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Notes de recherche

Du rythme d’usage du smartphone aux rythmes de vie : les normes temporelles informelles des pratiques d’une population étudiante

From Smartphone Uses Rhythms to Rhythms of Life: The Informal Temporal Norms of Practices of a Student Population
Alan Ouakrat
p. 301-321

Abstracts

The analysis of the temporal dimension of the uses of a smartphone student population reveals the incorporation of the connected device to the everyday life. In a certain way, the smartphone disappears while becoming trivial in users practices. This article aims to highlight the common features in the uses behavior. The practice is indeed structured around informal temporal norms characterized by a small number of popular applications used and sequential uses habits. By making visible the life rhythms of the respondents, the observation of smartphone usage rhythms underscoring its strong entanglement in the everyday life.

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Full text

1Le téléphone mobile est la technologie de l’information et de la communication (TIC) la plus répandue. En se généralisant, il ne suscite guère plus d’étonnement. Tout se passe comme si, désormais, il était pris-pour-acquis (Ling, 2012). La progression de l’équipement dans la population française a été fulgurante, passant entre 1998 et 2014, de 4 à 89 %1. Désormais connecté, le téléphone mobile s’est installé dans notre expérience de la quotidienneté. Le smartphone est un téléphone mobile évolué, programmable et interactif, équipé d’une puissance de calcul informatique, de capteurs et d’une connectivité à l’internet. Il accompagne généralement tout au long de la journée l’usager et s’avère fortement intégré à la vie quotidienne : 7 personnes sur 10 ne l’éteindraient jamais (Cnil, 2011)2. En janvier 2015, il y avait 30,4 millions de mobinautes en France, soit 55,7 % de la population française âgée de 11 ans et plus3. L’usage du web est en repli par rapport à celui des applications mobiles (Zdnet, 05/11/13)4. L’acculturation technique produit une banalisation des usages du smartphone dans la quotidienneté qui invite à s’interroger sur l’ordinaire des pratiques. En interrogeant la dimension temporelle des usages de l’objet connecté dans la vie quotidienne d’une population d’étudiants, nous visons à rendre visible les normes temporelles impersonnelles5 qui structurent nos routines.

2Avec ce terminal à portée de main qui ne nous quitte plus, nous « partageons bien une chose commune, cette connexion à un dispositif, qui nous rassemble, mais séparément » (Boullier, 2011 : 44). Qu’y a-t-il de comparable dans les manières dont les utilisateurs « habitent » leur téléphone ? Face à cette question, nous considérons qu’il n’y a pas d’appropriation exclusivement individuelle de cet objet connecté personnel, mais que l’appropriation s’inscrit dans des usages sociaux et est marquée par le rythme de la vie collective. L’accélération de la perception du temps (Rosa, 2004, 2010) entraîne la volonté de faire de plus en plus de choses dans une même unité de temps. Dans une certaine mesure, le téléphone mobile incarne cette accélération sociale du temps. Les actions réalisées sur le smartphone ont des durées généralement courtes (de quelques minutes, voire inférieures à une minute). L’égrainement de ces micro-actions tout au long de la journée interroge l’omniprésence de cet objet connecté dans la quotidienneté. À l’aide d’une application numérique de collecte automatisée de données centrées sur l’utilisateur, nous avons mené une enquête auprès d’une population étudiante. Ainsi cet article entend-il participer à enrichir une sociologie du temps (Pronovost, 1996), notamment par le recours à une méthode numérique, mais également une sociologie des usages (Jouët, 2000, 2010), dont nous rejoignons l’ambition d’inscrire les techniques dans la vie quotidienne et les pratiques culturelles des usagers. L’idée étant de comprendre les articulations qui se nouent entre la technique et le social, aussi bien à un niveau individuel que collectif, personnel que social, privé que public (Jouët, 2000 : 515).

3En questionnant l’apparente hétérogénéité des pratiques, nous montrons dans quelle mesure les rythmes d’usage des applications du smartphone matérialisent des traits communs dans les comportements et les applications utilisées par les enquêtés. D’abord, nous présentons la méthodologie et les modalités de réalisation de l’enquête empirique. Puis, nous retenons les variables de la filière et du sexe, indissociablement liées dans notre corpus, afin de distinguer les pratiques culturelles et numériques des étudiants, en nous appuyant sur 203 questionnaires complétés par les étudiants lors de notre enquête. À partir des mesures horodatées de l’application, nous quantifions le comportement d’usages de 26 étudiants. Enfin, nous analysons la dimension temporelle et routinière de l’usage du smartphone dans la vie quotidienne de cinq étudiants avec lesquels nous avons mené des entretiens qualitatifs. Ainsi la confrontation des propos des enquêtés à la représentation visuelle de leur activité enregistrée par l’application permet-elle de saisir la temporalité et la rythmicité des usages observés.

Une enquête exploratoire fondée sur une application mobile

  • 6 Pour qu’une participation soit validée, il fallait que l’utilisateur aille au bout de la procédure (...)

4Portant sur les usages du smartphone de populations étudiantes, l’enquête Practic a duré un an et demi. Après trois phases de recrutement en amphithéâtre (Caen en avril 2013, Nantes en juin 2013, Nancy en octobre 2014), nous avons organisé un jeu-concours de recrutement sur la période du 10 mars au 20 avril 2014. Ce dernier visait à faire recruter à des « parrains » (participants du jeu-concours) des « filleuls » (étudiants bénévoles) pour participer à l’enquête Practic6. Seuls les parrains ont été récompensés par l’attribution de lots (tablette, smartphone, disques durs, clés usb) en fonction du nombre de filleuls recrutés.

  • 7 La distinction entre méthodes numérique (digital) et numérisée (digitized) est présentée par F. Reb (...)
  • 8 La sonde a été développée pour être compatible avec les différentes versions du système opératif An (...)
  • 9 La « population-témoin » est composée d’universitaires (enseignants-chercheurs), actifs recrutés da (...)

5La méthodologie de l’enquête a consisté à associer un questionnaire auto-administré (méthode numérisée) à une application de collecte automatisée de données centrées sur l’utilisateur (méthode numérique) et des entretiens semi-directifs (méthode qualitative)7. Le questionnaire a permis de recueillir des informations socio-démographiques sur l’équipement et les pratiques médiatiques et culturelles. Les entretiens visaient à saisir plus finement les logiques d’usage du smartphone et les représentations des enquêtés. Enfin, l’application-sonde installée sur le smartphone des enquêtés s’inscrivait dans la continuité d’études quantitatives centrées sur l’utilisateur (user-centric) comme cela a pu être fait à partir de données de navigation web (web usage mining, Beauvisage, 2007). Les informations furent collectées du côté de l’utilisateur. Ainsi s’agissait-il de tracer son comportement en situation naturelle par le recueil automatique de données d’usages et l’enregistrement horodaté d’actions typées. L’application intervient au niveau du système d’exploitation mobile Android de Google pour enregistrer l’usage des applications8. Les données recueillies gagnent en précision ce qu’elles perdent en couverture : elles portent sur un nombre restreint d’utilisateurs et concernent une période limitée. Au total, 97 enquêtés se sont portés volontaires pour utiliser l’application, 260 questionnaires ont été complétés et 9 entretiens semi-directifs réalisés. 40 individus, qui ont à la fois laissé fonctionner l’application plus de 14 jours et répondu au questionnaire, ont été retenus pour composer deux sous-populations : l’une d’étudiants (n = 26), dite « population de référence » et l’autre d’actifs (n = 14), dite « population-témoin »9. Enfin, choisis en raison de la variété de leur comportement d’usage et contactés personnellement, cinq étudiants ont accepté de réaliser un entretien. Ainsi avons-nous pu confronter les propos de ces enquêtés à la représentation visuelle de leur activité.

6Notre méthode a permis de constater des écarts entre les usages exprimés et l’utilisation observée, un résultat qui confirme d’autres études (Boase, Ling, 2013 ; Kobayashi, Boase, 2012). Si le déclaratif peut être pertinent pour évaluer des perceptions ou des représentations, il se révèle imprécis pour saisir des durées ou des fréquences. Par exemple, des données abstraites de nature quantitative, telles le nombre d’activations de l’écran, le temps passé par jour ou le nombre d’applications présentes sur le terminal, ne sont pas directement connues de l’enquêté, elles échappent à la perception intuitive. Les approches quantitatives et qualitatives se veulent ici complémentaires, éclairant des aspects différents de notre objet. Toutefois, c’est dans une perspective qualitative que nous intégrons la précision et la richesse des données quantitatives fournies par l’application, en complément des autres données (Ormen, Thorhauge, 2015). Le questionnaire auto-administré offre une vision quantitative, basée sur du déclaratif. Ses résultats font ressortir la variable de la filière comme pertinente pour analyser les pratiques culturelles et numériques. De plus, l’usage du smartphone est saisi à travers l’enregistrement des traces d’activités horodatées des utilisateurs et les entretiens qualitatifs menés. Les comportements d’usages de 26 étudiants ayant participé au jeu-concours sont catégorisés à l’aide des données quantitatives enregistrées par l’application.

Des pratiques générationnelles du smartphone ?

  • 10 M. Prensky (2001) considère que la génération des « natifs du numérique » (digital natives) pense, (...)
  • 11 Certains discours parlent également de « génération Y » ou des « millennials » pour désigner ces po (...)

7Les populations étudiantes présentent un intérêt particulier puisqu’un certain nombre de discours d’accompagnement les ont présentées comme des « natifs du numérique » (ou digital natives, qui s’opposeraient aux « immigrants du numérique », Prensky, 200110), à savoir des individus jeunes plongés dès leur adolescence dans un contact intensif et immersif avec les tic qui seraient fortement intégrées à leur quotidien et avec lesquelles ils auraient une certaine aisance (Octobre, 2009)11. À rebours des discours de sens commun pointant une supposée homogénéité de pratiques générationnelles du numérique, nous soulignons ici la diversité des formes d’appropriation de ces technologies.

La filière, un facteur pertinent pour discriminer les pratiques culturelles et numériques

  • 12 Nous ne sommes pas en mesure d’apporter d’éléments empiriques sur la question des origines sociales (...)

8Les étudiants ne sont pas une catégorie homogène. La population étudiante recrutée n’échappe donc pas à cette caractéristique. Par ailleurs, il s’agit d’une population qui nous a été accessible en raison de nos activités d’enseignement. Déjà dans les années 60, Pierre Bourdieu et Jean-Claude Passeron (1964 : 51) soulignaient l’hétérogénéité de la catégorie « étudiants » du point de vue de la dimension temporelle : « À la différence des rythmes sociaux qui font les groupes intégrés en soumettant les activités de tous aux mêmes contraintes, le temps flottant de la vie universitaire ne rassemble les étudiants que négativement, puisque les rythmes individuels peuvent n’avoir en commun que de différer différemment des grands rythmes collectifs ». Ainsi convient-il de ne pas surestimer « la dimension socialisatrice et unitaire du milieu » car, d’après certains auteurs (Baudelot et Establet, 1981 : 107) : « L’homogénéité par les filières prime, et de loin, les hétérogénéités liées à l’origine de classe »12.

  • 13 À Caen, il s’agit d’un Institut universitaire de technologie (iut) attaché à l’université de Caen B (...)
  • 14 Au total, 19 % des questionnaires ont été remplis sur le mobile (dont 60 % pendant le jeu-concours) (...)
  • 15 Ces résultats sont issus du questionnaire auto-administré. Nous nous sommes concentré ici sur 203 q (...)

9À partir des réponses au questionnaire, nous analysons la diversité des comportements culturels en fonction des filières d’études. Cette comparaison peut être réalisée dans la mesure où les sciences de l’information et de la communication sont particulièrement représentées à Caen et Nantes, et les sciences informatiques et les ingénieurs à Nancy et pendant le jeu-concours13. Toutes vagues confondues (Caen, Nantes, Nancy, jeu-concours), 203 questionnaires ont été correctement complétés par des étudiants dont 32 % viennent du jeu-concours, 28 % de Nantes, 25 % de Nancy et 14 % de Caen14. Dans notre étude, le sexe est indissociable de la filière d’études : la filière information-communication étant à 73 % composée de femmes contre seulement 14 % de femmes en informatique15. À Caen, près de 80 % de femmes, 72 % à Nantes, mais seulement 40 % pendant le jeu-concours et 12 % à Nancy ! En termes d’âge, la plupart ont entre 17 et 25 ans, avec des étudiants qui ont entre 17 et 20 ans à Caen et plutôt 21 à 25 ans à Nantes et à Nancy. Le jeu-concours a attiré des profils plus variés. D’après les réponses au questionnaire, 88 % des enquêtés ont un smartphone, 20 % ont une tablette et 7 % une liseuse. La proportion d’hommes qui possède une tablette est deux fois supérieure à celle des femmes (respectivement, 30 % contre 15 %).

  • 16 Il y a plus de gros lecteurs, ayant lu entre 10 et 19 livres, chez les étudiants en information-com (...)
  • 17 Les étudiants en informatique déclarent passer moins de temps sur les plates-formes vidéo et la tél (...)
  • 18 Plus d’un tiers des étudiants en informatique dit n’être allé à aucun concert l’an passé, ni au mus (...)
  • 19 Rares sont les étudiants à ne pas être allés au cinéma l’an dernier. En revanche, l’intensité de le (...)

10Le questionnaire permet de connaître les pratiques qui échappent à l’observation de l’application. En effet, cantonnée au smartphone, l’application ne permet pas de situer le comportement culturel des enquêtés, ni la manière dont ils sont équipés. C’est la raison pour laquelle le questionnaire sonde ces aspects, complémentaires à la pratique du smartphone qui est lui-même souvent le prolongement de pratiques culturelles existantes sous de nouvelles formes. Nous proposons à présent une analyse de ces pratiques culturelles en fonction de la filière d’études et donc, dans une large mesure, du genre des enquêtés. En sciences de l’information et de la communication, nous retrouvons plus de gros lecteurs de livres et de presse papier (journaux et magazines), et de plus gros consommateurs d’actualité en ligne, que chez les étudiants en informatique16. Par ailleurs, si les étudiants en information-communication passent plus de temps sur les plates-formes vidéo, ils jouent en revanche moins souvent aux jeux vidéo que ceux des filières informatiques17. En matière de pratiques culturelles de sortie, les étudiants en communication devancent les étudiants en informatique : ils se rendent plus souvent au concert, au musée et au théâtre18. Le cinéma apparaît être la pratique culturelle de sortie la plus partagée, bien que moins intensivement pratiquée chez les étudiants en informatique19. Nous sommes donc face à deux univers culturels fortement différenciés, selon le genre et la filière d’études. Ces résultats réfutent l’idée d’un comportement culturel homogène au sein d’une génération puisqu’ils varient en fonction de la filière et du genre. En nous appuyant désormais sur les données issues de l’application mobile, nous proposons une comparaison des comportements d’usages du smartphone d’une population de 26 étudiants et de 14 actifs.

Rendre comparables les usages du smartphone : catégoriser l’intensité des comportements d’usages

  • 20 1 h 48 minutes par jour est le temps moyen d’usage des 26 étudiants. En revanche, pour la populatio (...)
  • 21 Les pourcentages sont présentés uniquement pour donner des indications sur la distribution de la po (...)
  • 22 Par comparaison au sein de notre population d’actifs, 43 % (6 individus) utilisent leur smartphone (...)

11En moyenne, les 26 étudiants ont activé 85 fois par jour l’écran de leur smartphone pour une durée proche de 2 heures par jour20. Pour affiner ce résultat, nous avons catégorisé les usagers en fonction de seuils d’usage. Ainsi s’agissait-il de vérifier l’existence d’une relation proportionnelle entre le nombre moyen d’activations de l’écran et la durée moyenne passée par jour sur le smartphone. Au sein de la population étudiante de référence, nous retrouvons davantage de « gros utilisateurs » (ceux qui ont les durées d’utilisation moyenne par jour les plus longues) que dans la population active « témoin ». 46 % de la population étudiante (12 individus21) utilisent le smartphone en moyenne entre 1 et 2 heures par jour. Près d’un tiers de la population étudiante l’utilise plus de 2 heures par jour (31 % ; 8 individus), alors que seuls 23 % (6 individus) l’utilisent moins d’une heure par jour22. Nous avons classé les usages en trois seuils d’intensité : les « intensifs » qui utilisent leur smartphone plus de deux heures et l’activent plus de 100 fois par jour, les « modérés » qui l’utilisent entre 1 et 2 heures par jour pour 50 à 100 activations de l’écran et les « faibles » qui l’utilisent moins de 1 heure et activent l’écran moins de 50 fois par jour (figure 1). Précisons que cette typologie quantitative ne se veut en aucun cas normative.

Figure 1. Distribution de la population étudiante par seuils d’usage (n = 26).

Figure 1. Distribution de la population étudiante par seuils d’usage (n = 26).

12Les catégories permettent de situer les comportements d’usages des enquêtés. De façon agrégée, elles concentrent la plupart des individus de notre population étudiante, bien que plus d’un tiers des étudiants (37 %) apparait être « hors-catégorie », au sens où l’usage ne s’intègre pas à la typologie proposée, soit parce que leurs usages sont longs et concentrés, soit parce qu’ils sont plus courts mais fréquents. Nos catégories s’avèrent donc trop hermétiques, débordées par les comportements des usagers. Le nombre d’activations de l’écran par jour n’est pas strictement lié à la durée d’usage. Il semble plutôt répondre à des facteurs situationnels et psychologiques, tels le contexte ou l’état d’esprit du moment dans lequel a été réalisé l’usage, la logique des situations (Figeac, 2007 ; Veyrat et al., 2007).

Un objet connecté intégré aux routines corporelles

Des rythmes d’usages du smartphone aux rythmes de vie des enquêtés

13Les temporalités, et à travers elles les rythmes de vie, peuvent être considérées comme des instruments d’intelligibilité des phénomènes humains, une approche « temporaliste » encore très peu suivie en sic » (Domenget, 2014 : 90). Le rythme permet d’appréhender « les manières avec lesquelles les usagers réussissent à articuler les différentes temporalités discordantes et oscillatoires de leurs activités » (ibid. : 95). Les entretiens révèlent des attitudes contrastées des enquêtés vis-à-vis du smartphone dans la vie quotidienne. Ils s’avèrent essentiels pour interpréter les traces d’activités, en dévoilant, dans une certaine mesure, les règles implicites de conduite que se fixent les utilisateurs dans l’usage du smartphone. Généralement, on peut distinguer un usage au fil de la journée, souvent à l’extérieur du domicile (lieu d’études ou de travail, transports en commun) d’un usage à domicile (premiers et derniers réflexes, usages nocturnes).

  • 23 Ces entretiens ont été réalisés entre le 24 février et le 23 juillet 2014.

14Cinq étudiants âgés de 18 à 25 ans ont été sélectionnés pour une analyse plus approfondie de leurs usages. Nous avons réalisé un entretien avec chacun23. Parmi eux, une femme âgée de 18 ans (Cécile) et quatre hommes : Cédric, 18 ans ; Christophe, 19 ans ; puis Nicolas et Éric, 25 ans (voir annexe). Les comportements d’usage du smartphone des cinq enquêtés sont relativement dispersés : un « faible » utilisateur (Nicolas, 33 minutes par jour), deux utilisateurs « modérés » (Cécile, 1 h 37, et Éric, 1 h 48), et deux hors-catégories avec des usages plutôt longs et concentrés (Cédric, 1 h 48, et Christophe, 2 h 47). Le smartphone accompagne nos enquêtés tout au long de la journée, ce dont témoigne un égrainement des usages particulièrement visible sur nos représentations graphiques. C’est notamment le cas pour Éric.

Figure 2. Éric, du rythme d’usage du smartphone au rythme de vie.

Figure 2. Éric, du rythme d’usage du smartphone au rythme de vie.

15Nos enquêtés ont globalement des rythmicités d’usage du smartphone qui permettent de saisir leur rythme de vie. Ils se lèvent tous relativement tôt le matin et à des horaires plutôt réguliers (entre 6 et 7 heures pour Cédric, 6 h 30 et 7 h 30 pour Éric, autour de 7 heures pour Christophe et Cécile, 7 h 30 pour Nicolas). Nous pouvons donc distinguer la tranche horaire 6 h-7 h 30, horaires auxquels se lèvent la plupart du temps nos enquêtés. Cela correspond au premier usage de leur smartphone dans la journée. Les premiers réflexes d’usage du smartphone apparaissent particulièrement révélateurs de l’attachement à l’objet connecté. D’après Fabienne Martin-Juchat et Julien Pierre (2013), avant le petit-déjeuner serait le « temps de connectivité le plus fort de la journée », puisque les étudiants « utilisent leur téléphone comme réveille-matin et accèdent ainsi, depuis leur lit, aux notifications de messages qu’ils commencent à consulter avant de prendre le petit-déjeuner ». Les enquêtés se lèvent en vérifiant la présence de notification, voire l’actualité sur les réseaux sociaux. Dès le matin, certains réactivent leur connexion à l’internet, lisent des notifications et parfois témoignent de leur présence, voire de leur disponibilité. Pour autant, pour les jeunes, l’action de se connecter n’est pas considérée comme une activité en tant que telle (Humphreys et al., 2013). Dès les premières minutes de la journée, l’usage du smartphone est donc perçu comme machinal :

« Allumer l’écran pour voir s’il n’y a pas de notification qui précise qu’il y a eu un sms, un appel, un mail ou quelque chose. Généralement, dès le réveil je l’allume une fois pour voir s’il y a eu quelque chose et puis après je me lève et je fais autre chose » (Éric).

« Lorsque je me lève, je le déverrouille, je regarde si j’ai des messages. En général, j’en ai un. Je le lis, je réponds, je me lève. Souvent je vais faire un tour sur Facebook quand je me réveille » (Cécile).

  • 24 L’application Horloge est ici mise en avant pour illustrer l’intrication des rythmes de vie et d’us (...)

Figure 3. Usages de l’application Horloge par les cinq enquêtés24.

Figure 3. Usages de l’application Horloge par les cinq enquêtés24.

16Le week-end, les horaires de lever sont plus tardifs et les usages nocturnes plus fréquents. Cédric et Christophe ont des usages nocturnes peu développés car ils se lèvent plus tôt. Ils arrêtent d’utiliser leur smartphone avant minuit ou une heure du matin. En revanche, Nicolas et Éric ont des usages qui s’étendent jusqu’à tard dans la nuit (entre 1 h 30 et 2 heures pour Nicolas, voire 3 heures pour Éric). En soirée, les usages d’un terminal (le smartphone) ou d’un autre (la tablette, l’ordinateur) sont déterminés par la proximité et la disponibilité immédiate de ce terminal, un résultat qui fait écho à d’autres travaux (Ormen, Thorhauge, 2015 : 13). Durant la nuit, le smartphone est souvent à proximité directe des enquêtés, à portée de main. Les utilisateurs les plus intensifs le gardent près d’eux pour regarder si « des trucs ont bougé » (Éric), au cas où ils se réveilleraient dans la nuit... Nous avons demandé aux utilisateurs de faire le récit des derniers réflexes qu’ils ont dans l’usage du smartphone. Ils apparaissent généralement liés au fait d’aller se coucher. À bien des égards, les dernières activités réalisées sur le smartphone s’apparentent à une routine incorporée, comme l’action de se brosser les dents. Même si elles peuvent être effectuées de façon machinale voire automatisée, ces routines sont plus ou moins consciencieusement organisées dans le déroulement d’actions successives, ce dont témoigne Nicolas : « Je le recharge une seule fois par jour, presque chaque nuit. Je le laisse sur ma table. Toutes les nuits, je nettoie les notifications, je désactive la connexion internet, je le branche au chargeur, je m’assure que le réveil est bien réglé » (Nicolas).

17L’usage du smartphone apparaît donc bien être un indicateur des rythmes de vie de l’enquêté, ce qui est confirmé par les entretiens. Bien que les pratiques des étudiants n’apparaissent pas strictement synchronisées, des tranches horaires peuvent cependant permettre de saisir une certaine rythmicité des usages à un niveau individuel et collectif. Les raisons pour lesquelles les gens font ce qu’ils font nous échappent encore ici. Pour mieux comprendre ces horaires, Nous nous nous pencherons à présent sur le contenu des activités réalisées sur le smartphone, c’est-à-dire les applications utilisées.

La concentration de l’attention des enquêtés sur un petit nombre d’applications

  • 25 L’utilisateur qui a le moins d’applications sur son téléphone en a 45 dans notre population étudian (...)
  • 26 Les applications natives sont imposées soit par l’opérateur (les moins présentes), soit par le cons (...)

18Les applications les plus communément installées au sein de la population des 26 étudiants sont, de façon très significative, celles liées au système d’exploitation mobile Android de Google et aux téléphones des utilisateurs, apparaissent ensuite les réseaux sociaux (en particulier, Facebook et Twitter) puis les applications dédiées à la communication (messagerie instantanée avec Whatsapp ou voipvoice on internet protocol – avec Skype). Au sein de notre population de référence, les étudiants ont, en moyenne, 84 applications sur leur smartphone25. Cependant, un grand nombre sont déjà installées lors de l’acquisition du téléphone. Il convient donc de distinguer les applications dites natives (présentes depuis l’origine)26 de celles installées par l’utilisateur. En moyenne, les cinq enquêtés ont plus d’applications installées nativement que personnellement (54 %). Nicolas est celui qui a le plus d’applications installées (147 dont 102 installées personnellement), devant Christophe (107), Éric (90), Cédric (66) et Cécile (50). Cependant, Nicolas est aussi celui qui en utilise le moins, qui a les durées d’utilisation les plus faibles et le téléphone le plus ancien de notre échantillon.

Figure 4. Classement par popularité des applications utilisées par la population étudiante (n = 26).

Figure 4. Classement par popularité des applications utilisées par la population étudiante (n = 26).
  • 27 Ce phénomène est accentué par le fait que plusieurs applications peuvent renvoyer à la même entrepr (...)

19Si l’on s’intéresse à présent à l’usage individuel des applications, on remarque généralement que l’attention est inégalement concentrée sur quelques applications utilisées très régulièrement : un petit nombre d’applications recueille l’essentiel de l’attention27. L’écran d’accueil ou home est à la fois un point de passage obligé et pivot dans la conduite des activités sur le smartphone : on y repasse toujours entre deux applications. L’accueil est donc affiché très souvent (voir aussi Bayer, Campbell, 2012 : 2084). Les activités de divertissement sont incontestablement les plus courantes chez les étudiants consistant essentiellement en des jeux et des conversations médiatisées (Martin-Juchat, Pierre, 2013).

Figure 5. Nicolas, usage moyen par application et par jour.

Figure 5. Nicolas, usage moyen par application et par jour.
  • 28 Chrome, sms/mms et Appeler figurent parmi les trois applications utilisées les plus longuement et f (...)

20L’utilisation de Cécile est marquée par la dominance des pratiques communicationnelles28, tandis que, pour les quatre garçons, l’activité sur le smartphone s’organise davantage autour du divertissement, essentiellement des jeux, puis des réseaux sociaux. Nicolas se distingue par son profil de musicien amateur. Moins intensifs, ses usages apparaissent plus diversifiés allant de l’écoute musicale en streaming (Spotify, Youtube) à la pratique musicale (Mobile Metronome Pro) en passant par les réseaux sociaux (Twitter), la messagerie instantanée (Whatsapp) et la recherche de nouvelles applications (Google Play Store) (voir figure 5). Chez Cédric, les usages sont plus concentrés sur un petit nombre d’applications, en particulier les sms (Textra), la navigation internet (Chrome), les jeux (Plants Vs Zombies, Cytus, Deemo, FlappyBird, Cut the Rope Free) et le divertissement (vdm Officiel, Se Coucher Moins Bête) (voir figure 6). Chez Christophe, les principaux usages se répartissent entre la communication interpersonnelle, les réseaux sociaux et les jeux. L’usage du smartphone d’Éric est marqué par une dominance des jeux et des réseaux sociaux.

Figure 6. Cédric, usage moyen par application et par jour.

Figure 6. Cédric, usage moyen par application et par jour.

21Le temps passé n’est pas lié à la régularité de l’usage. Certaines applications peuvent avoir des durées d’usage importantes et pourtant avoir été utilisées ponctuellement, c’est en particulier le cas pour les jeux. À l’inverse, les réseaux sociaux font apparaître des usages plus récurrents mais aussi plus courts. On ne peut cependant pas se contenter de l’observation des durées d’usages pour déterminer ce qui est le plus important pour l’enquêté. Il faut encore mener des entretiens pour comprendre le sens que les acteurs donnent à leurs pratiques, ceci afin de mettre en évidence « les systèmes de valeurs et les repères normatifs à partir desquels ils s’orientent ou se déterminent » (Blanchet, Gotman, 1992 : 23).

Des routines d’usage séquencées

22Le smartphone accompagne tous les instants de la quotidienneté, son usage revêt un caractère éminemment collectif et social. L’observation d’un découpage quantitatif du temps ne recouvre que dans une certaine mesure le temps qualitatif vécu par les enquêtés. Au fil de l’usage, certaines routines se mettent en place. Elles se matérialisent sous la forme de séquences d’usages observables, décrivant des motifs temporels propices à la représentation visuelle. Rejoignant la proposition de Jacob Ormen et Anne Mette Thorhauge (2015), nous avons approfondi les perspectives temporelles des enquêtés lors d’entretiens en les confrontant à la représentation de leur traces d’activités.

« On va dire tous les matins, dans l’ordre, Facebook, Instagram et les Simpsons. Dès que le réveil a sonné, je lance un petit peu, histoire de me réveiller. Facebook et Twitter j’y suis tout le temps, Souvent moi, je vais regarder le matin quand je me lève, à la pause vers 10 h, après la pause du midi et quand je rentre. Quand je rentre chez moi, c’est souvent sur l’ordinateur. Sur le smartphone, c’est quand je regarde le soir [ou] en mobilité » (Christophe).

Figure 7. Christophe, des séquences d’usages observables.

Figure 7. Christophe, des séquences d’usages observables.

23Ainsi les séquences d’usage apparaissent-elles particulièrement séquencées. Les temps de transport, les périodes d’attente et les interstices de la journée de travail sont aussi propices aux usages du smartphone. C’est ce qu’indique Éric, en stage en tant que développeur informatique dans une entreprise de services numériques (esn) au moment de l’entretien, qui pratique beaucoup le jeu sur mobile, notamment à la pause de midi et vers 16 h 30 :

« Je joue généralement pendant les transports en commun et les périodes d’attente. J’ai tendance à arriver en avance. Du coup, je me pose à un endroit et en attendant, je joue un peu. Les jeux c’est assez quotidien vu que je prends régulièrement le bus, généralement pour faire le trajet, ça me permet de patienter. Mon trajet de bus dure une vingtaine de minutes pour aller de chez moi à mon lieu de travail. Cela m’arrive aussi de ne pas utiliser totalement la plage horaire de 2 heures pour manger et de jouer à ce moment-là 10 à 15 min » (Éric).

24Le jeu ne s’arrête pas au mobile puisqu’Éric joue à des jeux de rôle et aux cartes Magic pendant son temps libre. Bien qu’il en ait des usages récurrents, les applications de jeux semblent avoir une durée de vie limitée dans ses usages : « Il y a pas mal de jeux pour faire passer le temps. Il y a vraiment cet effet-là. Moi, les jeux, je les utilise quand c’est des moments en creux. [Quand j’y joue], je ne vois pas forcément le temps passer » (Éric).

Figure 8. Éric, des jeux variés mais à la durée de vie limitée.

Figure 8. Éric, des jeux variés mais à la durée de vie limitée.
  • 29 Éric a utilisé l’application Facebook 972 fois pour une durée totale de 24 h 22 min, entre le lundi (...)

25L’application la plus utilisée sur son mobile par Eric est toutefois Facebook qu’il pratique intensivement, tout au long de la journée, de l’éveil au couché. Sa moyenne d’utilisation est ainsi supérieure à 20 fois par jour29. Au fil de la journée, cet usage n’apparaît pas figé, du fait de sa forte récurrence. Il peut être déplacé et reporté à différents moments jugés plus propices.

  • 30 L’intensité d’usage est ici entendue comme le nombre d’activations de l’écran et le temps moyen pas (...)

26Les attitudes face à l’objet technique connecté sont contrastées dans les propos de nos enquêtés et se traduisent, généralement, par une plus ou moins grande intensité d’usage30. L’usage, bien que divers dans sa durée et sa fréquence, est relativement concentré autour d’un petit nombre d’applications. Il convient cependant de ne pas réduire l’appréciation au temps passé. D’une manière générale, la présence continue du smartphone dans la vie quotidienne – du lever au coucher (et parfois même pendant la nuit) – transformant cet objet connecté en indicateur des rythmes de vie, atteste de son fort ancrage dans la vie quotidienne de ses utilisateurs.

Conclusion

27Est au cœur de notre article la dimension temporelle des usages du smartphone d’une population étudiante. Nous avons mené une enquête pour comprendre la place prise par l’objet connecté dans la quotidienneté. En nous appuyant sur une application destinée à enregistrer de façon horodatée l’activité de l’usager, et en particulier l’usage des applications, nous avons constaté une certaine rythmicité des pratiques relativement indépendante de l’intensité d’usage. Nos observations montrent que l’usage du smartphone n’a pas lieu uniquement de façon arbitraire à n’importe quel moment de la journée. Au contraire, certains moments-clés de l’usage se distinguent comme le réveil, les transports, les pauses de la journée ou des usages en soirée, voire nocturnes. La semaine et le week-end ne sont pas marqués par les mêmes rythmes d’usages. L’intrication du smartphone à la vie quotidienne est si forte que nous pouvons déduire le rythme de vie de l’enquêté à partir de son rythme d’usage. De plus, la présence continue du terminal dans la vie quotidienne des enquêtés contribue à le naturaliser, sans susciter d’interrogation particulière sur le rôle qu’il joue ou la place qu’il prend. Ainsi les entretiens qualitatifs ont-ils montré une faible réflexivité par rapport à ces usages quotidiens, banalisés et peu explicités. Par ailleurs, loin de formuler un discours unanimement positiviste sur les qualités du smartphone dans la vie quotidienne et ses avantages pratiques, nos enquêtés ont plutôt souligné les contraintes qui pèsent sur l’usage et les conditions d’appropriation du smartphone telles la taille de l’écran, la durée de vie de la batterie, l’ancienneté des terminaux, la mémoire disponible ou encore la couverture réseau.

  • 31 À cet égard, les méthodes déclaratives sont plus appropriées pour situer les usages, qu’elles procè (...)

28Notre dispositif d’observation souffre de plusieurs limites. En particulier, le faible nombre de participants et la durée limitée d’observation cantonnent nos observations à une vision nécessairement restreinte des usages. Il reste à systématiser et étendre ces observations pour en établir la valeur statistique sur une population représentative voire enquêter auprès d’autres populations. Surtout, le contexte social ou spatial de l’action est absent de nos observations fondées sur les traces numériques horodatées et ne peut être déduit qu’a posteriori (connexion récurrente à un réseau wifi par exemple lié à un lieu-moment comme le début ou la fin de journée pour une connexion à domicile)31. Un autre défi posé à l’observation des pratiques par une application, telle que nous avons pu la mener, est sa capacité à distinguer une action intentionnelle émanant de l’individu d’un usage suscité, déclenché par une notification.

29Les manières de s’approprier le smartphone diffèrent d’un utilisateur à l’autre, d’un terminal à l’autre. Pour autant, cela ne signifie pas qu’il n’y ait rien de commun dans les pratiques des utilisateurs. En effet, il existe des constantes et des régularités dans l’usage. Des routines incorporées liées à des moments spécifiques de la journée agissent comme des rendez-vous informels entre l’usager et son terminal : de la prise en main au réveil jusqu’au branchement la nuit pour le recharger ou le réglage de l’alarme pour le lendemain matin avant d’aller se coucher. Ces moments spécifiques d’usage sont associés à des routines séquencées conduisant à des actions et des vérifications consécutives. Les premiers et les derniers réflexes ainsi que les usages nocturnes semblent donc être particulièrement symptomatiques de l’attachement à l’objet connecté.

30La rapidité avec laquelle est effectuée l’action – on s’y engage avant d’en prendre totalement conscience – et son caractère fortement répété (d’un jour à l’autre, tout au long de la journée, associé à des moments particuliers) incarnent une accélération et une intensification du rapport au temps par la réalisation d’un grand nombre de micro-actions. Nous faisons l’hypothèse que ces utilisations peuvent empêcher une mise à distance réflexive des pratiques. Par conséquent, et dans la mesure où la plupart de ces (micro-)actions habituelles semblent se réaliser de façon infra-consciente, cela invite à prendre en compte ce que le smartphone fait faire à l’enquêté. Cette perspective implique de récuser l’idée de neutralité de la technique (Ellul, 1988 ; Jarrige, 2014). Sans déterminer le contenu des usages, le smartphone participe à construire des normes temporelles sur le mode de l’urgence où des sollicitations s’imposent, dans une certaine mesure, à l’usager. Ce dernier peut résister à ces normes, ne pas réagir aux alertes en temps réel, voire différer sa réaction, mais c’est souvent au prix d’un effort contre-intuitif sur lui-même. En ce sens, notre article souhaite participer au développement d’une réflexion critique sur les normes temporelles induites par l’usage du smartphone et plus largement de l’internet. Dans quelle mesure des normes temporelles structurent-elles l’usage du smartphone et sont-elles partagées par les utilisateurs ? Quelles sont les capacités de résistance des usagers face à ces injonctions de la technique à accélérer ? Enfin, quel contrôle l’usager peut-il exercer sur ses actions-réflexes incorporées dans son usage de la technique et effectuées de façon automatisée ? Une piste de recherche consisterait peut-être, pour éclairer ces questions, à articuler les perspectives de travaux en psychologie cognitive et en sociologie (Bayer, Campbell, 2012 ; Best, Tozer, 2013 ; LaRose, 2010 ; Bayer et al., 2015 ; Campbell et al., 2014) pour comprendre la manière dont ces habitudes d’usages automatisées participent à la « fabrique du social » (Jouët, 2011 : 56 ; Lahire, 2013 : 11 ; Ling, 2012).

31Le smartphone participe et accompagne l’accélération du rapport aux temps dans la vie quotidienne, qu’il matérialise et, dans une certaine mesure, incarne. L’essor des objets connectés, miniaturisés et portatifs ne signifie pas nécessairement que les individus leur accorderont une place toujours plus grande dans leur quotidienneté. Comme l’illustre la controverse autour des Google Glass, des limites collectives peuvent aussi être posées à la présence et à la connexion à ces technologies en tout lieu et à tout instant. Le récent essor des objets connectés ouvre la perspective d’études associant les méthodes numériques et qualitatives pour comprendre la place prise par ces objets techniques dans notre quotidienneté et nos rapports aux temps.

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Bibliography

Baudelot C., Establet R., Benoliel R., Cukrowicz H., 1981, Les Étudiants, l’emploi, la crise, Paris, F. Maspero.

Bayer, J. B., Campbell S. W., 2012, « Texting while Driving on Automatic: Considering the Frequency-Independent Side of Habit », Computers in Human Behavior, 28, pp. 2083-2090.

Beauvisage T., 2007, « Mesurer l’activité sur ordinateur. Enjeux et méthodes », Réseaux, 145-146, pp. 45-80.

Bigot R., Croutte P., 2014, La Diffusion des technologies de l’information et de la communication dans la société française (2014), Paris, Centre de recherche pour l’étude et l’observation des conditions de vie. Accès : http://www.credoc.fr/pdf/Rapp/R317.pdf. Consulté le 04/06/15.

Blanchet A., Gotman A., 1992, L’Enquête ses méthodes. L’’entretien, Paris, Nathan.

Boase J., Ling R, 2013, « Measuring Mobile Phone Use: SelfReport Versus Log Data » Journal of ComputerMediated Communication, 18, vol. 4, pp. 508-519.

Bourdieu P., Passeron J.-C., 1964, Les Héritiers. Les étudiants et la culture, Paris, Éd. de Minuit.

Boullier D., 2011, « “Habitèle” virtuelle », Urbanisme, 376, pp. 42-44.

Boyd D., Crawford K., 2011, « Six Provocations for Big Data », Oxford Internet Institute’s Conference, 21 sept. Accès: http://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID1926431_code1210838.pdf?abstractid=1926431&mirid=1. Consulté le04/06/15 .

Campbell S. W., R. Ling, Bayer J. B., 2014, « The Structural Transformation of Mobile Communication. Implications for Self and Society », pp. 176-188, in: Oliver M. B., Raney A., eds, Media and social life, New York, Routledge.

Cnil, 2011, Smartphones et vie privée, Paris, Commission nationale de l’informatique et des libertés. Accès : http://www.cnil.fr/fileadmin/documents/La_CNIL/publications/DEIP/CNIL-Etude-SMARTPHONES-2011.pdf. Consulté le 04/06/15.

Crary J., 2013, 24/7. Le Capitalisme à l’assaut du sommeil, trad. de l’anglais par G. Chamayou, Paris, Éd. La Découverte, 2014.

Domenget J.-C., 2014, « Formes de déconnexion volontaire et temporalités de Twitter », Réseaux, 186, vol. 4, p. 77-103.

Figeac J., 2007, « La configuration des logiques d’information selon la logique des situations », Réseaux, 143, pp. 17-44.

Grossin W., 1974, Les Temps de la vie quotidienne, Paris, Mouton.

Humphreys L., Von Pape T., Karnowski V., 2013, « Evolving Mobile Media: Uses and Conceptualizations of the Mobile Internet », Journal of Computer Mediated Communication, 3, vol. 18, pp. 491-507.

Jarrige F., 2014, Technocritiques. Du refus des machines à la contestation des technosciences, Paris, Éd. La Découverte.

Jouët J., 2000, « Retour critique sur la sociologie des usages », Réseaux, 100, vol. 18, pp. 487-521.

— 2011, « Des usages de la télématique aux Internet Studies », Chapitre 1, pp. 45-90, in Denoüel J., Granjon F., dirs, Communiquer à l’ère du numérique. Regards croisés sur la sociologie des usages, Paris, Presses des Mines.

Kobayashi T., Boase J., 2012, “No Such Effect? The Implications of Measurement Error in Self-Report Measures of Mobile Communication Use », Communication Methods and Measures, 6 vol. 2, pp. 126-143

Lefebvre H., 1958, Critique de la vie quotidienne, Paris, Éd. L’Arche, vol. 1.

Ling R., 2012, Taken for grantedness. The embedding of mobile communication into society, Cambridge, mit Press.

Martin C., 2003, « Francis Jauréguiberry, Les Branchés du portable. Sociologie des usages », Questions de communication, 4, pp. 458-459.

Martin-Juchat F., Pierre J., 2013, « Usages affectifs des Tics par la jeune génération. Le numérique pour tromper l’ennui au travail », pp. 223-234, in : Parrini-Alemano S., dir., Communications organisationnelles et management en contexte numérique généralisé. Actes du colloque international. Accès : http://www.brunoasdourian.fr/actes-colloque-org-co-2013.pdf. Consulté le 04/06/15.

Mobile Marketing Association France, 2015, Le Baromètre trimestriel du Marketing Mobile en France, 9e éd., janv.

Octobre S., 2009, « Pratiques culturelles chez les jeunes et institutions de transmissions : un choc des cultures ? », Culture prospective, 1, vol. 1.

Ormen J., Thorhauge A. M., 2015, « Smartphone Log Data in a Qualitative Perspective », Mobile Media & Communication, 1-17.

Oulasvirta A., Rattenbury T., Ma L., Raita E., 2012, « Habits Make Smartphone Use More Pervasive », Personal Ubiquitous Computing, 16, pp. 105-114.

Prensky M., 2001, Digital natives, digital immigrants, On the Horizon, 5, vol. 9. Accès : http://www.marcprensky.com/writing/Prensky%20-%20Digital%20Natives,%20Digital%20Immigrants%20-%20Part1.pdf. Consulté le 04/06/15.

Pronovost G., 1989, Sociologie du temps, Bruxelles, De Boeck, 1996.

Rebillard F., 2011, « L’étude des médias est-elle soluble dans l’informatique et la physique ? À propos du recours aux digital methods dans l’analyse de l’information en ligne », Questions de communication, 20, pp. 353-376. Accès : http ://questionsdecommunication.revues.org/2148. Consulté le 04/06/15.

Rosa H., 2004, Accélération, une critique sociale du temps, trad. de l’allemand par D. Renault, Paris, Éd. La Découverte, 2010.

— 2010, Aliénation et accélération. Vers une théorie critique de la modernité tardive, trad. de l’anglais par T. Chaumont, Paris, Éd. La Découverte, 2012.

Veyrat N., Blanco E., Trompette P., 2007, « L’objet incorporé et la logique des situations. Les lunettes au fil de l’histoire et au gré des usages », Revue d’anthropologie des connaissances, 1, vol. 1, pp. 59-83.

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Annex

Tableau de synthèse du profil des enquêtés à partir des réponses aux questionnaires et des données enregistrées par l’application32

Tableau de synthèse du profil des enquêtés à partir des réponses aux questionnaires et des données enregistrées par l’application32
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Notes

1 Cet article s’appuie sur les résultats de l’enquête « Pratiques culturelles et usages de l’informatique connectée » (Practic) menée lors d’un contrat post-doctoral, de janvier 2013 à août 2014, à l’Institut national de la recherche en informatique et en automatique (Inria). L’équipe du projet était alors composée de Vassili Rivron (maître de conférences en sciences de l’information et de la communication, en détachement à l’Inria), Simon Charneau et Mohammad Irfan-Khan (jeunes ingénieurs, Inria), Isabelle Chrisment (professeure en informatique, Inria) et nous-même.

2 Réalisée début novembre 2011 à la demande de la Cnil, l’enquête de l’institut Médiamétrie a eu lieu auprès de 2 315 utilisateurs français de smartphones de 15 ans et plus.

3 Les mobinautes représentent les usagers de l’internet mobile au cours du mois précédent l’enquête (Mobile Marketing Association France, 2015). Les chiffres du Centre de recherche pour l’étude et l’observation des conditions de vie (Crédoc – Bigot, Croutte, 2014) concernent directement le taux d’équipement en smartphone de la population française, ils sont par conséquent inférieurs et s’élèvent à 46 % de la population française.

4 Accès : http://www.zdnet.fr/actualites/france-l-usage-du-web-poursuit-son-repli-au-profit-des-applications-mobiles39795313.htm. Consulté le 04/06/15.

5 Certaines situations sociales peuvent agir comme des prescriptions informelles, au sens où elles ne contraignent pas formellement mais incitent à, c’est en ce sens que nous utilisons l’expression normes temporelles informelles. Dans cette perspective, nous souhaitons contribuer à rendre saisissables « les trames souvent invisibles des transformations à l’œuvre dans la fabrique du social » (Jouët, 2011 : 56).

6 Pour qu’une participation soit validée, il fallait que l’utilisateur aille au bout de la procédure d’installation et complète le questionnaire.

7 La distinction entre méthodes numérique (digital) et numérisée (digitized) est présentée par F. Rebillard (2011). Les mesures réalisées par l’application Apisense consistaient en l’horodatage de l’activation de l’écran, des sms reçus et envoyés, des applications au premier plan, le niveau de la batterie, la détection et la performance réseau, parallèlement à des mesures statiques telles le type d’appareil utilisé, l’opérateur, la version Android et la liste des applications présentes sur le téléphone.

8 La sonde a été développée pour être compatible avec les différentes versions du système opératif Android. La part de marché de ce dernier est estimée à 63 % en janvier 2015, devant ios (2  %), Windows (9 %), Blackberry (2 %), Symbian (2 %), autres (3 %) (Mobile Marketing Association France, 2015).

9 La « population-témoin » est composée d’universitaires (enseignants-chercheurs), actifs recrutés dans notre réseau d’interconnaissance et de volontaires curieux du dispositif. Ils ont été triés par âge et profession.

10 M. Prensky (2001) considère que la génération des « natifs du numérique » (digital natives) pense, agit et connaît différemment, à tel point qu’on pourrait parler d’un écart culturel entre les « autochtones » et les « immigrants ».

11 Certains discours parlent également de « génération Y » ou des « millennials » pour désigner ces populations « nées avec » l’existence des terminaux numériques connectés.

12 Nous ne sommes pas en mesure d’apporter d’éléments empiriques sur la question des origines sociales liés au comportement d’usage du smartphone et à l’utilisation de ses applications, ceci en raison de la faible valeur statistique de notre corpus (moins de 100 individus, recrutement non aléatoire dans la population étudiante).

13 À Caen, il s’agit d’un Institut universitaire de technologie (iut) attaché à l’université de Caen Basse-Normandie. À Nantes, il s’agit d’une école privée (SciencesCom, Audencia Group). Télécom Nancy est une école d’ingénieurs en sciences informatiques attachée à une université publique (université de Lorraine). Nous avons aussi eu pendant le jeu-concours des étudiants de Lille et de Nice en informatique et de Paris en sciences de l’information et de la communication.

14 Au total, 19 % des questionnaires ont été remplis sur le mobile (dont 60 % pendant le jeu-concours).

15 Ces résultats sont issus du questionnaire auto-administré. Nous nous sommes concentré ici sur 203 questionnaires valides complétés par des étudiants.

16 Il y a plus de gros lecteurs, ayant lu entre 10 et 19 livres, chez les étudiants en information-communication (17 %) que chez les étudiants en informatique (5 %). Chez ces derniers, 21 % déclarent ne jamais lire la presse papier contre 3 % chez les étudiants en information-communication. 17 % de ceux-là disent lire la presse papier tous les jours ou presque contre 10 % chez les étudiants en informatique. Les étudiants en information-communication sont plus de la moitié à lire des magazines contre moins d’un tiers chez les étudiants en informatique. En ce qui concerne l’actualité sur le mobile, 9 étudiants sur 10 en information-communication disent la consulter (contre 7 étudiants sur 10 en informatique). 27 % des étudiants en information-communication déclarent se rendre sur les sites ou applications dédiés plusieurs fois par jour (contre 16 % chez les étudiants en informatique), bien que les étudiants en informatique soit 43 % à la consulter tous les jours contre 32 % en information-communication.

17 Les étudiants en informatique déclarent passer moins de temps sur les plates-formes vidéo et la télévision par semaine que les étudiants en information-communication. Ils sont 8 étudiants sur 10 en informatique à ne regarder des contenus sur des plates-formes vidéo qu’1 à 2 heures par semaine contre moitié moins en information-communication. Proportionnellement, il y a davantage d’étudiants en information-communication qu’en informatique qui déclarent regarder des vidéos en ligne plusieurs heures par semaine. Cependant, plus de 9 étudiants sur 10 déclarent pratiquer les jeux vidéo en informatique, deux fois plus que les étudiants en information-communication (4 sur 10).

18 Plus d’un tiers des étudiants en informatique dit n’être allé à aucun concert l’an passé, ni au musée. En information-communication, ils ne sont que 15 % à ne pas y être allé du tout. Les étudiants en information-communication sont deux fois plus à être allés au musée entre 5 et 10 fois au cours de l’année passée que les étudiants en informatique. Plus des deux tiers des étudiants en informatique ne sont pas allés au théâtre l’an dernier (77 %) contre 40 % chez ceux d’information-communication. 48 % déclarent être allés au théâtre entre 1 et 2 fois l’année dernière chez les étudiants en information-communication (contre 15 % chez les étudiants en informatique).

19 Rares sont les étudiants à ne pas être allés au cinéma l’an dernier. En revanche, l’intensité de leur pratique varie : ils sont plus nombreux à y être allés 1 à 5 fois chez les étudiants en informatique (52 % contre 21 % en information-communication), à proportion égale (un tiers) 6 à 10 fois mais davantage de grands cinéphiles (de 11 à 30 fois par an) chez les étudiants en information-communication (34 % contre 14 %).

20 1 h 48 minutes par jour est le temps moyen d’usage des 26 étudiants. En revanche, pour la population d’actifs, le nombre moyen d’activation de l’écran passe à 64 fois et la durée moyenne d’utilisation par jour chute à 1 h 15.

21 Les pourcentages sont présentés uniquement pour donner des indications sur la distribution de la population. Peu significatifs en tant que tels, ils demanderaient à être vérifiés sur des populations plus larges. C’est la raison pour laquelle nous avons choisi ici un double affichage pour indiquer à la fois le pourcentage et la valeur absolue.

22 Par comparaison au sein de notre population d’actifs, 43 % (6 individus) utilisent leur smartphone moins d’une heure par jour.

23 Ces entretiens ont été réalisés entre le 24 février et le 23 juillet 2014.

24 L’application Horloge est ici mise en avant pour illustrer l’intrication des rythmes de vie et d’usage du smartphone. Ses utilisations correspondent essentiellement au réveil le matin ou au réglage de l’alarme dans la soirée ou la nuit. Par ailleurs, l’application peut aussi être utilisée comme un minuteur au cours de la journée pour des usages divers (cuisine, jeux de société, etc.). Précisons que l’usage de cette application ne renvoie pas au simple fait de regarder l’heure, qui n’est pas enregistré en tant que tel par notre application.

25 L’utilisateur qui a le moins d’applications sur son téléphone en a 45 dans notre population étudiante et celui qui en a le plus 150.

26 Les applications natives sont imposées soit par l’opérateur (les moins présentes), soit par le constructeur/équipementier du terminal (liées à la surcouche logicielle Android), soit par le système d’exploitation (Android de Google, applications les plus présentes). L’utilisateur ne peut pas les supprimer.

27 Ce phénomène est accentué par le fait que plusieurs applications peuvent renvoyer à la même entreprise (pour Google : Maps, Drive, Youtube, etc. ; pour Facebook : Messenger, Whatsapp et Facebook).

28 Chrome, sms/mms et Appeler figurent parmi les trois applications utilisées les plus longuement et fréquemment par Cécile. Considérés comme des applications par Apisense, ces usages (sms/mms et appeler), bien qu’ils ne soient pas à proprement parler des applications au sens où on l’entend couramment, indiquent la manière dont se structure l’usage du terminal mobile dans sa dimension temporelle, ce qui nous intéresse ici.

29 Éric a utilisé l’application Facebook 972 fois pour une durée totale de 24 h 22 min, entre le lundi 1  mars et le dimanche 20 avril 2014 (42 jours). La plus longue session d’utilisation a duré 17 min.

30 L’intensité d’usage est ici entendue comme le nombre d’activations de l’écran et le temps moyen passé par jour.

31 À cet égard, les méthodes déclaratives sont plus appropriées pour situer les usages, qu’elles procèdent par carnet de bord, par questionnaire ou par entretien.

32 Pour les pratiques culturelles et numériques, l’échelle de valeur va de 1 à 5 et correspond à l’intensité des pratiques. Cette valeur n’est destinée ici qu’à des fins de comparaison des profils des enquêtés.

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List of illustrations

Title Figure 1. Distribution de la population étudiante par seuils d’usage (n = 26).
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-1.jpg
File image/jpeg, 68k
Title Figure 2. Éric, du rythme d’usage du smartphone au rythme de vie.
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-2.jpg
File image/jpeg, 904k
Title Figure 3. Usages de l’application Horloge par les cinq enquêtés24.
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-3.jpg
File image/jpeg, 396k
Title Figure 4. Classement par popularité des applications utilisées par la population étudiante (n = 26).
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-4.jpg
File image/jpeg, 972k
Title Figure 5. Nicolas, usage moyen par application et par jour.
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-5.jpg
File image/jpeg, 128k
Title Figure 6. Cédric, usage moyen par application et par jour.
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-6.jpg
File image/jpeg, 108k
Title Figure 7. Christophe, des séquences d’usages observables.
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-7.jpg
File image/jpeg, 388k
Title Figure 8. Éric, des jeux variés mais à la durée de vie limitée.
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-8.jpg
File image/jpeg, 396k
Title Tableau de synthèse du profil des enquêtés à partir des réponses aux questionnaires et des données enregistrées par l’application32
URL http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/docannexe/image/9851/img-9.jpg
File image/jpeg, 1.4M
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References

Bibliographical reference

Alan Ouakrat, “Du rythme d’usage du smartphone aux rythmes de vie : les normes temporelles informelles des pratiques d’une population étudiante”Questions de communication, 27 | 2015, 301-321.

Electronic reference

Alan Ouakrat, “Du rythme d’usage du smartphone aux rythmes de vie : les normes temporelles informelles des pratiques d’une population étudiante”Questions de communication [Online], 27 | 2015, Online since 01 September 2017, connection on 28 March 2024. URL: http://journals.openedition.org/questionsdecommunication/9851; DOI: https://doi.org/10.4000/questionsdecommunication.9851

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