Cloud computing et la décision : déterminants, modélisation et impacts

Cloud Computing and Decision-Making : Determinants, Modelling and Impacts

• Auteur / Autrice : Xiaolin Cheng
• Direction : Ahmed Bounfour
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 20/11/2017
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'Homme et de la société (Sceaux, Hauts-de-Seine ; 2015-2020)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Réseaux, innovation, territoires et mondialisation (Sceaux, Haut-de-Seine)
• Jury : Président / Présidente : Aurélie Dudézert
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ahmed Bounfour, Aurélie Dudézert, Rolande Marciniak, Thomas J. Housel
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rolande Marciniak, Thomas J. Housel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Innovation

Prise de décision

Qualité de service

Informatique dans les nuages

Mots clés libres

Cloud computing

Fournisseurs de cloud

L'adoption de cloud

Facteurs de la décision

Cloud computing

Cloud providers

Cloud adoption

Decision factors

Résumé

Cette thèse cherche à traiter des sujets de l’adoption de cloud et la décision de cloud. Elle analyse des déterminants de l’adoption, discute des services de cloud et compare des fournisseurs de cloud. Cloud computing a des dimensions à la fois techniques et organisationnelles. Jusqu’à présent, la dimension organisationnelle a reçu peu d’attention, et cloud computing a été essentiellement considéré d’un point de vue technique. Cependant, la “cloudification” des systèmes d’information pose de nombreuses questions économiques et managériales qui doivent être évaluées. Il est donc important d’enrichir notre compréhension des phénomènes liés à la "virtualization" de l’information, à travers un examen de leurs caractéristiques multidimensionnelles. En général, cette thèse démontre que l’utilité perçue, la facilité d’utilisation perçue, la complexité et la compatibilité sont des facteurs clés de l’adoption du cloud, le savoir-faire informatique joue également un rôle important dans le processus de la décision ; la plupart des petits fournisseurs de cloud ont des performances plus stables et plus performantes que les grands fournisseurs de cloud, la performance du processeur ayant un impact significatif sur le prix. Cette thèse contribue beaucoup aux dimensions théoriques et managériales de la recherche sur cloud, mais il y a plus de travail de recherche à faire du point de vue de l’adoption de cloud et de la prise de décision dans le cloud. La recherche future se concentrera sur les limites de la recherche.

This dissertation addresses cloud computing adoption and decision-making issues. It analyzes adoption determinants, discusses cloud services, and compares cloud providers. Cloud computing has both technical and organizational dimensions. Until recently the organizational dimension has received little attention, and cloud computing has essentially been considered from a technical perspective. However, the "cloudification" of information systems poses many economic and managerial questions that need to be evaluated. It is therefore important to enrich our understanding of phenomena related to the "virtualization" of information, through an examination of their multidimensional characteristics. Overall, this dissertation finds that perceived usefulness, perceived ease of use, complexity and compatibility are key factors for cloud adoption, It know-how plays also an important role in the decision process; most small cloud providers have more stable and better computing performance than large cloud providers, the performance of CPU impact price significantly. This dissertation contributes a lot to the theoretical and managerial dimensions of cloud computing research, however, there exists more research work to do as the aforementioned research limitations from the perspective of cloud adoption and cloud decision-making. Future research will focus on the limitions of the research.