# ÉTUDE DE L'INFLUENCE DE L'E-PERSONNALISATION SUR L'EXPÉRIENCE EN LIGNE DE CONSOMMATEURS EN SITUATION D'INCAPACITÉS: LA FACILITÉ D'UTILISATION COMME SOURCE DE PLAISIR

Maud Dampérat, Eline Jongmans, Florence Jeannot, Tanguy Giuffrida

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Maud Dampérat, Eline Jongmans, Florence Jeannot, Tanguy Giuffrida. ÉTUDE DE L'INFLUENCE DE L'E-PERSONNALISATION SUR L'EXPÉRIENCE EN LIGNE DE CONSOMMATEURS EN SITUATION D'INCAPACITÉS: LA FACILITÉ D'UTILISATION COMME SOURCE DE PLAISIR. Recherche et Applications en Marketing (English Edition), 2022, 37 (3), pp.86-120. 10.1177/20515707221128734. halshs-04159491

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ÉTUDE DE L'INFLUENCE DE L'E-PERSONNALISATION SUR L'EXPÉRIENCE EN
LIGNE DE CONSOMMATEURS EN SITUATION D'INCAPACITÉS :
LA FACILITÉ D'UTILISATION COMME SOURCE DE PLAISIR

Maud Dampérat <sup>a</sup>

Univ. Lyon, UJM-Saint-Etienne, COACTIS, EA 4161, F-42023, Saint-Etienne, France
[maud.damperat@univ-st-etienne.fr](mailto:maud.damperat@univ-st-etienne.fr)

Eline Jongmans<sup>b</sup>

Univ. Grenoble Alpes, CERAG EA 7521/ Univ. Grenoble-Alpes, France
[eline.jongmans@univ-grenoble-alpes.fr](mailto:eline.jongmans@univ-grenoble-alpes.fr)

Florence Jeannot<sup>c</sup>

INSEEC School of Business & Economics, CERAG FRE 3748 CNRS / Univ. Grenoble-Alpes, France

[fjeannot@inseec.com](mailto:fjeannot@inseec.com)

Tanguy Giuffrida<sup>d</sup>

Univ. Grenoble Alpes, LIG UMR5217 CNRS / Univ. Grenoble-Alpes, France

[tanguy.giuffrida@univ-grenoble-alpes.fr](mailto:tanguy.giuffrida@univ-grenoble-alpes.fr)

**Remerciements** : ce travail a bénéficié de l'aide financière de deux contributeurs liés à l'Université Grenoble-Alpes, d'un financement IRS pour le projet EmotX et du financement de la thèse de Tanguy Giuffrida par la SFR-Innovacs.

<footnote><sup>a</sup> Université Lyon, 2 Rue Tréfilerie, 42023 Saint Etienne, France</footnote>

<footnote><sup>b</sup> Université Grenoble Alpes, 1 Place Verdun, 38000 Grenoble, France</footnote>

<footnote><sup>c</sup> INSEEC School of Business & Economics, 25 Rue de l'Université, 69007 Lyon, France</footnote>

<footnote><sup>d</sup> Bâtiment IMAG - 700 avenue Centrale - Domaine Universitaire de Saint-Martin-d'Hères</footnote>
# ÉTUDE DE L'INFLUENCE DE L'E-PERSONNALISATION SUR L'EXPÉRIENCE EN LIGNE DE CONSOMMATEURS EN SITUATION D'INCAPACITÉS :
## LA FACILITÉ D'UTILISATION COMME SOURCE DE PLAISIR

**Résumé** : Ce travail étudie l'expérience client en ligne et, plus spécifiquement, le rôle de l'e-personnalisation du *design* de sites d'e-commerce adaptés aux besoins de consommateurs en situation d'incapacités (perceptuelles, cognitives et/ou physiques). Il examine le rôle de la facilité et du plaisir d'utilisation comme mécanismes explicatifs des effets de l'e-personnalisation perçue du *design* d'un site d'e-commerce sur les intentions de le réutiliser et de bouche-à-oreille positif. Nous proposons un modèle d'expérience client en ligne basé sur l'e-personnalisation perçue du *design* et le testons empiriquement auprès d'un échantillon de 117 répondants issus d'un panel d'internautes français de plus de 50 ans dotés d'incapacités. Les résultats mettent en évidence une double médiation en série de l'expérience en ligne entre l'e-personnalisation perçue et les intentions de réutilisation et de bouche-à-oreille positif *via* la facilité et le plaisir d'utilisation de l'interface web.

*Mots clés* : consommateurs en situation d'incapacités, e-personnalisation du *design*, expérience client en ligne, plaisir d'utilisation, facilité d'utilisation

## STUDYING THE INFLUENCE OF E-PERSONALIZATION ON THE ONLINE EXPERIENCE OF CONSUMERS WITH DISABILITIES:
### EASE OF USE AS A SOURCE OF PLEASURE

**Abstract:** This research studies the online consumer experience, and more specifically, the role of e-personalization of the design of e-commerce websites adapted to the needs of consumers with disabilities (perceptual, cognitive and/or physical). It examines the role of ease and pleasure of use as explanatory mechanisms for the effects of design e-personalization on e-commerce website's reuse and positive word-of-mouth intentions. We propose an online consumer experience model based on perceived design e-personalization and test it empirically using structural equations with a sample of 117 respondents from a panel of French Internet users with disabilities and who are more than 50 years. The results highlight a serial double mediation of design e-personalization on reuse and word-of-mouth intentions *via* the ease of use and the pleasure of use.

**Keywords:** customers with disabilities, ease of use, pleasure of use, e-personalization, online consumer experience.
# INTRODUCTION

« La puissance du web réside dans son universalité. L'accès de tous, quel que soit le handicap, est un aspect essentiel<fnref n="1" /> », précise Tim Berners-Lee, principal inventeur du web et président de l'organisme de standardisation à but non lucratif W3C – *World Wide Web Consortium*. Cet objectif d'un accès universel au web requiert que les entreprises adaptent le design – c'est-à-dire l'apparence – de leurs interfaces (e.g., polices de caractères, espacement entre les mots, couleurs, zones de clics) en fonction des incapacités<fnref n="2" /> (perceptuelles, cognitives et/ou physiques) des utilisateurs (Schildbach et al., 2010; Wildenbos et al., 2015). Cette adaptation est particulièrement importante pour les personnes ayant des incapacités permanentes, notamment liées au vieillissement<fnref n="3" /> (Lord et al., 2015). De manière plus secondaire, elle peut aussi s'avérer utile en cas d'incapacités ponctuelles, en particulier lors de changements – en termes de bruits, de luminosité, de mouvements, etc. – du contexte d'utilisation (Schildbach et al., 2010). La nécessité de s'intéresser à la personnalisation des interfaces web, notée dans les priorités 2020-22 par le *Marketing Science Institute*, est renforcée depuis le début de la crise sanitaire liée au Covid-19 avec une utilisation massive des outils en ligne par tous<fnref n="4" />. La présente recherche vise à mieux comprendre l'expérience en ligne de consommateurs en situation d'incapacités suite à la personnalisation du design d'un site d'e-commerce.

Les travaux sur la personnalisation en ligne – ou e-personnalisation – sont multiples et ils portent sur différentes techniques marketing, telles les recommandations (Ansari et al., 2000; Fitzsimons et Lehmann, 2004; Ghasemaghaei et al., 2019; Ying et al., 2006; Zhang et Bockstedt, 2020; Zhang et al., 2020; Kalaignanam et al., 2018) ou les bannières publicitaires (Aguirre et al., 2015; Liao et Sundar, 2021; Tam et Ho, 2006; Tucker, 2014; Tran et al., 2020). Ces travaux se concentrent sur l'adaptation du contenu de sites d'e-commerce, c'est-à-dire des éléments verbaux des pages web, comme le style linguistique ou le descriptif d'une offre (Bleier et al., 2019), selon les préférences du consommateur. De plus rares recherches se sont intéressées aux effets de la personnalisation du design d'un site (Ansari et Mela, 2003; Hauser et al., 2009; Urban et al., 2014) et ont analysé l'influence de méthodes algorithmiques de personnalisation sur les réponses

<footnote n="1">¹ https://www.w3.org/Press/IPO-announce</footnote>

<footnote n="2">² Selon l'Organisation mondiale de la santé, l'incapacité correspond à « toute restriction dans les capacités à réaliser une activité d'une façon ou dans les limites considérées comme normales pour un être humain. [...] L'incapacité, le handicap ou la dépendance expriment à différents niveaux les conséquences de malformations ou d'accidents, de maladies ou du vieillissement sur le fonctionnement des individus dans leur vie quotidienne. » (Cambois et Robine, 2003, p. 62).</footnote>

<footnote n="3">³ Comme le soulignent Sengès et al. (2019, p. 11), « les effets du vieillissement s'accélèrent entre 50 et 60 ans [...] ». Notre échantillon s'est ainsi concentré sur des personnes de plus de 50 ans. Néanmoins, nos résultats s'appliquent à toute personne dotée d'incapacités, quelle que soit sa tranche d'âge.</footnote>

<footnote n="4">⁴ Par exemple, pendant la période de confinement en France au printemps 2020, les moins de 25 ans et les plus de 65 ans ont autant surfé sur les pages web (Odoxa-CGI, 2020).</footnote>
attitudinales et comportementales des consommateurs. Cependant, lesdits travaux n'étudient pas
les mécanismes sous-jacents permettant d'expliquer ces réponses. Or, comme le soulignent
Riegger et al. (2021), l'étude de ces mécanismes est particulièrement importante lorsque l'e-
personnalisation (du design de l'interface) repose sur des technologies innovantes, car les
réactions des consommateurs sont alors plus imprévisibles.

Depuis les travaux pionniers de Hoffman et Novak (1996), le concept d'« expérience » s'inscrit
au cœur des modèles expliquant les réactions des consommateurs face à des interfaces web
(Bleier et al., 2019). L'expérience client en ligne est étudiée de deux manières : soit sous forme
cumulée à l'issue de multiples interactions (Martin et al., 2015 ; Micu et al., 2019 ; Pandey et
Chawla, 2018 ; Rose et al., 2012 ; Tyrväinen et al., 2020), soit à l'issue d'une interaction
spécifique avec une interface web, auquel cas on parle aussi d'« expérience utilisateur » (Seckler
et al., 2015). Bien que l'approche « cumulée » de l'expérience client en ligne prédomine
largement dans la littérature en marketing, Becker et Jaakkola (2020, p. 638) recommandent
d'étudier l'expérience « juste après l'interaction avec les stimuli liés à l'offre », ce qui permet de
« renforcer la validité des résultats » par rapport à des enquêtes réalisées parfois plusieurs
semaines<fnref n="5" /> après l'interaction (ou les interactions) avec un site. Suivant ces recommandations,
nous focalisons ce travail sur une interaction « spécifique » et en temps réel avec un site d'e-
commerce, afin de mieux comprendre l'expérience client en ligne. En termes de
conceptualisation, deux dimensions de l'expérience client en ligne – à savoir les dimensions
cognitive et affective – s'avèrent importantes dans différents contextes d'étude (Waqas et al.,
2021). Si la mise en œuvre de ces dimensions diffère selon les travaux (e.g., Bleier et al., 2019 ;
Martin et al., 2015 ; Rose et al., 2012), l'étude de l'expérience en ligne centrée sur une interaction
spécifique invite à focaliser notre attention sur le rôle des connaissances procédurales (Squire,
1986) acquises lors de la navigation sur un site web et des réactions émotionnelles que celle-ci
suscite ; respectivement, la facilité d'utilisation et le plaisir d'utilisation.

La facilité d'utilisation constitue une barrière importante à l'accessibilité à Internet et aux
nouvelles technologies pour les personnes avec des incapacités, comme le souligne le consortium
W3C<fnref n="6" />. Elle constitue aussi une composante connue de l'expérience avec des sites d'e-commerce
(e.g., Kang et Namkung, 2019 ; Martin et al., 2015). Néanmoins, Nambisan et Watt (2011)
soulignent la nécessité « de poursuivre une conceptualisation plus large de l'expérience client, qui

<footnote n="5">⁵ Par exemple, les répondants de l'étude de Martin *et al.* (2015, p. 86) sont interrogés jusqu'à « douze semaines » après avoir interagi avec des sites d'e-commerce.</footnote>

<footnote n="6">⁶ « [A]ctuellement, de nombreux sites et outils sont développés avec des barrières d'accessibilité qui les rendent difficiles ou impossibles à utiliser pour certaines personnes » (https://www.w3.org/WAI/fundamentals/accessibility-intro/)</footnote>
va au-delà du cadre pragmatique<sup>7</sup>/hédonique, qui a dominé les études sur l'expérience client en ligne, et qui intègre également la sociabilité des clients et l'utilisabilité<sup>8</sup> de l'expérience » (p. 891). Le plaisir d'utilisation est une autre composante fondamentale de l'expérience en ligne (e.g., Bufquin et al., 2020; Huang et al., 2017), mais il a été étudié conjointement avec la facilité d'utilisation dans un nombre limité de travaux (e.g., Bilgihan et al., 2016; Krasonikolakis et al., 2018; Pandley et Chawla, 2018), qui ont adopté une approche cumulative de l'expérience des consommateurs en ligne, et non spécifique (i.e., qui intervient immédiatement après l'utilisation d'un site d'e-commerce). Des travaux en Interaction Humain-Machine (IHM) suggèrent que le plaisir peut être provoqué, non pas directement par un attribut de l'e-personnalisation, mais indirectement *via* la facilité d'utilisation de l'interface web (Mahlke, 2007). Aussi, nous proposons d'étudier le rôle de ces mécanismes sous-jacents (i.e., la facilité et le plaisir d'utilisation) de l'expérience client en ligne.

Dans la lignée des modèles issus de la psychologie environnementale, notamment le modèle « Stimulus-Organisme-Réponse » – SOR – (Mehrabian et Russell, 1974), ce travail propose d'étudier l'influence de l'e-personnalisation perçue du *design* sur les intentions comportementales (i.e., réutilisation et bouche-à-oreille positif) de consommateurs en situation d'incapacités lors de leurs premières interactions avec un site d'e-commerce. Plus spécifiquement, il s'agit d'examiner les mécanismes sous-jacents de l'expérience client en ligne (i.e., facilité et le plaisir d'utilisation) dans la perspective d'une double médiation en série entre l'e-personnalisation perçue et les intentions comportementales. Pour cela, nous avons mené une étude quantitative auprès d'une population d'internautes âgés de plus de 50 ans, mis en situation d'usage d'un site d'e-commerce intégrant un algorithme de personnalisation du *design* de l'interface en réponse à leurs incapacités déclarées – ce qui correspond au cas particulier d'une e-personnalisation explicite du *design*.

Cette recherche apporte quatre principales contributions à la littérature. (1) Ce travail contribue à l'enrichissement de la littérature sur l'expérience client en ligne en étudiant les premiers moments d'interaction des consommateurs avec un site d'e-commerce, et ce, *via* des mesures en temps réel suite à la réalisation d'une série de quatre tâches effectuées sur l'interface web. Cette approche de l'expérience client en ligne est issue des travaux en IHM qui se focalisent sur une interaction spécifique plutôt que des interactions cumulées (Sellier, Poncin et Vanderdonckt, 2021), ce qui nous conduit à intégrer une variable de nature procédurale (i.e., facilité d'utilisation) comme composantes de l'expérience client en ligne. (2) Ce travail propose également une clarification

<footnote n="7">⁷ La dimension pragmatique correspond à la valeur utilitaire de l'expérience.</footnote>

<footnote n="8">⁸ L'application de l'usabilité aux environnements informatisés renvoie principalement aux concepts de facilité d'utilisation, de facilité de navigation et d'efficience dans l'utilisation de l'interface (Nambisan et Watt, 2011).</footnote>
conceptuelle de l'e-personnalisation – un déterminant d'intérêt de l'expérience client en ligne (e.g., Tyrväinen et al., 2020; Zhang et al., 2014) – basée sur deux axes de différenciation (implicite vs explicite, et centrée sur le contenu vs le design). (3) Nos résultats enrichissent la littérature sur l'adoption des technologies en validant les effets d'une forme peu étudiée d'e-personnalisation explicite, portant sur le design d'un site d'e-commerce, sur l'intention de réutilisation – un indicateur d'adoption de l'interface (Miltgen et al., 2013) – et l'intention de bouche-à-oreille positif – un indicateur de fidélité envers l'interface (Moldovan et al., 2011). (4) Enfin, nous montrons que le plaisir du consommateur peut être induit, non pas directement par un élément de l'interface (en l'occurrence, l'e-personnalisation) – comme c'est le cas dans des modèles de l'expérience client en ligne fondés sur le SOR et impliquant des éléments dits « atmosphériques » (e.g., Kim et Lennon, 2010; Shen et Khalifa, 2012) –, mais indirectement via la facilité d'utilisation.

# FONDEMENTS THEORIQUES

## Définition et caractéristiques de l'e-personnalisation

La personnalisation est une stratégie de marketing relationnel visant à « adapter des produits et des expériences aux préférences des consommateurs selon leurs informations personnelles et leurs préférences » (Chellappa et Sin, 2005, p. 181). Contrairement à la customisation, l'initiative d'adaptation dans le cas de la personnalisation vient de l'entreprise, et non du consommateur (Arora et al., 2008). À l'ère du multicanal, la personnalisation est un élément fondamental du parcours client (Jain et al., 2021), au sein duquel elle se décline sous différentes formes, tant physiques que numériques (Riegger et al., 2021). Lorsqu'elle s'effectue sur Internet, la personnalisation est qualifiée de « personnalisation axée sur le web » (Li et Kalyanaraman, 2013) ou d'« e-personnalisation » (Ansari et Mela, 2003; Lee et Lehto, 2010). La littérature en web marketing s'est particulièrement intéressée à la personnalisation des e-mails (Ansari et Mela, 2003; White et al., 2008; Sahni et al., 2018), des recommandations en ligne (Ansari et al., 2000; Fitzsimons et Lehmann, 2004; Ghasemaghaei et al., 2019; Ying et al., 2006; Zhang et Bockstedt, 2020; Zhang et al., 2020; Kalaignanam et al., 2018), des bannières publicitaires (Aguirre et al., 2015; Liao et Sundar, 2021; Tam et Ho, 2006; Tucker, 2014; Tran et al., 2020; Urban et al., 2014), ou encore à celle du contenu de fils d'actualité (e.g., Chung et al., 2016). Bien qu'elles aient pour but commun de fournir la réponse la mieux adaptée aux besoins de chaque client potentiel (Montgomery et Smith, 2009), ces pratiques d'e-personnalisation diffèrent
grandement en termes d'approches et de méthodes (Li, 2016). Deux principaux axes de différenciation de ces pratiques sont distingués, comme l'illustre le Tableau 1.

## INSERER ICI LE TABLEAU 1

Un premier axe de différenciation des pratiques de personnalisation d'interfaces web est la distinction entre la personnalisation implicite et explicite (Fan et Poole, 2006). La personnalisation implicite correspond à une adaptation automatique des caractéristiques d'un site sur la base de données inférées par l'entreprise, par exemple, les « favoris », les téléchargements ou les localisations de l'utilisateur (Chung et al. ; 2016 ; Aguirre et al., 2015 ; Fan et Poole, 2006). La personnalisation explicite se fonde, elle, sur l'énonciation, par le consommateur, de préférences et/ou de caractéristiques qui lui sont propres (Thurman et Schifferes, 2014), auxquelles l'entreprise (ou le concepteur du site) tente d'apporter la réponse la plus adaptée. Ces deux formes de personnalisation utilisent des méthodes différentes : la personnalisation est émise grâce à des systèmes algorithmiques qualifiés d'« adaptatifs » lorsqu'elle est implicite (Chung et al., 2016), et d'« adaptables » (Thevenin et al., 2003) lorsqu'elle est explicite.

Un second axe de différenciation des pratiques d'e-personnalisation réside dans le fait qu'elles portent sur le contenu et/ou le design d'un site (Benlian, 2015). Le contenu fait référence aux éléments verbaux des pages web, comme le style linguistique ou le descriptif d'une offre (Bleier et al., 2019), tandis que l'apparence (ou design) se réfère aux éléments visuels du site. La présente recherche se concentre sur la personnalisation explicite d'interfaces puisqu'elle est liée à l'énonciation par le consommateur d'incapacités (perceptuelles, cognitives et/ou physiques) qui le caractérisent. Elle concerne ainsi l'adaptation d'éléments visuels liés au design d'un site, tels que l'augmentation de la taille de la police de caractères et de la zone de clic, l'utilisation de couleurs adaptées ou la suppression d'animations (Bait et Folgieri, 2013 ; Peissner et al., 2012). À notre connaissance, aucun travail de recherche en marketing ne s'est intéressé à cette forme spécifique de personnalisation et à ses effets sur les intentions (de réutilisation et de bouche-à-oreille positif) des consommateurs.

## Les effets de l'e-personnalisation

L'étude des effets de l'e-personnalisation s'est accentuée avec l'arrivée des technologies digitales (Rust et Huang, 2014). Les travaux concernés mettent en évidence des effets qui sont à double tranchant (Zeng et al., 2021), suscitant des réactions tant favorables que défavorables de la part des consommateurs (Riegger et al., 2021). Certes, la personnalisation permet de mieux répondre aux besoins des consommateurs (Fan et Poole, 2006 ; Tam et Ho, 2006) et de réduire leurs efforts
de recherche d'information (Ansari et Mela, 2003), ce qui aboutit à une plus grande valeur perçue (Montgomery et Smith, 2009) et à des intentions d'achat (Montgomery et Smith, 2009 ; Valenzuela et al., 2009), une satisfaction (Valenzuela et al., 2009) et une fidélité (Ansari et Mela, 2003 ; Bock et al., 2016) plus élevées. Néanmoins, la personnalisation peut également accroître les préoccupations des consommateurs en matière de confidentialité (Bleier et Eisenbeiss, 2015 ; Tucker, 2012, 2014 ; Riegger et al., 2021 ; Zeng et al., 2021) ou déclencher chez eux un sentiment de vulnérabilité (Aguirre et al., 2015), d'inconfort (Tucker, 2012) ou de la réactance (Fitzsimons et Lehmann, 2004 ; White et al., 2008), entraînant des effets contre-productifs sur la décision d'achat (Aguirre et al., 2015 ; Bleier et Eisenbeiss, 2015 ; Nardini et Sela, 2019). Concernant plus spécifiquement l'e-personnalisation du design d'interfaces web, les résultats montrent des effets positifs sur le nombre de clics (Ansari et Mela, 2003 ; Urban et al., 2014) et l'intention d'achat (Hauser et al., 2009 ; Urban et al., 2014). Cependant, les mécanismes sous-jacents permettant d'expliquer ces effets restent à étudier.

## L'expérience en ligne : éléments de clarification conceptuelle

Holbrook et Hirschman ont donné naissance à la notion d'« expérience de consommation » avec deux articles clés, l'un traitant du comportement hédonique du consommateur (Hirschman et Holbrook, 1982), l'autre posant les fondements théoriques de la dimension expérientielle de la consommation (Holbrook et Hirschman, 1982). Le marketing expérientiel se concentre sur la maximisation de l'expérience vécue par le consommateur, plutôt que sur l'utilité d'un produit. Pine and Gilmore (1998) sont les premiers à avoir évoqué plus spécifiquement la notion d'« expérience client » (p. 104), qu'ils décrivent comme une offre singulière, mémorable, et distincte des produits et des services. Dans le contexte du commerce de détail, l'expérience client est définie comme subjective et multidimensionnelle, car il s'agit de « l'ensemble des réponses cognitives, émotionnelles, comportementales, sensorielles et sociales d'un consommateur à une offre tout au long du parcours d'achat » (Lemon et Verhoef, 2016, p. 74). Sa particularité est d'englober toutes les interactions (ou points de contact) d'un consommateur avec les produits ou les services d'une entreprise ou d'une marque (Verhoef et al., 2009). Lorsque ces interactions se produisent dans un environnement numérique (en particulier, un site web), il est question d'« expérience client en ligne<fnref n="9" /> » (Bleier et al., 2019 ; Martin et al., 2015 ; Nambisan et Watt, 2011 ; Pandey et Chawla, 2018 ; Micu et al., 2019 ; Rose et al., 2012).

<footnote n="9">⁹ Lorsque l'expérience client en ligne se concentre sur des sites d'e-commerce, certains auteurs, tels que Michaud Trévinal et Stenger (2014), utilisent la terminologie d'expérience d'achat en ligne.</footnote>
En intégrant l'ensemble des points de contact numériques d'un consommateur avec un site, à l'instar de l'expérience client, l'expérience client en ligne est décrite comme « un résultat cumulatif » (Rose et al., 2012, p. 308). En ce sens, elle se distingue d'un concept proche issu de la littérature en IHM, l'expérience utilisateur – *user experience* ou *UX* –, laquelle est le résultat d'une « interaction personne-produit dans un contexte spécifique » (Ceccacci et al., 2017, cités dans Sellier et al., 2021, p. 230). L'expérience utilisateur se réfère « aux perceptions et réactions d'un utilisateur qui résultent de l'utilisation effective et/ou anticipée d'un système, produit ou service<fnref n="10" /> » (ISO, 2019). Elle est définie comme étant « la conséquence de l'état interne de l'utilisateur [...] des caractéristiques du système [...] et du contexte (ou de l'environnement) dans lequel l'interaction se produit » (Hassenzahl et Tractinsky, 2006, p. 95). Suivant les recommandations de Becker et Jaakkola (2020), nous adoptons une approche de l'expérience client en ligne consécutive à une interaction avec un site d'e-commerce et donc orientée sur l'utilisation de la technologie.

## Modèles explicatifs de l'expérience en ligne

De multiples travaux ont été conduits sur l'expérience en ligne et ont proposé différentes théories pour la modéliser. Trois ancrages théoriques ont suscité une attention particulière en marketing. (1) Un premier courant est relatif à l'état de « flux » – *flow* – défini comme « un état cognitif vécu pendant la navigation » dans un environnement virtuel (Novak et al., 2000, p. 22). Les travaux pionniers de Hoffman et Novak (1996), ainsi que ceux qui se sont inscrits dans leur sillage (Gupta et Kabadayi, 2010 ; Barhorst et al., 2021), ont cherché à modéliser l'expérience de navigation (ou de consommation) sur le web en général. (2) Un deuxième courant, également basé initialement sur l'approche cognitive de l'expérience, se fonde sur le modèle d'acceptation de la technologie – *technology acceptance model* ou *TAM* – (Davis et al., 1989) et sur ses extensions<fnref n="11" />. Les travaux sur le TAM étudient un ensemble d'interactions avec différents types d'interfaces, dont le web (Akar et al., 2019 ; Diwanji et Cortese, 2021). Ces travaux considèrent l'expérience comme « le temps passé depuis l'utilisation initiale d'une technologie par un individu » (Venkatesh et al., 2012, p. 161), ce qui correspond à une conceptualisation objective, et non subjective. (3) Un troisième courant de recherche, fondé sur une approche initialement affective, s'articule autour du modèle SOR (Mehrabian et Russell, 1974) pour expliquer l'expérience d'achat en ligne (Chang et Chen, 2008 ; Eroglu et al., 2003 ; Fiore et al., 2005 ; Ha et Im, 2012 ; Hsu et al., 2012 ; Kim et

<footnote n="10">¹⁰ https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:9241:-210:ed-2:v1:fr</footnote>

<footnote n="11">¹¹ En particulier, la théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation de la technologie de Venkatesh et al. (2012) enrichit le TAM, notamment avec l'ajout de la motivation hédonique, et l'applique à l'e-commerce.</footnote>
Lennon, 2010, 2013 ; Luo et al., 2011 ; Shen et Khalifa, 2012 ; Yoo et Kim, 2012). Ces travaux considèrent que les stimuli provenant de l'environnement web influencent les états internes de l'individu qui, à leur tour, déclenchent des réponses, sous forme d'une attitude ou d'un comportement particuliers. Des extensions du modèle SOR (Rose et al., 2012 ; Martin et al., 2015 ; Tyrväinen et al., 2020) ont intégré la personnalisation ainsi que ses effets sur des états internes affectifs et cognitifs, car ces derniers font « partie intégrante de l'expérience des utilisateurs sur les sites web » (Benlian, 2015, p. 231). Nos travaux s'inscrivent dans ce troisième courant, tout en se positionnant avec une approche complémentaire, fondée non pas sur l'accumulation d'expériences clients variées – parfois multicales (Tyrväinen et al., 2020) –, mais sur l'étude approfondie d'une interaction spécifique basée sur l'e-personnalisation du design de l'interface web.

## MODELE CONCEPTUEL ET HYPOTHESES

### E-personnalisation perçue du design de l'interface web et facilité d'utilisation

La facilité d'utilisation est le degré selon lequel un individu perçoit la navigation dans un système cible (en particulier, une interface web) comme « fluide » (Lin et Lo, 2016, p. 43) et nécessitant « un effort moindre » (Davis et al., 1989, p. 985). La facilité d'utilisation constitue aussi une composante primordiale de l'expérience avec des sites d'e-commerce (Becker et Jaakkola 2020 ; Ghose, 2002 ; Kang et Namkung, 2019 ; Kumar et al., 2004 ; Luo et al., 2011 ; Martin et al., 2015 ; Morgan-Thomas et Veloutsou, 2013 ; Nambisan et Watt, 2011 ; Rose et al., 2012) et contribue à la qualité de cette expérience (Loiacono et al., 2002). Des travaux en psychologie et en marketing montrent néanmoins que l'adéquation – *fit* – entre un *stimulus* marketing et une caractéristique du consommateur, par exemple sa motivation (Cesario et al., 2004 ; Lee et Aaker, 2004) ou son style de traitement de l'information (Thompson et Hamilton, 2006), renforce la fluidité perçue – *fluency* – vis-à-vis de ce *stimulus*. La personnalisation ayant pour but de faire correspondre une offre avec un (ou des) besoin(s) du consommateur, il est envisageable qu'elle déclenche, elle aussi, une perception de fluidité. Or, cette dernière constitue un fondement de la facilité d'utilisation (Nambisan et Watt, 2011). Nous pouvons donc supposer que la personnalisation perçue du design par le consommateur influence positivement sa facilité d'utilisation d'une interface web. Ainsi, nous formulons l'hypothèse suivante :

**H1** : L'e-personnalisation perçue du design influence positivement la facilité d'utilisation de l'interface web.

### Facilité et plaisir d'utilisation
Lors de l'utilisation d'une nouvelle technologie numérique, des sentiments de frustration, de confusion ou de désespoir peuvent survenir lorsque le consommateur rencontre des problèmes techniques (Mick et Fournier, 1998). Mais cette expérience peut également déclencher des émotions positives chez le consommateur, en particulier lorsqu'il acquiert un sentiment de contrôle à mesure qu'il progresse dans son apprentissage. Le plaisir d'utilisation de l'interface est une composante fondamentale de l'expérience en ligne (Chang et Chen, 2008 ; Eroglu et al., 2003 ; Fiore et al., 2005 ; Ha et Im, 2012 ; Hsu et al., 2012 ; Kim et Lennon, 2010, 2013 ; Luo et al., 2011 ; Shen et Khalifa, 2012 ; Yoo et Kim, 2012). Il est défini comme l'intensité avec laquelle un individu ressent de la joie ou du contentement dans l'utilisation d'un site (Eroglu et al., 2003). En adaptant les travaux de Broach et al. (1995) qui s'intéressaient aux publicités TV, Lin et Lo (2016) ont constaté que la facilité d'utilisation d'un site web influençait positivement le plaisir des consommateurs, ce qui a ensuite influencé positivement leur envie d'acheter le produit mis en avant sur le site. Un résultat similaire est obtenu avec des produits dotés d'interfaces (Lee et al., 2011). Ces résultats peuvent être interprétés à la lumière de la recherche en neurosciences. Lorsque les individus sont exposés à des environnements facilement interprétables, comme c'est le cas avec un site web facile d'utilisation, les associations qu'ils établissent avec des expériences antérieures sont augmentées, ce qui conduit à une plus grande libération d'endorphines, des substances chimiques qui produisent du plaisir (Biederman et Vessel, 2006). Comme mentionné par Lin et Lo (2016), « [s]i peu d'efforts sont nécessaires pour s'acclimater au design du site et pour obtenir les informations requises, le consommateur éprouvera du plaisir [...] lors de la navigation » (p. 43). Comme la facilité d'utilisation fait référence aux efforts déployés par les consommateurs pour utiliser un site web (Davis et al., 1989), nous envisageons qu'elle influence positivement le plaisir d'utiliser le site. Aussi, formulons-nous l'hypothèse suivante :

**H2** : La facilité d'utilisation influence positivement le plaisir d'utilisation.

## Plaisir d'utilisation et intention de réutilisation

Issue des modèles d'acceptation de la technologie, l'intention de réutilisation correspond au degré d'utilisation prévue d'un site et a été reconnue comme un prédicteur de la réutilisation effective (Bhattacherjee et Sanford, 2006 ; Morris et Dillon, 1996). Elle fait écho à d'autres terminologies proches, comme l'intention de revisiter (Cuny et al., 2015 ; Hsu et al., 2012) et de refréquenter (Fiore et al., 2005) un site précédemment consulté, ou encore celle de renaviguer sur ce dernier (Luo et al., 2011). L'intention de réutilisation est un indicateur clé de l'adoption d'une nouvelle technologie (Shih et Venkatesh, 2004). Mehrabian et Russell (1974) postulent l'existence d'une relation entre les états internes d'un individu qui sont provoqués par des stimuli externes, et ses
comportements. En particulier, le plaisir d'utilisation d'une interface d'e-commerce exerce une
influence positive et directe sur la satisfaction du consommateur (Im et Ha, 2011), son intention
d'achat (Fiore et al. 2005 ; Luo et al., 2011 ; Yoo et Kim, 2011) et son intention d'utiliser
l'interface lors d'une navigation ultérieure (Davis et al., 1992 ; Fiore et al. 2005 ; Luo et al.,
2011). Nous posons ainsi l'hypothèse suivante :

**H3** : Le plaisir d'utilisation influence positivement l'intention de réutiliser l'interface web.

Intentions de réutilisation et de bouche-à-oreille positif

Appliquée au contexte du web, l'intention de bouche-à-oreille, également appelée intention de
bouche-à-oreille électronique – electronic word of mouth ou eWOM –, est définie comme « toute
notification, positive ou négative, faite par des clients potentiels, actuels ou anciens, à propos d'un
produit ou d'une entreprise, qui est mise à la disposition d'une multitude de personnes et
d'institutions via Internet » (Castellano et Duto, 2017). Lorsque la notification est positive, Berger
(2014) parle d'intention de bouche-à-oreille positif. Cette variable est reconnue comme étant un
bon prédicteur de la fidélité des consommateurs (Moldovan et al., 2011), ainsi que des ventes
(Chevalier et Mayzlin, 2006), de l'e-réputation (Castellano et Duto, 2017) et de la performance
(Finn et al., 2009) de l'entreprise. Le degré d'utilisation anticipée d'une interface est un indicateur
de satisfaction à l'égard de celle-ci (Shih et Venkatesh, 2004), que le consommateur peut partager
avec d'autres consommateurs (Moldovan et al., 2011). Luo et al. (2011) montrent, en particulier,
que l'intention de réutiliser un site de vente en ligne influence positivement le bouche-à-oreille
positif à son égard. Ainsi, nous proposons :

**H4** : L'intention de réutiliser l'interface web influence positivement l'intention de bouche-à-oreille positif.

Modèle proposé versus modèle concurrent

Nous proposons une approche renouvelée du web marketing, qui considère la facilité d'utilisation
des nouvelles technologies comme le déclencheur du plaisir du consommateur lors d'une
expérience en ligne. Dans notre étude, l'e-personnalisation perçue du design d'un site web est
conçue comme le moteur des intentions comportementales du consommateur via la facilité à
utiliser le site web pour trouver les informations recherchées et le plaisir induit par cette facilité
d'utilisation du site. Cela signifie que les produits et services présentés ne sont pas les seuls à
contribuer à l'expérience en ligne, mais que l'apprentissage et le plaisir intrinsèque retiré de
l'utilisation de l'interface web jouent également une rôle clé dans l'expérience en ligne des
consommateurs. Cette approche est particulièrement adaptée à un public en situation d'incapacités puisque l'adaptation du site web (i.e., e-personnalisation) permet d'améliorer les compétences procédurales requises pour l'utilisation adéquate de l'interface web (i.e., la facilité d'utilisation), ce qui peut alors conduire les clients à approuver plus de plaisir lors de l'utilisation d'un site d'e-commerce (i.e., le plaisir d'utilisation). Cette approche nous a conduits à établir le modèle proposé (voir Figure 1).

Une modélisation concurrente, fondée sur des travaux en web marketing (Hsu et al., 2012 ; Kim et Lennon, 2010, 2013), propose une influence directe de stimuli de l'interface (i.e., e-personnalisation du design) sur le plaisir d'utilisation (plutôt qu'une influence indirecte via la facilité d'utilisation, comme nous le postulons dans le modèle proposé). Les chercheurs utilisant des méthodes quantitatives préconisent une stratégie de comparaison de modèles pour établir la modélisation la plus adéquate (Bollen et Long, 1992). Aussi, afin de comparer ces deux modélisations, nous proposons d'établir un modèle concurrent incluant simultanément les chemins de causalité : (1) « personnalisation - facilité - plaisir - intentions » et (2) « personnalisation - plaisir - facilité - intentions ». Fondé sur le modèle SOR (Rose et al., 2012) et les travaux de Mahlke (2007) en IHM, le premier chemin (modèle proposé) est préféré, puisqu'il postule une double médiation en série de la facilité d'utilisation et du plaisir d'utilisation entre un attribut du site web – ici, l'e-personnalisation du design – et les intentions de le réutiliser. L'hypothèse émise est la suivante :

**H5** : Il existe une double médiation en série entre la personnalisation perçue du design du site web et les intentions de le réutiliser via la facilité d'utilisation et le plaisir d'utilisation.

La figure 1 présente l'ensemble des hypothèses du modèle proposé et illustre le chemin causal alternatif ajouté pour établir le modèle concurrent.

## INSERER ICI LA FIGURE 1

### METHODE

Une étude quantitative est menée auprès d'internautes de plus de 50 ans dotés d'incapacités pour tester le modèle proposé et le modèle concurrent, ainsi que l'ensemble des hypothèses (cf. Figure 1). La méthode retenue est celle de la modélisation par équations structurelles selon la méthode du maximum de vraisemblance *via* le logiciel IBM-AMOS-SPSS-18.

### Stimulus

*Le site web et ses adaptations*
Le stimulus correspond à un site web de réservation en ligne d'un hôtel réel situé à Lyon (le partenaire du projet de recherche souhaitant rester anonyme, nous utilisons ci-après la dénomination *Hôtel R* pour le désigner). Le site web et l'outil permettant les adaptations personnalisées ont été développés par une équipe de trois chercheurs spécialisés dans l'ingénierie de l'IHM. Il s'agit d'un prototype de site web qui comporte : (1) une page d'accueil présentant l'hôtel ; (2) une page détaillant les différentes chambres et suites proposées par l'hôtel (descriptions succinctes et détaillées) ; (3) une page de présentation du service de restaurant et bar ; (4) une page de présentation du service de petit-déjeuner ; (5) une page de présentation des divers autres services proposés par l'hôtel (e.g., wifi, télévision, voiturier) ; (6) une page de localisation avec les coordonnées de l'hôtel et les moyens d'accès ; (7) une page de réservation comprenant un formulaire permettant de sélectionner la chambre et la période (voir Figure 2). Toutes les pages du site web peuvent être adaptées selon les caractéristiques individuelles liées à des incapacités déclarées par les répondants. L'annexe A présente des illustrations d'adaptation du site web en fonction des incapacités déclarées. Notons que les adaptations s'exécutent rapidement (80 ms/page) et ne gênent pas la navigation.

## INSERER ICI LA FIGURE 2

### L'outil d'adaptation personnalisée du site web

L'outil d'adaptation développé s'est principalement appuyé sur trois documents majeurs du domaine pour intégrer des règles d'adaptation selon les incapacités individuelles déclarées : (1) le guide WCAG (*Web Content Accessibility Guidelines*) de 2018, qui est devenu une norme ISO<fnref n="12" /> et reprend des recommandations génériques visant à rendre le contenu du web plus accessible pour les personnes en situation d'incapacités, mais aussi pour tous les utilisateurs, selon quatre principes (perceptible, fonctionnel, compréhensible et robuste), et deux autres documents proposant des recommandations spécifiques, (2) le WAI-AGE (*Web Accessibility Initiative*) de 2010 pour les personnes âgées et (3) le EAPM (Exigences d'accessibilité pour les personnes malvoyantes) de 2016. Le tableau 2 montre les adaptations de l'interface pour chaque besoin spécifique lié à une caractéristique individuelle. En ce qui concerne l'âge, il est communément accepté que des adaptations sont nécessaires pour les utilisateurs plus âgés (Hanson, 2011). Les adaptations ont été établies d'après les recommandations du WAI-AGE (2010). Le critère de « 56 ans et + » a été retenu sur la base de travaux utilisant ce même critère d'âge (Gan et al., 2005), notant des différences dans l'usage (Fok et al., 2011; Yahao, 2012) ou dans la conception

<footnote n="12">¹² ISO/IEC 40500:2012 - https://www.iso.org/fr/standard/58625.html</footnote>
(Hassan et Nasir, 2008) des outils digitaux à partir de ce niveau d'âge. L'outil, utilisant un moteur en logique floue<fnref n="13" /> développé par CEA Tech<fnref n="14" />, permet de prendre en compte l'ensemble des caractéristiques afin de proposer une interface adaptée en utilisant des règles basées sur des moyennes pondérées. Par exemple, pour l'adaptation de la taille de la police, si l'utilisateur indique qu'il a 20 ans et une acuité faible, la taille proposée sera de 20 points, alors que s'il a 70 ans et une acuité faible, elle sera de 22 points (au lieu de la taille standard de 16 points).

## INSERER ICI LE TABLEAU 2

### Protocole et échantillon

#### La collecte de données

Le recueil des données a été effectué au moyen de deux interfaces (voir figure 3 pour l'illustration des étapes du protocole de l'étude) : (1) l'enquête en ligne *via Qualtrics* et (2) le site web de l'Hôtel R. Les répondants démarraient l'étude sur l'interface d'enquête en ligne, sur laquelle ils répondaient à quelques questions filtres : « Avez-vous déjà séjourné à l'Hôtel R ? » (permettant d'interroger uniquement les répondants n'ayant jamais séjourné dans cet hôtel), âge et genre (permettant un équilibre sur la variable du genre et de conserver les répondants âgés de plus de 50 ans) ; ils indiquaient également les quatre derniers chiffres de leur numéro de téléphone portable (afin de lier les deux parties de l'étude). L'étude était ensuite présentée plus précisément. Nous indiquions aux répondants que des besoins particuliers en lien avec des incapacités déclarées seraient pris en compte dans le cadre d'une navigation sur le site web d'un hôtel. Un lien hypertexte permettait alors aux répondants d'atteindre le site de l'hôtel sur une nouvelle page. Sur le site web de l'hôtel, les répondants devaient tout d'abord remplir un formulaire sur leurs incapacités potentielles afin de déterminer les adaptations nécessaires. Ce formulaire comportait huit questions portant sur chacun des huit critères d'incapacité : (1) le niveau d'acuité visuelle (quatre échelons, de « normal » à « faible »), avec des lunettes, s'il y avait lieu ; (2) l'aisance informatique (quatre échelons, de « normal » à « faible ») ; (3) la capacité de lecture des informations écrites (quatre échelons, de « normal » à « faible ») ; (4) la capacité de concentration (quatre échelons, de « normal » à « faible ») ; (5) le niveau de tremblement des mains (quatre échelons, de « pas du tout » à « beaucoup ») ; (6) le niveau de dyslexie (quatre échelons, de « pas

<footnote n="13">¹³ La logique floue (ou *fuzzy logic*) peut être vue comme une extension de la logique booléenne classique, permettant de prendre en compte l'incertitude et l'imprécision des valeurs des caractéristiques considérées : alors que la logique classique ne considère que deux valeurs (0 et 1 pour « faux » et « vrai »), la logique floue considère un ensemble infini de valeurs réelles entre 0 et 1. Cette logique permet ainsi de se rapprocher du raisonnement humain et est capable de traiter certaines ambiguïtés du langage naturel (Giuffrida, 2020).</footnote>

<footnote n="14">¹⁴ https://www.cea-tech.fr/cea-tech</footnote>
du tout » à « beaucoup ») ; (7) le daltonisme (deux catégories, « non » ou « oui »), en précisant le
type de daltonisme si la modalité « oui » était sélectionnée ; et (8) la catégorie d'âge (« 18-55
ans » ou « plus de 56 ans »)$^{15}$. Les répondants ont aussi indiqué les quatre derniers chiffres de leur
numéro de téléphone et leur genre (afin de lier les deux parties de l'étude). Une fois ce formulaire
rempli, ils accédaient au site web et à sa version personnalisée, selon les besoins spécifiques
préalablement renseignés. Pour assurer l'expérience en ligne la plus similaire possible entre les
répondants, ceux-ci devaient effectuer une série de quatre recherches sur le site web. Les tâches à
réaliser étaient détaillées sur l'interface d'enquête. Par exemple, il s'agissait de répondre à la
question suivante : « Après recherche sur le site de l'Hôtel R, indiquez le nom de l'arrêt de métro
auquel descendre pour s'arrêter au plus proche de l'hôtel. Cochez votre réponse parmi la liste des
choix proposés : Arrêt Terreaux, Arrêt Bellecour, Arrêt Vieux-Lyon ou Arrêt Massena » (le détail
des quatre tâches est disponible à l'annexe B). Une fois les tâches réalisées, les répondants étaient
invités à fermer la page du site de l'hôtel et l'étude se concluait sur l'interface d'enquête reprenant
les variables du modèle pour évaluer leur expérience perçue en ligne (bouche-à-oreille positif,
intention de réutiliser, plaisir d'utilisation, facilité d'utilisation et e-personnalisation perçue). Ils
estimaient également leur familiarité avec la réservation d'hôtels en ligne et avec la ville de Lyon,
leur implication dans la tâche et leur auto-efficacité. Concernant les tâches, il y avait pour chacune
une seule bonne réponse. Une mesure du taux d'erreur a été calculée (de 0 erreur à 4 erreurs). La
moyenne de taux d'erreur est de 0,55 (ET=.92), avec 65,0% des répondants qui n'ont fait aucune
erreur, 23,1% qui ont commis une erreur, 6,8% qui ont commis 2 erreurs, 2,6% qui ont commis 3
erreurs et 2,6% qui en ont commis 4. Les répondants ont passé en moyenne 5,49 min (ET=15,27)
à répondre aux quatre tâches (i.e. temps moyen passé sur la page présentant les quatre tâches à
réaliser).

INSERER ICI LA FIGURE 3

L'échantillon

L'échantillon, obtenu via un panel Qualtrics, se compose de 117 personnes françaises (53% d'hommes et 47% de femmes) avec des âges compris entre 50 et 83 ans et une moyenne d'âge de 61,7 ans (écart type : 7,7), utilisant un ordinateur. Pour vérifier le sérieux des réponses, nous avons intégré une question de vérification de lecture (les répondants n'ayant pas rempli cette condition étaient dirigés vers la fin de l'étude). Les statistiques descriptives de chacune des variables de l'analyse figurent en annexe C (moyenne, écart type et corrélations). En ce qui

<footnote n="15">15 L'âge a par ailleurs été demandé dans l'enquête en ligne sous forme numérique.</footnote>
concerne les incapacités déclarées des répondants, le tableau 3 présente les fréquences et pourcentages pour chaque critère lié à une adaptation (ou un non-adaptation) du site web de l'Hôtel R. Par exemple, 72,65% des répondants ont eu une adaptation sur le critère de « concentration » (i.e., ils ont déclaré un niveau inférieur à « normal »).

## INSERER ICI LE TABLEAU 3

### Échelles de mesures

Les échelles et libellés de chaque item sont présentés dans l'annexe D. Concernant la caractéristique de l'interface web, la personnalisation perçue du design a été évaluée via une échelle adaptée des travaux d'Aguirre et al. (2015) qui comporte 3 items de 7 échelons de type Likert (allant de 1 « Pas du tout d'accord » à 7 « Tout à fait d'accord ») : « Ce site web correspond à mes besoins personnels en termes de navigation » (PERSO1), « Ce site web tient compte de mes difficultés personnelles en termes de navigation » (PERSO2) et « Ce site web propose une navigation adaptée à ma situation personnelle » (PERSO3).

Concernant l'expérience en ligne, la facilité d'utilisation et le plaisir d'utilisation d'un site web sont les deux composantes de l'expérience en ligne, et, à ce titre, il s'agit des deux médiateurs du modèle proposé. La facilité d'utilisation est mesurée via une échelle de type Likert à 3 items de 7 échelons adaptée de Lee et al. (2011) : « Ce site web permet de trouver rapidement ce que l'on cherche » (USA1), « Ce site web n'exige pas d'efforts particuliers pour accéder aux informations » (USA2), « Ce site web propose une navigation facile » (USA3). Le plaisir d'utilisation est mesuré via une échelle d'évaluation affective d'un produit de type Likert, adaptée des travaux de Steenkamp et Geyskens (2006), qui comporte 3 items de 7 échelons : « Lorsque je navigue sur ce site web, je ressens que ce site est... agréable à utiliser (PLA1), plaisant à utiliser (PLA2), et satisfaisant à utiliser (PLA3) ».

Concernant les intentions comportementales, l'échelle retenue pour l'intention de réutiliser est de celle de Venkatesh (2000) et Venkatesh et al. (2012) avec 2 items de 7 échelons : « J'ai l'intention d'aller sur ce site web » (INT1) et « Je demanderai à recevoir les offres commerciales de ce site web » (INT2). Celle retenue pour le bouche-à-oreille positif est adaptée des travaux de Grappi, Romani et Bagozzi (2013) et de Maxham et Netemeyer (2002). Il s'agit d'une échelle de type Likert qui comporte 3 items de 7 échelons : « J'ai l'intention de dire des choses positives à propos de cet hôtel » (BAO1), « J'ai l'intention de recommander cet hôtel à ma famille et mes proches » (BAO2), « J'ai l'intention de parler en bien de cet hôtel à ma famille et mes proches » (BAO3).
Concernant les covariants, les échelles de *familiarité avec la réservation d'hôtel en ligne* et de *familiarité avec la ville de Lyon* sont adaptées de l'échelle de Machleit et al. (1993), reprise par Kent et Allen (1994). Chacune de ces échelles comporte 3 items de 7 échelons. La *familiarité avec la navigation en ligne* – i.e., les compétences des individus vis-à-vis de la recherche d'information en ligne (Marchioninin, 1995 ; Xia et Kimmelb, 2004) – est basée sur la familiarité avec une tâche liée à l'usage d'outils technologiques de Goodman and Garber (1988) et de Espinosa et al. (2007). Il s'agit d'une échelle de Likert mono-item de 7 échelons. Pour l'*auto-efficacité*, l'échelle utilisée est issue des travaux de Shih et Venkatesh (2004). Elle comporte un seul item, où le répondant doit se positionner sur un continuum allant de 0 à 100%. Pour l'implication dans la tâche, nous utilisons une échelle mono-item de 7 échelons adaptée de Martin et al. (2009), qui mesure le degré de focalisation sur les tâches à accomplir dans le site web.

# RESULTATS

## Évaluation de la mesure

Pour l'évaluation de la qualité de la mesure, nous avons effectué le test du modèle de mesure *via* une analyse factorielle confirmatoire (AFC). Les indices de qualité utilisés sont ceux recommandés par Hu et Bentler (1998). Seules les échelles multi-items ont été incluses dans l'analyse. Les résultats de l'AFC nous permettent de déterminer la validité convergente et discriminante. Sur la base du modèle de mesure, nous avons également modélisé un facteur méthode pour mesurer la taille du biais de méthode. Les résultats de l'AFC sont présentés dans l'annexe C. Ils indiquent un degré d'adéquation acceptable du modèle de mesure aux données collectées : $Khi^2/149 = 1,63$ ; RMSEA = 0,068 ; TLI = 0,954 ; CFI = 0,964 ; SRMR = 0,059. Concernant les paramètres estimés, leurs résultats sont compris entre 0,7 et 0,9 avec une signification inférieure à 0,001, ce qui confirme la pertinence de chacun des items inclus dans le modèle de mesure. Le test du *Bollen-Stine bootstrap* confirme la robustesse du modèle (p = 0,109).

## Fiabilité et validité des échelles

Toutes les échelles présentent des mesures acceptables de fiabilité et de validité convergente et discriminante (voir tableau 4). La *fiabilité* est satisfaisante pour chaque construit, avec des valeurs supérieures au seuil de 0,70, conformément aux recommandations de Nunnally (1978). Suivant les préconisations de Fornell et Larcker (1981), la *validité convergente* est confirmée avec une variance extraite présentant des valeurs supérieures à 0,50 pour chaque construit, et la *validité*
discriminante est établie, puisque la variance extraite de chaque construit est supérieure aux carrés de corrélation. Tous les construits peuvent donc être utilisés pour le test des hypothèses.

## INSERER ICI LE TABLEAU 4

### Effet de méthode

Pour évaluer l'effet de méthode, deux tests ont été effectués : (1) le test du facteur unique d'Harman *via* une analyse factorielle exploratoire (AFE) ; et (2) le test du facteur commun de méthode *via* une AFC. Pour l'AFE, avec une factorisation en sept facteurs (i.e., e-personnalisation perçue, facilité d'utilisation, plaisir d'utilisation, intention de réutiliser, bouche-à-oreille, familiarité avec la réservation en ligne et familiarité avec la ville de Lyon), chaque item se factorise avec le construit auquel il est associé, et uniquement celui-ci. La variance totale expliquée pour sept facteurs est de 90,3 %, contre 41,2 % pour un seul facteur. Ce premier test tend à montrer une absence d'effet de méthode. L'AFC confirme ces conclusions, puisque la variance extraite pour le facteur commun de méthode est de 7,7 % – ce qui est inférieur au 15,8 % constaté en moyenne en sciences sociales (Cote et Buckley, 1987).

### Test des hypothèses (H1 à H4)

Le modèle proposé a été testé grâce à une modélisation par les équations structurelles suivant la méthode du maximum de vraisemblance *via* le logiciel SPSS-AMOS 27. Pour l'interprétation des résultats, nous avons suivi les recommandations de Hu et Bentler (1998) et celles de Iacobucci (2010) pour le SRMR. En accord avec ces standards de qualité, le modèle proposé présente des résultats acceptables : $Khi^2/208 = 1,447$ ; RMSEA = 0,062 ; TLI = 0,959 ; CFI = 0,966 ; SRMR = 0,068. Le détail des résultats est présenté dans le tableau 5.

## INSERER ICI LE TABLEAU 5

Concernant le détail des résultats (voir tableau 5), la personnalisation du site web influence significativement et positivement la facilité d'utilisation (H1 : $\beta$ = 0,46 ; *p* = 0,000). L'hypothèse H1 est donc validée. La facilité d'utilisation influence, quant à elle, de manière positive et significative le plaisir d'utilisation (H2 : $\gamma$ = 0,81 ; *p* = 0,000). L'hypothèse H2 est donc validée. À son tour, le plaisir d'utilisation influence significativement et positivement les intentions de réutiliser le site web (H3 : $\gamma$ = 0,48 ; *p* = 0,000). L'hypothèse H3 est donc validée. Les intentions de réutiliser, à leur tour, influencent de manière positive et significative le bouche-à-oreille positif (H4 : $\gamma$ = 0,80 ; *p* = 0,000). L'hypothèse H4 est donc validée.

### Test du modèle concurrent (H5)
Le modèle concurrent consiste à modéliser un chemin alternatif entre l'e-personnalisation perçue du design du site web et les intentions de le réutiliser. Ce modèle intègre donc deux chemins de médiation, à savoir personnalisation – facilité - plaisir-intention et personnalisation - plaisir - facilité-intention. À l'instar du modèle proposé, le modèle concurrent présente des résultats acceptables (voir tableau 5) : Khi²/205 = 1,46 ; RMSEA = 0,063 ; TLI = 0,957 ; CFI = 0,966 ; SRMR = 0,065. Cependant, la comparaison entre le modèle proposé (300,9 / 208) et le modèle concurrent (299,9 / 205) montre une différence de Khi² de 1 pour 3 degrés de liberté. Cette différence n'est pas significative (p = 0,801). Le modèle proposé est donc à privilégier, car il est plus parcimonieux que le modèle concurrent.

Concernant le test de la double médiation en série par la facilité et le plaisir d'utilisation, nous avons suivi les recommandations de Zhao *et al.* (2010) et Preacher et Hayes (2004). Nous avons donc privilégié le test de *bootstrap* des effets indirects *via* les équations structurelles. L'ensemble des résultats des tests des effets indirects est présenté dans le tableau 6. Ces résultats indiquent globalement que tous les effets indirects sont statistiquement significatifs. Plus particulièrement, l'effet indirect proposant une médiation en série de l'e-personnalisation perçue du site web sur le bouche-à-oreille positif est significatif et positif (b = 0,14 ; p = 0,003), avec un intervalle de confiance à 95 % (b compris entre 0,08 et 0,26), ce qui exclut la valeur zéro. L'hypothèse H5 est donc validée.

INSERER ICI LE TABLEAU 6

DISCUSSION

Implications théoriques

Fondés sur le modèle SOR et enrichis par les apports de la littérature en IHM, les résultats empiriques confirment notre conceptualisation de l'expérience client en ligne ainsi que l'influence de l'e-personnalisation perçue du design sur les intentions comportementales via les mécanismes sous-jacents (i.e., la facilité d'utilisation et le plaisir d'utilisation) de l'expérience en ligne de consommateurs en situation d'incapacités. La médiation en série – *via* successivement la facilité d'utilisation et le plaisir d'utilisation – entre l'e-personnalisation perçue du design sur les intentions comportementales est également confirmée.

En se focalisant sur une interaction spécifique et en temps réel des consommateurs avec un site d'e-commerce (approche *concurrent-use*), tel que le préconisent Becker et Jaakkola (2020), les résultats de ce travail contribuent à la littérature sur l'expérience client en ligne. En effet, les travaux en marketing s'intéressent généralement aux expériences cumulées des consommateurs
issues de la remémoration d'une ou plusieurs expériences passées avec une interface web (approche *memory-based*). Ces travaux varient, en termes de protocole mis en œuvre, en fonction : du temps écoulé entre le moment de l'étude et l'expérience, allant de « directement après » une expérience en ligne (e.g., Bleier et al. 2019 ; Heller et al., 2019 ; Krasonikolakis et al., 2018) à plusieurs semaines après (e.g., Cachero-Martinez et Vazquez-Casielles, 2021), voire plusieurs mois après (e.g., Bilgihan, 2016 ; Chen & Yang, 2021 ; Juaneda-Ayensa et al., 2016 ; Kuppelwieser & Klaus, 2021) ; et de la spécificité de l'objet d'étude, avec des enquêtes menées sur une expérience avec une marque spécifique (e.g., Zara dans Juaneda-Ayensa et al., 2016 ; Walmart dans Quach et al., 2020) ou sur une expérience passée plus globale (e.g., un service d'agence de voyages dans Rajaobelina, 2018, ou une réservation d'hôtel dans Bilgihan, 2016). Cette diversité dans les études menées vient d'une conceptualisation large du concept d'expérience client en ligne. À l'inverse, les études centrées sur une interaction web spécifique, provenant majoritairement de la littérature en IHM, proposent l'utilisation d'une interface spécifique accompagnée de tâches à réaliser. Or, les premières interactions avec un site web sont cruciales, car elles permettent aux consommateurs de former leurs impressions initiales, qui « ont un impact important sur [leurs] attitudes et comportements ultérieurs » (Jiang, 2016, p. 232). Nos résultats contribuent ainsi à la recherche en marketing en offrant une approche complémentaire de l'expérience client en ligne centrée sur la première interaction des consommateurs avec une interface web.

Concernant la conceptualisation de l'expérience client en ligne, nos résultats confirment le rôle
médiateur en série des dimensions cognitive et affective de l'expérience client en ligne centrée
une interaction spécifique des consommateurs avec une interface web, respectivement la facilité
d'utilisation et le plaisir d'utilisation. Cette double médiation en série – i.e., la séquence « facilité –
plaisir » – fait écho à l'expérience « Aha ! » proposée par Lakshmanan et Krishnan (2011) et qui
désigne « la réaction émotionnelle qui se produit généralement lors d'un moment de perspicacité
soudaine face à un problème ou une question déroutante ». Il s'agit de l'expérience que l'on a, par
exemple, « en résolvant un problème informatique, en maîtrisant un pas de danse ou en
solutionnant toute autre difficulté » (American Psychology Association, 2015). Ainsi, le
consommateur en situation d'incapacités (ponctuelle ou permanente) va apprendre à manipuler un
produit (ici, un site web) lors de sa première utilisation, à comprendre son fonctionnement et à
trouver l'information utile, et développera des compétences procédurales, ce qui lui permettra de
gagner en compréhension sur la manière dont le produit fonctionne pour elle/lui (i.e., la facilité
d'utilisation). Cependant, si la facilité d'utilisation – qui est historiquement la plus ancienne
variable étudiée dans les modèles d'acceptation de la technologie – est indispensable à l'expérience en ligne, elle n'est pas suffisante. Il faut qu'elle déclenche du plaisir pour conduire aux intentions comportementales. Cette double médiation en série met donc l'accent sur la place centrale de la facilité d'utilisation, puis du plaisir d'utilisation, pour appréhender l'expérience client en ligne et son impact sur les intentions qui en découlent.

Cette étude contribue à la littérature sur l'e-personnalisation en clarifiant les axes de différenciation : l'un fondé sur la manière de personnaliser l'interface (implicite vs explicite) ; et l'autre sur l'objet de la personnalisation (contenu vs design de l'interface). Pour des consommateurs en situation d'incapacités, nos résultats indiquent que l'influence de l'e-personnalisation perçue du design de l'interface sur le plaisir n'est pas directe, mais indirecte via la facilité d'utilisation. La comparaison entre le modèle proposé et le modèle concurrent met clairement en évidence le chemin de médiation à l'œuvre au sein de l'expérience en ligne des consommateurs, à savoir « e-personnalisation perçue - facilité - plaisir – intentions ». Nos résultats complètent ainsi les travaux antérieurs qui ont étudié l'influence de la personnalisation du contenu et les dimensions (cognitive et affective) de l'expérience client appréhendée de manière globale et cumulée (Rose et al., 2012 ; Martin et al., 2015 ; Tyrväinen et al., 2020). Ce travail se distingue également des travaux portant sur la personnalisation du design d'interfaces web (Ansari et Mela, 2003 ; Hauser et al., 2009 ; Urban et al., 2014) en prenant en compte des consommateurs ayant des besoins d'adaptation spécifiques et en testant le rôle médiateur de la facilité et du plaisir d'utilisation dans un contexte d'e-commerce. De plus, nos résultats complètent les travaux antérieurs menés en web marketing qui montrent une influence directe des caractéristiques de l'interface sur le plaisir (e.g., Hsu et al., 2012 ; Kim et Lennon, 2010 ; 2013).

Concernant les variables dépendantes, ce travail complète les travaux sur l'adoption des technologies (Davis et al., 1989 ; Bagozzi et al., 1992) en étudiant les intentions comportementales des consommateurs sous l'angle de l'intention de réutilisation et de l'intention de bouche à oreille positif. Ces variables sont particulièrement importantes lorsque l'on s'intéresse au marketing expérientiel et nos résultats montrent que l'e-personnalisation d'un site d'e-commerce influence indirectement et significativement l'intention de réutiliser le site, ce qui est un bon indicateur d'adoption de l'interface (Miltgen et al., 2013). De même, nos résultats mettent en évidence que l'e-personnalisation influence indirectement et significativement l'intention de bouche-à-oreille positif, ce qui constitue un bon indicateur de fidélité envers l'interface (Moldovan et al., 2001).

## Implications managériales
L'utilisation d'interfaces web est devenue une pratique quotidienne de l'ensemble des consommateurs, qui s'est accentuée avec le contexte actuel de crise sanitaire. Cette utilisation peut être plus ou moins aisée en fonction des incapacités des consommateurs (perceptuelles, cognitives et/ou physiques). Notre travail étudie plus spécifiquement l'expérience en ligne de consommateurs en situation d'incapacités lors de leur utilisation d'une interface web nouvelle pour eux, et ce, en combinant les connaissances en marketing et en IHM, ce qui est recommandé dans un contexte qui comporte un volet technologique important (Hoyer et al., 2020). Dans le contexte de crise sanitaire, de véritables collaborations interdisciplinaires apparaissent comme essentielles pour apporter des solutions aux défis sociétaux actuels (Wetzels, 2021), notamment liés à l'accessibilité du web pour tous en raison de la digitalisation de l'économie.

Afin d'améliorer l'expérience en ligne et de garantir à tous l'accès au web, les entreprises jouent un rôle important en proposant un accès personnalisé aux interfaces web qu'elles déploient. Dans cette optique, les entreprises peuvent par exemple intégrer une solution d'accessibilité à leurs interfaces (e.g., un widget développé par des entreprises comme *UserWay* ou *accessiBe*) qui propose, comme dans la présente recherche, un menu de personnalisation explicite (e.g. taille de la police de caractères, espacement de la police, dyslexie, etc.). Nos données sont issues de l'utilisation d'un moteur de personnalisation explicite en cours de développement par des chercheurs en informatique (Giuffrida, 2020). L'originalité des données collectées auprès d'une population d'internautes âgés de plus de 50 ans dotés d'incapacités et du *stimulus* de notre étude nous permet de tester cette technologie en situation d'usage d'un site d'e-commerce et d'établir les mécanismes d'influence de l'e-personnalisation perçue du *design*. Avec une action à ce stade technologique précoce, le marketing dispose d'un impact réel sur le développement de la technologie en apportant son expertise sur les mécanismes perceptuels, affectifs et comportementaux des consommateurs, et ce pour rendre *in fine* plus facile et plus agréable l'expérience de navigation des personnes en situation d'incapacités.

Pour fidéliser les consommateurs lors de la visite d'un site d'e-commerce, les managers doivent s'assurer de proposer à leurs visiteurs une expérience qui soit personnalisée explicitement en fonction de leurs besoins spécifiques, offrant ainsi une plus grande facilité de navigation, qui à son tour favorise un sentiment de plaisir d'utilisation, incitant les internautes à revenir sur le site web et à verbaliser un bouche-à-oreille favorable. Le moteur de personnalisation de l'interface que nous avons utilisé est en cours de développement ; à terme, l'objectif est de mettre en place un moteur de personnalisation dynamique s'ajustant aux besoins (non déclarés) des internautes, *via* la captation d'éventuels tremblements ou d'imprécisions dans les commandes.
Toutefois, certaines adaptations – e.g., à la dyslexie ou au daltonisme – resteront uniquement accessibles après déclaration ou test de l'internaute. On peut alors imaginer l'enregistrement de ces informations par l'internaute dans son profil d'authentification unique (Single Sign-On, Google Account, Live ID, Yahoo ID, auth0, Orcid), ce qui faciliterait alors son expérience de navigation sur les différents sites web auxquels il/elle accède. En France, le Haut conseil de la famille, de l'enfance et de l'âge note, dans son rapport de 2019, l'existence d'une fracture numérique montrant les difficultés d'une partie de la population à utiliser les outils informatiques et la nécessité pour ces utilisateurs d'un plus grand accompagnement. L'universalité souhaitée du web suppose un accès à tous, et ce, quelle que soit l'incapacité. La personnalisation des interfaces web devient dès lors un enjeu crucial pour les entreprises du futur. Une partie du développement technologique et expérientiel reste donc à inventer. Pour cela, une étroite coopération entre différentes instances, associations d'aide à la personne et entreprises privées et publiques, serait utile pour rendre les ressources du web accessibles à tous sans distinction.

## Limites et voies futures de recherche

Cette recherche comporte trois principales limites. Premièrement, elle a été menée sur un site web particulier, un hôtel haut de gamme à Lyon, et ce, auprès d'un public spécifique, i.e., des internautes de plus de 50 ans dotés d'incapacités. Si l'adéquation du modèle d'e-personnalisation de l'expérience en ligne est avérée, il reste à le répliquer pour d'autres types d'interfaces (e.g., plus utilitaires) et pour lesquelles le niveau de plaisir d'utilisation est en soi moins élevé, ainsi que pour des utilisateurs ayant des besoins de personnalisation plutôt liés au contexte d'utilisation – tels que la luminosité, le bruit, l'ambiance, ou le matériel – qu'à des incapacités individuelles. Nous avons étudié l'expérience en ligne en situation d'usage (i.e., en donnant une série de tâches à réaliser et en interrogeant les participants directement après l'usage de l'interface). Il conviendrait de compléter l'étude par l'ajout de variables contextuelles, telles que la motivation d'achat, hédonique ou utilitaire, ainsi que son influence sur l'expérience en ligne, notamment dans un contexte moins contrôlé d'achat réel. De plus, cette recherche repose principalement sur des mesures explicites, à l'exception du temps passé et du taux d'erreur des tâches. Elle pourrait être complétée par des mesures implicites réalisées lors de l'interaction avec le site web (e.g., oculométrie, mesure des expressions faciales), ce qui permettrait une compréhension plus fine de l'expérience en ligne tout au long de l'interaction (Courtemanche et al. ; 2017 ; Alvarez et al., 2020).

Deuxièmement, nous avons ciblé des consommateurs de plus de 50 ans dotés d'incapacités, en partant du principe que ces derniers auraient davantage besoin d'adaptations de l'interface web.
Vieillir est un processus complexe ayant des impacts sur le corps humain et qui conduit à des changements biologiques et psychologiques. Il a été montré que les individus ayant un âge subjectif inférieur à leur âge biologique ont une meilleure santé, de meilleures fonctions cognitives et un plus haut niveau de bien-être (Mitina et al., 2020). Cette recherche a considéré uniquement l'âge biologique des personnes, sans tenir compte de leur âge psychologique. C'est une variable qui pourrait être intégrée, comme modérateur de l'influence de l'e-personnalisation sur les intentions comportementales. Enfin, nous avons intégré dans cette recherche deux dimensions essentielles de l'expérience en ligne (i.e., cognitive et affective) selon Waqas et al. (2021), auxquelles nous avons associé deux variables (i.e., facilité et plaisir d'utilisation). D'autres dimensions de l'expérience (e.g., physiques, sensorielles, sociales) pourraient être ajoutées, notamment dans le cadre d'une stratégie omnicanale combinant des expériences en ligne et hors ligne.
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<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1. Modèle d'expérience client en ligne basé sur l'e-personnalisation perçue du design</figcaption></figure>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2. Captures d'écran des pages d'accueil et des chambres du site Web de l'hôtel* (sans adaptation personnalisée)</figcaption></figure>

<footnote>* Nous indiquons « L'hôtel R » sur les copies d'écran par souci d'anonymisation de l'hôtel.</footnote>
<table><caption>FIGURE 3. LES ETAPES DE LA COLLECTE DE DONNEES</caption><thead><tr><th>Interface d'enquête en ligne</th><th>Interface de l'hôtel</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Accueil de l'étude</strong><br>Introduction de l'étude<br>Question filtre « Avez-vous déjà séjourné à l'Hôtel R ? »<br>↓<br><strong>Quotas et code des répondants</strong><br>Questions pour les quotas (i.e., âge et genre) et pour l'organisation de l'étude (i.e., quatre derniers chiffres du numéro de téléphone)<br>↓<br><strong>Présentation de l'étude et des tâches à réaliser</strong><br>- Explication du déroulé de l'étude avec le site web de l'hôtel incluant le lien externe pour aller sur le site web de l'hôtel (nouvelle fenêtre)<br>- Présentation des quatre tâches à faire sur le site web de l'hôtel avec la mesure du temps passé pour réaliser les tâches</td><td>↓<br><strong>Accueil sur le site web (personnalisation explicite)</strong><br>Questions sur les caractéristiques d'incapacités remplies par l'utilisateur et pour l'organisation de l'étude (i.e., quatre derniers chiffres du numéro de téléphone)<br>↓<br><strong>Evaluation de l'expérience du site web</strong><br>Mesures des variables du modèle</td></tr><tr><td>←</td><td>←<br><strong>Navigation dans le site web personnalisé</strong><br>Réalisation des tâches</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLEAU 1 – Illustration de la diversité des recherches sur l'e-personnalisation en marketing (adapté de Chung et al., 2016)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Source</th><th rowspan="2">Objet de la personnalisation</th><th rowspan="2">Méthode de personnalisation</th><th rowspan="2">Principaux résultats</th><th colspan="4">E-personnalisation</th></tr><tr><th>Implicite</th><th>Explicite</th><th>Contenu</th><th>Design</th></tr></thead><tbody><tr><td>La présente étude</td><td>Pages web d'un hôtel</td><td>Logique floue</td><td>Influence positive de la personnalisation sur l'intention de réutilisation et de recommandation de l'interface via la facilité et le plaisir d'utilisation</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Zeng et al. (2021)</td><td>SMS et bons d'achat sur le compte client d'un distributeur</td><td>Non explicité¹</td><td>Influence positive d'une étape initiale de « divulgation de soi » sur le succès d'une campagne de promotion personnalisée (permettant ainsi d'aider à résoudre le paradoxe entre personnalisation et confidentialité)</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Tran et al. (2020)</td><td>Publicité de marque sur Facebook</td><td>Non explicité²</td><td>Influence positive de la personnalisation perçue sur le capital de marque via l'identification de marque et la connexion de soi à la marque</td><td>Oui</td><td>Oui (étude 2)</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Tyrväinen et al. (2020)</td><td>Offre promotionnelle d'un distributeur</td><td>Non explicité²</td><td>Influence positive de la personnalisation sur la fidélité via l'expérience client</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Kang et Namkung (2019)</td><td>Application mobile de marque de café</td><td>Non explicité²</td><td>Influence positive de la personnalisation sur l'avantage perçu, le risque perçu et la facilité d'utilisation perçue</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Maslowska et al. (2016)</td><td>Newsletter pour un centre sportif universitaire</td><td>Filtres</td><td>Effet de la publicité personnalisée sur l'attention, la réponse cognitive et l'attitude envers le message via la personnalisation perçue</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Chung et al. (2016)</td><td>Actualités sur des périphériques mobiles</td><td>Classification bayésienne</td><td>Amélioration des performances de la personnalisation adaptative de périphériques mobiles grâce à la prise en compte des réseaux sociaux.</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Urban et al. (2014)</td><td>Bannières publicitaires pour un produit sur des sites web d'actualité/de revues de produits</td><td>Algorithme de morphing reposant sur de l'optimisation de programmation dynamique et des modèles bayésiens</td><td>Influence positive du morphing de bannières publicitaires sur le taux de clic, l'attitude envers la marque et l'intention d'achat.</td><td>Oui</td><td>Non*</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Chung et al. (2009)</td><td>Musique sur un lecteur audio numérique</td><td>Système de personnalisation adaptatif comprenant 4 composants liés à des modèles statistiques</td><td>Performances supérieures de la personnalisation adaptative par rapport au système concurrent.</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Hauser et al. (2009)</td><td>Pages web pour un opérateur de télécommunication</td><td>Programmation dynamique et inférence bayésienne</td><td>L'adaptation du design des interfaces au style cognitif de l'utilisateur augmente son intention d'achat.</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Ying et al. 2006</td><td>Recommandation en ligne de films pour un système de recommandations</td><td>Modèle hiérarchique bayésien</td><td>Améliorer l'algorithme de recommandation en prenant en compte les valeurs manquantes et diverses sources d'hétérogénéité</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Zhang et Krishnamurthi (2004)</td><td>Promotions sur les prix en ligne sur un site web d'e-commerce de grande distribution</td><td>Modèle statistique (avec incidence d'achat, choix de marque et quantité) pour développer une procédure d'optimisation des promotions</td><td>Le modèle de personnalisation proposé augmente l'efficacité des pratiques promotionnelles du détaillant en ligne.</td><td>Oui<sup>+</sup></td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr><tr><td>Ansari et Mela (2003)</td><td>E-mails publicitaires pour un site web</td><td>Modèle hiérarchique bayésien</td><td>La personnalisation des e-mails augmente le trafic sur le web.</td><td>Oui<sup>+</sup></td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Ansari et al. (2000)</td><td>Recommandation en ligne de films pour un système de recommandations</td><td>Modèle hiérarchique bayésien</td><td>Mise en place d'un modèle de recommandations personnalisées basées sur les préférences déclarées du consommateur.</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr></table>

<footnote n="1">¹ données issues d'un compte client ; ² données issues d'une remémoration d'expérience (memory-based) ; * les auteurs utilisent une phase de calibration des styles cognitifs des consommateurs, basée sur des informations déclarées ; ³ modèle de personnalisation, implémenté d'après des données d'utilisateurs captées.</footnote>
<table><caption>TABLEAU 2. Adaptations de l'interface selon les incapacités déclarées</caption><thead><tr><td>Incapacités déclarées</td><td>Adaptations de l'interface Web</td></tr></thead><tbody><tr><td>Faible acuité visuelle<br>(EAPM, WAI-AGE, WCAG, Peissner et al., 2012)</td><td>Augmentation de la taille de la police de caractères, de la zone de clic, de l'espacement entre les mots et entre les lettres.<br>Diminution du texte (éviter les gros blocs de texte).<br>Listes numérotées.<br>Absence d'animation.</td></tr><tr><td>Faible aisance informatique<br>(Peissner et al., 2012)</td><td>Augmentation du niveau de guidage (e.g., flèche expliquant une animation).<br>Lien hypertexte transformé en bouton.</td></tr><tr><td>Faible capacité de concentration<br>(WCAG, Peissner et al., 2012)</td><td>Diminution du texte (éviter les gros blocs de texte)<br>Suppression des éléments purement décoratifs (e.g., photos)</td></tr><tr><td>Faible capacité de lecture des informations écrites<br>(WCAG, Peissner et al., 2012)</td><td>Diminution du texte (éviter les gros blocs de texte).<br>Menus avec icônes.</td></tr><tr><td>Fort niveau de tremblement des mains<br>(Peissner et al., 2012)</td><td>Augmentation de la zone de clic.</td></tr><tr><td>Fort niveau de dyslexie<br>(Bait et Folgieri, 2013 ; EAPM ; WCAG)</td><td>Augmentation de l'espacement entre les mots, entre les lignes et entre les lettres.<br>Listes numérotées.<br>Texte justifié à gauche.</td></tr><tr><td>Présence d'un daltonisme<br>(EAPM)</td><td>Suppression des couleurs (achromate), des verts (deutéranope), des bleus (tritanope) ou des rouges (protanope).</td></tr><tr><td>Difficultés liées à l'âge pour les plus de 56 ans<br>(EAPM, WAI-AGE, WCAG, Peissner et al., 2012)</td><td>Augmentation de la taille de la police de caractères, de la zone de clic, de l'espacement entre les mots et entre les lignes.<br>Diminution du texte (éviter les gros blocs de texte).<br>Listes numérotées.<br>Absence d'animation.</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLEAU 3. Fréquences et pourcentages des incapacités déclarées liées (ou non) à une adaptation du site web de l'hôtel</caption><thead><tr><th rowspan="2">Incapacités</th><th colspan="2">Pas d'adaptation</th><th colspan="2">Adaptation</th></tr><tr><th>Fréquence</th><th>Pourcentage</th><th>Fréquence</th><th>Pourcentage</th></tr></thead><tbody><tr><td>Concentration</td><td>32</td><td>27,35</td><td>85</td><td>72,65</td></tr><tr><td>Age</td><td>33</td><td>28,21</td><td>84</td><td>71,79</td></tr><tr><td>Aisance informatique</td><td>41</td><td>35,04</td><td>76</td><td>64,96</td></tr><tr><td>Acuité visuelle (avec lunettes)</td><td>110</td><td>94,02</td><td>7</td><td>5,98</td></tr><tr><td>Dyslexie</td><td>116</td><td>99,15</td><td>1</td><td>0,85</td></tr><tr><td>Tremblement des mains</td><td>116</td><td>99,15</td><td>1</td><td>0,85</td></tr><tr><td>Lecture d'informations écrites</td><td>117</td><td>100</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Daltonisme</td><td>117</td><td>100</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLEAU 4. Fiabilité, validité convergente, validité discriminante</caption><thead><tr><th rowspan="2">Construits</th><th rowspan="2">V.E.</th><th colspan="8">Carré des corrélations</th></tr><tr><th>PERSO</th><th>USA</th><th>PLA</th><th>INT</th><th>BAO</th><th>FRES</th><th>FLYO</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>PERSO</strong></td><td><strong>0,73(a)</strong></td><td><strong>0,89(b)</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>USA</strong></td><td><strong>0,87</strong></td><td>0,60(c)</td><td><strong>0,95</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>PLA</strong></td><td><strong>0,92</strong></td><td>0,43</td><td>0,64</td><td><strong>0,97</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>INT</strong></td><td><strong>0,67</strong></td><td>0,19</td><td>0,22</td><td>0,25</td><td><strong>0,80</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>BAO</strong></td><td><strong>0,83</strong></td><td>0,11</td><td>0,12</td><td>0,18</td><td>0,63</td><td><strong>0,93</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>FRES</strong></td><td><strong>0,90</strong></td><td>0,06</td><td>0,06</td><td>0,06</td><td>0,08</td><td>0,04</td><td><strong>0,97</strong></td><td></td></tr><tr><td><strong>FLYO</strong></td><td><strong>0,78</strong></td><td>0,06</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,01</td><td>0,02</td><td>0,15</td><td><strong>0,91</strong></td></tr></tbody></table>

(a) La variance extraite moyenne par construit est présentée dans la deuxième colonne et est en gras.

(b) Les coefficients alpha sont présentés dans la diagonale et sont en italique.

(c) Les carrés des corrélations entre construits sont présentés dans le triangle inférieur.
<table><caption>TABLEAU 5. Résultats du test du modèle proposé et du modèle concurrent</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Modèle proposé</th><th colspan="4">Modèle concurrent</th></tr><tr><th>Par. stand.</th><th>σ</th><th>test t</th><th>p-value</th><th>Par. stand.</th><th>σ</th><th>test t</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="11"><strong>Personnalisation perçue du design et expérience client en ligne</strong></td></tr><tr><td rowspan="2">H1</td><td>E-personnalisation perçue du design →</td><td>Facilité d'utilisation</td><td>0,46</td><td>0,101</td><td>4,605</td><td>0,000</td><td>0,50</td><td>0,148</td><td>3,403</td><td>0,000</td></tr><tr><td>E-personnalisation perçue du design →</td><td>Plaisir d'utilisation</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0,01</td><td>0,178</td><td>0,070</td><td>0,944</td></tr><tr><td rowspan="2">H2</td><td>Facilité d'utilisation →</td><td>Plaisir d'utilisation</td><td>0,81</td><td>0,064</td><td>12,298</td><td>0,000</td><td>0,82</td><td>0,208</td><td>3,869</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Plaisir d'utilisation →</td><td>Facilité d'utilisation</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-0,09</td><td>0,254</td><td>-0,375</td><td>0,707</td></tr><tr><td colspan="11"><strong>Expérience client en ligne et intentions</strong></td></tr><tr><td rowspan="2">H3</td><td>Plaisir d'utilisation →</td><td>Intention de réutiliser</td><td>0,48</td><td>0,130</td><td>4,997</td><td>0,000</td><td>0,39</td><td>0,216</td><td>2,433</td><td>0,015</td></tr><tr><td>Facilité d'utilisation →</td><td>Intention de réutiliser</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>0,11</td><td>0,213</td><td>0,696</td><td>0,486</td></tr><tr><td>H4</td><td>Intentions de réutiliser →</td><td>Bouche-à-oreille positif</td><td>0,80</td><td>0,092</td><td>7,235</td><td>0,000</td><td>0,80</td><td>0,091</td><td>7,252</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="11"><strong>Covariants</strong></td></tr><tr><td rowspan="2">Familiarité de réservation d'hôtel en ligne →</td><td>Facilité d'utilisation</td><td></td><td>-0,01</td><td>0,040</td><td>-0,226</td><td>0,821</td><td>-0,01</td><td>0,043</td><td>-0,172</td><td>0,863</td></tr><tr><td>Facilité de navigation en ligne →</td><td>Facilité d'utilisation</td><td>0,26</td><td>0,098</td><td>2,844</td><td>0,004</td><td>0,29</td><td>0,115</td><td>2,498</td><td>0,012</td></tr><tr><td rowspan="2">Implication dans la tâche →</td><td>Facilité d'utilisation</td><td></td><td>-0,01</td><td>0,045</td><td>-0,133</td><td>0,894</td><td>-0,00</td><td>0,049</td><td>-0,034</td><td>0,973</td></tr><tr><td>Facilité d'utilisation</td><td></td><td>0,25</td><td>0,005</td><td>3,608</td><td>0,000</td><td>0,27</td><td>0,007</td><td>3,101</td><td>0,002</td></tr><tr><td rowspan="2">Familiarité de réservation d'hôtel en ligne →</td><td>Intention de réutiliser</td><td></td><td>0,14</td><td>0,082</td><td>1,387</td><td>0,165</td><td>0,13</td><td>0,082</td><td>1,319</td><td>0,187</td></tr><tr><td>Intention de réutiliser</td><td></td><td>0,06</td><td>0,086</td><td>0,581</td><td>0,561</td><td>0,06</td><td>0,086</td><td>0,583</td><td>0,560</td></tr><tr><td colspan="11"><strong>Mesures d'adéquation</strong></td></tr><tr><td colspan="2">X<sup>2</sup> / ddl</td><td></td><td></td><td></td><td>300,9 / 208 (1,447)</td><td></td><td></td><td></td><td>299,9 / 205 (1,463)</td><td></td></tr><tr><td colspan="2">RMSEA</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,062</td><td></td><td></td><td></td><td>0,063</td></tr><tr><td colspan="2">TLI</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,959</td><td></td><td></td><td></td><td>0,957</td></tr><tr><td colspan="2">CFI</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,966</td><td></td><td></td><td></td><td>0,966</td></tr><tr><td colspan="2">SRMR</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,068</td><td></td><td></td><td></td><td>0,065</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLEAU 6. Tableau des effets indirects</caption><thead><tr><th>Effets indirects</th><th></th><th>Par. stand.</th><th>Borne basse</th><th>Borne haute</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">E-personnalisation perçue du design →</td><td>Plaisir d'utilisation</td><td>0,37</td><td>0,23</td><td>0,59</td><td>0,005</td></tr><tr><td>Intention de réutiliser</td><td>0,18</td><td>0,10</td><td>0,32</td><td>0,002</td></tr><tr><td>Bouche-à-oreille positif</td><td>0,14</td><td>0,08</td><td>0,26</td><td>0,003</td></tr><tr><td rowspan="2">Facilité d'utilisation →</td><td>Intention de réutiliser</td><td>0,39</td><td>0,28</td><td>0,51</td><td>0,006</td></tr><tr><td>Bouche-à-oreille positif</td><td>0,31</td><td>0,20</td><td>0,43</td><td>0,010</td></tr><tr><td>Plaisir d'utilisation →</td><td>Bouche-à-oreille positif</td><td>0,38</td><td>0,26</td><td>0,53</td><td>0,010</td></tr></tbody></table>
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ANNEXE B – Détail des quatre tâches

Détail des quatre tâches à réaliser sur le site de l'hôtel

Tâche n°1/4 : Après recherche sur le site de l'Hôtel R, indiquez le nom de l'arrêt de métro auquel descendre pour s'arrêter au plus proche de l'hôtel.

Cochez votre réponse parmi la liste des choix proposés.

Arrêt TERREAUX (1)

Arrêt BELLECOUR (2)

Arrêt VIEUX-LYON (3)

Arrêt MASSENA (4)

Tâche n°2/4 : Après recherche sur le site de l'Hôtel R, indiquez les heures d'accueil pour le petit déjeuner durant la semaine.

Cochez votre réponse parmi la liste des choix proposés.

De 5h00 à 9h00 (1)

De 6h00 à 10h00 (2)

De 6h30 à 10h30 (3)

De 7h00 à 11h00 (4)

Tâche n°3/4 : Après recherche sur le site de l'Hôtel R, indiquez si la chambre « Junior Suite Rotonde » est accessible pour les personnes à mobilité réduite (PMR).

Cochez votre réponse parmi la liste des choix proposés.

La « Junior Suite Rotonde » n'est pas accessible aux personnes à mobilité réduite. (1)

La « Junior Suite Rotonde » sera bientôt accessible aux personnes à mobilité réduite. (2)

La « Junior Suite Rotonde » est accessible aux personnes à mobilité réduite. (3)

Tâche n°4/4 : Après recherche sur le site de l'Hôtel R, indiquez les modalités d'accessibilité d'Internet par connexion Wifi.

Cochez votre réponse parmi la liste des choix proposés.

Internet par connexion Wifi n'est pas accessible dans l'hôtel. (1)

Internet par connexion Wifi est accessible uniquement dans les chambres. (2)

Internet par connexion Wifi est accessible uniquement dans les parties communes. (3)

Internet par connexion Wifi est accessible dans les chambres et les parties communes. (4)

Note : il était précisé sur chaque page : « Saisissez votre réponse dans le questionnaire, puis revenez sur le site. Surtout, ne fermez pas le site web de l'hôtel » ; l'ordre des réponses pré-codées était aléatoire.
ANNEXE C – Moyennes, écarts types et matrice de corrélation

<table><thead><tr><th></th><th>m</th><th>σ</th><th>PERSO1</th><th>PERSO2</th><th>PERSO3</th><th>USA1</th><th>USA2</th><th>USA3</th><th>PLA1</th><th>PLA2</th><th>PLA3</th><th>INT1</th><th>INT2</th><th>BAO1</th><th>BAO2</th><th>BAO3</th><th>FNAV</th><th>FRES1</th><th>FRES2</th><th>FRES3</th><th>FLYO1</th><th>FLYO2</th><th>FLYO3</th><th>IMPL</th></tr></thead><tbody><tr><td>PERSO1</td><td>5,40</td><td>1,17</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>PERSO2</td><td>5,05</td><td>1,28</td><td>0,696</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>PERSO3</td><td>5,11</td><td>1,17</td><td>0,801</td><td>0,709</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>USA1</td><td>5,77</td><td>1,17</td><td>0,674</td><td>0,525</td><td>0,616</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>USA2</td><td>5,71</td><td>1,23</td><td>0,645</td><td>0,539</td><td>0,596</td><td>0,868</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>USA3</td><td>5,84</td><td>1,11</td><td>0,714</td><td>0,525</td><td>0,647</td><td>0,884</td><td>0,857</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>PLA1</td><td>5,62</td><td>1,11</td><td>0,582</td><td>0,505</td><td>0,553</td><td>0,728</td><td>0,656</td><td>0,716</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>PLA2</td><td>5,59</td><td>1,15</td><td>0,543</td><td>0,460</td><td>0,509</td><td>0,733</td><td>0,660</td><td>0,684</td><td>0,933</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>PLA3</td><td>5,68</td><td>1,12</td><td>0,619</td><td>0,490</td><td>0,552</td><td>0,780</td><td>0,733</td><td>0,802</td><td>0,929</td><td>0,900</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>INT1</td><td>3,41</td><td>1,78</td><td>0,327</td><td>0,473</td><td>0,325</td><td>0,378</td><td>0,366</td><td>0,348</td><td>0,375</td><td>0,426</td><td>0,361</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>INT2</td><td>2,64</td><td>1,76</td><td>0,255</td><td>0,347</td><td>0,258</td><td>0,361</td><td>0,360</td><td>0,347</td><td>0,414</td><td>0,447</td><td>0,383</td><td>0,669</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>BAO1</td><td>4,44</td><td>1,57</td><td>0,329</td><td>0,330</td><td>0,374</td><td>0,380</td><td>0,290</td><td>0,386</td><td>0,446</td><td>0,485</td><td>0,404</td><td>0,517</td><td>0,484</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>BAO2</td><td>4,09</td><td>1,65</td><td>0,267</td><td>0,291</td><td>0,313</td><td>0,352</td><td>0,256</td><td>0,309</td><td>0,382</td><td>0,446</td><td>0,339</td><td>0,650</td><td>0,600</td><td>0,740</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>BAO3</td><td>4,22</td><td>1,66</td><td>0,265</td><td>0,308</td><td>0,310</td><td>0,346</td><td>0,263</td><td>0,308</td><td>0,391</td><td>0,465</td><td>0,349</td><td>0,649</td><td>0,636</td><td>0,767</td><td>0,951</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>FNAV</td><td>5,74</td><td>1,05</td><td>0,697</td><td>0,516</td><td>0,597</td><td>0,656</td><td>0,644</td><td>0,668</td><td>0,525</td><td>0,502</td><td>0,601</td><td>0,280</td><td>0,222</td><td>0,316</td><td>0,303</td><td>0,280</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>FRES1</td><td>3,77</td><td>1,85</td><td>0,282</td><td>0,195</td><td>0,166</td><td>0,214</td><td>0,182</td><td>0,266</td><td>0,238</td><td>0,182</td><td>0,268</td><td>0,236</td><td>0,185</td><td>0,136</td><td>0,208</td><td>0,165</td><td>0,405</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>FRES2</td><td>3,62</td><td>1,75</td><td>0,262</td><td>0,169</td><td>0,155</td><td>0,221</td><td>0,179</td><td>0,290</td><td>0,231</td><td>0,170</td><td>0,276</td><td>0,242</td><td>0,198</td><td>0,131</td><td>0,219</td><td>0,187</td><td>0,374</td><td>0,910</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>FRES3</td><td>3,58</td><td>1,83</td><td>0,253</td><td>0,163</td><td>0,106</td><td>0,200</td><td>0,148</td><td>0,220</td><td>0,240</td><td>0,185</td><td>0,250</td><td>0,249</td><td>0,217</td><td>0,155</td><td>0,248</td><td>0,212</td><td>0,349</td><td>0,909</td><td>0,896</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>FLYO1</td><td>2,70</td><td>1,80</td><td>0,176</td><td>0,115</td><td>0,138</td><td>-0,058</td><td>-0,001</td><td>0,023</td><td>0,008</td><td>-0,035</td><td>0,017</td><td>0,025</td><td>0,031</td><td>0,114</td><td>0,036</td><td>0,060</td><td>0,235</td><td>0,320</td><td>0,329</td><td>0,302</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>FLYO2</td><td>2,61</td><td>1,74</td><td>0,283</td><td>0,128</td><td>0,183</td><td>0,014</td><td>0,063</td><td>0,100</td><td>0,057</td><td>0,044</td><td>0,091</td><td>0,083</td><td>0,091</td><td>0,112</td><td>0,149</td><td>0,150</td><td>0,282</td><td>0,360</td><td>0,375</td><td>0,346</td><td>0,893</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>FLYO3</td><td>2,41</td><td>1,62</td><td>0,217</td><td>0,226</td><td>0,132</td><td>0,096</td><td>0,099</td><td>0,113</td><td>0,120</td><td>0,119</td><td>0,134</td><td>0,317</td><td>0,383</td><td>0,238</td><td>0,308</td><td>0,324</td><td>0,281</td><td>0,349</td><td>0,389</td><td>0,397</td><td>0,705</td><td>0,717</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>IMPL</td><td>5,38</td><td>1,51</td><td>0,146</td><td>0,147</td><td>0,109</td><td>0,206</td><td>0,153</td><td>0,165</td><td>0,215</td><td>0,236</td><td>0,189</td><td>0,303</td><td>0,294</td><td>0,246</td><td>0,356</td><td>0,346</td><td>0,259</td><td>0,262</td><td>0,251</td><td>0,277</td><td>-0,021</td><td>0,042</td><td>0,086</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>EFF</td><td>85,91</td><td>14,08</td><td>0,499</td><td>0,336</td><td>0,425</td><td>0,583</td><td>0,529</td><td>0,551</td><td>0,502</td><td>0,527</td><td>0,504</td><td>0,199</td><td>0,133</td><td>0,317</td><td>0,246</td><td>0,253</td><td>0,454</td><td>0,152</td><td>0,170</td><td>0,154</td><td>-0,149</td><td>-0,055</td><td>-0,034</td><td>0,286</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
ANNEXE D – Libellés des items et test du modèle de mesure

<table><thead><tr><th></th><th>λ<br>stand.</th><th>σ</th><th>t-test</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="5"><strong>Personnalisation de l'interface (PERSO) (a)</strong></td></tr><tr><td>PERSO1. Ce site web correspond à mes besoins personnels en termes de navigation</td><td>0,92</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>PERSO2. Ce site web tient compte de mes difficultés personnelles en termes de navigation.</td><td>0,77</td><td>0,078</td><td>10,66</td><td>0,000</td></tr><tr><td>PERSO3. Ce site web propose une navigation adaptée à ma situation personnelle.</td><td>0,87</td><td>0,071</td><td>13,45</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Facilité d'utilisation (USA) (a)</strong></td></tr><tr><td>USA1. Ce site web permet de trouver rapidement ce que l'on cherche.</td><td>0,95</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>USA2. Ce site web n'exige pas d'efforts particuliers pour accéder aux informations.</td><td>0,91</td><td>0,056</td><td>18,15</td><td>0,000</td></tr><tr><td>USA3. Ce site web propose une navigation facile.</td><td>0,94</td><td>0,047</td><td>20,28</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Plaisir d'utilisation (PLA) (a)</strong></td></tr><tr><td>PLA1. Je trouve ce site web agréable à utiliser.</td><td>0,97</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>PLA2. Je trouve ce site web plaisant à utiliser.</td><td>0,95</td><td>0,039</td><td>26,15</td><td>0,000</td></tr><tr><td>PLA3. Je trouve ce site web satisfaisant à utiliser.</td><td>0,95</td><td>0,037</td><td>26,47</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Intention de réutiliser (INT) (a)</strong></td></tr><tr><td>INT1. J'ai l'intention d'aller sur ce site web.</td><td>0,84</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>INT2. Je demanderai à recevoir les offres commerciales de ce site web.</td><td>0,80</td><td>0,107</td><td>8,88</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Bouche-à-oreille positif (BAO) (a)</strong></td></tr><tr><td>BAO1. J'ai l'intention de dire des choses positives à propos de cet hôtel.</td><td>0,77</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>BAO2. J'ai l'intention de recommander cet hôtel à ma famille et mes proches.</td><td>0,96</td><td>0,105</td><td>12,30</td><td>0,000</td></tr><tr><td>BAO3. J'ai l'intention de parler en bien de cet hôtel à ma famille et mes proches.</td><td>0,99</td><td>0,107</td><td>12,65</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Familiarité avec la réservation d'hôtels en ligne (FRES) (a)</strong></td></tr><tr><td>FRES1. Je suis très familier(ère) des sites de réservation d'hôtel.</td><td>0,96</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>FRES2. Par rapport au reste de la population, je m'y connais très bien en sites de réservation d'hôtel.</td><td>0,95</td><td>0,041</td><td>22,95</td><td>0,000</td></tr><tr><td>FRES3. Je consulte de nombreux sites de réservation d'hôtel.</td><td>0,94</td><td>0,043</td><td>22,70</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Familiarité avec la ville de Lyon (FLYO) (a)</strong></td></tr><tr><td>FLYO1. Je suis très familier(ère) avec la ville de Lyon.</td><td>0,93</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>FLYO2. Par rapport au reste de la population, je m'y connais très bien sur Lyon.</td><td>0,96</td><td>0,058</td><td>17,18</td><td>0,000</td></tr><tr><td>FLYO3. Je consulte de nombreuses informations sur Lyon.</td><td>0,75</td><td>0,068</td><td>10,78</td><td>0,000</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Familiarité avec la navigation en ligne (FNAV) (a)</strong></td></tr><tr><td>FNAV. Je me sens familier(ère) avec la navigation en ligne.</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Implication dans la tâche (IMPL) (b)(c)</strong></td></tr><tr><td>IMPL. Lors de l'utilisation du site web que vous avez consulté, vous étiez : Merci d'indiquer votre opinion pour chacune des combinaisons mélioratif/péjoratif ci-dessous. Pas du tout impliqué(e) / Très impliqué(e)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Auto-efficacité (EFF) (c)</strong></td></tr><tr><td>EFF. La probabilité que vous trouviez les informations que vous cherchez sur ce site web est de : Indiquez votre opinion en déplaçant le curseur (0% - 100%)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Mesures d'adéquation du modèle de mesure : Khi²/149 = 1,63 ; RMSEA = 0,068 ; TLI = 0,954 ; CFI = 0,964 ; SRMR = 0,059.

(a) Échelle à 7 échelons allant de « Pas du tout d'accord » à « Tout à fait d'accord »

(b) Différenciateur sémantique à 7 échelons

(c) Aucun résultat n'est indiqué, car l'échelle est mono-item.