Étude des facteurs d'adoption de l'infonuagique dans les secteurs de la finance et de la santé

À l'heure de la transformation numérique, de nouvelles technologies émergent en permanence et redéfinissent les industries, créant de nouvelles activités et de nouveaux modèles économiques. L'adoption technologique détermine la capacité de l'entreprise à mettre en œuvre ces nouvelles technologies pour obtenir un avantage concurrentiel ou simplement améliorer ses performances. Les avantages de l'adoption de nouvelles technologies sur les performances ont été démontrés en matière d'accroissement de productivité, de réduction des coûts ou d'autres dimensions non financières telles que la qualité des produits ou l'adaptabilité aux besoins des clients. Les études d'adoption se concentrent généralement sur une technologie particulière et à un certain niveau d'étude (collectif, organisationnel, ou individuel). Cette étude se concentre sur les facteurs influençant l'adoption des différents modèles de services infonuagiques (SaaS, IaaS et PaaS). L'infonuagique joue un rôle essentiel dans la transformation numérique en permettant l'émergence de nouveaux modèles économiques basés sur l'économie de plateforme. D'un point de vue scientifique, il s'avère utile de comprendre les facteurs influençant l'adoption technologique, afin d'identifier et développer des stratégies et des politiques publiques qui soutiennent l'accélération de l'adoption de l'infonuagique au Canada, qu'est à la traîne par rapport à de nombreux pays de l'OCDE. Ce faisant, elles peuvent contribuer à positionner ce dernier comme l'un des pays leaders de la numérisation. Cette étude vise donc à comprendre l'adoption de différents modèles de prestation de services d'infonuagique dans les secteurs financier et des soins de santé au Canada par le biais d'un modèle économétrique. Ce modèle permet d'étudier à travers une analyse de panel entre 2017 et 2020, les relations entre les capacités technologiques des entreprises et l'adoption des différents modèles de prestation des services de l'infonuagique (SaaS, PaaS, IaaS) dans le secteur financier et de soins de santé. Cette première méthode est complétée par une analyse du panier de marché. Cette analyse est composée de deux parties : la première partie identifie les groupes technologiques (DBMS, BI, système de gestion du stockage, sauvegarde et récupération) qui sont adoptés en conjonction avec les différents modèles infonuagiques (SaaS, IaaS, PaaS) en utilisant l'algorithme « apriori ». L'algorithme « cspade » est ensuite mis en œuvre afin d'identifier l'ordre dans lequel les différents groupes technologiques sont adoptés ensemble. L'étude du taux d'adoption dans les deux secteurs entre 2017 et 2020 pour les différents modèles de services a permis de déterminer l'évolution du taux d'adoption dans les différentes années en identifiant une accélération notable de la diffusion des technologies infonuagiques, avec une croissance particulièrement importante du PaaS. Cette accélération pourrait s'expliquer comme une conséquence des changements apportés par la pandémie aux activités commerciales et à la vie des gens. Cette analyse du panier de marché montre que de différents modèles de services d'information sont fréquemment adoptés ensemble et que le modèle de service PaaS est très intéressant pour les entreprises qui ont une base solide en matière de données et qui ont besoin de ressources de stockage et de calcul, et donc de logiciels SGBD, IaaS et BI. D'autre part, le modèle économétrique vise à étudier l'effet de l'adoption de capacités technologiques sur l'adoption de différents modèles de services. À cette fin, deux groupes de variables dichotomiques dépendantes sont proposés, représentant les catégories « adoptant ou non — adoptant » et « acheteur actif ou inactif » des différents modèles de services. Une série de régressions logistiques de panel à effets fixes a été utilisée après avoir effectué de multiples tests de robustesse afin de stabiliser les coefficients de régression et d'obtenir une plus grande signification. Ces régressions visent à examiner l'influence de la proportion d'employés en informatique (expertise informatique), de la proportion du budget informatique allouée aux serveurs, au stockage et aux services informatiques (stratégie informatique) et du rôle des lignes de réseau (infrastructure informatique) en tant que facilitateur de l'adoption. La combinaison du modèle économétrique et de l'analyse du panier de marché nous permet d'identifier le comportement d'adoption et de fournir une explication aux résultats obtenus à partir des régressions logistiques de panel. Les résultats corroborent partiellement les hypothèses et nous permettent de conclure qu'il existe des différences dans la manière dont les capacités technologiques influencent l'adoption de chacun des trois modèles de services. Le nombre d'employés du service informatique a un effet négatif sur l'adoption du SaaS et de l'IaaS et un effet positif sur le PaaS. Le nombre de lignes réseau a un effet positif et significatif sur le SaaS et un effet négatif sur le PaaS. En revanche, la proportion du budget informatique allouée aux services a un effet négatif sur l'adoption et l'achat, sauf dans le cas de la première adoption du SaaS. Par ailleurs, la proportion du budget informatique allouée au stockage a un effet négatif sur l'IaaS et le PaaS, mais pas sur le SaaS. C'est exactement l'inverse de ce qui se passe avec la proportion du budget informatique allouée aux serveurs, qui est négative pour le SaaS et positive pour l'IaaS et L'étude du taux d'adoption dans les deux secteurs entre 2017 et 2020 pour les différents modèles de services a permis de déterminer l'évolution du taux d'adoption dans les différentes années en identifiant une accélération notable de la diffusion des technologies infonuagiques, avec une croissance particulièrement importante du PaaS. Cette accélération pourrait s'expliquer comme une conséquence des changements apportés par la pandémie aux activités commerciales et à la vie des gens. Cette analyse du panier de marché montre que de différents modèles de services d'information sont fréquemment adoptés ensemble et que le modèle de service PaaS est très intéressant pour les entreprises qui ont une base solide en matière de données et qui ont besoin de ressources de stockage et de calcul, et donc de logiciels SGBD, IaaS et BI. D'autre part, le modèle économétrique vise à étudier l'effet de l'adoption de capacités technologiques sur l'adoption de différents modèles de services. À cette fin, deux groupes de variables dichotomiques dépendantes sont proposés, représentant les catégories « adoptant ou non — adoptant » et « acheteur actif ou inactif » des différents modèles de services. Une série de régressions logistiques de panel à effets fixes a été utilisée après avoir effectué de multiples tests de robustesse afin de stabiliser les coefficients de régression et d'obtenir une plus grande signification. Ces régressions visent à examiner l'influence de la proportion d'employés en informatique (expertise informatique), de la proportion du budget informatique allouée aux serveurs, au stockage et aux services informatiques (stratégie informatique) et du rôle des lignes de réseau (infrastructure informatique) en tant que facilitateur de l'adoption. La combinaison du modèle économétrique et de l'analyse du panier de marché nous permet d'identifier le comportement d'adoption et de fournir une explication aux résultats obtenus à partir des régressions logistiques de panel. Les résultats corroborent partiellement les hypothèses et nous permettent de conclure qu'il existe des différences dans la manière dont les capacités technologiques influencent l'adoption de chacun des trois modèles de services. Le nombre d'employés du service informatique a un effet négatif sur l'adoption du SaaS et de l'IaaS et un effet positif sur le PaaS. Le nombre de lignes réseau a un effet positif et significatif sur le SaaS et un effet négatif sur le PaaS. En revanche, la proportion du budget informatique allouée aux services a un effet négatif sur l'adoption et l'achat, sauf dans le cas de la première adoption du SaaS. Par ailleurs, la proportion du budget informatique allouée au stockage a un effet négatif sur l'IaaS et le PaaS, mais pas sur le SaaS. C'est exactement l'inverse de ce qui se passe avec la proportion du budget informatique allouée aux serveurs, qui est négative pour le SaaS et positive pour l'IaaS etL'étude du taux d'adoption dans les deux secteurs entre 2017 et 2020 pour les différents modèles de services a permis de déterminer l'évolution du taux d'adoption dans les différentes années en identifiant une accélération notable de la diffusion des technologies infonuagiques, avec une croissance particulièrement importante du PaaS. Cette accélération pourrait s'expliquer comme une conséquence des changements apportés par la pandémie aux activités commerciales et à la vie des gens. Cette analyse du panier de marché montre que de différents modèles de services d'information sont fréquemment adoptés ensemble et que le modèle de service PaaS est très intéressant pour les entreprises qui ont une base solide en matière de données et qui ont besoin de ressources de stockage et de calcul, et donc de logiciels SGBD, IaaS et BI. D'autre part, le modèle économétrique vise à étudier l'effet de l'adoption de capacités technologiques sur l'adoption de différents modèles de services. À cette fin, deux groupes de variables dichotomiques dépendantes sont proposés, représentant les catégories « adoptant ou non — adoptant » et « acheteur actif ou inactif » des différents modèles de services. Une série de régressions logistiques de panel à effets fixes a été utilisée après avoir effectué de multiples tests de robustesse afin de stabiliser les coefficients de régression et d'obtenir une plus grande signification. Ces régressions visent à examiner l'influence de la proportion d'employés en informatique (expertise informatique), de la proportion du budget informatique allouée aux serveurs, au stockage et aux services informatiques (stratégie informatique) et du rôle des lignes de réseau (infrastructure informatique) en tant que facilitateur de l'adoption. La combinaison du modèle économétrique et de l'analyse du panier de marché nous permet d'identifier le comportement d'adoption et de fournir une explication aux résultats obtenus à partir des régressions logistiques de panel. Les résultats corroborent partiellement les hypothèses et nous permettent de conclure qu'il existe des différences dans la manière dont les capacités technologiques influencent l'adoption de chacun des trois modèles de services. Le nombre d'employés du service informatique a un effet négatif sur l'adoption du SaaS et de l'IaaS et un effet positif sur le PaaS. Le nombre de lignes réseau a un effet positif et significatif sur le SaaS et un effet négatif sur le PaaS. En revanche, la proportion du budget informatique allouée aux services a un effet négatif sur l'adoption et l'achat, sauf dans le cas de la première adoption du SaaS. Par ailleurs, la proportion du budget informatique allouée au stockage a un effet négatif sur l'IaaS et le PaaS, mais pas sur le SaaS. C'est exactement l'inverse de ce qui se passe avec la proportion du budget informatique allouée aux serveurs, qui est négative pour le SaaS et positive pour l'IaaS et le PaaS. Pour conclure, ces résultats doivent être interprétés avec prudence en raison des limites de l'étude et de futures recherches avec des données actualisées permettraient de tirer des conclusions.