Le questionnaire détermine le contenu de l’enquête. Son élaboration est donc une étape clé pour répondre aux objectifs de l’enquête, avec des données fiables et de qualité. Chaque choix doit être à la fois justifié par la littérature et permettre de répondre aux objectifs. Cette section discute des étapes d’élaboration du questionnaire, des différentes composantes d’un questionnaire d’EPD, du nécessaire arbitrage entre charge cognitive et pertinence et de l’analyse qualitative à réaliser en amont de l’enquête.
1.3.1 Les étapes d’élaboration
«[. . . ] Les études [de choix expérimentaux] débutent par l’identification d’attributs ad hoc et spécifiques à chaque chercheur. Les méthodes d’identification vont de questions directement posées aux personnes quant aux attributs qui expliquent leurs préférences (par exemple, Louviere,1988) à des méthodes sophistiquées, à la limite du théorique, comme la grille d’interprétation de Kelly (par exemple, Timmermans et al.,1982). Il n’y a donc pas de façon standard et acceptée par tous de choisir les attributs. [. . . ] Une fois les attributs identifiés, le chercheur doit y associer des niveaux/des valeurs pour exprimer une étendue de variation (observée ou supposée) de ces attributs dans le contexte étudié. Comme pour l’identification des attributs, il n’y a pas de consensus sur la façon d’y parvenir, ce qui explique l’étendue des pratiques. »Louviere et al.(2010, p.60)
4. Par exemple, choisir en premier une question susceptible d’intéresser la plupart des répondants, à laquelle il est facile de répondre, et complètement visible sur le premier écran du questionnaire.
Ce constat montre la difficulté, voire l’impossibilité, de suivre des étapes fiables et éprouvées pour choisir les attributs et leurs niveaux. Cependant, se poser les bonnes questions aide à guider les choix et à construire le questionnaire avec un contenu adapté aux objectifs, au contexte et aux contraintes de l’enquête tout en tirant parti des enseignements de la littérature. La première série de questions porte sur l’objet même de l’enquête. Que cherche-t-on à mesurer ? A quelles questions veut-on apporter des réponses ? La deuxième série de questions porte sur les perceptions et les connaissances que les usagers ou citoyens ont de l’objet à évaluer. Qu’est-ce qui sembler influencer leurs choix, leur comportement ? Qu’est-ce qui semble important et pourquoi ? Répondre à ces questions permet de réaliser un questionnaire adapté à la réalité de terrain, à la fois sur le fond (choix des attributs, niveaux) et sur la forme (explications, représentations graphiques des attributs). C’est notamment dans cet objectif que des focus groups et entretiens individuels sont proposés (voir section 1.3.4). La troisième série de questions s’intéresse à la bibliographie : que nous apprend la littérature sur le choix et la définition des attributs ? Quels choix ont été effectués sur des EPD aux thématiques similaires ? Ces questions sont abordées dans la section1.5pour l’application au choix modal.
1.3.2 Définitions et méthode
Dans le domaine des transports, un questionnaire d’EPD est généralement constitué de trois parties. Une partie consacrée à la description d’un déplacement réalisé par le passé, une partie consacrée aux questions de choix et une partie décrivant la personne. La deuxième partie, spécifique aux EPD, nécessite d’identifier les attributs, c’est-à-dire les variables décrivant l’offre, de les définir et de les mesurer avant de les combiner en questions de choix à l’aide du design. Ce sont les éléments de cette deuxième partie qui sont définis et discutés ci-dessous. La troisième partie recueille des informations sur la personne interrogée (variables socio-économiques et psychologiques).
1.3.2.1 Attributs
On nomme « attributs » les composantes ou caractéristiques du bien, du service ou de la situation évalué(e) dans l’EPD. Les attributs choisis doivent respecter certains critères.Pearmain et al.(1991) en recensent notamment trois :
• Être représentatifs de l’objet évalué : les attributs choisis sont la seule « vitrine » de l’objet évalué, ils doivent donc permettre de le décrire aussi complètement et concisément que possible5; 5. La section1.3.3discute de l’arbitrage entre cette condition de représentativité et la complexité du choix demandé aux personnes interrogées afin d’apporter un éclairage sur le nombre d’attributs qui peut être intégré dans une EPD.
• Avoir une réelle influence sur le choix des individus : ils ne doivent pas seulement être importants pour l’étude mais traduire de manière pertinente les arbitrages que feraient les personnes interrogées dans la réalité ;
• Être indépendants entre eux : la présence de l’un ne doit pas systématiquement impliquer celle de l’autre afin d’éviter des problèmes de colinéarité.
Avant de le décomposer en attributs, il est donc nécessaire de bien définir l’objet évalué et de comprendre la perception qu’en ont les personnes qui vont répondre à l’enquête. Sur cette base, le choix des attributs peut s’appuyer sur diverses sources de données et d’informations :
• Des données sur les comportements révélés de la population face à une situation de choix identique ou proche (par exemple, par le biais de l’EDR ou des enquêtes photos) ;
• Les enseignements d’études passées portant sur une situation de choix proche (voir section1.5) ; • Des processus de recueil des données qualitatives tels que les focus groups et les entretiens en
face-à-face (voir section1.3.4).
Dans tous les cas, il est essentiel que l’un des attributs choisis soit un attribut monétaire, ou éventuellement temporel, afin de pouvoir traduire les autres attributs dans une unité de mesure commune (euros ou minutes).
1.3.2.2 Niveau et mesure des attributs
Les niveaux des attributs sont les différentes valeurs que les attributs prennent dans les alternatives proposées aux personnes interrogées. Les niveaux peuvent être mesurés sur une échelle continue (temps, coût...) ou discrète (niveau de confort, information, fréquence de passage...). Le choix des niveaux d’attributs est important car il conditionne l’interprétation et les résultats de l’analyse. En effet, l’évaluation d’un attribut dépend de la définition des niveaux choisis pour cet attribut. Pour s’assurer que les réponses au questionnaire correspondent bien à ce que le modélisateur souhaite, et non aux connaissances et a priori sous-jacents du répondant, les niveaux doivent être décrits le plus explicitement et clairement possible. Les niveaux choisis peuvent être fixés en valeur absolue pour tous les répondants ou varier selon le répondant selon la méthode pivot (voir section1.4). Dans ce deuxième cas, les niveaux sont personnalisés selon une situation réelle rencontrée par le répondant. Le niveau de l’attribut est alors exprimé en variation (en niveau ou en %) relativement au niveau annoncé ou vécu par la personne interrogée. Ainsi, pour le temps de trajet en train, il est possible de pré-déterminer trois temps de trajet en valeur absolue (15 minutes, 30 minutes ou 45 minutes) ou de
demander aux personnes interrogées combien de temps elles ont passé dans le train lors de leur dernier déplacement et de leur présenter des temps de trajet correspondant à +/- 50% ou +/- 10 minutes de ce temps de déplacement.
Pearmain et al. (1991) recensent quatre critères de choix pour le niveau des attributs. Ils doivent apparaître comme plausibles ; être reliés à l’expérience que le répondant a de chaque attribut ; générer un réel arbitrage lorsque le choix est réalisé ; couvrir le champ des valeurs attribuées par chacun des répondants. Afin de s’assurer que les niveaux relatifs des attributs traduisent des taux de substitution réalistes, Fowkes et Wardman (1988) et Fowkes (1998) proposent d’identifier des « valeurs frontières6»(boundary values) issues de la littérature et qui donnent une première idée des ordres de grandeur que l’on souhaite mesurer, puis de vérifier si les niveaux et arbitrages proposés permettent de couvrir ces valeurs. En plus de la littérature, les phases préparatoires (entretiens, focus-groups, tests) aident également à approcher ces ordres de grandeur.
Cette méthode peut être généralisée en simulant une base de données de réponses à partir des questions de choix générées pour les niveaux d’attributs choisis et en vérifiant que les résultats d’estimation produisent des estimations plausibles. Il est également essentiel de réaliser des tests visant à vérifier que l’ensemble des alternatives est bien choisi et donc que les niveaux et leurs valeurs relatives sont bien réalistes. Les deux méthodes (valeurs frontières et simulation de données) ont utilisées lors de la réalisation de l’EPD à l’échelle de la Région Rhône-Alpes.
1.3.2.3 Alternatives et questions de choix
Une alternative (ou option) résulte de la combinaison des attributs et de leurs niveaux. La figure1.1 représente trois alternatives possibles définies par trois modes de transport. L’ensemble constitué de ces trois alternatives est une question de choix. Les attributs choisis peuvent être communs à toutes les alternatives proposées (exemple du prix et du temps de trajet) ou spécifiques à l’une des alternatives (exemple de la disponibilité d’un siège).
Une question de choix peut comprendre de deux à cinq alternatives. Comme pour le nombre d’attributs, un arbitrage entre complexité et pertinence des alternatives présentées est à réaliser.
1.3.2.4 Exercice de choix, blocs et versions de questionnaire
Pour éviter un questionnaire trop long, il est possible de distribuer les questions de choix en «blocs ». Chaque bloc fait alors l’objet d’une version de questionnaire spécifique.
1.3.3.1 Impacts de la complexité des questions et de l’omission d’un attribut
Le nécessaire arbitrage entre charge cognitive et pertinence des attributs sélectionnés résulte d’un double constat :
• La complexité des questions de choix induit une charge cognitive qui peut limiter la qualité des réponses : réponses aléatoires, choix systématiques, non-réponses, etc. Les répondants auraient également davantage tendance à développer des heuristiques de choix, par exemple, en fixant leur attention sur un nombre limité d’attributs.
• L’omission d’un attribut important dans le choix des répondants réduit le réalisme de l’enquête et donc sa crédibilité. Par ailleurs, les répondants prendront en compte cet attribut manquant dans leur choix sans qu’il ne soit possible de le contrôler puisque le niveau pris en compte est alors inconnu du modélisateur.
1.3.3.2 La complexité ne se limite pas au nombre d’attributs
Hensher (2006a) propose une interprétation nuancée de la capacité cognitive des répondants et montre que la complexité n’est pas uniquement la résultante du nombre d’attributs mais d’une combinaison entre niveaux, variations de niveaux et nombre d’alternatives présentées. Il teste plusieurs EPD qui diffèrent par le nombre d’alternatives (deux à quatre), le nombre d’attributs (trois à six), le nombre de niveaux par attribut (deux à quatre) et l’étendue des niveaux (base, plus large que la base, moins large). Les six attributs sont le temps sans congestion, le temps avec congestion, le temps au départ et à l’arrivée, la variabilité de temps de trajet, le coût du péage et le coût au kilomètre. Ces attributs sont progressivement regroupés pour aboutir à des versions avec cinq, quatre et trois attributs. Par exemple, dans la version avec trois attributs, les trois temps de trajets sont sommés ainsi que les deux coûts. Il conclue que la probabilité d’omettre certains attributs dans le processus décisionnel augmente lorsque le nombre de niveaux par attribut augmente, lorsque ces niveaux diffèrent peu entre eux (faible étendue) et lorsque le nombre d’alternatives diminue.Hensherse garde pourtant de conclure quant à l’existence d’un design optimal. Il met plutôt en avant l’hétérogénéité avec laquelle les attributs sont considérés dans les processus décisionnels adoptés par les personnes de l’échantillon. Certaines personnes restreignent le nombre d’attributs considérés (soit par un processus d’agrégation, soit par l’exclusion de certains attributs). Mais cela ne doit pas être interprété, selon lui, comme une réponse à la complexité, mais plutôt comme un processus naturel lors d’une prise de décision. Le processus décisionnel étant complexe, et a priori inconnu du modélisateur, il est préférable
de donner aux répondants l’information la plus complète et pertinente possible et de les autoriser à établir leurs propres règles de simplification8 plutôt que des les imposer a priori en limitant la dimensionnalité de l’EPD.
1.3.3.3 La complexité est inhérente au processus décisionnel
Suivant la même idée,Louviere et al.(2010) soulignent que la complexité est inhérente au processus décisionnel et qu’omettre des attributs peut avoir des conséquences sur l’analyse.
«Pour minimiser la complexité de la tâche, les chercheurs omettent souvent des attributs qui ne sont pas importants pour la plupart de la population mais qui peuvent avoir de larges effets pour un segment spécifique ou réduisent le nombre d’options par choix et le nombre d’étapes de choix. La recherche appliquée prend conscience que la simplification des choix n’est pas sans conséquence mais a souvent l’impression qu’il s’agit là d’un moindre mal. Cependant, en plus de 20 ans de recherche, il y a désormais des preuves selon lesquelles les répondants aux questions de choix expérimentaux peuvent effectuer des tâches plus complexes et plus longues avec peu de perte de fiabilité ou de robustesse » (Louviere et al.,2010, p. 5).
La conclusion est similaire à celle deHensher(2006b) : avant de conclure à une limitation cognitive sur la base de travaux émanant d’autres disciplines, il est nécessaire de faire des tests empiriques dans le contexte même de l’EPD mise en œuvre.
1.3.3.4 Impact de la présence d’attributs peu importants
Relativement aux travaux précédents qui soulignent l’importance d’intégrer tous les attributs pertinents dans le processus décisionnel, Hess (2014) propose de poser la question en sens inverse. Quel est l’impact de la présence d’attributs peu ou pas importants sur l’estimation des autres attributs ? Pour répondre à cette question, l’auteur réalise une EPD en deux étapes. Dans la première étape, chaque répondant répond à huit questions de choix avec chacune trois alternatives de déplacement en train décrites par cinq attributs : le coût et le temps de trajet, la garantie d’une place, l’accès au wifi et la flexibilité de changer le ticket de train. Les répondants devaient ensuite indiquer s’ils avaient ignoré certains attributs lors des questions de choix. Dans la deuxième étape, le répondant effectue à nouveau des choix sur la base uniquement des attributs pertinent pour lui. Hess conclut 8. Voir par exemple les travaux deGigerenzer et Brighton(2009) qui défendent l’idée que les processus décisionnels basés sur des heuristiques de choix simples permettent de prendre de meilleures décisions que les processus décisionnels plus complexes.
doivent arbitrer.
1.3.3.6 Conclusion
De l’ensemble de ces travaux, la conclusion suivante peut être retirée. Les attributs choisis doivent décrire le bien ou la situation évalué(e) de manière pertinente et complète, de façon à mimer des décisions réelles, quitte à ce que certains attributs soient ignorés par certains individus. Du fait de l’hétérogénéité des processus de choix, il est préférable de ne pas omettre d’attributs potentiellement importants pour une part de la population. La préoccupation inverse, l’impact de la présence d’attributs non importants sur les choix, ne semble pas être justifiée. Il est donc préférable d’introduire des attributs qui seront potentiellement ignorés plutôt que de ne pas les introduire et prendre le risque que les répondants infèrent une valeur non connue. Cette conclusion est vraie jusqu’à un certain point au-delà duquel la charge cognitive peut effectivement devenir un problème. Cependant ce point (5, 6, 7 attributs ?) est certainement supérieur à ce qui est parfois observé dans la littérature avec des questions de choix ne faisant intervenir que deux ou trois attributs (Hess,2014). En définitive, il n’y a pas de réponse unique à la question : quel est le bon nombre d’attributs à intégrer dans les questions de choix ? Les recherches empiriques semblent montrer que la réponse est à adapter selon le nombre de niveaux et leur étendue, le nombre d’alternatives et certainement aussi la nature des attributs (plus ou moins complexes à appréhender), le nombre de questions de choix, la longueur globale du questionnaire et le mode d’enquête.
1.3.4 Analyse qualitative
L’analyse qualitative est une étape importante du choix des attributs et de leur niveau, et plus généralement, de la réalisation du questionnaire. Les perceptions et connaissances de la population vis-à-vis des différents modes de transport, ainsi que les déterminants du choix modal, ont largement été abordés dans la littérature. Les entretiens et focus groups complètent donc un support bibliographique déjà existant. Ils permettent d’adapter les enseignements de la littérature :
• Au territoire étudié (Région Rhône-Alpes) et à ses habitants ;
• A la méthodologie employée (EPD) et à la décomposition du système en attributs ;
• Aux objectifs de l’étude, centrés sur le transport ferroviaire et les déplacements à l’échelle régionale.
individuels permettent de combiner à la fois une approche libre, inductive, permettant de faire parler librement la personne interrogée, une approche déductive par l’utilisation d’un guide d’entretien et une approche plus quantitative cadrée par des questions précises qui consistent à faire classer ou évaluer des assertions ou des objets par les personnes interrogées.Timmermans et al.(1982) listent en particulier trois techniques utilisées pour choisir des attributs :
• Le positionnement multidimensionnel est un outil d’analyse des préférences qui passe par la représentation graphique d’un ensemble de similarités ou de dissimilarités et par la construction d’échelles communes à un ensemble d’attributs subjectifs. Similarités et dissimilarités sont obtenues en demandant directement aux sujets d’estimer ou de classer des ressemblances ou dissemblances entre paires d’objets ;
• L’utilisation d’échelles de Likert qui sont des échelles de mesure sur lesquelles les répondants peuvent exprimer l’importance relative de chacun des attributs qui leur sont présentés ;
• La grille d’interprétation de Kelly, utilisée par exemple parTimmermans et al.,1982, qui consiste à sélectionner différents items et à les présenter trois par trois à la personne interrogée (voir figureB.1, annexeB, p.298). Cette technique permet de travailler sur la construction mentale et les perceptions associées à chacun des items sélectionnés sans avoir à définir une liste a priori. Deuxièmement, la méthode des focus groups, ou groupe de discussion, utilisée à l’origine pour des recherches en marketing, s’applique de plus en plus dans le cadre d’études basées sur les préférences déclarées mobilisant une phase d’analyse qualitative préparatoire (Louviere et al.,2010 ;Davies et Laing, 2002). Un focus group est une discussion structurée en plusieurs phases autour d’un script prédéfini au sein d’un petit groupe de citoyens répondants à des critères précis et animée par un modérateur neutre. La discussion interactive du groupe dans un cadre non contraignant et détendu permet d’obtenir de nombreuses informations à moindre coût sur les préférences et valeurs des personnes concernant un sujet défini. Il s’agit là de l’essence même de ce processus participatif (et de sa valeur ajoutée par rapport à des entretiens individuels), où les participants sont amenés à se situer et à réagir par rapport aux opinions et aux affirmations des autres.
La plus-value des focus groups repose sur quatre actions :
• prendre connaissance et faire émerger la diversité des vues et opinions sur un sujet, les confronter et observer leur évolution éventuelle suite à l’ajout d’informations nouvelles ;
• comprendre le raisonnement qui sous-tend une opinion, objectiver les facteurs associés aux pratiques ;
• donner aux participants la possibilité d’exposer et d’expliquer leurs demandes et leurs attentes ; • déterminer le degré de consensus existant sur un sujet donné.
Les focus groups ne sont donc pas uniquement un préalable aux questionnaires, ils constituent un matériau qualitatif utile à l’interprétation des résultats quantitatifs. Ils permettent de rattacher les faits à leur contexte, de les faire parler, de dégager des impressions, des tendances, des hypothèses.