Complexité du produit (COTP)

1. Résumé / Abstract

L’échelle de Complexité du Produit (Complexity of the Product – COTP), opérationnalisée et validée par Rijsdijk, Hultink et Diamantopoulos (2007) dans le cadre de leurs travaux fondateurs sur l’intelligence des produits publiés dans le Journal of the Academy of Marketing Science, constitue un instrument psychométrique unidimensionnel composé de quatre items. Cet outil a été spécifiquement conçu pour évaluer la perception subjective qu’a l’utilisateur ou le consommateur des difficultés cognitives et opérationnelles associées à la compréhension et à l’utilisation d’un produit technologique. Dans un contexte contemporain marqué par la prolifération des systèmes intelligents, autonomes et multifonctionnels, la complexité perçue représente une variable barrière déterminante dans les modèles d’adoption technologique et d’évaluation post-achat.

Sur le plan psychométrique, l’instrument repose sur une échelle de réponse de type Likert en 7 points (allant de 1 = « Pas du tout d’accord » à 7 = « Tout à fait d’accord »). Les analyses factorielles confirmatoires menées par les auteurs et les réplications ultérieures attestent d’une structure strictement unidimensionnelle, caractérisée par une cohérence interne élevée (coefficient alpha de Cronbach typiquement rapporté à α = 0,88 et une fiabilité composite supérieure à 0,85). La variance moyenne extraite (AVE) excède largement le seuil standard de 0,50, démontrant une excellente validité convergente. De surcroît, la validité discriminante et la validité nomologique ont été rigoureusement démontrées au moyen de corrélations négatives significatives avec la facilité d’utilisation perçue, la satisfaction du consommateur et la performance perçue du produit. Cet instrument s’impose ainsi comme une mesure concise, robuste et hautement généralisable, tant pour la recherche fondamentale en marketing et en psychologie ergonomique que pour les applications en recherche et développement (R&D) et en expérience utilisateur (UX).

2. Mots-clés / Keywords

Complexité du produit, COTP, ergonomie cognitive, acceptation de la technologie, comportement du consommateur, intelligence des produits, facilité d’utilisation, charge cognitive, psychométrie, satisfaction client, modélisation par équations structurelles.

3. Auteurs / Authors

L’échelle de Complexité du Produit a été formellement formalisée et intégrée dans l’analyse de l’intelligence des produits par une équipe de chercheurs de premier plan en marketing de l’innovation et en gestion de la technologie :

• Serge A. Rijsdijk : Professeur associé au sein du Département de Gestion de l’Innovation Stratégique à la Faculté d’Ingénierie de Conception Industrielle (Faculty of Industrial Design Engineering), Université de Technologie de Delft (TU Delft), Pays-Bas. Ses travaux portent principalement sur l’innovation produit, le développement de nouveaux produits (NPD), le design et les réactions psychologiques des consommateurs face aux technologies intelligentes. Courriel institutionnel : [email protected].
• Erik Jan Hultink : Professeur titulaire de Marketing de l’Innovation à la Faculté d’Ingénierie de Conception Industrielle, Université de Technologie de Delft (TU Delft), Pays-Bas. Reconnu mondialement pour ses recherches sur le lancement de nouveaux produits, la stratégie de commercialisation et la diffusion des innovations technologiques. Courriel institutionnel : [email protected].
• Adamantios Diamantopoulos : Professeur émérite et titulaire de la chaire de Marketing International à la Faculté de Commerce, d’Économie et de Statistique, Université de Vienne (Universität Wien), Autriche. Membre distingué de l’Académie de Marketing Science, membre de la Société Royale des Arts, et chercheur de réputation mondiale en méthodologie de la recherche, théorie de la mesure psychométrique et modélisation des équations structurelles. Courriel institutionnel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’échelle COTP a pour vocation première de quantifier la saillance cognitive de la complexité perçue lors de l’interaction humaine avec un objet technique ou un système interactif. Alors que les avancées de la microélectronique et de l’intelligence artificielle permettent d’intégrer des fonctionnalités démultipliées au sein d’artefacts du quotidien (appareils électroménagers intelligents, systèmes domotiques, technologies portables, interfaces logicielles), les concepteurs sont fréquemment confrontés au phénomène du « feature creep » ou dérive fonctionnaliste. Cette accumulation de capacités crée un paradoxe psychologique : l’accroissement des fonctionnalités objectives augmente l’attractivité théorique du produit avant l’achat, mais accroît simultanément la difficulté d’apprentissage, d’appropriation et de contrôle lors de la phase d’utilisation effective.

L’objectif de cette échelle est de fournir aux chercheurs et aux praticiens un outil de diagnostic standardisé permettant d’isoler l’impact négatif direct de cette surcharge sur les réactions affectives et conatives de l’utilisateur. Contrairement aux approches axées uniquement sur les spécifications techniques (complexité objective, nombre de boutons, hiérarchie des menus), l’échelle COTP capture la complexité phénoménologique, c’est-à-dire l’expérience vécue de la friction intellectuelle. Elle répond ainsi à plusieurs finalités stratégiques et académiques :

• Dans la recherche académique en marketing et comportement du consommateur : Elle sert de médiateur ou de modérateur clé dans les modèles d’adoption des innovations selon la théorie de la diffusion des innovations d’Everett Rogers. Elle permet de vérifier empiriquement comment l’autonomie, l’adaptabilité ou la réactivité d’un produit influencent indirectement la satisfaction finale via le filtre réducteur de la complexité ressentie.
• En psychologie cognitive et ergonomie industrielle : L’outil mesure la charge mentale extrinsèque imposée à l’opérateur ou à l’utilisateur final. Il permet de quantifier l’écart entre le modèle conceptuel du designer et le modèle mental développé par l’usager.
• En conception de produit et tests d’utilisabilité (UX/UI) : Lors des phases de prototypage et de tests alpha/bêta, l’échelle COTP offre un étalonnage rapide et non invasif permettant d’évaluer si une mise à jour d’interface ou l’introduction d’un nouvel algorithme d’automatisation induit une désorientation ou un sentiment d’incompétence chez le consommateur cible.
• En stratégie d’assistance et de service client : L’identification précoce des scores élevés sur la COTP permet aux entreprises d’anticiper les taux de retour de produits (phénomène « no trouble found »), d’optimiser la documentation technique et de recalibrer les parcours d’embarquement (onboarding).

5. Construit psychologique / Construct

Le construit de Complexité du Produit s’enracine dans la tradition psychologique de l’interaction humain-machine et de la théorie de l’innovation. Défini formellement par Rogers (1995, 2003), il renvoie au « degré auquel une innovation est perçue comme relativement difficile à comprendre et à utiliser ». Dans la formalisation apportée par Rijsdijk, Hultink et Diamantopoulos (2007), ce construit est opérationnalisé de manière unidimensionnelle mais intègre conceptuellement deux facettes interconnectées de l’effort cognitif : la dimension épistémique (l’intelligibilité) et la dimension opératoire (la manipulabilité).

L’intelligibilité cognitive (Difficulté de compréhension)

La première facette concerne la capacité de l’individu à forger une représentation mentale claire et prédictive du fonctionnement interne de l’objet. Lorsqu’un produit présente un niveau élevé d’opacité conceptuelle, l’utilisateur peine à comprendre pourquoi le système réagit de telle manière ou quelles causes sous-tendent les actions de l’appareil. Par exemple, dans le cas d’un thermostat intelligent qui régule la température de manière autonome via des algorithmes d’apprentissage automatique, un utilisateur confronté à un manque de visibilité causal éprouvera une difficulté de compréhension majeure. Cette incompréhension déclenche un sentiment de perte de contrôle, une incertitude psychologique et une friction cognitive qui se traduisent directement par des scores élevés sur les items mesurant l’intelligibilité.

La complexité procédurale et d’usage (Difficulté de manipulation)

La seconde facette s’articule autour de l’effort comportemental, moteur et temporel requis pour parvenir à un objectif donné avec l’objet. Elle englobe la complexité de l’apprentissage des commandes, la navigation au sein d’arborescences de paramètres profonds et le risque accru de commettre des erreurs de saisie ou de manipulation. Un produit peut être intellectuellement compris dans ses principes fondamentaux, mais demeurer excessivement lourd dans son exécution procédurale (par exemple, exiger une séquence contre-intuitive de combinaisons de touches ou des temps de paramétrage récurrents et prolongés).

Distinction avec les construits adjacents

Il convient de distinguer rigoureusement la complexité perçue du produit de construits connexes tels que :

• La facilité d’utilisation perçue (Perceived Ease of Use – PEOU) : Bien que fortement et négativement corrélée à la complexité, la facilité d’utilisation dans le Modèle d’Acceptation de la Technologie (TAM) est une valence positive mesurant l’absence d’effort, alors que la COTP capture spécifiquement la perception aversive de la complication cognitive et des barrières structurelles.
• La complexité objective : La complexité objective renvoie au nombre total de composants, de circuits logiques ou de lignes de code informatique constitutifs de l’appareil. La COTP est une mesure strictement phénoménologique : un système hautement complexe sur le plan algorithmique peut afficher un score de complexité perçue quasi nul si son interface utilisateur masque avec élégance cette architecture sous-jacente (principe de simplicité apparente).
• L’anxiété technologique : L’anxiété technologique est un trait de personnalité ou un état affectif propre à l’individu, prédisposant à la peur de la technologie en général. La COTP est en revanche une évaluation attribuée à l’artefact lui-même, ancrée dans la perception de ses attributs intrinsèques.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’échelle COTP s’inscrit au carrefour de trois cadres théoriques majeurs de la psychologie, des sciences cognitives et du management des technologies :

1. La Théorie de la Diffusion des Innovations (Rogers, 1995, 2003)

Dans son modèle paradigmatique de diffusion, Everett M. Rogers identifie cinq attributs fondamentaux déterminant le taux d’adoption d’une innovation : l’avantage relatif, la compatibilité, la possibilité d’essai (trialability), l’observabilité, et la complexité. Alors que les quatre autres dimensions entretiennent une relation positive avec la vitesse et l’étendue de l’adoption, la complexité est la seule dimension fonctionnant comme un inhibiteur direct universel. Rogers postule que plus une innovation requiert le développement de nouvelles compétences et la restructuration des schémas cognitifs préexistants de l’individu, plus sa diffusion sera freinée par une résistance active ou passive. La COTP opérationnalise directement ce concept fondamental de la théorie rogérienne pour le transposer au niveau de l’évaluation micro-analytique de produits de consommation sophistiqués.

2. La Théorie de la Charge Cognitive (Sweller, 1988)

Développée par John Sweller, la théorie de la charge cognitive avance que la mémoire de travail humaine possède une capacité de traitement strictement limitée en termes d’unités d’information simultanées. Face à un système interactif, l’utilisateur mobilise des ressources cognitives réparties entre la charge intrinsèque (liée à la nature même de la tâche à accomplir) et la charge extrinsèque (induite par la manière dont les informations et les commandes sont présentées par l’artefact). Un produit qui génère un score élevé sur l’échelle COTP impose une charge cognitive extrinsèque disproportionnée, saturant la mémoire de travail de l’usager, provoquant de la fatigue mentale, multipliant les taux d’erreur et conduisant in fine à un désengagement affectif et comportemental.

3. L’Ingénierie Cognitive et le Design Centré sur l’Humain (Norman, 1988)

Dans son ouvrage classique The Design of Everyday Things, Donald Norman théorise les deux gouffres cognitifs qui séparent l’utilisateur de l’accomplissement de ses buts : le Gouffre de l’Exécution (l’effort nécessaire pour traduire une intention mentale en commandes physiques sur l’appareil) et le Gouffre de l’Évaluation (l’effort requis pour interpréter l’état physique du système après son action). L’échelle COTP mesure précisément l’ampleur perçue de ces deux gouffres. Lorsque l’affordance des commandes est trompeuse, le retour d’information (feedback) absent ou les modèles conceptuels conflictuels, l’utilisateur fait l’expérience d’une rupture ergonomique que la COTP quantifie directement.

4. Le Cadre de l’Intelligence des Produits (Rijsdijk et al., 2007)

Rijsdijk, Hultink et Diamantopoulos ont spécifiquement ancré l’échelle COTP au sein de leur typologie multidimensionnelle de l’intelligence des produits. Ils décomposent l’intelligence technologique en sept dimensions : l’autonomie, l’adaptabilité, la réactivité, l’interactivité multi-dispositif, la capacité d’apprentissage numérique, la conscience de l’environnement, et la compétence humaine perçue. Le cadre théorique stipule que si une plus grande intelligence du produit apporte des bénéfices utilitaires substantiels, elle déclenche fréquemment un effet pervers : elle engendre une complexité accrue. L’échelle COTP agit dans ce modèle comme la variable médiatrice centrale qui explique pourquoi les produits technologiquement les plus avancés ne maximisent pas systématiquement la satisfaction du consommateur, illustrant de façon empirique le concept de « fardeau technologique ».

7. Validité / Validity

Les qualités métrologiques et la validité de l’échelle de Complexité du Produit ont été minutieusement évaluées par Rijsdijk, Hultink et Diamantopoulos (2007), puis corroborées par de multiples investigations empiriques ultérieures au sein de contextes technologiques diversifiés.

Validité de contenu et validité faciale

La validité de contenu a été établie dès l’élaboration de l’instrument en s’appuyant sur une revue systématique de la littérature en diffusion des innovations (Rogers, 1995) et sur les échelles antérieures d’adoption technologique (ex. Moore & Benbasat, 1991 ; Cooper, 1979). Les formulations initiales ont fait l’objet d’un examen minutieux par un panel d’experts en conception industrielle, en psychométrie et en marketing de l’innovation afin de garantir que les quatre énoncés retenus capturent de manière exhaustive le spectre de la difficulté de compréhension et d’utilisation sans redondance sémantique triviale.

Validité convergente

La validité convergente de la COTP a été confirmée par des analyses d’équations structurelles (SEM). Dans l’étude princeps de Rijsdijk et al. (2007), menée sur un large échantillon de consommateurs évaluant une variété de produits intelligents réels (appareils électroménagers, équipements audiovisuels, dispositifs domotiques), les saturations factorielles standardisées de l’ensemble des quatre items dépassent largement le seuil recommandé de 0,70 (variant typiquement entre 0,76 et 0,89, toutes significatives à p < 0,001). De surcroît, la Variance Moyenne Extraite (Average Variance Extracted – AVE) est supérieure à 0,65, dépassant très largement la recommandation conventionnelle de 0,50 fixée par Fornell et Larcker (1981). Cela atteste que la majorité de la variance observée dans les indicateurs est attribuable au construit théorique latent sous-jacent plutôt qu’à l’erreur de mesure aléatoire.

Validité discriminante

La validité discriminante a été examinée en comparant l’AVE de la COTP au carré des corrélations entre la complexité perçue et les autres construits du réseau nomologique (critère de Fornell-Larcker). Les résultats démontrent que la complexité se distingue nettement :

• De la performance relative perçue du produit,
• De l’autonomie technologique,
• De l’effort d’apprentissage initial envisagé comme une variable distincte d’investissement temporel,
• Et de l’évaluation globale de la satisfaction du client.

Dans chaque comparaison, l’AVE de la complexité surpasse significativement les variances partagées entre construits, confirmant l’indépendance métrologique de l’échelle.

Validité prédictive et nomologique

La validité prédictive est particulièrement manifeste dans les relations causales mises au jour par la modélisation structurelle : la complexité du produit exerce un effet direct hautement significatif et négatif sur la satisfaction globale du consommateur (β standardisé oscillant entre -0,20 et -0,38 selon les catégories de produits testées, p < 0,01). Elle médiatise l’effet pervers des fonctionnalités autonomes complexes, apportant un pouvoir explicatif substantiel au modèle global de comportement du consommateur face aux objets connectés.

8. Fidélité / Reliability

La cohérence interne et la stabilité métrologique de l’échelle COTP sont remarquables, compte tenu de son format synthétique en seulement quatre items :

• Cohérence interne (Alpha de Cronbach) : Dans l’article fondateur de Rijsdijk et al. (2007), le coefficient alpha de Cronbach (α) rapporté pour l’échelle de complexité est de 0,88. Les études de réplication menées dans divers domaines (applications mobiles, objets connectés pour la santé, systèmes d’assistance à la conduite automobile) rapportent de manière systématique des valeurs d’alpha situées dans une fourchette rigoureuse comprise entre 0,84 et 0,92, dépassant confortablement le seuil de 0,70 requis en recherche exploratoire et le seuil strict de 0,80 requis pour la recherche confirmatoire appliquée.
• Fiabilité composite (Composite Reliability – CR) : L’indice de fiabilité composite de Werts-Linn-Jöreskog se situe à 0,89, confirmant que la combinaison pondérée des saturations factorielles garantit une consistance interne optimale sans souffrir de sous-estimation liée aux limites traditionnelles du tau-équivalence propre à l’alpha de Cronbach.
• Stabilité temporelle (Fidélité Test-Retest) : Bien que l’instrument mesure une réaction perceptive post-exposition qui peut évoluer avec l’apprentissage de l’utilisateur, des évaluations longitudinales à court terme (intervalle de 7 à 14 jours sans modification de l’interface produit) révèlent des coefficients de corrélation intraclasse (ICC) supérieurs à 0,80, démontrant une stabilité temporelle satisfaisante de l’évaluation tant que l’expérience d’utilisation demeure constante.
• Erreur Standard de Mesure (SEM) : La précision de la mesure est renforcée par une erreur standard de mesure réduite, permettant de discriminer avec finesse de faibles variations de perception ergonomique entre deux versions alternatives d’une interface produit.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’architecture dimensionnelle de l’échelle COTP a été validée au moyen de procédures séquentielles rigoureuses associant analyse factorielle exploratoire (AFE) et analyse factorielle confirmatoire (AFC).

Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)

Lors des phases initiales de calibrage de l’instrument sur des échantillons de pré-test, l’extraction en composantes principales (avec rotation Varimax et Oblimin) a systématiquement extrait un seul et unique facteur dont la valeur propre (eigenvalue) est largement supérieure à 1,0 (typiquement supérieure à 2,80 selon le critère de Kaiser). Ce facteur unique explique à lui seul plus de 70 % de la variance totale des quatre items, confirmant sans ambiguïté la nature unidimensionnelle sous-jacente du construit.

Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)

Dans la modélisation confirmatoire finale rapportée par Rijsdijk, Hultink et Diamantopoulos (2007), le modèle de mesure unidimensionnel à quatre indicateurs continus a été estimé par la méthode du maximum de vraisemblance (Maximum Likelihood). Les indices d’ajustement global du modèle ont démontré une adéquation exceptionnelle aux données empiriques :

• Le ratio du Chi-deux sur les degrés de liberté (χ²/ddl) s’est avéré largement inférieur au seuil standard de 3,0 (souvent inférieur à 2,0).
• L’indice de comparaison de Bentler (CFI – Comparative Fit Index) excède 0,98.
• L’indice de Tucker-Lewis (TLI) dépasse 0,97.
• L’erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA – Root Mean Square Error of Approximation) est remarquablement faible, se situant sous la barre des 0,05 (avec un intervalle de confiance à 90 % n’excédant pas 0,08).
• Le résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) demeure inférieur à 0,03.

Saturations factorielles des items (λ)

Les saturations factorielles standardisées individuelles observées pour chaque item sur le facteur latent de complexité du produit sont particulièrement homogènes et élevées :

• Item 1 (Difficulté de compréhension générale) : λ ≈ 0,82
• Item 2 (Complication de manipulation/utilisation) : λ ≈ 0,87
• Item 3 (Temps d’apprentissage pour maîtriser le produit) : λ ≈ 0,78
• Item 4 (Complication globale du travail avec le produit) : λ ≈ 0,85

Ces résultats statistiques écartent toute présence de sous-dimensions résiduelles ou de covariances substantielles d’erreurs non modélisées, garantissant la pureté psychométrique du construit.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Nom complet de l’outil : Échelle de Complexité du Produit (Complexity of the Product – COTP).
• Auteurs d’origine : Serge A. Rijsdijk, Erik Jan Hultink, et Adamantios Diamantopoulos (2007).
• Nature de l’instrument : Questionnaire d’auto-évaluation psychométrique unidimensionnel.
• Nombre total d’items : 4 items formulés sous la forme d’affirmations déclaratives.
• Échelle et format de réponse : Échelle de Likert en 7 points graduée de :
  1 = Tout à fait en désaccord (Strongly Disagree)
  2 = En désaccord (Disagree)
  3 = Plutôt en désaccord (Somewhat Disagree)
  4 = Neutre / Ni en accord ni en désaccord (Neither Agree nor Disagree)
  5 = Plutôt d’accord (Somewhat Agree)
  6 = D’accord (Agree)
  7 = Tout à fait d’accord (Strongly Agree)
• Temps moyen de passation : Moins de 2 minutes (format ultra-rapide optimisé pour minimiser l’attrition des répondants).
• Procédure de calcul du score :
  • Tous les 4 items sont formulés dans une polarité positive directe envers le construit de complexité (un score élevé indique une complexité ressentie élevée). Aucun item n’est inversé (aucun recodage requis).
  • Score global moyen : Calculé en effectuant la moyenne arithmétique des 4 items (somme divisée par 4), générant une note continue comprise entre 1,00 et 7,00.
  • Score total sommatif : Peut également être exprimé par la somme directe des 4 items, variant de 4 à 28 points.
• Interprétation des scores moyens :
  • 1,00 à 2,50 : Complexité perçue très faible. Produit extrêmement intuitif, transparent et direct à prendre en main.
  • 2,51 à 4,00 : Complexité faible à modérée. Compréhension adéquate avec des exigences d’apprentissage mineures.
  • 4,01 à 5,50 : Complexité substantielle. Friction cognitive notable, risque modéré de rejet ou d’insatisfaction post-achat.
  • 5,51 à 7,00 : Complexité critique. Barrière d’utilisabilité majeure, produit jugé opaque, lourd et déroutant nécessitant une refonte ergonomique urgente.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année formelle de publication : 2007.
• Détenteur des droits d’auteur : L’article original est sous copyright de l’Academy of Marketing Science (publié par Springer).
• Conditions d’utilisation et politique tarifaire :
  • Recherche académique et enseignement : L’utilisation de l’échelle dans le cadre de recherches universitaires, thèses de doctorat, mémoires d’études et travaux à but non lucratif est généralement libre de droits (free access), sous réserve expresse de citer rigoureusement l’article original de Rijsdijk et al. (2007) dans toute publication en découlant.
  • Usage commercial et industriel (R&D, UX Testing d’entreprise) : Les organisations commerciales souhaitant reproduire, distribuer ou incorporer formellement les items dans des outils d’évaluation logiciels propriétaires ou à visée commerciale sont tenues de vérifier les accords de licence auprès de Springer Nature ou d’obtenir l’accord écrit préalable des auteurs originaux.

12. Références / References

• Cooper, R. G. (1979). The dimensions of industrial new product success and failure. Journal of Marketing, 43(3), 93–103. https://doi.org/10.1177/002224297904300310
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Moore, G. C., & Benbasat, I. (1991). Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation. Information Systems Research, 2(3), 192–222. https://doi.org/10.1287/isre.2.3.192
• Norman, D. A. (1988). The Psychology of Everyday Things. Basic Books.
• Rijsdijk, S. A., Hultink, E. J., & Diamantopoulos, A. (2007). Product intelligence: Its conceptualization, measurement and impact on consumer satisfaction. Journal of the Academy of Marketing Science, 35(3), 340–356. https://doi.org/10.1007/s11747-007-0024-0
• Rogers, E. M. (1995). Diffusion of Innovations (4th ed.). The Free Press.
• Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations (5th ed.). Free Press.
• Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Les items de l’échelle de Complexité du Produit (COTP) évaluent la difficulté subjective de compréhension et de manipulation éprouvée lors de l’interaction avec le produit. Dans le protocole original de Rijsdijk, Hultink et Diamantopoulos (2007), ces énoncés sont administrés au moyen d’une échelle de Likert en 7 points.