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\begin{document}

             \author[1]{Kouhomou Clemence  Zite}

             \author[2]{Pilag Kakeu Charles  Bertin}

             \author[3]{Tsakou Georges  Nazel}

             \author[4]{Patrick Bambo Ange  Libongi}

             \affil[1]{  University of Dschang/Cameroun}

\renewcommand\Authands{ and }

\date{\small \em Received: 8 December 2019 Accepted: 5 January 2020 Published: 15 January 2020}

\maketitle


\begin{abstract}
        


L'adoption des technologies de l'information et de la communication (TIC) est un processus complexe à la croisée des chemins entre les gouvernements, les citoyens et les acteurs économiques. Bien que la plupart des travaux mettent en évidence le rôle prépondérant des systèmes politiques sur l?adoption de ces outils et sur la nature des interactions, les débats restent néanmoins ouverts. Ainsi, l?objectif de cet article est de réexaminer les déterminants de l?adoption du numérique en Afrique, en mettant un accent particulier sur les facteurs institutionnels en utilisant un panel de 54 pays pour la période 2015 à 2016. La mise en oeuvre d?une régression linéaire par la méthode des MCO nous permet de trouver que les pays respectueux des libertés fondamentales (libertés civiles et droits politiques), ont tendance à améliorer leurs taux d?adoption des outils numériques, comparativement aux pays où le système politique est « fort ». Cet article conclut que la réduction de la fracture numérique entre les pays passe par l?amélioration de la qualité des institutions, qui permet en retour aux acteurs économiques et aux citoyens de bénéficier des gains de productivité et des économies d?échelle.

\end{abstract}


\keywords{fracture numérique, internet, institution, numérique.}

\begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark}
\end{textblock*}

\begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}}
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\let\tabcellsep& 	 	 		 
\section[{Introduction}]{Introduction}\par
epuis la fin des années 1990, l'« économie numérique » a pris une place de choix dans les économies capitalistes modernes. Des gouvernements vont jusqu'à placer la question du numérique en droite ligne des priorités nationales. Ceci en raison des multiples implications stratégiques des outils numériques sur tous les secteurs de l'économie (finance, santé, éducation, commerce, presse, musique, etc.), et leurs caractères révolutionnaires sur l'environnement des entreprises (amélioration de la productivité).\par
En effet, au niveau microéconomique, le numérique est devenu un outil essentiel pour le maintien des relations humaines au-delà des mesures de distanciation sociale imposées par le contexte actuel. Par exemple, le réseau Internet et l'utilisation des smartphones facilitent les relations professionnelles, associatives et familiales. En outre, l'usage des technologies de l'information et de la communication (TIC) n'est pas sans incidence sur l'amélioration de la productivité du capital humain. Il contribue à l'enrichissement du travail des employés en leurs donnant accès à des informations et à des usages ayant une forte valeur individuelle au niveau social \hyperref[b32]{(Pénard et Suire, 2009)}.\par
Au niveau macroéconomique, les technologies numériques entrainent des gains de productivité et une croissance plus soutenue \hyperref[b7]{(Cohen et Debonneuil, 2000;} {\ref Gordon 2001}; \hyperref[b18]{Jorgenson et Stiroh, 2000)}. Les gains de productivité sont générés au niveau de toutes les chaînes de valeur favorisant la manipulation, la création et la diffusion de l'information. Le numérique joue aussi un rôle majeur dans l'intégration des marchés mondiaux et mieux encore dans la production et la distribution de biens de consommation à travers le e-commerce. En Afrique, où il existe de fortes potentialités de croissance, les pouvoirs publics sont de plus en plus conscient de la nécessité de développer l'économie numérique dans une optique stratégique, d'en accroître les avantages et de répondre aux grands défis, tels que réduire le chômage et les inégalités, et sortir les populations de la pauvreté.\par
Cependant, le numérique n'est guère un grand « égalisateur » favorisant l'accès pour tous, et en tout point de l'espace (Le \hyperref[b20]{Guel et al., 2005)}. En effet, l'observation empirique de l'usage des nouvelles technologies montre l'existence d'une fracture dans le monde. Alors que certaines nations, certains individus, augmentent leurs performances plus rapidement, d'autres restent largement en retrait  {\ref (Andrès et al., 2010)}. Cette fracture numérique semble particulièrement forte entre pays développés et pays en voie de développement, s'ajoutant ainsi à la liste des inégalités existantes entre le Nord et le Sud. Entre les pays en voie de développement également, notamment ceux d'Afrique, on souligne des disparités importantes. Par exemple, les pays du Maghreb et les pays d'Afrique Subsaharienne anglophone apparaissent les mieux dotés par rapport aux pays d'Afrique Sub Saharienne francophone (UIT, 2015).\par
Pourtant, il existe une vaste littérature qui explore les différences de diffusion des technologies entre les pays en mettant en évidence un éventail de facteurs socioéconomiques, politiques et culturels. C'est le cas des travaux de \hyperref[b23]{Madden et al. (2004)}; \hyperref[b1]{Beilock et Dimitrova (2003)}, qui montrent une corrélation positive entre le nombre des abonnés mobiles et le niveau de revenu par tête. Pour ces auteurs, le niveau de revenu est un facteur important de l'accès au réseau. D'autres travaux explorent également les déterminants de la diffusion de l'Internet et montrent que le degré de concurrence dans la fourniture de l'Internet contribue positivement à sa diffusion et le rôle des infrastructures (Oyelaran-Oyeyinka et Lal, 2005 ; Andrès et al., 2010). En outre, certaines études ont soulevé le rôle des régimes politiques dans la diffusion de l'Internet. On suppose souvent que l'Internet menacerait la survie des régimes autoritaires, et par conséquent, ces régimes auront tendance à contrôler son usage, ce qui conduirai à réduire son taux de pénétration par rapport aux régimes démocratiques \hyperref[b3]{(Bobrow, 1973 ;}\hyperref[b30]{O'Sullivan et al. 1983)}. En revanche, d'autres études ont plutôt tendance à identifier un avantage de la démocratie dans la diffusion de l'Internet \hyperref[b11]{(Evans, 1995 ;}\hyperref[b13]{Goldsmith et Wu, 2006 ;}\hyperref[b26]{Milner, 2006 ;}\hyperref[b35]{Stier, 2017)}. Cette situation montre que l'adoption des technologies de l'information et de la communication (TIC) est un processus complexe qui nécessite un grand nombre d'hypothèses contradictoires et parfois fragiles.\par
En Afrique, parent pauvre de l'Internet, des études n'ont pas encore fait l'objet d'une discussion approfondie mettant en évidence le rôle des facteurs institutionnels sur l'explication de la fracture numérique. Les seuls travaux sur le continent à la limite de nos connaissances sont ceux de \hyperref[b8]{Conte (2000)}, de Safoulanitou, (2014), de Tamokwoé, (2013), et de Oyelaran-Oyeyinka et Lal, (2005) qui mettent en évidence le rôle des facteurs socioculturels et des facteurs socioéconomiques ainsi que l'importance vitale de l'infrastructure des télécommunications dans l'adoption des TICs. Par conséquent, notre étude vise à enrichir les débats sur le plan conceptuel en proposant de nouveaux déterminants de la fracture numérique, notamment les determinants institutionnels. En outre, les études antérieures ont dû faire face à des difficultés économétriques qui ont rendu difficile l'interprétation des résultats. Ainsi, cet article vise à combler ce gap de la littérature en estimant le rôle des de l'adoption du numérique en Afrique.\par
Notre cadre théorique prend appui sur l'économie institutionnelle. Selon North, « Les institutions sont les contraintes établies par les hommes qui structurent les interactions humaines. Elles se composent des contraintes formelles (comme les règles, les lois, les constitutions), de contraintes informelles (comme les normes de comportement, des conventions, des codes de conduite imposés) et des caractéristiques de leur application » \hyperref[b29]{(North, 1994)}. Partant de cette définition, on se souvient que le développement des moyens de communication de masse tels que le système postal, le télégramme, le journal, le téléphone, la télévision et maintenant l'Internet s'est produit non seulement dans un contexte économique ou réglementaire mais aussi politique. Par exemple, l'examen de la littérature montre que, l'initiative de créer et de diffuser l'Internet est une oeuvre du Président Eisenhower en 1958, qui fut d'abord la propriété exclusive du Département de la Défense des USA pendant un moment avant d'être rendue publique vers les années 1970. Par ailleurs, dans le cas de la politique des télécommunications, les fournisseurs de services Internet dépendent d'un contexte institutionnel apaisant, d'une réglementation fiable, du financement de l'Etat ainsi que de la fourniture de biens publics tels que la sécurité publique et la préservation des droits de propriété afin de poursuivre leurs activités commerciaux \hyperref[b11]{(Evans, 1995 ;}\hyperref[b13]{Goldsmith \& Wu, 2006 ;}\hyperref[b26]{Milner, 2006)}. Par conséquent, nous soutenons que pendant la diffusion mondiale des nouveaux outils du numérique, à une époque où plus de la moitié de la population mondiale utilise déjà le web, le système politique qui prévaut dans une société donnée exerce une influence exogène sur le développement de l'Internet  {\ref (Norris, 2001;} {\ref Guillén et Suàrez, 2005)}. Afin de tester cette hypothèse en Afrique, nous avons adopté les données des 54 pays africains extraites des différents rapports de l'union internationale des télécommunications (UIT), de la banque mondiale (World Devolpment Indicator (WDI)), et de Freedom House. La période de l'étude est de 2015 à 2016. La méthode d'estimation est celle des moindres carrés ordinaires (MCO).\par
Ainsi, à la suite de cette section introductive, dans la seconde section, nous présentons la revue de la littérature. Dans la troisième section, nous présenterons la méthodologie et la description des variables. Les résultats de l'analyse sont présentés dans la quatrième section et en fin la conclusion dans la cinquième section. 
\section[{II.}]{II.} 
\section[{Revue de la Littérature}]{Revue de la Littérature}\par
Il existe une vaste littérature qui explore les différences de diffusion des technologies entre les pays. La majorité des travaux empiriques sur la diffusion technologique se concentrent sur l'identification des variables qui peuvent expliquer les différences du processus de cette diffusion. Par exemple, \hyperref[b15]{Gort et Klepper (1982)}  En effet, comme l'a souligné \hyperref[b3]{Bobrow (1973)}, les politiciens et les régimes politiques peuvent façonner divers aspects du processus de communication de masse, notamment le contenu des messages, le personnel des médias et la disponibilité de la production médiatique (O'  {\ref Sullivan et al., 1983)}. Notre argument est que les régimes politiques démocratiques permettent une croissance plus rapide de l'Internet que les régimes autoritaires ou totalitaires. En effet, les analyses de la qualité du système politique sur l'utilisation de l'Internet commencent par observer que les médias diffèrent selon le type de communication de masse, comme l'affirment les spécialistes de la communication \hyperref[b21]{(Lorimer, 2002)}. Tout d'abord, la communication de masse centralisée implique la diffusion des informations ou de divertissements à de larges audiences de manière à ce qu'il soit relativement facile pour l'expéditeur de contrôler et/ou de supprimer les contenus. Des médias aussi divers que la radio, la télévision, les journaux, les magazines, les sites, les blogs, les livres, la musique enregistrée et la publicité ont tendance à permettre ce type de communication, cependant, les récents progrès technologiques ont réduit la capacité de censurer l'expéditeur. Deuxièmement, la communication de masse décentralisée des informations et des divertissements est possible avec des médias comme le téléphone, le courrier électronique ou le web, en permettant à l'utilisateur de prendre des initiatives et de choisir les informations qu'il souhaite recevoir. Troisièmement, la communication de masse est l'échange qui a lieu entre des individus ou des groupes, de leur propre initiative, par des canaux accessibles au public, parfois réglementés par l'Etat comme le téléphone, le système de courrier, la radio et le courrier électronique, les salons de discussion et autres moyens de communication \hyperref[b21]{(Lorimer, 2002)}.\par
Les médias qui permettent une communication de masse décentralisée (c'est-à-dire que l'utilisateur exerce un pouvoir discrétionnaire sur l'accès à l'information) ou une communication publique de masse (c'est-à-dire les échanges entre des individus et des groupes sont possibles) compromettent l'efficacité des régimes totalitaires en permettant aux citoyens de sécuriser leurs propres informations, et de communiquer entre eux et éventuellement d'interagir politiquement \hyperref[b3]{(Bobrow 1973 ;} {\ref Norris, 2001)}. Par exemple, l'Internet aurait joué un grand rôle dans le printemps Arabe, en permettant aux citoyens de se faire entendre et d'échapper aux censures étatiques.\par
Ces deux types de médias posent une menace pour le monopole de la production, du stockage, de la diffusion et communication que les régimes autoritaires et totalitaires cherchent à établir et à maintenir. Dans les pays démocratiques, bien que les groupes de médias en soient venus à façonner l'information disponible sur Internet \hyperref[b24]{(McChesney, 2000;}\hyperref[b27]{Mosco et Foster, 2001)}, les utilisateurs ont encore beaucoup plus d'autonomie que dans les pays autoritaires ou totalitaires. En plus, dans les pays démocratiques, la libre circulation de l'information se présente comme un moyen de redonner à l'individu des capacités d'action, en favorisant la liberté d'expression, la diffusion des connaissances, la libre entreprise, la création et l'innovation \hyperref[b22]{(Loveluck, 2015)}.\par
Par ailleurs, la diffusion de l'Internet est élevée lorsque les gouvernements et les acteurs économiques fournissent une infrastructure suffisante et que les citoyens sont capables et désireux d'utiliser ces services \hyperref[b35]{(Stier, 2017)} Les Déterminants Institutionnels de L'adoption du Numérique en Afrique transaction, notamment à travers l'action rapide à l'information. En plus, l'économie de l'Internet stimule elle-même de nouvelles innovations et crée des boucles de rétroaction positives, grâce aux économies d'échelle. Pourtant, tout ceci n'est possible que dans un pays où les citoyens sont rassurés de la confidentialité de leurs informations et du respect de leurs droits et libertés fondamentaux. 
\section[{III.}]{III.} 
\section[{Méthodologie a) Données}]{Méthodologie a) Données}\par
Dans sa conception la plus large, le numérique n'est pas aisément chiffrable. Dans la littérature, il est associé aux nombres d'abonnés mobiles \hyperref[b23]{(Madden et al., 2004;}\hyperref[b1]{Beilock et Dimitrova, 2003)}. Cependant, cet indicateur peut avoir des insuffisances. Pour preuve, l'estimation du nombre d'utilisateurs actifs de téléphonie mobile varie fortement selon les opérateurs \hyperref[b8]{(Conte, 2000)}.\par
Dans le cadre de cette étude, nous utilisons le taux de pénétration de l'Internet par pays comme métrique de l'adoption du numérique.  {\ref Le}    
\section[{Résultats a) Quelques statistiques descriptives}]{Résultats a) Quelques statistiques descriptives}\par
L'observation de la distribution de l'Internet montre des disparités régionales très accentuées (tableau 2). Le Maghreb (Algérie, 42\% ; Tunisie 50\% ; Maroc 58\%), et la plupart des pays d'Afrique Subsaharienne anglophone (Ghana 35\% ; Nigéria 47,7\% ; Kenya 89,4\%) apparaissent les mieux dotés par rapport à l'Afrique francophone (RCA 4.8\%, Tchad 5\%, Benin 12\%). Cette tendance peut être imputable au niveau de développement des pays, notamment sur le plan des infrastructures. Pour qu'une couche importante de la population profite de la connexion au réseau, les infrastructures urbaines et de télécommunication doivent connaître une « nette amélioration ». Face à l'augmentation des besoins en capacité de réseau et en fréquences à assigner à l'utilisation de l'Internet, les infrastructures fixes sont primordiales pour faciliter le trafic et favoriser une utilisation plus rationnelle des fréquences disponibles. Par conséquent, les responsables des politiques publiques dans les pays en Afrique Sub saharienne devraient expérimenter de nouveaux systèmes d'attribution de licences afin d'accroître l'efficience de l'utilisation de l'Internet. La structure des données confirme également la présomption selon laquelle, le développement des réseaux de télécommunication est associé aux libertés fondamentales. On voit bien que les pays les plus démocratiques comme le Ghana, l'Afrique du Sud, le Sénégal sont mieux dotés.\par
Les statistiques descriptives des différentes variables sont présentées dans le tableau 3. La structure des données, explique qu'un peu plus de 27\% en moyenne de la population africaine est connectée à l'Internet (tableau 3). Mais, ce qui convient de relever est que, l'écart type reste assez important. Malgré la baisse des coûts mondiaux de télécommunication, et la prolifération des serveurs, l'accès à l'Internet reste relativement faible dans la plupart des pays d'Afrique francophone (89,4\% de la population connectées au Kenya, 62\% à Maurice, contre 1,3\% en Erythrée, 4,8\% en RCA et 5\% au Tchad). Le tableau 3 présente des statistiques particulièrement intéressantes sur le niveau de vie. Il en ressort que le PIB par tête est d'environ 4 440 avec un écart type considérable (786,8286). Cette forte variation du niveau de vie rend compte des disparités de développement entre les pays africains. Lorsqu'on regarde les données relatives au taux d'alphabétisation, un peu plus de 65\% de la population africaine savent lire et écrire (tableau 3). Or, il est évident que les technologies de l'information et de la communication seraient plus exigeantes en qualification que les technologies des générations précédentes. L'adoption des TICs, implique non seulement l'augmentation de la demande des ingénieurs et des techniciens spécialisés, mais aussi des compétences numériques, un minimum de capacité cognitive de la part des usagers. Ce faible taux d'alphabétisation peut expliquer le retard de l'Afrique dans la société de l'information, face à l'Europe ou l'Amérique où le taux d'alphabétisation semble beaucoup plus élevé.  Nous étudions maintenant comment les variables indépendantes sont inter corrélées au taux de pénétration d'Internet (tableau 4). De fait, la structure des données confirme une corrélation négative et statistiquement significative entre les libertés civiles et l'accès à Internet (corrélation de Pearson= -0,337 et p=0,003). Pour ce qui est des droits politiques, nous avons également une corrélation négative, mais pas significative (corrélation de Pearson= -,233 et p=0,090). D'autres résultats intéressants qui se dégagent de nos analyses concernent la forte corrélation binaire entre la pénétration d'Internet et le taux d'alphabétisation (corrélation de Pearson = 0,458 et p=0,001). Toutefois, puisque la corrélation signifie pas la causalité, la prochaine section présente les résultats économétriques, liés à la vérification empirique de la corrélation linéaire entre les facteurs institutionnels, socioculturels et économiques sur l'accès au réseau. 
\section[{b) Résultats économétriques}]{b) Résultats économétriques}\par
Les estimations économétriques qui permettent d'isoler les effets économiques, socioculturels et sociopolitiques sur le développement de l'économie numérique en Afrique sont présentées dans le tableau 5. Il ressort que tous les coefficients ont les signes attendus pour une telle régression. Un deuxième constat qui se dégage des résultats est le fait que toutes les variables introduites dans le modèle sont significatives. Ce qui conforte ainsi les théories économiques développées dans la littérature. Notamment, le retard de l'Afrique dans la société de l'information est principalement expliqué par le faible taux d'alphabétisation, la langue d'accès à l'Internet, les libertés fondamentales (libertés civiles et droits politiques), et enfin le pouvoir d'achat des populations.\par
En effet, nous trouvons que la liberté politique constitue une variable pouvant améliorer le taux de couverture d'Internet dans les pays africains. En effet, avec une élasticité de 0,22, la liberté politique contribue au développement d'Internet dans les pays africains. Ce résultat est en accord avec les études antérieures. En effet, l'Internet fournit un volume de ressources sans précédent au service des personnes qui souhaitent accéder à l'information et au savoir; ceci en offrant de nouvelles opportunités d'expression et de participation à la vie politique où que l'on soit. Ceci implique que le libéralisme informationnel contribuerait à réduire le fossé numérique et à faciliter l'entrée des pays africains dans la société de l'information.  {\ref Dans}   \hyperref[b1]{Beilock et Dimitrova (2003)} qui mettent en avant un lien positif entre l'usage des TICs et le niveau de vie. Par ailleurs, ce résultat nous semble intéressant dans la mesure où pour certains pays africains, plus de la moitié de la population vit avec moins de deux dollars par jour.\par
V. 
\section[{Conclusion}]{Conclusion}\par
Nous avons posé dans cet article la problématique des déterminants de l'adoption du numérique en mettant l'accent sur les déterminants institutionnels. En effet, la diffusion des TICs et de l'Internet en particulier, ont marqué les esprits ces dernières décennies par l'accélération de leur rythme et l'ampleur de leur généralisation. Cette situation à laquelle s'ajoute une concurrence fulgurante dans le développement mondial des chaines de valeur, apparait comme un défi que les pays en voie de développement se doivent de relever à défaut de se faire exclure de la mondialisation des économies. L'argument sous-jacent à notre démarche était que, les régimes politiques démocratiques permettent une croissance plus rapide de l'Internet que les régimes autoritaires ou totalitaires. Les données sont collectées à partir de plusieurs bases de données, notamment de l'UIT, du WDI, de Freedom House. La mise en oeuvre d'une régression linéaire par la méthode des MCO nous a permis de déboucher sur des résultats suivants. Notamment, nous trouvons que la fracture numérique observée en Afrique et le retard sont principalement expliqués par les libertés fondamentales (libertés civiles et droits politiques). Cependant, le rôle des facteurs tels que le taux d'alphabétisation, la langue d'accès à l'internet, et le pouvoir d'achat des populations n'est pas indéniable comme cela a été montré dans les études antérieures. Ces résultats suggèrent que, les pouvoirs publics devraient faire des efforts concernant les libertés fondamentales (libertés politiques et libertés civiles), car l'internet offre des opportunités d'innovation, de création d'entreprise et de lutte contre la pauvreté. Ils devraient aussi faire des efforts concernant l'amélioration du pouvoir d'achat des populations, afin que ces dernières améliorent leur consommation des données. Ceci passe par l'amélioration de la qualité du capital humain et des compétences technologiques. Quoi que cet article présente un intérêt, il aurait été intéressant d'appréhender le rôle des institutions sur l'adoption du numérique dans une perspective dynamique.    \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.45023860021208906\textwidth}P{0.11402439024390244\textwidth}P{0.2456256627783669\textwidth}P{0.04011134676564156\textwidth}}
\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Tableau 1: Description des variables de l'étude}\\
Variables\tabcellsep Description\tabcellsep \tabcellsep Source\\
TPI\textunderscore \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Taux de pénétration d'Internet en \% de la population}\tabcellsep UIT, 2016\\
Civil\textunderscore liberty\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Libertés civiles}\tabcellsep Freedom House\\
Political\textunderscore right\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Libertés politiques}\tabcellsep Freedom house\\
Letteraty\textunderscore rate\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{\% de la population sachant lire et écrire}\tabcellsep Rapports UNESCO\\
GDP\textunderscore percapita\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Revenu par habitant}\tabcellsep WDI, 2016\\
Langage\textunderscore \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Dummy, 1 si le pays est anglophone et 0 si non}\tabcellsep construction des auteurs\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Source: construction des auteurs}\\
\multicolumn{2}{l}{Nous avons distingué trois variables de}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{b) Spécification économétrique}\\
\multicolumn{2}{l}{contrôles choisies sur la base de la littérature}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{L'objectif de la recherche empirique est de}\\
\multicolumn{2}{l}{précédente. Les données relatives aux taux}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{déterminer les variables qui contribuent à expliquer le}\\
\multicolumn{2}{l}{d'alphabétisation (Literaty\textunderscore rate), collectées à partir des}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{taux de pénétration de l'Internet en Afrique. A présent}\\
\multicolumn{2}{l}{rapports de l'UNESCO (rapport 2011 du PNUD). La}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{que nous connaissons l'ensemble des variables qui}\\
\multicolumn{2}{l}{variable GDP\textunderscore percapita représente les estimations de la}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{interviendront dans notre étude, nous pouvons}\\
\multicolumn{2}{l}{Banque mondiale (WDI) de la variation du PIB réel. Et}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{envisager la construction du modèle empirique suivant:}\\
\multicolumn{2}{l}{enfin, la variable Langage, une variable binaire qui prend}\tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{la valeur 1 si le pays est d'obédience anglophone et 0 si}\tabcellsep \\
autre.\tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{log ??????\textunderscore  = Où les i représentent les paramètres à estimer}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{les moindres carrés ordinaires est couramment utilisée}\\
\multicolumn{2}{l}{et i le vecteur du terme d'erreur. La variable dépendante}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{dans ce champ de recherche, notamment pour}\\
\multicolumn{2}{l}{étant quantitative, nous avons choisi d'estimer par la}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{déterminer comment l'Internet affecte la démocratie}\\
\multicolumn{2}{l}{méthode des moindres carrés ordinaires. Ce choix}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(Kedzie, 1997; Best et Wade, 2009).}\\
\multicolumn{2}{l}{s'explique principalement par le fait que ce type de}\tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{modèle est assez simple à appliquer. La régression par}\tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_0}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{2} \par 
\begin{longtable}{P{0.07030075187969924\textwidth}P{0.2671428571428571\textwidth}P{0.1137593984962406\textwidth}P{0.2275187969924812\textwidth}P{0.11248120300751878\textwidth}P{0.05879699248120301\textwidth}}
\tabcellsep States\tabcellsep Network Access*\tabcellsep States\tabcellsep Network Access*\tabcellsep \\
1\tabcellsep Alegria\tabcellsep 45.2\tabcellsep Madagascar\tabcellsep 5.1\tabcellsep 28\\
2\tabcellsep Angola\tabcellsep 22.3\tabcellsep Malawi\tabcellsep 9.6\tabcellsep 29\\
3\tabcellsep Benin\tabcellsep 12\tabcellsep Mali\tabcellsep 11.8\tabcellsep 30\\
4\tabcellsep Botswana\tabcellsep 39.4\tabcellsep Mauritania\tabcellsep 18\tabcellsep 31\\
5\tabcellsep Burkina Fasso\tabcellsep 14\tabcellsep Mauritius\tabcellsep 62.7\tabcellsep 32\\
6\tabcellsep Burundi\tabcellsep 5.2\tabcellsep Morocco\tabcellsep 58.3\tabcellsep 33\\
7\tabcellsep Cabo Verde\tabcellsep 48.2\tabcellsep Mozambique\tabcellsep 17.5\tabcellsep 34\\
8\tabcellsep Cameroon\tabcellsep 25\tabcellsep Namibia\tabcellsep 31\tabcellsep 35\\
9\tabcellsep Chad\tabcellsep 5\tabcellsep Niger\tabcellsep 4.3\tabcellsep 36\\
10\tabcellsep Comoros\tabcellsep 7.3\tabcellsep Nigeria\tabcellsep 47.7\tabcellsep 37\\
11\tabcellsep CDR\tabcellsep 6.2\tabcellsep RCA\tabcellsep 4.8\tabcellsep 38\\
12\tabcellsep Congo, Rep,\tabcellsep 8.2\tabcellsep Rwanda\tabcellsep 30.6\tabcellsep 39\\
13\tabcellsep Cote d'ivoire\tabcellsep 26.5\tabcellsep Sao Tome\tabcellsep 50.4\tabcellsep 40\\
14\tabcellsep Djibuti\tabcellsep 19.8\tabcellsep Senegal\tabcellsep 25.7\tabcellsep 41\\
15\tabcellsep Egypt,\tabcellsep 39.2\tabcellsep Seychelles\tabcellsep 56.5\tabcellsep 42\\
\multicolumn{2}{l}{16 Equatorial Guinea}\tabcellsep 23.8\tabcellsep Sierra\tabcellsep 11.8\tabcellsep 43\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep Leonne\tabcellsep \tabcellsep \\
17\tabcellsep Eritrea\tabcellsep 1.3\tabcellsep Somalia\tabcellsep 7.9\tabcellsep 44\\
18\tabcellsep Ethiopia\tabcellsep 15.4\tabcellsep South Africa\tabcellsep 54\tabcellsep 45\\
19\tabcellsep Gabon\tabcellsep 48.1\tabcellsep South Sudan\tabcellsep 16.6\tabcellsep 46\\
20\tabcellsep Gambia,\tabcellsep 18.8\tabcellsep Sudan\tabcellsep 28\tabcellsep 47\\
21\tabcellsep Ghana\tabcellsep 34.7\tabcellsep Swaziland\tabcellsep 33\tabcellsep 48\\
22\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Guinea 13 Guinea-Bisseau 9.8 Tanzania 4.3 Togo 11.3}\tabcellsep 50\\
24\tabcellsep Kenya\tabcellsep 89.4\tabcellsep Tunisia\tabcellsep 50.9\tabcellsep 51\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_1}Tableau 2 :}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{3} \par 
\begin{longtable}{P{0.005241521068859198\textwidth}P{0.5730729701952724\textwidth}P{0.06901336073997943\textwidth}P{0.03057553956834532\textwidth}P{0.13365878725590957\textwidth}P{0.027081192189105856\textwidth}P{0.00960945529290853\textwidth}P{0.0017471736896197327\textwidth}}
\tabcellsep Variables\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Observation}\tabcellsep Mean\tabcellsep Std. Err.\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep TPI \textunderscore \tabcellsep 54\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{27.69583 4.247678}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Facteurs géopolitiques}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Political\textunderscore right\tabcellsep 54\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{4.431818 .2860346}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Civil\textunderscore liberty\tabcellsep 54\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{3.583333 .2077891}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Facteurs socioculturels}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Letteraty\textunderscore rate\tabcellsep 54\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{65.59583 3.999187}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Langage\textunderscore \tabcellsep 54\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{.4583333 .1038946}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Facteurs économiques}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep GDP\textunderscore percapita*\tabcellsep 54\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{4439.774 786.8286}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Bandwidth\tabcellsep 54\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{53.38421 38.60074}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Note: *en parité du pouvoir d'achat (prix courant en dollar américain)}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Sources: à partir des données de l'UIT, WDI, Freedom House et UNESCO}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Tableau 4: Analyse bivariée (Corrélations)}\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \tabcellsep 1\tabcellsep 2\tabcellsep 3\tabcellsep 4\tabcellsep 5\tabcellsep 6\\
1\tabcellsep Corrélation de Pearson\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Sig. (bilatérale)\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
2\tabcellsep Corrélation de Pearson\tabcellsep ,284 *\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Sig. (bilatérale)\tabcellsep ,043\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
3\tabcellsep Corrélation de Pearson\tabcellsep ,458 **\tabcellsep ,251\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Sig. (bilatérale)\tabcellsep ,001\tabcellsep ,075\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
4\tabcellsep Corrélation de Pearson\tabcellsep -,233\tabcellsep ,076\tabcellsep -,191\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep Sig. (bilatérale)\tabcellsep ,090\tabcellsep ,594\tabcellsep ,166\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
5\tabcellsep Corrélation de Pearson\tabcellsep -,337 *\tabcellsep ,081\tabcellsep -,206\tabcellsep ,912 **\tabcellsep 1\tabcellsep \\
\tabcellsep Sig. (bilatérale)\tabcellsep ,053\tabcellsep ,573\tabcellsep ,135\tabcellsep ,000\tabcellsep \tabcellsep \\
6\tabcellsep Corrélation de Pearson\tabcellsep ,386 **\tabcellsep -,045\tabcellsep ,336 *\tabcellsep -,256\tabcellsep -,245\tabcellsep 1\\
\tabcellsep Sig. (bilatérale)\tabcellsep ,004\tabcellsep ,754\tabcellsep ,013\tabcellsep ,062\tabcellsep ,074\tabcellsep \end{longtable} \par
  {\small\itshape [Note: * La corrélation est significative au niveau 0.05 (bilatéral), **. La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral).]} 
\caption{\label{tab_2}Tableau 3 :}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.20925381903642773\textwidth}P{0.5962984723854289\textwidth}P{0.021474735605170388\textwidth}P{0.022972972972972974\textwidth}}
\multicolumn{4}{l}{Les Déterminants Institutionnels de L'adoption du Numérique en Afrique}\\
\multicolumn{4}{l}{Tableau 5: Régression des déterminants de l'adoption du numérique par les MCO}\\
VARIABLES\tabcellsep Coeff\tabcellsep Stand. Err\tabcellsep P>|t|\\
Political\textunderscore right\tabcellsep 0.222*\tabcellsep 0.116\tabcellsep 0.062\\
Civil\textunderscore liberty\tabcellsep -0.360**\tabcellsep 0.146\tabcellsep 0.017\\
Letteraty\textunderscore rate (log)\tabcellsep 0.869***\tabcellsep 0.304\tabcellsep 0.006\\
Langage\textunderscore \tabcellsep 0.416**\tabcellsep 0.206\tabcellsep 0.050\\
GDP\textunderscore percapita (log)\tabcellsep 0.0671*\tabcellsep 0.0361\tabcellsep 0.070\\
Constant\tabcellsep -0.776\tabcellsep 1.232\tabcellsep 0.532\\
Observations\tabcellsep 54\tabcellsep 54\tabcellsep \\
R-squared\tabcellsep 0.438\tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1}\tabcellsep \tabcellsep \\
Year 2020\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep Ce résultat\\
\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{explique que la réduction de la fracture numérique}\\
\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{passe aussi par une amélioration du capital intellectuel}\\
( E )\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{(Hargittai, 2002; DiMaggio et al, 2004) et par ricochet des compétences numériques. Ces compétences}\\
Global Journal of Human Social Science -\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{numériques font référence entre autres aux facteurs comme la langue et qui soulève des préoccupations géostratégiques, et d'intelligence économique pour les pays africains. Toutefois, il est difficile de concevoir que la langue soit considérée comme une barrière à l'accès à l'Internet, notamment avec la prolifération des logiciels de traduction en ligne. Néanmoins, nos résultats montrent que la langue anglaise constitue un avantage comparatif pour les natifs anglophones en raison d'une grande quantité d'informations en langue anglaise sur le Web. En plus, les américains Google et Yahoo détiennent un quasi-monopole sur les moteurs de recherche. La plupart des interfaces et des logiciels en ligne ont un fort contenu en anglais. Par conséquent, pour faciliter l'adoption du numérique dans l'économie, les gouvernements doivent instituer des formations pour}\\
\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{élever le niveau moyen d'éducation et améliorer les}\\
\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{aptitudes en anglais.}\tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_3}}\end{figure}
 		 		\backmatter  			  				\begin{bibitemlist}{1}
\bibitem[Madden et al. ()]{b23}\label{b23} 	 		‘A dynamic model of mobile telephony subscription incorporating a network effect’.  		 			G Madden 		,  		 			G Coble-Neal 		,  		 			B Dalzell 		.  	 	 		\textit{Telecommunications Policy}  		2004. 28  (2)  p. .  	 
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