Échelle de lieu de contrôle de la circulation

1. Résumé

L’Échelle de lieu de contrôle de la circulation (couramment désignée sous l’acronyme international T-LOC pour Traffic Locus of Control Scale) est un instrument psychométrique autorapporté développé par les chercheurs en psychologie du trafic Türker Özkan et Timo Lajunen en 2005. Conçue pour pallier le manque de spécificité contextuelle des mesures générales de lieu de maîtrise (ou locus of control) issues des travaux fondateurs de Julian Rotter, cette échelle évalue les attributions causales qu’un conducteur formule quant à la survenue potentielle d’un accident de la route. L’instrument comprend 17 items structurés autour de quatre dimensions fondamentales : le Soi (propres compétences et prises de risque du conducteur), les Autres conducteurs (erreurs, alcoolémie et comportements dangereux d’autrui), la Fatalité/Destin (chance, coïncidence et prédestination) et le Véhicule et Environnement (défaillances mécaniques, état de la chaussée, météo). Les répondants évaluent dans quelle mesure leur implication dans un accident dépend de chacun de ces facteurs sur une échelle de type Likert en 5 points. Les études psychométriques initiales et transnationales rapportent une structure factorielle stable, confirmée par analyse factorielle exploratoire et confirmatoire, ainsi qu’une consistance interne satisfaisante, avec des coefficients alpha de Cronbach oscillant entre 0,65 et 0,81 selon les sous-échelles et les échantillons. L’échelle démontre une validité convergente et prédictive robuste en lien avec les infractions au code de la route, l’implication rétrospective et prospective dans les collisions, les comportements de conduite aberrants mesurés par le Driver Behaviour Questionnaire (DBQ), ainsi que l’acceptation des systèmes d’aide à la conduite intelligents (tels que l’ISA et l’ACC). Cet outil constitue une référence incontournable en ergonomie des transports, en sélection professionnelle de conducteurs et en réhabilitation post-infraction.

2. Mots-clés

Lieu de contrôle de la circulation, locus de contrôle, psychologie du trafic, sécurité routière, comportement du conducteur, attributions causales, accidents de la route, psychométrie, évaluation du risque, perception du danger, Türker Özkan, Timo Lajunen, Driver Behaviour Questionnaire, systèmes d’aide à la conduite.

3. Auteurs

L’Échelle de lieu de contrôle de la circulation a été conceptualisée et validée scientifiquement par une équipe internationale spécialisée en psychologie des facteurs humains et sécurité des transports :

• Türker Özkan, Ph.D. : Professeur et chercheur à l’Unité de recherche sur le trafic (Traffic Research Unit), Département de psychologie, Université d’Helsinki (Finlande) et au Département de psychologie de l’Université technique du Moyen-Orient (Middle East Technical University – METU), Ankara, Turquie. Courriels institutionnels : [email protected], [email protected].
• Timo Lajunen, Ph.D. : Professeur titulaire de psychologie de la sécurité et des transports, associé à l’Université technique du Moyen-Orient (METU, Ankara, Turquie) ainsi qu’au groupe Human Factors and Safety Behaviour Group du Département de psychologie de l’Université d’Helsinki (Finlande). Courriel institutionnel : [email protected].
• Jyrki Kaistinen : Chercheur associé au Human Factors and Safety Behaviour Group, Département de psychologie, Université d’Helsinki, Finlande.

4. Objectif

L’objectif central de l’Échelle de lieu de contrôle de la circulation est de mesurer empiriquement et de manière multidimensionnelle les croyances d’attribution causale relatives aux accidents de la circulation routière. Dans le domaine de la psychologie appliquée aux transports, la compréhension des déterminants cognitifs du comportement de conduite est essentielle pour anticiper les conduites à risque, l’agressivité au volant et la propension aux accidents. Les échelles de contrôle généralistes (comme l’échelle I-E de Rotter) ont historiquement montré des corrélations faibles ou contradictoires avec les comportements sécuritaires réels au volant, principalement en raison d’un manque flagrant de spécificité de domaine.

La T-LOC a été conçue pour capturer comment un individu distribue la responsabilité causale d’un accident potentiel entre des forces internes (son propre comportement, sa maîtrise technique, sa propension à enfreindre les règles) et diverses forces externes indépendantes de sa volonté immédiate (la conduite d’autrui, les dysfonctionnements du véhicule, les aléas climatiques ou le destin). Sur le plan théorique, identifier ces schémas d’attribution permet de documenter les mécanismes de défense psychologiques tels que le biais d’autocomplaisance (self-serving bias) et l’illusion de supériorité du conducteur, où l’individu tend à attribuer ses réussites à ses propres aptitudes et les incidents à des contingences extérieures imprévisibles.

Dans le domaine de la recherche, la T-LOC est massivement employée pour modéliser les relations structurelles entre la personnalité, les attitudes envers la sécurité, les comportements autodéclarés (erreurs, omissions, lapsus, violations ordinaires et agressives) et l’acceptabilité sociale et ergonomique des technologies embarquées. Notamment, la recherche examine comment le locus de contrôle module l’accueil réservé à l’adaptation intelligente de la vitesse (Intelligent Speed Adaptation, ISA) ou au régulateur de vitesse adaptatif (Adaptive Cruise Control, ACC). Les conducteurs présentant un lieu de contrôle fortement externe (orienté vers les autres usagers ou l’environnement) réagissent différemment face aux systèmes d’automatisation partielle par rapport à ceux présentant un locus interne.

Sur le plan des applications appliquées et cliniques, la T-LOC sert dans les bilans psychologiques d’aptitude à la conduite, les programmes de rééducation pour conducteurs infractionnistes ou récidivistes (alcool au volant, grands excès de vitesse) et les processus de sélection ou de formation continue des flottes de transport professionnel (chauffeurs de poids lourds, conducteurs d’autobus, services d’urgence). En mettant en évidence des attributions externalisantes excessives (par exemple, blâmer continuellement les autres ou invoquer le mauvais sort pour justifier des accrochages), les psychologues de la circulation peuvent cibler des interventions cognitivo-comportementales destinées à responsabiliser le conducteur et à développer son sentiment d’auto-efficacité sécuritaire.

5. Construit psychologique

Le construit mesuré par la T-LOC est le locus de contrôle spécifique à la conduite automobile, défini comme le système de croyances stables d’un individu quant à l’origine causale des événements critiques survenant dans le système de trafic, en particulier les accidents de la circulation. Contrairement à une vision unidimensionnelle opposant simplement l’internalité à l’externalité, Özkan et Lajunen ont démontré que ce construit est intrinsèquement multidimensionnel et comprend quatre composantes bien différenciées :

1. Facteur Soi (Locus interne – Self)

Cette dimension évalue le degré auquel le conducteur considère que son implication dans un accident résulte de ses propres choix comportementaux, de ses limites cognitives ou de ses erreurs techniques. Ce facteur regroupe les items liés à ses propres lacunes de conduite (driving skills), à sa prise de risque délibérée (risk-taking), au non-respect des distances de sécurité, aux dépassements dangereux et à la vitesse excessive. Un score élevé sur cette dimension reflète une forte prise de responsabilité personnelle et une reconnaissance lucide du fait que la sécurité routière dépend au premier chef des compétences et de la vigilance de l’opérateur. À l’extrême, une internalité excessive non régulée peut s’accompagner d’une anxiété accrue de performance au volant.

2. Facteur Autres conducteurs (Locus externe social – Other Drivers)

Cette dimension mesure l’attribution causale des accidents aux agissements, aux erreurs et aux transgressions des autres usagers de la route. Elle comprend la perception des lacunes techniques d’autrui, la vitesse excessive des autres automobilistes, leur non-respect des distances de suivi, leurs dépassements téméraires ou leur conduite sous l’emprise de l’alcool. Un score élevé dénote une propension à percevoir l’environnement social routier comme hostile, imprévisible et principalement responsable des situations dangereuses, ce qui caractérise souvent les conducteurs projetant leurs propres vulnérabilités sur les tiers.

3. Facteur Fatalité / Destin (Locus externe fataliste – Fate)

Cette composante capture l’adhésion à des croyances métaphysiques, aléatoires ou déterministes où l’accident est perçu comme une fatalité inéluctable gouvernée par la malchance (bad luck), le destin (fate) ou de pures coïncidences fortuites (coincidence). Les conducteurs affichant un score fataliste élevé ont tendance à minimiser l’impact des mesures préventives et des compétences individuelles, estimant que « si un accident doit arriver, il arrivera quoi que l’on fasse ». Cette posture cognitive est particulièrement problématique sur le plan de la sécurité, car elle désamorce l’autorégulation préventive.

4. Facteur Véhicule et Environnement (Locus externe contextuel – Vehicle and Environment)

Cette dimension appréhende les attributions orientées vers les contraintes matérielles et physiques de la situation de conduite, incluant l’état dégradé ou la dangerosité de l’infrastructure routière, les conditions météorologiques défavorables (pluie, verglas, brouillard), le manque de visibilité/éclairage et les pannes ou défaillances mécaniques inopinées du véhicule. Les individus qui surévaluent cette dimension considèrent que les facteurs systémiques environnementaux outrepassent la capacité d’adaptation humaine.

6. Cadre théorique

Le fondement conceptuel de la T-LOC s’ancre directement dans la théorie de l’apprentissage social élaborée par Julian B. Rotter (1954, 1966). Selon le modèle d’attente-valeur de Rotter, la probabilité d’occurrence d’un comportement dans une situation donnée dépend de l’attente que ce comportement mène à un renforcement spécifique, combinée à la valeur subjective accordée à ce renforcement. Le « lieu de contrôle » (Locus of Control) y est défini comme une attente généralisée quant au fait que les renforcements de la vie soient contingents à nos propres actions (contrôle interne) ou gouvernés par des forces extérieures telles que le hasard, la chance, le destin ou des autruis tout-puissants (contrôle externe).

Néanmoins, dès les années 1970 et 1980, des théoriciens de la psychométrie de la santé comme Wallston, Wallston et DeVellis (1978) ont souligné les limites prédictives des échelles globales lorsqu’elles sont confrontées à des comportements très contextualisés, donnant naissance au concept de Health Locus of Control. Dans le secteur automobile, des chercheurs comme Montag et Comrey (1987) ont développé des premières échelles spécifiques au volant. Özkan et Lajunen ont poussé cette démarche à son aboutissement en articulant la théorie de Rotter avec les théories modernes de l’attribution causale formulées par Fritz Heider (1958) et Bernard Weiner (1985).

Dans la taxonomie de Weiner, les causes attribuées aux réussites et aux échecs s’ordonnent selon trois axes : le lieu de causalité (interne versus externe), la stabilité temporelle (stable versus instable) et la contrôlabilité (contrôlable versus incontrôlable). La T-LOC cartographie ces dimensions dans le domaine de la conduite :

• Les compétences personnelles et la prise de risque représentent des facteurs internes, mais diffèrent en termes de contrôlabilité volontaire (la prise de risque étant immédiatement contrôlable, la compétence nécessitant un apprentissage à long terme).
• Le destin et la chance représentent des causes externes, instables ou transcendantes, et totalement incontrôlables par l’usager.
• L’environnement et la mécanique représentent des facteurs situationnels externes, partiellement stables, modulables par la vigilance ou la maintenance.
• Les autres conducteurs incarnent un facteur externe social, dynamique et incontrôlable directement par l’ego au volant.

Cette grille théorique s’associe en psychologie ergonomique au modèle d’interaction tâche-capacité (Task-Capability Interface model de Ray Fuller) et à la théorie du comportement planifié d’Icek Ajzen, où le contrôle comportemental perçu s’avère un puissant prédicteur des intentions et des conduites motrices au sein d’environnements complexes.

7. Validité

Les propriétés métrologiques de validité de l’Échelle de lieu de contrôle de la circulation ont fait l’objet de multiples validations empiriques sur des populations diversifiées de conducteurs (Özkan & Lajunen, 2005 ; Warner et al., 2010 ; Zhang et al., 2016) :

Validité de construit

La validité de construit est démontrée par la capacité de l’instrument à reproduire de façon robuste son agencement en quatre dimensions indépendantes ou corrélées de manière théoriquement cohérente. Les analyses corrélationnelles révèlent des corrélations modérées et positives entre la sous-échelle « Autres conducteurs » et la sous-échelle « Véhicule et Environnement » (généralement r compris entre 0,30 et 0,45), illustrant une tendance d’externalisation situationnelle commune. En revanche, le facteur « Soi » présente des corrélations faibles, voire négatives, avec le facteur « Fatalité », attestant que la croyance en son propre pouvoir d’action est orthogonalement distincte du fatalisme passif.

Validité convergente et divergente

La T-LOC présente une excellente validité convergente avec les mesures établies du comportement de conduite :

• Driver Behaviour Questionnaire (DBQ) : Les conducteurs obtenant des scores élevés sur la dimension « Soi » rapportent une conscience plus nette de leurs erreurs de conduite, mais moins de violations agressives non assumées. À l’inverse, des scores élevés sur le facteur « Autres conducteurs » et « Fatalité » corrèlent positivement et significativement avec les transgressions ordinaires de vitesse et les comportements agressifs d’évitement ou d’intimidation.
• Échelles d’habileté perceptuelle et motrice (DSI – Driver Skill Inventory) : Les individus présentant un locus interne élevé s’auto-évaluent plus rigoureusement sur les habiletés sécuritaires (maintien des distances, anticipation).
• Validité divergente : Les corrélations avec des traits généraux de personnalité du Big Five (par exemple, l’ouverture à l’expérience ou l’agréabilité) restent faibles (|r| < 0,20), prouvant que la T-LOC mesure un construit comportemental spécifique au domaine de la conduite et non un simple calque des traits de personnalité généraux.

Validité prédictive et critérielle

Sur le plan prédictif, la T-LOC s’avère être un déterminant significatif de l’historique d’accidents et d’infractions :

• Le facteur « Fatalité / Destin » est un prédicteur positif et statistiquement significatif de l’implication dans des collisions au cours des trois années précédentes, même après contrôle de l’âge, du sexe et du kilométrage annuel parcouru (odds ratios généralement situés entre 1,25 et 1,45).
• Le facteur « Soi » est négativement prédictif des suspensions de permis de conduire et des pertes de points pour comportements délibérément dangereux.
• Dans les études sur l’acceptabilité des technologies de sécurité active (Özkan, Lajunen & Kaistinen, 2003), les conducteurs orientés vers le locus « Autres conducteurs » et « Environnement » manifestent une volonté nettement plus élevée d’adopter des systèmes de limitation automatique de la vitesse (ISA) et de régulation de distance (ACC), car ils perçoivent ces aides comme une protection bienvenue contre le danger d’autrui.

8. Fidélité

La fidélité de l’Échelle de lieu de contrôle de la circulation a été documentée à travers l’évaluation de sa cohérence interne et de sa stabilité temporelle lors d’études comparatives internationales (notamment entre la Finlande, la Turquie, la Grèce et le Royaume-Uni) :

Consistance interne

Les estimations du coefficient alpha de Cronbach rapportées dans les publications de référence indiquent des niveaux de consistance interne acceptables à très bons pour une échelle brève de 17 items :

• Sous-échelle Soi (5 items) : Les valeurs de l’alpha de Cronbach s’échelonnent typiquement entre 0,72 et 0,81. Les corrélations item-total corrigées pour cette dimension oscillent entre 0,42 et 0,65, témoignant d’une excellente cohésion des énoncés mesurant l’internalité.
• Sous-échelle Autres conducteurs (6 items) : L’alpha varie entre 0,74 et 0,80. Cette dimension présente une homogénéité élevée, reflétant la cohérence avec laquelle les conducteurs perçoivent les risques émanant d’autrui.
• Sous-échelle Fatalité / Destin (3 items) : Malgré sa brièveté, cette dimension affiche un coefficient alpha satisfaisant compris entre 0,70 et 0,78, soutenu par la forte proximité sémantique des items relatifs à la malchance, au destin et à la coïncidence.
• Sous-échelle Véhicule et Environnement (3 items) : L’alpha se situe généralement entre 0,62 et 0,71. Ces valeurs, légèrement plus modestes, sont fréquentes pour des échelles courtes évaluant des sources hétérogènes de contraintes physiques (mécanique, météo, chaussée), mais demeurent psychométriquement acceptables selon les critères conventionnels de Nunnally.

Fidélité test-retest

Les évaluations de la stabilité temporelle par le protocole test-retest sur des intervalles de quatre à six semaines montrent des coefficients de corrélation intraclasse (CCI) et de Pearson solides, compris entre 0,68 et 0,82 pour l’ensemble des dimensions. Cette stabilité temporelle confirme que le lieu de contrôle de la circulation fonctionne comme une disposition cognitive relativement pérenne plutôt que comme un simple état transitoire tributaire des variations d’humeur du moment.

9. Analyse factorielle

La structure factorielle de la T-LOC a été établie à l’origine par une analyse factorielle exploratoire (AFE) utilisant l’extraction par factorisation en axes principaux, assortie d’une rotation oblique (Promax ou Oblimin), pour tenir compte des interdépendances théoriques probables entre certaines dimensions externes.

Résultats de l’analyse factorielle exploratoire (AFE)

Dans l’échantillon princeps d’Özkan et Lajunen comprenant des centaines de conducteurs finlandais et turcs, l’analyse a extrait sans ambiguïté quatre facteurs possédant des valeurs propres (eigenvalues) supérieures à 1,0 (critère de Kaiser), confirmés par l’examen du diagramme de sédimentation (scree plot de Cattell). Ces quatre facteurs expliquent collectivement entre 48 % et 56 % de la variance totale de la matrice de données :

• Facteur 1 (Autres conducteurs) : Regroupe les items 3, 4, 8, 10, 14 et 15. Les saturations factorielles de ces items sont substantielles, oscillant entre 0,55 et 0,82, sans saturation croisée majeure sur les autres axes.
• Facteur 2 (Soi) : Regroupe les items 1, 2, 7, 9 et 16. Les saturations s’échelonnent de 0,50 à 0,78, isolant nettement les conduites et compétences de l’opérateur lui-même.
• Facteur 3 (Fatalité / Destin) : Regroupe les items 5, 11 et 17, avec des saturations factorielles très élevées (allant de 0,68 à 0,84), constituant un pôle pur de croyance au hasard déterministe.
• Facteur 4 (Véhicule et Environnement) : Regroupe les items 6, 12 et 13, présentant des saturations allant de 0,48 à 0,72.

Modélisation en analyse factorielle confirmatoire (AFC)

Les analyses factorielles confirmatoires menées lors d’études subséquentes confirment la supériorité statistique du modèle à quatre dimensions par rapport à des modèles rivaux unidimensionnels (locus général) ou bidimensionnels (interne vs externe global). Les indices d’ajustement couramment rapportés sont très satisfaisants :

• Indice de Tucker-Lewis (TLI) : ≥ 0,91
• Indice de comparaison de forme (CFI – Comparative Fit Index) : ≥ 0,93
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) : ≤ 0,055 (intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,042 et 0,064)
• Résidu quadratique moyen normalisé (SRMR) : ≤ 0,058

Les tests d’invariance de mesure transnationale (invariance configurale, métrique et scalaire) ont montré que la structure factorielle sous-jacente est invariante entre les sexes et stable à travers différents contextes culturels européens et asiatiques, malgré des variations de moyennes latentes sur la fatalité selon les contextes socioculturels.

10. Instrument de mesure

L’Échelle de lieu de contrôle de la circulation est un questionnaire standardisé d’auto-évaluation. Ses caractéristiques méthodologiques sont les suivantes :

• Type d’instrument : Échelle psychométrique autorapportée (papier-crayon ou informatisée).
• Format : 17 énoncés déclaratifs formulés sous une amorce commune relative à l’attribution de causalité d’un accident automobile.
• Durée d’administration : Environ 5 à 8 minutes.
• Échelle de réponse : Échelle de Likert à 5 points cotée de 1 à 5 :
  • 1 = Pas du tout d’accord / Ne dépend pas du tout (Strongly disagree / Not at all)
  • 2 = Plutôt en désaccord (Disagree)
  • 3 = Ni d’accord ni en désaccord / Neutre (Neither agree nor disagree)
  • 4 = Plutôt d’accord (Agree)
  • 5 = Tout à fait d’accord / Dépend entièrement (Strongly agree / Very much)
• Répartition des items par sous-échelle :
  • Facteur Soi (Locus interne – 5 items) : Items 1, 2, 7, 9, 16.
  • Facteur Autres conducteurs (Locus externe social – 6 items) : Items 3, 4, 8, 10, 14, 15.
  • Facteur Fatalité / Destin (Locus externe fataliste – 3 items) : Items 5, 11, 17.
  • Facteur Véhicule et Environnement (Locus externe matériel – 3 items) : Items 6, 12, 13.
• Cotation et calcul des scores : Aucun item n’est inversé. Pour chaque sous-échelle, le score brut est obtenu en sommant les notes des items respectifs ou, de façon préférentielle, en calculant la moyenne arithmétique des items de la sous-échelle (donnant un score moyen continu compris entre 1,00 et 5,00 par dimension). Un score moyen supérieur à 3,5 indique une adhésion prépondérante au type d’attribution correspondant.

11. Permissions, Tarifs et Année du test

L’Échelle de lieu de contrôle de la circulation a été initialement publiée en 2005 dans la revue scientifique internationale Accident Analysis & Prevention :

• Statut des droits d’auteur : Les items de l’échelle et sa méthodologie relèvent du domaine de la publication scientifique à des fins de recherche académique. L’instrument est libre d’utilisation sans frais (fee-free) pour les travaux de recherche fondamentale, les thèses universitaires et les études non commerciales, sous réserve expresse de citer formellement les publications originales des auteurs.
• Utilisation commerciale ou clinique appliquée : Pour une intégration dans des progiciels commerciaux de recrutement, des systèmes de sélection de flottes d’entreprises ou des plateformes logicielles payantes, il convient d’obtenir l’autorisation écrite auprès des auteurs concepteurs (Dr. Türker Özkan ou Dr. Timo Lajunen) ou des détenteurs des droits de reproduction éditoriaux (Elsevier).
• Contacts des auteurs : [email protected], [email protected].

12. Références

Voici les références scientifiques majeures en style APA 7^e édition documentant la conception, la validation et les applications de la T-LOC :

• Heider, F. (1958). The psychology of interpersonal relations. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1037/10628-000
• Montag, I., & Comrey, A. L. (1987). Internality and externality as correlates of involvement in fatal driving accidents. Journal of Applied Psychology, 72(3), 339–343. https://doi.org/10.1037/0021-9010.72.3.339
• Özkan, T., & Lajunen, T. (2005). Multidimensional Traffic Locus of Control Scale (T-LOC): Factor structure and relationship to risky driving. Accident Analysis & Prevention, 37(4), 693–699. https://doi.org/10.1016/j.aap.2005.03.008
• Özkan, T., Lajunen, T., & Kaistinen, J. (2003). Traffic locus of control, driving skills, and attitudes towards in-vehicle technologies (ISA & ACC). Department of Psychology, University of Helsinki.
• Rotter, J. B. (1966). Generalized expectancies for internal versus external control of reinforcement. Psychological Monographs: General and Applied, 80(1), 1–28. https://doi.org/10.1037/h0092976
• Warner, H. W., Özkan, T., & Lajunen, T. (2010). Can the Traffic Locus of Control Scale (T-LOC) explain differences in driver behavior between Swedish and Turkish drivers? Accident Analysis & Prevention, 42(4), 1194–1201. https://doi.org/10.1016/j.aap.2010.01.011
• Weiner, B. (1985). An attributional theory of achievement motivation and emotion. Psychological Review, 92(4), 548–573. https://doi.org/10.1037/0033-295X.92.4.548
• Zhang, H., Qu, W., Ge, Y., Sun, X., & Zhang, K. (2016). Effect of personality traits, traffic locus of control, and driving patterns on driving behaviors among Chinese drivers. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 41, 144–153. https://doi.org/10.1016/j.trf.2016.06.012

13. Questions et items du questionnaire