Résultats qualitatifs

Le tableau 8 est un résumé des principaux résultats qualitatifs.

Minimum Moyenne Maximum

Nombre de «fautes»

entre phase 1 & 2

0 non significatif 4

Confirmation des règles 100 %

Généralisation 75 % non significatif 100 %

Taille des règles 1 attribut 2 attributs 4 attributs

(exceptionnel) Reconnaissance des

monstres cognitifs

Dans tous les cas

Tableau 8 : Résultats qualitatifs

• Compréhension de la tâche.

Malgré l’utilisation de peu d’attributs, il n’y a pas eu de problème de compréhension ou très peu. En cas de difficultés les sujets demandaient des précisions.

Celles-ci concernaient, d’une part, les règles d’application de la fiscalité et, d’autre part, la valeur maximale que pouvait prendre un attribut.

Dans le premier cas, le produit proposé était jugé globalement bon mais les sujets hésitaient à cause d’une disponibilité trop longue ou bien d’une fiscalité trop importante.

Ce sont les consignes données sur la fiscalité (voir paragraphe 1.2.2) qui permettaient finalement de décider.

Dans le second cas, les sujets espéraient un peu mieux sur un attribut et demandaient, en cas d’oubli, si celui-ci pouvait être meilleur.

De même, nous n’avons pas constaté de différence entre les sujets familiarisés avec l’outil et ceux qui ne l’étaient pas. La tâche est simple et la prise en main de la version windows d’APACHE ne pose aucun problème. APACHE est un outil facile à utiliser, ce qui, dans un perspective d’utilisation intense par de nombreuses personnes, représente un avantage. Par exemple, la formation du personnel peut être minime.

• Nombre de «fautes» entre les phases 1 et 2.

Le nombre maximum de réponses différentes entre les deux premières phases est de 4, ce qui est peu. Ceci s’est produit sur un questionnaire assez long (38 questions) et avec la personne qui prend le plus de temps en moyenne pour répondre.

Les sujets qui répondent plus rapidement commettent en général moins de

«fautes».

Ce faible taux d’incohérence général et la rapidité des réponses semblent confirmer la pertinence du principe de décidabilité : les règles sont stables et les décisions rapides.

Acceptation de l’approche «perplexe»

mais convaincu

excellente «totale»

Minimum Moyenne Maximum

Tableau 8 : Résultats qualitatifs

• Confirmation des règles.

Dans le cas de l’approche directe (en présentant les règles aux individus placés face à l’écran de l’ordinateur), toutes les règles ont été confirmées par les sujets.

En utilisant l’approche consistant à proposer des points proches de l’antichaîne, quelques «erreurs» se produisent. Celles-ci se produisent essentiellement sur les points de l’antichaîne (c’est, selon notre modèle, la frontière entre les éléments «acceptés» et les éléments «refusés» ; c’est donc très certainement la zone la plus sensible) et très rarement sur les deux autres antichaînes.

Outre la réduction de la taille du questionnaire, ceci est une bonne raison de stopper la phase d’acquisition dès que la phase linéaire de l’apprentissage est atteinte : on diminue alors d’environ 30 % le questionnaire et on est certain de faire au moins aussi bien que ce que le sujet désire.

• Tests en généralisation

Les tests en généralisation ont été menés avec trois sujets seulement. Nous en avons expliqué les raisons précédemment.

Nous obtenons de 75% à 100% de réussite. Obtenus pour un faible coup (l’ensemble d’apprentissage est composé de moins de 40 objets) ces taux sont excellents.

En décidant d’arrêter la phase d’apprentissage pendant la phase linéaire (donc en diminuant la taille de l’ensemble d’apprentissage), on devrait, de façon paradoxale, augmenter ce taux.

On a remarqué que, plus les règles étaient «simples» et en faible nombre, plus le taux de généralisation était bon. Ce résultat n’est pas contre-intuitif.

En effet, on peut admettre que moins le sujet possède de règles et plus celles-ci sont «simples», plus il sait exactement ce qu’il veut. Inversement, dans le cas d’un fort arbitrage entre les attributs (donnant donc de nombreuses règles), on peut supposer que l’on est en présence d’une personne ne sachant pas bien ce qu’elle veut. Il se peut alors qu’il y ait quelques variations de comportement entre les phases 1 et 3.

Si l’on compare les résultats obtenus en généralisation aux nombres de fautes commises entre les phases 1 et 2, un taux d’erreur de 25% peut sembler important (cela correspond à 11 «erreurs» sur 46 propositions).

Une partie de ces erreurs peut cependant être imputée aux conditions de l’expérience. En effet, lors du premier contrôle de la phase 2, on demande aux sujets d’émettre des commentaires sur leur décision. Ceci a peut-être pour effet de les impliquer plus. Pendant la phase de généralisation, le questionnaire se déroule automatiquement et de la même façon que pour la phase 1. On peut supposer, que certaines réponses sont alors données à la légère.

Il existe certainement une autre raison majeure. Le modèle impose que les ordres sur les attributs correspondent aux échelles d’attractivité des sujets. On admet que cette condition peut être assez aisément remplie. Cependant le passage aux objets, c’est-à-dire à un panier d’attributs, peut inverser certaines préférences. En effet, les attributs sont plus ou moins «corrélés» et le sujet peut alors inférer d’autres aspects non présentés (voir par exemple notre discussion sur l’ordre de l’attribut taux garanti page 117).

• Taille des règles.

Les règles sont en moyenne de taille 2, souvent de taille 1. Elles sont exceptionnellement de taille 3 et 4.

Les règles de taille 1 (de taille 2) correspondent à une (deux) très bonne(s) valeur(s) sur un (deux) attribut(s). Cette bonne performance permet d’emporter la décision quels que soient les autres aspects. Leur connaissance est donc fondamentale pour une approche commerciale efficace.

Les règles de grande taille sont en général composées d’aspects moyens. La taille de ces règles se comprend donc aisément.

• Reconnaissance des monstres cognitifs.

Nous rappelons que les monstres cognitifs n’ont pas été systématiquement éliminés afin de mesurer le degré d’expertise des sujets.

Les éléments dont la structure correspondait à un produit qui ne pouvait vraiment pas avoir d’existence réelle ont toujours été reconnus, en particulier par les sujets possédant une bonne connaissance des produits d’épargne (voir par exemple, les commentaires du sujet 1 sur le produit 33 dans le tableau 9). Les personnes possédant une connaissance moins importante de l’épargne se posaient plutôt des questions quant à l’existence d’un tel produit : «ca existe ?», «c’est quoi ce produit ?» ...

• Acceptation de l’approche

On peut dire que globalement l’approche est bien acceptée par l’ensemble des sujets. La principale remarque négative est la taille du questionnaire qui est jugée trop importante.