Prédire l'utilisation d'une nouvelle technologie : le cas des Systèmes de Transports Intelligents Coopératifs

Predicting the use of new technology : the Cooperative Intelligent Transports Systems

• Auteur / Autrice : Marlene Bel
• Direction : Pascal Pansu, Alain Somat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'education
• Date : Soutenance le 15/12/2016
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences de l'homme, du politique et du territoire (Grenoble ; 2001-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche sur les apprentissages en contexte (Grenoble, Isère, France ; 1987-....)
• Jury : Président / Présidente : Michel Dubois
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Valérie Fointiat, Yves Page, Michèle Moessinger
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Marquet, Thierry Meyer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Appropriation (psychologie)

Prédiction (psychologie)

Société

Technologie

Systèmes de transport intelligent

Mots clés libres

Prédiction comportementale

Acceptabilité des technologies

Attitudes

Intention comportementale

Comportement

Activité de conduite automobile

Behavioural prediction

Technology acceptance

Attitudes

Behavioural intention

Behaviour

Activity of driving

Résumé

Cette thèse a pour objet d’étude la prédiction de l’utilisation d’une technologie encore inconnue des utilisateurs ; c’est-à-dire une technologie que ces derniers n’ont pas encore eu l’occasion de mettre en pratique et de facto pour laquelle ils n’ont pas de représentation. Trois objectifs sont poursuivis dans ce travail. Le premier est la construction d’un modèle prédictif de l’intention comportementale d’utiliser les systèmes de transports intelligents coopératifs inconnus en convoquant les deux cadres théoriques que sont l’acceptabilité des technologies (e.g., Venkatesh et Bala, 2008) et la prédiction comportementale (Ajzen, 1991 ; Ajzen et Fishbein, 1973). L’un, focalisé sur le jugement de l’individu sur l’objet, implique la connaissance de cet objet. L’expérience antérieure et les attitudes envers des objets génériques et spécifiques connus proches de l’objet dont on souhaite prédire l’utilisation ont composé la première partie (A) du modèle. L’autre, focalisé sur le jugement de l’individu sur l’utilisation de l’objet autorise les individus à se projeter quant à la valeur attendue de l’utilisation et aux attentes sur les conséquences de cette utilisation (i.e., les origines des attitudes), à la pression de leurs proches et au contrôle qu’ils perçoivent de l’utilisation de la technologie inconnue. Ces déterminants ont composé la seconde partie (B) du modèle. Le deuxième objectif vise à tester, au cours d’une première étude, la structure factorielle de deux questionnaires relatifs à ces deux cadres théoriques A et B. Les résultats nous ont conduits à retenir un modèle en sept facteurs afin de le tester au cours d’une deuxième étude. Les résultats ont montré que l’expérience antérieure avec des objets génériques connus prédisait indirectement l’intention d’utiliser l’objet inconnu via une médiation par les attitudes envers les objets génériques, l’expérience antérieure avec les objets spécifiques et la valeur / attentes à l’égard de l’utilisation de l’objet inconnu. Les résultats ont également montré l’influence indirecte de la norme subjective et du contrôle anticipé de l’utilisation de l’objet sur l’intention via une médiation, là encore, par la valeur / attentes à l’égard de l’utilisation de l’objet inconnu. Le troisième objectif vise à relier l’intention d’utilisation avec l’utilisation réelle des systèmes de transports intelligents coopératifs en situation de conduite automobile. Ces derniers résultats, bien que ténus, ont montré que l’on pouvait réaliser cette prédiction lorsque les situations de conduite étaient adaptées à l’utilisation de la technologie (e.g., Theeuwes, 1993).Mots-clés: prédiction comportementale; acceptabilité des technologies; attitudes; intention comportementale ; comportement ; activité de conduite automobile.

This thesis focuses on the prediction of the use of an unknown technology; that is to say the users did not have yet the opportunity to practice this technology, so they still have no representation of this technology. Three objectives are pursued in this work. The first one is the construction of a predictive model of the behavioural intention to use the unknown cooperative intelligent transport systems by convening the two theoretical frameworks which are the acceptability of the technologies (e.g., Venkatesh & Bala, 2008) and the behavioural prediction (Ajzen, 1991; Ajzen & Fishbein, 1973). One of them, focused on the judgment of individuals onto the object, implies the knowledge of this object. Hence the first part (A) of the model is based on past behaviours and attitudes towards generic and specific known objects close to the one that we want to predict the use. The other one is focused on the judgment of individuals onto the use of the object. This enables individuals to project themselves regarding the expected behaviour value and the expectations of the results of using it (i.e., the attitudes’ determinants), and both the subjective norm and the perceived behavioural control of the use of this unknown technology. These determinants form the second part (B) of the model. The second objective aims at testing, in a first study, the factor structure of the two questionnaires A and B. The results led us to retain a model based on seven factors in order to test it in a second study. The results showed that past behaviours with known generic objects indirectly predicted the intention to use the unknown object via a mediation through attitudes towards generic objects, past behaviours with specific objects, expected behaviour value and expectations of the results of the use of the unknown technology. Also, the results showed an indirect influence of the subjective norm and the perceived behavioural control on the intention to use the unknown object via a mediation by the value / expectations regarding the use of the unknown object. The third objective aims at linking the intention with the actual use of cooperative intelligent transport systems in driving situations. These results, although tenuous, have shown that this prediction could be made when the driving situations were consistant with the use of the technology (Theeuwes, 1993).Keywords: behavioural prediction; technology acceptance; attitudes; behavioural intention; behaviour; activity of driving.