre les résultats de l'étude. Il s'agit d'une présentation descriptive des données collectés. Le deuxième chapitre quant à lui traite de l'analyse des résultats et présente les suggestions et recommandations.

CHAPITRE 4 : RESULTATS : ANALYSE

DESCRIPTIVE ET BIVARIEE

Dans notre revue de littérature, il est ressorti que l'adoption des SFD bancaires est expliquée par plusieurs variables. Ces variables sont d'une part liées à l'individu et d'autre part liée aux SFD bancaires. Dans ce chapitre, nous allons procéder à la présentation des résultats auxquels nous sommes parvenus.

I SECTION 1 : ANALYSE DE LA STATISTIQUE DESCRIPTIVE OU UNIVARIEE

Les résultats de la statistique descriptive regroupent l'analyse univariée des données recueillies lors des enquêtes pour chaque variable. Les données sous forme de tableau sont jointes en annexe 5.

I.1 CARACTERISTIQUES LIEES A L'INDIVIDUS

Ø Répartition des enquêtés suivant le groupe d'âge

Figure 3 : Répartition des enquêtés suivant le groupe d'âge

6% 2%1%

La generation X nee entre 1966 et

91% 1976

Age

Les Baby-boomers nees entre 1946 et 1965

La generation Y nee entre 1977 et 2004

La generation Z nee en 2005

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

On remarque que dans 91% des cas, les enquêtés ont un âge compris entre 1977 et 2004 (43 et 16 ans). Ce qui sous-entend que la population enquêtée est relativement jeune. Ce résultat est en adéquation avec l'approche théorique développée par Thompson et Lim (1999) qui affirme avec une étude menée auprès de gens utilisant Internet, en démontrant que les internautes âgées de moins de 30 ans sont plus enclins que les internautes plus âgées à adhérer au service Internet et l'utilisent plus souvent.

Ø Répartition des enquêtés suivant le sexe

Figure 4 : Répartition des enquêtés suivant le sexe

Femme Homme

Le sexe

31%

69%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

L'analyse par sexe des enquêtés montre une prépondérance masculine. En effet nous avons 69% d'hommes contre 31% qui sont des femmes. Le graphe ci-dessous illustre bien la situation.

Ø Ventilation des enquêtés selon la catégorie socioprofessionnelle (après regroupement)

Figure 5 : Ventilation des enquêtés selon la catégorie socioprofessionnelle (après regroupement)

41%

La catégorie socioprofessionnelle

10%

21% 21%

3% 4%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Sur les 381 personnes enquêtés, 379 ont répondu à cette question (voir tableau 2 en annexe 5). La figure ci-dessus présente la situation des enquêtés en termes de catégorie socioprofessionnelle. Les résultats nous permettent de constater que : 41% des enquêtés sont des employés, 21% des étudiants, 21% des fonctionnaires 10% des entrepreneurs/chef d'entreprise, 4% de profession libérale et 4% représentant les autres professions non prises en compte par notre étude.

Ø Ventilation des enquêtés selon le niveau d'instruction

Figure 6 : Ventilation des enquêtés selon le niveau d'instruction

DOCTORAT INGÉNIEUR MASTER LICENCE SECONDAIRE PRIMAIRE

7%

16%

Le niveau d'instruction

45%

24%

8% 0%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

La majeure partie des enquêtés soit 45% ont un niveau master. 24% ont la licence, 16% ont un niveau ingénieur, 8% ont un niveau secondaire, 7% le doctorat et enfin 0% ont le niveau primaire.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Ø Le retard dans le paiement des factures et la satisfaction des besoins de bases assurés par les revenus

Figure 7 : Le retard dans le paiement des factures Figure 8 : La satisfaction des besoins de bases assurés

par les revenus

JAMAIS RAREMENT SOUVENT

34%

Retard dans les paiements des

factures

41%

26%

AUCUN QUELQUES

UN

2%

bases assurés par les revenus

Satisfaction des besoin de

46%

LA

MAJORITÉ

24%

TOUS

28%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Sur l'ensemble des enquêtés, sur la question du retard dans le paiement des factures, 41% affirment être rarement en retard dans le paiement des factures contre 34% qui n'ont jamais de retard dans le paiement des factures. Seulement 26% présentent souvent des retards dans le paiement des factures.

A la question de satisfaction des besoins de base assurés par les revenus, 46% des enquêtés arrivent à satisfaire que quelqu'un de leurs besoins contre 24% qui en assure la majorité et 28% qui satisfait la totalité de leur besoin. Une infime partie soit 2% ne satisfont aucun de leurs besoins.

Ø Le degré de satisfaction sur la situation financière et répartition selon le niveau de revenu

Figure 9 : Le degré de satisfaction sur la situation financière Figure 10 : La répartition selon le niveau de

revenu

INFERIEUR
A 60 500 F
CFA

12%

Répartition des enquêtés suivant leur niveau de revenu

ENTRE 60500 ET

150 000

31%

15%

ENTRE 150 000 ET 300

000

21%

ENTRER 300 000 ET 500

000

PLUS DE 500

000

21%

Degré de satisfaction sur leur

12%

situation financière

29% 31% 27%

1%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Les résultats de l'enquête ont révelé que 31% des enquêtés on un revenu situé entre 150 000 et 300 000 FCFA, 21% un revenu situé entre 300 000 et 500 000 FCFA, 21% un revenu supérieur à 500 000FCFA, 15% un revenu situé entre 60500 et 150 000 FCFA et enfin 12% un revenu inférieur à 60 500 FCFA.

Pour la question de safitisfaction de leur situation fiancière, 31% affirment être « ni satisfaits insatisfaits », contre 29% qui ne sont pas satisfait, 27% qui sont satisfaits, 12% qui ne sont pas

du tout satisfaits et enfin 1% qui sont très satisfaits. Les figures ci-dessus permettent les différentes répartitions.

Ø Répartition des enquêtés selon leur pays de résidence

Figure 11 : La répartition des enquêtés selon leur pays de résidence

Répartition des enquêtés selon leur pays de résidence (Burkina Faso)

100%

proportion

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

L'ensemble des données retenu pour cette analyse ne proviennent que de personne résidant sur le territoire burkinabé. En effet les données collectées ont été traités afin

d'éliminer les réponses
provenant d'autre pays autre que le Burkina Faso.

I.2 CARACTERISTIQUES PROPRES AUX SFD BANCAIRES

Ø La possession d'un compte bancaire

Figure 12 : La possession d'un compte bancaire

La possession de compte bancaire

NON OUI

5%

95%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Concernant la possession de compte bancaire, nous constatons que 95% des enquêtés possèdent un compte contre seulement 5% qui affirme ne pas être en possession de compte bancaire. Le graphique ci-dessus illustre parfaitement les résultats.

Ø Répartition selon la nature des comptes bancaire

Figure 13 : la répartition selon la nature des comptes bancaire

COMPTE D'EPARGNE;COMPTE COURANT POSTAL""

COMPTE D'EPARGNE;COMPTE COURANT (COMPTE ...

COMPTE D'EPARGNE;COMPTE COURANT (COMPTE ...

COMPTE D'EPARGNE;COMPTE COURANT (COMPTE ...

COMPTE D'EPARGNE;COMPTE COURANT (COMPTE ...

COMPTE COURANT (COMPTE CHEQUE)

Nature des comptes bancaire detenue par les enquêtés

COMPTE COURANT POSTAL

COMPTE D'EPARGNE

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

4%

11%

29%

55%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Sur les 362 individus étant en possession d'un compte bancaire, la grande majorité des enquêtés soit 55% disposent de deux (02) types de comptes à savoir les comptes d'épargne et les comptes courants (compte cheque). 29% dispose d'un compte d'épargne et 11% d'un compte courant.

Ø Répartition en fonction de la connaissance du mobile banking

Figure 14 : La répartition en fonction de la connaissance du mobile banking

Connaissance du mobile banking

83%

17%

Non Oui

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Les résultats sur le tableau ci-dessus nous font ressortir qu'une grande part de la population enquêté a connaissance du mobile banking contre 17% qui affirme ne pas en avoir connaissance.

Ø Répartition en fonction de la connaissance en matière de service financier digitaux

Figure 15 : La répartition en fonction de la connaissance en matière de service financier digitaux

Connaissance en matière de SDF bancaires

30%

57%

14%

Connais moyennement Connais parfaitement Ne connais pas

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

La grande majorité des enquêtés soit 57% ont une parfaite connaissance des SFD bancaires contre 30% qui affirment avoir une connaissance moyenne et 14% qui n'ont aucune connaissance en termes de SFD bancaires.

Ø Répartition en fonction de la connaissance des applications mobiles bancaires

Figure 16 : La répartition en fonction de la connaissance des applications mobiles bancaires

10%

52%

Connaissance des applications mobiles bancaires

0

29%

16%

45%

31%

10%

0% 1% 0%

11%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Il ressort que la grande majorité des enquêtés soit 52% enquêtés connaissent l'application coris money, 45% connaissent Ecobank mobile, 31% connaissent My BOA, 29% connaissent YUP (SGBF), et seulement 11% des enquêtés affirment ne connaitre aucune des applications de mobile banking. Il faut noter que l'enquêté avait le choix de choisir plusieurs réponses.

Ø Répartition en fonction de la fréquence d'utilisation des fonctionnalités des applications de mobile banking

Figure 17 : La répartition en fonction de la fréquence d'utilisation des fonctionnalités des applications de mobile banking

Fréquence d'utilisation des fonctionnalités des applications de mobile banking

100%																												5 3 0%
																								4%						3% 10%
					6%						7%							7%															90%
	19%
																								14%
																											92%
					23%					19%							20%																80% 70%
																														19%
																								15%
										14%
	33%																17%						68%						68%	60%
					18%
								60%
																57%
			54%
	19%
	29%

Consultation de solde

Paiements marchands et de facture

Achat de crédits téléphoniques

Transfert de fonds vers autres comptes (banques nationales et sous regionales)

Retrait au DAB sans carte (cardless)

Souscription au micro-prêt

Localiser les agences bancaires et DAB

Jamais Rarement Souvent Tres souvent

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

La fréquence d'utilisation des SFD bancaires a été mesurée chez les enquêtés connaissant et utilisant les SFD bancaires. Il ressort que la consultation de solde est la fonctionnalité la plus utilisée avec un taux de 19% suivi de l'achat de crédit téléphoniques et le transfert de fonds vers autres comptes (banques nationales et sous régionales) avec un taux de 7% chacun et enfin le paiement marchand et de facture avec un taux de 6%.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Ø Répartition en fonction de l'évaluation des caractéristiques des applications de mobile banking

Figure 18 : La répartition en fonction de l'évaluation des caractéristiques des applications de mobile banking

Evaluation des caractéristiques des SFD bancaires

4% 4% 4% 5% 7% 9% 9% 7% 9% 12% 4%

Pas du tout important Pas important Ni important, ni pas

important

55%

39%

44%

51% 5

3% 5

0%

24%

31%

21%20%

Important Tres important

60%

0%

40%

20%

Facilité d'usage Sécurité des applications de mobile banking

Utilisation des solutions de mobile banking Besoin d'adoption

Connaissances acquises en matière de SFD bancaires

1%

12% 1

6%

7%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

La moitié des enquêtés jugent que « la sécurité des applications de mobile banking » représente la caractéristique principale. En effet elle a un taux de 55% pour la catégorie très importante et 24% pour la catégorie importante. La caractéristique « facilité d'usage » occupe la deuxième place avec un taux de 44% pour la catégorie importante et 39% pour la catégorie très importante. « Le besoin d'adoption » et « la connaissance en matière de SFD bancaires » ont un pourcentage respectif de 21% et 20% pour la catégorie très importante et 50% et 53% pour la catégorie importante.

Ø Répartition en fonction de l'appréciation des caractéristiques des SFD bancaire

Figure 19 : La répartition en fonction de l'appréciation des caractéristiques des SFD bancaire

FACILITE D'UTILISATION SECURITE DES APPLICATIONS SIMPLICITE DE LA TECHNOLOGIE

Appréciation de l'importance des caractéristiques des SFD

bancaires

33%

58%

21%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

La sécurité des applications est jugée comme étant la caractéristique des SFD bancaire la plus importante avec un taux de 58%, suivi de la facilité d'usage avec un taux de 33% et de la simplicité de la technologie avec 21%.

Ø Répartition en fonction des enquêtés prêt à réaliser leur opération à partir du mobile

Figure 20 : La répartition en fonction des enquêtés prêt à réaliser leur opération à partir du mobile

Prêt à faire les opérations bancaires à partir du téléphone portable

94%

6%

Non Oui

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Prêt de la totalité des personnes enquêtées soit 94% sont aptes à réaliser leurs opérations bancaires à partir du téléphone mobile.

Ø Répartition en fonction des enquêtés qui utilisent les SFD bancaires

Figure 21 : La répartition en fonction des enquêtés qui utilisent les SFD bancaires

Utilisation de compte mobile banking

61%

39%

Non Oui

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Les résultats nous montrent que 61% des enquêtés utilisent les SFD bancaires contre 39% qui ne l'utilisent pas.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Ø Répartition en fonction du degré de satisfaction dans l'utilisation des SFD bancaires

Figure 22 : La répartition en fonction du degré de satisfaction dans l'utilisation des SFD bancaires

Degré de satisfaction dans l'utilisation des SFD bancaires

65%

6%

29%

Tres satisfait

Moyennement satisfait Non satisfait

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Plus de la moitié soit 65% des enquêtés affirment être moyennement satisfait dans l'utilisation des SFD bancaires. Seulement 29% affirment être très satisfait dans l'utilisation des SFD bancaires contre 6% de personnes non satisfait.

L'analyse descriptive univariée a permis de présenter de façon détaillée les caractéristiques propres à l'individu et celles propres aux SFD bancaires. Cette analyse met en relief la prédominance de certaines caractéristiques des individus enquêtés telle que le niveau de revenu moyen (150 000 et 300 000), la dominance du sexe masculin, la connaissance des applications de mobile banking.... Ainsi, il convient de faire une analyse beaucoup plus approfondie, nous permettant de tester une éventuelle relation entre chacune des variables exogènes ou indépendantes et le choix d'adoption des SFD bancaires. Donc, l'analyse bivariée, à travers la statistique du Khi-deux, nous fournira les informations nécessaires pour identifier ces relations.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

II SECTION 2 : ANALYSE DES RELATIONS D'ASSOCIATION ENTRE LES VARIABLES

II.1 L'INFLUENCE DU SEXE PAR RAPPORT AUX AUTRES VARIABLES

Ø L'influence du sexe sur la connaissance ou non du mobile banking H0 : Avoir des connaissances en mobile banking ne dépend pas du genre

Tableau 4 : Connaissance ou information sur le mobile banking selon le sexe

Sexe/ connaissance du mobile banking	Non		Oui			Total
	Proportion	Effectif	Proportion		Effectif	Proportion	Femme
31	26,05%	88	73,95%		119	100%	Homme
32	12,31%	228	87,69%		260	100%	Total
63	16,62%	316	83,38%		379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson Khi2(1) = 11,1244 P-value=0,001
likelihood-ratio khi2(1) = 10,5097 P-value = 0,001

1% <5% ; les tests du khi 2 de Pearson et du rapport de vraisemblance rejettent l'hypothèses nulle d'indépendance entre le sexe et la connaissance du mobile banking au seuil de 5%. On conclut que le sexe a une influence sur la connaissance ou non du mobile banking.

Ø L'influence du sexe sur la détention ou non de compte bancaire H0 : la détention de compte bancaire n'est pas liée au sexe

Tableau 5 : Détention de compte bancaire selon le sexe

Sexe/ détention de compte bancaire	Non		Oui			Total
	Proportion	Effectif	Proportion		Effectif	Proportion	Femme
12	11,21%	107	88,79%		119	100%	Homme
6	2,31%	254	97,69%		260	100%	Total
18	4,75%	361	95,25%		379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Test Pearson Khi2(1) =10,9127 P-value=0,001

likelihood-ratio khi2(1) = 9,9334 P-value = 0.002

2% < 5% ; les tests du khi 2 de Pearson et du khi 2 du rapport de vraisemblance rejettent l'hypothèse d'absence de relation entre le sexe et la détention ou non de compte bancaire au seuil de 5%. Le sexe a donc une influence sur la détention ou non de compte bancaire.

Ø Influence du sexe sur la connaissance en matière de SFD bancaires

H0 : la connaissance acquise en matière de SFD bancaires est indépendamment distribuée selon le genre

Tableau 6 : Connaissance en matière de SFD bancaires selon le sexe

Sexe/	Connais moyennement		Connais parfaitement		Ne connais pas			Total
	Proportion	Effectif	Proportion	Effectif	Proportion		Effectif	Proportion	Femme
55	46,22%	13	10,92%	51	42,86%		119	100%	Homme
160	61,54%	38	14,61%	62	23,85%		260	100%	Total
215	56,73%	51	13,46%	113	29,82%		379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson Khi2(2) =14,0998 P-value=0,001

likelihood-ratio khi2(2) = 13,6748 P-value= 0,001

1% < 5% ; les tests du Khi 2 de Pearson et du ratio de vraisemblance rejettent l'hypothèse nulle d'indépendance ente le sexe et la connaissance en matière de SFD bancaires. Il y a donc une relation entre le sexe et la connaissance en matière de SFD bancaires

II.2 L'INFLUENCE DU REVENU PAR RAPPORT AUX AUTRES VARIABLES

Ø Niveau de revenu suivant le sexe

H0 : La distribution du niveau de revenue ne dépend pas du genre

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Tableau 7 : Niveau de revenu suivant le sexe

Revenu/ Sexe	Femme		Homme			Total général
	Proportion	Effectif	Proportion		Effectif	Proportion	Inferieur a 60 500 F CFA
27	22,7%	19	7,3%		46	12,1%	Entre [60500 et 150 000]
19	16,0%	37	14,2%		56	14,8%	Entre [150 000 et 300 000]
43	36,1%	76	29,2%		119	31,4%	Entrer [300 000 et 500 000]
15	12,6%	63	24,2%		78	20,6%	Plus de 500 000
15	12,6%	65	25,0%		80	21,1%	Total général
119	100,0%	260	100,0%		379	100,0%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson khi2(4) =28,6217 P-value=0,000
likelihood-ratio khi2(4) = 28,2735 P-value = 0,000

Les tests susmentionnés rejettent l'hypothèse nulle d'absence de relation entre la distribution du revenu et le sexe. Il y a donc une relation entre le sexe et le niveau de revenu.

Ø Revenu et catégorie socioprofessionnelle

H0 : la catégorie socioprofessionnelle n'a pas d'influence sur le niveau de revenu

Tableau 8 : Le niveau de revenue et la catégorie socioprofessionnelle

CSP/ Revenu	Inferieur a 60 500 F CFA	Entre [60500 et 150 000]	Entre [150 000 et 300 000]	Entrer [300 000 et 500 000]	Plus de 500 000		Total général	Employe
2	17	44	39	52	154		Entrepreneur/chef d'entreprise
1	5	7	6	19	38		Etudiant
32	20	20	5	3	80		Fonctionnaire
0	9	39	27	4	79		Profession liberale
0	4	6	0	2	12		Autres
11	1	3	1	0	16		Total général
46	56	119	78	80	379

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson khi2 (20) =219,8278 P-value=0,000

likelihood-ratio khi2(20) = 210,4394 P-value = 0,000

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Les tests de Khi 2 de Pearson et du rapport de vraisemblance rejettent l'hypothèse d'indépendance entre la catégorie socioprofessionnelle et le revenu au seuil de 5%. Il y a donc une relation entre la catégorie socioprofessionnelle et le revenu.

Ø Niveau de revenu et les tranches d'années de naissance H0 : le niveau de revenu ne dépend pas de la génération de l'individu

Tableau 9 : Niveau de revenu selon la génération

Étiquettes de lignes	Les Baby-boomers nees entre 1946 et 1965	La generation X nee entre 1966 et 1976	La generation Y nee entre 1977 et 2004	La generation Z nee à partir de 2005		Total général	Inferieur a 60 500 F CFA
0	0	45	1	46		Entre [60500 et 150000]
0	1	55	0	56		Entre [150 000 et 300 000]
3	11	103	2	119		Entrer [300 000 et 500 000]
6	7	65	0	78		Plus de 500 000
0	3	75	2	80		Total général
9	22	343	5	379

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson khi2(12) =26,5730 P-value=0,009
likelihood-ratio khi2(12) = 31,7225 P-value = 0,002

Les tests de khi 2 de Pearson et du ratio de vraisemblance rejettent l'hypothèse d'absence de relation entre le niveau de revenu et la génération. La génération à laquelle appartient l'individu a donc une influence sur le niveau de son revenu.

Ø Influence du niveau d'instruction sur le revenu H0 : Le niveau d'instruction n'a pas d'influence sur le revenu

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Tableau 10 : Le revenu suivant le niveau d'instruction

Niveau d'instruction/ Revenu	Inferieur a 60 500 F CFA	Entre [60500 et 150 000]	Entre [150 000 et 300 000]	Entrer [300 000 et 500 000]	Plus de 500 000		Total général	Doctorat
7	5	9	4	3	28		Ingénieur
0	7	17	15	21	60		master
22	22	43	35	47	169		licence
12	16	36	20	8	92		Secondaire
4	6	14	4	1	29		Primaire
1	0	0	0	0	1		Total général
46	56	119	78	80	379

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson khi2(20) =50,4223; P-value=0,000;
likelihood-ratio khi2(20) = 56,7986 P-value = 0,000

Les deux tests rejettent au seuil de 5% l'absence d'influence du niveau d'instruction sur le revenu. Le niveau d'instruction influe sur le revenu.

Ø Influence du niveau de revenu sur l'utilisation de compte mobile banking H0 : Il n'y a pas de relation entre le niveau de revenu et l'utilisation de compte mobile banking

Tableau 11 : Utilisation de compte mobile banking suivant le niveau de revenu

Revenu/ compte mobile banking	Non		Oui			Total général
	Proportion	Effectifs	Proportion		Effectifs	Proportion	Inferieur a 60 500 F CFA
19	41%	27	59%		46	100%	Entre [60500 et 150 000]
20	36%	36	64%		56	100%	Entre [150 000 et 300 000]
61	51%	58	49%		119	100%	Entrer [300 000 et 500 000]
28	36%	50	64%		78	100%	Plus de 500 000
20	25%	60	75%		80	100%	Total général
148	39%	231	61%		379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson khi2(4) =14,7753 P-value=0,005

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

likelihood-ratio khi2(4) = 15,0049 P-value = 0,005

Les deux tests rejettent l'hypothèse nulle d'absence de relation entre le niveau de revenu et l'utilisation de compte mobile banking au seuil de 5%. L'utilisation de compte mobile banking a donc un rapport avec le niveau de revenu.

Ø Utilisation de compte mobile banking selon le sexe H0 : L'utilisation de compte mobile banking est indépendante du sexe

Tableau 12 : utilisation de compte mobile banking suivant le sexe

Sexe/ compte mobile banking	Non		Oui			Total général
	Proportion	Effectifs	Proportion		Effectifs	Proportion	Femme
60	50,4%	59	49,6%		119	100,0%	Homme
88	33,8%	172	66,2%		260	100,0%	Total général
148	39,1%	231	60,9%		379	100,0%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson khi2(1) =9,4220; P-value=0,002; likelihood-ratio khi2(1) = 9,3149 P-value = 0,002

Les tests rejettent l'hypothèse nulle d'absence de relation entre le sexe et l'utilisation de compte mobile banking au seuil de 5%. Le sexe exerce donc une influence sur l'utilisation de compte mobile banking.

Ø Utilisation de compte mobile banking et la génération d'appartenance de l'individu

H0 : l'utilisation de compte mobile banking est indépendamment distribuée selon la génération

Tableau 13 : Utilisation de compte mobile banking selon la génération

Age/ utilisation de compte mobile banking	Non		Oui			Total général
	Proportion	Effectifs	Proportion		Effectifs	Proportion	Les Baby-boomers nees entre 1946 et 1965
7	78%	2	22%		9	100%	La generation X nee entre 1966 et 1976
14	64%	8	36%		22	100%	La generation Y nee entre 1977 et 2004
126	37%	217	63%		343	100%	La generation Z nee en 2005
1	20%	4	80%		5	100%	Total général
148	39%	231	61%		379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Test Pearson khi2(3) =12,7938 P-value=0,005

likelihood-ratio khi2(3) = 12,6361 P-value = 0,005

Les tests ci-dessus rejettent l'hypothèse nulle d'indépendance entre les deux variables au seuil de 5%. L'utilisation de compte mobile banking est donc influencée par la génération.

Ø Utilisation de compte mobile banking et la catégorie socioprofessionnelle

H0 : l'utilisation de compte mobile banking est indépendante de la catégorie socioprofessionnelle

Tableau 14 : Utilisation de compte mobile banking selon la catégorie socioprofessionnelle

Niveau d'instruction/ utilisation de compte mobile banking	Non		Oui			Total général
	Proportion	Effectifs	Proportion		Effectifs	Proportion	Employe
50	32%	104	68%		154	100%	Entrepreneur/chef d'entreprise
13	34%	25	66%		38	100%	Etudiant
34	43%	46	58%		80	100%	Fonctionnaire
36	46%	43	54%		79	100%	Profession liberale
6	50%	6	50%		12	100%	Autres
9	56%	7	44%		16	100%	Total général
148	39%	231	61%		379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Test Pearson khi2(5) =7,5816; P-value=0,181; likelihood-ratio khi2(5) = 7,5522 P-value = 0,183

Les tests de khi 2 de Pearson et du ratio de vraisemblance ne rejettent pas l'hypothèses nulle d'absence de relation entre la catégorie socioprofessionnelle et l'utilisation de compte mobile banking au seuil de 5% (voire 10%). Il n'y a donc pas de relation linéaire entre la catégorie socioprofessionnelle et l'utilisation de compte mobile banking.

Dans cette partie, nous venons d'analyser les résultats de notre enquête en étudiant les relations entre les variables. Ainsi, l'analyse bivariée a révélé des liens entre ces dernières. Les liens décelés seront approuvés ou non à l'aide d'une autre analyse plus poussée à savoir l'analyse multivariée.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

CHAPITRE 5 : ANALYSE DES RESULTATS ET

VERIFICATION DES HYPOTHESES

Après la présentation des résultats, le but de ce chapitre est de procéder à leurs analyses afin de les rapprocher de notre cadre théorique et opératoire. Ainsi, l'estimation économétrique sera utilisée pour l'analyse des résultats. Nous allons ainsi procéder à une analyse multivariée ; les variables explicatives étant significatives au seuil de P<0,05. Il sera aussi question du test de significativité des coefficients estimés, du test sur les signes, du test d'adéquation du modèle d'acceptation d'adoption des SFD bancaires et de la vérification des hypothèses.

I SECTION 1 : ESTIMATION DES VARIABLES DU MODELE

I.1 REGROUPEMENT DES VARIABLES DE L'ETUDE

Pour mener à bien la régression logistique, certaines modalités de certaines variables ont été regroupées pour être conformes aux découpages largement rencontrées dans l'analyse économique, mais aussi par souci de faible représentation de certaines modalités. Ces regroupements ont permis de diminuer le nombre de modalités mais aussi de mettre des modalités qui se ressemblent et les individus qui les portent devraient présenter les mêmes comportements quant au sujet de l'étude. Ci-dessous le tableau récapitulatif des différents regroupements.

Tableau 15 : Regroupement de certaines variables

Variables	Nouvelles modalités		Modalités regroupés	Utilisation de compte mobile banking
Oui	Oui
	Non		Sexe
Homme	Homme
	Femme		Niveau d'étude
Primaire ou secondaire	Primaire

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

	Licence		Licence
	Master
	Doctorat		Catégorie socioprofessionnelle (CSP)
Etudiant	Etudiant
	Employé
	Fonctionnaire
	Entrepreneur/ chef d'entreprise
	Retraité
			Génération de naissance
Les Baby-boomers	Les Baby-boomers nees entre 1946 et 1965
	La generation X nee entre 1966 et 1976
	La generation Y nee entre 1977 et 2004
	La generation Z nee en2005		Revenu
Inferieur a 60 500 F CFA	Inferieur a 60 500 F CFA
	Entre [60500 et 150 000]
	Entre [150 000 et 300 000]
	Entrer [300 000 et 500 000]
	Plus de 500 000

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

I.2 LA MODELISATION ECONOMETRIQUE

Cette partie concerne la régression logistique. La variable dépendante est l'adoption des SFD bancaires. Les variables indépendantes sont les caractéristiques sociodémographiques des individus enquêtés et celles propres au SFD bancaires. Les variables telles que le revenu, le niveau d'instruction, la génération d'âge et la catégorie socioprofessionnelle sont qualitatives ordinales. Les variables de la régression logistique binaire sont regroupées dans le tableau ci-dessous

Pour une meilleure interprétation des coefficients et des Odds ratio, il est nécessaire de définir des catégories de référence. Les modalités de référence définies dans le tableau 16 nous permettrons de réaliser les interpretations. Le tableau expose les variables indépendantes et les catégories de référence utilisée.

Tableau 16 : les variables de la régression et les catégories de référence utilisée

Variables	Nombre de modalités		Modalité de référence	Sexe
2	Femme		Génération d'âge
4	Les baby-boomers, nés entre 1946 et 1965		Revenu
5	Inférieur à 60 500		Niveau d'instruction
4	Primaire ou secondaire		Catégorie socioprofessionnelle
5	Etudiant		Connaissance des SFD
3	Ne connais pas		Utilité perçu
5	Pas du tout important		Facilité d'usage
5	Pas du tout important		Sécurité
5	Pas du tout important		Besoin d'adoption
5	Pas du tout important

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Les résultats de la modélisation pas à pas sont répertoriées dans le tableau ci-dessous. Ces résultats portent sur l'analyse multivariée du modèle d'adoption des SFD bancaires.

Tableau 17 : récapitulatif de la régression logistique pas à pas

Variables (1) Logit (2) Logit (3) Logit (4) Logit

Sexe(femme)						Homme
0,668***	0,681***	0,624**	0,711***
(0,249)	(0,245)	(0,245)	(0,242)
Revenu (inférieure à 60 500 F CFA)
-0,422		-0 ;423	0,092		Entre [60500 et 150 000]
(0,505)		(0,513)	(0,421)
1,133**		1,043**	0,508		Entre [150 000 et 300 000]
(0,485)		(0,504)	(0,363)
-0,562		-0,436	0,154		Entrer [300 000 et 500
(0,537)		(0,547)	(0,410)		000]
-0,169*		-0,102	0,475		Plus de 500 000
(0,562)		(0,561)	(0,430)
Niveau d'étude (primaire ou secondaire)					Licence
1,545***	1,462***		1,547***
(0,491)	(0,463)		(0,477)		Master ou ingénieur
1,147**	1,162**		1,089**
(0,471)	(0,453)		(0,454)		Doctorat
1,178*	1,205**		1,166**
(0,609)	(0,600)		(0,590)		Tranche d'année de naissance (les baby-boomers nee entre 1946 et 1965)
1,927	1,774	1,732	1,255		La generation X nee entre 1966 et 1976
(1,271)	(1,143)	(1,228)	(0,984)
2,902**	2,728**	2,766**	2,117**		La generation Y nee entre 1977 et 2004
(1,242)	(1,096)	(1,170)	(0,934)
4,092**	3,748**	3,932**	3,259*		La generation Z nee en 2005
(2,040)	(1,712)	(1,944)	(1,742)
Connaissance des SFD bancaires (ne connais pas)
1,062**	2,561**	2,541**	2,78**		Connais moyennement
(2,597)	(1,567)	(1,235)	(0,430)
1,392***	1,948**	3,566***	3,45**		Connais parfaitement
(1,450)	(1,562)	(1,724)	(1,052)
Catégorie socioprofessionnelle (Etudiant)					Employé
	0,399	0,472	0,544
	(0,307)	(0,359)	(0,361)		Fonctionnaire
	0,299	0,455	0,679
	(0,371)	(0,406)	(0,427)

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

-0,699

0,137

(0,388)

(0,633)

-1,228

0,140

(0,460)

(0,775)

-0,960

0,214

(0,447)

(0,732)

Entrepreneur/chef d'entreprises

Autres

Ni important, ni pas important

Important, 1,227***

(0,425)

Ni important, ni pas important

Important, 1,321***

(0,475)

Ni important, ni pas important

Important, 1,571**

(0,445)

Ni important, ni pas important

Important, 1,383***

(0,455)

Pas important 0,773

(0,549)

Pas important 0,603

(0,502)

Pas important 0,685

(0,432)

Pas important 0,691

(0,482)

Très important 1,545**

(0,491)

Très important 1,512**

(0,456)

Très important 1,591***

(0,471)

Très important 1,437**

(0,496)

0,178

(0,709)

0,523

(0,609)

0,545

(0,677)

0,546

(0,499)

Sécurité des SFD bancaires (pas du tout important)

Besoin d'adoption (pas du tout important)

Facilité d'usage (pas du tout important)

Utilité perçu (pas du tout important)

0,345

(0,702)

0,215

(0,612)

1,322***

(0,463)

1,462**

(0,463)

0,412

(0,767)

0,309

(0,562)

1,462***

(0,492)

1,475**

(0,406)

0,788

(0,857)

0,678

(0,732)

1,4674**

(0,499)

1,765***

(0,576)

0,367

(0,567)

0,387

(0,590)

1,567***

(0,400)

1,443**

(0,477)

0,159

(0,639)

0,193

(0,630)

1,467***

(0,513)

1,727**

(0,494)

0,342

(0,569)

0,237

(0,580)

1,477**

(0,578)

1,782***

(0,354)

0,140

(0,769)

0,156

(0,690)

1,097***

(0,653)

1,547**

(0,477)

0,155

(0,657)

0,167

(0,640)

1,345***

(0,503)

1,657**

(0,454)

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Constante	-3,746***	-4,021***	-2,396**		-3,155***
(1,344)	(1,174)	(1,237)	(1,017)		Observations
381	381	381	381		Wald Chi2
44,16	40,86	33,90	38,00		Prob
0,0001	0,0000	0,0007	0,0001		Pseudo R2
0,4402	0,4213	0,4093	0,3912

Entre parentheses, sont mentionées les erreurs standards robust, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Source : logiciel économétrique

I.3 ANALYSE DU PSEUDO-R2

Le pseudo-R2 est de 0.4402 du modèle logit 1 est le plus élevé. C'est un résultat acceptable en termes de qualité d'ajustement du modèle. De ce fait, nous pouvons dire que les variables indépendantes sont assez pertinentes dans l'explication de l'adoption des SFD bancaires.

I.4 TEST DE SIGNIFICATIVITE

Ø Significativité des variables

De l'analyse du tableau, au seuil de 5%, il ressort que l'ensemble des modalités de la variable « catégorie socioprofessionnelle » ne sont pas significativement liées à l'adoption des SFD bancaires. En d'autres termes, elle n'influe pas sur la probabilité de choix d'adoption des SFD bancaires et n'est donc pas importante dans le processus de choix d'adoption. Il n'y a pas de relation d'association linéaire entre la catégorie socioprofessionnelle et l'adoption des SFD bancaires. Cela peut être vu comme une limite de l'étude.

Le reste des variables sont significatives au seuil de 5%.

Ø Teste de significativité du modèle

Au seuil de 5%, l'ensemble des paramètres du modèle sont globalement significatifs. Mais quelque part les résultats sont un peu mitigés car il n'y a aucune association significative entre la catégorie socioprofessionnelle et l'adoption des SFD bancaires.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Ainsi, le modèle de départ n'est pas globalement significatif statistiquement et la valeur du R2 faiblement explicatif expliquent assez bien la variable dépendante malgré la non significativité d'une des variables. Dans ce sens, nous ne pouvons pas retenir un tel modèle. Nous allons réestimer les variables indépendantes significatives afin de confirmer leurs apports dans l'amélioration du modèle.

II SECTION 2 : REESTIMATION DU MODELE

Les variables précédemment significatives sont réestimées ici. Les résultats de l'estimation du modèle logit par la méthode du maximum de vraisemblance sont résumés dans le tableau ci-dessous.

Tableau 18 : Résultats de l'estimation du modèle final

Variables Coeff Std Err. Effet marginal Odds Ratio

Sexe(femme)

Homme 0,668** 0,249 0,144 1,950

Revenu (inférieure à 60 500 F CFA)

Entre [60500 et 150 000]

-0,422 0,505 -0,081 0,656

Entre [150 000 et 300 000]

-1,133** 0,485 -0,235 3,102

Entrer [300 000 et 500 000]

-0,562 0,537 -0,110 0,570

Plus de 500 000

-0,169* 0,562 -0,031 1,184

Niveau d'étude (primaire ou secondaire)

La generation X nee entre 1966 et 1976

La generation Y nee entre 1977 et 2004

La generation Z nee en 2005

1,927 1,271 0,308 6,872

2,902** 1,242 0,523 18,21

4,092** 2,040 0,728 59,83

Connaissance en SFD bancaires (ne connais pas)

Connais moyennement 1,062** 2,597 0,145 1,671

Connais parfaitement 1,392*** 1,450 0,315 1,722

Facilité d'usage (pas du tout important)

Pas important 0,773 0,549 0,041 0,067

Ni important, ni pas important

0,179 0,709 0,047 0,023

Important 1,227*** 0,425 0,247 2,539

Tres important 1,545** 0,491 0,197 1,839

Licence 1,545*** 0,491 0,332 4,689

Master ou ingénieur 1,147** 0,471 0,252 3,149

Doctorat 1,178* 0,609 0,258 3,248

Tranche d'année de naissance (les baby-boomers nee entre 1946 et 1965)

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Ni important, ni pas important

Important 1,321*** 0,475 0,378 2,766

Tres important 1,512** 0,456 0,267 1,945

Ni important, ni pas important

Important 1,571** 0,445 0,258 2,356

Tres important 1,591*** 0,471 0,367 2,945

Ni important, ni pas important

Important 1,383*** 0,455 0,358 2,745

Tres important 1,437** 0,496 0,262 2,391

Constante -3,746*** 1,344 0,024

Pas important 0,603 0,502 0,039 0,024

Pas important 0,685 0,432 0,041 0,032

Besoin d'adoption (pas du tout important)

Pas important 0,691 0,482 0,051 0,043

Sécurité des SFD bancaires (pas du tout important)

Utilité perçu (pas du tout important)

0,523 0,609 0,032 0,028

0,545 0,677 0,064 0,045

0,546 0,499 0,058 0,056

Observations	381		381	Wald Chi2 (15)
44,16	44,16		Prob
0,0001	0,0001		Pseudo R2
0.887	0.887

*** p-value<0,01; ** p-value<0,05; * p-value<0,1 Source : logiciel économétrique

II.1 ANALYSE DU PSEUDO-R2

Le Pseudo-R2 obtenu pour le modèle adéquat est de 0.887. Cela signifie que le modèle est bien ajusté. De ce fait, nous pouvons conclure que l'ensemble des variables indépendantes retenues (Niveau de Revenu, Age, Niveau d'éducation, Sexe, Facilité d'usage, Utilité perçue, Sécurité de la technologie, besoin d'adoption et Connaissances en SFD bancaires) expliquent bien l'adoption des SFD bancaires.

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II.2 TEST DE SIGNIFICATIVITE

Ø Significativité des variables : Toutes les variables du modèle retenu sont statistiquement significatives au seuil de 5%. Ainsi, nous rejetons l'hypothèse de nullité des coefficients associés à ces variables.

Ø Test de significativité global : Le modèle logit étudié est globalement significatif avec une p-value largement inférieure au seuil de 5% fixé.

Ainsi, sur le plan statistique et au seuil de 5%, on note à la lumière de la valeur du ratio de vraisemblance et de sa probabilité, que l'ensemble des variables de ce modèle contribuent à expliquer la probabilité d'adoption des SFD bancaires. Ainsi au Burkina, le revenu, l'âge, le niveau d'éducation, le sexe, la facilité d'usage, l'utilité perçue, le besoin d'adoption, la connaissance en SFD bancaires et la sécurité de la technologie ont un effet significatif sur la probabilité d'adoption des SFD bancaires par les individus.

Malgré l'ajustement global du modèle, certaines observations très mal représentées peuvent influencer catastrophiquement les résultats de l'estimation. Pour ce faire l'examen des résidus du modèle s'avère nécessaire.

II.3 ANALYSE DES RESIDUS DU MODELE

L'examen des résidus a de multiples objectifs. Il permet entre autres de déterminer s'il y'a des observations mal expliquées (résidus extrêmes) et si certaines observations influencent catastrophiquement les résultats des estimations (changement de signe ou de valeurs des coefficients) et biaisent ainsi les analyses. Une observation est mal expliquée lorsque la valeur du résidu de Pearson associé est supérieure à 2. Elles deviennent suspectes lorsque leur nombre dépasse 5% de l'ensemble des observations. Dans notre cas comme le montre la figure ci-dessous, les résidus ont une forme assez homogène, seuls quelques points se détachent des autres.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Figure 23 : graphe des résidus standardisés

^{0 100 200 300 400}

^index

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

II.4 ANALYSE DES SIGNES DES COEFFICIENTS DES VARIABLES, LES ODDS RATIOS ET LES EFFETS MARGINAUX

Ø Analyse des signes

Le signe de l'ensemble des variables est conforme aux prédictions faites dans les hypothèses.

· Le signe positif du coefficient de la variable « Niveau de revenu » signifie que la probabilité d'adoption des SFD bancaires augmente si le revenu de l'individu augmente ;

· Le signe positif du coefficient de la variable « Age » signifie que plus l'individu est jeune, plus la probabilité d'adoption des SFD bancaires est élevée ;

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

· La liaison entre « Niveau d'éducation » et le choix d'adopter les SFD bancaires est une liaison positive. Ceci indique que plus l'individu est instruit, plus il est susceptible d'adopter les SFD bancaires ;

· La variable « Sexe » influence positivement la probabilité d'adopter les SFD bancaires en faveur des hommes. Ainsi, la probabilité d'adoption des SFD bancaires est plus élevée chez les hommes ;

· Le signe positif du coefficient de la variable « connaissances acquises en matière SFD bancaires » signifie que la probabilité d'adoption des SFD bancaires augmente si l'individu a des connaissances en matière de SFD bancaires ;

· Le signe positif du coefficient de la variable « Facilité d'usage » signifie que la probabilité d'adoption des SFD bancaires augmente si l'individu trouve les SFD bancaires facile à utiliser ;

· Le signe positif du coefficient de la variable « Utilité perçu » signifie que la probabilité d'adoption des SFD bancaires augmente si l'individu trouve que les SFD bancaires lui sont utiles ;

· Le signe positif du coefficient de la variable « sécurité » signifie que la probabilité d'adoption des SFD bancaires augmente si l'individu trouve que les SFD bancaires sont sécurisés.

· Le signe positif du coefficient de la variable « besoin d'adoption » signifie que la probabilité d'adoption des SFD bancaires augmente si l'individu récent le besoin d'adoption.

Ø Interprétation des odds ratios

Une personne de genre masculin a 1,95 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'une personne de genre féminin.

Une personne de niveau licence a 4,6 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'une personne n'ayant pas excédé le niveau secondaire dans les études.

Une personne qui a un master ou ingénieur a 3,1 plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'une personne qui s'est limitée au niveau secondaire.

La génération Y a 18 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires que le baby-boomers

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Un individu dont le revenu est compris entre 150 000 F CFA et 300 000 F CFA a 3,10 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'un individu de revenu inférieur à 60 500 F CFA

Un individu ayant un revenu supérieur à 500 000 F CFA a 1,18 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'un individu de revenu inférieur à 60 500 F CFA.

Un individu ayant une connaissance parfaite en SFD bancaires a 1,7 fois plus de chance à adopter les SFD bancaires qu'un individu qui ne connais pas.

Un individu ayant une connaissance moyenne en SFD bancaires a 1,6 fois plus de chance à adopter les SFD bancaires qu'un individu qui ne connais pas.

Une personne qui trouve que le caractère « facilité d'usage » est important voir très important a respectivement 2,5 et 1,8 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'une personne qui juge cette caractéristique pas du tout importante.

Une personne qui trouve que le caractère « utilité perçue » est important voir très important a respectivement 2,7 et 1,9 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'une personne qui juge cette caractéristique pas du tout importante.

Une personne qui trouve que le caractère « sécurité des SFD bancaires » est important voir très important a respectivement 2,3 et 2,9 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'une personne qui juge cette caractéristique pas du tout importante.

Une personne qui trouve que le caractère « besoin d'adoption » est important voir très important a respectivement 2,7 et 2,3 fois plus de chance d'adopter les SFD bancaires qu'une personne qui juge cette caractéristique pas du tout importante.

Ø Interprétation des effets marginaux

Le fait d'être un homme augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires de 14,4% par rapport aux femmes ;

Avoir un niveau de revenu compris entre 150 000 F CFA et 300 000 F CFA augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires de 23,5% comparativement à un individu de revenu inférieur à 60 500 F CFA ;

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Avoir un niveau licence comme instruction augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires de 33,2% comparativement à un individu n'ayant pas dépassé le niveau secondaire dans ses études ;

Avoir un niveau master ou ingénieur augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires de 25,2% par rapport à un individu n'ayant pas dépassé le niveau secondaire ;

Être de la génération Y, augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires de 52,3% comparativement à un Baby-boomer ;

Être de la génération Z augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires de 72,8% par rapport à un Baby-boomer. En conséquence :

- Les nouvelles générations sont plus enclines à d'adopter les SFD bancaires que les anciennes générations ;

- L'adoption des SFD bancaires est plus fréquente chez les individus de niveau d'étude élevé ;

- Le genre a une influence sur l'adoption des SFD bancaires et ce sont les individus de sexe masculin qui sont les plus tournés vers les compte mobile banking.

- Il y a une faible association entre le niveau de revenu et l'adoption des SFD bancaires car peu de modalités sont significatives au seuil de 5%. Cela pourrait s'expliquer que les individus interrogés peuvent être moins honnêtes quant à l'évaluation de leur niveau de revenu.

Avoir une connaissance moyenne et une connaissance parfaite en SFD bancaires augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires respectivement de 14,5% et 31,5% par rapport à un individu qui n'a aucune connaissance en SFD bancaires.

Le caractère « la facilité d'usage » jugé important ou très important pour une personne augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires respectivement de 35,8% et 26,2% par rapport à un individu sui juge cette caractéristique pas du tout importante.

Le caractère « utilité perçue » jugé important ou très important pour une personne augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires respectivement de 37,8% et 26,7% par rapport à un individu qui juge cette caractéristique pas du tout importante.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Le caractère « sécurité des SFD bancaires » jugé important ou très important pour une personne augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires respectivement de 25,8% et 36,7% par rapport à un individu qui juge cette caractéristique pas du tout importante.

Le caractère « besoin d'adoption » jugé important ou très important pour une personne augmente la probabilité d'adopter les SFD bancaires respectivement de 35,8% et 26,2% par rapport à un individu qui juge cette caractéristique pas du tout importante.

III SECTION 3 : VERIFICATION DES HYPOTHESES

Le but de la vérification des hypothèses est d'apprécier le degré de validité des hypothèses.

III.1 VALIDITE DE L'HYPOTHESE N°1 :

Sur les cinq (O5) variables de l'hypothèse 1, seule une (01) d'entre elle n'est pas présente dans le modèle final à savoir la catégorie socioprofessionnelle. Ainsi, en partant des critères de validités définies dans le paradigme positiviste, plus de 3/4 des variables de l'hypothèse 1 sont validés. Ainsi nous rejetons l'hypothèse H0 selon laquelle il n'y a pas une relation significative et positive entre les caractères socioculturels à savoir le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, la connaissance acquise en matière SFD bancaires et le niveau de revenu d'individus et l'adoption des SFD bancaires. On peut donc conclure que l'hypothèse 1 est vérifiée.

III.2 VALIDITE DE L'HYPOTHESE N°2 :

Les cinq (O5) variables de l'hypothèse 1, sont présente dans le modèle final. Toutes les modalités de l'hypothèse 2 sont significatives au seuil de 5%. Ainsi, en partant des critères de validités définies dans le paradigme positiviste, nous rejetons l'hypothèse H0 selon laquelle il n'y a pas une relation positive et significative entre la facilité d'usage, l'utilité perçu, la sécurité de la technologie, le besoin d'adoption et l'adoption des SFD bancaires. Ainsi nous concluons que l'hypothèse n°2 est vérifiée.

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Burkina »

Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

IV SECTION 4 : DISCUSSION DES RESULTATS

L'objet de cette partie est de discuter les résultats obtenus et de les confronter à ceux des études antérieures.

IV.1 CARACTERES LIES A L'INDIVIDUS

L'âge : il joue positivement sur la probabilité d'adoption des SFD bancaires. Plus les individus sont jeunes (génération Z), plus ils sont susceptibles d'adopter les SFD bancaires. Cette situation peut se justifier si on suppose que l'utilisation de compte mobile banking est corrélée avec l'âge de l'individu. À partir d'un certain âge, la probabilité d'adoption baisse et les jeunes individus sont plus enclins à d'adopter les SFD bancaires comparativement aux individus âgés. Ce résultat concorde avec ceux de plusieurs chercheurs tels que Mbiti et Weil (2011) et YAYA KY et al (2019/1).

Le sexe : à l'issue des résultats, nous remarquons que la variable « Sexe » influence positivement la probabilité d'adopter les SFD bancaires en faveur des hommes. Ainsi, la probabilité d'adoption des SFD bancaires est plus élevée chez les hommes que chez les femmes. Ces résultats confirment les recherches de Laforet et Li (2005) qui montrent un taux d'adoption plus important chez les hommes que chez les femmes dans une étude sur les facteurs déterminants de l'adoption et de l'usage du mobile banking en Chine, suivant une approche genre. Ceci confirme également les statistiques de Global Findex 2018 qui montrent que la probabilité de détention d'un compte par les femmes est inférieure de 36 % à celle des hommes.

Le niveau de revenu : le revenu est un facteur qui selon nos hypothèses et les recherches d'auteurs antérieurs tels que Bagchi et al. 2003 ; Carlsson et al. 2006 ; Pohjola 2003 ont une influence sur l'adoption des SFD bancaires. Aussi, l'analyse bivariés a permis de faire ressortir une dépendance entre cette variable et le genre en faveur des hommes, le niveau d'instruction en faveur des plus instruits (master) et l'utilisation du mobile banking en faveur de ceux qui l'utilisent.

Le niveau d'instruction : Le niveau d'instruction influe positivement sur la probabilité d'adoption des SFD bancaires. Tous les répondants ont reçu une instruction peu importe le

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

niveau. De plus, par rapport aux individus qui ont un niveau master, le fait d'avoir une éducation professionnelle augmente de 48,21% la probabilité d'adopter les SFD bancaires En effet, étant instruit (sachant lire et écrire), il a une facilité à comprendre avec aisance ce qui se présente à lui.

Les connaissances acquises en matière de SFD bancaires : le facteur « connaissance en matière de SFD bancaires » influe positivement sur l'adoption de SFD bancaires. Les résultats ont fait ressortir qu'une bonne part des individus enquêtés affirment avoir une connaissance des SFD bancaires et éprouvent une satisfaction moyenne en terme de leur utilisation. Aussi l'enquête a permis à aux individus qui n'avaient pas connaissance des SFD bancaires de se prononcer quant à leur éventuelle intention de les adopter. Ainsi, nos résultats concordent avec ceux de chercheurs antérieurs tels que (Rogers 1995) et Bertier et Sohrabi (2004).

IV.2 CARACTERES PROPRES AU SFD BANCAIRES

Facilité d'usage : les résultats de notre étude montrent que l'adoption des SFD bancaires est influencée positivent par la facilté d'usage des SFDS bancaires. En effet la majeure partie de nos répondants ont notifié que cette variable a un caractère important, voire très important. La facilité d'usage est l'une des variables fondamentales du TAM (Venkatesh et Davis, 1996) et a déjà été confirmée par plusieurs travaux antérieurs tels que (Davis et al, 1989 et 2000 ; Venkatesh et Davis, 2000 ; Li et Yeh (2010)).

La sécurité des SFD bancaires : Le facteur « sécurité » influe positivement sur l'adoption des SFD bancaires. Cela implique que les utilisateurs n'ont pas encore confiance en la sécurité des services financiers digitaux. La confirmation de cette hypothèse est appuyée par d'autres auteurs antérieurs : Nasri et Charfeddine (2012) qui montrent que la sécurité technologique influ sur l'adoption d'un produit technologique. En effet, la sécurisation des données personnelles et des transactions effectuées sont des facteurs extrêmement importants pour l'utilisateur. Il ressort ainsi que la sécurité est un facteur déterminant de l'adoption.

L'utilité perçue : le facteur « utilité perçue » influe positivement sur l'adoption de SFD bancaires. On remarque qu'une part importante de nos répondant utilisent les SFD bancaire du fait qu'ils y perçoivent une utilité. Aussi, nos résultats concordent avec ceux de Li et Yeh (2010) ; Nasri et Charfeddine (2012) et Berthier et Sohrabi (2004) qui révèlent que l'utilité perçue est un facteur influençant l'adoption des SFD bancaires.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

Le besoin d'adoption : les résultats de notre étude montrent que l'adoption des SFD bancaires est influencée positivent par le besoin d'adoption. Ceci confirme les résultats d'études antérieur à l'instar de celles de Berthier et Sohrabi (2004) et Hassinger (1959). Ils affirment que les individus, même s'ils sont exposés à une innovation, ne s'y intéressent que si cette dernière répond à leurs besoins.

V SECTION 5 : SUGGESTIONS ET RECOMMANDATIONS

V.1 LES BANQUES

La principale recommandation à l'endroit des banques est la promotion des SFD bancaires afin de permettre aux clients de mieux cerner l'objectif, la valeur ajoutée, d'avoir connaissance et d'être rassuré au niveau de la sécurité quant à la question des SFD bancaires. Ainsi elles doivent :

Ø Prévoir des séances de formation et de sensibilisation en interne à l'endroit de ces salariés. Ces formations et sensibilisations permettront aux salariés d'avoir la maitrise des outils digitaux afin de mieux cerner, servir et fidéliser les clients ;

Ø Partager les informations que ce soit technique ou non, à propos des différentes mesures de sécurité afin de permettre aux clients de savoir que leurs banques veillent à protéger leurs systèmes de la meilleure façon qu'elle soit. Ainsi des stratégies de sensibilisation peuvent être mises en place dans ce sens pour encourager les clients à adopter les SFD bancaires. Les problématiques de sécurité (PCI-DSS, 3D sécures...) et les types des fraudes telles que les escroqueries sur le Web (phishing) peuvent y être abordées ;

Ø Editer et partager des prospectus et des mémos permettant au client d'être informé et d'avoir les informations à proximité ;

Ø Alimenter les médias, les pages web et réseaux sociaux des banques avec des publicités portant sur la valeur ajoutée, la sécurité, l'accessibilité et la facilité d'usage des SFD bancaires.

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Chapitre 4 : resultats analyse descriptive et bivariée

V.2 L'ETAT ET BCEAO

Ils pourraient mettre en place un certain nombre de mesures pour facilieré l'adoption des SFD bancaires.

Ø Règlementer l'environnement des services financiers digitaux ;

Ø Promouvoir la finance digitale ;

Ø Promouvoir et cultiver d'éducation financière ;

Ø Organiser des panels sur la thématique de l'inclusion financière, l'interopérabilité et la digitalisation des SFD.

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Conclusion générale

CONCLUSION GENERALE

Ce travail intitulé « déterminants de l'adoption des SFD bancaires : cas du Burkina Faso avait pour objectif de ressortir les facteurs qui seraient à la base de l'adoption des SFD bancaires.

La présente étude a été structuré en deux (02) grandes parties. La première traite du cadre opératoire et la seconde nous situe sur les résultats, analyses et recommandations.

Dans le cadre opératoire sont développées trois (03) chapitres ; le premier expose le contexte, la problématique et les objectifs de recherche. Les différents constats ressortis dans le contexte nous ont amené à nous interroger sur les déterminants de l'adoption des SFD bancaires. Le deuxième chapitre se focalise sur le modèle théorique, la revue de littérature et le développement des hypothèses. Notre modèle théorique a été inspiré de la théorie de l'acceptation des technologiques (TAM) développées par Venkatesh et Davis (1996). Le cadre théorique définit autour de cette question générale de recherche nous a permis de définir les hypothèses suivantes :

Ø H1 : Il n'y a pas une relation significative et positive entre les caractères socioculturels à savoir le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, la catégorie socioprofessionnelle et le niveau de revenu de la population et l'adoption des SFD bancaires.

Ø H2 : Il n'y a pas une relation positive et significative entre la facilité d'utilisation, l'utilité perçu, le besoin, la sécurité de la technologie et les connaissances acquises en matière SFD bancaires de la population et l'adoption des SFD bancaires.

Le dernier chapitre expose l'approche méthodologique utilisé. Elle décrit les étapes de la collecte des données aux processus de traitement. En effet, pour mener à bien cette recherche, une étude quantitative a été réalisée au moyen d'une enquête effectué auprès d'un échantillon composée de 381 individus au Burkina Faso, et a utilisée comme méthode d'analyse, la régression linéaire.

La seconde partie (la cadre...) Composé de deux (02) chapitres. Le premier chapitre porte sur les résultats. Ainsi, nous avons fait une analyse descriptive de s différentes variable du modèle afin de faire ressortir les répartitions en fonction des modalités des variables ; en suite une analyse bivariée réalisé grâce au test Khi2 a permis de mesurer l'indépendance entre les différentes variables. Le second chapitre quant à lui porte sur l'analyse et les recommandations

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Conclusion générale

de l'étude. Ici la régression logistique a permis de d'identifier les variables contribuants à expliquer le choix d'adoption des SFD bancaires.

Après analyse des données et en nous limitant à nos objectifs fixés pour cette étude nous avons obtenues les résultats suivants :

Nous avons essayé d'identifier dans le cadre de ce travail les facteurs liés à l'adoption des SFD bancaires. Par ailleurs, il serait faux de dire qu'ils sont les seuls pouvant expliquer ce phénomène. En effet, la plupart des études se sont beaucoup intéressées aux facteurs liés à l'adoption en laissant dans l'ombre le les facteurs liés à la non-adoption.

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Annexe 1 : liste des établissements de crédit agrées au burkina

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Annexe 1 : liste des établissements de crédit agrées au burkina

TABLE DES MATIERES

DEDICACE i

REMERCIEMENTS ii

SOMMAIRE iii

SIGLES ET ABReVIATIONS v

LISTE DES TABLEAUX vi

LISTE DES FIGURES vii

INTRODUCTION GENERALE viii

Premiére PARTIE : CADRE OPERATOIRE 1

Chapitre 1 : Problématique 2

I Section 1 : contexte, problématique et objectif de recherche 2

I.1 Contexte 2

I.2 Problématique 4

I.3 Objectifs de l'étude 5

I.4 Définition des concepts clés 5

II Section 2 : L'environnement bancaire au Burkina Faso 7

II.1 L'environnement bancaire 7

II.2 les services financiers digitaux 8

II.3 Les différents types de SFD BANCAIREs et les fonctionnalités standards 10

III Section 3 : Choix, intérêt et limite du sujet 11

III.1 Choix du sujet 11

III.2 Intérêt du sujet 11

III.3 Limite de l'étude 12

Chapitre 2 : Modèle de recherche 14

I Section 1 : Le modèle de recherche/ étude théorique 14

I.1 La notion « d'adoption » d'une innovation 14

I.2 Définition du modèle d'acceptation de la technologie (TAM) 15

I.3 Principes du modèle TAM 15

I.4 Justification du choix du modèle TAM 17

II Section 2 : Revue de littérature 17

II.1 Les caractéristiques propres à l'individu 18

II.2 Les caractéristiques propres aux SFD 19

III Section 3 : Hypothèses et choix des variables 21

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Annexe 1 : liste des établissements de crédit agrées au burkina

III.1 Hypothèses 21

III.2 Les variables de l'étude et leurs mesures 22

Chapitre 3 : Approche méthodologique 26

I Section 1 : Justification de notre positionnement épistémologique 26

I.1 Le paradigme positiviste et l'approche hypothético-déductive 26

I.2 les critères de validité scientifique 27

II Section 2 : Méthode de collecte des données 28

II.1 Investigation expérimentale et échantillonnage par quota 28

II.2 Le questionnaire de collecte de données 30

II.3 Les logiciels de traitement 31

III Section 3 : Outils d'analyse et de traitement des résultats 31

III.1 L'analyse descriptive/univariée 31

III.2 Les analyses d'indépendance des variables 31

III.3 L'analyse de régression multivariée 32

III.4 Choix des variables pour la régression 34

IV Section 4 : Les difficultés et les solutions. 35

IV.1 Difficultés rencontrées 35

IV.2 Solution aux difficultés rencontrées 35

IV.3 Tableau récapitulatif 35

Deuxieme partie : Résultats, analyse, suggestions et recommandations 39

Chapitre 4 : Résultats : analyse descriptive et bivariée 40

I Section 1 : Analyse de la statistique descriptive ou univariée 40

I.1 Caractéristiques liées à l'individus 40

I.2 Caractéristiques propres aux SFD bancaires 44

II Section 2 : Analyse des relations d'association entre les variables 51

II.1 L'influence du sexe par rapport aux autres variables 51

II.2 L'influence du revenu par rapport aux autres variables 52

Chapitre 5 : Analyse des résultats et vérification des hypothèses 58

I Section 1 : Estimation des variables du modèle 58

I.1 Regroupement des variables de l'étude 58

I.2 La modélisation économétrique 60

I.3 Analyse du pseudo-R2 63

I.4 Test de significativité 63

II Section 2 : Réestimation du modèle 64

II.1 Analyse du Pseudo-R2 65

II.2 Test de significativité 66

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du

Burkina »

Annexe 1 : liste des établissements de crédit agrées au burkina

II.3 Analyse des résidus du modèle 66

II.4 Analyse des signes des coefficients des variables, les odds ratios et les effets marginaux 67

III Section 3 : Vérification des hypothèses 71

III.1 Validité de l'hypothèse N°1 : 71

III.2 Validité de l'hypothèse N°2 : 71

IV Section 4 : Discussion des résultats 72

IV.1 Caractères liés à l'individus 72

IV.2 Caractères propres au SFD bancaires 73

V Section 5 : Suggestions et Recommandations 74

V.1 Les banques 74

V.2 L'Etat et BCEAO 75

CONCLUSION GENERALE 76

BIBLIOGRAPHIE I

TABLE DES MATIERES VI

Annexes IX

Annexe 1 : liste des établissements de crédit agréés au Burkina : IX

Annexe 2 : Liste des 75 établissements de microfinances XI

Annexe 3 : Questionnaire XIV

Caractéristiques propres aux SFD bancaires XIV

Annexe 4 : Méthode d'estimation économétrique : la méthode du maximum de vraisemblance... XX

Annexes 5 : analyse descriptive (univariée) XXI

Caractéristiques propres à l'individus XXI

Caractéristiques propres aux SFD bancaires : XXIV

Résumé XXVIII

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Burkina »

Annexe 1 : liste des établissements de crédit agrées au burkina

ANNEXES

ANNEXE 1 : LISTE DES ETABLISSEMENTS DE CREDIT AGREES AU BURKINA :

Ø Bank of Africa - Burkina Faso (BOA - Burkina Faso) ;

Ø Banque atlantique Burkina Faso (banque atlantique) ;

Ø Banque agricole du Faso (BADF) ;

Ø Banque commerciale du Burkina (BCB) ;

Ø International business Bank (IB Bank) ;

Ø Banque internationale pour le commerce, l'industrie et l'agriculture du Burkina (BICIA - B) ;

Ø Banque Sahelo-saharienne pour l'investissement et le commerce - Burkina Faso (BSIC - Burkina Faso) ;

Ø Coris Bank international (CBI) ;

Ø Ecobank - Burkina (ECOBANK) ;

Ø Banque de l'union - Burkina Faso (BDU-BF) ;

Ø Société Générale - Burkina Faso (SGBF) ;

Ø United Bank for Africa Burkina (UBA Burkina) ;

Ø Wendkuni Bank International (WBI). Dont succursales (2) :

Ø Orabank Cote d'ivoire, succursale du Burkina ;

Ø CBAO groupe Attijariwafa Bank, succursale du Burkina.

Liste des établissements financiers a caractère bancaire (4) dont filiales (3) :

Ø Fidelis finance - Burkina Faso (FIDELIS - finance BF) ;

Ø Société Burkinabè de Crédit automobile (SOBCA) ;

Ø Société Financière de garantie interbancaire du Burkina (SOFIGIB). Dont succursales (1)

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Burkina »

Annexe 1 : liste des établissements de crédit agrées au burkina

Ø Société Africaine de Crédit Automobile (SAFCA - alios finance), succursale du Burkina.

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Burkina »

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Annexe 2 : liste des 75 établissements de microfinances

ANNEXE 2 : LISTE DES 75 ETABLISSEMENTS DE MICROFINANCES

Tableau 19 : Liste des 75 établissements de microfinances

LIBELLÉ	LIBELLÉ		LIBELLÉ	LIBELLÉ
Agence Communautaire pour le Financement de la Micro Entreprise (ACFIME)	Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de TOUGO		Caisse Mutuelle du Burkina Faso Bobo-Dioulasso (CMBF )	Caisses des Producteurs du Burkina (CPB)
Association Base Fandiman (ABF)	Communauté Epargne et Crédit		Coris Meso Finance (CMF-SA)	Etre Comme Les Autres (Epargne Crédit) (ECLA)
Agence de Crédit pour l'Entreprise Privé du Burkina (ACEP BURKINA)	Caisse Ligdi Baore		Coopérative Diocésaine d'Epargne et Crédit/ de Koudougou (CODEC-)	ETNA MICROFINANCE
Atlantic Microfinance For Africa Burkina Faso (AMIFA-BF)	Caisse Communautaire Rurale LOAGA	de	Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédits (CODEC )	Fédération des Caisses Populaires du Burkina (FCPB)
Association de Promotion de la Finance Inclusive du Burkina (APFI)	Caisse Communautaire Rurale NONGFAIRE	de	Coopérative Diocésaine d'Epargne et Crédit/ de /Bobo (CODEC)	Finance Communautaire (FINACOM)
Association Inter Instituts « Ensemble et AVEC » (ASIENA)	Caisse Communautaire Rurale TOULFE	de	Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédits (CODEC)	Microfinance pour l'Epargne et le Crédit du Burkina (FINEC-Burkina SA)
Association YIKRI (ASSOCIATION YIKRI)	Caisse Communautaire Rurale de ZINCKO		Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédits (CODEC)	La Finance de Proximité (FIPROXI-SA)

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Annexe 2 : liste des 75 établissements de microfinances

Coopérative Baïtoul Maal (Baïtoul Maal)	Caisse Communautaire Rurale de Nagréongo)	Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédit (CODEC)	Groupe d'Accompagnement à l'Investissement et à l'Epargne SARL (GRAINE SARL)
BAOBAB Burkina Faso (BAOBAB)	Coopérative d'Epargne et de Crédit de la Boucle du Mouhoun	Compagnie Financière Africaine (CODEC)	Mutuelle d'Epargne et de Crédit « SONG TAABA »
Banque Traditionnelle d'Epargne et de Crédit (BTEC de Ouahigouya)	Caisse d'Epargne et de Crédit du Secteur Informel, caisse du secteur 30	Caisse Mutuelle du Burkina Faso Bobo-Dioulasso (CMBF )	Caisses des Producteurs du Burkina (CPB)
Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de BOUSSE	Caisse Communautaire Rurale de LOAGA	Coris Meso Finance (CMF-SA)	Etre Comme Les Autres (Epargne Crédit) (ECLA)
Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de GOMPONSOM	Caisse Communautaire Rurale de NONGFAIRE	Coopérative Diocésaine d'Epargne et Crédit/ de Koudougou (CODEC-)	ETNA MICROFINANCE
Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de GOURCY	Caisse Communautaire Rurale de TOULFE	Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédits (CODEC )	Fédération des Caisses Populaires du Burkina (FCPB)
Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de SEGUENEGA	Caisse Communautaire Rurale de ZINCKO	Coopérative Diocésaine d'Epargne et Crédit de /Bobo (CODEC)	Finance Communautaire (FINACOM)
Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de SIMA	Caisse Communautaire Rurale de Nagréongo)	Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédits (CODEC)	Microfinance pour l'Epargne et le Crédit du Burkina (FINEC-Burkina SA)
Bâoré Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de SOMIAGA	Caisses d'Epargne et de Crédit Todiyaba de Bottou	Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédits (CODEC)	Mutuelle d'Epargne et de Crédit de Fada N'Gourma
Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de SONGNAABA	Caisses d'Epargne et de Crédit Tdiyaba de Kantchari	Coopérative Diocésaine d'Epargne et de Crédit (CODEC)	Mutuelle d'Epargne et de Crédit Jounlimani
Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de TANGAYE	Caisse pour le Financement des Activités Agro-pastorales et Artisanale de Koundougou	Coopérative d'Epargne et Crédit/ Association Femmes de l'Avenir (COOPEC - AFA)	Mutuelle d'Epargne et de Crédit des Eglises des Assemblées de Dieu de la Patte d'Oie

XII | P a g e

Annexe 2 : liste des 75 établissements de microfinances

Bâoré - Tradition d'Epargne et de Crédit (BTEC) de THIOU	Confédération des Institutions Financières (CIF)	Coopérative d'Epargne et de Crédit GALOR	Mutuelle d'Epargne et de Crédit des Artisans et Producteur du Burkina Faso
Mutuelle d'Epargne, de Crédit et Prévoyance « Laafi Sira Kwieogo »	Mutuelle d'Epargne, de Crédit et Prévoyance « Laafi Sira Kwieogo »	MICROFINANCE FADIMA	Union Régionale des Coopératives d'Epargne et de Crédit du Centre-Ouest et du Mouhoun
Mutuelle d'Epargne et de Crédit de ASUDEC	Promotion du Développement Industriel, Artisanal et Agricole	Microfinance Stern Stewart Burkina	Société Burkinabè de Microfinance
Micro finance Plus	Société d'Investissement et de Développement	Mutualité Femmes et Développement	Union Régionale des Coopératives d'Epargne et de Crédit du Nazinon
Micro Start	Union des Caisses d'Epargne et de Crédit de l'Oudalan	Première Agence de Microfinance du Burkina Faso	Panafrican Microfinance Burkina Faso
Institution Evangélique de Microfinance-appui aux Initiatives de Développement	Union Régionale des Caisses du Bam	Pascal Microfinace SARL

Source : l'Association Professionnelle des Systèmes Financiers Décentralisés du Burkina Faso (AP/SFD-BF

Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires : cas du Burkina »

Annexe 3 : Questionnaire

ANNEXE 3 : QUESTIONNAIRE

Bonjour. Je m'appelle Reine BLEGNE ,

Je mène une étude dans le cadre de la rédaction de mon mémoire de fin de cycle portant sur le thème suivant : « Les déterminants de l'adoption des services financiers digitaux (SFD) bancaires ». Il s'agit de recueillir des informations concernant les éléments qui sont susceptibles de guider votre choix dans l'adoption et l'utilisation des SFD bancaires.

Toutefois, il convient de vous notifier que les informations fournies resteront confidentielles et ne seront utilisées que dans le cadre de notre étude.

Ce questionnaire est à l'attention des individus de plus de 15 ans.

Caractéristiques propres aux SFD bancaires

1. Avez-vous un compte bancaire ?

Oui |__|
Non |__|

2. Si oui, quel type de compte ?

Compte d'épargne |__|

Compte courant (chèque) |__|

Compte courant poste |__|

Autre

3. Connaissez-vous ou avez-vous déjà entendu parler du mobile banking ?

Oui |__| Non |__|

XIV

Annexe 3 : Questionnaire

4. Avez-vous des connaissances en matière de SFD bancaires ?

Ne connais pas |__|

Connais moyennement |__|

Connais parfaitement |__|

5. Parmi les applications mobiles bancaires suivants lesquelles connaissez-vous ?

IB Bank mobile|__|
Ecobank mobile	|__|
Coris money	|__|
YUP (SGBF)	|__|
U Mobile (UBA)	|__|
My BOA	|__|
Atlantique mobile	|__|
Autres

6- Quelle est la fréquence d'utilisation des fonctionnalités des applications de mobile banking ? cochez la case concernée.

	Jamais	Rarement	Souvent	Souvent	Très souvent
Consultation de solde
Paiement marchant et de factures (eau, électricité...)
Achat de crédit téléphonique
Transfert de fonds vers un autres compte (les banques nationales et sous-région)
Retrait au DAB sans carte (cardless)
La souscription au micro-prêt
Localiser des agences bancaires et DAB

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Annexe 3 : Questionnaire

7- Comment évaluez-vous les caractéristiques des services financiers digitaux ?

	Pas du tout important	Pas important	Ni important, ni pas important	Important	Très important
Facilité d'usage
Sécurité des applications mobile banking
Utilité des solutions mobile banking
Le besoin d'adoption
Les connaissances acquises en matière SFD bancaires
Localiser des agences bancaires et DAB

8. Parmi les caractéristiques des SFD bancaires suivants lesquelles vous semblent les plus

importantes :

Facilité d'utilisation |__|

Sécurisé des applications |__|

Simplicité |__|

9. Parmi les avantages des SFD bancaires suivants, cochez ceux que vous jugez important :

Indépendance du client vis-à-vis des banques |__|

Produits adaptés aux clients |__|

Produit très utile pour les utilisateurs |__|

Optimisation des tâches |__|

Facilité d'accès aux services bancaires |__|

10. Etes-vous prêts (es) à faire vos opérations bancaires à partir de votre téléphone portable ?

Oui : |__|

Non : |__|

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Annexe 3 : Questionnaire

11. Utilisez-vous un compte mobile banking ?

Oui |__|
Non |__|

12. Si oui quel est votre degré de satisfaction en termes d'utilisation des SFD bancaires ?

Très satisfait |__|
Moyennement satisfait |__|

Non satisfait |__|

Ne sais pas |__|

B. Les caractéristiques propres à l'individu

13- Quelle est votre catégorie socioprofessionnelle : Sans emploi Etudiant Entrepreneur/chef d'entreprise Employé		|__| |__| |__| |__|
Artisan/agriculteur	|__|
Profession libérale	|__|
Fonctionnaire		|__|
Employé dans le privé		|__|
Retraité		|__|
Femme au foyer		|__|
Secteur informel		|__|
Commerçant		|__|
Autres (à préciser)

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Annexe 3 : Questionnaire

14- Quel est votre niveau d'instruction ?			Je n'ai pas été à l'école
|__|		Primaire
|__|		Secondaire
|__|		Licence
|__|		Ingénieur
|__|		Master
|__|		Doctorat
|__|

15- Connaissez-vous des retards dans le paiement de vos factures (eau, électricité...) ?

Jamais		|__|	Rarement
|__|		Souvent
|__|

16- Vos revenus vous permettent d'assurer quelle part de vos besoins de base ?

Tous		|__|	La majorité
|__|		Quelques-uns
|__|		Tous
|__|

17- Etes-vous satisfait de votre situation financière ?

Pas du tout satisfait	|__|
Pas satisfait	|__|
Ni satisfait, ni insatisfait	|__|
Satisfait	|__|

Annexe 3 : Questionnaire

Très satisfait |__|

18- Quel est votre niveau de revenu ?

Inférieur à 60 500 FCFA |__|

Entre [60500 et 150 000] |__|

Entre [150 000 et 300 000] |__|

Entrer [300 000 et 500 000] |__|

Plus de 500 000 |__|

19- Quel est votre sexe ?

Masculin |__|

Féminin |__|

20- A quel groupe d'âge appartenez-vous ?

Avant 1946 |__|

Les Baby-boomers, nés entre 1946 et 1965 |__|

La génération X, née entre 1966 et 1976 |__|

La génération Y, née entre 1977 et 2004 |__|

La génération Z, née en 2005 |__|

21. Dans quel pays résidez-vous ?

XIX | P a g e

Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Annexe 4 : Methode d'estimation économétrique :la methode du maximum de vraisemblance

ANNEXE 4 : METHODE D'ESTIMATION ECONOMETRIQUE : LA METHODE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE

L'estimation du modèle logit est faite par la méthode du maximum de vraisemblance. Cette méthode consiste à produire des paramètres de la régression logistique qui rendent maximum la vraisemblance de l'échantillon utilisé. La vraisemblance d'un échantillon correspond à la probabilité d'obtenir cet échantillon à partir d'un tirage dans une population. La vraisemblance d'un échantillon s'écrit simplement de la façon suivante :

L=?_ip^(y_i ) X?(1-p)?^(1-y_i ).

Le plus souvent, c'est la log-vraisemblance qui est utilisée pour faciliter les manipulations. Pour l'obtenir, il suffit de linéariser la vraisemblance et on a la log-vraisemblance de la façon suivante : LL=?_i?y_i×lnp+(1-y_i)×? ln?(1-p).

La structure du modèle logit est telle que l'espérance mathématique du terme d'erreur n'est pas forcement nulle (l'hypothèse de nullité de l'espérance du terme d'erreur n'est plus valide). Par conséquent, l'utilisation de la méthode des moindres carrées ordinaires (MCO) est inappropriée. En revanche la méthode du maximum est indiquée. Les estimateurs obtenus par cette méthode sont asymptotiquement sans biais et à variance minimale.

Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires : cas du Burkina »

XX

Annexe 5 : Analyse descriptive (univariée)

ANNEXES 5 : ANALYSE DESCRIPTIVE (UNIVARIEE)

Caractéristiques propres à l'individus

Tableau 20 : Répartition des enquêtés selon la catégorie socioprofessionnelle (après regroupement)

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Employe	154	41%
Entrepreneur/chef d'entreprise	38	10%
Etudiant	80	21%
Fonctionnaire	79	21%
Profession liberale	12	3%
Autres	16	4%
Total général	379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 21 : Répartition des enquêtés selon le niveau d'instruction

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Doctorat	28	7%
Ingénieur	60	16%
Master	169	45%
Licence	92	24%
Secondaire	29	8%
Primaire	1	0%
Total général	379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires : cas du Burkina »

XXI

Tableau 22 : Le retard dans les paiements des factures

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Jamais	123	34%
Rarement	149	41%
Souvent	95	26%
Total général	367	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 23 : l'appréciation des parts de besoins de base assurés par les revenus

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Aucun	6	2%
Quelques un	171	46%
La majorité	88	24%
Tous	103	28%
Total général	368	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 24 : La degré de satisfaction des enquêtés de leur situation financière

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Pas du tout satisfait	46	12%
Pas satisfait	111	29%
Ni satisfait ni insatisfait	116	31%
Satisfait	102	27%
Tres satisfait	4	1%
Total général	379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Tableau 25 : La répartition des enquêtés suivant leur niveau de revenu des enquêteurs

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Inferieur a 60 500 F CFA	46	12%
Entre 60500 et 150 000	56 119	15%
Entre 150 000 et 300 000		31%
Entrer 300 000 et 500 000	78	21%
Plus de 500 000	80	21%
Total général	379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 26 : La répartition des enquêtés suivant le groupe d'âge

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
La generation Z nee en de 2005	5	1%
La generation Y nee entre 1977 et 2004	343	91%
La generation X nee entre 1966 et 1976	22	6%
Les Baby-boomers nees entre 1946 et 1965	9	2%
Total général	379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 27 : La répartition des enquêtés selon leur pays de résidence

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Burkina Faso	378	100%
France	1	0%
Total général	379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 28 : La répartition des enquêtés suivant le sexe

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Femme	119	31%
Homme	260	69%
Total général	379	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Caractéristiques propres aux SFD bancaires :

Tableau 29 : La possession d'un compte bancaire

Modalités	Nombre	Proportion
Non	18	5%
Oui	362	95%
Total général	380	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 30 : Connaissance du mobile banking

Modalités	Nombre	Proportion
Non	63	17%
Oui	317	83%
Total général	380	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 31 : Nature de compte bancaire détenue (après regroupement

Type de compte	Nombre	Prportion
Compte courant (compte cheque)	40	11%
Compte courant postal	2	1%
Compte d'epargne	104	29%
Compte d'epargne;Compte courant (compte cheque)	199	55%
Compte d'epargne;Compte courant (compte cheque);Compte courant postal""	13	4%
Compte d'epargne;Compte courant (compte cheque);Compte de virement foner""	1	0%
Compte d'epargne;Compte courant (compte cheque);Compte entreprise""	2	1%
Compte d'epargne;Compte courant postal""	1	0%
Total général	362	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Tableau 32 : Connaissance en matière de services digitaux financiers bancaires

Modalités	Nombre	Proportion
Connais moyennement	52	14%
Connais parfaitement	215	57%
Ne connais pas	113	30%
Total général	380	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 33 : Connaissance des applications mobiles bancaires

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Atlantique mobile	37	10%
Coris money	196	52%
BDU	1	0%
YUP (SGBurkina Faso)	111	29%
U Mobile (UBA)	60	16%
Ecobank mobile	170	45%
My BOA	119	31%
IB Bank mobile	39	10%
Bsic Mobil Bank	1	0%
CBAO MOBILE	2	1%
Wbi et Bcb	1	0%
Aucun	42	11%
Total général	380	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 34 : Fréquences d'utilisation des fonctionnalités des applications de mobile banking

Libellés	Jamais	Rarement	Souvent	Tres souvent	Total général
Consultation de solde	29%	19%	33%	19%	100%
Paiements marchands et de facture	54%	18%	23%	6%	100%
Achat de crédits téléphoniques	60%	14%	19%	7%	100%
Transfert de fonds vers autres comptes (banques nationales et sous regionales)	57%	17%	20%	7%	100%
Retrait au DAB sans carte (cardless)	68%	15%	14%	4%	100%
Souscription au micro-prêt	92%	5%	3%	0%	100%
Localiser les agences bancaires et DAB	68%	19%	10%	3%	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 35 : Evaluation des caractéristiques des services financiers digitaux

Libellés	Pas du tout important	Pas important	Ni important, ni pas important	Important	Très important	Total général
Facilité d'usage	4%	9%	4%	44%	39%	100%
Sécurité des applications de mobile banking	4%	9%	7%	24%	55%	100%
Utilisation des solutions de mobile banking	4%	7%	6%	51%	31%	100%
Besoin d'adoption	5%	9%	12%	53%	21%	100%
Connaissances acquises en matière de SFD bancaires	7%	12%	11%	50%	20%	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 36 : Appréciation des caractéristiques des SFD bancaires

Libellés	Nombre	Proportion
Facilite d'utilisation	127	33%
Securite des applications	220	58%
Simplicite de la technologie	78	21%
Total général	380	100%

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 37 : Prêt à faire les opérations bancaires à partir du téléphone portable

Libellés	Nombre	Proportion
Non	21	6%
Oui	359	94%
Total général	380	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 38 : Utilisation de compte mobile banking

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Non	148	39%
Oui	232	61%
Total général	380	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

Tableau 39 : Degré de satisfaction dans l'utilisation des SFD bancaires

Étiquettes de lignes	Nombre	Proportion
Tres satisfait	69	29%
Moyennement satisfait	153	65%
Non satisfait	13	6%
Total général	235	100%

Source : Elaboration personnelle à partir des données collectées

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

RESUME

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Mémoire de fin cycle Theme : « les déterminant de l'adoption des SFD bancaires par le consommateur : cas du Burkina »

Ce mémoire contribue à la littérature sur les services financiers digitaux. Elle consiste en une recherche sur les déterminants de l'adoption des services de financiers digitaux au Burkina Faso. Il s'agit ici d'identifier le profil des individus qui adoptent le mobile banking (ou m-banking).

En partant du taux de bancarisation élargi, 56,8% des Burkinabè âgés de plus de 15 ans sont exclus de toute activité financière formelle. Avec la contribution des services financiers digitaux, ce taux d'exclus connait une réduction et est estimé à 29,14%. La révolution technologique de l'information et de la communication (TIC) a ainsi profondément bouleversé le monde bancaire et a fait naître la banque électronique. Elle englobe le mobile banking, le SMS banking et la banque online ou l'internet banking.

Malgré les développements apparents des systèmes financiers digitaux, très peu de ménages surtout ceux des zones rurales en profitent au détriment des besoins de base (nourriture, santé, éducation...).

Au vu de ces différents constats, nous nous sommes interrogés sur les déterminants de l'adoption des SFD bancaires.

Pour mener à bien cette recherche, une étude quantitative a été réalisée au moyen d'une enquête effectué auprès d'un échantillon composée de 381 individus au Burkina Faso, et a utilisée comme méthode d'analyse, la régression linéaire. Les résultats obtenus démontrent que neuf (09) des dix (10) variables du modèle influencent significativement et positivement l'intention d'adoption des SFD bancaires. Ce sont l'âge, le sexe, le niveau de revenu, les connaissances acquise en matière de SFD bancaires, la facilité d'usage, l'utilité perçue, le besoin d'adoption, le niveau d'instruction et la sécurité des SFD bancaires.