Discussion

et les cons´equences r´eelles de son comportement. Au sens de la psychologie du consommateur, cela s’assimile au paradigme satisfaction/dissatisfaction.

Du point de vue d’une institution, plusieurs variables d´ecisionnelles sont disponibles [Jager, 2000, p. 114] : modifier la capacit´e d’une opportunit´e `a satifaire des motiva- tions, changer les ressources n´ecessaires pour une opportunit´e, changer les aptitudes des consumats eux-mˆemes, ou mˆeme changer les normes culturelles qui d´eterminent l’importance relative des besoins.

Apports

L’approche consumat ne porte pas `a proprement parler sur la diffusion d’innovations ; en r´ealit´e, elle a ´et´e ´etendue a posteriori `a des choix entre plusieurs produits. On ne peut donc pas ˆetre surpris de ne pas retrouver les facteurs explicatifs observ´es en diffusion d’innovation, tels que l’observabilit´e ou la compr´ehension de l’information, ni les variables d´ecisionnelles li´ees `a la communication. Ce mod`ele demeure toutefois extrˆemement instructif dans une d´emarche de mod´elisation de diffusion d’innovation. On note d’ailleurs qu’il inclut explicitement la comparaison sociale ou la recherche d’avis ext´erieur. Le probl`eme majeur de ce mod`ele semble ˆetre la multiplicit´e des param`etres, qui le rend sans doute difficile `a manipuler et/ou `a appliquer `a un cas r´eel.

Le mod`ele de consumat est bas´e sur une importante litt´erature en sciences humaines, jouant le rˆole de cadre int´egratif de nombreuses th´eories psychologiques et psychosociales g´en´eralement analys´ees ind´ependamment. Il constitue l’exemple type d’une simulation bas´ee sur des agents “cognitifs” [Perez et Batten, 2006]. Il est particuli`erement remarquable par son utilisation des motivations humaines [Perez et Batten, 2006, p. 40] ; l’ensemble des comportements est bas´e sur la satisfaction de besoins, qui r´esument les besoins physiologiques et psychosociaux. Par ailleurs, le mod`ele cognitif d´etermine la communication en fonction des motivations du consommateur.

Du point de vue du comportement du mod`ele lui-mˆeme, qui a ´et´e test´e dans son espace de param`etres, on constate sans surprise le fort impact du r´eseau social sur la dynamique collective [Janssen et Jager, 2003].

4.5

Discussion

4.5.1 Enseignements des mod`eles existants

Les mod`eles que nous avons parcourus, ind´ependamment de leurs objectifs et m´ethodes propres, convergent vers des constats similaires. Ces constats naissent tant de l’exp´erimentation avec les mod`eles que du processus de mod´elisation lui-mˆeme. Le fort impact de la structure des interactions est mis en ´evidence,

r´eseau, les simulations d’´epid´emie d’information que dans les mod`eles d’opinion. Des simulations multi-agents portant plus pr´ecis´ement sur la dynamique d’information sur des r´eseaux (par ex. [Cowan et Jonard, 2004], [Amblard et Deffuant, 2001] ou [Cointet et Roth, 2007b]) soulignent ´egalement la sensibilit´e de la dynamique collective au r´eseau, en insistant sur le besoin de structures d’interaction plus repr´esentatives [Cointet et Roth, 2007a]. Diverses simulations prouvent ´egalement que la prise en compte d’interactions plus ou moins fr´equentes sur ces r´eseaux conduisent `a des dynamiques diff´erentes (par exemple, en tenant compte des liens forts ou faibles [Goldenberg et al., 2001]). Il sera donc irr´ealiste de pr´etendre d´evelopper un mod`ele v´eritablement descriptif si l’on ne d´eveloppe pas une structure d’interaction plausible. S’il est difficile de mesurer les interactions r´eelles, il semble au moins pertinent de tenir compte des connaissances qualitatives issues lors des observations de terrain. Nous avons vu plus haut que les enquˆetes men´ees en diffusion d’innovations incluent maintenant des questions sociom´etriques afin de savoir quelles sont les sources d’influence d’un sujet. Le projet IMAGES d´emontre la transposition possible de ces connaissances en r´eseau d’interactions g´en´er´e de fa¸con ad hoc.

La n´ecessit´e d’inclure les variables d´ecisionnelles dans un mod`ele, afin que ce mod`ele soit utile. La critique du mod`ele de Bass porte essentiellement sur le manque de variables d´ecisionnelles ; les travaux r´ecents s’orientent d’ailleurs vers la prise en compte des variables li´ees au mix marketing. Il est int´eressant de noter qu’un mod`ele suffisamment descriptif inclut naturellement les variables d´ecisionnelles, car elles sont g´en´eralement ´egalement des variables explicatives ; ainsi, si le mod`ele de consumat ne semblait pas `a la base d´evelopp´e comme un outil d’aide `a la d´ecision, il permet de d´eterminer les strat´egies utilisables pour lancer une innovation.

Le manque de donn´ees constitue une limite importante au param´etrage et `a la va- lidation des mod`eles. Ce probl`eme a d´ej`a ´et´e identifi´e au niveau des mod`eles agr´egatifs qui d´etaillent les niveaux de connaissance dans la population. Il a ´egalement ´et´e soulign´e dans le projet IMAGES, le manque de connaissances sur les crit`eres de d´ecision, pourtant reconnus comme facteurs explicatifs, conduisant `

a leur suppression dans le mod`ele final (p. 80). Comme nous l’avions soulign´e dans la partie mod´elisation, il est donc important de s´electionner les indicateurs et param`etres du mod`ele, d`es sa conception, en tenant compte des donn´ees po- tentiellement disponibles (p. 2.3.2).

L’influence des param`etres initiaux est importante dans un ph´enom`ene de diffu- sion, la dynamique du mod`ele pouvant changer fortement pour une petite varia- tion de param`etre. Ces syst`emes peuvent ˆetre dits chaotiques, tout comme le sont les ph´enom`enes m´et´er´eologiques [Lorenz, 1996]. De fa¸con g´en´erale, les syst`emes sociaux sont consid´er´es comme chaotiques [Kiel et Elliott, 1997, Eve et al., 1997], notamment en psychologie sociale [Vallacher et Nowak, 1994]. Ce constat nous concerne `a deux points de vue. D’une part, un mod`ele d´eterministe de la dif- fusion d’innovations qui s’av`ererait instable ne le serait pas n´ecessairement par manque de connaissance, mais refl`eterait au contraire la r´ealit´e. D’autre part,

4.5. DISCUSSION 85 un mod`ele visant `a ˆetre pr´edictif ne pourrait l’ˆetre qu’en disposant de donn´ees tr`es pr´ecises sur l’´etat initial du syst`eme social ; or ces donn´ees seront probable- ment impossibles `a collecter, non seulement par l’impossibilit´e de collecter des informations sur tous les individus et leurs interactions, mais aussi parce que des donn´ees telles que les croyances inconscientes ou les besoins latents sont difficiles `

a identifier chez un ˆetre humain. L’identification de ce risque ne peut que limiter notre espoir de d´evelopper un jour un mod`ele pr´edictif de diffusion d’innovations. Par contre, il demeure possible d’analyser les attracteurs du mod`ele et les condi- tions de convergence, comme cela a ´et´e fait par exemple en dynamique d’opinions (4.2.3) ou dans l’approche consumat (4.4.2).

La simplicit´e du mod`ele - conform´ement aux constats dans le domaine (cf 2.4.5 p. 29) - est d´eterminante `a trois titres. Tout d’abord, elle rend le mod`ele ma- nipulable et analysable. Le mod`ele d´evelopp´e dans le projet IMAGES a dˆu ˆetre simplifi´e pour une ´etude compl`ete de sa dynamique (p. 80) . Ensuite, la simplicit´e permet de confronter le mod`ele au ph´enom`ene r´eel, `a la fois pour param´etrage et pour validation. Ce constat doit ˆetre relativis´e, puisque les mod`eles trop simples s’av`erent incapables d’ˆetre confront´es `a une exp´erience r´eelle ; il s’agit donc bien de rechercher un compromis simplicit´e-descriptivit´e. Enfin, un mod`ele simple est communicable. Le mod`ele de Bass a ´et´e largement diffus´e pour sa simplicit´e, tan- dis que le mod`ele du projet IMAGES n’a pas pu ˆetre publi´e dans son int´egralit´e, les publications scientifiques impliquant de s´ev`eres limites en volume.

4.5.2 Le potentiel de la mod´elisation bas´ee agents

Dans son ouvrage de 2003, le sociologue Everett Rogers d´emontre que les recherches en diffusion d’innovation sont relativement stagnantes [Rogers, 2003] ; les m´ethodes appliqu´ees sont stables, les mod`eles appliqu´es `a la chaˆıne, sans nouvelle question ou approche. Cette mˆeme ann´ee, le g´eographe Peter Gould converge vers un constat simi- laire [Gould, 1995] : les v´eritables processus `a l’oeuvre dans la diffusion sont m´econnus, conduisant au d´eveloppement et raffinement de mod`eles math´ematiques n’ayant qu’une faible port´ee explicative et pr´edictive (rapport´e dans [Daude, 2006, p. 349]). “Les m´ethodes employ´ees ont tendance `a circonscrire la curiosit´e du chercheur et `a ne faire poser que les questions auxquelles elles peuvent apporter des r´eponses. C’est en cher- chant les limites de ces m´ethodes qu’il est alors possible de d´epasser les fronti`eres arti- ficielles que l’on s’est fix´ees, pour poser de nouvelles questions et inventer de nouveaux concepts et outils pour y r´epondre, lesquels constitueront sans aucun doute de nouvelles bornes qu’il faudra d´epasser.” [Gould, 1995].

Pour ces chercheurs ancr´es dans la r´ealit´e du ph´enom`ene social, les mod`eles posent donc les mauvaises questions, n’expliquent pas les v´eritables processus en jeu dans la diffusion, demeurent ancr´es par inertie dans les mod`eles pr´ec´edents, et finalement ´echouent `a faire progresser la connaissance dans ce domaine. Ces critiques s´ev`eres des mod`eles existants portent sur les mod`eles agr´egatifs et de micro-modelling r´ef´erenc´es par Gould et Rogers. Les mod`eles bas´es agents, comme nous l’avons vu, constituent une nouvelle approche de mod´elisation qui permet d’aborder cette probl´ematique avec

un outil pertinent. Ainsi, les mod`eles analogiques, tels que le mod`ele `a seuil ou le mod`ele ´epid´emique, permettent de mieux comprendre comment des dynamiques col- lectives (adoption, stabilit´e du march´e, etc.) ´emergent des interactions individuelles. Ces mod`eles analogiques ont ´et´e exploit´es afin de g´en´erer des recommandations utiles aux institutions. Toutefois, les institutions demeurent dans l’attente d’un mod`ele plus descriptif, qui int`egre tant les facteurs explicatifs de la diffusion ou de l’´echec d’une innovation que les variables d´ecisionnelles correspondant `a leurs actions possibles. On constate d’ailleurs que dans tous les courants de recherche, les mod`eles s’orientent pro- gressivement dans cette direction. Nous avons vu ´egalement que des mod`eles orient´es agents peuvent ˆetre appliqu´es `a des cas de diffusion r´eels ; cette application demeure toutefois loin d’ˆetre triviale, tant du point de vue de la collecte de donn´ees que de l’´etude d’un mod`ele d´etaill´e.

4.5.3 Limites `a d´epasser dans les mod`eles de diffusion d’innovation

Toutefois, l’approche de mod´elisation orient´ee agents constitue un outil au potentiel int´eressant, et non une solution en soi. Comme nous le recommande Peter Gould, nous devons d’abord analyser les limites des approches existantes. Pour simplifier, nous consid´ererons que l’on peut proposer un mod`ele utile si ce mod`ele a un meilleur pouvoir descriptif, int`egre des variables explicatives non utilis´ees jusqu’alors, ou devient plus utile `a une institution en int´egrant des variables d´ecisionnelles.

Pouvoir descriptif

On peut augmenter le pouvoir descriptif d’un mod`ele en d´ecrivant mieux un ph´enom`ene donn´e, ou en d´ecrivant des ph´enom`enes non d´ecrits `a l’heure actuelle.

On pourrait am´eliorer le pouvoir descriptif des mod`eles existants en s’attaquant aux diff´erents composants dont nous avons soulign´e le manque de r´ealisme. On peut no- tamment penser au r´ealisme des interactions, qui pourrait ˆetre am´elior´e en int´egrant la recherche d’information et diff´erents niveaux de connaissance. La structure du r´eseau social ayant un fort impact sur la dynamique, il serait ´egalement int´eressant de dis- poser d’un mod`ele plus r´ealiste de cette structure. De fa¸con plus g´en´erale, les facteurs explicatifs de l’adoption ou de l’´echec d’une innovation devraient se retrouver dans le mod`ele.

Rogers souligne que les mod`eles se sont g´en´eralement attach´es `a reproduire des cas de diffusion r´eussis ; or les cas d’´echec d’innovation sont plus nombreux que les diffusions r´eussies. Un mod`ele capable d’´eclairer sur les diff´erentes causes d’´echec, ou tenant compte des facteurs d’´echec de diffusion recens´es par Rogers, constituerait un monde virtuel int´eressant, dans lequel une institution pourrait ´etudier non seulement comment diffusion son offre, mais ´egalement comment ne pas ´echouer.

De fa¸con secondaire, Rogers ´evoque ´egalement le cas des innovations incr´ementales ou innovations interd´ependantes, dont la vitesse d’adoption est diff´erente des innova-

4.5. DISCUSSION 87 tions ind´ependantes. Ces innovations interd´ependantes peuvent reposer sur des mˆemes changements de croyances, de mˆemes changements de valeurs, sur les mˆemes besoins, ou ˆetre simplement li´ees dans les campagnes de communication.

Variables explicatives

L’utilisation de facteurs explicatifs dans un mod`ele correspond `a l’int´egration de processus suppos´es r´ealistes, ce qui augmente g´en´eralement la plausibilit´e du mod`ele propos´e. Or, plusieurs facteurs explicatifs de l’adoption ou du rejet d’une innovation manquent ´etrangement dans les mod`eles existants.

Pour Rogers, l’un des facteurs d’´echecs de diffusion est le manque de compr´ehension de l’innovation. En marketing, nous avons vu que la cr´eation d’une image de marque est devenue d´eterminante pour imposer un produit. Lors du lancement d’une campagne, le contenu de l’information transmise est crucial, conduisant ou non `a la cr´eation d’atten- tion et `a la persuasion. Plusieurs facteurs explicatifs de succ`es de Rogers sont li´es `a la connaissance : la compatibilit´e avec les croyances pr´ealables, complexit´e per¸cue d’apr`es l’information re¸cue sur l’offre, compatibilit´e avec ce qui est per¸cu ˆetre les valeurs so- ciales, l’avantage relatif ´evalu´e selon ce que l’on croit sur l’innovation. Or, ces notions de croyance et de connaissances sont fortement abstraites dans les mod`eles actuels, ´etant exemptes de toute notion s´emantique.

Un autre facteur explicatif r´eside dans les flux de communication. Ces flux de commu- nication influencent ´evidemment les croyances ´evoqu´ees ci-dessus. Ces flux de communi- cation sont principalement les ´echanges interpersonnels (bouche `a oreille), l’exp´erience ou l’observation des adoptants potentiels avec l’innovation, ainsi bien sˆur que la com- munication de masse. Des facteurs correspondent `a l’observabilit´e et `a la testabilit´e de l’innovation identifi´es par Rogers.

Variables d´ecisionnelles

Comme nous l’avons ´evoqu´e plus haut, les leviers utilisables par une institution sont relativement peu nombreux. L’institution peut modifier les caract´eristiques de l’innova- tion (y compris par l’ajout d’incitations financi`eres). Les autres variables d´ecisionnelles sont li´ees `a la communication : communication de masse, agents de changements, mise `

a disposition de l’innovation en test. Comme ´evoqu´e plus haut, ces travaux en commu- nication ne portent pas uniquement sur la communication en tant qu’´el´ement abstrait, mais sur la transmission de connaissances (contenu s´emantique). En repr´esentant le contenu de la communication, on repr´esenterait sa capacit´e `a ˆetre comprise, `a persua- der, `a attirer l’attention, ainsi que le co-branding de produits ou la cr´eation d’images de produits.

Deuxi`eme partie

Mod`ele CoBAN

et g´en´erateur de r´eseaux

d’interactions

Chapitre 5

Repr´esentation des croyances

sous forme de r´eseaux associatifs

Introduction

Le mod`ele de communication d´evelopp´e pendant cette th`ese est nomm´e CoBAN, pour COmmunication of Beliefs using Associative Networks (communication des croyances bas´ee sur des r´eseaux associatifs). Le mod`ele de repr´esentation des croyances des adop- tants sur une innovation constitue l’´el´ement central du mod`ele CoBAN. Ce mod`ele doit permettre de d´ecrire, sous une forme lisible et simple, des croyances r´eelles d’adoptants ; cette descriptivit´e vise `a r´eduire la distance entre le mod`ele et la r´ealit´e du ph´enom`ene social, en permettant un param´etrage sur des croyances r´eelles et une validation sur les croyances observ´ees sur le terrain. Cette mˆeme repr´esentation doit ´egalement per- mettre de d´ecrire le contenu des informations envoy´ees par l’institution pour persuader les adoptants potentiels des avantages de son innovation.

Le mod`ele de repr´esentation des croyances doit ´egalement int´egrer les facteurs expli- catifs du succ`es ou de l’´echec d’une diffusion d’innovation. Parmi ces facteurs explica- tifs, Rogers insiste sur la compatibilit´e ou l’incompatibilit´e des nouvelles informations avec les croyances des adoptants pr´ealables au lancement de l’innovation. Certaines croyances ne sont pas r´evis´ees par manque de cr´edibilit´e de la source d’information, par exemple lorsque les femmes Luo refusent de croire les avis des m´edecins blancs, qui leur semblent peu pertinents pour leur ethnie, et leur pr´ef`erent les rumeurs sur les dangers de la pilule contraceptive. Dans d’autres cas, l’innovation entre en conflit avec des valeurs sociales non r´evisables. Enfin, la non-compr´ehension, ou la mauvaise compr´ehension de l’information, explique de nombreux ´echecs d’innovation. Compr´ehension et r´evision des croyances constituent pour Rogers des facteurs explicatifs de l’´echec de la diffusion d’innovation ; ils sont ´egalement li´es aux variables d´ecisionnelles de l’institution, qui peut utiliser des sources `a la cr´edibilit´e plus importante ou transmettre un message plus pertinent.

Nous attendons ´egalement d’un mod`ele descriptif des croyances qu’il permette de repr´esenter les informations partag´ees entre diff´erentes innovations - afin de repr´esenter la diffusion d’innovations interd´ependantes, ou la diffusion de diff´erentes g´en´erations d’innovations. Le marketing s’oriente ´egalement vers la cr´eation de liens entre un ´ev`enement et une innovation, afin de faire parler les consommateurs de cette inno- vation et de cr´eer une image subjective d’un produit associ´ee `a un ´ev`enement ou `a une personnalit´e. Il est donc n´ecessaire de repr´esenter diff´erents objets du monde et leurs interd´ependances.

Dans le cadre d’un mod`ele de diffusion d’innovations, la repr´esentation des croyances servira de base `a l’´elaboration de mod`eles d’´evaluation et de d´ecision : valeur per¸cue dans une innovation, recherche ou ´emission d’information, d´ecision d’adoption ou de rejet. Ce mod`ele doit donc fournir des ´el´ements suffisants pour ˆetre utilis´e comme “bri- que” d’un mod`ele plus vaste. Les op´erations de base d’une m´emoire r´ealisables sur la m´emoire doivent ˆetre d´ecrites : r´evision des croyances et r´ecup´eration d’informations en m´emoire. Nous attendons de ces op´erations qu’elles soient descriptives et non nor- matives, contrairement `a la plupart des mod`eles d’inf´erence et de repr´esentation des croyances d´evelopp´ees en Intelligence Artificielle.

Enfin, cette repr´esentation des croyances se doit d’ˆetre simple, et ´econome en res- sources computationnelles, afin de pouvoir ˆetre utilis´ee dans un mod`ele de simula- tion orient´ee agents. Des indicateurs permettant d’observer la dynamique de croyances r´ealistes doivent ˆetre propos´es, qui doivent pouvoir ˆetre rapport´es aux observations de terrain. Un protocole de collecte des croyances des adoptants est ´egalement n´ecessaire pour rendre le mod`ele validable.

Aper¸cu g´en´eral du chapitre

De nombreux mod`eles de repr´esentation des croyances ont bien sˆur d´ej`a ´et´e d´evelopp´es (5.1). Si aucun ne correspond `a nos attentes, nous r´eutiliserons leurs bases conceptuelles pour d´evelopper notre propre repr´esentation. Les croyances seront repr´esent´ees dans CoBAN sous forme de r´eseaux associatifs li´es `a des objets sociaux (5.2). Nous proposons un m´ecanisme de r´ecup´eration des croyances en m´emoire (5.3), ainsi qu’une r´evision des croyances tenant compte de la cr´edibilit´e des informations (5.4). Les r´eseaux associatifs permettent de d´efinir des outils d’observation sous la forme de repr´esentations sociales (5.5). Ils permettent de construire un m´ecanisme d’´evaluation et d’adoption, et de d´ecrire de nombreux types de croyances. Nous avons