Modélisation probabiliste de l'influence des émotions sur l'acceptabilité des innovations

par Florian Loeser

Thèse de doctorat en Psychologie sociale et experimentale

Sous la direction de Anna Tcherkassof.

Le président du jury était Marc-Éric Bobillier-Chaumon.

Le jury était composé de Anna Tcherkassof, Pascal Pizelle.

Les rapporteurs étaient Marc-Éric Bobillier-Chaumon, Stéphanie Buisine.


  • Résumé

    Face au constat d’une forte probabilité d’échec au stade de commercialisation des produits innovants, être en mesure d’anticiper et d’expliquer leur acceptabilité avant même d’entreprendre leur développement représente un atout différenciant pour les entreprises. Les modèles d’acceptabilité proposés par la littérature scientifique permettent dans une certaine mesure d’identifier les facteurs ayant une influence significative sur les intentions d’usage à l’égard d’une innovation. De plus, les dernières extensions de ces modèles de référence accordent une place de plus en plus importante au rôle que peuvent jouer les affects dans l’acceptabilité des innovations. Ces modèles proposent néanmoins une conceptualisation relativement disparate et peu structurée des dimensions affectives. Face à ce constat, l’objectif de ces travaux consiste à étudier les relations entre les émotions et l’acceptabilité des innovations. Premièrement, les études 1, 2 et 3 permettront de démontrer en quoi les innovations sont perçues comme complexes et en quoi ceci peut constituer une entrave à leur adoption. Nous montrerons que cet effet est toutefois nuancé par la prise en compte de l’attitude à l’égard de l’innovation. Deuxièmement, les études 4, 5, 6 et 7 permettront d’étudier précisément les relations entre les composantes émotionnelles et l’acceptabilité des innovations. Enfin, nous procéderons à une analyse intégrative d’une partie des résultats en vue de proposer un modèle probabiliste des relations entre émotion et acceptabilité. Ce modèle, baptisé Eminosa®, offre la possibilité d’inférer les évaluations cognitives à partir d’une mesure des expériences subjectives et d’inférer l’acceptabilité d’une innovation à partir des évaluations cognitives ou des expériences subjectives. Les implications du modèle vis-à-vis de l’accompagnement à l’innovation donneront lieu à un ensemble de préconisations et de futures pistes de recherche.

  • Titre traduit

    Probabilistic modeling of the influence of emotions on innovations' acceptance


  • Résumé

    In response to a high failure rate in innovation projects, being able to anticipate and explain an innovation’s acceptance before its development is an interesting yet differentiating asset for companies. To some extent, acceptance models proposed in the literature allow identifying factors that have a significant influence on the intentions to use innovations. The latest extensions of these pioneer models show an increasing importance in considering the role of affects in the acceptance of innovations. However, these models propose a relatively disparate and unstructured conceptualization of emotional dimensions. In response to this issue, the objective of this work is to propose a framework for studying the relationships between emotions and acceptance of innovations. First, studies 1, 2 and 3 will demonstrate how innovations are perceived as complex and how this could be detrimental to their adoption. We will show that this effect is however qualified when taking the attitude towards innovation into account. Second, studies 4, 5, 6 and 7 will allow us to study precisely the relationships between emotional components and acceptance. Finally, an integrative analysis of some of the results is carried out in order to propose a probabilistic model of the relationships between emotion and acceptance. This model, named Eminosa®, offers three new possibilities: inferring the subjective experiences that an innovation generates by measuring cognitive appraisals, inferring cognitive appraisals by measuring subjective experiences, and finally inferring the acceptance of an innovation by measuring cognitive appraisals or subjective experiences. The implications of the model for the scientific literature and for the application perspectives in terms of innovation support will give rise to a set of recommendations.


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