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Investigating continuance intention to use m-banking apps among older adults using partial least squares modeling with income group differences

Cette étude examine les facteurs influençant la poursuite de l'utilisation des applications de services bancaires mobiles par les personnes âgées au Bangladesh en utilisant la méthode PLS-SEM, révélant que la qualité du système, la confiance et le risque perçu sont des moteurs critiques tout en soulignant des disparités significatives dans les expériences d'inclusion financière numérique entre les groupes à revenus faibles et élevés.

Auteurs originaux : Hamida Akhter, Abu Naser Mohammad Saif, Nusrat Jafrin, Rasheda Akter Rupa, Francesca Dal Mas, Maurizio Massaro

Publié 2026-07-03

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Hamida Akhter, Abu Naser Mohammad Saif, Nusrat Jafrin, Rasheda Akter Rupa, Francesca Dal Mas, Maurizio Massaro

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Imaginez un monde où votre banque est toujours dans votre poche, accessible d'un simple toucher sur un écran. C'est la promesse des applications de m-banking. Si les jeunes générations ont adopté cette technologie comme des poissons dans l'eau, les personnes âgées (les personnes de 60 ans et plus) se retrouvent souvent sur le rivage, hésitantes à plonger.

Ce document de recherche est comme une histoire de détective tentant de comprendre pourquoi certains seniors au Bangladesh continuent d'utiliser ces applications bancaires, tandis que d'autres abandonnent dès le premier essai. Les chercheurs voulaient savoir : qu'est-ce qui fait qu'une personne âgée se dit : « Je vais continuer à utiliser ceci », plutôt que « C'est trop compliqué » ?

Voici l'histoire de leur enquête, décomposée en concepts simples.

La distribution des personnages (Les théories)

Pour résoudre le mystère, les chercheurs ne se sont pas contentés de deviner ; ils ont utilisé trois « manuels de règles » bien connus du monde de la technologie et de la psychologie, en les mélangeant comme une recette spéciale :

Le Modèle de Succès de l'IS : Il vérifie si la « machine » fonctionne bien (L'application est-elle rapide ? L'information est-elle claire ?).
Le Modèle de Confirmation des Attentes (ECM) : Il demande : « L'application a-t-elle fait ce que j'espérais ? » Si vous attendez d'une voiture qu'elle roule en douceur et qu'elle le fait, vous êtes satisfait. Si elle cale, vous ne l'êtes pas.
Le Modèle UTAUT : Il examine les facteurs humains comme « Est-ce facile à utiliser ? » ou « Mes amis m'ont-ils dit de l'utiliser ? ».

Ils ont également ajouté deux ingrédients spéciaux cruciaux pour les seniors : la Confiance (Est-ce que je crois que cette application ne va pas voler mon argent ?) et le Risque Perçu (Ai-je peur de me faire pirater ?).

L'enquête (La méthode)

Les chercheurs se sont rendus dans la ville bouillonnante de Dhaka, au Bangladesh, et ont interrogé 160 adultes âgés (60 ans et plus) qui savaient déjà utiliser ces applications. Ils leur ont demandé d'évaluer leurs expériences sur une échelle, semblable à la façon dont vous pourriez noter un restaurant après un repas.

Ils ont également divisé le groupe en deux équipes pour voir si l'argent comptait :

Équipe à faible revenu : Ceux qui gagnent moins de 50 000 Taka bangladais par mois.
Équipe à revenu élevé : Ceux qui gagnent plus.

Les grandes découvertes (Les résultats)

1. La règle de la « Fiabilité » (Qualité du système)

Considérez l'application comme un bus. Si le bus est en retard, tombe en panne ou est coincé dans les embouteillages, vous arrêtez de le prendre.

Résultat : La chose la plus importante pour les personnes âgées était que l'application fonctionne de manière fiable. Si l'application était rapide, ne plantait pas et était facile à naviguer, elles sentaient que leurs attentes étaient satisfaites.
Surprise : Étonnamment, la façon dont les informations étaient « jolies » ou la rapidité du service client n'importait pas autant que le simple fait que l'application fonctionne. Les personnes âgées voulaient simplement que le « bus » roule à l'heure.

2. Le facteur « Sécurité » (Confiance et Risque)

Imaginez marcher dans une ruelle sombre. Si vous avez confiance en le quartier, vous y entrez. Si vous pensez qu'il y a un agresseur, vous fuyez.

Résultat : La Confiance était un énorme moteur. Si une personne âgée faisait confiance à la banque, elle était plus susceptible de continuer à utiliser l'application.
La peur : Le Risque Perçu était le plus grand frein. S'ils ressentaient le moindre danger (comme perdre leurs économies à cause d'une arnaque), ils arrêtaient immédiatement de croire que l'application était une bonne idée. Pour les personnes âgées, la peur de perdre l'argent durement gagné est une barrière massive.

3. Le mythe des « Amis » (Influence sociale)

Vous pourriez penser : « Si mes petits-enfants me disent de l'utiliser, je le ferai. »

Résultat : Les chercheurs ont découvert que les amis et la famille ne comptaient plus vraiment une fois que la personne avait commencé à utiliser l'application. Les personnes âgées se fiaient à leur propre expérience, pas à ce que les autres disaient. Si l'application fonctionnait pour elles, elles restaient ; sinon, elles partaient, peu importe ce que leurs voisins pensaient.

4. Le paradoxe de la « Facilité d'utilisation »

D'habitude, nous pensons que la « facilité d'utilisation » est le facteur le plus important.

Résultat : Pour ce groupe spécifique, la « facilité d'utilisation » n'était pas le principal moteur pour rester fidèle à l'application. Pourquoi ? Parce que si l'application était fiable et sûre, elles la jugeaient « assez bonne ». Elles ne cherchaient pas une Ferrari ; elles voulaient juste un vélo qui ne tombe pas en morceaux.

Le tournant financier (Différences de revenus)

C'est ici que l'histoire devient intéressante. Les chercheurs ont demandé : « Est-ce que le fait d'avoir plus d'argent change la perception de l'application ? »

Le résultat : Oui, mais seulement de manières spécifiques.
- Seniors à hauts revenus : Ils étaient comme des critiques. Ils se souciaient profondément de la qualité de l'information (les données sont-elles détaillées ?), du système (est-ce rapide ?) et du service (le support est-il bon ?). Comme ils utilisaient les applications pour des choses plus complexes, ils remarquaient chaque petit défaut.
- Seniors à faibles revenus : Ils étaient comme des survivants. Ils se souciaient principalement des bases. Tant que l'application ne plantait pas et qu'ils pouvaient envoyer de l'argent, ils étaient satisfaits. Ils ne demandaient pas de fonctionnalités haut de gamme.

En résumé

Ce document nous indique que pour inciter les personnes âgées à continuer d'utiliser les applications de m-banking, les banques ne devraient pas seulement essayer de rendre l'application « sophistiquée » ou compter sur les amis pour les convaincre. Au lieu de cela, elles doivent se concenter sur trois points :

Faire en sorte que cela fonctionne parfaitement : Pas de plantages, pas de délais.
Donner un sentiment de sécurité : Prouver que l'argent ne disparaîtra pas.
Réduire la peur : Montrer que le risque d'arnaques est faible.

Si les banques peuvent construire un « bus fiable et sûr » pour les personnes âgées, ces passagers continueront de voyager, les aidant ainsi à rester connectés à l'économie moderne.

Résumé Technique : Intention de Continuité d'Utilisation des Applications de M-Banking chez les Personnes Âgées au Bangladesh

Énoncé du Problème
Bien que les applications de banque mobile (m-banking) contribuent considérablement à l'inclusion financière numérique et aux Objectifs de Développement Durable (ODD) des Nations Unies (1, 8, 9 et 10), l'utilisation soutenue parmi les populations vulnérables, spécifiquement les personnes âgées, reste limitée. Au Bangladesh, malgré la croissance rapide de la pénétration des smartphones et de l'adoption du m-banking, il existe un manque de recherche empirique concernant les facteurs influençant l'intention de continuité d'utilisation chez les personnes âgées (60 ans et plus). La littérature existante se concentre principalement sur l'adoption initiale ou sur des bases d'utilisateurs générales, négligeant souvent les dynamiques post-adoption, les perceptions du risque et l'hétérogénéité socio-économique de la population âgée dans les économies en développement. Cette étude comble cette lacune en étudiant les antécédents de l'intention de continuité chez les personnes âgées de la zone métropolitaine de Dhaka, avec un accent particulier sur la manière dont les niveaux de revenus modèrent ces relations.

Méthodologie
La recherche emploie une approche quantitative utilisant la modélisation par équations structurelles à moindres carrés partiels (PLS-SEM).

Cadre Théorique : L'étude intègre trois modèles établis : le Modèle de Succès des Systèmes d'Information (IS Success Model) (DeLone & McLean, 2003), le Modèle de Confirmation des Attentes (ECM) (Bhattacherjee, 2001), et la Théorie Unifiée de l'Acceptation et de l'Utilisation de la Technologie (UTAUT) (Venkatesh et al., 2003). De plus, la Confiance et le Risque Perçu sont incorporés en tant que variables contextuelles critiques pour la population âgée.
Collecte de Données : Une technique d'échantillonnage non probabiliste par choix raisonné a été utilisée pour recruter 160 répondants valides âgés de 60 ans et plus ayant une expérience préalable du m-banking à Dhaka, au Bangladesh. Les données ont été collectées via des enquêtes en face à face et des formulaires en ligne sur une période de quatre mois (juin–septembre 2024).
Approche Analytique :
- Modèle de Mesure : Validé par la fiabilité composite (CR), l'écart quadratique moyen (AVE), le critère de Fornell-Larcker, le ratio d'hétérogénéité-monotrait (HTMT) et les chargements croisés pour assurer la fiabilité et la validité discriminante.
- Modèle Structurel : Les coefficients de chemin ont été estimés par bootstrapping (5 000 sous-échantillons) pour tester les hypothèses.
- Analyse Multigroupe (MGA) : Pour traiter l'hétérogénéité basée sur le revenu, les répondants ont été divisés en groupes à faible revenu (revenu mensuel < 50 000 BDT) et à revenu élevé (revenu mensuel ≥ 50 000 BDT). L'invariance de mesure des modèles composites (MICOM) a été réalisée pour assurer la comparabilité avant d'effectuer des tests paramétriques et de Welch-Satterthwaite pour les différences de chemin.

Résultats Clés
L'analyse empirique a produit les résultats suivants concernant les moteurs de la confirmation, de la satisfaction et de l'intention de continuité :

Moteurs Significatifs de la Confirmation :
- Qualité du Système (SYQ) : Impact positif et significatif sur la confirmation ( $\beta$ = 0,128, $p$ < 0,05).
- Confiance (TR) : Impact positif et significatif sur la confirmation ( $\beta$ = 0,206, $p$ < 0,01).
- Risque Perçu (PR) : Impact négatif et significatif sur la confirmation ( $\beta$ = -0,260, $p$ < 0,001).
- Facteurs Non Significatifs : La qualité de l'information, la qualité du service, l'attente d'effort, l'attente de performance et l'influence sociale n'ont eu aucun impact statistiquement significatif sur la confirmation dans le modèle global.
La Chaîne de Continuité :
- La confirmation influence de manière significative et positive la Satisfaction ( $\beta$ = 0,594, $p$ < 0,001).
- La satisfaction influence de manière significative et positive l'Intention d'Utilisation Continue ( $\beta$ = 0,568, $p$ < 0,001).
Analyse Multigroupe (Différences de Revenus) :
- L'étude a identifié que le revenu agit comme un modérateur sélectif. Bien que la chaîne causale centrale (Confirmation $\to$ Satisfaction $\to$ Intention) reste cohérente entre les groupes, l'influence des dimensions de qualité SI sur la confirmation diffère significativement entre les groupes de revenus.
- Qualité de l'Information $\to$ Confirmation : Différence significative entre les groupes ( $p$ = 0,005/0,006).
- Qualité du Système $\to$ Confirmation : Différence significative entre les groupes ( $p$ = 0,001/0,002).
- Qualité du Service $\to$ Confirmation : Différence significative entre les groupes ( $p$ = 0,022/0,023).
- Les autres chemins (incluant la Confiance, le Risque Perçu et les construits UTAUT) n'ont pas montré de différences significatives entre les groupes à faible et haut revenus.

Principales Contributions

Intégration Théorique : Cette étude est l'une des premières à unifier le Modèle de Succès des SI, l'ECM et l'UTAUT au sein d'un cadre unique spécifiquement adapté aux personnes âgées dans le contexte d'un pays en développement. Elle positionne théoriquement les construits UTAUT comme des antécédents de la confirmation plutôt que comme des moteurs directs de la continuité, s'alignant ainsi sur la logique post-adoption.
Nuance Contextuelle : En se concentrant sur les personnes âgées au Bangladesh, la recherche souligne que pour ce groupe démographique, la confirmation est principalement pilotée par la fiabilité fonctionnelle (Qualité du Système) et la sécurité (Confiance/Risque), plutôt que par la facilité d'utilisation perçue ou l'influence sociale souvent citées dans les études d'adoption générale.
Équité et Fracture Numérique : L'étude fournit des preuves empiriques de l'hétérogénéité socio-économique de l'inclusion financière numérique. Elle démontre que si le mécanisme psychologique de la satisfaction menant à la continuité est universel, les antécédents liés à la qualité de l'information et du système dépendent du revenu, suggérant que les utilisateurs âgés à faible revenu peuvent avoir des seuils différents pour ce qui constitue la "qualité" ou la "confirmation".

Signification et Revendications
Les auteurs positionnent cette étude comme une contribution à l'agenda du développement durable en identant les conditions comportementales spécifiques requises pour atteindre une inclusion financière numérique à long terme pour les personnes âgées. L'article affirme que :

L'amélioration de la qualité du système, le renforcement de la confiance et l'atténuation du risque perçu sont des leviers critiques pour améliorer l'intention de continuité des personnes âgées.
Les institutions financières et les décide politiques peuvent utiliser ces résultats pour concevoir des services numériques inclusifs qui soutiennent une participation économique équitable.
Les conclusions offrent des perspectives exploitables pour adapter les services de m-banking à différents segments de revenus, notant que les utilisateurs âgés à hauts revenus accordent une valeur distincte aux dimensions de qualité de l'information et du service par rapport à leurs homologues à faibles revenus.

L'étude reconnaît explicitement ses limites, notamment sa conception transversale, le recours à des données auto-déclarées, sa restriction géographique à Dhaka et l'utilisation d'un échantillonnage par choix raisonné. Par conséquent, les auteurs présentent leurs conclusions comme indicatives du contexte spécifique étudié, appelant à des recherches longitudinales et multirégionales futures pour valider davantage ces dynamiques.