La pandémie de COVID-19 a eu des répercussions sanitaires et économiques majeures à l’échelle mondiale depuis le début de l’année 2020. En réponse, plusieurs États ont encouragé leurs citoyens à utiliser des applications mobiles de santé publique (SP) visant, entre autres, le traçage des contacts, le diagnostic de la maladie, et l’aide au confinement. Au Canada, le gouvernement fédéral a lancé le 31 juillet 2020 l’application Alerte COVID, dont l’objectif était d’aider à combattre la crise sanitaire. Cependant, quelques mois après son lancement, il était déjà évident que l›application n›avait pas atteint le succès escompté (Bolduc, 2021). En effet, au moment de son retrait en juin 2022, elle n’avait été téléchargée que 6,84 millions de fois parmi une population de plus de 38 millions d’habitants. De plus, seules 63 117 déclarations de contamination avaient été enregistrées via l’application, malgré environ 4 millions de cas répertoriés au Canada depuis le début de la pandémie (Santé Canada, 2023; Canada, 2023). Des résultats similaires, témoignant de faibles niveaux d’utilisation, ont été observés dans plusieurs pays à travers le monde pendant cette pandémie (Statista, 2020).

Compte tenu du faible usage des applications de SP en dépit de leur importance, il est crucial de comprendre les facteurs qui peuvent motiver l’adhésion des citoyens à celles-ci afin de favoriser le succès des stratégies de SP dans un contexte pandémique. Or, les modèles d’analyse traditionnels d’identification des facteurs explicatifs de l’intention d’utilisation des applications de SP, tels que les modèles de régressions linéaires multiples, reposent sur la prémisse peu réaliste d’une homogénéité des effets de ces facteurs sur l’intention d’utilisation au sein de la population (Jiang *et al.*, 2022). Cependant, Stocchi *et al.* (2022), dans leur revue de la littérature sur l’utilisation des applications mobiles, ont souligné l’importance de segmenter la population d’utilisateurs potentiels, en raison de l’hétérogénéité de leurs motivations, préférences et comportements révélée par des recherches récentes (ex. Alavi et Ahuja, 2016; Liu *et al.*, 2017; Kim et Lee, 2018). Cet article vise donc à combler cette lacune en mettant en lumière l’hétérogénéité des facteurs influençant l’intention d’utilisation des applications mobiles de SP, notamment celles axées sur la réduction de la transmission des maladies. Pour ce faire, nous avons adopté une méthode novatrice : la régression à classes latentes qui suppose une structure non observée dans les variables explicatives (Nylund *et al.*, 2007; Nylund-Gibson et Choi, 2018). Cette méthode tient compte de la possible hétérogénéité entre les utilisateurs potentiels et fournit des estimations sans biais de l’impact des variables étudiées sur l’intention d’utilisation pour différents segments de la population (Jedidi *et al.*, 1997), facilitant ainsi la conception et le déploiement de stratégies de communication ciblées. De plus, le modèle proposé intègre des variables issues des littératures sur les technologies de l’information (TI) et la SP, tout en s’adaptant au contexte de la pandémie de COVID-19. Il s’appuie sur la théorie du comportement planifié (Ajzen, 1991; Ajzen et Albarracín, 2007), une extension de la théorie de l’action raisonnée (Fishbein et Ajzen, 1975), qui a inspiré le le modèle d’acceptation des technologies (TAM : Davis, 1989). D’un point de vue de SP et d’impact social, cette recherche est particulièrement importante dans le cadre de l’identification et de la mise en oeuvre de mesures efficaces pour limiter la propagation des virus et de leurs conséquences sanitaires, économiques et sociales. Alors que la nouvelle normalité post-covid implique d’apprendre à vivre avec le virus, dans un contexte de pandémie chronique (Corpuz, 2021), il est essentiel de développer des outils technologiques pour faire face à de nouvelles vagues de contamination ou à l’émergence de souches plus virulentes. Cela souligne l’importance de comprendre les facteurs favorisant l’adoption des applications de SP, en cohérence avec les travaux actuels (2024) des nations membres de l’Organisation Mondiale de la Santé visant à élaborer un Accord international sur les pandémies pour « renforcer la prévention, la préparation et la riposte face aux pandémies ».
# Cadre théorique

Les recherches antérieures ont permis de mieux comprendre le processus décisionnel des consommateurs lorsqu’ils décident d’utiliser (ou non) une application mobile et de dresser un portrait de leurs utilisateurs (Baek et Yoo, 2018). Dans la littérature sur l’adoption des TI, le modèle théorique le plus souvent cité et utilisé est le modèle TAM (Davis, 1989) et ses variantes. Ce modèle, ancré dans la théorie de l’action raisonnée de Fishbein et Ajzen (1975) (Abbes *et al.*, 2021), et ses variantes soulignent que la perception de la facilité d’utilisation et celle de l’utilité d’une application sont les deux principaux facteurs qui favorisent son adoption, son utilisation et la fidélisation des utilisateurs. Dans cette recherche, la définition de la facilité d’utilisation perçue est adaptée des travaux de Akdim *et al.* (2022) et Davis (1989) : elle désigne la mesure dans laquelle un individu pense qu’utiliser une technologie sera commode et sans effort. En effet, il a été démontré que les utilisateurs adoptent plus facilement les applications qui ne nécessitent que peu ou pas d’effort physique et mental, et qu’ils sont plus enclins à les utiliser à long terme lorsque leurs caractéristiques et fonctionnalités sont faciles à comprendre et à maîtriser (Li *et al.*, 2020; Park et Lee, 2018). Il est donc attendu que la perception de la facilité d’utilisation d’une application de SP ait un impact positif sur l’intention de l’utiliser. Ainsi, l’hypothèse H1 est formulée comme suit :

```
**H1 :** La facilité d’utilisation perçue d’une
              application mobile de santé publique liée à la COVID-19 a un impact positif sur
              l’intention de son utilisation future.
```

L’utilité perçue d’une application mobile réfère au degré auquel un individu estime que l’utilisation de cette technologie améliorera sa performance dans l’accomplissement d’une tâche (Akdim *et al.*, 2022; Davis, 1989), souvent en lui faisant gagner du temps. Ainsi, lorsqu’un individu évalue l’intérêt d’utiliser une application pour obtenir et/ou de soumettre des informations relatives à la SP, il est attendu que son niveau d’utilité perçue influence positivement son intention de l’utiliser. L’hypothèse H2 est donc formulée comme suit :

```
**H2** **:**
              L’utilité perçue d’une application mobile de santé publique liée à la COVID-19 a un
              impact positif sur l’intention de son utilisation future.
```

Par ailleurs, la perception du niveau de personnalisation du contenu de l’application est également apparue comme un facteur-clé influençant la probabilité d’utilisation d’une application mobile ainsi que la fidélisation des utilisateurs (Baek et Yoo, 2018). Cette variable désigne la capacité perçue de l’application à aligner les intérêts et attentes personnelles de l’utilisateur avec le contenu qu’elle propose (Baek et Yoo, 2018; Wu *et al.*, 2011). Pour des applications liées à la santé, la personnalisation du contenu consiste à fournir des informations et services de santé adaptés aux états de santé, maladies et besoins spécifiques des utilisateurs (Guo *et al.*, 2016). En offrant un contenu plus personnalisé, il est possible de mieux répondre aux besoins et comportements hétérogènes des utilisateurs (Baek et Yoo, 2018; Zhao et Balagué, 2015). Or, cette hétérogénéité s’exprime également dans un contexte de SP, tel qu’il fut démontré pour plusieurs applications reliées à la santé (telles que celles de remise en forme, par exemple, dans Jiang *et al.*, 2022). De plus, le besoin de personnalisation accrue des contenus a souvent été souligné dans les recherches portant sur les applications mobiles relatives à la santé (ex. Mayer *et al.*, 2022). Il est donc attendu que la perception du niveau de personnalisation du contenu d’une application de SP influence positivement l’intention de l’utiliser, ce qui conduit à formuler l’hypothèse H3 :

```
**H3** **:** La
              personnalisation du contenu perçue d’une application mobile de santé publique liée à
              la COVID-19 a un impact positif sur l’intention de son utilisation future.
```

L’émergence de problématiques liées à la confidentialité et au vol de données a souligné l’importance du risque perçu associé à l’utilisation d’une application mobile (Luceri *et al.*, 2022). Un tel risque se définit comme la crainte qu’un individu éprouve face à l’utilisation d’un outil inconnu ou peu familier, susceptible de poser des problèmes pour lui ou pour ses proches (Hille *et al.*, 2015; Mitchell et Harris, 2005; Park et Lee, 2018). Plusieurs chercheurs en marketing interactif (ex. Mitchell et Harris, 2005; Hille *et al.*, 2015) ont démontré que le risque perçu, en lien avec la sécurité, la confidentialité des données et la cybercriminalité, a une influence négative sur l’intention d’utiliser une application mobile. Il est donc attendu que cette variable réduise également l’intention d’utiliser une application de SP, d’où l’hypothèse suivante :

```
**H4**: Le risque perçu associé à l’utilisation
              d’une application mobile de santé publique liée à la COVID-19 a un impact négatif sur
              l’intention de son utilisation future.
```

Par ailleurs, l’influence sociale s’avère être un excellent vecteur de la croissance de l’adoption de nouvelles technologies (Gupta *et al.*, 2018, Venkatesh *et al.*, 2003). Cependant, cette variable est souvent omise dans les modèles classiques d’adoption de la technologie, tels que le modèle TAM (Davis, 1989). L’influence sociale réfère à l’importance qu’accorde un individu à l’opinion de ses pairs et/ou à son besoin de se conformer à certains comportements pour être en phase avec eux (Cho *et al.*, 2014; Min *et al.*, 2021). Cette influence ne se limite pas à la famille ou aux amis, mais englobe toute personne dont l’opinion est jugée importante (Venkatesh *et al.*, 2003). Plusieurs chercheurs ont montré l’importance de l’influence sociale dans la prédiction des comportements d’adoption des technologies en général et des applications mobiles en particulier (Abbes *et al.*, 2021; Gupta *et al.*, 2018; Shi *et al.*, 2008). Elle joue également un rôle crucial dans l’adoption et l’utilisation des applications relatives à la santé (ex. Cho *et al.*, 2014). Ainsi, l’hypothèse suivante est formulée :

```
**H5** **:**
              L’influence sociale perçue associée à l’utilisation d’une application mobile de santé
              publique liée à la COVID-19 a un impact positif sur l’intention de son utilisation
              future.
```

Les recherches en SP ont montré que lorsqu’un individu perçoit une maladie ou un virus comme dangereux, il est plus susceptible de modifier son comportement ou d’en adopter des nouveaux pour améliorer sa santé, comme en se faisant vacciner par exemple (ex. Cori *et al.*, 2021; Weinstein *et al.*, 2007). Le risque perçu associé à la COVID-19 peut être défini comme la crainte qu’un individu a de contracter la maladie ou d’infecter autrui avec le virus (Cori *et al.*, 2021; Germani *et al.*, 2020). Ce risque est perçu à des degrés d’intensité variables selon les individus, ce qui devrait entraîner des actions différentes en fonction du niveau de risque perçu par chacun (Cori *et al.*, 2021). Bien que le risque perçu de contracter un virus n’ait, à notre connaissance, jamais été directement associé à un comportement d’adoption ou d’utilisation d’applications mobiles, il est attendu que cette variable ait un impact positif sur ces comportements, surtout pendant la pandémie de COVID-19, où les conséquences de la maladie étaient plus graves que l’influenza, par exemple. L’hypothèse H6 est formulée comme suit :

```
**H6** **:** Le
              risque perçu associé à la COVID-19 a un impact positif sur l’intention d’utilisation
              future d’une application mobile de santé publique liée à la COVID-19.
```

Le modèle conceptuel récapitulant les hypothèses proposées est présenté à la Figure 1 ci-dessous.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — Modèle conceptuel</figcaption></figure>
# Méthodologie

Afin de tester ces hypothèses, une collecte de données a été réalisée via un questionnaire en ligne autoadministré complété par 310 répondants. Ceux-ci ont été sélectionnés aléatoirement parmi un panel représentatif de la population québécoise, afin d’accroître la validité externe de cette étude. La taille de notre échantillon correspond aux standards requis dans la littérature (voir Nylund-Gibson et Choi, 2018), qui préconisent une taille minimale de 300 répondants pour les analyses par classes latentes. Cette approche est la plus courante dans les articles méthodologiques impliquant ce type d’analyse (ex., Kim & Wang, 2019; Lythgoe *et al.*, 2019; Shin *et al.*, 2019). La population ciblée comprenait des francophones âgés de plus de 18 ans, résidant au Québec et utilisant quotidiennement un téléphone intelligent (smartphone). La collecte de données a eu lieu en juillet 2021, pendant la pandémie de COVID-19. L’application de SP Alerte COVID était alors disponible depuis environ un an et toujours fonctionnelle et disponible pour téléchargement. Le questionnaire débutait par une mise en contexte expliquant aux participants ce qu’est une application de SP visant à limiter la propagation de la COVID-19, en prenant l’application Alerte COVID comme exemple illustratif de ce type d’applications. Des échelles de mesure de type Likert à 7 points, issues des littératures mobilisées, ont été adaptées au contexte de cette étude, à savoir les applications mobiles de SP associées à la réduction de la propagation de la COVID-19. Les mesures de la facilité d’utilisation et de l’utilité perçue de ce type d’application, comprenant chacune six énoncés, ont été adaptées de Davis (1989). Les mesures de la personnalisation perçue de l’application, de la perception de l’influence sociale et du risque perçu associé à la COVID-19, composées chacune de trois énoncés, ont été adaptées de Baek et Yoo (2018), Venkatesh *et al.* (2003) et Germani *et al.* (2020), respectivement. Enfin, l’échelle mesurant le risque perçu lié à l’utilisation de l’application, ainsi que celle évaluant l’intention d’utilisation future d’une application de SP, comprenant respectivement 5 et 4 énoncés, ont été adaptées de Park et Lee (2018).

Afin de tester les hypothèses de la présente étude tout en explorant l’hétérogénéité potentielle dans la population en termes de réactivité aux variables explicatives, une analyse de régression à classes latentes a été réalisée. La régression à classes latentes est une forme de modélisation de mélange couramment utilisée pour identifier des groupes latents (aussi appelés classes) sous-jacents distincts, permettant de caractériser l’hétérogénéité au sein d’une population (Nylund *et al.*, 2007; Nylund-Gibson et Choi, 2018). Dans le contexte de cette étude, ce modèle repose sur le principe que l’intention d’utiliser une application mobile est susceptible de varier entre les individus en fonction des facteurs qui expliquent cette intention. Ainsi, différents types d’individus seront susceptibles d’appartenir à un nombre fini de classes, où les membres réagissent de manière similaire à l’impact des variables explicatives sur leurs intentions d’utilisation. La régression au sein de chaque classe devient alors plus homogène, ce qui réduit les biais d’estimation des paramètres (Jedidi *et al.*, 1997; voir aussi DeSarbo et Choi, 1998). Afin de formuler un modèle de structure latente regroupant les répondants en un petit nombre de classes et d’estimer différents vecteurs de paramètres pour chaque classe, il est supposé qu’il existe *k* (1 ≤ *k* ≤ *K*) groupes de répondants mutuellement exclusifs et distincts (DeSarbo et Choi, 1998). Chaque répondant est supposé appartenir à une seule classe, inconnue à l’avance. Étant donné classes différentes, les probabilités a priori que le répondant appartienne à une classe spécifique sont exprimées dans un vecteur λ, étant λ = (λ<sub>1</sub>, λ<sub>2</sub>....., λ<sub>*k*</sub>). En supposant que la fonction de densité de probabilité pour la variable aléatoire latente, *y*<sup>***</sup><sub>*i*</sub>, suit une distribution en mélange fini de densités normales univariées conditionnelles, *f***(.)*,* à savoir :

où *k* = 1.....*K*classes latentes; β<sub>*k*</sub> *un*vecteur des coefficients de régression β<sub>*dk*</sub> pour *D* variables explicatives (*d* = 1.....*D*) pour la classe latente *k*; *σ*<sup>*2*</sup><sub>*k*</sub>, est un paramètre de variance pour la classe latente *k*; λ = (λ<sub>1</sub>, λ<sub>2</sub>....., λ<sub>*k*</sub>) un vecteur de *K*–1 proportions de mélange indépendantes indiquant la probabilité pour le répondant d’appartenir à la classe latente *k**.* À noter que λ<sub>*k*</sub> > 0 et est la densité normale standard (Dempster, Laird et Rubin, 1977).
# Résultats

## Statistiques descriptives

Les 310 participants à cette étude étaient âgés entre 18 et 75 ans. Le groupe d’âge des 18-29 ans représentait 35,5 % des répondants, celui des 30 à 39 ans 19,7 %, les 40 à 49 ans 23,2 % et les 50 ans et plus constituaient 21,6 % de l’échantillon. La majorité des participants étaient des femmes (58,7 %). En termes de statut matrimonial, 45,2 % des répondants étaient célibataires, 25,2 % vivaient en union de fait (concubinage) et 22,6 % étaient mariés. Concernant la scolarité, 26,5 % des répondants avaient un diplôme d’études secondaires ou équivalent, 37,4 % détenaient un diplôme d’études collégiales (équivalent du baccalauréat en France) ou professionnelles, et 31,3 % avaient un diplôme d’études universitaires. En ce qui concerne le revenu annuel du ménage, la majorité des répondants (55,8 %) déclaraient un revenu inférieur à 50 000 $. Enfin, un peu moins de la moitié des répondants (49 %) avaient une expérience antérieure avec une application de SP liée à la COVID-19 (c’est-à-dire, ils avaient téléchargé l’application Alerte COVID), tandis qu’un peu plus de la moitié ne l’avaient jamais téléchargée.

## Fiabilité et validité des échelles

Afin de tester la validité et la fiabilité des instruments de mesure utilisés, des analyses factorielles exploratoires (AFE) avec la méthode du maximum de vraisemblance ont été effectuées pour chacune des variables étudiées, suivies du calcul des alphas de Cronbach correspondants. Toutes les corrélations de structure (factor loadings) obtenus lors des AFE étaient supérieures à 0,5, indiquant des résultats satisfaisants (Churchill, 1979; Zaichkowsky, 1985). De plus, tous les alphas de Cronbach étaient au-dessus du seuil d’acceptabilité de 0,7 (Cortina, 1993), allant de 0,76 à 0,95, démontrant la fiabilité des échelles utilisées. Aucun énoncé n’a été éliminé à la suite à ces analyses.

## Résultats du modèle de régression à classes latentes

La méthode de régression à classes latentes utilisée a permis de combiner à la fois des éléments de la méthode de régression et de l’analyse de classes latentes afin de modéliser des groupes de répondants partageant des caractéristiques communes latentes. La procédure a été initiée avec un modèle à une classe (le plus parcimonieux), qui suppose que les intentions d’utilisation future d’une application de SP des répondants sont homogènes. Ensuite, suivant l’approche de segmentation des classes latentes, des modèles successifs ont été ajustés en augmentant le nombre de classes latentes graduellement jusqu’à ce que la solution optimale soit obtenue. La spécification appropriée du modèle a été déterminée en se basant sur les changements dans les statistiques d’ajustement (critère d’information bayésien, BIC) (DeSarbo et Choi, 1998; Jedidi *et al.*, 1997). Ce critère est calculé selon la formule où *lnL*est la fonction log-vraisemblance, *m* le nombre de paramètres et *N* le nombre d’observations (310 dans cette étude). Le meilleur modèle est celui qui présente le BIC le plus faible, indiquant ainsi le nombre optimal de classes à utiliser. En se basant sur ce critère et sur les données du Tableau 1 (confirmé ultérieurement par les résultats de la description des classes), le modèle à deux classes a été retenu. À noter que tous les modèles avec plus de trois classes présentaient une valeur du BIC plus élevée que ceux des modèles présentés dans le Tableau 1. Ce tableau montre que la classification des répondants en classes latentes (modèles à 2 et 3 classes) améliore la qualité des résultats par rapport au modèle de régression classique (modèle à une classe). Cela démontre l’existence d’une hétérogénéité dans la population étudiée en termes de réactivité aux variables explicatives du modèle théorique.

<table><caption>Tableau 1 — Ajustement des modèles de classes latentes</caption><tr><td>Une classeDeux classesTrois classesLog de
            vraisemblance-365,0-340,3-320,8Paramètres81726BIC786,0778,1790,8</td></tr></table>

Le Tableau 2 résume les résultats d›estimation pour le modèle OLS à une classe, le modèle de régression par maximum de vraisemblance à une classe latente, et le modèle de régression par maximum de vraisemblance à deux classes latentes. Une comparaison des deux modèles à une classe montre que le modèle OLS sous-estime les coefficients des variables explicatives. En ce qui a trait au pouvoir explicatif de ces trois modèles, le modèle à deux classes latentes (retenu en raison de son BIC le plus faible) présente le *R*<sup>2</sup> le plus élevé (*R*<sup>2</sup> = 87,6 %) par rapport aux deux modèles à une classe, à savoir le modèle OLS (*R*<sup>2</sup> = 82,5 %) et le modèle par classes latentes à une classe (*R*<sup>2</sup> = 82,8 %). La sélection du modèle à deux classes présente deux avantages. D’une part, il permet d’éviter l’utilisation du modèle OLS, qui sous-estime les coefficients des variables explicatives. Par exemple, l’impact de l’influence sociale perçue sur l’intention d’utilisation est considérablement sous-estimé par le modèle OLS (0,31) par rapport au modèle par classe latente (0,49). D’autre part, elle permet également d’éviter le modèle à une classe latente, qui est sous-optimal, car il agrège l’impact des variables explicatives dans un seul segment.

<table><caption>Tableau 2 — Estimation des paramètres — * *p* < 0,05</caption><tr><td>Une classeDeux classesParam, OLSÉcart typeParam, MLLÉcart typeParam, Classe1Écart
            typeParam, Classe 2 Écart typeConstante-0,230,26-0,33-1,25-0,470,30-0,210,53Facilité
            d’utilisation perçue-0,070,05-0,07*-1,44 0,030,07-0,110,10Utilité perçue 0,250,07 0,37*
            4,93 0,75*0,08 0,100,14Personnalisation du contenu 0,13*0,05 0,18* 3,10
            0,0270,080,26*0,10Risque perçu associé à
            l’util.-0,030,03-0,04-1,26-0,0020,04-0,050,06Influence sociale perçue 0,31*0,05 0,49*
            9,06 0,24*0,080,60*0,12Risque associé à COVID-19 0,09*0,03 0,11* 3,23
            0,030,030,17*0,07Taille de la classe ( %)10010066,133,9R2 (%)82,582,887,6</td></tr></table>

En analysant le modèle à deux classes latentes, les résultats du Tableau 2 montrent que ces deux classes présentent des structures différentes en termes de significativité et de valeurs des coefficients des variables indépendantes. En effet, pour la classe 1, les résultats ont montré : (i) un impact significatif et positif de l’utilité perçue et de l’influence sociale ressentie, ce qui confirme les hypothèses H2 et H5 respectivement et (ii) l’absence d’impact significatif pour les autres variables du modèle, à savoir la facilité d’utilisation perçue (H1), la personnalisation perçue du contenu de l’application (H3), le risque perçu lié à l’utilisation d’une application mobile (H4), ainsi que le risque perçu associé à la COVID-19 (H6), infirmant ainsi ces quatre hypothèses. Plus spécifiquement, il apparaît que les individus appartenant à la classe 1 accordent une importance trois fois plus élevée à l’utilité perçue (β = 0,75), par rapport à l’influence sociale ressentie (β = 0,24). Pour la classe 2, les résultats ont montré : (iii) un impact significatif et positif de la personnalisation perçue du contenu de l’application, de l’influence sociale, ainsi que du risque perçu lié à la COVID-19, confirmant les hypothèses H3, H5, et H6 respectivement. En revanche, (iv) les impacts relatifs à la facilité d’utilisation perçue (H1), à l’utilité perçue (H2) et au risque perçu associé à l’utilisation d’une application mobile de SP (H4) n’étaient pas significatifs à un niveau de confiance de 95 %, infirmant ainsi ces trois hypothèses pour la classe 2. Particulièrement, dans la détermination de leur intention d’utiliser une application de SP, les individus de la classe 2 accordaient principalement de l’importance à l’influence sociale ressentie (β = 0,60). Cette importance était environ deux à trois fois plus élevée que celle attribuée à la personnalisation perçue du contenu (β = 0,26) et au risque perçu associé à COVID-19 (β = 0,17).

Par ailleurs, le Tableau 3 présente une comparaison des moyennes pour l’ensemble des variables du modèle entre les deux classes. Concernant la variable dépendante, les résultats montrent une différence significative entre les deux classes en termes d’intention d’utilisation de l’application mobile, la classe 1 affichant une moyenne significativement supérieure à celle de la classe 2 (Classe 1 = 4,15 contre Classe 2 = 3,05). En ce qui a trait aux variables explicatives, les résultats indiquent qu’il n’y a pas de différence significative entre les deux classes pour la facilité d’utilisation perçue, la personnalisation du contenu et le risque perçu associé à l’application. Cependant, des différences significatives sont observées entre les deux classes pour l’utilité perçue et de l’influence sociale ressentie (à un niveau de confiance de 95 %), ainsi qu’au niveau du risque associé à la COVID-19 (à un niveau de confiance de 90 %).

Deux constats importants émergent des Tableaux 2 et 3. Tout d’abord, bien que l’intention d’utilisation moyenne d’une application mobile de SP soit plus élevée pour la première classe que pour la deuxième, les deux groupes sont composés à la fois de répondants ayant des intentions faibles et d’autres ayant des intentions élevées quant à l’utilisation de l’application. De plus, bien que la personnalisation perçue du contenu de l’application ne présente pas de différences significatives entre les deux classes (Classe 1 = 3,69 contre Classe 2 = 3,50), son impact sur l’intention d’utilisation diffère entre ces classes. En effet, la personnalisation perçue a un impact significatif sur l’intention d’utilisation de l’application pour la deuxième classe seulement, tandis que cet impact est non significatif pour la première. Cela confirme que la classification des répondants générée par le modèle à deux classes latentes n’a pas été influencée par l’hétérogénéité des variables dépendantes en elles-mêmes, mais plutôt par l’impact différencié des variables explicatives sur l’intention d’utilisation.

<table><caption>Tableau 3 — Comparaison des moyennes des variables du modèle entre les deux classes — * *p* < 0,05 ** *p* < 0,1</caption><tr><td>Classe 1Classe 2P-valueMoyenneÉcart typeMoyenneÉcart typeIntention
            d’utilisation4,151,873,051,750,05*Facilité d’utilisation perçue4,73 1,39 4,83  1,06
            0,32Utilité perçue4,24 1,78 4,12 1,33 <0,00*Personnalisation du contenu3,69 1,56 3,50
            1,49 0,14Risque perçu associé à l’util.3,50 1,52 3,74 1,49 0,58Influence sociale
            perçue3,90 1,77 3,47 1,65 0,04*Risque associé à la COVID‑194,79 1,53 4,54 1,44
            0,10**Taille de la classe (N)205105</td></tr></table>

Afin d’affiner les résultats, les profils des deux classes de répondants identifiées ont été examinés à la fois en fonction de leurs scores moyens pour les différentes variables explicatives et de leurs caractéristiques sociodémographiques respectives. Des tests du chi carré ont permis d’identifier les sources des différences significatives entre les deux classes (voir Tableau 3). Par la suite, chaque classe a été décrite en termes de variables sociodémographiques, afin de mieux comprendre les facteurs favorisant l’utilisation future d’une application mobile de SP au sein de ces deux groupes d’individus.

## Profil de la classe 1

Selon le Tableau 4, la classe 1 comprenait des individus ayant, en moyenne, une intention d’utiliser une application mobile de SP plus élevée que ceux de la classe 2 (Classe 1 = 4,15 versus Classe 2 = 3,05). L’intention d’utilisation des répondants de la classe 1 est principalement expliquée par l’utilité perçue de l’application, suivie par l’influence sociale ressentie. En effet, les répondants de la classe 1 présentaient une moyenne plus élevée, comparativement à ceux de la classe 2, tant au niveau de l’utilité perçue (Classe 1 = 4,24 versus Classe 2 = 4,12) qu’au niveau de l’influence sociale ressentie (Classe 1 = 3,90 versus Classe 2 = 3,47). La classe 1 regroupait aussi une proportion plus importante d’individus plus âgés, ayant un niveau d’éducation et un revenu annuel plus élevés que ceux de la classe 2. De plus, elle comprenait un pourcentage élevé d’individus ayant téléchargé une application de SP de prévention contre la COVID-19 (56 %) et une intention très élevée de suivre les directives de l’application comme de prendre un rendez-vous de dépistage de la maladie (44 %).

<table><caption>Tableau 4 — Description des classes de répondants</caption><tr><td>Proportion des répondants avec les caractéristiques suivantesNClasse 1Classe
            2Femmes31061 %55 %Âgés de moins de 30 ans31031 %43 %Âgés de plus de 50
            ans31029 %13 %Études universitaires31035 %27 %Revenu annuel inférieur à
            25K $31014 %22 %Revenu annuel supérieur à 120K $31017 %8 %Statut marital
            célibataire31042 %51 %Statut marital marié31024 %20 %Avoir téléchargé l’application
            Alerte COVID31056 %35 %Probabilité élevée de suivre les directives de l’application
            Alerte COVID parmi ceux l’ayant téléchargée (7 sur une échelle de 1 à
            7)15144 %24 %Taille de la classe ( %) 10066,1 %33,9 %</td></tr></table>

## Profil de la classe 2

Les résultats du Tableau 4 montrent que la classe 2 comprenait des individus dont l’intention moyenne d’utiliser une application mobile de SP était plus faible que celle de la classe 1. De plus, cette classe comptait une proportion plus faible d’individus ayant téléchargé ce type d’application (Classe 2 = 35 % versus Classe 1 = 56 %). En analysant leur profil, il apparaît que la classe 2 est constituée en majorité d’individus plus jeunes, célibataires, avec des niveaux d’éducation et de revenus inférieurs à ceux de la classe 1.