Introduction1

• 2 « When making decisions, users often engage in processes of social sensemaking, including an evalua (...)

« En prenant des décisions, les utilisateurs s’impliquent, souvent, dans des processus de fabrication d’un sens cohérent et social (social sense-making). Cela comprend à la fois une évaluation de l’intention des services des prestataires en tant qu’architectes de choix, ainsi que des ressources cognitives que d’autres acteurs rendent disponibles. » (Mele et al., 2021, p. 958, traduit par les auteurs2)

2Influer sur le processus décisionnel des individus constitue l’un des enjeux majeurs de la vie politique publique et sociale.

Changements des comportements de mobilité : un défi ?

Outils d’incitation des politiques publiques

3La citation de Mele et al. (2021, p. 958) rappelle qu’un utilisateur, notamment dans un monde connecté électroniquement, est amené à faire le tri parmi de multiples ressources – pas toujours complètes ou même véridiques – lors d’une prise de décision. Une incapacité à sélectionner de « bonnes » ressources peut le pousser à prendre des décisions contraires à son propre intérêt ou néfastes pour la collectivité, et ce, à son insu.

• 3 « We emphasize the possibility that in some cases individuals make inferior decisions in terms of t (...)

« Nous soulignons le fait que, dans certains cas, il peut arriver que les individus prennent des décisions inférieures en termes de bien-être (welfare), des décisions qu’ils changeraient s’ils disposaient d’informations complètes, de capacités cognitives illimitées, et d’une volonté de fer. » (Thaler et Sunstein, 2003, p. 4, traduit par les auteurs3)

4Dans cette optique, pour éviter qu’un individu ne prenne des décisions néfastes, les États peuvent donner plusieurs formes à l’incitation visant des comportements considérés comme « vertueux », conformes à l’idéologie de l’autorité publique. Ce type d’incitation directe est caractérisé comme un « paternalisme dur », c’est-à-dire coercitif (Thaler et Sunstein, 2008, p. 5). Muller (2017, p. 3) et Futuribles (2016, p. 5) identifient ainsi cinq catégories d’outils classiques d’incitation dont disposent les États : 1) les campagnes d’information et de sensibilisation, 2) la taxation, 3) l’incitation financière, 4) la législation (interdiction, régulation), et 5) l’exemplarité institutionnelle ou politique (commande publique, règles en vigueur au sein des organisations publiques). En réaction au paternalisme dur, une nouvelle tendance a vu le jour : le nudge, l’incitation « douce ».

5L’incitation douce prône, de son côté, un « paternalisme libertaire ». Le « paternalisme » provient des sachants qui nudgent l’individu lorsque ce dernier se trouve dans des situations inconnues, compliquées, peu fréquentes, disposant d’un faible retour d’informations (Thaler et Sunstein, 2008, p. 76, 87). Dans ces situations d’incertitude, le nudge offre des alternatives à l’individu afin que celui-ci puisse mieux décider en cohérence avec son propre bien-être (Thaler et Sunstein, 2003, p. 4, 42). L’aspect « libertaire » réside dans le fait que l’individu est libre de sa décision, qu’elle soit cohérente avec son bien-être ou pas (Thaler et Sunstein, 2003, p. 1, 5, 9). Ainsi peut être considéré comme un « nudge » le SMS envoyé systématiquement aux passagers du TGV les invitant à ne rien laisser à bord en descendant du train (voir effet d’accessibilité cognitive, plus bas). Libre au passager de lire le SMS, ou pas.

Déterminants des comportements de mobilité et de leur changement

6En tant que contributeur majeur aux émissions de gaz à effet de serre, le transport routier est au cœur des enjeux de transition écologique de nos territoires. Toutefois, bien qu’occupant une place croissante dans les débats et les discours, les politiques publiques destinées à atténuer l’empreinte carbone des mobilités quotidiennes peinent à se matérialiser localement. Parmi les raisons à invoquer se trouve probablement l’inadéquation des solutions proposées avec une réalité bien souvent protéiforme – posant, in fine, la question de l’(in)efficacité de politiques publiques uniformes face à l’hétérogénéité des situations –, mais également l’existence de freins avérés au changement dans les comportements de mobilité quotidienne.

7Les comportements relatifs à la mobilité des personnes semblent particulièrement difficiles à changer, car ils sont profondément ancrés dans les habitudes (Møller et Thøgersen, 2008). Ces dernières, définies comme une séquence d’actions devenue une réponse automatique à des signaux spécifiques et fonctionnelle pour atteindre certains objectifs ou états finaux, s’accompagnent d’une orientation cognitive durable (« état d’esprit habituel ») qui rend un individu moins attentif aux nouvelles informations et aux plans d’action, et contribue au maintien du comportement habituel (Verplanken et Aarts, 1999). Ainsi, lorsqu’un individu se trouve dans une situation déjà rencontrée et dans laquelle il a auparavant agi à plusieurs reprises, ses actions ont tendance à n’être que des répétitions automatiques de ses comportements précédents.

8Triandis (1977) montre que les intentions déclarées d’un individu ne peuvent être considérées comme de bons prédicteurs de son comportement effectif que dans des conditions d’habitudes faibles ; lorsqu’il est question d’habitudes fortement ancrées, les intentions sont un mauvais prédicteur de comportement. Il en va ainsi pour les choix habituels de mode de déplacement, qui s’écartent souvent de l’intention exprimée par un individu. En pratique, cet écart s’observe généralement dans le sens d’une utilisation plus importante que prévue de la voiture particulière aux dépens des modes de transport doux (Møller et Thøgersen, 2008). En somme, une forte habitude d’utilisation de la voiture particulière constitue un frein majeur à la transformation en action des intentions de se déplacer en transport en commun.

9La revue de littérature proposée par Blayac et al. (2020) complète ce premier éclairage sur les choix de transport et de mobilité. Les études de Brisbois (2010) et d’Innocenti et al. (2013) suggèrent là encore qu’il existe une inertie tenace et élevée concernant le maintien du choix du mode de transport. Cette inertie persiste même quand l’utilisateur possède des informations sur des transports alternatifs et constitue donc l’un des freins à surmonter dans la conception des politiques d’incitation aux mobilités alternatives. Elle serait cependant moins présente lorsqu’il s’agit des propositions d’itinéraires alternatifs, par exemple à travers mappy.com, viamichelin.fr, ou des applications mobiles. Les résultats des travaux de Moraes Ramos et al. (2020, cité par Blayac et al., 2020, p. 183) attestent que les utilisateurs tiennent davantage compte de l’information portant sur des itinéraires alternatifs pendant leur trajet, plutôt que de s’informer avant le trajet. Cela confirme les travaux d’Aguilera et al. (2012) et de Schwanen (2015), selon lesquels les technologies qui peuvent aider les utilisateurs sont celles qui proposent des données mises à jour en temps réel (voir Blayac et al., 2020, p. 181). La revue de littérature de Blayac et al. (2020, p. 185) met également en lumière que la plupart des applications mobiles mettent l’accent sur les transports en commun ou la voiture privée. Il existe assez peu d’applications sur le transport multimodal.

Ancrage scientifique du nudge

10Les travaux de recherche en sciences économiques s’inscrivent bien souvent – sinon majoritairement – dans un paradigme hérité de la théorie du choix rationnel (TCR) ; l’être humain y est ainsi représenté comme un être essentiellement rationnel (homo oeconomicus) dont les décisions ont toutes pour principe la maximisation de son bien-être. Mettre ainsi cette rationalité au cœur des processus rapporte déjà une décision individuelle à la capacité cognitive de l’individu à acquérir toutes les informations pertinentes et à les traiter de façon optimale. L’individu recherche toujours le plus grand bénéfice au moindre coût (Simon, 1990, p. 15). Dans le domaine de la décision, cela s’incarne notamment dans la expected utility theory (théorie de l’utilité espérée), théorie de la décision en environnement risqué développée par John von Neumann et Oskar Morgenstern dans leur ouvrage Theory of Games and Economic Behavior (1944).

12Alors que le terme nudge fut employé pour la première fois en 1675, comme le rappelle Safire (2008), son acception moderne (et à la mode) fait suite à la parution de l’ouvrage de Thaler et Sunstein en 2008, dans la lignée des travaux comme ceux de Tversky et Kahneman (1974). La littérature concernant les nudges est désormais abondante. Plusieurs articles ont déjà été consacrés à une revue de la littérature existante (Croson et Treich, 2014 ; Ouvrard, 2019). Ouvrard (2019, p. 47-50) conclut son analyse des différents types de nudges en constatant que les outils qui évaluent l’efficacité des incitations douces ne sont pas satisfaisants du point de vue des coûts effectifs pour l’individu.

« En particulier, l’idée de coût moral ajouté à la fonction d’utilité, ou la modification de la contrainte budgétaire, peuvent apparaître trop simplistes. » (Ouvrard, 2019, p. 42)

13Dans cette optique, le succès des nudges, particulièrement ceux associés à une technologie interactive, tient notamment à ce qu’ils proposent une sixième voie pour l’action publique, qui vient compléter les cinq citées en section 1.1.

Vers une classification des nudges

15De fait, la notion de nudge est polysémique. Parfois, le nudge désigne un coup de coude qui invite simplement à prêter attention et à être vigilant, comme le « radar pédagogique » indiquant au chauffeur d’un véhicule sa vitesse instantanée. Ici, le nudge cherche à corriger des « erreurs cognitives » (Mele et al., 2021, p. 951). Cela correspond au type 2 nudge de Hansen et Jespersen (2013, p. 15, 23). Or le nudge peut aussi être un coup de pouce, celui qui aide l’individu à sauter le pas pour agir (de façon imagée, se jeter à l’eau par exemple). Le coup de pouce accentue, voire instrumentalise (Hansen et Jespersen, 2013, p. 19) un des traits propres à l’individu, par exemple son amour-propre « Vas-y, fonce ! Ne fais pas ta poule mouillée ! »). Hansen et Jespersen (2013, p. 15, 23) nomment ce coup de pouce le type 1 nudge. En somme, le nudge-coup de coude et le nudge-coup de pouce désignent deux processus différents (voir Mirsch et al., 2017, p. 2), ce qui explique en partie pourquoi les nudges font aujourd’hui l’objet de bien des dévoiements qui relèvent parfois de la généralisation abusive : sont ainsi appelées nudges toutes sortes d’incitations, anciennes ou récentes, telles que les publicités.

16L’ancrage scientifique donné ci-dessus nous conduit à considérer en priorité les nudges qui utilisent l’effet d’un biais cognitif identifié comme levier au changement. Ainsi, un nudge se distingue d’une démarche strictement « persuasive », fondée sur des principes psychologiques, tels que la crédibilité, la confiance et la réciprocité (Anagnostopoulou et al., 2020, p. 158). S’il est impossible d’identifier un biais connu de la littérature scientifique, alors ce n’est pas un nudge au sens où nous l’entendons ici. De ce fait, le répertoire des biais permet une classification des nudges considérés. S’inscrivant parmi les tous premiers travaux montrant que des biais psychologiques ont des effets qui perturbent la rationalité de nos prises de décision, Tversky et Kahneman (1974) traitent de sept biais :

• l’effet de cadrage (framing effect). Il conduit à ce que les formulations – par exemple, décompte du nombre de vies sauvées ou du nombre de morts – amènent à évaluer différemment des situations rigoureusement identiques, et à prendre des décisions opposées. Le biais de cadrage désigne donc la tendance à être influencé par la manière (notamment positive ou négative, attractive ou répulsive) dont une même chose est présentée.

• l’effet d’accessibilité. Pour comprendre les décisions intuitives et les choix non raisonnés, il faut comprendre pourquoi certaines pensées viennent à l’esprit plus facilement que d’autres, pourquoi certaines idées surgissent sans effort et d’autres exigent du travail. Le concept central de cette analyse des jugements et préférences intuitifs est l’accessibilité, c’est-à-dire la facilité (ou l’effort) avec laquelle des contenus mentaux particuliers viennent à l’esprit – et pas d’autres. Le biais d’accessibilité caractérise la disponibilité en mémoire.

• l’effet de présentation. En définissant l’accessibilité, Kahneman (2003, p. 699) indique : « L’accessibilité d’une pensée est déterminée conjointement par les caractéristiques des mécanismes cognitifs qui la produisent et par les caractéristiques des stimuli et des événements qui l’évoquent. » La présentation ou la forme ont donc un effet sur l’accessibilité. Dans une soumission en termes de stimulation, le jeu sur la saillance physique de certains éléments (tels que la taille, la couleur, la distance, l’intensité sonore, la composition…) ou des propriétés plus abstraites comme la similarité, la propension causale, la surprise, la valence affective ou l’humeur peuvent tous être considérés comme des effets de présentation.

• l’effet d’affect. La motivation et l’émotion, regroupées dans l’effet d’affect, sont aussi explicitement prises en compte comme dimensions de l’accessibilité et directement reliées aux designs des publicitaires et des designers. Le biais d’affect consiste à prendre une décision sous le coup de l’émotion plutôt qu’en mobilisant un raisonnement.

• l’effet de référence ou d’ancrage. On peut rapprocher cet effet de l’importance octroyée par Kahneman (2003) au point de référence dans sa théorie des perspectives, que nous ne déclinerons pas ici. La théorie avance qu’aucune évaluation ne s’opère dans l’absolu, mais toujours relativement à une valeur de référence. Le biais d’ancrage est la tendance à utiliser indûment une information comme référence. Il s’agit généralement du premier élément d’information acquis sur le sujet.

• l’effet d’aversion à la perte. Il existe une différence importante d’appréciation entre les gains et les pertes. Kahneman et Tversky (1979, p. 279) affirment : « L’aversion que l’on ressent en perdant une somme d’argent semble plus grande que le plaisir associé au fait de gagner le même montant. » Ce biais explique l’inclination des individus non pas à maximiser leurs gains, comme le suppose la théorie économique du choix rationnel (TCR), mais à minimiser leurs pertes, sachant qu’il peut s’agir de pertes économiques, mais aussi de peine, de déception, d’efforts physiques, de perte de capital symbolique, de stigmatisation sociale, etc.

• l’effet de statu quo. Les effets combinés du point de référence et de l’aversion à la perte conduisent à l’identification d’un état de statu quo, état courant qui devient l’état de référence et dont il devient dès lors très difficile de s’affranchir. Parce que l’état courant est pris comme point de référence, et que cet ancrage est combiné avec le risque lié au changement et à l’aversion à la perte qui l’accompagne, le biais de statu quo fait que la stabilité du connu est favorisée par rapport au changement vers l’inconnu.

18D’autres biais sont ensuite apparus en nombre dans les travaux qui ont suivi, notamment en psychologie. Il n’est pas utile de les citer tous. On peut en relever quatre qui ont servi de levier pour les nudges :

• l’effet d’inertie. Il désigne notre tendance naturelle à l’immobilisme. Dans un langage bien plus intuitif, on pourrait le désigner comme « la loi du moindre effort ». Ce biais serait un prolongement de l’effet de statu quo.

• l’effet de conformisme. C’est une tendance à vouloir penser et agir comme les autres. Il est lié au fait que l’humain est un être profondément social (Thaler et Sunstein, 2021, p. 63), ce qui le conduit à vouloir se conformer à ce qui sera perçu comme une norme sociale.

• l’effet de représentativité. Il s’agit d’un raccourci mental qui consiste à porter un jugement à partir de quelques éléments disséminés qui, en outre, ne sont pas nécessairement représentatifs. Il conduit par exemple à généraliser à l’ensemble de la population des caractéristiques observées auprès de quelques individus. Il peut aussi recourir à des stéréotypes ou à des associations erronées pour des raisons de simplification cognitive.

• l’effet de confirmation. Il correspond à la tendance, très commune, à ne rechercher et à ne prendre en considération que les informations qui confirment notre jugement ou nos croyances antérieurs, et à ignorer et/ou à effacer très rapidement de notre mémoire celles qui les remettent en cause.

19Dans les travaux menés, nous avons considéré qu’il fallait que l’incitation (douce) s’appuie sur un biais cognitif identifié pour être réellement un nudge. Tous les auteurs ne s’accordent pas sur ce point, mais c’est le parti pris que nous avons adopté, en conformité avec les théories de l’économie comportementale exposées précédemment.

Pertinence du nudge comme nouvel outil d’incitation aux changements de mobilités

20En matière de comportements proenvironnementaux, fournir de l’information s’avère souvent sans grand effet (Ölander et Thøgersen, 2014). Le simple recours à l’éducation par l’information (au moyen d’une campagne médiatique de grande ampleur par exemple) ne produit, dans une grande majorité des cas, qu’un changement de comportement modeste (Staats et al., 1996). Dans le cadre de cet article, il devient dès lors pertinent de se demander si cet échec à impulser un changement de comportement significatif sur des décisions véritablement engageantes pour les individus peut être généralisé à l’ensemble des incitations douces ou si, du fait de son adossement à un biais cognitif formellement identifié, le nudge peut, sous certaines conditions, échapper à cette loi.

21Nous avons précédemment souligné le rôle crucial des habitudes dans l’inertie des comportements en matière de déplacement pendulaire : l’option de trajet et/ou de mode de transport relevant d’un comportement éminemment routinier, il y a peu, voire pas de place pour une phase de délibération, rendant, par conséquent, tout appel à la raison mécaniquement inefficace (Gärling et Axhausen, 2003). Chorus et Dellaert (2012) constatent d’ailleurs que même les individus qui envisagent activement des options de déplacement alternatives pour chacun de leurs trajets quotidiens présentent une forte inertie s’ils sont averses au risque ou lorsque la qualité des modes de transport alternatifs ne peut être révélée qu’à l’usage. Aarts et al. (1997) notent en outre que, dans le cas de la mobilité quotidienne, les individus sont peu susceptibles de rechercher de nouvelles informations avant de choisir un mode de déplacement ; pour être remarquées et efficaces, ces informations doivent être tout à la fois persuasives, intrusives et perçues comme personnellement pertinentes (Biel et Dahlstrand, 1997).

22Forte de ces premiers éléments de réflexion, une étude plus approfondie des nombreux articles scientifiques publiés au cours de ces trente dernières années portant sur une expérimentation alliant nudge et mobilité révèle des résultats souvent très contrastés quant à l’efficacité du nudge à modifier seul et durablement les comportements de mobilité. Fondant leur propos sur l’étude de deux métaanalyses, Bamberg et al. (2011) mettent en avant la présence de preuves empiriques de l’efficacité des incitations douces en matière de mobilité durable, mais insistent dans le même temps très fortement sur les nombreuses faiblesses méthodologiques de ces travaux, pouvant mettre à mal la fiabilité des résultats. En particulier, les auteurs soulignent que la question de l’inférence causale entre la réduction observée de l’utilisation d’un mode de transport et la mesure testée reste très discutable.

23Thøgersen (2012) montre à son tour que, bien que parvenant à réduire l’utilisation de la voiture particulière, l’effet d’une mesure incitative douce telle que la mise en place d’une offre promotionnelle temporaire garantissant un accès gratuit aux transports en commun reste très limité et ne semble fonctionner que sur les individus qui ont récemment opéré un changement de lieu de résidence ou de travail. Ce résultat conforte de précédentes recherches suggérant que les comportements habituels des individus sont plus facilement influencés dans des circonstances où ils subissent des changements majeurs dans leur vie (Bamberg, 2006).

24Kristal et Whillans (2020) passent en revue cinq expériences de terrain ayant pour point commun la mise en place de nudges pour réduire les déplacements en « autosolisme », et mettent également en évidence la difficulté à changer les comportements liés aux déplacements domicile-travail. Plus important encore, ils interpellent sur la nécessité de publier l’ensemble des résultats indépendamment du succès ou de l’échec de l’expérimentation afin de construire des connaissances cumulatives non biaisées sur la façon d’encourager la mobilité durable.

25Richter et al. (2011) identifient quant à eux de nombreuses lacunes dans l’état actuel des connaissances et en appellent à entreprendre des recherches reposant de manière plus systématique sur de la théorie. Parmi les besoins recensés en investigations supplémentaires figurent la question des facteurs pouvant expliquer la rémanence d’effets à long terme, l’étude des possibles synergies entre mesures incitatives douces et politiques plus classiques, ou, plus fondamentalement, la clarification des mécanismes sous-jacents à l’efficacité d’une incitation douce.

27Plus qu’une démonstration de la pertinence (ou non) des nudges pour réorienter les comportements de mobilité vers des choix plus durables, la mise en balance de l’ensemble de ces travaux doit avant tout nous inviter à modérer les attentes des autorités publiques sur le pouvoir d’action de cet outil et à envisager l’éventualité qu’il existe des options parfois plus prometteuses (Gravert et Collentine, 2021).

Programme initial du projet [IMP]²ULCE

Ambition, objectifs, cible et problématique du programme initial

28L’idée du projet [IMP]²ULCE, initié au mois de septembre 2019, était de tester l’efficacité de mesures incitatives ciblées et non financières comme alternative – ou potentiel premier pas – à une politique fiscale nationale. Les objectifs du projet étaient triples : analyser les déterminants de l’usage (et du non-usage) de la voiture ; approfondir les mécanismes de prise de décision des individus et identifier les freins au changement de pratique ; apporter des recommandations en termes de politiques publiques pour favoriser les usages alternatifs.

29Résolument ancré dans une démarche interdisciplinaire, le projet nourrissait également l’ambition d’explorer le sujet à travers des entrées croisées et complémentaires, fondées sur l’analyse sociospatiale et infocommunicationnelle de la mobilité, et l’analyse qualitative et quantitative des comportements de déplacement et d’adoption de nouvelles solutions de mobilité. Sur le plan scientifique, l’enjeu était d’apporter un éclairage neuf sur les mécanismes de prise de décision des individus en matière de mobilité et sur les obstacles cognitivo-affectifs, physiques et/ou logistiques au changement de pratiques, en s’appuyant sur une coréflexion entre chercheurs en économie et en sciences de l’information et de la communication (SIC).

30Sur les plans politique et opérationnel, enfin, l’objectif était de permettre des avancées dans l’aide à la décision, l’accompagnement des décideurs publics, et la mise en place de mesures mieux adaptées et davantage performantes (car comptables des spécificités des territoires et de leurs habitants).

Enquête, suivi et traitement économétrique

31S’inscrivant dans la lignée de travaux alliant économie comportementale et mobilité durable, l’objet premier d’[IMP]²ULCE était de mener une expérimentation de terrain auprès d’entreprises et de collectivités territoriales localisées dans les Hauts-de-France (132 sites sélectionnés, soit un potentiel de 40 000 individus sondés quotidiennement durant 14 mois), portant sur les habitudes de mobilité quotidienne domicile-travail des salariés et sur leur propension à modifier leur comportement à la suite d’incitations non financières. Ces entreprises, recrutées à l’automne 2019 par l’intermédiaire du Réseau Alliances et de 2RAventure, tous deux partenaires et co-initiateurs du projet, se veulent représentatives de la diversité du territoire d’étude. Une fois sélectionnée, chacune d’elle désignait un référent chargé (i) de participer aux groupes de travail préparatoires à l’expérimentation ; (ii) d’émettre un avis et de valider la nature et l’orientation des messages auxquels seront soumis les salariés sondés ; et (iii) de s’assurer de la bonne participation des salariés de son entreprise à la phase de suivi expérimental en les incitant, en premier lieu, à télécharger l’application support sur le téléphone multifonctions.

32Téléchargeable dès le début du mois de mars 2020 sur les plateformes Android et Apple, cette application mobile occupe une place centrale, assumant le double rôle de « collecteur » hebdomadaire des données d’enquêtes – dimension traçage numérique – et de canal privilégié de diffusion des in-app nudges (voir section 3.3). Un soin particulier a donc été apporté dès sa conception, notamment pour garantir une utilisation tout à la fois ludique, intuitive et fluide. Ses éléments correspondent aux caractéristiques d’un nudge comme étant « facile » à utiliser (Thaler et Sunstein, 2008, p. 250).

33En pratique, chaque salarié prenant part à l’expérimentation renseigne à une fréquence hebdomadaire le parcours emprunté et le mode de transport utilisé pour se rendre chaque jour à son lieu de travail. Dans le même temps, les salariés appartenant à l’un des groupes traités sont soumis chaque semaine à une nouvelle incitation de type nudge, directement par l’application ou, dans le cas du changement de présentation, sur leur site de travail. À l’issue de la période de suivi de 10 mois, une analyse économétrique des données était prévue afin de repérer de possibles ruptures de tendance dans les habitudes de mobilité pendulaire entre groupes traités et groupe de contrôle et, le cas échéant, d’identifier le nudge ou la combinaison d’incitatifs à l’origine de ce basculement.

Enquête idiographique

34Des enquêtes idiographiques ont été conduites en parallèle. La démarche idiographique met en exergue le point de vue singulier (idios) d’un acteur-social lorsque celui-ci décrit (graphô) son monde à lui. Cette singularité différencie un être humain d’un autre au sein d’un groupe social. Sur le plan scientifique, la démarche idiographique cherche à saisir ce que l’individu estime « important » (meaningful), en fonction de son système de valeurs, et/ou comment ce meaning-making participe à fabriquer un monde perçu globalement comme plus ou moins cohérent (sense-making) face à une situation-problème (Labour, 2016, p. 182-193).

« “Idiographique” signifie que l’approche fournit une représentation symbolique ou une description “épaisse” de quelque chose d’autre. […] Elle est riche en description détaillée et limitée dans l’abstraction. » (Neuman, 2014, p. 105)

35La Repertory Grid du psychologue George Kelly (1955/1991) met en place une démarche idiographique et prospective. Cette grille est peu connue en France, mais assez bien développée au Royaume-Uni et en Allemagne. La méthode repose sur des entretiens permettant de formaliser les réponses de l’individu à travers une matrice numérique. Cette matrice permet des études statistiques non paramétriques des données, notamment par l’analyse par clusters et par l’analyse en composantes principales (ACP). Dans cette optique, une étude pilote de 10 a été menée auprès des personnes qui effectuent des trajets domicile-travail régulièrement. Elle avait pour but initial d’être confrontée aux résultats économétriques (Morillon et Leleu-Merviel, 2008).

Retour et analyse critiques : des rationalités en conflit

Arrêt imprévu de toutes les mobilités

37Indépendamment de la faisabilité pratique de l’expérience et du bouleversement du calendrier prévisionnel du suivi du travail, c’est bien la possible rémanence de nouvelles habitudes dans nombre de comportements des individus à l’issue de la crise sanitaire qui soulève des interrogations. La crise sanitaire nous obligeant de fait à repenser notre rapport aux autres et à la promiscuité, les conséquences en termes de mobilité quotidienne et de choix de mode de transport ne sauraient être négligeables. Bien que portant sur la population chinoise, l’enquête IPSOS réalisée à la mi-mars 2020 sur les choix des ménages en matière de déplacements pour la période postconfinement révélait d’ailleurs tout à la fois une désaffection pour les transports en commun et la tentation pour nombre d’individus n’ayant à ce moment pas de véhicule privé d’en acquérir un.

38Notons par ailleurs que la survenue d’événements nouveaux venant perturber le quotidien d’un individu est propice à l’expérimentation de nouvelles pratiques et à la prise de décision consciente (Verplanken et al., 2008). En cela, la crise sanitaire de la COVID-19 et les épisodes de confinement, en rendant impossible l’exécution automatique des habitudes de mobilité (Ronis et al., 1989), a pu constituer, en soi, une expérience propice à l’exploration d’alternatives.

39La question scientifique de fond est alors la capacité réelle de l’expérience (telle qu’élaborée avant la crise) à éclairer de manière pertinente les choix individuels de mobilité des personnes sondées. En particulier, l’une des difficultés majeures aurait été de parvenir à identifier ce qui, dans les motifs de décision invoqués par un répondant, relève de comportements profondément ancrés dans ses habitudes (au point d’en devenir des automatismes) ou, au contraire, d’un phénomène plus éphémère directement lié à la « myopie conjoncturelle » collective et contagieuse caractéristique des périodes de crise.

40Finalement, bien qu’un travail approfondi d’adaptation et de réécriture d’une partie des enquêtes ex-post eût sans doute permis de contrôler un certain nombre de biais induits par le contexte de crise, une part non négligeable d’incertitudes demeurait, invitant les chercheurs à ne pas poursuivre l’expérimentation initiale et à prendre le temps d’une réflexion scientifique approfondie. Malgré tout, les partenaires économiques ont poursuivi la collecte des données.

Collecte de données empiriques

42La cinquième forme de traitement est dite « changement de présentation » et consiste essentiellement en des affiches réparties dans le lieu de travail. De la même manière, peut-on affirmer qu’une affiche apposée sur le mur d’un couloir est un nudge ? Pour qu’il s’agisse effectivement d’un nudge, un point déterminant est la transitivité immédiate. Le nudge se manifeste au moment même et sur le lieu de la prise de décision, et conduit à un changement de comportement immédiat et direct. L’affichage, en tant que tel, ne respecte pas ces conditions.

43La sixième forme de traitement est un incitatif financier. Le dernier groupe est un groupe contrôle qui n’est exposé à aucun traitement. Les cohortes sont réparties comme indiqué dans le Tableau 1.

44Les traitements comparaison sociale, changement de présentation et incitatif financier ne donnent lieu à aucun report de modalité transport. Ainsi, seule la diffusion de messages a donné des résultats. Ces derniers sont indiqués dans le Tableau 2.

Design de nudges picturaux

• Définir la différence entre nudge et publicité. Le cursus des stagiaires étant orienté vers la communication d’entreprise, le marketing et la publicité, il a été rapidement nécessaire de définir en quoi le nudge diffère des types de communication qu’elles étaient habituées à réaliser. Bien que la publicité se caractérise par une dimension commerciale qu’on ne retrouve pas chez les nudges, les deux ont en commun le recours à la communication persuasive. Si un message publicitaire a pour objectif de déclencher un acte commercial (achat de bien ou de service), le nudge cherche pour sa part à installer un comportement décrété plus vertueux, ce qui peut, à certains égards, être considéré comme une forme de « paternalisme libertaire » (Thaler et Sunstein, 2008, p. 5).

• Éviter les messages qui ne mobilisent pas un biais cognitif, comme indiqué en section 1.4. C’est notamment le cas des « appels moraux » (par exemple, un message indiquant que la consommation énergétique provoque le réchauffement climatique et qu’il faut changer ses habitudes sans préciser comment).

• Réaliser des nudges efficients au regard des contraintes imposées par l’in-app nudge et l’écosystème de diffusion. Comme toute application pouvant être visualisée sur de nombreux formats d’écrans d’appareils de téléphone et de tablette, il a été nécessaire de concevoir des nudges « responsive », c’est-à-dire dont la taille peut s’adapter automatiquement au terminal de l’utilisateur. Certains appareils ayant des écrans assez petits, il a également été nécessaire de travailler sur la lisibilité visuelle (lisibilité et taille de la typographie, recours à des éléments graphiques facilement identifiables, messages textuels courts) et sur la production de fichiers légers pour ne pas rendre l’application trop lourde, empêchant par exemple de réaliser des animations ou des vidéos.

47Chaque partenaire du projet ayant proposé des messages servant de socle à l’élaboration des nudges, il a ensuite été nécessaire de procéder à un tri pour répondre aux contraintes précisées précédemment, ce qui semblait essentiel à l’équipe de chercheurs, mais qui n’a jamais été admis par les partenaires économiques. Certains messages ont dû être reformulés pour se conformer à la définition du nudge (ex. « 1 plein d’essence = 1 bon resto à deux » a été modifié en « 1 plein d’essence = 1 bon resto à deux : que préférez-vous ? ») afin de transformer leur caractère purement informatif et déclaratif en une question qui interpelle l’usager sous la forme d’une architecture de choix et qui le presse d’y répondre, toujours en toute liberté.

49Enfin, une dernière partie des propositions, bien que correspondant à la définition du nudge, ne pouvait être exploitée telle quelle et a dû être remaniée pour différentes raisons : messages trop longs et difficiles à faire tenir sur un écran de portable dans une taille de corps lisible, messages trop techniques et usant d’un vocabulaire spécialisé, messages pas assez percutants et directs, etc.

50À l’issue de ce tri, une trentaine de messages ont pu être conservés et utilisés comme socle pour élaborer les 80 nudges requis par l’in-app nudge. Bien évidemment, il ne s’agissait pas de décliner le texte proposé afin de le démultiplier et d’atteindre l’objectif voulu. La cohorte des usagers de l’application est hétérogène à de multiples niveaux : plus ou moins concernés par l’écomobilité, davantage sensibles à une image ou à un texte, à un graphisme simple et épuré ou plus complexe ; utilisant différents modes de déplacements de façon plus ou moins contrainte ; ayant des enfants ou pas, etc. La multitude des facteurs a imposé de produire des nudges assez différenciés sur le style comme sur le type de message selon deux axes : des séries fondées sur un principe commun avec des déclinaisons suffisamment hétérogènes les unes des autres et des réalisations singulières. Une telle approche peut permettre de mesurer ensuite, lors d’enquêtes individualisées, non seulement l’influence ponctuelle d’un nudge sur un utilisateur, mais également l’influence d’une série sur la durée en fonction des critères retenus : un utilisateur est-il plus réceptif à un message si celui-ci est décliné durant plusieurs sessions sous différentes formes (conformément au biais d’accessibilité, plus la recommandation est répétée, plus elle est disponible en tant qu’heuristique pour une décision intuitive et non raisonnée), ou, au contraire, son influence s’amenuise-t-elle à force d’en répéter le principe (par lassitude) ? Inversement, des nudges systématiquement très hétérogènes à chaque session sont-ils plus efficaces et peuvent-ils permettre d’isoler une efficacité particulière sur le comportement en fonction du biais cognitif impliqué (appariement biais cognitif/modification effective des choix) ? Sur quel type de population un nudge uniquement pictural est-il plus efficace qu’un nudge purement textuel ? D’une manière générale, la question sous-jacente est : à message équivalent, dans quelle mesure le design du nudge influe-t-il sur l’utilisateur (effet de présentation) ? À partir de ce principe et du socle de propositions retenues et remaniées, les deux graphistes ont élaboré les 80 nudges, mais un impondérable majeur a modifié le cadre de leur conception et autorisé davantage de liberté que prévu quant aux contraintes imposées par les in-app nudges.

Nudges produits par les chercheurs pour l’application numérique

51Le résultat du travail des deux graphistes ne pouvant être intégré ici in extenso, seuls quelques exemples caractéristiques des séries par déclinaison du message textuel ou pictural sont présentés ici : une image ou un texte est décliné pour produire les différents nudges. Cette famille illustre directement une architecture de choix, traduite tantôt par le texte (« Que préférez-vous ? »), tantôt par le graphisme (icône supprimer/sauvegarder). L’effet escompté repose ici principalement sur le biais d’aversion à la perte : perte financière dans les dépenses de carburant pour la première série, perte de la santé dans la deuxième, perte écologique pour la troisième.

Diversification des nudges produits

52Comme indiqué précédemment, l’impact sur cette étude de la COVID-19 et en particulier des confinements successifs a malheureusement mis un coup d’arrêt brutal au projet tel qu’envisagé initialement. Mais dans le strict cadre de l’élaboration des nudges, ils ont permis aux graphistes de ne plus être contraints par les exigences qu’imposait l’in-app nudge, désormais obsolète, et de concevoir des nudges sur des supports plus éclectiques, une liberté dont les deux graphistes se sont volontiers emparés et qui a donné lieu à d’autres séries :

• Nudges reposant sur un effet de présentation, conçus pour des supports différents (marque-page, badge, stylo…) (Figure 4).

• Nudges de présentation reposant sur une scénographie, une mise en situation spécifique (Figure 5).

53Et bien évidemment, il était inévitable qu’un masque de protection respiratoire soit transformé en nudge (Figure 6) !

Analyse scientifique et politicoéthique

Un arrêt scientifiquement salutaire ?

54Au bout du compte, cet arrêt forcé s’est avéré salutaire pour l’étude sur le plan scientifique. Contraints d’en annuler la partie empirique envisagée au départ, les chercheurs ont engagé une réflexion qui a mis en évidence les limites de l’approche initiale. La méthodologie soulève ainsi plusieurs problèmes :

55D’abord, on peut imputer une éventuelle modification des comportements de mobilité à tel ou tel nudge testé semaine après semaine, sachant par ailleurs que de nombreux phénomènes interviennent durant 40 semaines pour modifier les comportements sans que ce soit dû à l’action des nudges (comme la crise sanitaire, mais aussi des changements tarifaires ou dans l’offre de transports, des grèves, des changements de situation personnelle…).

56Ensuite, en termes de nudge (un coup de pouce menant à un changement de l’architecture des choix), le changement observé dans les choix modaux est très difficile à interpréter en termes de corrélation avec l’exposition au message. Ne peut-on pas tout simplement penser que la « mise sous surveillance » à travers l’application mobile motive le changement (effet Hawthorne), et non le message ? La sélection non aléatoire des candidats amène également à penser que les personnes acceptant le suivi possédaient la motivation en faveur du transport alternatif au préalable.

57Enfin, l’application et l’incitation à la renseigner sont présentées en termes de reports modaux vers les transports en commun ou les mobilités douces ainsi que l’incitation explicite à contribuer à des modes de transport décarbonés. Il n’est donc pas étonnant de retrouver cette orientation dans les résultats.

58Cette remise en question méthodologique s’est doublée d’un questionnement sur les supports utilisés et d’une critique éthicopolitique sur l’outil lui-même.

Messages finalement utilisés dans l’expérimentation

59Dans leur poursuite du projet sans les chercheurs, les partenaires économiques ont finalement écarté tous les nudges produits par les stagiaires sous pilotage de l’équipe scientifique et ont fait appel à deux graphistes du secteur privé. La Figure 7 présente quelques exemples de production.

60Encore une fois, le caractère de nudge des productions en appui de l’expérience mérite discussion.

Smart nudges et traçage numérique : point de vue éthicopolitique, enjeux et perspectives

62La construction de ces données prédictives, portant sur un marché inconnaissable, s’opère sur la constatation que de plus en plus d’utilisateurs prennent des décisions d’achats, de conseils et de consommation (ex. regarder un film) devant un écran numérique. Dans ce contexte, le nudge numérique peut être personnalisé, aussi bien dans son contenu que dans le moment opportun de l’envoi à l’utilisateur, pour accroître la prédictivité des comportements. Cette personnalisation des nudges peut s’effectuer par des expérimentations-tests A/B afin d’établir quelle version est la plus performante auprès des utilisateurs.

63À moins de prendre des contre-mesures techniques, l’utilisateur ne peut que laisser des traces – constitutives des nudges numériques – portant sur ses interactions, les lieux qu’il visite, ce qu’il consomme dans le « vrai monde », ce qu’il consulte. Ces traces peuvent être récoltées, par exemple, avec des Web Bugs adossés à des cookies. Le Web Bug est une forme publicitaire, comme une bannière ou un pop-up sur un site Internet, qui traque ou espionne (avec un logiciel spyware) afin d’anticiper (profiling) le comportement futur de l’utilisateur. Typiquement, un Web Bug se présente comme un tag html, tel que <img> (image) associé à la pseudo-image d’un pixel invisible à l’écran, servant à activer un site espion extérieur. Pour les téléphones multifonctions, des smart nudges existent à travers des « in-app nudges » visant à inciter l’utilisateur à faire ce que souhaite l’annonceur, comme le déclare une publicité des in-app nudges.

• 14 « In-app nudges serve as a helper or a guide in the app without even the user feeling intrusive. Th (...)

« Les in-app nudges servent comme une aide, ou un guide, au sein même d’une application, sans qu’ils soient intrusifs pour l’utilisateur. Ces nudges se présentent comme des conseils d’utilisation (tooltips), des messages formatifs opportuns (coach marks), de mise en exergue (spotlights) ou des bannières pour capter l’attention de l’utilisateur (attention grabbing banners). De cette manière, ces nudges incitent l’utilisateur à effectuer les actions que vous souhaitez. Lorsque les nudges sont associés à un système d’intelligence à base de données, ils deviennent vos “bidouillages de croissance accélérée” (growth hacks) les plus importants (…) » (Ramanathan, 2021, paragraphe 5, traduit par les auteurs14)

64Sur le plan scientifique, un champ qui associe étroitement les technologies cognitives (« smart ») aux nudges est en train de voir le jour (Mele et al., 2021, p. 953). Ainsi, le terme smart nudging fait référence à l’usage des « technologies cognitives » portant sur la prédictibilité des comportements humains sans que la technologie limite les choix du décideur ou change les incitations économiques existantes (Mele et al., 2021, p. 950). Dans les technologies cognitives sont compris les éléments informatiques chargés de transmettre la « cognition » à travers un langage, l’apprentissage cognitif et des niveaux différents visant l’amélioration de la compétence de l’utilisateur (Mele et al., 2021, p. 950). Dans ce contexte, l’analyse qualitative de Mele et al. (2021) de 15 études de cas, sur une durée de 15 mois (juin 2017 – octobre 2018), identifie la manière dont le smart nudging offre aux utilisateurs un point de vue différent sur des problèmes et des solutions potentielles. Le smart nudging augmente aussi l’interaction et la collaboration entre l’utilisateur et les machines dans l’identification et la résolution de problèmes (Mele et al., 2021, p. 958).

65L’analyse du design, de l’usage et des effets du nudging – inévitablement liés aussi au tuning et au herding – s’inscrit dans ce que Zuboff (2019-2020, p. 396) nomme économie d’actions émergente. Cette économie s’appuie sur la programmation informatique du flux d’expérience de l’utilisateur afin de canaliser ses comportements, « suivant les stratégies et les intérêts d’acteurs commerciaux autodécrétés et le vibrant cosmos des marchés auxquels ils participent » (Zuboff, 2019-2020, p. 313). Pour ce faire, l’économie d’action met en place une « surveillance numérique » désignée par des termes flatteurs comme l’Internet des objets, l’informatique ubiquitaire ou encore l’informatique ambiante (Zuboff, 2019-2020, p. 274-275).

« Soumis à ce régime, l’informatique ubiquitaire n’est pas seulement une machine qui sait ; c’est aussi une machine qui suscite, destinée à produire plus de certitudes – à notre sujet, et pour leur bénéfice. » (Zuboff, 2019-2020, p. 275)

66L’expression « leur bénéfice » (Zuboff, 2019-2020, p. 275) désigne les clients de l’industrie numérique, pour laquelle l’utilisateur est la source des données que produisent les nudges. Lorsque Zuboff (2019-2020, p. 275) parle de « produire plus de certitudes – à notre sujet », elle fait référence aux utilisateurs du numérique, lesquels ont peu de contrôle sur l’usage que font les entreprises de leurs données personnelles.

68De fait, cette interrogation produit une réticence compréhensible des populations à l’égard des nudges, au moment même où ils sont prisés par les politiques en responsabilité. Alors que Barak Obama et David Cameron les ont utilisés dès 2010, en France, Emmanuel Macron a démarré leur mise en place lors de sa campagne présidentielle de 2017 et l’a accélérée avec la crise sanitaire de la COVID-19. Pourtant, « c’est un outil qui peut être utilisé de manière un peu limite en termes d’éthique », déclare la journaliste Audrey Chabal (2021). Nul doute que cette question demandera une réflexion approfondie à l’avenir. Une telle réflexion pourrait s’inspirer de Thaler et Sunstein (2021, p. 125) lorsqu’ils abordent implicitement les aspects de vigilance éthiques en posant quatre questions de base dans l’élaboration des nudges : qui choisit ? qui utilise ? qui paie ? qui profite ?

Conclusion

69Il existe peu d’études en SIC portant sur le nudge et associant les apports de l’économie comportementale : cette étude-ci figure parmi les premières du genre. Une démarche interdisciplinaire s’impose de plus en plus vu la vitesse de la circulation des données et l’étendue de l’univers numérique accessible à travers un téléphone multifonctions. Comme le soulignent les travaux de Shin et al. (2015) portant sur l’urban sensing (captation urbaine), le téléphone multifonctions est maintenant un outil indispensable pour la collecte des données des comportements des utilisateurs dans une ville en temps réel, notamment pour la classification des différents modes de transport (Shin et al., 2015, p. 77).

70Le croisement de la formalisation mathématique et des statistiques paramétriques des études économiques avec l’analyse thématique et des statistiques non paramétriques des SIC est une approche méthodologique innovante qui devrait potentiellement fournir des résultats inédits lorsque les conditions permettront de mener au bout ce travail en toute rigueur. Un tel croisement de regards permet de mieux rendre compte de la complexité des acteurs sociaux dans leurs diversités et leurs similitudes.

71Cette étude formalise une catégorisation des nudges fondée sur l’exploitation des biais cognitifs, tels que les articule la littérature en psychologie. Il ne s’agit pas d’essayer vainement d’imposer une définition canonique de ce qu’est un nudge ou une façon de les catégoriser, mais plutôt d’expliciter les implications épistémiques et éthiques des nudges préconisés. Qu’en est-il enfin pour les snudges, c’est-à-dire l’auto-nudge (Thaler et Sunstein, 2021, p. 121) lorsque l’individu est son propre architecte de choix ? Un tel phénomène est-il à encourager, au risque de créer une société où chacun se ghettoïse dans sa propre structure de choix ?