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

## Bibliometric analysis of technological innovation adoption: A comprehensive study of scientific publications on m-banking.

Hicham BAHIDA<fnref n="1" />, Rachid ZIKY<fnref n="2" />, Brahim BOUZAHIR<fnref n="3" />, Ahmed ABRIANE<fnref n="2" />, Lamia BOUKAYA<fnref n="4" />, Fatima CHAREF<fnref n="1" />

**Résumé.** 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.

**Abstract** : 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.

<footnote n="1">¹ LSEPP, FEJK, Kénitra, Morocco</footnote>

<footnote n="2">² LAREFMO, FSJES, Agadir, Morocco</footnote>

<footnote n="3">³ LP-MO, ENCG, El jadida, Morocco</footnote>

<footnote n="4">⁴ ENCGA, University Ibn Zohr, Agadir, Morocco</footnote>
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.

**Mots clés :** analyse bibliométrique, innovations technologiques, m-banking, PRISMA, revue systématique, TAM, UTAUT

# 1. Introduction

À l'heure actuelle, marquée par la conjoncture de la pandémie de Covid-19 et de la révolution digitale, les attentes des clients bancaires se sont considérablement accrues. En effet, ces derniers bénéficient désormais d'un accès sans précédent à une panoplie de services, à la fois au niveau national et international, grâce aux progrès technologiques. À cet égard, les institutions bancaires ont accéléré leur transition vers des services numériques à l'échelle mondiale, notamment compte tenu de la progression continue de l'internet mobile [1]. Afin de répondre aux exigences croissantes de leur clientèle, les établissements bancaires se voient contraints de proposer une gamme diversifiée de services, notamment par le biais d'applications bancaires mobiles. Ces outils, parmi d'autres, sont largement utilisés par les clients pour réaliser des transactions au moyen de dispositifs numériques tels que les téléphones et les smartphones [2]. M-banking, une forme de banque numérique [3], permet également aux clients d'accéder à de nombreux services, tels que l'ouverture de comptes bancaires, les virements, le paiement de factures, la demande de relevés bancaires, de chéquiers et de cartes bancaires, ainsi que le dépôt de réclamations [4]. Par ailleurs, l'application mobile bancaire présente des avantages économiques considérables. En ce sens, cette innovation technologique permet aux utilisateurs de réduire les frais de déplacement et d'économiser du temps, entre autres. De plus, l'utilisation des applications mobiles bancaires peut faciliter les transactions commerciales et les paiements électroniques, ce qui peut dynamiser l'activité économique en réduisant les obstacles et les frictions liés aux paiements et aux échanges commerciaux. Cela peut encourager le commerce en ligne, les transactions internationales et la croissance des entreprises.

Le but principal de cette étude est de résumer les recherches existantes sur les facteurs qui expliquent pourquoi les clients bancaires adoptent les services bancaires sur mobile. Plus précisément, nous cherchons à identifier les principales théories abordant l'utilisation de l'application m-banking par les utilisateurs bancaires, à définir les principales variables explicatives de cette adoption et à examiner les méthodes de recherche les plus couramment utilisées dans ce domaine. Afin d'atteindre nos objectifs, nous avons appliqué la méthode PRISMA, en suivant un processus de recherche en cinq étapes claires. Tout d'abord, nous avons effectué une recherche de termes clés dans les bases de données Scopus et Science Direct afin d'identifier les références bibliographiques les plus pertinentes. Ensuite, nous avons utilisé le logiciel de gestion bibliographique Mendeley pour trier les références
sélectionnées, en appliquant des critères de sélection rigoureux tels que la rédaction en anglais, la nature empirique des études et leur publication dans des revues indexées, entre autres. Nous avons ensuite examiné la littérature de manière approfondie, avant de communiquer et d'interpréter les résultats de notre étude.

Notre revue systématique vise à combler les lacunes existantes en identifiant les études pertinentes, en évaluant leur qualité méthodologique, en synthétisant les résultats obtenus et en identifiant les domaines nécessitant des recherches supplémentaires. Dans cette optique, notre étude se concentre sur la question centrale suivante : Quelles sont les tendances en matière d'adoption du m-banking et quelles sont les principales variables influençant cette adoption ? Cette recherche apporte plusieurs contributions. Tout d'abord, elle revêt une grande valeur pour les banques, les décideurs et les chercheurs, en offrant une meilleure compréhension des principaux déterminants influençant l'adoption de cette innovation technologique par les clients bancaires. Deuxièmement, les conclusions de cette étude pourraient permettre aux banques d'adapter plus efficacement leurs produits et leurs stratégies marketing aux besoins des clients bancaires. Enfin, cette étude contribuera à identifier les lacunes dans les recherches actuelles portant sur les facteurs expliquant l'utilisation des services numériques.

## 2. Article Maps

Notre revue systématique sera structurée en plusieurs sections. Tout d'abord, nous commencerons par une introduction générale, suivie de l'exposition de l'approche méthodologique utilisée dans cette étude. Ensuite, nous fournirons un aperçu détaillé des résultats obtenus. Cela nous permettra d'ouvrir la porte à la discussion et aux suggestions. Enfin, nous terminerons l'article par une conclusion générale.

## 3. Méthodologie

### 3.1. Démarche de l'étude

Dans le but de résoudre notre problématique de recherche, qui se concentre sur les éléments explicatifs de l'utilisation de cette innovation technologique, Il est essentiel d'établir une méthodologie robuste et clairement définie. Cette méthodologie doit accorder une attention particulière à plusieurs étapes clés, notamment la recherche bibliographique, la sélection rigoureuse des études pertinentes, l'analyse approfondie des données recueillies et la rédaction précise du rapport final. En veillant à ces différentes étapes, nous pourrons obtenir des résultats de recherche robustes et fiables, nous permettant ainsi d'analyser en profondeur les facteurs clés de l'utilisation des solutions digitales par bancaires.

La première étape consiste à identifier les références bibliographiques dans deux bases de données Scopus et Science direct selon les mots clés suivants : Mobile Bank adoption-M Banking- intention to use-use of mobile Banking. Nous avons choisi Scopus et Science Direct en raison de leur réputation solide pour inclure des références de haute qualité. Ainsi, les deux bases de données nous facilitent l'identification des articles en fonction de plusieurs critères utilisés pour sélectionner les études (Voir tableau 1). Nous avons opté pour une période d'étude de 10 ans, couvrant la période de 2013 à 2022, afin d'examiner la littérature pertinente. Cette sélection nous permet d'obtenir une vision globale et approfondie du sujet étudié. En couvrant cette période étendue, nous pouvons analyser
qualitativement les travaux de recherche publiés sur une décennie. En prenant en compte cette perspective temporelle élargie, notre revue systématique sera en mesure de fournir une analyse claire et complète de l'état des connaissances sur cette période spécifique. Cette phase nous a permis d'identifier 41 références sur Scopus et 615 références sur Science direct.

<table><caption>**Tableau 1.** Les critères utilisés pour sélectionner les études à inclure et exclure</caption><thead><tr><td>Niveaux</td><td>Critères d'inclusion</td><td>Critères d'exclusion</td></tr></thead><tbody><tr><td>Types d'articles</td><td>Articles de recherche</td><td>Articles de conférences, chapitres d'ouvrages et autres sources.</td></tr><tr><td>Langue de publication</td><td>Anglais</td><td>Autres langues</td></tr><tr><td>Années retenues</td><td>2013-2022</td><td>Les articles publiés hors de la période retenue</td></tr><tr><td>Types d'études</td><td>Qualitatives, Quantitatives, Mixte</td><td>Absence d'une étude empirique</td></tr><tr><td>Base de données consultée</td><td>Scopus et science direct</td><td>Autres bases de données</td></tr><tr><td>Mots clés retenus</td><td>Mobile Bank adoption- M-banking- intention to use-use of mobile banking</td><td>Autres mots clés</td></tr><tr><td>Domaines de recherche</td><td>Commerce, gestion et comptabilité</td><td>Autres domaines</td></tr></tbody></table>

La deuxième étape repose sur l'élimination des références répétitives dans les deux bases de données. Également, dans cette phase nous avons sélectionné des références sur la base du titre et le résumé pour s'assurer de la pertinences des articles retenus dans notre revue. En se basant sur des critères spécifiques pour inclure ou exclure des références. La troisième étape se résume dans la lecture du texte intégral. L'objectif est l'évaluation de l'adéquation des références sélectionnés par rapport à notre problématique de recherche et aux critères d'inclusion. La dernière étape consiste à analyser les articles sélectionnés. En effet, il y'a plusieurs méthodes d'analyse des références telles que la méta-analyse, l'analyse narrative, l'analyse bibliométrique etc. Dans notre présent article, nous avons adopté l'analyse bibliométrique pour identifier les tendances les théories fréquentes, les limites, les variables qui ont plus d'impact, le nombre de citations, l'évolution de publications par année, les auteurs les plus marquants dans ce domaine. Nous récapitulons notre démarche de la recherche dans la figure ci-dessous.
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig1. Schéma de PRISMA</figcaption></figure>

**3.2. Questions de recherche**

Cette revue systématique vise étude vise à déterminer les théories les plus significatives traitant l'acceptation de l'application m-banking, les variables explicatives et les méthodes de recherche portant sur l'utilisation de cette innovation technologique par les utilisateurs bancaires. Nous visons à offrir des réponses aux questions suivantes :

* Quelles théories principales ont été utilisées dans les études précédentes ?

* Quelle est la méthodologie la plus couramment adoptée dans les études antérieures ?

* Quelles variables ont eu le plus grand impact dans les études antérieures ?

* Quelles sont les évolutions des études empiriques par année ?

**4. Résultats et discussions**

Nous commencerons par analyser statistiquement les références sélectionnées, en fournissant des informations descriptives. Ensuite, nous effectuerons une analyse bibliométrique pour examiner les caractéristiques générales des articles inclus dans l'étude,
notamment en se concentrant sur des aspects tels que les années de publication, la fréquence des auteurs, et les revues de publication etc.

## 4.1. Analyse descriptive

Nous fournirons les caractéristiques principales de notre échantillon des articles sélectionnés. Les données concernant la taille de l'échantillon ainsi que les caractéristiques clés des références incluses seront présentées dans le tableau suivant.

<table><caption>Tableau 2. Statistiques de la taille de l'échantillon</caption><thead><tr><th></th><th>Type de référence</th><th>Auteur</th><th>Titre secondaire</th><th>Année</th><th>Fournisseur de la source</th><th>Nom de la source</th></tr></thead><tbody><tr><td>N Valid</td><td>21</td><td>21</td><td>21</td><td>21</td><td>21</td><td>21</td></tr><tr><td>Missing</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Comme illustré dans le tableau ci-dessus, notre étude porte sur différentes caractéristiques des références sélectionnées. Tout d'abord, nous avons examiné le type de référence, qu'elles soient d'articles de conférences, d'articles dans des ouvrages collectifs, d'articles de revues etc. Ensuite, nous avons classé les références par auteurs afin d'identifier les auteurs les plus influents. Nous avons aussi pris en compte le titre des travaux publiés, les revues de publication et les mots-clés dans notre étude systématique de la littérature. Les statistiques générées par le logiciel SPSS indiquent que le nombre de références sélectionnées est de (n=21) et qu'aucune information n'est manquante. Par la suite, nous fournirons des statistiques détaillées pour chaque caractéristique analysée.

## 4.2. Une analyse bibliométrique

Par la suite, nous procéderons à une analyse bibliométrique des caractéristiques principales.

### 4.2.1. Analyse des références par nombre de citations

Afin d'appréhender de manière plus pertinente les auteurs ayant exercé la plus grande influence dans ce domaine, il convient de se référer aux statistiques relatives au nombre de citations par référence. En effet, ces données fourniront une vision plus précise de l'impact et de la reconnaissance dont jouissent les différentes publications dans la communauté académique.

<table><caption>Tableau 3. Principaux auteurs par nombre de citations</caption><thead><tr><td>Principaux auteurs</td><td>citations</td></tr></thead><tbody><tr><td>(Sharma & Sharma, 2019)</td><td>269</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>(Muñoz-Leiva et al., 2017)</td><td>240</td></tr><tr><td>(Baabdullah, Alalwan, Rana, Patil, et al., 2019)</td><td>237</td></tr><tr><td>(Merhi et al., 2019)</td><td>192</td></tr><tr><td>(Chaouali et al., 2016)</td><td>147</td></tr><tr><td>(Farah et al., 2018)</td><td>123</td></tr><tr><td>(Glavee-Geo et al., 2017)</td><td>91</td></tr><tr><td>(Baabdullah, Alalwan, Rana, Kizgin, et al., 2019)</td><td>61</td></tr><tr><td>(Shankar & Kumari, 2016)</td><td>60</td></tr><tr><td>(Ho et al., 2020)</td><td>59</td></tr></table>

En examinant attentivement les données exposées dans le tableau précédent, il apparaît manifeste que l'auteur exerçant la plus grande influence dans le domaine de recherche étudié est Sharma & Sharma (2019), comptabilisant un nombre considérable de citations, s'élevant à 269 citations. Par ailleurs, d'autres auteurs ont également recueilli plus de 200 citations, à savoir Muñoz-Leiva et al. (2017) avec 240 citations, ainsi que Baabdullah, Alalwan, Rana, Patil, et al. (2019) avec 237 citations. Cette forte reconnaissance témoigne de l'importance et de la pertinence de leurs travaux dans le champ académique étudié.

### 4.2.2. Analyse des références par année

Au sein de cette section, notre objectif est d'aborder de manière approfondie l'évolution des publications au fil des années. Nous nous efforçons d'analyser en détail les tendances et les variations observées dans le nombre de publications scientifiques au cours de chaque année.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig 2. Analyse des références par année</figcaption></figure>

En examinant attentivement le graphique par année, nous pouvons observer que cinq articles ont été publiés en 2019, suivis de quatre articles en 2020. De plus, nous constatons que trois articles ont été publiés à la fois en 2016 et en 2017. Enfin, deux articles ont été publiés chaque année en 2018, 2021 et 2022. Ces données présentées dans la "Figure 4" soulignent une augmentation significative de la recherche dans le domaine de l'adoption de m-banking entre 2019 et 2020. Cette évolution suggère un intérêt croissant des chercheurs pour cette thématique et met en évidence l'importance accordée à l'étude des facteurs influençant l'adoption de m-banking au cours de cette période.

### 4.2.3. Analyse des principales théories mobilisées

Dans cette section, nous accorderons une attention particulière aux principales théories utilisées par les auteurs pour aborder notre problématique liée à l'adoption de m-banking. Afin de fournir une vue d'ensemble, le tableau ci-dessous synthétise les principales théories mobilisées dans les études empiriques antérieures

<table><caption>Tableau 4 : Principales théories mobilisées</caption><thead><tr><td>Théories mobilisées</td><td>Effectif</td><td>Fréquence en %</td></tr></thead><tbody><tr><td>TAM</td><td>12</td><td>57,14</td></tr><tr><td>UTAUT</td><td>9</td><td>42,86</td></tr><tr><td>DOI</td><td>3</td><td>14,28</td></tr><tr><td>TPB</td><td>1</td><td>4,77</td></tr><tr><td>DTPB</td><td>1</td><td>4,77</td></tr></tbody></table>

Les références sélectionnées englobent une variété de modèles et de théories qui expliquent l'adoption de m-banking. Parmi les modèles identifiés, on retrouve le modèle TAM, la théorie UTAUT, la théorie DOI, le modèle TPB et le modèle DTPB. Selon le tableau ci-dessous, TAM et UTAUT sont les théories les plus utilisées dans notre contexte.
#### 4.2.4. Classement des études par méthodologie

Nous avons procédé à une analyse de la méthodologie de recherche utilisée dans l'ensemble des références examinées. Les résultats de cette analyse mettent en évidence que la majeure partie des études (19 articles) ont opté pour une approche quantitative, représentant ainsi 90,48% de l'échantillon total. Seules deux études ont choisi une approche qualitative ou mixte, ce qui correspond à 4,76% de l'échantillon. Le tableau ci-dessous récapitule de manière synthétique la nature des études empiriques antérieures, mettant ainsi en évidence la prédominance des approches quantitatives dans la littérature examinée.

<table><caption>Tableau 5 : Nature des études empiriques</caption><thead><tr><td>Méthode</td><td>Effectif</td><td>Fréquence en %</td></tr></thead><tbody><tr><td>Quantitative</td><td>19</td><td>90,48</td></tr><tr><td>Qualitative</td><td>1</td><td>4,76</td></tr><tr><td>Mixte (Qualitative et quantitative)</td><td>1</td><td>4,76</td></tr></tbody></table>

#### 4.2.5. Les principales variables sélectionnées dans les études empiriques antérieures

Dans le cadre de notre étude, nous procéderons à l'examen des variables clés identifiées dans la revue de littérature actuelle en analysant les études précédentes. À partir de cette analyse, nous avons regroupé les variables les plus fréquemment mentionnées dans le tableau ci-dessous.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig 3. Les principales variables retenues dans les études empiriques</figcaption></figure>

Selon les résultats de notre analyse approfondie avec l'aide du logiciel Nvivo10, nous avons constaté que certaines variables étaient particulièrement significatives pour prédire l'utilisation de l'application m-Banking. Parmi ces variables, nous avons identifié l'influence sociale (n=10), facilité d'utilisation, utilité perçue, risque perçu, confiance (n=9), performance attendue (n=7), effort attendu (n=7), coût perçu (n=7), conditions facilitantes (n=5), ainsi que l'auto-efficacité (n=5).
## 5. Conclusion

Cette revue systématique a procédé à la synthèse et à l'analyse des études disponibles portant sur l'acceptation et l'utilisation du m-banking par les utilisateurs du secteur bancaire. Notre objectif principal était de déterminer les théories les plus pertinentes, d'identifier les facteurs clés et d'examiner la méthodologie de recherche adoptée par les chercheurs dans ce domaine. Selon nos résultats, il est largement reconnu que les modèles TAM et UTAUT sont solides et efficaces pour prédire l'utilisation du m-banking. De plus, nous avons observé que certaines variables étaient particulièrement importantes pour prédire l'utilisation du m-banking. Parmi ces variables, nous avons identifié : performance attendue, influence sociale, facilité d'utilisation, utilité perçue, risque perçu, coût perçu, conditions facilitantes et auto-efficacité. Enfin, nos résultats suggèrent que la majorité des études ont adopté une méthodologie de recherche quantitative.

La présente recherche revêt un intérêt majeur, car elle a été publiée dans plusieurs langues, ce qui facilite sa lecture et permet à un large éventail de pays et de lecteurs d'en bénéficier. Cela permet également aux lecteurs de comparer les résultats de l'adoption du m-banking au Maroc avec ceux d'autres pays. Cette approche multilingue favorise ainsi une meilleure compréhension et une généralisation plus étendue des résultats obtenus.

Bien que cette revue systématique présente des avantages, il est important de noter certaines limites telles que l'exclusion d'études avec des résultats significatifs, l'hétérogénéité des recherches sélectionnées, le manque d'études dans les pays sous-développés comme le cas du Maroc.

Les limites identifiées dans cette revue systématique revêtent une importance cruciale pour les futures recherches dans ce domaine. Premièrement, il serait bénéfique que les études à venir adoptent des méthodes qualitatives et mixtes afin d'approfondir notre compréhension de la question étudiée. De plus, il conviendrait d'envisager l'inclusion d'études non publiées, telles que des thèses et des travaux de recherche en cours, afin d'enrichir les perspectives de recherche futures. Il est également primordial de diversifier les investigations en incluant davantage de pays en développement, tels que le Maroc, afin de mieux appréhender les défis spécifiques à ces contextes. Ce faisant, nous serons en mesure d'élargir les connaissances sur l'adoption du m-banking et d'identifier des stratégies adaptées pour promouvoir son utilisation dans des contextes variés.

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