Analyse bibliométrique de l’adoption des innovation technologiques : une étude approfondie des publications scientifiques sur m-banking

Abstract

Dans un contexte marqué par la pandémie de Covid-19 et la révolution digitale, les institutions bancaires sont confrontées à l’impératif d’adaptation en intégrant des innovations technologiques dans leur processus de transformation digitale. Cette étude a pour objectif de réaliser une synthèse des travaux existants portant sur les facteurs explicatifs de l’adoption du m-banking. Ainsi, une revue systématique a été conduite en suivant le processus PRISMA en quatre étapes, permettant d’identifier 21 références publiées entre 2013 et 2022. Les résultats révèlent que les cadres théoriques tels que le modèle TAM et la théorie UTAUT se révèlent être des outils solides pour prédire l’acceptation du m-banking. Ainsi, plusieurs variables clés, telles que l’effort attendu, performance attendue, les conditions facilitantes, la confiance, et d’autres, jouent un rôle essentiel dans l’anticipation de l’utilisation de l’application m-banking. De plus, il convient de souligner que la majorité des études antérieures se sont appuyées sur des méthodes quantitatives. Afin de mieux appréhender les comportements des utilisateurs, il est recommandé d’envisager l’utilisation de méthodes mixtes dans les futures recherches. Il est également crucial d’élargir la portée des recherches aux pays en développement, tels que le Maroc, afin de saisir les défis spécifiques propres à ces contextes.In a context marked by the Covid-19 pandemic and the digital revolution, banking institutions are facing the imperative of adaptation by integrating technological innovations into their digital transformation process. This study aims to provide a synthesis of existing research on the explanatory factors for m-banking adoption. Therefore, a systematic review was conducted following the PRISMA process in four stages, identifying 21 references published between 2013 and 2022.The results reveal that theoretical frameworks such as the TAM model and the UTAUT theory prove to be robust tools for predicting m-banking acceptance. Several key variables, such as expected effort, expected performance, facilitating conditions, trust, and others, play an essential role in anticipating the use of m-banking applications. Moreover, it is worth noting that the majority of previous studies relied on quantitative methods. To better understand user behaviors, it is recommended to consider the use of mixed methods in future research.Furthermore, it is crucial to broaden the scope of research to include developing countries, such as Morocco, to grasp the specific challenges unique to these contexts.