# LES RÉSULTATS DE LA RECHERCHE

## 1. L'INTRODUCTION À LA PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

Le geste de tri des bouteilles en plastique constitue une étape clé dans la transition vers une économie circulaire en soutenabilité forte, en contribuant à réduire les impacts environnementaux des déchets plastiques. Dans ce contexte, l'introduction d'une récompense digitale pour encourager ce geste revêt une importance particulière, non seulement pour accroître le taux de collecte, mais aussi pour transformer les comportements des consommateurs. Nous visons à étudier et comprendre l'impact de cette récompense digitale, activée volontairement par les utilisateurs de l'application ZeLoop, sur la motivation, l'intention et le comportement effectif des consommateurs.

Les résultats présentés ici répondent à une double ambition. Premièrement, nous cherchons à évaluer dans quelle mesure les incitations digitales influencent positivement l'adoption et la répétition du geste de tri. Deuxièmement, nous souhaitons approfondir la compréhension des dynamiques comportementales liées à l'usage des récompenses digitales dans une perspective de marketing de la sobriété. En se concentrant sur les dimensions motivationnelles, intentionnelles et comportementales, notre analyse pourrait contribuer à l'enrichissement des modèles théoriques de la théorie de l'approche de l'action raisonnée et du modèle Motivation - Intention - Comportement.

Pour atteindre ces objectifs, une conception de la recherche structurée a été mise en place. Les données ont été collectées via une enquête digitale administrée auprès d'un échantillon de consommateurs activant la récompense digitale de leur geste de tri des bouteilles en plastique. Nos analyses s'appuient principalement sur une analyse factorielle confirmatoire (AFC) et un modèle en équations structurelles (MES). Elles permettent d'examiner les relations entre les variables latentes du modèle du tri raisonné que nous considérons, à savoir la motivation, l'intention et le comportement. Des indices d'ajustement statistiques établis sont utilisés pour valider le modèle proposé.

Ce chapitre est structuré en plusieurs sections, débutant par une description des profils des répondants et des comportements observés. Il se poursuit avec une présentation détaillée du modèle spécifié ainsi que des résultats de l'AFC et du MES. Nous
explorons ensuite de quelles façons la motivation, l'intention et le comportement des
utilisateurs qui activent la récompense digitale se caractérisent de manière spécifique.
Enfin, une présentation des principales implications de ces résultats est réalisée en
portant une attention particulière à la question de recherche et à la question
managériale qui sous-tendent nos travaux.

À travers cette analyse, nous mettrons en lumière nos observations des mécanismes par
lesquels la récompense digitale nous semble agir en tant que levier de changement
comportemental, tout en identifiant les limites et les opportunités de ce levier pour en
renforcer l'impact.

## 2. L'ANALYSE DESCRIPTIVE DES DONNÉES

Afin d'évaluer l'impact des récompenses digitales sur le geste de tri, il nous semble
essentiel de comprendre le profil des participants ayant contribué à notre
expérimentation. Cette section propose une analyse descriptive des données
collectées, permettant de mieux appréhender les comportements observés. Nous nous
attachons tout d'abord à présenter les caractéristiques socio-démographiques et
comportementales des répondants, avant d'explorer les comportements spécifiques liés
à l'utilisation de l'application ZeLoop.

### 2.1 LE PROFIL DES PARTICIPANTS

Notre échantillon comprend 137 répondants issus d'un large éventail de profils socio-démographiques et comportementaux. Les participants, recrutés via l'application ZeLoop et ses canaux associés, présentent des caractéristiques variées qui éclairent la diversité des dynamiques sous-jacentes du geste de tri des bouteilles en plastique.

#### A. LES DONNÉES SOCIO-DÉMOGRAPHIQUES

Les données collectées montrent une répartition marquée entre les genres, avec 33% de femmes (38 participantes) et 67% d'hommes (77 participants), soit au total 84% des participants à l'enquête ayant exprimé leur identité de genre.

Les tranches d'âge des participants reflètent une diversité générationnelle, allant de 13 ans (âge minimum) à 68 ans (âge maximum), avec une concentration notable chez les trentenaires (32% des réponses collectées) et chez les quarantenaires (31% des réponses collectées). La répartition géographique met en évidence une forte représentation de participants habitant en ville (75%). Cette enquête se caractérise par une forte participation internationale avec de nombreux répondants vivant aux Émirats
Arabes Unis, pays dans lequel l'application ZeLoop a commencé à être activement
déployée courant 2020.

(total des répondants : 115)

## B. LES CARACTÉRISTIQUES COMPORTEMENTALES

Tous les répondants consomment des produits liquides en bouteilles en plastique.

En ce qui concerne les habitudes de tri, 40% des répondants déclarent trier plus de
90% des bouteilles en plastique qu'ils consomment, tandis que 23% des participants
indiquent une pratique occasionnelle du geste de tri

(total des répondants : 104).

La motivation initiale des participants à s'engager dans le tri des bouteilles en plastique
repose principalement sur des considérations environnementales : 91% des répondants
perçoivent leurs bouteilles en plastique comme « une menace pour l'environnement ».
92% des répondants considèrent que les bouteilles en plastique sont « leur
responsabilité ».

(total des répondants : 134).

90% des répondants considèrent que, pour eux, trier ses bouteilles en plastique, c'est
un geste pour l'environnement. 83% considèrent ce geste comme un devoir et 70%
comme un réflexe.

(total des répondants : 124)

54% des répondants cherchent à minimiser leur achat de bouteilles en plastique « quand ils le peuvent ». 32% déclarent chercher à le faire « activement au quotidien ». 14% des répondants ne cherchent pas à le faire : 10% « pas particulièrement » et 4% « absolument pas ».

(total des répondants : 137)

72% des répondants déclarent utiliser des gourdes réutilisables.

(total des répondants : 121)

## 2.2 LES COMPORTEMENTS LIÉS À L'UTILISATION DE ZELOOP

L'analyse des comportements des utilisateurs de l'application ZeLoop met en évidence
des dynamiques particulières qui participent à la transformation du geste de tri des
bouteilles en plastique. Nous allons examiner successivement les fréquences et les
intensités d'utilisation, les fonctions privilégiées par les utilisateurs, leurs motivations
associées, ainsi que les limites rencontrées.
## A. LA FRÉQUENCE ET L'INTENSITÉ D'UTILISATION

Près de 98% des participants à l'enquête ont déclaré avoir entendu parler de l'application ZeLoop. Parmi eux, 40% l'utilisent régulièrement, dont 75% à une fréquence hebdomadaire ou quotidienne, représentant ainsi 30% du total des répondants. Cette régularité est particulièrement marquée chez les utilisateurs fortement motivés par les récompenses digitales, qui perçoivent ces incitations comme des leviers concrets pour renforcer positivement leur engagement. En revanche, 32% des participants indiquent une utilisation occasionnelle, limitée à quelques essais (« J'ai testé pour voir, mais je n'ai pas continué »). Les données montrent également que 21% des répondants ont téléchargé l'application sans jamais l'utiliser.

(total des répondants : 122)

## B. LES FONCTIONS LES PLUS UTILISÉES

Parmi les utilisateurs actifs, 94% activent la fonctionnalité de récompense liée au dépôt de bouteilles en plastique dans les poubelles de tri. Cette fonctionnalité fournit un retour immédiat, renforçant l'engagement à chaque geste validé. En outre, 84% utilisent la récompense quotidienne, une forme de gratification gamifiée régulière qui maintient en éveil leur intérêt pour l'application. Une autre fonctionnalité proposée au moyen de l'application est la pratique du plogging<fnref n="1" /> (collecte de déchets en courant), mentionnée par 42% des utilisateurs.

Le rôle de la gamification est également significatif : 58% des utilisateurs considèrent que ZeLoop rend l'activité de tri « plaisante » (« L'aspect ludique de l'application me pousse à trier plus souvent »). De plus, 95% des participants actifs ressentent que leur utilisation de ZeLoop leur permet de « faire quelque chose de positif pour l'environnement », et 83% jugent que cela rend leur contribution visible.

(total des répondants : 48)

<footnote n="1">¹ "Le plogging, c'est une super activité où tu cours ou marches tout en ramassant les déchets que tu trouves par terre. Cette idée vient de Suède, et son nom vient de deux mots : "plocka upp", qui veut dire ramasser, et "jogging". Partout dans le monde, de plus en plus de gens adorent faire du plogging parce que c'est amusant et bon pour l'environnement. Quand tu fais du plogging, tu aides la planète à rester propre tout en prenant soin de ton corps. C'est plus chouette de jouer ou marcher dans un endroit propre que de voir des déchets par terre, n'est-ce pas ? En plus, le plogging est un sport complet : tu cours, tu trottines, tu marches, et tu fais des petits mouvements pour ramasser les déchets. Cela te rend plus fort et en bonne santé ! Pour commencer, c'est très simple : mets tes baskets, prends un gant, un sac poubelle, et c'est parti !" - Texte préparé par le doctorant pour être édité au cours du 4ème trimestre 2024 dans un magazine de presse français à l'attention des enfants et des jeunes adolescents (Pif, le mag - Q4 2024 - page 43)</footnote>
## C. L'IMPACT SUR LES COMPORTEMENTS DE TRI

L'application ZeLoop semble avoir un impact significatif sur les habitudes de tri des utilisateurs. Tous les utilisateurs actifs déclarent déposer leurs propres bouteilles ainsi que celles de leur foyer, en activant la récompense digitale. Parmi eux, 70% rapportent ramasser des bouteilles en plastique trouvées à terre pour les déposer via l'application. Concernant leur consommation de bouteilles en plastique, 49% indiquent une diminution depuis qu'ils utilisent ZeLoop, tandis que 42% la considèrent stable.

(total des répondants : 48)

## D. LES LIMITES ET OBSTACLES OBSERVÉS

Malgré ces résultats positifs, plusieurs obstacles à l'adoption de ZeLoop ont été identifiés. La distance et la disponibilité des poubelles de tri constituent les principaux freins : 63% des répondants indiquent des difficultés à trouver une poubelle de tri proximité, et 56% mentionnent l'éloignement des poubelles de tri comme un obstacle.

(total des répondants : 75)

En outre, 35% des non-utilisateurs considèrent les récompenses comme insuffisantes, tandis que 29% d'entre eux perçoivent une contradiction entre le concept de récompense et l'action environnementale (« Je ne vois pas pourquoi on aurait besoin d'être récompensé pour trier »).

Deux points à noter concernant les répondants non-utilisateurs de l'application :
45% déclarent qu'ils n'utilisent pas ZeLoop parce qu'ils n'en ont pas "eu le temps".
36% n'utilisent pas ZeLoop parce qu'ils n'ont pas "réussi à s'en servir".

(total des répondants : 73)

## E. UNE SYNTHÈSE DES COMPORTEMENTS LIÉS À L'USAGE DE ZELOOP

L'application ZeLoop agit clairement comme un catalyseur d'engagement en rendant le geste de tri accessible, gratifiant et motivant. Cependant, plusieurs axes d'amélioration pourraient renforcer son impact :

* Expérience utilisateur : Améliorer l'interface pour encourager une adoption plus large.

* Communication ciblée : Renforcer la sensibilisation pour surmonter les perceptions négatives<fnref n="1" /> sur la récompense.

<footnote n="1">¹ La communication engageante (Joule, Girandola, & Bernard, 2007) (Girandola & Joule, 2012) a, pour différentes raisons, procédé à l'exclusion explicite de la récompense de son champ. Dans le domaine de la</footnote>
* Infrastructure de tri : Collaborer avec des acteurs locaux pour multiplier les points de collecte et réduire les obstacles logistiques.

Ces résultats descriptifs permettent d'enrichir la compréhension des comportements pro-environnementaux liés à la technologie phygitale et d'identifier des pistes concrètes pour optimiser l'impact de ZeLoop. Ils conduisent à mieux appréhender le profil des participants et leurs comportements liés à l'utilisation de l'application ZeLoop. Pour approfondir ces observations, nous avons procédé à une analyse factorielle confirmatoire – AFC pour évaluer les relations entre les variables mobilisées au travers de notre cadre théorique : la motivation, l'intention et le comportement.

# 3. LA SPÉCIFICATION DU MODÈLE

## 3.1 QUELQUES POINTS PRÉALABLES

Il nous semble important de rappeler en quelques points clés ce que sont les Modèles en Équations Structurelles (MES) et pourquoi nous procédons à une telle modélisation.

* Les modèles en équations structurelles (MES) sont basés sur l'analyse des matrices de covariances entre des variables, quelque soit leur type. Dans notre projet, ce sont des variables qualitatives ordinales<fnref n="1" />.

* Il s'agit « d'éprouver des hypothèses causales sur des données empiriques»<fnref n="2" />. (Lacroux & Mercklé, 2020)

* Les MES servent d'une part à calculer la force des relations entre des items et les variables latentes qu'ils mesurent, et d'autre part entre ces variables latentes.

* Un des avantages de ces modélisations, c'est qu'elles permettent d'estimer simultanément l'ensemble du modèle et donc l'ensemble des relations causales.

* Ces modèles suivent une logique confirmatoire.<fnref n="3" />

psychologie environnementale, c'est la barrière économique qui a conduit à ne pas développer des approches incluant la récompense de comportements pro-environnementaux. (Moser, 2009) pages 225 à 227 - " Le renforcement positif nécessite la mise en place d'un contrôle spécifique et donc coûteux." Une des premières questions spontanées fréquentes en France lorsque l'application ZeLoop est présentée est : "Qui paye la récompense ?"

Nous proposons de nommer le champ qui est associé à la récompense digitale "communication activante" afin de pouvoir le distinguer du champ de la "communication engageante" qui exclut de par ses fondements toute forme de récompense. Nous pourrions ainsi être en mesure d'étudier les spécificités et les complémentarités de chacun de ces champs dans la perspective du marketing de la sobriété.

<footnote n="1">¹ La conception et la préparation de l'enquête digitale nous ont conduit à collecter des données qualitatives ordinales, en particulier pour des raisons d'ergonomie et d'expérience-répondant.</footnote>

<footnote n="2">² Source : https://quantigre.hypotheses.org/180</footnote>

<footnote n="3">³ Nous cherchons à confirmer le modèle théorique de départ. Il est donc nécessaire de spécifier un modèle avant de tester son ajustement aux données. C'est ce que nous avons fait et avons exposé lors de notre conception de la recherche.</footnote>
• Le choix de la modélisation par le chercheur est fondamental.<fnref n="1" />

• La mise en œuvre de notre modélisation en équations structurelles s'est faite en quatre étapes :

• Spécification de notre modèle et des relations entre les variables

• Première estimation des paramètres du modèle au moyen d'une Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)

• Estimation des paramètres du modèle en équations structurelles (MES)

• Analyse de la qualité<fnref n="2" /> globale de la solution retenue au moyen des indicateurs spécifiques calculés, également nommés "fit indices".

Cette approche qui conduit à réaliser d'abord une AFC puis un MES à corrélations polychoriques<fnref n="3" /> suit les préconisations d'Anderson et Gerbing. (Anderson & Gerbing, 1988)

## 3.2 QUELQUES POINTS STRUCTURANTS

Notre modèle « réalise l'articulation du concret de l'expérience avec l'abstrait de la théorie.» (Sensevy & Santini, 2006)

Nous mobilisons des facteurs latents et des items manifestes dans le but de reconstituer au mieux la matrice de covariance des items. Ce que nous modélisons, ce sont des liens explicatifs, des effets sur les régressions et sur les variances d'erreurs de modélisation sur l'échantillon considéré (et non des scores individuels, des valeurs sur les variables).

L'unité statistique, c'est la covariance polychorique<fnref n="4" /> entre deux items.<fnref n="5" />

C'est la matrice de covariance / covariance des items qui sert de point d'entrée à nos

<footnote n="1">¹ « Un modèle bien ajusté aux données n’est pas forcément un « bon » modèle. » (Lacroux & Mercklé, 2020)</footnote>

<footnote n="2">² Il s'agit de procéder à l'ajustement du modèle aux données collectées.</footnote>

<footnote n="3">³ Les corrélations polychoriques entre items correspondent aux corrélations de Pearson de leurs fonctions d'utlité respectives (processus latent aléatoire par rapport aux items observés qui sont supposés suivre des lois Normales utilisant des seuils).</footnote>

<footnote n="4">⁴ Note du doctorant : Notre modèle de recherche est un modèle utilisant les corrélations polychoriques entre deux items ordinaux.</footnote>

<footnote>En effet, c'est la corrélation polychorique qui est utilisée pour calculer la corrélation entre des variables ordinales. Rappelons que les variables ordinales sont des variables dont les valeurs possibles ont un ordre naturel. La valeur de la corrélation polychorique varie de -1 à 1, où -1 indique une forte corrélation négative, 0 indique une absence de corrélation et 1 indique une forte corrélation positive. C'est donc une matrice de variance / covariance de relations polychoriques qui est fournie en entrée du modèle.</footnote>

<footnote n="5">⁵ Observation du doctorant : certains modèles statistiques avancés peuvent permettre aujourd'hui d'étudier avec des approches quasi-similaires sur le plan mathématique des cellules (biologie), des atomes (physique), des patients (recherche clinique) et des consommateurs (marketing).</footnote>
travaux de modélisation.

Les différents paramètres qui sont utilisés dans le modèle :

• Loadings sur le modèle de mesure

• Loadings sur le modèle interne

• Covariances entre les facteurs latents

• Variances des erreurs de modélisation des items

Nous estimons un ensemble de paramètres afin que la distance entre la matrice de variance/covariance observée et la matrice de variance/covariance modélisée soit la plus faible possible. Les items sont mesurés au moyen de données ordinales.

Notre modèle est en mode réflexif : les items sont expliqués par leur facteur latent.

En synthèse, notre modèle MES mobilise, en mode réflexif, des variables latentes et des relations entre les items et leur facteur latent (modèle de mesure) et des relations entre facteurs latents (modèle structurel).

C'est en mettant en œuvre un outil logiciel scientifique adapté (Mplus<fnref n="1" />) que nous lions les données collectées aux concepts théoriques considérés au travers de notre démarche hypothétique-déductive.

Nous avons utilisé Mplus en procédant par itérations pour effectuer les calculs statistiques requis. Nous avons été amené à enlever étape par étape et chaque fois que nécessaire des items collectés afin d'assurer la convergence des calculs et l'obtention de fits indices interprétables.

Dans l'annexe séparée référencée AS08 sont présentés les résultats détaillés des calculs réalisés au moyen du logiciel Mplus.

## 3.3 LE MODÈLE SPÉCIFIÉ

Sur la base des différentes itérations effectuées au moyen du logiciel Mplus, nous sommes en mesure de confirmer la spécification de notre modèle et des relations entre les variables.

<footnote n="1">¹ Source : https://oit.utk.edu/research/research-software/mplus/</footnote>
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>**FIGURE 33: MES - MODÈLE CONCEPTUEL**</figcaption></figure>

Cette figure et ses notes détaillent le modèle conceptuel de l'étude des motivations des consommateurs qui activent la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique.

En cohérence avec le modèle théorique Motivation - Intention - Comportement que nous avons présenté au cours de notre revue de littérature, nous confirmons les deux hypothèses que nous posons :

* une variation positive de la Motivation (F1) entraîne une variation positive de l'Intention (F2)

* une variation positive de l'Intention (F2) entraîne une variation positive du Comportement (F3).
## 3.4 LE GESTE DE METTRE DANS LA POUBELLE DE TRI SES BOUTEILLES

L'item réflexif spécifique<fnref n="1" /> de la variable latente Motivation (F1) - codé x58 et correspondant à la question « Quelles bouteilles déposez-vous via l'application ZeLoop, en considérant vos bouteilles et celles de votre foyer ? » - présente une particularité importante pour la modélisation. Nous souhaitons l'expliciter. Cette particularité nous semble rendre notre modèle atypique, ce qui constitue sa force et sa faiblesse.

En effet, au sein de l'échantillon considéré (utilisateurs de ZeLoop), la variance mesurée pour cet item est nulle : tous les répondants déclarent systématiquement déposer toutes leurs bouteilles et celles de leur foyer dans les poubelles de tri en utilisant ZeLoop. Cet item ne peut donc pas être directement intégré dans notre modélisation par équations structurelles (MES), car son absence de variance statistique ne permet pas de tester son impact dans le cadre du modèle.

Pour contourner cette difficulté, nous proposons une approche en deux étapes :

* Utilisation d'un proxy : Nous remplaçons cet item par un proxy, l'item X60, qui évalue un comportement plus spécifique (« Quelles bouteilles déposez-vous via l'application ZeLoop ? Des bouteilles ramassées par terre. »). Ce proxy introduit une variance observable, facilitant la modélisation.

* Complémentarité méthodologique : Nous reconnaissions que cette approche est une limite intrinsèque de notre modélisation. Lors de la discussion des résultats, nous proposerons une démarche complémentaire pour enrichir l'analyse des comportements post-consommation lors de futures modélisations.

Cette particularité méthodologique illustre le caractère partiel et situé de notre modèle (Michel & Michaud-Trévinal, 2022). Elle sera abordée à nouveau lors de l'interprétation des résultats et dans la discussion sur les implications théoriques et pratiques de notre travail.

<footnote n="1">¹ Cet item n'est donc pas représenté graphiquement. Ce point particulier sera à nouveau abordé dans l'interprétation des résultats et dans la discussion de la question de recherche et de la question managériale à la suite de la présentation de l'estimation statistique.</footnote>
# 4. L'ANALYSE FACTORIELLE CONFIRMATOIRE (AFC)

Pour garantir la validité des mesures utilisées dans cette recherche, une analyse factorielle confirmatoire (AFC) a été réalisée. Cette étape permet d'évaluer la structure factorielle des données et vérifie si les items observés mesurent correctement les dimensions latentes proposées : motivation, intention, et comportement.<fnref n="1" />

## 4.1 LES INDICES D'AJUSTEMENT GLOBAL DE L'AFC

Nous présentons d'abord les indices d'ajustement global de l'AFC.

<table><caption>TABLEAU 4: AFC - Indices d'ajustement global de l'AFC</caption><thead><tr><td>Indice</td><td>Valeur calculée</td><td>Seuil Recommandé</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Khi<sup>2</sup>/DDL</td><td>1,533</td><td>&lt; 3</td><td>Très bon ajustement</td></tr><tr><td>RMSEA</td><td>0,062</td><td>&lt; 0,05 (bon)</td><td>Entre bon et acceptable</td></tr><tr><td>CFI</td><td>0,902</td><td>&gt; 0,90</td><td>Bon ajustement</td></tr><tr><td>TLI</td><td>0,894</td><td>&gt; 0,90</td><td>Proche du seuil<br>Ajustement moyen</td></tr></tbody></table>

Les indices d'ajustement global du modèle montrent une bonne correspondance entre les données et le modèle théorique :

* L'indicateur Khi²/DDL (Degrés De Liberté) est utilisé pour évaluer l'ajustement global du modèle. Il permet de comparer le modèle théorique aux données observées. Il prend ici une valeur de 1,533, ce qui montre un très bon ajustement. Ce résultat indique que le modèle proposé s'ajuste bien aux données collectées, renforçant la validité des relations entre les variables observées et les facteurs latents.

* RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : 0,062 – cela correspond à un ajustement acceptable, légèrement supérieur au seuil <0,05 qui correspond à un bon ajustement.

* CFI (Comparative Fit Index) : 0,902 – ceci indique un ajustement acceptable.

* TLI (Tucker-Lewis Index) : 0,894 – c'est un ajustement moyen, légèrement inférieur au seuil fixé > 0,90

<footnote n="1">¹ La rédaction complète de l'AFC que nous avons réalisée se situe en annexe afin d'alléger la lecture de notre thèse.</footnote>
## 4.2 LA VALIDITÉ CONVERGENTE ET LA FIABILITÉ COMPOSITE

Nous présentons les indicateurs de validité convergente et de validité discriminante par facteur latent.

<table><caption>TABLEAU 5: AFC - Validités convergente et discriminante par facteur latent</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Average Variance Extracted (AVE)</td><td>Validité convergente</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Motivation (F1)</td><td>0,6102</td><td>&gt;0,5</td><td>Bonne validité convergente</td></tr><tr><td>Intention (F2)</td><td>0,6281</td><td>&gt;0,5</td><td>Bonne validité convergente</td></tr><tr><td>Comportement (F3)</td><td>0,6086</td><td>&gt;0,5</td><td>Bonne validité convergente</td></tr></tbody></table>

Les valeurs moyennes extraites (AVE) pour chaque variable principale sont supérieures à 0,5, confirmant une validité convergente.

La validité convergente de chacun des facteurs latents Motivation (F1), Intention(F2) et Comportement(F3) est satisfaisante.

<table><caption>TABLEAU 6: AFC - Fiabilité composite (CR) des facteurs latents</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Coefficient de fiabilité composite (CR)</td><td>Seuil recommandé</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>F1 (Motivation)</td><td>0,6641</td><td>&gt;0,6</td><td>cohérence interne acceptable</td></tr><tr><td>F2 (Intention)</td><td>0,6784</td><td>&gt;0,6</td><td>cohérence interne acceptable</td></tr><tr><td>F3 (Comportement)</td><td>0,6603</td><td>&gt;0,6</td><td>cohérence interne acceptable</td></tr></tbody></table>

La fiabilité composite (CR) montre une cohérence interne satisfaisante pour chacun des facteurs latents considérés. En effet, les coefficients de fiabilité composite CR des échelles de mesure sont tous supérieurs à 0,6 – ceci démontre une fiabilité interne acceptable des échelles associées à chacune des variables latentes.

Les résultats de l'AFC permettent de valider la structure factorielle et la pertinence acceptables des mesures. Cette étape permet de progresser vers l'analyse des relations structurelles entre les facteurs latents, réalisée via les Modèles en Équations
Structurelles (MES). Cette approche évaluera les hypothèses principales en examinant les liens de causalité entre motivation, intention et comportement.

## 4.3 LES RELATIONS DE COVARIANCE ENTRE LES VARIABLES LATENTES

Avant de réaliser cette modélisation MES, nous présentons les relations de covariance entre les variables latentes issues de l'AFC.

<table><caption>TABLEAU 7: AFC - Relations de covariance entre les variables latentes</caption><thead><tr><td>Covariance entre variables latentes</td><td>Valeur calculée</td><td>p-value</td></tr></thead><tbody><tr><td>entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2)</td><td>0,682</td><td>0,0000</td></tr><tr><td>entre l'Intention (F2) et le Comportement (F3)</td><td>-0,099</td><td>0,7740</td></tr><tr><td>entre la Motivation (F1) et le Comportement (F3)</td><td>0,036</td><td>0,2510</td></tr></tbody></table>

La covariance entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2) est de 0.682 avec une p-value inférieure à 0,05 (p<0,05) : ces valeurs indiquent une relation de covariance positive et significative entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2). Cette relation mesurée est cohérente avec l'hypothèse selon laquelle une augmentation de la motivation renforce l'intention d'adopter un comportement pro-environnemental et d'effectuer des gestes éco-responsables.

Les valeurs des covariances mesurées entre l'Intention (F2) et le Comportement (F3) ainsi qu'entre la Motivation (F1) et le Comportement (F3) et leurs p-values respectives montrent qu'une attention particulière est à porter aux variables latentes de l'Intention(F2) et du Comportement (F3) tout au long de notre modélisation en équations structurelles (MES).
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 34: ANALYSE FACTORIELLE CONFIRMATOIRE (AFC)</figcaption></figure>

Cette figure présente, sur la base des données que nous avons collectées, les résultats de l'Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC) du modèle de mesure M-I-C relatif à l'étude des consommateurs qui activent la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique.

Les valeurs calculées des indices d'ajustement de l'AFC suggèrent que le modèle de mesure est globalement acceptable, bien que des ajustements mineurs soient à réaliser pour pouvoir améliorer le TLI.

L'ensemble de fit-indices considérés nous conduit à estimer que, sur le plan statistique, le modèle de mesure sur lequel nous travaillons est globalement robuste. Cela nous incite à progresser vers la réalisation de la modélisation en d'équations structurelles.

# 5. L'ANALYSE DU MODÈLE EN ÉQUATIONS STRUCTURELLES (MES)

## 5.1 LES INDICES D'AJUSTEMENT GLOBAL DU MES

Nous présentons les résultats et notre interprétation des tests d'ajustement de notre modèle d'équations structurelles au travers de différents indicateurs statistiques
caractéristiques de la qualité de notre modèle.

<table><caption>TABLEAU 8: MES - Indices d'ajustement global du modèle</caption><thead><tr><td>Indice</td><td>Valeur calculée</td><td>p-value</td><td>Seuil recommandé</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Khi^2/DDL</td><td>1,755</td><td>0,0000</td><td>&lt;3,00</td><td>bon ajustement</td></tr><tr><td>RMSEA</td><td>0,074</td><td>-</td><td>&lt;0,08</td><td>ajustement acceptable</td></tr><tr><td>CFI</td><td>0,852</td><td>-</td><td>&gt;0,90</td><td>ajustement à améliorer</td></tr><tr><td>TLI</td><td>0,840</td><td>-</td><td>&gt;0,90</td><td>ajustement à améliorer</td></tr><tr><td>WRMR</td><td>1,513</td><td>-</td><td>&lt;1,00</td><td>ajustement à améliorer</td></tr></tbody></table>

## A. LE TEST KHI^2/DDL

Il s'agit d'évaluer si le modèle statistique considéré est bien adapté aux données observées.<fnref n="1" />

La valeur de Khi^2 est égale à 709,284 avec 404 degrés de liberté (DDL), ce qui donne un ratio Khi^2/DDL de 1,755.

Le ratio Khi^2/DDL inférieur à 3 : cela indique un bon ajustement du modèle aux données.

## B. LE TEST RMSEA

Le RMSEA<fnref n="2" /> mesure la bonne adéquation par degré de liberté du modèle.

Il est estimé à une valeur de 0,074 avec un intervalle de confiance situé entre 0,065 et 0,083. Des valeurs inférieures à 0,05 sont idéales. Des valeurs entre 0,05 et 0,08 sont acceptables. Au-dessus de 0,10, les valeurs du RMSEA sont médiocres.

Une valeur mesurée de 0,074 indique donc un ajustement acceptable du modèle aux données.

<footnote n="1">¹ La fonction d'ajustement (fit function), qui mesure la différence entre la matrice de covariance observée et la matrice de covariance modélisée, suit une loi de fluctuation de type Khi^2. Les degrés de liberté (DDL) de cette loi correspondent au nombre de covariances observées moins le nombre de paramètres indépendants estimés.</footnote>

<footnote n="2">² RMSEA : Root Mean Square Error Of Approximation</footnote>
### C. LES TESTS CFI ET TLI

Ces deux indices<fnref n="1" /> comparent le modèle spécifié au modèle nul. Des valeurs proches de 1,0 sont souhaitables. Plus généralement, des valeurs supérieures à 0,90 indiquent un bon ajustement.

Dans notre cas, les valeurs estimées du CFI et du TLI suggèrent que l'ajustement du modèle est moyen : le modèle pourrait bénéficier de certaines améliorations.

### D. LE TEST WRMR

Des valeurs de WRMR<fnref n="2" /> inférieures à 1,0 sont généralement interprétées comme indiquant un bon ajustement du modèle aux données observées. Une valeur de 1,513 indique que l'ajustement pourrait être amélioré. Le modèle pourrait ne pas capturer toutes les nuances ou corrélations dans les données.

Cette interprétation du WRMR est à relativiser avec un nombre d'observations inférieur à 200.

### E. LES INDICES D'AJUSTEMENT GLOBAL DU MES

En synthèse, bien que le MES testé montre certains aspects d'un bon ajustement - comme un bon ratio Khi^2/DDL et un RMSEA acceptable - les indices CFI, TLI, et WRMR indiquent que l'ajustement global pourrait être amélioré. Les valeurs calculées de CFI et TLI sont cependant élevées et indiquent qu'il y a un nombre conséquent de covariances estimées qui sont significativement différentes de 0.

## 5.2 LES INDICATEURS DE VALIDITÉ CONVERGENTE ET DE FIABILITÉ

Nous observons que d'une part, les estimations brutes des items réflexifs de chacune des variables latentes sont relativement homogènes. D'autre part, les p-values de chacun des 30 items testés a une valeur calculée de 0,000. L'hypothèse nulle (avec des charges des items sont nulles) est rejetée. Nous pouvons donc considérer que les charges factorielles des items sont statistiquement significatives dans le cadre de notre modèle.

Dans l'objectif de lisibilité de notre manuscrit, nous ne présentons dans le corps de

<footnote n="1">¹ CFI : Comparative Fit Index - TLI : Tucker-Lewis Index - Les indices CFI et TLI mesurent une différence entre la vraisemblance du modèle testé avec celle du modèle vide d'indépendance.</footnote>

<footnote n="2">² WRMR : Weighted Root Mean Square Residual - Le WRMR est un indice d'ajustement particulièrement adapté aux modèles à corrélations polychoriques. Il mesure la différence entre les corrélations observées et les corrélations prédites par le modèle, en pondérant les résidus en fonction de la taille de l'échantillon et de la structure des données.</footnote>
notre thèse que notre analyse des indicateurs de validité convergente et de fiabilité par facteur latent.<fnref n="1" /> Elle a été établie à la suite de l'analyse détaillée que nous avons réalisé, facteur latent par facteur latent.

<table><caption>TABLEAU 9: MES - Indicateurs de validité convergente et fiabilité par facteur latent</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Average Variance Extracted (AVE)</td><td>Coefficient de fiabilité composite (CR)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Motivation (F1)</td><td>0,615</td><td>0,969</td><td>bonne validité<br/>excellente fiabilité</td></tr><tr><td>Intention (F2)</td><td>0,458</td><td>0,679</td><td>validité modérée<br/>fiabilité limite</td></tr><tr><td>Comportement (F3)</td><td>0,507</td><td>0,829</td><td>bonne validité<br/>bonne fiabilité</td></tr></tbody></table>

Pour la Motivation (F1), une AVE de 0,615 que ce facteur latent capture en moyenne environ 61,53% de la variance de ses items. Une AVE supérieure à 0,50 est généralement considérée comme acceptable, indiquant une bonne validité. Cela signifie que la moyenne de la variance des items de la Motivation (F1) est davantage due à la construction commune de la Motivation (F1) qu'aux erreurs aléatoires ou spécifiques. Le CR pour la Motivation (F1) a une valeur de 0,968. Pour mémoire, la valeur attendue doit être supérieure à 0,700. Ce CR très élevé pour la Motivation (F1) indique une excellente fiabilité. Une valeur de CR supérieure à 0,95 est souvent considérée comme indicative d'une très haute qualité de mesure, suggérant que les items de la Motivation (F1) sont très cohérents et fiables dans la mesure de la variable latente.

La Motivation (F1) explique ses items réflexifs avec une grande précision et peu d'erreur aléatoire.

Pour l'Intention (F2), son AVE a une valeur de 0,458. Ceci ce qui est inférieur au seuil recommandé de 0,500. Cela suggère que moins de la moitié de la variance moyenne

<footnote n="1">¹ La rédaction complète de l'analyse du modèle en équations structurelles que nous avons réalisée se situe en annexe afin d'alléger la lecture de notre thèse.</footnote>
des items de F2 est expliquée par le facteur latent, ce qui pourrait indiquer une validité convergente moyenne. Le CR pour l'Intention (F2) est de 0,679, ce qui est considéré comme une valeur limite modérée. Traditionnellement, un CR de 0,700 ou plus est souhaitable pour assurer une bonne fiabilité. La valeur de CR calculée est légèrement en dessous de ce seuil.

Les items de l'intention (F2) possèdent une fiabilité limite acceptable, mais non complètement satisfaisante.

Pour le Comportement (F3), l'AVE est de 0,507, dépassant très légèrement le seuil de 0,50. Cela indique une assez bonne validité convergente. Le Comportement (F3) explique une majorité de la variance de ses items, ce qui est favorable pour l'interprétation et l'utilisation de ce facteur latent dans des analyses plus larges. Un CR de 0,829 pour le Comportement (F3) indique une bonne fiabilité, bien au-dessus du seuil minimal de 0,70. Les items du Comportement (F3) mesurent de manière relativement cohérente et fiable le concept latent, avec une quantité modérée d'erreur de mesure.

## 5.3 LES RELATIONS STRUCTURELLES ENTRE FACTEURS LATENTS

Après avoir analysé le modèle externe par facteur latent, nous procédons à l'analyse du modèle interne, à savoir l'analyse des relations structurelles entre facteurs latents.

### A. LES HYPOTHÈSES ET RELATIONS ENTRE VARIABLES LATENTES

Voici la présentation du modèle interne et du résultat au regard de l'hypothèse pour les deux relations internes considérées, celle de la Motivation (F1) sur l'Intention (F2) et celle de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3).

<table><caption>TABLEAU 10: MES - Hypothèses et relations entre variables latentes</caption><thead><tr><td>Relation entre variables latentes</td><td>Estimation brute</td><td>P-Value</td><td>Direction</td><td>Résultat au regard de l'hypothèse</td></tr></thead><tbody><tr><td>Motivation (F1) sur Intention (F2)</td><td>0,649</td><td>0,000</td><td>positive</td><td>confirmée</td></tr><tr><td>Intention (F2) sur Comportement (F3)</td><td>-0,175</td><td>0,036</td><td>négative</td><td>infirmée</td></tr></tbody></table>
## B. LA RELATION ENTRE LA MOTIVATION (F1) ET L'INTENTION (F2)

L'estimation brute avec une p-value de 0,000 représente la force brute de l'effet direct de la Motivation (F1) sur l'Intention (F2). Cette estimation brute d'une valeur de 0,649 signifie qu'une augmentation d'une unité standard de la Motivation (F1) est associée à une augmentation de 0,649 unité de l'Intention (F2). Cette valeur de p-value indique que la relation entre le facteur latent Motivation (F1) et le facteur latent Intention (F2) est statistiquement très significative. Cela signifie que l'on peut rejeter avec une confiance élevée l'hypothèse nulle selon laquelle il n'y a pas d'effet de la Motivation (F1) sur l'Intention (F2).

La relation entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2) est statistiquement significative.

L'effet est correct en termes de capacité de la Motivation (F1) à expliquer une grande partie de la variance de l'Intention (F2).

## C. LA RELATION ENTRE L'INTENTION (F2) ET LE COMPORTEMENT (F3)

L'estimation brute représente la force brute de l'effet direct de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3). Le signe négatif de l'estimation brute d'une valeur de - 0,175 indique qu'à mesure que le facteur latent Intention (F2) augmente, le facteur latent (F3) diminue. Une valeur de -0,175 suggère un effet à significativité modérée (p-value proche de 0,05) mais défavorable (négatif) de l'Intention (F2) sur le comportement (F3). Une p-value de 0,036 indique que l'effet de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3) est statistiquement légèrement significatif au regard du seuil de 0,05. Cela permet de rejeter légèrement l'hypothèse nulle selon laquelle il n'y a pas d'effet de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3). Il existe une probabilité relativement faible que l'effet observé soit dû au hasard seul.

L'analyse de la relation de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3) révèle une interaction négative mais statistiquement légèrement significative qui devrait être explorée plus avant pour comprendre les dynamiques sous-jacentes et pour ajuster le modèle afin d'améliorer sa cohérence interne et sa pertinence théorique.

## 5.4 NOTRE SYNTHÈSE DE L'ANALYSE DU MES

Notre modèle nous semble présenter un ajustement global acceptable à bon avec des indicateurs d'ajustement du modèle indiquant une bonne adéquation aux données, mais avec une marge d'amélioration, notamment concernant CFI et TLI.

Les mesures de validité convergente et de fiabilité révèlent que l'Intention (F2)
nécessite une attention particulière pour améliorer à la fois la validité convergente et la fiabilité. La modélisation du facteur latent Intention (F2) est à améliorer et la relation entre l'Intention (F2) et le Comportement (F3) doit continuer à être étudiée. Nous disposons cependant d'une bonne modélisation de la Motivation (F1) et de la relation Motivation (F1) - Intention (F2). Notre modélisation du comportement (F3) apparaît également cohérente et fiable.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>**FIGURE 35: MODÈLE D'ÉQUATIONS STRUCTURELLES (MES)**</figcaption></figure>

## 5.5 DEUX PARTICULARITÉS ET UNE LIMITE

À la suite de cette synthèse, nous proposons de mettre explicitement en lumière deux particularités et une limite de cet MES :

### A. DEUX COMPORTEMENTS AUX MOTIVATIONS TRÈS DIFFÉRENTES

Cet MES est, de fait, une étude comparative entre deux populations qui ont des comportements différents - une population utilise ZeLoop régulièrement, l'autre n'utilise pas ZeLoop régulièrement. Les répondants au sein de chacune de ces populations consomment des boissons en bouteilles en plastique. Seuls les répondants
utilisant régulièrement ZeLoop sont interrogés quant à leurs motivations à activer la récompense digitale de leur geste de tri. Ce n'est que pour cette population que nous disposons, logiquement, des mesures des items réflexifs de la variable latente Motivation (F1). Les mesures des items des variables latentes Intention (F2) et Comportement (F3) sont collectées pour les deux populations. L'étude de ces deux populations est donc intégrée dans un seul modèle, basé sur un seul jeu de données collectées.

## B. UN ITEM RÉFLEXIF PARTICULIER

Un des items réflexifs du facteur latent du Comportement (F3) ne varie pas au sein de chacune des deux populations étudiées. C'est l'item X58 - question "quelles bouteilles déposez-vous via l'application ZeLoop ?" - réponse "vos bouteilles et celles de votre foyer." Pour la population qui utilise ZeLoop, tous les répondants qui utilisent régulièrement ZeLoop ont répondu "oui". Pour la population qui n'utilise pas régulièrement ZeLoop, la réponse à cette question est logiquement "non". Le fait qu'il n'y ait de variance mesurée sur cet item exclut sa prise en compte dans le MES, alors que cet item caractérise précisément le comportement du geste de tri de celles et ceux qui trient systématiquement leurs bouteilles en plastique et celles de leur foyer.<fnref n="1" />

## C. LE FAIBLE NOMBRE DE RÉPONDANTS

Le nombre de répondants à ce questionnaire est faible au regard des critères fixés à des MES - 137 réponses valides collectées au total, dont 49 répondants utilisant ZeLoop et 88 répondants n'utilisant pas régulièrement ZeLoop. Ce nombre est à comparer au seuil (couramment fixé à 200 réponses minimum) qui pourrait dans notre modèle être appliqué au nombre de répondants utilisant ZeLoop. Le fait que notre taille d'échantillon soit faible rend plus difficile la détection des relations entre les variables latentes du modèle interne. C'est parce que les MES impliquent le plus souvent de nombreuses relations simultanées que des tailles d'échantillons importantes sont nécessaires pour fournir une puissance statistique acceptable. (Westland, 2019)
Nous prenons en compte cette limite dans l'interprétation d'ensemble et dans la discussion de nos résultats quant à notre question de recherche et à notre question de

<footnote n="1">¹ Il est à noter qu'aucun croisement entre les données opérationnelles dont dispose ZeLoop et les données collectées au moyen du questionnaire digital n'a été effectué de quelque manière que ce soit, à l'exception des emails des membres de la communauté ZeLoop qui ont été utilisés pour les contacter et leur communiquer le lien vers le questionnaire qui est localisé dans un univers digital indépendant et spécifique à notre recherche.</footnote>
# 6. L'analyse d'ensemble

Nous proposons de développer trois axes d'interprétation d'ensemble de notre modèle

* Une interprétation du modèle externe

* Une interprétation du modèle interne

* Une interprétation au regard de notre conception de la recherche

## 6.1 L'INTERPRÉTATION DU MODÈLE EXTERNE

Il nous semble que le modèle externe de cet MES permet de formuler différentes observations et de développer des analyses fondées sur des mesures statistiquement significatives.

### A. MOTIVATION (F1)

Concernant la variable latente indépendante F1, la Motivation, l'échelle de mesure que nous avons utilisée semble bien adaptée à la mesure des variations des motivations. Chacun des vingt items réflexifs mobilisés est statistiquement validé, dans chacune des six dimensions considérées : économique, générative, récréationnelle, pratique, sociale et protestataire. Les variations des loadings montrent que la variation de chaque item réflexif du fait de la variation de la variable latente est différente. De plus, les variations des erreurs de mesure de chacun de ces items réflexifs permet d'évaluer la qualité de la mesure de l'item réflexif, item par item. Ainsi, dans la dimension économique, les motivations à obtenir du pouvoir d'achat supplémentaire (X92) et à bénéficier de bons d'achat et d'offres promotionnelles (X93) semblent fortement nourries par la récompense digitale du geste de tri.

Dans la dimension générative, les consommateurs qui activent la récompense digitale de leur geste de tri des bouteilles en plastique semblent fortement motivés à éviter que leurs bouteilles en plastique soient abandonnées dans la nature (X95). L'application digitale semble les inciter à trier leurs déchets d'emballage (X97).

Dans la dimension récréationnelle, l'utilisation de l'application et l'activation de la récompense digitale semblent nourrir fortement la motivation à être en contact avec d'autres personnes (X98) ainsi que l'appréciation de l'ambiance dans la communauté phygitale (X99). L'utilisation régulière de l'application procure également aux consommateurs la motivation et l'occasion de parler de tri et de recyclage autour d'eux
(X100).

Dans la dimension pratique, les motivations des consommateurs qui utilisent régulièrement l'application nourrissent leurs impressions de faire quelque chose de positif pour leur ville / leur quartier (X106).

De même, dans la dimension écologique, les motivations de ces consommateurs nourrissent fortement le sentiment de faire quelque chose de positif pour l'environnement (X107).

Enfin, dans la dimension protestataire, les motivations des consommateurs qui utilisent régulièrement l'application les incitent à ramasser les bouteilles vides qui traînent par terre (X110).

En synthèse, au sein de cette population de consommateurs de boissons en bouteille en plastique, dix items sur les vingt items mesurés semblent refléter, avec une bonne précision des mesures effectuées, des motivations spécifiques notablement renforcées de par leur usage régulier de l'application et de leur activation volontaire de la récompense digitale de leur geste de tri des bouteilles en plastique.

Il nous semble également pouvoir être noté que cinq items, dont la précision de mesure est beaucoup plus faible, semblent refléter ce que la Motivation des consommateurs nourrirait moins au travers de l'usage de cette application de récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique : dans la dimension économique, la possibilité de faire don de ses récompenses à des associations d'utilité publique (X94) ; dans la dimension générative, la possibilité de s'assurer que ses bouteilles en plastique soient recyclées en de nouvelles bouteilles (X96) ; dans la dimension récréationnelle, le fait qu'utiliser l'application permet de passer le temps (X102) et renforce le côté ludique du tri (X103) ; dans la dimension protestataire, l'incitation à réduire sa consommation de bouteilles en plastique du fait de l'usage de l'application (X109).

## B. INTENTION (F2)

Concernant la variable latente dépendante de l'Intention (F2), elle est composée de cinq items réflexifs dans deux dimensions, le recyclage et l'environnement.

Dans la dimension recyclage, l'intention est mesurée au travers de l'importance que revêt le geste de tri pour recycler les bouteilles en plastique vides (X44) et au ressenti
agréable de trier et recycler (X45). La précision des mesures effectuées est modérée<fnref n="1" />.
Dans cet exemple, le renforcement de l'intention de trier ne contribue que
modérément au renforcement de l'impression que ce soit agréable de le faire.

Dans la dimension de l'environnement, l'intention est mesurée au travers de la déclaration de se considérer sensible aux problématiques environnementales (X111), de celle de choisir systématiquement le produit qui a le moins d'impact sur l'environnement (X112) et de celle d'essayer de ne pas acheter de produit à des entreprises qui ne respectent pas l'environnement (X113). L'item qui reflète le mieux l'intention mesurée est celui qui conduit au choix systématique du produit qui a le moins d'impact sur l'environnement (X112). Cette mesure bénéficie d'une bonne précision.

C. COMPORTEMENT (F3)

Concernant la variable latente dépendante du Comportement (F3), l'échelle de mesure que nous avons utilisée est composée de cinq items réflexifs dans deux dimensions, la consommation et le geste de tri.

Dans la dimension consommation, la consommation est mesurée par la quantité de bouteilles en plastique achetée chaque mois au soin de son foyer pour quatre types de produits : les eaux (X1), les sodas (X2), les jus de fruit (X3) et le lait (X4). C'est le renforcement de la consommation de jus de fruit (X3) qui refléte le mieux le renforcement du geste de tri des bouteilles en plastique, avec une qualité de la précision de la mesure qui nous semble assez bonne.

Dans la dimension du geste de tri, l'item réflexif qui est mesuré pour étudier la variable latente du comportement de tri correspond au geste de ramasser les bouteilles par terre et de les trier en les jetant dans une poubelle sélective (X60). Ce geste spécifique semble se renforcer très fortement quand le comportement de tri avec activation de la récompense digitale se renforce. La qualité de la précision de la mesure de ce lien nous semble très bonne.

<footnote n="1">¹ La variance résiduelle théta de l'item X45 (recycler, c'est agréable) est de 0,530. Cela signifie que 53% de la variance de X45 (recycler, c'est agréable) n'est pas expliquée par l'Intention (F2), ce qui est relativement élevé et pourrait suggérer que cet item pourrait ne pas être un très bon item réflexif de l'Intention (F2) ou qu'il y a d'autres influences non capturées par le modèle.</footnote>
## 6.2 L'INTERPRÉTATION DU MODÈLE INTERNE

En portant notre attention sur le modèle interne et au regard des résultats de cet MES et de nos hypothèses initiales, nous sommes désormais en mesure de procéder aux analyses suivantes.

### A. MOTIVATION (F1) SUR INTENTION (F2)

Nous avions posé l'hypothèse théorique d'une relation de causalité positive de la Motivation sur l'Intention. Cette hypothèse semble confirmée par le MES que nous avons développé. Plus la Motivation qui conduit à utiliser l'application digitale et à activer la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique se renforce, plus l'intention de recycler et de choisir systématiquement le produit qui a le moins d'impact sur l'environnement se renforce.

### B. INTENTION (F2) SUR COMPORTEMENT (F3)

Nous avions posé l'hypothèse théorique d'une relation de causalité positive de l'Intention sur le comportement. Cette hypothèse nous semble infirmée par le MES que nous avons développé. En effet, l'ajustement de la théorie que nous avons proposée aux données collectées et aux mesures effectuées nous conduit au constat d'une relation de causalité faiblement négative entre l'Intention et le Comportement. Plus l'intention de recycler et de choisir systématiquement le produit qui a le moins d'impact sur l'environnement se renforce, moins le comportement qui combine l'achat de boissons en bouteilles en plastique au ramassage de bouteilles abandonnées par terre est observé.

Nous expliquons ce résultat, après réflexion, au moyen de deux hypothèses:

* d'une part, les consommateurs qui activent volontairement la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique achèteraient moins de boissons en bouteilles en plastique que les consommateurs qui n'activent pas régulièrement cette récompense digitale (X1, X2, X3, X4);

* d'autre part, les consommateurs qui utilisent régulièrement l'application ramasseraient plus les bouteilles en plastique abandonnées par terre que les consommateurs qui n'activent pas régulièrement cette récompense digitale (X60).

La combinaison de ces deux relations pourrait conduire à la mise en évidence d'une relation de causalité faiblement négative de l'Intention sur le Comportement, variables latentes définies telles que nous les mesurons au moyen de ce MES.
Une autre possibilité, de nature complètement différente, nous semble également devoir être envisagée. L'échelle de mesure que nous avons utilisé pour l'intention n'est peut-être pas suffisamment adaptée au phénomène que nous observons. Nous détaillerons cette approche lorsque nous aborderons les limites de notre travail.

## 6.3 L'INTERPRÉTATION AU REGARD DE NOTRE CONCEPTION DE LA RECHERCHE

Malgré les importantes difficultés épistémologiques que soulève notre proposition, nous nous permettons de proposer de considérer ce MES comme un modèle exploratoire. C'est pour nous une forme de "preuve-de-principe" de notre modèle et de la théorie sous-jacente à laquelle notre modèle est associé. (Frigg, 2022)

Notre objectif premier est d'investiguer pour mieux comprendre le phénomène de la récompense digitale du geste de tri activée par le consommateur alors qu'aucune compréhension fine de ce phénomène ne nous semble avoir été à ce jour développée à partir de mesures centrées sur les consommateurs. Nous avons généré des hypothèses fondées sur une théorie clairement explicitée et issue de la littérature pour pouvoir ensuite les tester avec rigueur en les confrontant à des données collectées sur le terrain émergent auquel nous avons eu un accès privilégié. Au travers de la manipulation des items et des variables à laquelle nous avons procédé, il nous semble que nous disposons d'une meilleure compréhension du phénomène que nous étudions, y compris de ses dynamiques sous-jacentes.

Notre modèle a donc d'abord et avant tout été conçu pour tester la faisabilité de ce à quoi nous nous intéressons tout particulièrement, à savoir la mesure des variations des motivations, de l'intention et du comportement des consommateurs fondée sur une théorie formelle et explicite.

Nous pensons que nous avons, au travers de notre thèse, démontré que notre conception de la recherche peut fonctionner dans certaines conditions, la condition primordiale étant d'avoir un accès direct au terrain, c'est-à-dire à la communauté des consommateurs qui activent la récompense digitale de leur geste de tri des bouteilles en plastique. Ce MES n'est ni exhaustif ni totalement abouti, à l'évidence, mais il nous semble qu'il permet de valider que notre conception de la recherche est cohérente et pertinente. Nous espérons que cette conception de la recherche sera considérée comme plausible et digne d'intérêt afin qu'elle puisse être améliorée et poursuivie plus avant.
À la question de savoir si cette conception de la recherche fonctionne "en principe",
nous proposons de désormais répondre par l'affirmative.

# 7. LES IMPLICATIONS POUR LA RECHERCHE

## 7.1 UNE RÉPONSE À NOTRE QUESTION DE RECHERCHE

Nous sommes désormais à même de proposer une échelle de mesure des motivations
qui nous semble fiable et robuste. Nous sommes également force de proposition pour
présenter une façon de procéder pour effectuer la mesure des motivations des
consommateurs qui activent la récompense digitale de leur geste de tri des bouteilles
en plastique. La démarche que nous suggérons nous paraît reproductible, pour autant
que l'accès au terrain soit possible. Elle nous semble valide, la qualité des mesures
effectuées pouvant être (devant être et ayant été) statistiquement estimée.

Au regard de notre question de recherche : " Quelles sont les motivations des consommateurs qui activent volontairement la récompense digitale de leur geste de tri des bouteilles en plastique ? ", nous savons désormais qu'elles sont mesurables. Nous en avons effectué une première mesure, partielle, située, valide et vraisemblable. Cette mesure montre que la Motivation (F1) est un facteur latent qui hybride de multiples facettes de la motivation. La récompense digitale du geste de tri allie des éléments de motivation intrinsèque dans des dimensions générative (impact environnemental), récréationnelle (aspect ludique) et pratique (rôle responsable) avec des éléments de motivation extrinsèque dans les dimensions économique (récompense digitale), sociale (visibilité et reconnaissance) et protestataire (ramassage des bouteilles vides qui traînent par terre). Elle semble procéder à cet alliage dans l'instant présent, en même temps.

La proposition de réponse condensée à notre question de recherche nous paraît donc pouvoir s'exprimer en quelques mots : "Les motivations mesurées sont multiples". Nous pourrions peut-être qualifié le phénomène que nous observons de "dynamiques motivationnelles hybrides" des gestes éco-responsables et des comportements pro-environnementaux.

## 7.2 LA POSSIBILITÉ DE MESURES VOLONTAIRES

Notre conception de la recherche et nos résultats montrent que certains dispositifs phygitaux, tel que ZeLoop, permettent une relation nouvelle entre incitations extrinsèques et valeurs intrinsèques. Cela nous conduit à proposer de dépasser les
limites de certains modèles traditionnels qui traitent motivations intrinsèques et motivations extrinsèques séparément. Pour y procéder, nous disposons désormais d'une théorie, d'un premier modèle et d'un instrument de mesure, ainsi que d'une nouvelle compréhension et de nouvelles connaissances du phénomène étudié. Notre instrument de mesure est étroitement articulé avec les mécanismes de récompense digitale, c'est-à-dire avec l'usage volontaire d'algorithmes<fnref n="1" /> spécifiques. Cet instrument de mesure est activé au coeur d'une situation phygitale qui associe volontairement le geste de tri physique post-consommation à une transaction digitale de confiance dans un objectif de bien commun. Ceci nous permet de placer les motivations des consommateurs volontaires au coeur de nouveaux dispositifs de gestion tout en travaillant à la validité théorique et à la vraisemblance de modélisation. Nous pourrions alors continuer d'étudier de manière approfondie l'articulation des motivations intrinsèques et des motivations extrinsèques des consommateurs comme levier de la sobriété.

## 7.3 LA PERSPECTIVE DE PARTAGES INTER-DISCIPLINAIRES

L'objectif visé au départ par cette recherche a été d'étudier de manière précise le lien entre la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique activée volontairement par le consommateur et le comportement de tri. Il nous semble que c'est une nouvelle façon de traiter les retours et les déchets d'emballage. Elle nous semble tout à la fois se distinguer et être complémentaire d'autres façons de traiter les déchets d'emballage qu'elle n'a pas pour vocation de remplacer mais de rendre plus effective.

Une des principales implications de cette recherche nous semble être d'établir que ce type de lien peut désormais être caractérisé et mesuré avec rigueur et précision. Ces mesures peuvent être réalisées tout en favorisant les interactions positives avec les consommateurs qui le souhaitent et qui perçoivent l'intérêt et l'utilité de telles mesures. Les résultats établis pourraient être partagés au sein des différentes communautés scientifiques. Cela pourrait permettre de développer des conversations pluri-disciplinaires entre différents chercheurs, par exemple en marketing de la sobriété et en rudologie, pour préciser le potentiel d'inter-relations entre sobriété et renoncement, mais aussi entre réemploi et recyclage. Ces travaux pourraient aussi être mis à la disposition d'organisations en charge de la gouvernance du plastique et de la politique

<footnote n="1">¹ De la même façon, ce sont les alogarithmes qui façonnent l'usage des réseaux sociaux numériques.</footnote>
de mise en oeuvre du plastique en économie circulaire. Ils pourraient probablement
être utiles à différentes organisations industrielles dans leurs prises de décision et dans
le pilotage de leurs opérations, ainsi qu'aux représentants de certains services des
pouvoirs publics et de certaines associations et organisations non-gouvernementales.
Les implications de cette recherche et des prolongements de cette recherche pourraient
également contribuer à mieux évaluer les impacts de la pollution par le plastique et de
la consommation de boissons en bouteilles en plastique dans certaines dimensions de
l'évolution des modes de consommation et de la santé des consommateurs.

## 8. LES LIMITES DE LA RECHERCHE

Comme tout travail scientifique, cette recherche présente un ensemble de limites qu'il
convient d'identifier afin de situer la portée des résultats et de mettre en lumière
différentes opportunités pour de futures investigations. Ces limites sont à la fois
méthodologiques, théoriques et pratiques.

### 8.1 NOS LIMITES MÉTHODOLOGIQUES

La conception de cette recherche repose sur des choix méthodologiques adaptés au
contexte spécifique de l'étude, mais elle comporte également des limites qu'il est
essentiel de reconnaître. Ces limites permettent de mieux situer la portée de nos
résultats et d'ouvrir des perspectives pour des recherches futures.

#### A. LE CARACTÈRE NON-PROBABILISTE DE L'ÉCHANTILLON

L'échantillon utilisé est non-probabiliste, constitué uniquement d'utilisateurs de
l'application ZeLoop ayant répondu à l'enquête. Ceci limite la généralisation des
résultats à l'ensemble des consommateurs ou à d'autres contextes.

Les résultats que nous présentons reflètent principalement les comportements et
motivations des individus déjà engagés dans une dynamique de tri, et non ceux des
consommateurs plus éloignés de ces pratiques.

Nous suggérons, comme pistes d'amélioration futures, d'intégrer des échantillons plus
diversifiés, comprenant des non-utilisateurs pour comparer leurs motivations. Nous
pourrions alors mobiliser des techniques de stratification pour obtenir des représentations plus équilibrées. Une autre approche serait de définir et d'intégrer des groupes de contrôle dans la conception de notre recherche.

## B. L'AUTO-ADMINISTRATION DU QUESTIONNAIRE

Le questionnaire digital est auto-administré, ce qui peut introduire des biais de compréhension ou de réponse, tels que le biais de désirabilité sociale ou le manque de profondeur dans les réponses.

Certains répondants pourraient surévaluer leurs comportements ou motivations environnementales pour paraître socialement conformes.

Dans le cadre de nos futures recherches, nous voudrions pouvoir organiser des entretiens qualitatifs en complément des questionnaires pour enrichir l'interprétation des données<fnref n="1" />. Ceci nous permettrait d'intégrer des questions de contrôle pour détecter les réponses incohérentes ou biaisées.

## C. LA DÉPENDANCE AU CONTEXTE DIGITAL

La méthodologie repose sur une plateforme spécifique (ZeLoop), ce qui rend les résultats dépendants de son écosystème technique et organisationnel.

La transférabilité des résultats à d'autres systèmes ou contextes pourrait être limitée.

Cependant, nous avons déployé un ensemble d'outils digitaux interopérables pour être à même de tester à moindre coûts la méthodologie que nous proposons sur d'autres plateformes pour en évaluer la robustesse dans différents environnements phygitaux.

Nous pourrions également étudier l'impact sur les comportements de diverses variables

<footnote n="1">¹ Nous n'avons pas pu disposer pour l'instant des moyens matériels nécessaires pour intégrer une dimension qualitative dans notre conception de notre recherche. Par exemple, nous n'avons effectué aucun voyage en avion dans le cadre de nos travaux entre l'automne 2019 et l'hiver 2024. Nous avons cependant pu, au travers de notre enquête digitale, collecté un verbatim qualitatif important que nous n'avons pas encore pu exploiter de manière rigoureuse. Nous avons décidé de ne pas mobiliser ce verbatim dans le manuscrit de notre thèse. Nous en partageons cependant un premier extrait en annexe.</footnote>
situationnelles telles que les infrastructures de tri, les campagnes locales de marketing
de la sobriété, ...

D. LES LIMITES DANS LA TEMPORALITÉ DES DONNÉES

Les données collectées reflètent un instantané des motivations et comportements, sans
capture des évolutions ou changements potentiels dans le temps.

Il est donc difficile d'évaluer si les comportements observés sont durables ou
simplement ponctuels.

Parmi les améliorations possibles, nous pourrions réaliser une étude longitudinale pour
suivre l'évolution des comportements et des motivations. Nous pourrions également
introduire des métriques permettant de mieux mesurer les habitudes, la constance des
comportements pro-environnementaux et la fréquence des gestes éco-responsables.

E. LA COMPLEXITÉ DES MOTIVATIONS

La méthodologie est à même de bien distinguer les motivations intrinsèques et
extrinsèques, mais elle ne capture pas nécessairement les interactions ou
contradictions potentielles entre ces deux dimensions du continuum de la motivation.

Cette limite peut réduire la finesse de l'analyse des motivations complexes ou
changeantes des individus. C'est pourquoi nous utilisons des outils analytiques avancés
telle que l'analyse factorielle exploratoire et la modélisation en équations structurelles
pour mieux identifier les liens entre les variables latentes et leurs items spécifiques. Il
nous paraît aussi nécessaire d'étudier les motivations activées par la récompense
digitale dans des contextes culturels variés pour tester leur universalité. La conception
de la recherche que nous proposons nous semble à même de le permettre.

F. LA TAILLE ET LA REPRÉSENTATIVITÉ DE L'ÉCHANTILLON

La taille restreinte des échantillons observés limite la généralisation des résultats.
Malgré un dispositif rigoureux, les comportements étudiés, ancrés dans l'utilisation
volontaire de l'application ZeLoop, reflètent une population spécifique déjà
sensibilisée aux gestes de tri.

## G. DES DONNÉES DÉCLARATIVES

Les informations collectées reposent principalement sur des données auto-déclarées, sujettes aux biais de désirabilité sociale. Les répondants peuvent par exemple surestimer leurs comportements pro-environnementaux ou sous-évaluer leurs difficultés réelles.

## H. LA TEMPORALITÉ DE LA COLLECTE

Les résultats sont situés dans le présent. La problématique du geste de tri des bouteilles en plastique et de sa récompense digitale évolue rapidement, portée par des innovations technologiques, des politiques publiques et des changements importants de l'environnement légal et réglementaire. Les résultats actuels, bien que partiels, pourraient constituer une base pour de futures observations longitudinales.

## I. LA SYNTHÈSE DES LIMITES MÉTHODOLOGIQUES IDENTIFIÉES

Les limites méthodologiques que nous avons identifiées sont inhérentes à la nature exploratoire et situationnelle<fnref n="1" /> de notre recherche. Elles nous semblent qu'elles n'en diminuent pas l'intérêt mais elles nous invitent à considérer nos résultats avec prudence, notamment dans une perspective de généralisation et de comparaison inter-contextes. En intégrant des approches complémentaires et des perspectives à plus long terme, il devrait être possible d'élargir et de renforcer les contributions scientifiques et opérationnelles issues de ce travail.

## 8.2 LES SPÉCIFICITÉS DU PHÉNOMÈNE OBSERVÉ

Le geste de tri et la récompense digitale associés relèvent d'un phénomène organisationnel hybride, difficile à modéliser de manière exhaustive. Si les relations causales entre les variables latentes de la Motivation (F1), de l'Intention (F2) et du Comportement (F3) ont été validées, des dimensions intermédiaires, telles que des freins contextuels et des variabilités culturelles, méritent d'être approfondies. La théorie

<footnote n="1">¹ Nous qualifions notre recherche de "situationnelle" en référence à l'approche développée par Jacques Girin (Girin, 2016) et Lionel Garreau (Garreau, 2012). Il s'agit de privilégier l'étude des interactions spécifiques entre les consommateurs, l'application ZeLoop et les dispositifs de tri des bouteilles en plastique, en tant qu'événements singuliers et dynamiques, co-construits dans des configurations sociales et matérielles précises.</footnote>
Motivation - Intention - Comportement s'inscrit dans la théorie plus large du tri raisonné que nous avons proposée au cours de notre revue de littérature. Ne disposant pas pour l'instant des moyens matériels nécessaires pour explorer cette théorie de plus grande ampleur, nous continuons de "chérir l'oiseau" qui pépie "dans notre main". (Sarasvathy & Germain, 2011)

## A. LA FRAGMENTATION DES CONNAISSANCES

Nous avons été confronté lors de notre revue de la littérature a un défi majeur : la parcellisation et la dispersion des travaux existants sur la récompense digitale et les comportements pro-environnementaux. Le phénomène reste récent et peu théorisé, créant une opportunité pour développer des modèles adaptés mais nécessitant des approches inter-disciplinaires. (Fontecha, Nikolaev, Walteros, & Zhu, 2022)

## B. MOTIVATIONS INTRINSÈQUES ET EXTRINSÈQUES

Bien que cette recherche mette en évidence des dynamiques motivationnelles hybrides, les interactions complexes entre les motivations intrinsèques (valeurs environnementales, satisfaction personnelle) et extrinsèques (récompenses financières, reconnaissance sociale) nécessitent une exploration plus approfondie que notre travail ne fait qu'effleurer.

## 8.3 DES LIMITES PRATIQUES

### A. TECHNOLOGIE ET ACCESSIBILITÉ

Le recours à l'application ZeLoop pour observer et mesurer les comportements de tri est un dispositif contextuel. Cette dépendance technologique limite la transférabilité des résultats à d'autres environnements où ce type de technologie n'est pas accessible ou n'est pas utilisée.

### B. INFRASTRUCTURES ET CONTRAINTES LOGISTIQUES

Les freins identifiés (distance aux poubelles de tri, faible incitation perçue) illustrent les obstacles structurels auxquels font face les consommateurs, limitant l'impact potentiel des récompenses digitales.

### C. NATURE DU MODÈLE PROPOSÉ

La confirmation institutionnelle du modèle théorique développé reste à établir. Si les résultats montrent des avancées significatives, il est nécessaire de valider leur adéquation avec les dispositifs de gestion existants et les pratiques organisationnelles en transformation vers une économie circulaire en soutenabilité forte.
## 8.4 UNE RECHERCHE PARTIELLE MAIS FERTILE

Cette recherche repose sur un modèle dynamique et évolutif, ancré dans une période de transition écologique. Les résultats obtenus, bien que partiels, nous semblent constituer des contributions scientifiquement valides à l'étude des comportements pro-environnementaux. Cependant, ils appellent à une confirmation empirique plus étendue et à une extension des analyses sur d'autres échantillons, contextes et temporalités. (Michel & Michaud-Trévinal, 2022)

> "Le fait que l'information recueillie au cours d'une enquête soit limitée ne veut pas dire que les résultats obtenus n'ont pas une portée générale. Cette portée est limitée par les bornes du découpage réalisé. Les bornes sont elles-mêmes mobiles. Elles se déplacent au gré des nouvelles observations. Quel que soit l'espacement entre les bornes, il reste toujours de l'incertain, des zones d'ombre, des morceaux du puzzle social qui ne s'intègrent pas parfaitement dans le système décrit.

> Je considère même comme un indicateur de rigueur le fait que certains morceaux ne collent pas à la fin de l'enquête."

Dominique Desjeux (Desjeux, 2009)

## 8.5 DE TRÈS NOMBREUSES PISTES À EXPLORER

Les limites méthodologiques, théoriques et pratiques identifiées ne nous semblent pas remettre en cause la robustesse des résultats obtenus. Elles offrent plutôt des pistes d'amélioration et d'approfondissement pour les futures recherches. En combinant des approches interdisciplinaires, des observations longitudinales et des modèles plus complexes, cette recherche pourrait contribuer à enrichir la compréhension des dynamiques comportementales hybrides activées par les dispositifs phygitaux dans la transition vers une économie circulaire en soutenabilité forte.

Nous savons que nous estimons ce que nous mesurons, et dans le même temps, nous savons que nous ne savons pas ce que nous ne mesurons pas.
# 9. LES IMPLICATIONS MANAGÉRIALES

## 9.1 DEUX RÉPONSES À NOTRE QUESTION MANAGÉRIALE

Notre question managériale est la suivante : « Dans quelle mesure la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique activée volontairement par le consommateur a-t-elle un impact sur le geste de tri effectif ? »

### A. IMBRICATION PRATIQUE LOCALE ET COLLECTIVE

Nos travaux montrent que, bien qu'encore limité par son caractère émergent, le phénomène de récompense digitale a un impact mesurable sur le geste de tri effectif. Il active une motivation hybride, à la fois intrinsèque (satisfaction environnementale, responsabilité personnelle) et extrinsèque (récompenses digitales, reconnaissance sociale). Ce mécanisme influence les comportements au quotidien, renforçant des pratiques telles que le ramassage des bouteilles abandonnées, pratique réparatrice pour lutter contre la pollution plastique.

Ce phénomène émerge d'agencements organisationnels co-opérant dans des espaces ouverts<fnref n="1" />, où les dispositifs de gestion (infrastructures post-consommation de tri, application ZeLoop, Permabilis, B-Forge, association Ludovic Objectif Planète Propre, ...) interagissent pour créer une dynamique cohérente qui structure et amplifie les comportements individuels. Notre recherche nous a ainsi conduit à analyser comment des pratiques locales s'agrègent pour contribuer à des pratiques collectives, tout en identifiant différents freins qui limitent cette agrégation. (Tsoukas & Chia, 2002) (de Vaujany, Leclercq-Vandelannoitte, & Holt, 2020) (Gilbert & Raulet-Croset, 2021) (Orlikowski, 2000) (Van de Ven, 2007) (Sarasvathy & Germain, 2011) (Guillard, 2021) (Bouty & Drucker-Godard, 2011) (Aggeri, 2023b) (Garreau, 2012)

<footnote n="1">¹ En mathématiques, le terme "faisceau" désigne un concept qui apparaît principalement en géométrie algébrique, en topologie et en théorie des catégories. Un faisceau permet de formaliser l'idée de "coller" des données locales pour obtenir des informations globales dans des espaces ouverts, à condition que ces données soient cohérentes. En nous inspirant de ce concept mathématique, nous proposons, pour de futures recherches, d'envisager ZeLoop comme un dispositif phygital qui relie des données locales (pratiques des utilisateurs dans des contextes spécifiques) à des dynamiques globales (tendances collectives) dans des espaces ouverts. Cette approche permettrait d'analyser comment les comportements individuels s'agrègent pour contribuer à des objectifs environnementaux partagés, tout en identifiant les éventuelles incohérences locales qui freinent cette agrégation. L'analogie du faisceau offrirait ainsi une perspective innovante pour modéliser les interactions entre motivations, pratiques et résultats collectifs dans des situations de transformation écologique. Il s'agirait, in fine, d'étudier des phénomènes de consommation engendrés par des faisceaux d'agencements organisationnels. (Bélanger, 2010)</footnote>
## B. LE RÔLE ACTIF DU CONSOMMATEUR DANS LE GESTE DE TRI

L'usage régulier d'une application telle que ZeLoop permet au consommateur d'incarner une réponse tangible aux défis de la post-consommation, en traduisant simplement des dynamiques motivationnelles complexes en actions concrètes. Ce dispositif phygital catalyse des comportements proenvironnementaux établis en combinant geste physique et interaction digitale. Par cette approche pragmatique, notre conception de la recherche peut être vue comme un laboratoire où les idées explorées sont validées par l'expérience, ouvrant la voie à de nouvelles pratiques éco-responsables reproductibles à différentes échelles.

En tant qu'utilisateur, le consommateur devient ainsi un acteur capable de choisir, de consentir volontairement et d'adopter des gestes mesurables et de contribuer ainsi à une transformation collective, soutenue par des incitations technologiques et sociales durables et éco-responsables. (Latour & Woolgar, 1988) (Van Laere, 2018) (Zask, 2008) (Journé & Raulet-Croset, 2004)

## 9.2 EXPÉRIMENTER L'INFUSION

En termes d'implication managériale, nous allons exposer notre contribution en développant deux idées qui nous semblent importantes. D'une part, le marketing de la sobriété est une infusion<fnref n="1" /> (Guillard, 2021). D'autre part, la mesure de la sobriété la plus pertinente est "sans doute" l'impact carbone de notre consommation<fnref n="2" />.

### A. LE MARKETING DE LA SOBRIÉTÉ COMME UNE INFUSION
UNE INFUSION NÉCESSAIRE

Lorsque vous demandez à un décideur comment il réagit à l'idée de se limiter et si la sobriété fait partie des valeurs qui fondent sa prise de décision, il est assez probable que, s'il prend le temps de vous répondre, ce soit de façon assez peu constructive et par la négative. Il est possible que sa réponse revête une teinture émotionnelle qui n' invite pas à poursuivre le dialogue amorcé. C'est dans le champ des sciences cognitives que de nouvelles connaissances, récemment établies, permettent d'étayer ce

<footnote n="1">¹ Source : Guillard, 2021 - page 154 - (Guillard, 2021)</footnote>

<footnote n="2">² Source : Guillard, 2021 - page 136 De notre point de vue, l'impact carbone global de notre consommation s'entend comme le produit de notre impact carbone spécifique, de notre impact plastique et de notre impact biodiversité. Le plastique est partiellement constitué de carbone. Les industries chimiques et pétro-chimiques sont des acteurs majeurs au regard des urgences relatives au climat, à la santé humaine, au vivant et à la biosphère. Évoquer un impact carbone global qui serait le produit normé d'impacts convergents de différentes natures pourrait peut-être permettre d'accélérer les transformations nécessaires. (Guillard, 2021)</footnote>
constat. (Adams, Converse, Hales, & Klotz, 2021) Le marketing de la sobriété n'est
donc pas un thème aisé à aborder frontalement avec certains décideurs. Or, dans le
même temps, d'autres dirigeants se démarquent et ouvrent la voie à de nouvelles
formes d'entreprises et d'organisations, telles que la permaentreprise (Breuzard, 2024)
et la permaindustrie (Huriez, Boël, Prat, & Bouillon, 2024). De notre point de vue, il
est nécessaire de prendre en considération cette hétérogénéité dans la conduite des
affaires pour rendre à long terme le marketing de la sobriété "irrésistible" (Hormozi,
2024). C'est du fait de cette hétérogénéité que, de notre point de vue et sur la base de
notre expérience, le marketing de la sobriété ne se déploie pas, il infuse.

Nous avons dû cueillir de multiples ingrédients au cours des cinq dernières années pour concocter notre propre infusion de marketing de la sobriété du geste de tri des bouteilles en plastique. Nous en détaillons à ce stade les principaux ingrédients.

## PERMABILIS SAS ET B-FORGE SAS

Nous avons créé en France deux très petites entreprises, Permabilis et B-Forge, l'une étant un bureau d'études en innovation pro-environnementale et l'autre une organisation dont l'objectif est d'adopter rapidement le statut de Jeune Entreprise Innovante.<fnref n="1" /> C'est B-Forge qui représente et distribue aujourd'hui la technologie de récompense digitale des gestes éco-responsables en France. Ces entreprises se préparent actuellement à devenir des sociétés à mission.<fnref n="2" />

## ASSOCIATION LUDOVIC OBJECTIF PLANÈTE PROPRE

Après nous être confrontés à différentes portes closes, nous avons réussi à créer un véhicule d'infusion de marketing de la sobriété, avec le soutien combiné de la Région Île-de-France et de la Ville de Paris dans le cadre du soutien aux projets de démocratie participative et dans l'objectif métropolitain et régional partagé d'une meilleure gestion des plastiques et d'un renforcement de la lutte contre la pollution plastique. Nous avons co-créé une association Loi 1901 nommée Ludovic Objectif Planète Propre. Nous réalisons ainsi, à titre bénévole, des projets d'éco-aventures à forte visibilité pour

<footnote n="1">¹ Le statut de Jeune Entreprise Innovante (JEI) est un dispositif français destiné à encourager la création et le développement de petites et moyennes entreprises (PME) investissant significativement dans la recherche et le développement (R&D). Il offre des avantages fiscaux et sociaux aux entreprises éligibles.
Source : https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/la-jeune-entreprise-innovante-jei-46445</footnote>

<footnote n="2">² Les sociétés à mission sont des entreprises qui, au-delà de la recherche de profit, intègrent des objectifs sociaux et environnementaux dans leur raison d'être et leurs statuts. Ce statut, introduit par la loi PACTE du 22 mai 2019, permet aux entreprises de formaliser leur engagement en faveur de l'intérêt général.
Source : https://www.observatoiredessocietesamission.com/lobservatoire/</footnote>
sensibiliser aux gestes propres<fnref n="1" />. Nous activons également, grâce au soutien de différents partenaires et mécènes, des programmes de fidélité innovants tels que le Poubellothon de Ludovic l'éboueur et Stopmégo, l'application qui récompense les gestes du mégot. Nous avons ramassé plus de 15 tonnes de déchets abandonnés en août et septembre 2023, de Paris à Marseille, le long de la RN7, en poussant le roule-sac, un des outils emblématiques de l'éboueur de la Ville de Paris. Nous préparons activement le Tour de France des frontières terrestres et maritimes de Ludovic l'éboueur qui va durer un an, soit plus de 4 000 km en roule-sac. Parmi les messages clés dont nous faisons la promotion : "s'il vous plaît, mettez à la poubelle, dans la bonne poubelle", "poubelle la vie", "Jouez avec nous, triez, ramassez et gagnez", "les déchets ne connaissent pas les frontières", "rendons visibles les invisibles", ... Ces mécanismes d'infusion se déploient sur de multiples réseaux sociaux<fnref n="2" /> au travers du partage quotidien<fnref n="3" /> par Ludovic Franceschet de la réalité de son métier au coeur de Paris, dans la joie, la bonne humeur et dans l'objectif planète propre. (Franceschet, 2022)

## LE WORLD CLEANUP DAY FRANCE ET LA FRESQUE DU PLASTIQUE

Cette infusion nous a conduit à devenir actif au sein de l'association du World Cleanup Day France qui est un acteur de référence agissant pour l'atteinte des Objectifs de Développement Durable au sein de nos territoires. Elle nous a également naturellement amené à rejoindre l'association de la Fresque du Plastique<fnref n="4" />, qui agit pour rendre accessible au plus grand nombre ce qu'est le cycle de vie du plastique aujourd'hui.

## PIONNIERS DES TRANSITIONS MOINS DE PLASTIQUE

En complément de cet apprentissage de l'infusion du marketing de la sobriété en mode bénévole, nous procédons actuellement au sein de B-Forge à la commercialisation d'un ensemble de services clés en main dans le champ de la responsabilité sociale des entreprises et du développement durable. Les entreprises pionnières qui souscrivent à nos services bénéficient de deux services combinés et rejoignent ainsi une communauté de pratiques :

<footnote n="1">¹ De notre point de vue, les gestes propres peuvent devenir des gestes de la sobriété si la situation et le contexte s'y prêtent.</footnote>

<footnote n="2">² Les réseaux sociaux sont dans ce cas tout à la fois des réseaux physiques et des réseaux digitaux.</footnote>

<footnote n="3">³ C'est un partage qui peut être vue comme poétique. Il est très clairement de nature artistique.</footnote>

<footnote n="4">⁴ Cette association est également très mobilisée pour contribuer au côté d'autres organisations non-gouvernementales aux négociations en cours du traité global pour l'élimination de la pollution plastique.</footnote>
* Le partage d'une base de connaissance permet d'accompagner les entreprises pionnières des transitions Moins de Plastique dans l'exploration fine de ce qu'est le plastique dans la dimension socio-technique, pour mieux prendre conscience de l'impact du plastique et de ce qu'est l'empreinte plastique dans le cadre de leurs activités. Il s'agit de commencer à établir stratégie et feuille de route en termes de sobriété plastique,

* La possibilité de financer volontairement des gestes de tri qui permettent de réduire la pollution plastique de la biosphère. Les entreprises pionnières disposent alors, en retour, de certificats cryptographiés qui peuvent être comptabilisés et inclus dans les documents de reporting extra-financiers de chaque entreprise, conformément à la directive CSRD en cours de déploiement au niveau de l'Union Européenne.

Cette proposition innovante nous semble répondre précisément à différentes recommandations du rapport de référence Breaking the plastic wave. (Bailey, 2020)

## B. UNE ILLUSTRATION DES IMPLICATIONS MANAGÉRIALES

Nous partageons ces différents éléments comme autant de signes d'implications managériales dans l'action. Nous les représentons en une page.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>FIGURE 36: IMPLICATIONS MANAGÉRIALES</figcaption></figure>
C. L'OPPORTUNITÉ D'UNE SPÉCIFICATION AFNOR VOLONTAIRE

À ce stade de nos travaux et sur la base de nos différents points d'appui théoriques, nous avons identifié un voie de progression pratique qu'il nous semble nécessaire de considérer pour amplifier la démarche que nous impulsons. En effet, un des fondements de la démarche que nous adoptons est constitué des propriétés institutionnelles en lien avec la technologie opérante considérée. Parmi ces propriétés institutionnelles se trouve la confiance. (Rosanvallon, 2024) La démarche industrielle qui est en résonance (Rosa, 2021) avec la confiance, c'est l'établissement de normes volontaires. En termes de capabilité, en étroite concertation avec l'AFNOR et l'agence économique régionale de Bourgogne - Franche Comté, nous pensons pouvoir proposer l'élaboration d'une spécification dont l'objet serait centré sur la récompense digitale de gestes éco-responsables. Les cas d'usage pro-environnementaux qui pourraient être intégrés à cette spécification et sur lesquels nous avons d'ores et déjà travaillés sont ceux de la bouteille en plastique, de la gourde, de l'emballage ré-utilisé, de la canette, du mégot, des déchets ménagers organiques compostables, des batteries ainsi que de l'usage du vélo. L'objectif de cette spécification qui serait établie avec l'AFNOR est d'accompagner la diffusion de l'innovation qu'est la récompense digitale des gestes éco-responsables dans la perspective du marketing de la sobriété.

Nous avons représenté en une page cette opportunité.
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure 37 : Réconciliation, pilotage et normes volontaires</figcaption></figure>

## 9.3 UNE MISE EN PERSPECTIVE OPÉRATIONNELLE

Les travaux réalisés, centrés sur l'évaluation des motivations des consommateurs à activer volontairement la récompense digitale, nous semblent offrir une perspective opérationnelle structurée à l'attention des dirigeants, des décideurs marketing et des responsables de programmes pro-environnementaux.

### A. L'IDENTIFICATION DE NOUVEAUX LEVIERS D'ACTION

En mesurant les motivations intrinsèques et extrinsèques, notre recherche contribue à identifier les facteurs les plus influents pour inciter les consommateurs à adopter durablement des gestes éco-responsables tels que le geste de tri.

Par exemple, les motivations génératives (impact environnemental) sont à même d'orienter les campagnes de communication vers une mise en avant des bénéfices écologiques, tandis que les motivations économiques (récompenses) étayent le renforcement des incitations matérielles.
## B. L'OPTIMISATION DE NOUVEAUX MÉCANISMES DE FIDÉLISATION

Les réflexions issues de cette recherche peuvent aider à concevoir des mécanismes de récompense digitale plus efficaces. Certaines organisations pourraient ainsi, à terme, ajuster les barèmes ou les types de récompenses pour maximiser l'engagement des utilisateurs, en tenant compte de leurs attentes spécifiques (par exemple, gamification pour les motivations récréationnelles, options d'abondement et pratiques de dons-contredons pour les motivations sociales, ...).

## C. DE NOUVELLES SEGMENTATIONS COMPORTEMENTALES

La conception de la recherche proposée permet de segmenter les utilisateurs en fonction de leurs motivations, intentions et comportements volontaires en phase de post-consommation. Ces segmentations fines pourraient aider à cibler les campagnes de marketing de la sobriété de manière plus personnalisée et conduire à adapter les messages au plus près des besoins des consommateurs dans leurs activités de post-consommation.

## D. LE RENFORCEMENT DE L'ENGAGEMENT COLLECTIF

En comprenant mieux comment les consommateurs perçoivent leur rôle dans le cycle de vie d'objets techniques tels que les bouteilles en plastique, les entreprises et les services publics pourraient concevoir, tester et déployer de nouveaux types d'actions collectives, d'évènements, de défis communautaires et de campagnes collaboratives pour augmenter la visibilité des gestes individuels éco-responsables volontaires dans une perspective de marketing de la sobriété.

## E. DES CONTRIBUTIONS VOLONTAIRES À IMPACT POSITIF MESURÉ

Les entreprises qui se sentent concernées par la nécessité d'implémenter rapidement et activement des pratiques innovantes pour faire de la nouvelle économie du plastique une réalité vont être à même d'intégrer de nouveaux ensembles de données certifiées dans leurs rapports extra-financiers.<fnref n="1" /> Notre recherche nous amène à proposer de nouveaux éléments pour éclairer la façon dont les programmes de récompense digitale peuvent contribuer à l'essor de nouvelles pratiques en économie circulaire en soutenabilité forte au coeur des dynamiques actuelles.

<footnote n="1">¹ Ces rapports peuvent être volontaires. Ils sont désormais aussi requis dans le cadre de la mise en conformité aux nouveaux standards et référentiels de reporting extra-financiers, tels que ceux de la CSRD - Corporate Social Responsibility Directive - déployés au sein de l'Union Européenne.</footnote>
En synthèse, il nous semble que nos travaux pourraient contribuer à la mise au point et
à la mise en oeuvre de nouveaux outils par les différents acteurs et les nombreuses
parties prenantes engagées dans la gestion des comportements pro-environnementaux
et des gestes éco-responsables volontaires. Ils pourraient être pris en considération
pour construire un socle robuste qui permettrait de proposer, d'exploiter et d'évaluer
des programmes incitatifs alliant comportements et usages digitaux à impact en faveur
des objectifs de développement durable et de l'agenda 2030, tant par des entreprises
que par des collectivités publiques et des organisations non-gouvernementales.
# LES FUTURES VOIES DE RECHERCHE

## 1. UN LEVIER POUR LE TEMPS LONG

Après avoir longuement considéré quelle vision développer pour nourrir nos futures recherches à la suite de notre thèse, nous avons fait un choix. En effet, nous ignorons quel accueil sera fait aux travaux que nous présentons au travers de cette thèse en mode exécutif, à leurs résultats, à leurs implications et aux limites que nous avons identifiées. Nous ne savons pas non plus quels futurs développements seront initiés. Les travaux que nous venons d'achever ont été réalisés dans un cadre privé. Or ils sont au coeur de considérations importantes qui sont tout à la fois industrielles, publiques, politiques, juridiques, financières, économiques et scientifiques. En tant que praticien - entrepreneur - citoyen devenant chercheur, il ne nous semble pas pertinent d'élaborer et présenter de manière isolée de futures voies de recherche qui soient seulement auto-financées. Nous avons consacré de mai 2019 à décembre 2024 plusieurs milliers d'heures à réfléchir (Pesqueux, 2022) et étudier le geste de tri des bouteilles en plastique par le consommateur qui active la récompense digitale.

Nous avons pleinement vécu tout au long de notre apprentissage cette possibilité d'effectuer des activités scientifiques dans le temps présent en faisant preuve de curiosité, de discipline, de méthode, de détermination et de liberté.

"La vraie générosité envers l'avenir consiste à tout donner au présent."

Albert Camus, l'homme révolté, 1951 (Camus, 2016)

C'est dans cet esprit que nous souhaitons esquisser un levier que nous pourrions utiliser dans nos futures voies de recherche et dans le temps long. Nous pouvons alors considérer le geste de tri dans la perspective du "geste du jardinage", tel que l'évoque François-Xavier de Vaujany à la fin de la postface de son ouvrage "Apocalypse Managériale" :

> « Le jardinier sait bien lorsqu'il sarcle la terre (...) qu'il n'en fait pas sa propriété. Il en prend simplement soin tout en prenant soin, dans le même temps, dans le même mouvement, de celles et de ceux à nourrir ou à émerveiller demain. Dans le geste du jardinage, il se retire aussi un
peu du monde pour mieux se poser dans le moment. Le jardinier pointe
le monde. Il peut le faire en compagnie d'autres jardiniers, tous soucieux
d'un même jardin. Il peut le faire encore mieux en « jardinier itinérant ».
Par son mouvement, il relie alors tous les jardins d'une même terre. » F.X.
de Vaujany, *Apocalypse Managériale*, 2022 (de Vaujany, 2022b)

Le geste de tri se pratique chez soi et en itinérance. C'est un geste qui est appelé à faire
sens tout autour de notre "même terre", même là où il n'existe pas encore aujourd'hui
de poubelles, ni de poubelles réceptacles, ni de poubelles de tri. C'est un geste du
quotidien, humble, dont nous avons beaucoup appris et dont il semble qu'il nous reste
encore beaucoup à apprendre. C'est un geste incontournable si et quand nous voulons
vraiment en prendre le soin. (Denis & Pontille, 2022)

Nous souhaitons continuer à nourrir notre exploration des modèles et des théories, qui sont à la racine de notre créativité et notre engagement scientifiques. Dans le même temps, nous avons identifiés des thèmes qui nous semblent complémentaires et à même de structurer notre feuille de route et le plan-guide de nos axes de recherche : plasticité, réseaux, modèles d'affaires, innovation, sobriété et permacircularité. Cette proposition vise à se déployer dans la continuité du fil de la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique.

## 2. MODÈLES ET THÉORIES

À la racine de tout travail scientifique, il y a des concepts. Or, comme l'ont souligné Deleuze et Guattari, les concepts sont du domaine de la philosophie. (Deleuze & Guattari, 1991)

Le plastique est tout à la fois une matière et un matériau constituant des objets
techniques et des faits sociaux. La matière est un concept.<fnref n="1" />

"La matière est composée principalement de vide, et pourtant elle forme tout ce que nous percevons comme solide." Brian Greene, l'univers élégant. (Greene, 2012)

Le concept de matière se situe donc aussi dans le champ de la philosophie.

Le plastique est une matière anthropique qui a des caractéristiques tout à fait particulières. (Grau & Reutenauer, 2024)

D'un point de vue science du management, ce sont les propos de Jacques Girin, citant Lacan, qui nous servent de point d'appui pour tisser notre réflexion.

<footnote n="1">¹ C'est un concept porteur de paradoxes, les paradoxes de la matière.</footnote>
"Commencez par ne pas croire que vous comprenez. Partez de l'idée du malentendu fondamental."

Girin, citant Lacan (Girin, 2016)

C'est en partant de cette idée que nous proposons, à l'issue de cette thèse, de distinguer plus précisément quatre termes - malentendu, ambiguïté, confusion et méli-mélo - au regard du geste de tri des bouteilles en plastique :

* Un malentendu survient lorsque deux ou plusieurs personnes interprètent de manière incorrecte ou différente un message ou une situation, ce qui entraîne un décalage dans la communication. C'est une erreur d'interprétation. Le geste de tri des bouteilles en plastique nous apparaît comme pouvant en être l'objet. Il devient dès lors délicat d'interpréter ce geste-malentendu de manière effective.

* Une ambiguïté fait référence à une situation ou un message qui contient plusieurs significations possibles. Elle est inhérente au message lui-même, laissant place à plusieurs interprétations. Le geste de tri, de par nature, nous paraît, in fine, comme un geste ambigu.

* Une confusion désigne un état de compréhension dans lequel une personne est incapable de distinguer clairement les éléments d'une situation. Elle résulte d'une incompréhension ou d'un mélange de significations. De nombreux consommateurs expriment leur confusion quant à la pratique du geste de tri des bouteilles en plastique. Ils sont alors dans l'incapacité de comprendre ou de s'organiser à partir des informations et des différents éléments dont ils disposent. Ayant proposé, lors d'activités sur le terrain, à différents consommateurs de leur mettre à disposition sur leur téléphone un "GPS"<fnref n="1" /> de nos poubelles, nous avons observé, à différentes reprises, leurs visages s'éclairer et sourire. Certains d'entre eux nous ont confirmé explicitement que cette proposition leur semblait valable et répondre à un vrai besoin de leur part.

* Un méli-mélo fait référence à un mélange hétéroclite d'éléments variés, souvent sans ordre apparent. C'est un terme descriptif qui met l'accent sur la diversité et

<footnote n="1">¹ GPS : Global positioning system. CITEO, éco-organisme leader en France, propose un outil de ce type, qui ne dispose pas, pour l'instant et à notre connaissance, de fonctionnalités avancées de type réseau social, à la différence d'un GPS tel que Waze qui se déploie rapidement à grande échelle grâce à ses fonctionnalités communautaires avancées.</footnote>
l'enchevêtrement de ces éléments. De notre point de vue, tout geste de tri effectif qui combine bouteille en plastique vide et poubelle de tri peut être considéré, in fine, comme la résultante d'un tel enchevêtrement.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>**FIGURE 38: VUE DU GESTE DE TRI COMME UN MÉLI-MÉLO**</figcaption></figure>

C'est sur la base de ces quatre distinctions que nous proposons d'étudier, dans un futur proche, l'ouvrage de Roman Frigg "Models and Theories, a philosophical inquiry".<fnref n="1" />
L'auteur souligne, dans son chapitre final, qu'il intitule en français "Envoi", que la prise de décision lorsque nous sommes confrontés à "l'incertitude scientifique" constitue un défi que nous sommes aujourd'hui dans l'obligation de relever.

<footnote n="1">¹ Roman Frigg, philosophe des sciences, aborde dans cet ouvrage ce qu'il nomme en anglais "The model muddle", que nous proposons de traduire par "le méli-mélo des modèles". Après plus de vingt ans d'études, Frigg constate que les scientifiques utilisent aujourd'hui plus de 120 types de modèles distincts(*), chacun avec ses propres objectifs, hypothèses et méthodes. Dans cette situation où la diversité des modèles rend difficile la gestion et la compréhension cohérente de leurs rôles dans la science, Frigg propose d'entreprendre une clarification, dans le champ de la philosophie des sciences, pour organiser et mieux comprendre cette variété de modèles et de théories. Il explicite le fait que la situation présente peut être génératrice de confusion lorsqu'il s'agit d'appréhender la façon dont les modèles interagissent, comment ils doivent être interprétés, et comment ils se rapportent à la réalité ou aux théories sous-jacentes.</footnote>
"Le temps est venu de réaliser un effort collaboratif." Roman Frigg, 2022¹
(Frigg, 2022)

Il est à noter que certains travaux de Marion Vorms (Vorms, 2009) (Vorms, 2013) seront également à considérer dans notre exploration de ce champ de connaissances. Notre objectif sera d'éclairer la façon dont le modèle de recherche que nous avons développé et la théorie sous-jacente que nous proposons pourraient participer aux travaux relatifs à la question que formule Roman Frigg :

"Comment les résultats d'un modèle sont pris en compte, ou devraient être pris en compte, dans un processus de prise de décision ?" (Frigg, 2022)

Réfléchir à des éléments de réponse à cette question nous semble nécessaire pour renforcer le sens qui pourrait être donné à nos travaux dans le contexte du processus de création de l'Interface de la Science et de la Politique mise en oeuvre (ISP)<fnref n="2" /> consacrée au plastique.

### 3. PLASTIQUE ET PLASTICITÉ

En tant que praticien devenant chercheur, nous expérimentons le fait que plastique et plasticité sont indissociables. En effet, comme le montre Catherine Malabou, philosophe qui a étudié le cerveau, la plasticité implique la capacité à recevoir une forme tout en ayant la capacité de donner une nouvelle forme ou de détruire une forme existante. Malabou met à jour la dualité de la plasticité, qui n'est pas seulement passive mais aussi active. Il nous semble alors possible d'étudier la plasticité du geste de tri des bouteilles en plastique et de sa récompense digitale tout à la fois sous l'angle des concepts grâce à la philosophie et sous l'angle des "prospects"<fnref n="3" /> grâce à la science.<fnref n="4" />
(Malabou, 2022)

L'association de la bouteille en matière plastique, du comportement que nous nommons geste de tri et de la récompense digitale qui est tout à la fois un ensemble de

<footnote n="1">¹ Traduction du doctorant des termes "The time has come to make a collaborative effort."</footnote>

<footnote n="2">² Nous avons fait mention de cette interface au cours de l'exposé de la grande problématique - point 1.4.3</footnote>

<footnote n="3">³ Deleuze et Guattari définissent Prospects comme des propositions (scientifiques) qui ne se confondent pas avec des jugements. (Deleuze & Guattari, 1991)</footnote>

<footnote n="4">⁴ Il nous semble que c'est dans cette voie que des philosophes et des chercheurs tels que Jeanne Guihen et Baptiste Monsaingeon se sont d'ores et déjà engagés, au moyen de leurs travaux dans leurs domaines respectifs, à favoriser les prises de conscience individuelles et collectives en proposant de nouvelles perspectives de compréhension, telles que celles du consumérisme à travers ses objets, de l'homo détritus, de la vie capsulaire et de la robustesse. (Guien, 2021) (Monsaingeon, Bonneau, & Gouchon, 2020; 2017) (Guinard, 2021) (Hamant, 2023)</footnote>
pratiques, de transactions et d'éléments de langage nous semble un phénomène
propice au développement de la plasticité des fonctions de marketing post-
consommation qui sont en émergence. (Guillard, 2021)

4. LA PERSPECTIVE DU MANAGEMENT DES RÉSEAUX

Le déploiement de la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique est en train de se matérialiser via de nouvelles formes d'organisation. Ne disposant pas des fonds qui permettent d'accélérer et de passer à l'échelle, nous avons opté à court terme pour impulser la diffusion et l'adoption de la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique au travers de dynamiques de réseau au sein d'associations, d'entreprises et de services publics. Sur le plan de la science du management, Christophe Assens, dans son ouvrage "Le management des réseaux", fournit différentes clés qui permettent d'éclairer ces approches. Assens propose une vision du "capitalisme de réseau", qui complète le capitalisme de marché et le capitalisme d'État, au sein duquel peut s'inscrire la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique. (Assens, 2013) En effet, le capitalisme de réseau valorise la "défense d'un intérêt général"<fnref n="1" /> avec une organisation fondée sur la confiance et la réciprocité entre les acteurs. C'est dans cette perspective qu'il nous semble que la récompense digitale des gestes éco-responsables pourra être étudiée au sein de réseaux distribués comme vecteur de régulation systémique d'un ensemble de solutions innovantes au service de la transition écologique. (Ferreira, Palazzo, & Carvalho, 2023)

5. MODÈLES D'AFFAIRES CONJUGUÉS

Dans leur article de 2010, Benoît Demil et Xavier Lecocq définissent les modèles d'affaires comme des cadres permettant de comprendre comment des organisations créent, capturent et délivrent de la valeur à ses parties prenantes. Ils proposent une approche dynamique des modèles d'affaires, basée sur l'évolution et l'ajustement continus des composantes clés d'une entreprise. Ils nomment le cadre conceptuel qu'ils proposent "RCOV", acronyme de Ressources et Compétences, Organisation et Valeur. (Demil & Lecocq, 2010) (Warnier, Lecocq, & Demil, 2012)

En positionnant la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique comme le catalyseur du développement de nouvelles ressources et de nouvelles

<footnote n="1">¹ (Assens, 2013) - page 55</footnote>
compétences, ce sont des actifs spécifiques, des capacités nouvelles et des savoirs-faire organisationnels différenciants qui sont mobilisés pour offrir des services de nature éco-systémique. La récompense digitale, dans sa mise en oeuvre, conduit à interconnecter les structures internes de différentes organisations et leurs relations externes avec leurs partenaires dans des réseaux de création de valeur structurés. (Maus & Sammut, 2019) Ressources, Compétences, Organisation et Valeur interagissent continuellement en "cohérence dynamique". L'étude inter-organisationnelle de ces interactions au travers du prisme des modèles d'affaires pourraient permettre de mieux caractériser ce phénomène innovant et en favoriser la viabilité, le développement et la pérennité.

## 6. VERS UNE INNOVATION PHYGITALE RESPONSABLE

Dans son ouvrage "L'innovation, mais pour quoi faire ?", Franck Aggeri propose une réflexion critique sur l'engouement actuel autour de l'innovation. (Aggeri, 2023b)
En partant du constat que l'innovation est devenue "un mythe", c'est-à-dire une injonction omniprésente dans le discours économique et politique qui est souvent perçue comme une fin en soi, Aggeri souligne que ce "culte" repose sur la croyance que chaque avancée technologique ou managériale conduit nécessairement au progrès. Cependant, il pointe que cette vision enchantée néglige souvent ce qu'il nomme les "effets indésirables" des innovations, en particulier lorsqu'elles contribuent aux crises sociales, écologiques ou économiques. C'est en suivant cette approche critique que nous pourrions mener une réflexion approfondie sur la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique comme une forme d'innovation phygitale "responsable" qui participerait effectivement et rapidement aux transformations en cours vers des modes de vie et de consommation plus "sobres". (Aggeri, 2023a) (Aggeri, Beulque, & Micheaux, 2023) (Ntsondé & Aggeri, 2022; Aggeri, 2020; Aggeri, 2011)

## 7. VERS UNE SOBRIÉTÉ INSTRUMENTÉE

Quand Valérie Guillard a publié en 2021 son ouvrage "Comment consommer avec sobriété" en abordant différentes thématiques liées à la "sobriété" et à la consommation afin de repenser nos modes de vie pour les rendre plus durables, nous avons beaucoup apprécié la définition du terme "sobriété" qu'elle propose ainsi que sa mise en
perspective du "marketing de la sobriété"<fnref n="1" />. (Guillard, 2021) En réfléchissant à ce que Guillard nomme un "cheminement", c'est-à-dire un processus progressif qui implique des changements d'habitudes qui commencent par des gestes simples et symboliques qui peuvent ensuite s'élargir, nous nous demandons si les applications permettant d'activer la récompense digitale des gestes éco-responsables n'auraient pas une place particulière en tant qu'instruments individuels de mesure de la sobriété, au même titre, par exemple, qu'une montre digitale peut être vue comme un instrument de mesure individuel du temps et de la santé. Différentes études marketing pourraient très certainement être menées en toile de fond de ces nouvelles pratiques phygitales environnementales en réciprocité qui se développent dans différents domaines pour réduire les impacts environnementaux de nos modes de production, de consommation et de post-consommation et les inscrire dans le respect des limites planétaires. (Guillard, 2019)

## 8. VERS UNE PERMACIRCULARITÉ INDUSTRIELLE

C'est en travaillant sur ce que sont les limites planétaires que nous avons pris connaissance des travaux de Dominique Bourg et de Christian Arnsperger relatifs à au concept de permacircularité. (Arnsperger & Bourg, 2017) Christian Arnsperger l'a présenté de façon approfondie au travers de différentes publications. (Arnsperger & Bourg, 2016) (Arnsperger, 2018) Ce "concept" est, de notre point de vue, porteur de nombreux "prospects" scientifiques mais aussi de "percepts et affects"<fnref n="2" /> artistiques qui pourraient permettre aux philosophes, aux chercheurs et aux artistes de "réaliser" ensemble des "efforts collaboratifs" tout à fait spécifiques<fnref n="3" />. (Morais, 2021)

L'activation de différentes fonctionnalités de la récompense digitale des gestes éco-responsables, dont le geste de tri des bouteilles en plastique, pourrait permettre des mécanismes tout à fait nouveaux en science ouverte et en science participative. La récompense pourrait se penser comme inspirée par la nature, en particulier par certaines nouvelles façons d'aborder la symbiose. (Vinck, 2016) (Le Crosnier,

<footnote n="1">¹ Source journalistique : https://www.goodplanet.info/2022/02/22/valerie-guillard-auteure-de-comment-consommer-avec-sobriete-il-existe-un-marketing-de-la-sobriete/</footnote>

<footnote n="2">² page 33 : "les prospects (...) ne se confondent pas (...) avec des perceptions ou des sentiments." (Deleuze & Guattari, 1991)</footnote>

<footnote n="3">³ Pour Deleuze et Guattari, "ces trois plans sont les trois manières dont le cerveau recoupe le chaos, et l'affronte. Ce sont les Chaoïdes. La pensée ne se constitue que dans ce rapport où elle risque toujours de sombrer." (Deleuze & Guattari, 1991)</footnote>
Neubauer, & Storup, 2013) (Bauer & Schiele, 2023) (Delannoy, 2017) (Ferreira, Palazzo, & Carvalho, 2023) De nouvelles formes de résilience pourraient être testées, ainsi que de nouvelles pratiques régénératives visant à développer le pouvoir-agir. (Reghezza, 2020) (AFNOR, 2024) (Morin, Therriault, & Bader, 2022)

## 9. LE RENFORCEMENT DE NOTRE ENGAGEMENT

Les futures voies de recherche que nous venons de présenter sont à même, de notre point de vue, d'accompagner le développement et le déploiement de la récompense digitale du geste de tri des bouteilles en plastique en tant que dispositifs de gestion dans le domaine du marketing de la sobriété, en science ouverte et en science participative. Il s'agit de favoriser de nouvelles pratiques innovantes et durables en s'inscrivant dans une perspective de permacircularité, y compris dans la mise en oeuvre de modèles d'affaires viables.

Ces travaux seraient conduits en résonance (Rosa, 2021) avec le récent "rappel à la modestie" de Nicolas Bouleau :

> "Il nous faut reconnaitre que nous sommes en train d'ignorer la sagesse de la nature." (Bouleau, 2021)

Une fois notre thèse défendue, nous souhaitons maintenir et renforcer notre engagement dans le champ de la science du management et du marketing de la sobriété, avec pertinence et impact. Notre voeux se formule dans le temps long. Les mécanismes de récompense digitale des gestes éco-responsables peuvent servir de support à de multiples recherches : voir d'autres chercheurs se saisir de cet objet d'études serait, in fine, source d'une grande joie. Dans le même temps, le développement d'entreprises et de projets consacrés au déploiement de tels mécanismes d'engagement pro-environnementaux nécessite une attention soutenue.

Les résultats de ces travaux et la diffusion de ces nouvelles pratiques vont-elles, en "semant à tout vent"<fnref n="1" />, contribuer à relever collectivement les défis actuels ?

<footnote n="1">¹ Pierre Larousse, fondateur de la maison Larousse, a adopté en 1852 la devise «Je sème à tout vent» pour refléter la mission éducative de l'éditeur. Éditions Larousse. (2023, 2 décembre). *Éditions Larousse*. Wikipédia. https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89ditions_Larousse</footnote>
# ANNEXE - GRANDE PROBLÉMATIQUE

Nous avons identifié sept points complémentaires que nous abordons dans cette annexe.

## 1. CONSIGNE ET RÉCOMPENSE

Consigne des bouteilles en plastique et gratification du geste de tri sont deux phénomènes différents.

### La consigne des bouteilles en plastique

Lors de l'achat d'un produit, le consommateur verse une somme supplémentaire, appelée consigne, qui lui est restituée lorsqu'il rapporte l'emballage vide. Ce système vise à encourager le réemploi des emballages, notamment en verre.

La consigne est encadrée par des dispositions légales. Historiquement pratiquée en France pour les emballages en verre, elle a progressivement disparu du circuit des emballages ménagers, bien qu'elle subsiste dans certains secteurs, comme les cafés, hôtels et restaurants, ou dans certaines régions, comme l'Alsace pour la bière. Des initiatives<fnref n="1" /> sont en cours pour promouvoir son retour lorsque cela est pertinent.

### La récompense du geste de tri des bouteilles en plastique

La récompense (ou gratification) consiste à offrir une récompense, souvent financière, au consommateur qui rapporte un emballage vide, sans qu'il ait versé de consigne préalable lors de l'achat. Ce système est souvent mis en place via des machines de collecte automatisées, appelées "reverse vending machines" (RVM), qui délivrent un bon d'achat ou une petite somme d'argent en échange de l'emballage retourné.
(Mariya, Usman, & Mathew, 2020)

La récompense n'est pas encadrée par une réglementation spécifique. Elle repose sur des initiatives volontaires de la part des entreprises ou des collectivités locales pour encourager le recyclage<fnref n="2" />.

<footnote n="1">¹ Source : https://www.actu-environnement.com/ae/news/calentdrier-retour-consigne-reemploi-citeo-44372.php4</footnote>

<footnote n="2">² Source : https://www.actu-environnement.com/ae/news/dechets-applications-numerique-gratification-</footnote>
## 2. TAUX DE COLLECTE

Le taux de collecte est calculé en référence à la directive européenne 2019/904¹ : c'est le rapport du poids total des bouteilles en plastique collectées spécifiquement pour le recyclage au poids total des bouteilles en plastique mises sur le marché sur une période donnée. Ce ratio est exprimé en pourcentage. Ce mode de calcul permet d'évaluer les modes de tri et les systèmes de collecte et de recyclage des bouteilles en plastique au sein d'un territoire donné. Ce taux reflète donc les efforts de tri et de collecte spécifiques des bouteilles en plastique destinées au recyclage par rapport à la quantité totale mise sur le marché.

## 3. EFFECTIVITÉ

Évaluer l'effectivité implique d'évaluer la réalisation des objectifs fixés (efficacité) tout en s'assurant que ces objectifs sont pertinents et que les résultats ont l'impact escompté sur le problème ou la situation visés. L'effectivité est une mesure de l'impact d'une action, au-delà de la simple atteinte des objectifs immédiats. Une des différences fondamentales entre la performance et l'effectivité réside dans la différence entre les notions d'exigence et d'obligation : les deux termes impliquent une forme de contrainte, mais les obligations sont imposées par une autorité externe et sont souvent accompagnées de sanctions légales, tandis que les exigences sont des critères ou conditions à respecter pour atteindre des objectifs spécifiques ou se conformer à des normes volontaires. La performance ne se définit que par rapport à une exigence, alors que l'effectivité peut se définir par rapport à une exigence conjuguée à une obligation.
(Mincke, 1998; Betaille, 2019)

Il nous semble intéressant de noter la relation qui existe entre les notions de performance, efficacité, efficience et effectivité et le principe juridique de validité, dans la mesure où la performance fait référence à l'efficacité et à l'application concrète d'une norme. La validité juridique, en tant que condition préalable, garantit que la norme est conforme aux règles de droit supérieures et correctement promulguée. Ainsi, pour qu'une norme soit performante, elle doit d'abord être valide. En d'autres termes, une norme qui n'est pas valide ne peut être performante puisqu'elle ne serait pas

<footnote>geste-tri-41201.php4</footnote>

<footnote n="1">¹ Source : Source : https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/904/oj</footnote>
applicable ou légitime. Ces considérations s'appuient sur les travaux en théorie du droit de Hans Kelsen. Kelsen a établi que la validité formelle (procédurale) et matérielle (contenu) d'une norme est ce qui la rend performante, c'est-à-dire capable d'atteindre les effets escomptés. (Troper, 2002)

## 4. ÉCONOMIE CIRCULAIRE

L'économie circulaire vise à optimiser l'utilisation des ressources en réduisant les déchets, en réutilisant, en réparant et en recyclant les matériaux existants. Contrairement au modèle économique linéaire « extraire, fabriquer, jeter », l'économie circulaire cherche à créer des boucles fermées où les produits, les composants et les matériaux sont constamment réintégrés dans le cycle économique. Cette approche favorise une utilisation plus efficace des ressources, réduit l'impact environnemental et soutient une croissance durable en transformant les déchets en nouvelles ressources productives. (OECD, 2024)

## 5. CONSIGNE DES BOUTEILLES EN PLASTIQUE

"C'est conformément à la Directive CE 2019/904* que les États membres de l'Union Européenne doivent mettre en place d'ici à 2029 des systèmes de consigne incitant à la collecte et au réemploi des contenants, y compris les bouteilles en plastique.

De telles mesures sont déjà en place dans différents pays à travers le monde. Par exemple, en 2022, les onze provinces canadiennes ayant des lois sur la consigne ont enregistré un taux de retour moyen de 74 % ; les treize pays de l'Union Européenne ont atteint une moyenne de 90 %, et les treize juridictions en Océanie ont obtenu un taux moyen de 69 %. Ces taux sont nettement supérieurs à la moyenne mondiale de recyclage du plastique, qui est d'environ 9 %.

Aux États-Unis, les contenants en plastique PET sans consigne ont été recyclés à un taux de seulement 17 %, contre un taux moyen national de 57 % pour les bouteilles en PET consignées. En 2019, l'Oregon et le Michigan, les deux États américains avec un dépôt de 10 cents, ont affiché des taux de retour respectifs de 86 % et 89 %. À l'inverse, des États comme le Massachusetts et le Connecticut, où le dépôt est de 5 cents, ont enregistré des taux de retour de 43 % et 44 %. (Landrigan et al., 2023)
# 6. TOKENOMICS - MINUSCULES MICROPAIEMENTS

Dans le cadre des "tokenomics", qui désigne les formes économiques relatives à l'échange de crypto-actifs, le terme "minuscule" fait référence aux "micropaiements" tout en étant en relation avec les changements organisationnels parfois "microscopiques" que ces nouveaux usages peuvent impliquer. (Tsoukas & Chia, 2002)
Les micropaiements sont des transactions financières impliquant de très petites sommes d'argent, souvent inférieures à un dollar. Ces transactions sont particulièrement adaptées aux environnements numériques, où elles permettent l'achat de contenus, de services ou de biens virtuels de faible valeur sans encourir des frais de transaction disproportionnés.

Dans l'écosystème des cryptomonnaies, les micropaiements jouent un rôle crucial en permettant des transferts rapides et économiques grâce à la technologie blockchain. Par exemple, des réseaux comme le Lightning Network sur Bitcoin facilitent ces transactions en réduisant les coûts et les délais associés. Cette capacité à gérer des paiements très petits ouvre de nouvelles perspectives pour des modèles économiques basés sur des paiements fractionnés, tels que le financement participatif, l'accès à du contenu premium, ou des services pay-per-use.

Les micropaiements sont ainsi un élément fondamental de nombreux systèmes de tokenomics, où l'efficacité, la rapidité, et les faibles coûts de transaction sont essentiels pour favoriser l'adoption à grande échelle et la fluidité des échanges dans les écosystèmes numériques basés sur les tokens. (Goldfarb & Tucker, 2019)
# ANNEXE - REVUE DE LITTÉRATURE

Il s'agit d'étudier le caractère phygital du geste de tri des bouteilles en plastique.

Comment le met en perspective de Vaujany dans son ouvrage Apocalypse Managériale, « une alliance fondatrice » s'est mise en place au cours du 20ème siècle « entre management et digital.» (de Vaujany, 2022b) Nous en observons aujourd'hui un des effets dans l'émergence du phénomène de tri phygital des bouteilles en plastique par les consommateurs qui activent la récompense digitale.

## 1. LA RÉCOMPENSE DIGITALE DU GESTE DE TRI

Nous avons identifié une publication récente qui est consacrée spécifiquement à ce phénomène. (Wankmüller et al., 2023) C'est en Autriche, au sein d'un programme nommé COMET<fnref n="1" /> qu'une équipe de chercheurs a développé, en collaboration étroite avec différents industriels, une modélisation d'une chaîne logistique circulaire des bouteilles en plastique basée sur les technologies digitales de chaîne de blocs et de jeton de cryptographie utilitaire. Une expérience de sept semaines au sein d'une cafétéria d'entreprise a été réalisée au cours de l'automne 2021, permettant aux employés (jusqu'à 280 personnes par jour) de trier leurs bouteilles en plastique à l'issue de leur déjeuner en le déclarant via leur téléphone portable, bénéficiant ainsi d'une récompense digitale. Près de 20% des employés fréquentant ce lieu ont adopté ce nouveau geste proposé avec un taux de collecte mesuré de près de 75%. (Wankmüller et al., 2023)

Un modèle de processus « de bout en bout » du système de recyclage basé sur la chaîne de blocs a été établi et validé par les différentes parties prenantes de cette expérience. Le consommateur n'y est pas graphiquement représenté. Son geste de tri et la récompense digitale qui lui est attribué ne le sont pas non plus. Nous proposons

<footnote n="1">1 Programme COMET – site internet : https://www.ffg.at/en/comet/programme</footnote>

<footnote>Ce programme est géré par l'agence autrichienne de promotion de la recherche (Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft - FFG). C'est l'agence nationale de financement de la recherche industrielle et du développement en Autriche. Source : https://www.ffg.at/en/FFG/objectives-and-mission</footnote>
d'enrichir visuellement ce modèle de référence de ces trois éléments.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>**FIGURE 39: MODÈLE DE PROCESSUS**</figcaption></figure>

## 2. LE GESTE DE TRI PHYGITAL DES BOUTEILLES EN PLASTIQUE

Effectuer une recherche sur le consommateur volontaire qui utilise son mobile en triant des bouteilles en plastique, c'est faire le choix d'un objet de recherche phygital tel que défini par Mele & al dans leur revue de littérature systématique consacrée à la transformation phygitale. (Mele, Spena, Marzullo, & Di Bernardo, 2023) Les auteurs explicitent le fait que « l'étiquette « phygital » », contraction des deux termes « physique » et « digital » a été proposé pour décrire de quelles façons les entreprises tentent d'engager les clients du fait de l'exploitation de ce qu'ils qualifient de technologies « smart<fnref n="1" /> ».

<footnote n="1">¹ Smart technologies meaning - The term “smart” originally comes from the acronym “Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology” but become widely known as “smart” because of the notion of allowing previously inanimate objects—from cars to basketballs to clothes—to talk back to us and even guide our behavior. - https://www.petra.com/blog/what-is-smart-technology/ - Smart technology is a technology which uses big data analysis, machine learning, and artificial intelligence to provide cognitive awareness to the objects which were in the past considered as inanimate. https://www.igi-global.com/dictionary/smart-interactive-game-</footnote>
Quarante-deux études ont été sélectionnées et étudiées à la suite d'une identification des publications dans la base de données Web of Science puis d'une pré-sélection parmi les soixante-quatorze articles identifiés. Les revues effectuées ont montré que le sens de « l'étiquette « phygital » » varie.

## 2.1 LE MODÈLE ADO

Mele & al. (Mele, Spena, Marzullo, & Di Bernardo, 2023) suivent les propositions de Paul et Benito. (Paul & Benito, 2018) Ils retiennent le modèle interprétativiste ADO pour caractériser la transformation phygitale :

* Les Antécédents (A) permettent de structurer les raisons pour lesquelles un engagement ou une absence d'engagement dans les comportements phygitaux est observé,

* Les Décisions (D) expliquent les types de performance ou de non-performance comportementales

* Les conséquences (O) – issus du terme anglais « Outcomes » – encapsulent les évaluations qui émergent à la suite de l'accomplissement de la performance ou de la non-performance comportementale observée.

based-system-for-preschools-in-tanzania/
38186#:~:text=Smart%20technology%20is%20a%20technology,the%20past%20considered%20as%20inanimat
e.
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 40: TRANSFORMATION PHYGITALE</figcaption></figure>

## 2.2 LA SITUATION, LES RESSOURCES, LE PARCOURS ET L'EXPÉRIENCE PHYGITALES

Le geste de tri du consommateur qui active la récompense digitale du tri des bouteilles en plastique est donc un objet de recherche dans le champ de la transformation phygitale qui peut être décrit au moyen du modèle ADO. Ce geste, du fait de ses antécédents – situation<fnref n="1" /> et ressources phygitales – permet au consommateur de suivre un parcours phygital. Celui-ci est alors en mesure de vivre volontairement l'expérience phygitale de l'abandon de bouteilles en plastique.

## 2.3 UN PROCESSUS CENTRÉ SUR L'HUMAIN

Ce qui retient tout particulièrement notre attention dans cette perspective, c'est que bien que le phénomène phygital soit induit par l'usage de technologies « smart », c'est fondamentalement un processus qui est centré sur l'humain dans le but de créer un réseau d'interactions parmi les êtres humains (les consommateurs) en utilisant des

<footnote n="1">1 Nous traduisons contexte par situation. (Zask, 2008)</footnote>
outils digitaux en support au tri et pour en améliorer l'expérience. (Mele, Spena, Marzullo, & Di Bernardo, 2023) Le processus de transformation phygitale se caractérise par le changement au sein des relations sociales, avec l'essor de l'individuel<fnref n="1" /> et l'activation de communautés.<fnref n="2" />

Notre objet de recherche phygital est donc un « assemblage » au sein duquel se rencontrent d'une part « matérialité, temporalité et localisation » et d'autre part « immatérialité, dislocation et incertitude temporelle ». Les auteurs soulignent qu'un tel assemblage est un désordre ontologique (« an ontological mess ») car ce construit n'est pas encore suffisamment développé – il émerge d'une recherche théorique et empirique « de peu de choses » (« scant »).

## 2.4 DE NOUVEAUX LANGAGES, SYMBOLES ET PRATIQUES

Les auteurs soulignent que l'usage croissant de ressources phygitales s'inscrit dans un contexte socio-matériel de « nouveaux langages, symboles, normes et pratiques ». Ce constat nous conduit à identifier et à aborder la perspective ouverte par ces « nouvelles pratiques » pour mieux appréhender notre objet de recherche.

## 3. UNE PLATEFORME ET SA COMMUNAUTÉ DE TRI PHYGITAL

Pour étudier plus avant ce que nous connaissons d'ores et déjà de ces « nouveaux langages » et de ces « nouvelles pratiques », nous suggérons de mobiliser les travaux de Ertz qui définit la « consommation conventionnelle » associée aux boissons en bouteille en plastique comme une forme de « pseudo-collaboration ». (Ertz, 2020)
Quelques points-clés de son "analyse nuancée" (Ertz, 2020) :

* « La pseudo-collaboration fait référence aux systèmes de circulation des ressources qui ne permettent pas (du tout) aux consommateurs de passer de leur rôle de consommateur à celui de fournisseur. »<fnref n="3" />

* « Le concept d'économie du partage englobe les trois composantes que sont la collaboration pure, la collaboration intermittente et la pseudo-collaboration. »<fnref n="4" />

* « La notion d'économie du partage devrait être considérée comme un terme

<footnote n="1">¹ Le consommateur, la personne, l'individu.</footnote>

<footnote n="2">² Le phygital inclut les réseaux sociaux.</footnote>

<footnote n="3">³ Page 6: "Pseudo collaboration refers to resource circulation systems that do not enable (at all) consumers switching over from their current consumer role to that of a provider" Traduction du doctorant</footnote>

<footnote n="4">⁴ Page 7: "The sharing economy concept subsumes the three components of pure collaboration, intermittent collaboration and pseudo collaboration" Traduction du doctorant</footnote>
ombrelle qui peut être divisée en trois nuances qui souvent se recouvrent.»<fnref n="1" />

* « La « plateforme » est devenue le modèle de plus en plus répandu de l'économie du partage, tant en théorie que dans la pratique. En fait, l'économie du partage s'apparente désormais le plus souvent à une économie basée sur le Web et centrée sur les plateformes.»<fnref n="2" />

Cette mise en lumière de la circulation des bouteilles en plastique sous une forme pseudo-collaborative peut nourrir, dans un deuxième temps, la perspective tracée par de Vaujany et al. (de Vaujany et al., 2020) dans une publication consacrée aux communautés et aux plateformes. Tout en soulignant qu'au sein des communautés se développent des relations isonomiques<fnref n="3" /> alors que les relations au sein des plateformes sont de nature hétéronomique<fnref n="4" />, les auteurs montrent que ce paradoxe apparent est un « processus organisationnel génératif ».

En suivant cette approche phénoménologique, le consommateur est positionné comme actif au cœur de la zone fonctionnelle partagée entre la communauté et la plateforme, alliant les réciprocités au sein de la communauté avec les règles inhérentes à la plateforme. Il tire alors pleinement partie des « infrastructures » de plateformisation mises à sa disposition tout en évoluant dans les « espaces intersubjectifs » que la communauté lui rend accessible.

<footnote n="1">¹ Page 9: « The sharing economy notion should be considered as an umbrella term that can be divided into three shades that often overlap.» Traduction du doctorant</footnote>

<footnote n="2">² Page 9: « The “platform” has become the increasingly prevalent embodiment of the sharing economy, both in theory and in practice. In fact, sharing economy equates increasingly with a web-mediated and plateform-centric economy. » Traduction du doctorant</footnote>

<footnote n="3">³ Des relations isonomiques au sein d'une communauté sont des relations qui impliquent que la singularité de ses membres trouve ses caractéristiques dans la trame de l'effort mutuel et collectif. (It find its distinctiveness in being woven into mutual, collective endeavor). Traduction du doctorant</footnote>

<footnote n="4">⁴ Des relations hétéronomiques correspondent à des relations au sein desquelles les utilisateurs sont « configurés » comme des éléments isolés, utiles, indépendants, interchangeables et flexibles. » Traduction du doctorant</footnote>
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>FIGURE 41: RÈGLES ET RÉCIPROCITÉS</figcaption></figure>

## 4. LE "FAIRE LIEN"

Dans cette perspective, le geste de tri phygitalisé apparaît comme une interaction sociale spécifique qui fait lien.

En effet :

* Le consommateur fait volontairement et activement la jonction entre deux dimensions qui constituent un seul et même phénomène : il relie par son geste sa communauté de consommateurs à l'infrastructure industrielle en mode plateforme des boissons en bouteilles en plastique.

* Ce lien<fnref n="1" /> de la récompense digitale que le consommateur active lorsqu'il trie ses bouteilles en plastique peut sembler paradoxal. D'une part, le consommateur trie le déchet d'emballage qu'il produit. D'autre part, il déclare son tri et en est récompensé.

<footnote n="1">¹ Ce lien est bidirectionnel. Le consommateur trie et déclare son tri, dans la direction du cercle de la communauté des consommateurs vers le cercle de l'infrastructure industrielle. Il reçoit systématiquement une récompense qui suit la direction opposée. Le montant et la nature de cette récompense peut varier en fonction de certains arrangements.</footnote>
Certains perçoivent ce geste comme contradictoire car porteur d'une forme d'incompatibilité entre le sens du geste et le sens de la récompense.<fnref n="1" />

* Ce lien s'inscrit, de fait, dans une logique temporelle : il est « exprimant », davantage qu'il est « exprimé ». Il est porteur « des différences et des répétitions mêmes du **devenir** » du cycle de vie de chaque bouteille en plastique vide. (de Vaujany, 2022b)

* Ce lien se situe entre le numérique et l'analogique. Le geste phygitalisé est « à la fois matériel, sensible et narratif ». Il est la mise en mouvement de très nombreux phénomènes discrets de tri dans la continuité numérique<fnref n="2" /> de l'industrie des boissons en bouteilles en plastique. (de Vaujany, 2022b) Ses conséquences sont réelles. Elles sont porteuses de sens. Ce geste de tri phygitalisé local devient alors instantanément indissociable d'un devenir en lien avec un espace et un temps lointains, lorsque la bouteille en plastique vide sera traitée industriellement en tant que déchet - ressource.

<footnote n="1">¹ Une double question illustre cette contradiction perçue : « Pourquoi renforcer positivement le geste de tri alors que ce geste est obligatoire et que c'est un devoir ? N'est-ce pas qu'une question de culture et d'éducation ? »</footnote>

<footnote n="2">² La continuité numérique se traduit au travers de la création et du développement d'infosphères publiques ou privées qui sont aujourd'hui également nommés « lacs de données » (data lakes) alimentés par la pratique de l'informatique en nuages (Cloud Computing)</footnote>
<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 42: VUE CENTRÉE SUR LE CONSOMMATEUR</figcaption></figure>

## 5. LE "FAIRE SENS"

En identifiant ce lien qui fait sens, nous sommes conduit à nous interroger plus précisément sur le "faire sens". Que savons-nous sur le sens "saisi" par le consommateur lorsqu'il active la récompense digitale ?

Un processus de construction de sens a été modélisé en suivant une méthode enracinée. (Garreau, 2012) Ce processus fait apparaître que le sens se construit à partir d'une situation externe, l'agencement que nous étudions, avec trois ensembles d'éléments :

* Les éléments cognitifs

* Les sensations et émotions

* Les finalités

Ce dernier ensemble d'éléments, les finalités, nous permet de distinguer ce qui différencie le geste de tri post-consommation que nous étudions du comportement d'achat, finalité déterminante des programmes de fidélisation.
Ce processus permet au consommateur de donner un sens "stabilisé" à son geste de tri et "d'appliquer un test de plausibilité" au sens qu'il a donné à ce geste.

"Si le sens donné paraît plausible aux individus, alors seulement le sens donné devient la réalité externe pour les individus ... <fnref n="1" />. (Garreau, 2012)

Ce processus de construction de sens conduit à définir le sens que le consommateur donne à son geste de tri phygitalisé comme "la saisie" de la situation constituée par la bouteille en plastique vide, la poubelle et son téléphone portable "au travers de différents éléments cognitifs, des finalités<fnref n="2" /> pour le consommateur et des émotions et sensations qu'il ressent".

<footnote n="1">¹ la réalité de la situation (réification) : le consommateur "réife le sens donné à la situation en lui octroyant le statut de "vérité". Il va ainsi considérer le sens donné à la situation externe comme étant la réalité de la situation."</footnote>

<footnote>Si le consommateur "prend conscience que le sens qu'il a donné jusqu'ici à la situation ne lui semble pas plausible, il va revoir certains éléments du sens : soit mobiliser d'autres éléments cognitifs, soit poursuivre d'autres finalités, voir revoir son jugement et ressentir d'autres émotions."</footnote>

<footnote n="2">² "La finalité est le caractère de ce qui tend vers un but. Différents éléments empiriques traduisent des finalités : l'intention (du consommateur), les objectifs qu'il poursuit, autant d'un point de vue personnel que collectif, et autant à court terme qu'à long terme."</footnote>
<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>FIGURE 43: MODÉLISATION DU PROCESSUS DE CONSTRUCTION DE SENS</figcaption></figure>
# ANNEXE - VERBATIM (EXTRAITS)

Ce verbatim est extrait de tous les retours qualitatifs collectés à la suite de l'enquête digitale que nous avons réalisée couvrent à la fois les motivations, les expériences vécues et les suggestions d'amélioration des utilisateurs.

## Verbatim

1. "Je trie mes bouteilles parce que c'est ma responsabilité, et l'application me donne un petit plus motivant."

2. "ZeLoop rend le tri amusant, comme un jeu auquel on veut gagner."

3. "C'est gratifiant de voir les récompenses s'accumuler, même si elles sont symboliques."

4. "Je ramasse parfois des bouteilles par terre grâce à ZeLoop, ce que je n'aurais jamais fait avant."

5. "Trier ses déchets, c'est un devoir pour moi, mais ZeLoop le rend plus intéressant."

6. "Les récompenses sont pratiques, mais j'aimerais qu'elles soient plus attrayantes."

7. "L'idée d'utiliser une application pour recycler était étrange au début, mais maintenant c'est naturel."

8. "J'aime voir que mon geste est reconnu par l'application, ça me motive à continuer."

9. "Les bons d'achat sont utiles, mais je le ferais même sans récompense."

10. "L'application devrait avoir plus d'options de récompenses pour les utilisateurs."

11. "Ramasser des bouteilles en courant est devenu une habitude grâce à ZeLoop."

12. "Je voudrais que les points ZeLoop soient échangeables contre plus d'objets écologiques."

13. "La fonction de récompense quotidienne est un rappel utile pour trier régulièrement."

14. "Il est parfois difficile de trouver des poubelles de tri, mais ZeLoop m'encourage à les chercher."

15. "Le tri des bouteilles devrait être récompensé davantage pour inciter plus de gens à le faire."
Voici quelques extraits du verbatim liés à l'épargne ou à l'accumulation des récompenses digitales, que nous avons identifiés dans l'ensemble des données qualitatives collectées lors de notre enquête.

## Verbatim lié à l'épargne ou à l'accumulation des récompenses digitales

1. "Je préfère accumuler mes récompenses pour les échanger contre quelque chose de plus significatif."

2. "J'épargne mes points ZeLoop pour les utiliser plus tard quand une meilleure option sera disponible."

3. "Je trouve intéressant de voir mon solde de points augmenter, cela me motive à continuer de trier."

4. "Les récompenses digitales s'accumulent dans mon portefeuille et c'est satisfaisant, même si je ne les utilise pas tout de suite."

5. "Je garde mes récompenses pour un usage futur, comme une carte-cadeau ou un don."

6. "Pour moi, voir mes récompenses digitales croître est comme une petite épargne écologique."

7. "Je n'utilise pas mes points tout de suite, je préfère les stocker pour un objectif spécifique."

Ces éléments nous semblent montrer des dynamiques intéressantes et complexes où certains consommateurs valorisent non seulement la récompense immédiate mais aussi son potentiel d'épargne ou de planification future. Nous voudrions approfondir cette perspective pour explorer son impact sur la fidélité ou l'engagement à long terme mais nous devons au préalable disposer des moyens nécessaires avant d'enclencher ces travaux.
# ANNEXE - ANALYSE FACTORIELLE CONFIRMATOIRE
(AFC)

Nous présentons dans cette annexe la rédaction complète de l'AFC que nous avons réalisée. Nous n'avons intégré que les statistiques qui nous semblent essentielles dans le corps principal de notre thèse.

Cette étude permet d'évaluer la structure factorielle des données et vérifie si les items observés mesurent correctement les dimensions latentes proposées : motivation, intention, et comportement.

Dans l'annexe séparée référencée AS09 est partagé le détail en 2 pages des calculs AFC réalisés.

## 1. LES INDICES D'AJUSTEMENT GLOBAL DE L'AFC

Nous présentons d'abord les indices d'ajustement globaux de l'AFC.

<table><caption>Tableau : AFC - Indices d'ajustement global de l'AFC</caption><thead><tr><td>Indice</td><td>Valeur calculée</td><td>Seuil Recommandé</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Khi<sup>2</sup>/DDL</td><td>1,533</td><td>&lt; 3</td><td>Très bon ajustement</td></tr><tr><td>RMSEA</td><td>0,062</td><td>&lt; 0,05 (bon)</td><td>Entre bon et acceptable</td></tr><tr><td>CFI</td><td>0,902</td><td>&gt; 0,90</td><td>Bon ajustement</td></tr><tr><td>TLI</td><td>0,894</td><td>&gt; 0,90</td><td>Proche du seuil<br>Ajustement moyen</td></tr></tbody></table>

Les indices d'ajustement global du modèle montrent une bonne correspondance entre les données et le modèle théorique :

* L'indicateur Khi²/DDL (Degrés De Liberté) est utilisé pour évaluer l'ajustement global du modèle. Il permet de comparer le modèle théorique aux données observées. Il prend ici une valeur de 1,533, ce qui montre un très bon ajustement. Ce résultat indique que le modèle proposé s'ajuste bien aux données collectées, renforçant la validité des relations entre les variables observées et les facteurs latents.

* RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : 0,062 – cela correspond à un ajustement acceptable, légèrement supérieur au seuil <0,05 qui correspond à un bon ajustement.

* CFI (Comparative Fit Index) : 0,902 – ceci indique un ajustement acceptable.

* TLI (Tucker-Lewis Index) : 0,894 – c'est un ajustement moyen, légèrement inférieur au seuil fixé > 0,90
Nous présentons les loadings des items par facteur latent.

<table><caption>Tableau : AFC - Loadings des items par facteur latent</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Item</td><td>Loading (lambda)</td><td>P-Value</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Motivation (F1)</td><td>x91 économique gagner facilement de l'argent</td><td>1</td><td>-</td><td>normalisé pour l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x92 économique obtenir du pouvoir d'achat supplémentaire</td><td>0,815</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td>x93 économique bénéficier de bons d'achats et d'offres promotionnelles</td><td>0,810</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td>x94 économique faire don de mes récompenses à des associations d'utilité publique</td><td>0,556</td><td>0,000</td><td>relation modérée</td></tr><tr><td></td><td>x95 générative ne pas abandonner mes bouteilles dans la nature</td><td>0,816</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x96 générative m'assurer que mes bouteilles en plastique soient recyclées en nouvelles bouteilles</td><td>0,464</td><td>0,000</td><td>relation modérée</td></tr><tr><td></td><td>x97 générative être incité à trier mes déchets d'emballage</td><td>0,801</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Item</td><td>Loading (lambda)</td><td>P-Value</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>x98<br>récréationnelle<br>être en contact avec<br>d'autres personnes</td><td>0,890</td><td>0,000</td><td>relation très forte</td></tr><tr><td></td><td>x99<br>récréationnelle<br>aimer l'ambiance<br>dans la communauté<br>ZeLoop</td><td>0,849</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x100<br>récréationnelle<br>avoir l'occasion de<br>parler de tri et de<br>recyclage autour de<br>moi</td><td>0,856</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x101<br>récréationnelle<br>vivre une activité<br>plaisante</td><td>0,839</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x102<br>récréationnelle<br>passer le temps</td><td>0,649</td><td>0,000</td><td>relation modérée</td></tr><tr><td></td><td>x103<br>récréationnelle<br>aimer le côté ludique<br>du tri</td><td>0,612</td><td>0,000</td><td>relation modérée</td></tr><tr><td></td><td>x104<br>pratique<br>encourager ses<br>proches à recycler<br>plus</td><td>0,733</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x105<br>pratique<br>jouer son rôle de<br>consommateur<br>responsable</td><td>0,755</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Variable latente</th><th>Item</th><th>Loading (lambda)</th><th>P-Value</th><th>Interprétation</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>x106 pratique avoir l'impression de faire quelque chose de positif pour ma ville / pour mon quartier</td><td>0,870</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x107 sociale faire quelque chose de positif pour l'environnement</td><td>0,877</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x108 sociale rendre visible ma contribution active au tri</td><td>0,783</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x109 protestataire réduire ma consommation de bouteilles en plastique</td><td>0,615</td><td>0,000</td><td>relation modérée</td></tr><tr><td></td><td>x110 protestataire ramasser les bouteilles vides qui traînent par terre</td><td>0,827</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td rowspan="3">Intention (F2)</td><td>x44 recycler, c'est important</td><td>1</td><td>-</td><td>normalisé pour l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x45 recycler, c'est agréable</td><td>0,688</td><td>0,000</td><td>relation modérée</td></tr><tr><td>x111 être sensible aux problématiques environnementales</td><td>0,736</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Variable latente</th><th>Item</th><th>Loading (lambda)</th><th>P-Value</th><th>Interprétation</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>x112<br>Choisir<br>systématiquement le<br>produit qui a le moins<br>d'impact sur<br>l'environnement</td><td>0,776</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td></td><td>x113<br>ne pas acheter de<br>produit à des<br>entreprises qui ne<br>respectent pas<br>l'environnement</td><td>0,724</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td rowspan="5">Comportement (F3)</td><td>x1<br>acheter d'eaux en<br>bouteille plastique</td><td>1</td><td>-</td><td>normalisé pour<br>l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x2<br>acheter de sodas en<br>bouteille plastique</td><td>0,711</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td>x3<br>acheter de jus de fruit<br>en bouteille plastique</td><td>0,810</td><td>0,000</td><td>relation forte</td></tr><tr><td>x4<br>acheter de lait en<br>bouteille plastique</td><td>0,521</td><td>0,000</td><td>relation modérée</td></tr><tr><td>x58<br>déposer mes<br>bouteilles en utilisant<br>ZeLoop</td><td>-</td><td>-</td><td>item retiré de l'AFC</td></tr><tr><td></td><td>x60<br>ramasser les<br>bouteilles par terre et<br>les déposer en<br>utilisant ZeLoop</td><td>-</td><td>-</td><td>item retiré de l'AFC</td></tr></tbody></table>

L'item X60, qui correspond au comportement déclaré de ramasser les bouteilles par terre et de les déposer ensuite dans une poubelle de tri en utilisant l'application ZeLoop, a une variance négative. Ceci entraîne des multicolinéarités dans les calculs effectués et un blocage logiciel. Cet item est donc retiré du périmètre de l'analyse factorielle confirmatoire, mais il est néanmoins maintenu pour réaliser le MES.
Les items (18 items) avec des charges factorielles supérieures ou égales à 0,7 montrent une relation forte à leurs facteurs respectifs.

Les items (8 items) avec des charges factorielles plus faibles conduisent à réfléchir sur leur pertinence dans le modèle. La décision prise est de continuer à les prendre en considération dans notre modélisation.

Nous présentons ensuite les variances résiduelles pour chaque item par facteur latent.

<table><caption>Tableau : AFC - Variances résiduelles pour chaque item</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Item</td><td>Variance résiduelle (thêta)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Motivation (F1)</td><td>x91 économique gagner facilement de l'argent</td><td>0,000</td><td>normalisé pour l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x92 économique obtenir du pouvoir d'achat supplémentaire</td><td>0,336</td><td>adéquation importante à F1</td></tr><tr><td>x93 économique bénéficier de bons d'achats et d'offres promotionnelles</td><td>0,344</td><td>adéquation importante à F1</td></tr><tr><td>x94 économique faire don de mes récompenses à des associations d'utilité publique</td><td>0,691</td><td>faible adéquation à F1</td></tr><tr><td>x95 générative ne pas abandonner mes bouteilles dans la nature</td><td>0,335</td><td>adéquation importante à F1</td></tr><tr><td></td><td>x96 générative m'assurer que mes bouteilles en plastique soient recyclées en nouvelles bouteilles</td><td>0,784</td><td>faible adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x97 générative être incité à trier mes déchets d'emballage</td><td>0,359</td><td>adéquation importante à F1</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Item</td><td>Variance résiduelle (thêta)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>x98 récréationnelle être en contact avec d'autres personnes</td><td>0,207</td><td>excellente adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x99 récréationnelle aimer l'ambiance dans la communauté ZeLoop</td><td>0,280</td><td>excellente adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x100 récréationnelle avoir l'occasion de parler de tri et de recyclage autour de moi</td><td>0,267</td><td>excellente adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x101 récréationnelle vivre une activité plaisante</td><td>0,296</td><td>excellente adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x102 récréationnelle passer le temps</td><td>0,579</td><td>adéquation modérée à F1</td></tr><tr><td></td><td>x103 récréationnelle aimer le côté ludique du tri</td><td>0,626</td><td>faible adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x104 pratique encourager ses proches à recycler plus</td><td>0,463</td><td>adéquation modérée à F1</td></tr><tr><td></td><td>x105 pratique jouer son rôle de consommateur responsable</td><td>0,430</td><td>adéquation modérée à F1</td></tr><tr><td></td><td>x106 pratique avoir l'impression de faire quelque chose de positif pour ma ville / pour mon quartier</td><td>0,244</td><td>excellente adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x107 sociale faire quelque chose de positif pour l'environnement</td><td>0,231</td><td>excellente adéquation à F1</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Variable latente</th><th>Item</th><th>Variance résiduelle (thêta)</th><th>Interprétation</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>x108 sociale rendre visible ma contribution active au tri</td><td>0,387</td><td>adéquation modérée à F1</td></tr><tr><td></td><td>x109 protestataire réduire ma consommation de bouteilles en plastique</td><td>0,622</td><td>faible adéquation à F1</td></tr><tr><td></td><td>x110 protestataire ramasser les bouteilles vides qui traînent par terre</td><td>0,316</td><td>adéquation modérée à F1</td></tr><tr><td rowspan="4">Intention (F2)</td><td>x44 recycler, c'est important</td><td>0,000</td><td>normalisé pour l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x45 recycler, c'est agréable</td><td>0,527</td><td>adéquation modérée à F2</td></tr><tr><td>x111 être sensible aux problématiques environnementales</td><td>0,459</td><td>adéquation modérée à F2</td></tr><tr><td>x112 Choisir systématiquement le produit qui a le moins d'impact sur l'environnement</td><td>0,398</td><td>adéquation modérée à F2</td></tr><tr><td></td><td>x113 ne pas acheter de produit à des entreprises qui ne respectent pas l'environnement</td><td>0,476</td><td>adéquation modérée à F2</td></tr><tr><td rowspan="2">Comportement (F3)</td><td>x1 acheter d'eaux en bouteille plastique</td><td>0,000</td><td>normalisé pour l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x2 acheter de sodas en bouteille plastique</td><td>0,494</td><td>adéquation modérée à F3</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Item</td><td>Variance résiduelle (thêta)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>x3<br/>acheter de jus de fruit en bouteille plastique</td><td>0,343</td><td>adéquation modérée à F3</td></tr><tr><td></td><td>x4<br/>acheter de lait en bouteille plastique</td><td>0,728</td><td>faible adéquation à F3</td></tr><tr><td></td><td>x58<br/>déposer mes bouteilles en utilisant ZeLoop</td><td>-</td><td>item retiré de l'AFC</td></tr><tr><td></td><td>x60<br/>ramasser les bouteilles par terre et les déposer en utilisant ZeLoop</td><td>-</td><td>item retiré de l'AFC</td></tr></tbody></table>

Les items (10 items) avec des variances résiduelles faibles montrent une excellente adéquation avec leur facteur latent.

Les items (16 items) avec des variances résiduelles élevées sont modérément (11 items) ou faiblement en adéquation (5 items) avec leur facteur latent. Après réflexion, il est néanmoins décidé de continuer à considérer ces items dans notre modélisation. Aucun des items réflexifs considérés en adéquation avec les variables latentes Intention (F2) et Comportement (F3) n'est en adéquation forte avec son facteur latent. Cette observation nous incite à la vigilance dans notre modélisation des variables latentes Intention (F2) et Comportement (F3).

## 2. LA VALIDITÉ CONVERGENTE ET LA FIABILITÉ COMPOSITE

Nous présentons les indicateurs de validité convergente et de validité discriminante par facteur latent.
<table><caption>Tableau : AFC - Validités convergente et discriminante par facteur latent</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Average Variance Extracted (AVE)</td><td>Validité convergente</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Motivation (F1)</td><td>0,6102</td><td>&gt;0,5</td><td>Bonne validité convergente</td></tr><tr><td>Intention (F2)</td><td>0,6281</td><td>&gt;0,5</td><td>Bonne validité convergente</td></tr><tr><td>Comportement (F3)</td><td>0,6086</td><td>&gt;0,5</td><td>Bonne validité convergente</td></tr></tbody></table>

Les valeurs moyennes extraites (AVE) pour chaque variable principale sont supérieures à 0,5, confirmant une validité convergente.

La validité convergente de chacun des facteurs latents Motivation (F1), Intention(F2) et Comportement(F3) est satisfaisante.

<table><caption>Tableau : AFC - Fiabilité composite (CR) des facteurs latents</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Coefficient de fiabilité composite (CR)</td><td>Seuil recommandé</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>F1 (Motivation)</td><td>0,6641</td><td>&gt;0,6</td><td>cohérence interne acceptable</td></tr><tr><td>F2 (Intention)</td><td>0,6784</td><td>&gt;0,6</td><td>cohérence interne acceptable</td></tr><tr><td>F3 (Comportement)</td><td>0,6603</td><td>&gt;0,6</td><td>cohérence interne acceptable</td></tr></tbody></table>

La fiabilité composite (CR) montre une cohérence interne satisfaisante pour chacun des facteurs latents considérés. En effet, les coefficients de fiabilité composite CR des échelles de mesure sont tous supérieurs à 0,6 – ceci démontre une fiabilité interne acceptable des échelles associées à chacune des variables latentes.

Les résultats de l'AFC permettent de valider la structure factorielle et la pertinence acceptables des mesures. Cette étape permet de progresser vers l'analyse des relations structurelles entre les facteurs latents, réalisée via les Modèles en Équations Structurelles (MES). Cette approche évaluera les hypothèses principales en examinant les liens de causalité entre motivation, intention et comportement.
## 3. LES RELATIONS DE COVARIANCE ENTRE LES VARIABLES LATENTES

Avant de réaliser cette modélisation MES, nous présentons les relations de covariance entre les variables latentes issues de l'AFC.

<table><caption>Tableau : AFC - Relations de covariance entre les variables latentes</caption><thead><tr><td>Covariance entre variables latentes</td><td>Valeur calculée</td><td>p-value</td></tr></thead><tbody><tr><td>entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2)</td><td>0,682</td><td>0,0000</td></tr><tr><td>entre l'Intention (F2) et le Comportement (F3)</td><td>-0,099</td><td>0,7740</td></tr><tr><td>entre la Motivation (F1) et le Comportement (F3)</td><td>0,036</td><td>0,2510</td></tr></tbody></table>

La covariance entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2) est de 0.682 avec une p-value inférieure à 0,05 (p<0,05) : ces valeurs indiquent une relation de covariance positive et significative entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2). Cette relation mesurée est cohérente avec l'hypothèse selon laquelle une augmentation de la motivation renforce l'intention d'adopter un comportement pro-environnemental et d'effectuer des gestes éco-responsables.

Les valeurs des covariances mesurées entre l'Intention (F2) et le Comportement (F3) ainsi qu'entre la Motivation (F1) et le Comportement (F3) et leurs p-values respectives montrent qu'une attention particulière est à porter aux variables latentes de l'Intention(F2) et du Comportement (F3) tout au long de notre modélisation en équations structurelles (MES).

Les valeurs calculées des indices d'ajustement de l'AFC suggèrent que le modèle de mesure est globalement acceptable, bien que des ajustements mineurs soient à réaliser pour pouvoir améliorer le TLI.

L'ensemble de fit-indices considérés nous conduit à estimer que, sur le plan statistique, le modèle de mesure sur lequel nous travaillons est globalement robuste. Cela nous incite à progresser vers la réalisation de la modélisation en d'équations structurelles.
# ANNEXE - ANALYSE DU MODÈLE EN ÉQUATIONS STRUCTURELLES (MES)

Nous présentons dans cette annexe la rédaction complète de l'étude MES que nous avons réalisée. Nous n'avons intégré que les statistiques qui nous semblent essentielles dans le corps principal de notre thèse.

Dans l'annexe séparée référencée AS10 est partagé le détail en 4 pages des calculs MES réalisés.

## 1. LES INDICES D'AJUSTEMENT GLOBAL DU MES

Nous présentons les résultats et notre interprétation des tests d'ajustement de notre modèle d'équations structurelles au travers de différents indicateurs statistiques caractéristiques de la qualité de notre modèle.

<table><caption>Tableau : MES - Indices d'ajustement global du modèle</caption><thead><tr><td>Indice</td><td>Valeur calculée</td><td>p-value</td><td>Seuil recommandé</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Khi^2/DDL</td><td>1,755</td><td>0,0000</td><td>&lt;3,00</td><td>bon ajustement</td></tr><tr><td>RMSEA</td><td>0,074</td><td>-</td><td>&lt;0,08</td><td>ajustement acceptable</td></tr><tr><td>CFI</td><td>0,852</td><td>-</td><td>&gt;0,90</td><td>ajustement à améliorer</td></tr><tr><td>TLI</td><td>0,840</td><td>-</td><td>&gt;0,90</td><td>ajustement à améliorer</td></tr><tr><td>WRMR</td><td>1,513</td><td>-</td><td>&lt;1,00</td><td>ajustement à améliorer</td></tr></tbody></table>

### 1.1 LE TEST KHI^2/DDL

Il s'agit d'évaluer si le modèle statistique considéré est bien adapté aux données observées.<fnref n="1" />

La valeur de Khi^2 est égale à 709,284 avec 404 degrés de liberté (DDL), ce qui donne un ratio Khi^2/DDL de 1,755.

Le ratio Khi^2/DDL inférieur à 3 : cela indique un bon ajustement du modèle aux

<footnote n="1">¹ La fonction d'ajustement (fit function), qui mesure la différence entre la matrice de covariance observée et la matrice de covariance modélisée, suit une loi de fluctuation de type Khi^2. Les degrés de liberté (DDL) de cette loi correspondent au nombre de covariances observées moins le nombre de paramètres indépendants estimés.</footnote>
données.

## 1.2 LE TEST RMSEA

Le RMSEA<fnref n="1" /> mesure la bonne adéquation par degré de liberté du modèle.

Il est estimé à une valeur de 0,074 avec un intervalle de confiance situé entre 0,065 et 0,083. Des valeurs inférieures à 0,05 sont idéales. Des valeurs entre 0,05 et 0,08 sont acceptables. Au-dessus de 0,10, les valeurs du RMSEA sont médiocres.

Une valeur mesurée de 0,074 indique donc un ajustement acceptable du modèle aux données.

## 1.3 LES TESTS CFI ET TLI

Ces deux indices<fnref n="2" /> comparent le modèle spécifié au modèle nul. Des valeurs proches de 1,0 sont souhaitables. Plus généralement, des valeurs supérieures à 0,90 indiquent un bon ajustement.

Dans notre cas, les valeurs estimées du CFI et du TLI suggèrent que l'ajustement du modèle est moyen : le modèle pourrait bénéficier de certaines améliorations.

## 1.4 LE TEST WRMR

Des valeurs de WRMR<fnref n="3" /> inférieures à 1,0 sont généralement interprétées comme indiquant un bon ajustement du modèle aux données observées. Une valeur de 1,513 indique que l'ajustement pourrait être amélioré. Le modèle pourrait ne pas capturer toutes les nuances ou corrélations dans les données.

Cette interprétation du WRMR est à relativiser avec un nombre d'observations inférieur à 200.

## 1.5 LES INDICES D'AJUSTEMENT GLOBAL DU MES

En synthèse, bien que le MES testé montre certains aspects d'un bon ajustement - comme un bon ratio Khi^2/DDL et un RMSEA acceptable - les indices CFI, TLI, et WRMR indiquent que l'ajustement global pourrait être amélioré. Les valeurs calculées de CFI et TLI sont cependant élevées et indiquent qu'il y a un nombre conséquent de covariances estimées qui sont significativement différentes de 0.

<footnote n="1">¹ RMSEA : Root Mean Square Error Of Approximation</footnote>

<footnote n="2">² CFI : Comparative Fit Index - TLI : Tucker-Lewis Index - Les indices CFI et TLI mesurent une différence entre la vraisemblance du modèle testé avec celle du modèle vide d'indépendance.</footnote>

<footnote n="3">³ WRMR : Weighted Root Mean Square Residual - Le WRMR est un indice d'ajustement particulièrement adapté aux modèles à corrélations polychoriques. Il mesure la différence entre les corrélations observées et les corrélations prédites par le modèle, en pondérant les résidus en fonction de la taille de l'échantillon et de la structure des données.</footnote>
## 2. L'ANALYSE DU MODÈLE EXTERNE PAR FACTEUR LATENT

Avant d'analyser chacun des facteurs latents de notre modèle, nous observons que d'une part, les estimations brutes des items réflexifs de chacune des variables latentes sont relativement homogènes. D'autre part, les p-values de chacun des 30 items testés a une valeur calculée de 0,000. L'hypothèse nulle (avec des charges des items sont nulles) est rejetée. Nous pouvons donc considérer que les charges factorielles des items sont statistiquement significatives dans le cadre de notre modèle.

Nous présentons à ce stade les indicateurs de validité convergente et de fiabilité par facteur latent.

Nous les commenterons à la suite de l'analyse détaillée que nous réalisons, facteur latent par facteur latent.

### 2.1 LES INDICATEURS DE VALIDITÉ CONVERGENTE ET FIABILITÉ

<table><caption>Tableau : MES - Indicateurs de validité convergente et fiabilité par facteur latent</caption><thead><tr><td>Variable latente</td><td>Average Variance Extracted (AVE)</td><td>Coefficient de fiabilité composite (CR)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Motivation (F1)</td><td>0,615</td><td>0,969</td><td>bonne validité excellente fiabilité</td></tr><tr><td>Intention (F2)</td><td>0,458</td><td>0,679</td><td>validité modérée fiabilité limite</td></tr><tr><td>Comportement (F3)</td><td>0,507</td><td>0,829</td><td>bonne validité bonne fiabilité</td></tr></tbody></table>
## 2.2 L'ANALYSE DU FACTEUR LATENT MOTIVATION (F1)

<table><caption>Tableau : MES - Paramètres du modèle externe - Motivation (F1)</caption><thead><tr><td>Item</td><td>Charge factorielle (lambda)</td><td>Variance expliquée (lambda carré)</td><td>Proportion de variance expliquée (R-carré)</td><td>Variance résiduelle (thêta)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>x91 économique gagner facilement de l'argent</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>normalisé pour l'identifiabilité<fnref n="1" /></td></tr><tr><td>x92 économique obtenir du pouvoir d'achat supplémentaire</td><td>0,819</td><td>0,671</td><td>0,670</td><td>0,330</td><td>fort lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x93 économique bénéficier de bons d'achats et d'offres promotionnelles</td><td>0,811</td><td>0,658</td><td>0,657</td><td>0,343</td><td>fort lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x94 économique faire don de mes récompenses à des associations d'utilité publique</td><td>0,566</td><td>0,320</td><td>0,321</td><td>0,679</td><td>faible lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x95 générative ne pas abandonner mes bouteilles dans la nature</td><td>0,818</td><td>0,669</td><td>0,669</td><td>0,331</td><td>fort lien avec F1 (Motivation)</td></tr></tbody></table>

<footnote n="1">¹ L'item X91 (le premier dans la liste) a fait l'objet d'une normalisation par défaut initiale à 1 par Mplus afin de limiter le nombre de paramètres libres et de rendre le modèle identifiable avec un DDL > 0. Un modèle est identifiable s'il y a une solution unique à l'estimation des paramètres indépendants. Cette normalisation est à ne pas confondre avec les contraintes éventuelles que l'utilisateur rajoute dans son modèle : à titre d'exemple, une variance fixée à 1 au départ pour les facteurs latents.</footnote>
<table><thead><tr><td>Item</td><td>Charge factorielle (lambda)</td><td>Variance expliquée (lambda carré)</td><td>Proportion de variance expliquée (R-carré)</td><td>Variance résiduelle (thêta)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>x96 générative m'assurer que mes bouteilles en plastique soient recyclées en nouvelles bouteilles</td><td>0,454</td><td>0,206</td><td>0,206</td><td>0,794</td><td>faible lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x97 générative être incité à trier mes déchets d'emballage</td><td>0,805</td><td>0,648</td><td>0,648</td><td>0,352</td><td>fort lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x98 récréationnelle être en contact avec d'autres personnes</td><td>0,895</td><td>0,801</td><td>0,801</td><td>0,199</td><td>excellent lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x99 récréationnelle aimer l'ambiance dans la communauté ZeLoop</td><td>0,855</td><td>0,731</td><td>0,730</td><td>0,270</td><td>excellent lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x100 récréationnelle avoir l'occasion de parler de tri et de recyclage autour de moi</td><td>0,861</td><td>0,741</td><td>0,742</td><td>0,258</td><td>excellent lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x101 récréationnelle vivre une activité plaisante</td><td>0,840</td><td>0,705</td><td>0,705</td><td>0,295</td><td>excellent lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x102 récréationnelle passer le temps</td><td>0,653</td><td>0,426</td><td>0,427</td><td>0,573</td><td>lien modéré avec F1 (Motivation)</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Item</td><td>Charge factorielle (lambda)</td><td>Variance expliquée (lambda carré)</td><td>Proportion de variance expliquée (R-carré)</td><td>Variance résiduelle (thêta)</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>x103 récréationnelle aimer le côté ludique du tri</td><td>0,615</td><td>0,378</td><td>0,378</td><td>0,622</td><td>faible lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x104 pratique encourager ses proches à recycler plus</td><td>0,734</td><td>0,538</td><td>0,539</td><td>0,461</td><td>lien modéré avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x105 pratique jouer son rôle de consommateur responsable</td><td>0,758</td><td>0,574</td><td>0,575</td><td>0,425</td><td>lien modéré avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x106 pratique avoir l'impression de faire quelque chose de positif pour ma ville / pour mon quartier</td><td>0,871</td><td>0,758</td><td>0,758</td><td>0,242</td><td>excellent lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x107 sociale faire quelque chose de positif pour l'environnement</td><td>0,879</td><td>0,773</td><td>0,773</td><td>0,227</td><td>excellent lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x108 sociale rendre visible ma contribution active au tri</td><td>0,784</td><td>0,615</td><td>0,614</td><td>0,386</td><td>fort lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td>x109 protestataire réduire ma consommation de bouteilles en plastique</td><td>0,614</td><td>0,377</td><td>0,377</td><td>0,623</td><td>faible lien avec F1 (Motivation)</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Item</th><th>Charge factorielle (lambda)</th><th>Variance expliquée (lambda carré)</th><th>Proportion de variance expliquée (R-carré)</th><th>Variance résiduelle (thêta)</th><th>Interprétation</th></tr></thead><tbody><tr><td>x110 protestataire ramasser les bouteilles vides qui traînent par terre</td><td>0,846</td><td>0,716</td><td>0,716</td><td>0,284</td><td>excellent lien avec F1 (Motivation)</td></tr><tr><td><strong>Somme</strong></td><td><strong>15,478</strong></td><td><strong>12,308</strong></td><td>-</td><td><strong>7,694</strong></td><td><strong>très bonne cohérence</strong></td></tr></tbody></table>

## L'interprétation des Lambda carré

Chaque lambda carré<fnref n="1" /> représente la contribution de la variance de l'item correspondant qui est expliquée par le facteur latent Motivation (F1). Par exemple, pour X92 (économique – obtenir du pouvoir d'achat supplémentaire), le lambda carré est 0,6708, ce qui signifie que 67,08 % de la variance de cet item est expliquée par la motivation (F1).

En termes d'évaluation de la force des relations, les items avec des lambdas carré élevés, comme X98 (récréationnelle - être en contact avec d'autres personnes), X99 (récréationnelle - aimer l'ambiance dans la communauté ZeLoop) et X107 (sociale - faire quelque chose de positif pour l'environnement) suggèrent une forte association avec la Motivation (F1).

La Motivation (F1) serait un bon prédicteur de ces variables réflexives avec une variance d'erreur faible.

## R-carré

Un R-carré<fnref n="2" /> élevé (proche de 1) indique qu'une grande part de la variance de l'item est captée par la variable latente, tandis qu'un R-carré faible (proche de 0) signale que la variable latente explique seulement une petite part de la variance de l'item.

<footnote n="1">¹ Des items avec des lambdas carré faibles ont une association avec la variable latente plus faible : d'autres facteurs pourraient influencer ces items. Une autre possibilité serait que ces items ne soient pas les meilleurs représentants du facteur latent.</footnote>

<footnote n="2">² Chaque valeur de R-carré représente la proportion de la variance de l'item qui est expliquée par la variable latente. En termes d'évaluation de la cohérence globale, une hétérogénéité des R-carré indique que les variables n'ont pas la même intensité de liaison avec la variable latente.</footnote>
* Identification des items forts : les items tels que X98 (récréationnelle : être en contact avec d'autres personnes), X106 (pratique : avoir l'impression de faire quelque chose de positif pour ma ville / pour mon quartier) et X107 (sociale : faire quelque chose de positif pour l'environnement) ont des R-carrés élevés, indiquant qu'ils sont fortement corrélés avec la variable latente. Ces items semblent très efficaces pour capturer la variance expliquée par la Motivation (F1). Ils pourraient être considérés comme des représentants important de leur variable latente.

* Examen des items faibles : les items tels que X94 (économique : faire don de mes récompenses à des associations d'utilité publique), X96 (générative : m'assurer que mes bouteilles en plastique soient recyclées en nouvelles bouteilles) et X109 (protestataire : réduire ma consommation de bouteilles en plastique) montrent des R-carrés relativement faibles, suggérant que la variable latente n'explique qu'une petite part de leur variance. Ces items pourraient être moins pertinents ou nécessiter une révision pour mieux capturer les aspects de la Motivation.

## Analyse des thêtas item par item

**Items à plus faible thêta<fnref n="1" />:** des thêtas relativement bas comme ceux associés aux items X98 (récréationnelle : être en contact avec d'autres personnes), X106 (pratique : avoir l'impression de faire quelque chose de positif pour ma ville / pour mon quartier) et X107 (sociale : faire quelque chose de positif pour l'environnement) suggèrent que ces items sont bien expliqués par la Motivation (F1). Ces items pourraient donc être considérés comme des items fiables et pertinents.

**Items à plus fort thêta:** Au contraire, des thêtas élevés comme ceux associés aux items X96 (générative : m'assurer que mes bouteilles en plastique soient recyclées en nouvelles bouteilles), X94 (économique : faire don de mes récompenses à des associations d'utilité publique), X103 (récréationnelle : aimer le côté ludique du tri et X109 (protestataire : réduire ma consommation de bouteilles en plastique) indiquent une grande partie de la variance non expliquée par la motivation (F1). Ces items pourraient être considérés comme moins fiables ou moins pertinents pour cette variable latente, ou affectés par d'autres facteurs non capturés par le modèle.

<footnote n="1">¹ thêta est la notation de la variance résiduelle. Les valeurs de thêta représentent les variances des erreurs associées à chaque item dans le modèle. Un thêta élevé indique que la part de la variance de l'item non expliquée par la variable latente est importante, ce qui peut être interprété comme une faible contribution de la variable latente à l'item ou une mesure incomplète du fait de facteurs explicatifs absents dans le modèle.</footnote>
## Analyse de la somme des thêtas

La somme des Thêtas vaut 7,694.

Plus la somme des thêtas<fnref n="1" /> est élevée, plus grande est la quantité de variance non expliquée par la variable latente à travers tous les items. L'interprétation de la somme dépend de l'échelle et du contexte, mais en général, une valeur plus faible serait préférable, indiquant que les items ensemble captureraient plus efficacement la variance associée à la Motivation (F1).<fnref n="2" />

## Analyse de l'Average Variance Extracted (AVE)<fnref n="3" />

AVE pour la Motivation (F1) : 0,615

Cette valeur indique que la Motivation (F1) capture en moyenne environ 61,53% de la variance de ses items. Une AVE supérieure à 0,50 est généralement considérée comme acceptable, indiquant une bonne validité. Cela signifie que la moyenne de la variance des items de la Motivation (F1) est davantage due à la construction commune de la Motivation (F1) qu'aux erreurs aléatoires ou spécifiques.

## Analyse de la fiabilité composite (CR)<fnref n="4" />

CR pour la Motivation (F1) : 0,968

Pour mémoire, la valeur attendue doit être supérieure à 0,700

Ce CR très élevé pour la Motivation (F1) indique une excellente fiabilité. Une valeur de CR supérieure à 0,95 est souvent considérée comme indicative d'une très haute qualité de mesure, suggérant que les items de la Motivation (F1) sont très cohérents et fiables dans la mesure de la variable latente.

La Motivation (F1) explique ses items réflexifs avec une grande précision et peu d'erreur aléatoire.

<footnote n="1">¹ C'est la somme totale des variances des erreurs pour tous les items. La somme des thêtas intervient dans les formules de calculs de l'Average Variance Extracted (AVE) et du Coefficient of Reliability (CR).</footnote>

<footnote n="2">² La somme des thêtas croit avec le nombre d'items car chaque thêta est positif, elle est donc à comparer avec la somme des lambda carrés qui elle-même croit avec le nombre d'items. La somme totale des lambdas carré est une mesure cumulée de la variance totale expliquée par la Motivation (F1) à travers tous ses items. Elle peut être utilisée pour évaluer la quantité totale de variance expliquée par le facteur latent dans le modèle externe. La somme des lambdas carrés d'une valeur de 12,308 représente la somme totale de la contribution expliquée par le facteur latent de la Motivation (F1) pour tous les items.</footnote>

<footnote n="3">³ L'AVE mesure la quantité moyenne de variance qu'un facteur latent capture parmi ses items par rapport à la variance totale de l'item. Elle est donc un indicateur clé de la qualité des constructions.</footnote>

<footnote n="4">⁴ CR : Coefficient of Reliability - C'est une mesure de la fiabilité composite qui évalue la cohérence interne d'un groupe d'items mesurant une même variable latente.</footnote>
## 2.3 L'ANALYSE DU FACTEUR LATENT INTENTION (F2)

<table><caption>Tableau : MES - Paramètres du modèle externe - Intention (F2)</caption><thead><tr><th>Item</th><th>Charge factorielle (lambda)</th><th>Variance expliquée (lambda carré)</th><th>Proportion de variance expliquée (R-carré)</th><th>Variance résiduelle (thêta)</th><th>Interprétation</th></tr></thead><tbody><tr><td>x44 recycler, c'est important</td><td>1</td><td>1</td><td>-</td><td>1,105</td><td>normalisé pour l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x45 recycler, c'est agréable</td><td>0,575</td><td>0,331</td><td>0,470</td><td>0,530</td><td>faible lien avec F2 (Intention)</td></tr><tr><td>x111 être sensible aux problématiques environnementales</td><td>0,587</td><td>0,345</td><td>0,490</td><td>0,510</td><td>faible lien avec F2 (Intention)</td></tr><tr><td>x112 Choisir systématiquement le produit qui a le moins d'impact sur l'environnement</td><td>0,677</td><td>0,458</td><td>0,651</td><td>0,349</td><td>meilleur lien avec F2 (Intention)</td></tr><tr><td>x113 Ne pas acheter de produit à des entreprises qui ne respectent pas l'environnement</td><td>0,610</td><td>0,372</td><td>0,529</td><td>0,471</td><td>lien modéré avec F2 (Intention)</td></tr><tr><td><strong>Somme</strong></td><td><strong>2,506</strong></td><td><strong>2,506</strong></td><td>-</td><td><strong>2,965</strong></td><td><strong>cohérence limite</strong></td></tr></tbody></table>

### Interprétation des Lambdas Carré

Les valeurs des Lambdas Carré (comprises entre 0,330 et 0,458) montrent une proportion moyenne de la variance de chaque item expliquée par l'Intention (F2). C'est
une indication que d'autres facteurs ou erreurs contribuent à leur variance totale.¹²

### R-carré

Nous proposons d'analyser la proportion de variance expliquée (R-carré) item par item<fnref n="3" />.

X45 - R-carré : 0,470

L'Intention (F2) expliquerait 47% de la variance de X45 (recycler, c'est agréable) : c'est une association modérée, indiquant que X45 est influencé par l'Intention (F2), mais que d'autres facteurs non inclus dans notre modélisation de l'Intention (F2) pour cette régression-là pourraient également jouer un rôle.

X111 - R-carré : 0,490

L'Intention (F2) expliquerait 49% de la variance de X111 (être sensible aux problématiques environnementales). Cela montre également une relation de variance modérée entre l'Intention (F2) et cet item.

X112 - R-carré : 0,651

Cet item X112 (Choisir systématiquement le produit qui a le moins d'impact sur l'environnement) est en assez forte association réflexive avec l'Intention (F2). C'est l'item le plus contributif et significatif de la variance de l'Intention (F2) au sein de notre modèle.

X113 - R-carré : 0,529

<footnote n="1">¹ L'adage "Nous ne savons pas ce que nous ne savons pas." nous permet d'être attentif que notre modèle est basé sur la mesure des items réflexifs qui constituent nos échelles de mesure. Des items manquants ne sont pas mesurés. Des items qui ne varient pas ne peuvent pas être intégrés et pris en compte directement dans notre modélisation.</footnote>

<footnote n="2">² Il peut être noté que la somme des lambdas carré est égale à 2,505. Elle représente la variance totale expliquée par le facteur latent de l'Intention (F2) à travers tous ses items, car les variances des facteurs latents ont été contraints d'être fixées à 1 au départ. Elle peut être interprétée comme une confirmation de la proportion moyenne de la variance de chaque item expliquée par l'Intention (F2).</footnote>

<footnote n="3">³ Pour l'item X44 (recycler, c'est important), il a été normalisé pour permettre l'identifiabilité du modèle. La variance de X44 étant estimée négativement, le R-carré de X44 n'est pas affiché en sortie de Mplus. La contrainte sur la variance X44 > 0 permet a posteriori à Mplus d'estimer cette variance d'erreur à 1,105.</footnote>
Cet item X113 (Ne pas acheter de produit à des entreprises qui ne respectent pas l'environnement) indique une représentativité moyenne de la variance de l'Intention (F2). Elle pourrait bénéficier de quelques ajustements pour en améliorer cette valeur.

## F2 - Analyse des thêtas<fnref n="1" /> item par item

X45 – thêta : 0,530

Cela signifie que 53% de la variance de X45 (recycler, c'est agréable) n'est pas expliquée par l'Intention (F2), ce qui est relativement élevé et pourrait suggérer que cet item pourrait ne pas être un très bon item réflexif de l'Intention (F2) ou qu'il y a d'autres influences non capturées par le modèle.

X111 - thêta : 0,510

51% de la variance de l'item X111 (être sensible aux problématiques environnementales) n'est pas expliquée par F2.

X112 - thêta : 0,349

Un peu plus de 34% de la variance de X112 (Choisir systématiquement le produit qui a le moins d'impact sur l'environnement) n'est pas expliquée par F2. Comparé aux deux items précédents, cet item semble être un item relativement plus fiable.

X113 - Thêta : 0,471

Environ 47% de la variance de X113 (Ne pas acheter de produit à des entreprises qui ne respectent pas l'environnement) n'est pas capturée par l'intention (F2).

## F2 - Analyse de la somme des thêtas

La somme des thêtas est égale à 2,965 : cette valeur, la somme des variances d'erreur pour tous les items listés sur le facteur latent Intention (F2), reflète la quantité totale de

<footnote n="1">¹ La variance résiduelle thêta pour X44 n'apparaît pas car initialement Mplus calcule pour l'estimation de la variance de X44 une valeur négative. Nous avons alors rajouté au modèle la contrainte thêta(X44) > 0. Ceci a permis a posteriori d'estimer une valeur de thêta pour X44 de 1,105. Nous avons pu ainsi en tenir compte ensuite pour les calculs des AVE et CR.</footnote>
variance non expliquée par F2 pour tous les items. Réduire cette somme permettrait

d'améliorer la capacité explicative du facteur latent Intention (F2).

Analyse de l'Average Variance Extracted (AVE)

AVE pour l'Intention (F2) : 0,458

L'AVE de l'Intention (F2) est de 45,80%, ce qui est inférieur au seuil recommandé de 0,50. Cela suggère que moins de la moitié de la variance moyenne des items de F2 est expliquée par le facteur latent, ce qui pourrait indiquer une validité convergente moyenne.

Analyse du Coefficient of Reliability (CR)

CR pour l'Intention (F2) : 0,679

Le CR pour l'Intention (F2) est de 67,9%, ce qui est considéré comme une valeur limite modérée. Traditionnellement, un CR de 0,70 ou plus est souhaitable pour assurer une bonne fiabilité, donc 0,679 est légèrement en dessous de ce seuil.

Les items de l'intention F2 possèdent une fiabilité limite acceptable, mais non
complètement satisfaisante.
## 2.4 L'ANALYSE DU FACTEUR LATENT COMPORTEMENT (F3)

<table><caption>Tableau : MES - Paramètres du modèle externe - Comportement (F3)</caption><thead><tr><th>Item</th><th>Charge factorielle (lambda)</th><th>Variance expliquée (lambda carré)</th><th>Proportion de variance expliquée (R-carré)</th><th>Variance résiduelle (thêta)</th><th>Interprétation</th></tr></thead><tbody><tr><td>x1<br>acheter de l'eau<br>en bouteille<br>plastique</td><td>1</td><td>1</td><td>-</td><td>1,105</td><td>normalisé pour<br>l'identifiabilité</td></tr><tr><td>x2<br>acheter des sodas<br>en bouteille<br>plastique</td><td>0,629</td><td>0,396</td><td>0,412</td><td>0,588</td><td>faible lien<br>avec F3<br>(Comportement)</td></tr><tr><td>x3<br>acheter des jus de<br>fruit en bouteille<br>plastique</td><td>0,758</td><td>0,575</td><td>0,599</td><td>0,401</td><td>lien modéré<br>avec F3<br>(Comportement)</td></tr><tr><td>x4<br>acheter du lait en<br>bouteille<br>plastique</td><td>0,482</td><td>0,232</td><td>0,243</td><td>0,757</td><td>très faible lien<br>avec F3<br>(Comportement)</td></tr><tr><td>x60<br>ramasser les<br>bouteilles par<br>terre et les<br>déposer en<br>utilisant ZeLoop</td><td>0,922</td><td>0,850</td><td>0,888</td><td>0,112</td><td>excellent lien<br>avec F3<br>(Comportement)</td></tr><tr><td><strong>Somme</strong></td><td><strong>3,791</strong></td><td><strong>3,053</strong></td><td><strong>-</strong></td><td><strong>2,963</strong></td><td><strong>bonne cohérence</strong></td></tr></tbody></table>

### Interprétation des Lambdas Carré<fnref n="1" />

X2 (acheter des sodas en bouteille plastique) : Un lambda carré de 0,395 signifie que 39,56% de la variance de cet item est expliquée par le Comportement (F3). Cela indique une représentation très moyenne du Comportement (F3) pour cet item.

X3 (acheter des jus de fruit en bouteille plastique) : Un lambda carré de 0,574 montre

<footnote n="1">¹ Il peut être noté que la somme totale des lambdas carré est de 3,05, ce qui représente la variance totale expliquée par le facteur F3 à travers tous ses items dans le modèle.</footnote>
que 57,45% de la variance de cet item est capturée par le Comportement (F3),
indiquant une association correcte avec le facteur latent.

X4 (acheter du lait en bouteille plastique) : Un lambda carré de 0,232 montre que moins du quart de la variance de cet item est expliquée par le comportement (F3), ce qui suggère une association assez faible.

X60 (ramasser les bouteilles par terre et les déposer en utilisant ZeLoop) : Un lambda carré de 0,850 indique une très forte représentation du Comportement (F3) par cet item, avec 85% de sa variance expliquée par le facteur latent Comportement (F3).

R-carré<fnref n="1" />

X2 – R-Carré : 0,412

Le Comportement (F3) explique 41,2% de la variance de X2 (acheter des sodas en bouteille plastique). Cela indique une association modérée, suggérant que cet item est influencé par le comportement (F3) mais également potentiellement par d'autres facteurs non capturés dans le modèle actuel.

X3 – R-Carré : 0,599

Avec 59,9% de la variance expliquée, X3 (acheter des jus de fruit en bouteille plastique) a une association assez forte avec le comportement (F3), faisant de lui un item relativement bon pour le facteur latent. Cela indique une bonne congruence avec le facteur latent, mais peut aussi suggérer des améliorations possibles pour optimiser davantage cette relation.

X4 - R-Carré : 0,243

Seulement 24,3% de la variance de X4 (acheter du lait en bouteille plastique) est

<footnote n="1">¹ La variance d'erreur calculée pour l'item X1 (acheter de l'eau en bouteille plastique) est négative. Après avoir été contrainte à être positive dans le modèle, la valeur a posteriori, du R carré pour X1 est alors estimée à 1,105.</footnote>
expliquée par F3, indiquant une faible association de cet item avec le Comportement (F3). Cela pourrait impliquer que cet item est également fortement influencé par d'autres facteurs externes au modèle.

X60 – R-Carré : 0,888

La valeur de X60 (ramasser les bouteilles par terre et les déposer en utilisant ZeLoop) indique que le Comportement (F3) explique 88,8% de la variance de X60 (ramasser les bouteilles par terre et les déposer en utilisant ZeLoop), ce qui suggère une très forte association entre cet item et le facteur latent. C'est donc un item très efficace pour le Comportement (F3), démontrant une haute pertinence et une forte représentativité du facteur latent.

## Analyse des thêtas<fnref n="1" />

L'analyse des thêtas item par item pour les trois items X2 (acheter des sodas en bouteille plastique), X3 (acheter des jus de fruit en bouteille plastique) et X4 (acheter du lait en bouteille plastique) montre qu'une portion significative de variance de chacun de ces items est non expliquée par le Comportement (F3). Cela indique une modération dans la représentation du Comportement (F3) pour ces trois items, suggérant que ces items peuvent être influencés par d'autres facteurs latents ou par des erreurs de mesure.

Concernant l'item X60 (ramasser les bouteilles par terre et les déposer en utilisant ZeLoop), sa variance résiduelle thêta, d'une valeur de 0,112, indique que 11,2% de la variance de cet item est attribuée à des erreurs ou à des variations qui ne sont pas

<footnote n="1">¹ La variance résiduelle thêta pour l'item X1 (acheter de l'eau en bouteille plastique) n'apparaît pas car initialement le calcul de l'estimation de la variance de cet item a conduit à une valeur négative. La contrainte thêta(X1) > 0 a alors été rajouté au modèle. Ceci a permis a posteriori d'estimer une valeur de thêta pour cet item de 1,105. Nous avons pu ainsi en tenir compte ensuite pour les calculs des AVE et CR.</footnote>
capturées par le facteur latent Comportement (F3). Cela implique que la majorité de la variance de cet item (soit 88,8%) est expliquée par le Comportement (F3), ce qui est généralement considéré comme très bon dans le contexte des modèles MES.

## Analyse de la somme des thêtas

Somme des thêta : 2,963

Elle reflète la quantité totale de variance non expliquée par le Comportement (F3) pour les différents items réflexifs considérés. Une somme plus faible serait idéale et indiquerait une meilleure explication de la variance des items par le Comportement (F3).

## Analyse de l'Average Variance Extracted (AVE)

AVE pour le Comportement (F3) : 0,507

Pour le Comportement (F3), l'AVE est de 50,7%, dépassant très légèrement le seuil de 0,50. Cela indique une assez bonne validité convergente. Le Comportement (F3) explique une majorité de la variance de ses items, ce qui est favorable pour l'interprétation et l'utilisation de ce facteur latent dans des analyses plus larges.

## Analyse du Coefficient of Reliability (CR)

CR pour le Comportement (F3) : 0,8291

Un CR de 0,8291 pour le Comportement (F3) indique une bonne fiabilité, bien au-dessus du seuil minimal de 0,70.

Les items du Comportement (F3) mesurent de manière relativement cohérente et fiable le concept latent, avec une quantité modérée d'erreur de mesure.
## 3. LES RELATIONS STRUCTURELLES ENTRE FACTEURS LATENTS

Après avoir analysé le modèle externe par facteur latent, nous procédons à l'analyse du modèle interne, à savoir l'analyse des relations structurelles entre facteurs latents.

### 3.1 LES HYPOTHÈSES ET RELATIONS ENTRE VARIABLES LATENTES

Voici la présentation du modèle interne et du résultat au regard de l'hypothèse pour les deux relations internes considérées, celle de la Motivation (F1) sur l'Intention (F2) et celle de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3).

<table><caption>Tableau : MES - Hypothèses et relations entre variables latentes</caption><thead><tr><td>Relation entre variables latentes</td><td>Estimation brute</td><td>P-Value</td><td>Direction</td><td>Résultat au regard de l'hypothèse</td></tr></thead><tbody><tr><td>Motivation (F1) sur Intention (F2)</td><td>0,649</td><td>0,000</td><td>positive</td><td>confirmée</td></tr><tr><td>Intention (F2) sur Comportement (F3)</td><td>-0,175</td><td>0,036</td><td>négative</td><td>infirmée</td></tr></tbody></table>

### 3.2 LA RELATION ENTRE LA MOTIVATION (F1) ET L'INTENTION (F2)

L'estimation brute avec une p-value de 0,000 représente la force brute de l'effet direct de la Motivation (F1) sur l'Intention (F2). Cette estimation brute d'une valeur de 0,649 signifie qu'une augmentation d'une unité standard de la Motivation (F1) est associée à une augmentation de 0,649 unité de l'Intention (F2). Cette valeur de p-value indique que la relation entre le facteur latent Motivation (F1) et le facteur latent Intention (F2) est statistiquement très significative. Cela signifie que l'on peut rejeter avec une confiance élevée l'hypothèse nulle selon laquelle il n'y a pas d'effet de la Motivation (F1) sur l'Intention (F2).

La relation entre la Motivation (F1) et l'Intention (F2) est statistiquement significative.

L'effet est correct en termes de capacité de la Motivation (F1) à expliquer une grande partie de la variance de l'Intention (F2).

### 3.3 LA RELATION ENTRE L'INTENTION (F2) ET LE COMPORTEMENT (F3)

L'estimation brute représente la force brute de l'effet direct de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3). Le signe négatif de l'estimation brute d'une valeur de -0,175 indique qu'à mesure que le facteur latent Intention (F2) augmente, le facteur latent (F3) diminue. Une valeur de -0,175 suggère un effet à significativité modérée (p-value proche de 0,05) mais défavorable (négatif) de l'Intention (F2) sur le comportement (F3)
Une p-value de 0,036 indique que l'effet de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3) est statistiquement légèrement significatif au regard du seuil de 0,05. Cela permet de rejeter légèrement l'hypothèse nulle selon laquelle il n'y a pas d'effet de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3). Il existe une probabilité relativement faible que l'effet observé soit dû au hasard seul.

L'analyse de la relation de l'Intention (F2) sur le Comportement (F3) révèle une interaction négative mais statistiquement légèrement significative qui devrait être explorée plus avant pour comprendre les dynamiques sous-jacentes et pour ajuster le modèle afin d'améliorer sa cohérence interne et sa pertinence théorique.
# LISTE DES ANNEXES SÉPARÉES

AS01 - ZELOOP INTRODUCTION

AS02 - ZELOOP MOTEUR DE RÉCOMPENSE DIGITALE

AS03 - ZELOOP RSE - CRÉATEUR D'ENGAGEMENT

AS04 - B-FORGE - CATALOGUE

AS05 - ENQUÊTE DIGITALE - MESSAGES ENVOYÉS

AS06 - ENQUÊTE DIGITALE - QUESTIONNAIRE - EN FRANÇAIS ET EN ANGLAIS

AS07 - ENQUÊTE DIGITALE - RÉSULTATS ZOHO SURVEY

AS08 - MPLUS - RAPPORT DE CALCUL

AS09 - AFC - CALCULS - 2 PAGES

AS10 - MES - CALCULS - 4 PAGES

Sur demande :

* Liste des rapports publics traitant de la pollution plastique, telle qu'abordé dans la grande problématique, section 4.5 - Une vue de synthèse des possibilités d'observation

* Préparation des données - fichier Excel, telle qu'abordé dans la conception de la recherche, section 5.5 - La préparation des données
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