Modèle de succès des systèmes d'information

Modèle de succès des systèmes d'information, d'après DeLone & McLean1992

Le Modèle de succès des systèmes d'information, dit aussi modèle de DeLone et McLean ou Information Systems Success Model (ISSM) est une théorie en management du système d'information qui vise à prédire l'effet des technologies de l'information sur la performance d'une organisation en identifiant, en décrivant et en expliquant les relations entre les six critères principaux du succès. Le modèle de Delone et McLean a été cité dans un grand nombre d'articles scientifiques[1] et est considéré comme l'une des théories influentes dans la recherche à propos des systèmes d'information.

Origine[modifier | modifier le code]

Ce modèle s'inscrit dans une tradition de l'évaluation de l'effet des systèmes d'information sur le management remontant aux années 1960[2]. L'un des auteurs, Ephraim McLean, avait déjà publié sur ce sujet 20 ans avant le développement du modèle[3]. L'autre, William Delone, a rédigé sa thèse de doctorat[4] sur ce sujet, travail dont il a tiré un article[5].

Leur collaboration fait suite à une décennie de controverses sur l'effet réel des technologies de l'information sur la productivité (paradoxe de Solow) et la compétitivité des organisations[6]. L'apport des auteurs est d'avoir pris en compte les notions d'usage, dont plusieurs concepts issus du modèle d'acceptation de la technologie, et d'appropriation, d'origine plus sociologique[7].

Forme des deux modèles[modifier | modifier le code]

Le premier article[8] a été publié en 1992 et propose un modèle causal simple, les caractéristiques du système influant sur son usage qui, à son tour, génère une efficience individuelle puis collective.

En réponse à plusieurs critiques[9], les deux auteurs ont affiné leur modèle en masquant la différence entre efficience individuelle et collective et en prévoyant une boucle de rétroaction entre le succès et la satisfaction de l'utilisateur. Le modèle révisé[10] se présente comme suit :

Modèle de Delone et McLean de 2003

L'origine des construits des deux modèles[modifier | modifier le code]

Deux éléments ont été ajoutés dans le modèle de 2003[10] : la qualité du service, tiré du marketing, et l'intention d'utilisation, directement issue du modèle d'acceptation de la technologie, lui-même inspiré de la théorie de l'action raisonnée. Les autres éléments sont communs aux deux modèles.

La qualité de l’information[modifier | modifier le code]

La qualité de l’information renvoie à la capacité du système à stocker, livrer et surtout produire une information pertinente. La table 2 de l'article de 1992[8] liste les sources d'inspiration des auteurs, dont une échelle d'attitude empruntée à Bailey et Pearson[11]. Cette qualité de l'information produite est supposée influencer la satisfaction de l’utilisateur lors de l'utilisation du système. La qualité de l’information agira également sur son intention comportementale d'usage du système.

La qualité du système[modifier | modifier le code]

La qualité du système est un critère qui comporte de multiples dimensions, résumées dans la table 1 de l'article d'origine[8] : efficience en termes de ressources, fiabilité, temps de réponse[12]. La qualité du système, médiatisée par les intentions d'utilisation et la satisfaction de l'utilisateur, a un effet sur la performance de l'organisation.

La qualité du service[modifier | modifier le code]

Comme les qualités de l'information et du système, la qualité du service est l'un des critères qui permet d'évaluer la pertinence d'un système d'information. Ce concept est emprunté au marketing et en particulier au modèle SERVQUAL[13].

La qualité de service influence les intentions d'utilisation ainsi que la satisfaction des utilisateurs en fonction du système d'information mis en place. Cette qualité impactera donc une nouvelle fois sur les avantages que procurent le système.

Utilisation du système / intentions d'utilisation[modifier | modifier le code]

L'intention d'utilisation ainsi que l'utilisation réelle sont deux conceptions liées mais différenciées dans le domaine des systèmes d'information, tel que l'a abondamment démontré le Modèle d'acceptation de la technologie. Dans ce modèle (ISSM), ces deux concepts sont influencés par la qualité de l'information, du système et du service. En effet, l'utilisation du système influence la satisfaction de l'utilisation à l'égard du système d'information, qui influence à son tour les intentions d'utilisation. L'utilisation du système, grâce à la satisfaction de l'utilisateur, affecte directement les avantages que système d'information mis en place est capable de fournir.

Avantages du système[modifier | modifier le code]

Les avantages qu'un système d'information est en mesure de fournir est un aspect important qu'il faut prendre en compte dans l'évaluation de la valeur globale du système d'information. En effet, c'est un critère essentiel pour les utilisateurs ou encore pour les organisations auxquelles ils, même si sa mesure est délicate[14]. Les avantages perçus d'un système d'information influencent donc la satisfaction des utilisateurs et, à travers elle, l'intention de continuer à l'utiliser.

Satisfaction de l'utilisateur[modifier | modifier le code]

La satisfaction de l'utilisateur[11], tout comme l'utilisation réelle du système, influence sur les avantages fournis par un système d'information. La satisfaction peut être mesurée par l'échelle de Ives, Olson et Baroudi[15]. Conformément à la théorie de la confirmation des attentes, elle est fonction non seulement des avantages du système mais aussi des attentes qui ont précédé son utilisation[16].

Applications[modifier | modifier le code]

L'une ou l'autre des versions du modèle de succès des systèmes d'information ont fait l'objet de nombreuses applications, par exemple dans le domaine du commerce électronique[17], du développement par l'utilisateur[18], des applications bancaires[19],[20] ou dans celui des intranets[21].

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. ↑ Page de l'ACM Digital Library, https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1289767, consultée le 2018-01-20
  2. ↑ Myers 1967.
  3. ↑ McLean 1973.
  4. ↑ DeLone 1983.
  5. ↑ DeLone 1988.
  6. ↑ King, Grover et Hufnagel 1989.
  7. ↑ Pavé 1989.
  8. ↑ a b et c DeLone et McLean 1992.
  9. ↑ Seddon 1997.
  10. ↑ a et b DeLone et McLean 2003.
  11. ↑ a et b Bailey et Pearson 1983.
  12. ↑ Srinivasan 1985.
  13. ↑ Parasuraman, Zeithaml et Berry 1985.
  14. ↑ Sun et Teng 2010.
  15. ↑ Ives, Olson et Baroudi 1983.
  16. ↑ Bhattacherjee et Premkumar 2004.
  17. ↑ DeLone et McLean 2004.
  18. ↑ McGill et Klobas 2005.
  19. ↑ Michel et Cocula 2014.
  20. ↑ Michel, Michaud-Trévinal et Cocula 2015.
  21. ↑ Trkman et Trkman 2009.

Bibliographie[modifier | modifier le code]

  • James E. Bailey et Sammy W. Pearson, « Development of a Tool for Measuring and Analyzing Computer User Satisfaction », Management Science, vol. 29, no 5,‎ , p. 530–545 (ISSN 0025-1909, DOI 10.1287/mnsc.29.5.530, lire en ligne, consulté le )
  • Anol Bhattacherjee et G. Prem Premkumar, « Understanding Changes in Belief and Attitude toward Information Technology Usage: A Theoretical Model and Longitudinal Test », MIS Quarterly, vol. 28, no 2,‎ , p. 229 (ISSN 0276-7783, DOI 10.2307/25148634, lire en ligne)
  • (en) William H. DeLone, Determinants of success for Small Business Computer Systems, Los Angeles, UCLA, (lire en ligne)
  • (en) William H. DeLone, « Determinants of Success for Computer Usage in Small Business », MIS Quarterly, vol. 12, no 1,‎ , p. 51-61 (lire en ligne)
  • (en) William H. DeLone et Ephraim R. McLean, « Information Systems Success : The Quest for the Dependent Variable », Information Systems Research, vol. 3,‎ , p. 60–95
  • (en) William H. DeLone et Ephraim R. McLean, « The Delone and McLean Model of Information System Success: A Ten Year Update », Journal of Management Information Systems, vol. 19,‎ , p. 9–30
  • (en) William H. DeLone et Ephraim R. McLean, « Information Systems Success Revisited », Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS),‎ .
  • (en) Blake Ives, Margrethe H. Olson et Jack J. Baroudi, « The Measurement of User Information Satisfaction », Communications of the ACM, vol. 26, no 10,‎ , p. 785-793
  • Jonghak Sun et James T. C. Teng, « The construct of information systems use benefits: Theoretical explication of its underlying dimensions and the development of a measurement scale », International Journal of Information Management, vol. 37, no 5,‎ , p. 400–416 (ISSN 0268-4012, DOI 10.1016/j.ijinfomgt.2017.04.010, lire en ligne)
  • (en) William R. King, Varun Grover et Ellen H. Hufnagel, « Using information and information technology for sustainable competitive advantage: Some empirical evidence », Information & Management, vol. 17, no 2,‎ , p. 87–93 (DOI 10.1016/0378-7206(89)90010-4, lire en ligne, consulté le )
  • (en) Ephraim R. McLean, « Assessing returns from the data processing investment », dans Gruenberger, Fred Joseph, Effective vs. Efficient Computing, Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall, (ISBN 0132467933)
  • Sylvie Michel et François Cocula, « Adaptation au domaine bancaire du modèle d'évaluation du succès des systèmes d'information (ISSM) de Delone et McLean », Systèmes d'information & management, vol. 19, no 1,‎ , p. 7 (ISSN 1260-4984, DOI 10.3917/sim.141.0007, lire en ligne)
  • Sylvie Michel, Aurélia Michaud-Trévinal et François Cocula « Opérationnalisation des bénéfices nets pour les SI de front office dans le domaine bancaire : l’application du paradigme de Churchill » ()
    —AIM 2015
  • (en) A. Parasuraman, Valarie A. Zeithaml et Leonard L. Berry, « A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research », Journal of Marketing, vol. 49,‎ , p. 41-50
  • Francis Pavé, L'illusion informaticienne, Paris, L'Harmattan,
  • (en) Peter B. Seddon, « A respecification and extension of the Delone and McLean model of IS success », Information Systems Research, vol. 8,‎ , p. 240–253
  • Ananth Srinivasan, « Alternative Measures of System Effectiveness: Associations and Implications », MIS Quarterly, vol. 9, no 3,‎ , p. 243–253 (DOI 10.2307/248951, lire en ligne, consulté le )


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