Résultats

L’ensemble du corpus contenait 1116 idées. Nous avons alors supprimé les répétitions intra-groupes et retenu 945 items. L’analyse du corpus nous a permis d’identifier trois catégories de besoins13 _:

 Les « Besoins » utilisateurs (37% du corpus), ces besoins sont centrés sur les utilisateurs, ils ont été mentionnés par les participants sans qu’il y est de lien direct avec le produit ou sur le moyens d’y parvenir (ex : « pourvoir dialoguer avec les professeurs », « pouvoir travailler

en groupe », « pouvoir lire des livres »…etc.).

 Les « Fonctions » du produit (38% du corpus), représentent les fonctions ou spécifications désirées pour la future tablette. Avec les besoins utilisateurs, ce sont les deux catégories généralement présentes dans le Cahier des Charges Fonctionnel. Parmi les fonctions les plus données dans le corpus, nous pouvons par exemple citer « être légère », « être simple

d’utilisation », « avoir un processeur puissant »…etc.

 Les « Solutions » techniques (25% du corpus), représentent une catégorie que nous ne pensions pas trouver dans cette étape du projet. Il s’agit des solutions concernant le

13 _{Cette catégorisation est intéressante, puisque nous voyons apparaitre dans les résultats de cette analyse} des besoins, des items relatifs aux « besoins utilisateurs » et aux « fonctions du produit », ce qui correspond aux modélisations généralement observées dans la littérature concernant l’analyse des besoins (des Mesnards, 2007 ; NF X50-100). Mais nous observons également que les participants proposent d’ores et déjà en amont des « solutions techniques ».

84 hardware et le software de la tablette comme le fait d’ « inclure un agenda », d’ « inclure

un plan de l’école » ou encore d’ « intégrer un port USB ».

Une fois cette catégorisation effectuée nous avons réalisé une comparaison de nos trois conditions expérimentales, concernant la Fluence, l’Originalité et l’Utilité des besoins générés (voir Figure 20

et Tableau 5).

Figure 20 : Répartition de la quantité des items par catégorie (Besoins, Fonctions et Solutions) pour chaque condition expérimentale.

Items les plus nombreux (énumérés plus de 4 fois dans

les groupes)

Items les plus utiles (notés 5/5 par les participants)

BESOINS

Permettre de travailler en groupe

Permettre de discuter avec les professeurs

Permettre la communication entre étudiants

Permettre le partage d'informations ou de documents

Permettre de verrouiller les applications lors des examens

Pouvoir prendre des photos

FONCTIONS

Etre légère Etre autonome Donner accès à Internet

Etre résistante Etre sécurisée contre les virus Doit pouvoir se recharger sur

85 Tableau 5 : Exemples d’items les plus cités par les groupes (minimum 4 fois) et les mieux évalués (noté 5/5

par les 45 utilisateurs finaux) en fonction de leur catégorie respective (Besoins, Fonctions et Solutions).

En ce qui concerne l’analyse statistique, nous avons analysé les résultats des groupes et non les résultats des participants eux-mêmes. Comme nous avions 3 groupes par condition expérimentale, nous avons donc utilisé un test statistique non-paramétrique en choisissant le test de la médiane pour l’analyse nos résultats. En ce qui concerne la variable de Fluence, bien que l’effet principal parait non-significatif (p=0.638), la condition PLT permet de générer significativement plus d’items de la sous-catégorie « Fonctions » (p=0.043). Nous retrouvons les mêmes effets pour la variable Originalité, avec des résultats non significatif entre les conditions expérimentales (p=0.638), mais un avantage significatif pour la méthode PLT qui permet de générer d’avantage de « Fonctions » originales (p=0.043). Ces résultats suggèrent donc que la méthode PLT améliore la production créative des fonctions du produit notamment originales (« être recyclable », « être waterproof »,

« être résistante aux substances chimiques »…). Cette méthode pourrait alors être particulièrement

efficace dans les phases amont du processus de conception principalement dans les projets d’innovation. Les autres analyses statistiques n’ont pas révélé d’autres différences significatives.

113,3 94,3 107,3 0 20 40 60 80 100 120 140 POEPMcreate Persona PLT Nom bre de bes o in s génér és SOLUTIONS

Intégrer les Réseaux sociaux Intégrer un agenda Comporter des jeux

Intégrer la suite Office (Word/Excel/PowerPoint) Intégrer une prise de sortie audio

86 Figure 21 : Moyenne et erreur-type du nombre de besoins générés pour la variable de Fluence (en haut) et d’Originalité (en bas), en fonction des conditions expérimentales : méthode POEPMcreate, Persona et PLT.

Tableau 6 : Synthèse des résultats pour l’analyse de la fluence et de l’originalité des items générés pour nos trois conditions expérimentales.

Pour les résultats de la variable Utilité (voir Figure 22), les résultats ont été analysés par une ANOVA et un test post-hoc de comparaisons par paires (Fisher LSD). Il ressort de ces analyses que l’effet principal est significatif (F (2/74) = 10.26 ; p<0.001), la méthode POEPMcreate est moins bien évaluée que les autres méthodes (p<0.001), mais il n’y a pas de différences significatives entre les conditions Persona et PLT (p=0.391). Les méthodes PLT et Persona permettent donc de produire des items plus utiles.

77,3 68,6 74 0 20 40 60 80 100 120 140 POEPMcreate Persona PLT Nom bre de bes o in s un iq ues g énér és

Condition Besoins Fonctions Solutions Total Fluence Besoins originaux Fonctions originales Solutions originales Total Originalité Persona Moyenne 29,3 32 33 94,3 20,6 21,6 26,3 68,6 Ecart Type 10,7 7,5 19,9 12,7 10,5 4,0 16,2 9,1 POEPMcreate Moyenne 43,3 42,3 27,6 113,3 28 28 21,3 77,3 Ecart Type 11,0 17,0 3,5 26,7 9,5 15,6 3,8 25,8 PLT Moyenne 44,6 44,6 18 107,3 32,3 30,6 11 74 Ecart Type 4,0 4,0 2,6 8,7 5,5 3,8 1,0 9,0 Significativité p = 0,165 p = 0,043 p = 0,165 p = 0,638 p = 0,638 p = 0,043 p = 0,223 p = 0,638

87 Figure 22 : Moyenne et erreur-type du score d’Utilité en fonction de la condition expérimentale (les besoins

ont été évalués, sur une échelle allant de 1 pour « pas du tout utile » à 5 pour « très utile », par 45 utilisateurs finaux).

Concernant l’analyse des questionnaires de satisfaction remplis à la fin de chaque session, les participants de la méthode POEPMcreate ont apprécié la rapidité de succession des questions qui permettait d’ « éviter les blocages » et de « se concentrer sur les besoins principaux ». Pour la méthode des Personas, les participants ont mentionné le sentiment d’ « être à la place des

utilisateurs ». Nous avons retrouvé ces avantages dans les réponses des participants de la méthode

PLT. Cependant les participants des méthodes POEPMcreate et PLT ont cité comme point faible la répétitivité des questions liée notamment à leur nombre important (30 questions en 60 minutes). Pour contourner cette limite il faudrait générer des idées pour deux utilisateurs seulement, comme pour l’étude 1 où ce désavantage n’était pas cité par les participants. Nous pourrions alors comme le conseillent Mich, Anesi et Berry (2005),réaliser plusieurs sessions avec les concepteurs afin de n’examiner que deux Personas à la fois. Enfin, en ce qui concerne l’évaluation de la méthode sur une échelle en 5 points, nous n’avons pas perçu de différences significatives entre les conditions expérimentales.