Engagement cognitif envers la marque dans le jeu (CIBE)

1. Résumé / Abstract

L’échelle de mesure de l’engagement cognitif envers la marque dans le jeu (Cognitive In-Game Brand Engagement, ou CIBE) a été développée et validée par Berger, Schlager, Sprott et Herrmann (2018) au sein d’une étude d’envergure examinant comment les interactions ludifiées (gamification) et les jeux vidéo favorisent les connexions personnelles entre le consommateur et la marque (self–brand connections). Cet instrument psychométrique court, composé de trois items unidimensionnels, est conçu pour évaluer le degré auquel un joueur réfléchit activement, traite l’information relative à une marque commerciale intégrée et se trouve intellectuellement stimulé par cette dernière lors d’une session de jeu vidéo. Adapté des cadres fondamentaux de l’engagement du consommateur (notamment les travaux de Hollebeek, Glynn et Brodie, 2014), le CIBE isole spécifiquement l’activité d’élaboration mentale du joueur, se distinguant des composantes affectives et comportementales.

Les items sont évalués au moyen d’une échelle de type Likert en sept points (allant de 1 = « Pas du tout d’accord » à 7 = « Tout à fait d’accord »). Les analyses statistiques rapportées par Berger et al. (2018) démontrent d’excellentes propriétés psychométriques, incluant une cohérence interne élevée (alpha de Cronbach supérieur à 0,85, fiabilité composite supérieure à 0,88) ainsi qu’une validité convergente et discriminante robuste vis-à-vis de l’engagement affectif et du plaisir général ressenti en cours de jeu. L’échelle s’avère particulièrement pertinente pour les contextes où la marque n’est pas un simple arrière-plan passif, mais un élément interactif structurant le gameplay (advergames, intégrations interactives dans les jeux vidéo grand public ou simulations sportives).

2. Mots-clés / Keywords

Engagement cognitif, engagement envers la marque, jeux vidéo, advergame, ludification, placement de produit interactif, connexions marque-soi, psychométrie, traitement de l’information, marketing expérientiel.

3. Auteurs / Authors

L’échelle de l’engagement cognitif envers la marque en jeu (CIBE) a été formalisée par un collectif de chercheurs spécialistes du marketing et du comportement du consommateur :

• Arne Berger — Institute of Marketing and Communication Management, Université de Saint-Gall (Suisse). Spécialiste du marketing digital, des technologies interactives et du comportement du joueur-consommateur.
• Tobias Schlager — HEC Lausanne, Université de Lausanne (Suisse). Recherches axées sur la transformation numérique, le comportement du consommateur et la modélisation quantitative.
• David E. Sprott — Carson College of Business, Washington State University (Pullman, États-Unis) et Claremont Graduate University. Expert internationalement reconnu des connexions marque-soi (self-brand connections) et de l’engagement du consommateur.
• Andreas Herrmann — Center for Customer Insight (FCI-HSG), Université de Saint-Gall (Suisse). Auteur prolifique sur la prise de décision du consommateur, la psychologie du produit et la conception d’expériences client.

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental du CIBE est de quantifier l’allocation des ressources attentionnelles et cognitives qu’un individu dirige spécifiquement vers une marque lorsqu’il interagit avec elle dans un environnement virtuel ou ludifié. Historiquement, la recherche sur le placement de marque dans les médias de masse (télévision, cinéma) reposait sur des mesures de mémorisation passive (rappel assisté, reconnaissance visuelle). Or, l’avènement des jeux vidéo interactifs et des advergames modifie radicalement la posture du récepteur : le joueur n’est plus un spectateur passif, mais un agent actif qui manipule des objets, prend des décisions stratégiques sous contrainte de temps et navigue dans des univers hautement immersifs.

Dans ce contexte, les chercheurs et les praticiens du marketing avaient besoin d’une mesure parcimonieuse mais rigoureuse capable de distinguer l’amusement global procuré par le jeu (game enjoyment) de la réflexion consciente et analytique suscitée par la marque intégrée (in-game brand cognitive processing). Le CIBE répond à ce besoin en évaluant dans quelle mesure l’expérience ludique amène le joueur à réfléchir aux attributs de la marque, à traiter activement sa présence et à développer une curiosité intellectuelle à son égard pendant ou immédiatement après la partie.

Sur le plan de la recherche fondamentale, l’échelle permet de modéliser les mécanismes médiateurs par lesquels les mécaniques de jeu (challenge, récompenses, contrôle) se traduisent par une identification durable avec la marque (self-brand connection). Sur le plan appliqué, elle offre aux développeurs et aux annonceurs un instrument d’évaluation diagnostique pour déterminer si un placement interactif atteint le seuil d’éveil cognitif désiré sans pour autant saturer la charge mentale du joueur au point de dégrader l’expérience ludique.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit mesuré par le CIBE est l’engagement cognitif envers la marque (Cognitive Brand Engagement), opérationnalisé dans un contexte interactif médiatisé. Dans la taxonomie tripartie de l’engagement (cognitif, affectif et comportemental) formalisée par Hollebeek et al. (2014), la dimension cognitive renvoie au niveau d’élaboration mentale, d’attention délibérée et de traitement cognitif qu’un consommateur consacre à une marque lors d’une interaction donnée.

Dans le CIBE, ce construit est articulé autour de trois composantes sous-jacentes interconnectées :

• L’attention sélective focalisée sur la marque : Le degré auquel la marque parvient à capturer des ressources dans le champ attentionnel du joueur, en dépit des stimuli concurrents intrinsèques au jeu (ennemis, scores, trajectoires motrices). Le joueur ne se contente pas d’apercevoir le logo ; il l’intègre consciemment dans son champ de perception opérationnel.
• L’élaboration mentale (mental elaboration) : Le niveau de réflexion suscité par la marque. Le joueur évalue mentalement la pertinence de l’objet de marque, ses caractéristiques fonctionnelles au sein de la diégèse ludique ou ses liens avec l’univers réel. L’interaction amène le joueur à « penser à » la marque au-delà de sa simple présence visuelle.
• La stimulation intellectuelle : Le sentiment ressenti par le participant que l’intégration de la marque stimule sa pensée, titille sa curiosité ou enrichit sa compréhension du produit dans le cadre du gameplay interactif.

Il est crucial de souligner que le CIBE est un construit focalisé sur la marque et non sur le jeu lui-même. Un joueur peut manifester un niveau d’engagement cognitif exceptionnel envers les énigmes d’un jeu (game engagement) tout en présentant un engagement cognitif nul envers la marque sponsorisée si celle-ci reste périphérique et ignorée sur le plan cognitif. Le CIBE capture précisément cette interface où la marque devient un objet de pensée pour le joueur.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le développement et la pertinence du CIBE s’enracinent dans plusieurs courants théoriques majeurs de la psychologie cognitive, de la communication médiatique et du marketing relationnel :

Le modèle des capacités limitées du traitement des messages médiatisés (LC4MP)

Formulé par Annie Lang (2000), le modèle Limited Capacity Model of Motivated Mediated Message Processing postule que l’esprit humain dispose d’un volume limité de ressources de traitement pour encoder, stocker et récupérer des informations. Lors d’une partie de jeu vidéo, la tâche ludique consomme une part considérable de ces ressources cognitives pour le traitement sensori-moteur. Le CIBE s’inscrit au cœur de cette théorie en mesurant la part de ressources résiduelles ou réquisitionnées qui est effectivement allouée à l’encodage et à l’élaboration de la marque.

La théorie de l’élaboration probabiliste (ELM)

Développée par Petty et Cacioppo (1986), la théorie de l’élaboration probabiliste (Elaboration Likelihood Model) postule l’existence de deux voies de persuasion : la voie centrale (fondée sur un examen cognitif approfondi des arguments) et la voie périphérique (fondée sur des indices heuristiques superficiels). Le CIBE mesure directement le degré d’activation de la voie centrale dans une expérience interactive : des scores élevés au CIBE attestent que le consommateur traite la marque via des processus d’élaboration cognitive élaborée, favorisant des attitudes plus stables et résistantes au changement.

La théorie de l’immersion et du flux (Flow Theory)

Inspirée des travaux de Mihaly Csikszentmihalyi, la théorie de l’état de flux dans les environnements virtuels implique une absorption totale dans l’activité. Berger et al. (2018) mobilisent ce cadre pour déterminer si l’immersion dans un jeu vidéo étouffe la réflexion sur la marque ou si, au contraire, une intégration pertinente (marquage congruent et fonctionnel) permet d’incorporer la marque dans le flux cognitif du joueur.

La théorie de l’extension de soi et les connexions marque-soi (SBC)

S’appuyant sur les travaux d’Escalas et Bettman (2003, 2005) ainsi que de Sprott, Czellar et Spangenberg (2009), le modèle théorique de Berger et al. (2018) établit que le traitement cognitif approfondi (mesuré par le CIBE) constitue un antécédent indispensable pour que le joueur assimile la marque à son concept de soi (self-brand connection), conduisant ultérieurement à une fidélité accrue et à des intentions d’achat rehaussées.

7. Validité / Validity

Les études empiriques conduites par Berger, Schlager, Sprott et Herrmann (2018), impliquant des protocoles expérimentaux avec assignation aléatoire et plusieurs centaines de répondants, fournissent des preuves solides quant aux différentes facettes de la validité psychométrique du CIBE :

Validité de construit et validité convergente

La validité convergente a été confirmée au moyen de la modélisation en équations structurelles et de l’analyse factorielle confirmatoire (AFC). Les saturations factorielles standardisées ($lambda$) de chacun des trois items dépassent largement le seuil usuel de 0,70 (variant entre 0,78 et 0,91 selon les études de l’article princeps). La variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE) s’établit au-delà de 0,65, dépassant confortablement le seuil de recommandation de 0,50 établi par Fornell et Larcker (1981), ce qui démontre qu’une majorité substantielle de la variance des indicateurs est capturée par le construit théorique latent.

Validité discriminante

La validité discriminante du CIBE a été examinée selon le critère de Fornell-Larcker et le ratio hétérotrait-monotrait (HTMT). La racine carrée de l’AVE du CIBE est nettement supérieure aux corrélations inter-construits reliant l’engagement cognitif à d’autres variables latentes connexes, notamment :

• L’engagement affectif envers la marque en jeu (Affective In-Game Brand Engagement) ;
• Le plaisir ludique général (Game Enjoyment) ;
• La familiarité préalable avec la marque (Prior Brand Familiarity).

Les ratios HTMT demeurent tous sous le seuil critique conservateur de 0,85, garantissant que le CIBE mesure bien un phénomène distinct de la simple sympathie émotionnelle ou de l’appréciation des graphismes du jeu.

Validité prédictive et nomologique

La validité nomologique a été démontrée à travers des modèles de médiation sérielle. Le score de CIBE prédit de manière statistiquement significative l’établissement de connexions marque-soi (self-brand connections, $p < 0,001$) et explique un incrément substantiel de variance dans l'attitude post-jeu envers la marque et l'intention d'achat, validant ainsi la chaîne causale théorisée par les auteurs.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de l’échelle CIBE a été quantifiée dans les divers protocoles expérimentaux de Berger et al. (2018) via plusieurs coefficients de cohérence interne reconnus :

• Alpha de Cronbach ($lpha$) : Les valeurs rapportées s’échelonnent entre 0,85 et 0,92 selon les échantillons d’expérimentation, ce qui dénote une homogénéité interne remarquable sans signe de redondance excessive entre les items.
• Fiabilité composite (CR, Composite Reliability) : Les indices de fiabilité composite excèdent systématiquement 0,88, se situant bien au-dessus du critère standard de 0,70.
• Corrélations inter-items : Toutes les corrélations bivariées entre les trois items oscillent entre 0,65 et 0,78, illustrant une synergie d’évaluation équilibrée sans corrélation quasi-parfaite qui traduirait une tautologie.

Bien que les données de fidélité test-retest à long terme soient limitées par la nature souvent instantanée et expérimentale des sessions d’exposition ludique, les analyses de stabilité inter-conditions confirment la robustesse de l’instrument sur des échantillons démographiques variés (joueurs occasionnels vs joueurs réguliers).

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’examen de l’architecture factorielle du CIBE a fait l’objet de procédures exploratoires puis confirmatoires rigoureuses lors du processus d’adaptation instrumentale par Berger et ses collaborateurs :

Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Lors de la phase de calibrage initiale, l’analyse en composantes principales avec rotation varimax appliquée à l’ensemble des items d’engagement a fait émerger sans ambiguïté une solution factorielle claire. Les trois items du CIBE se regroupent uniformément sur un facteur unique dédié au traitement intellectuel et attentionnel, expliquant à lui seul plus de 72 % de la variance totale des scores de ces items, sans saturation croisée problématique sur les facteurs affectifs ou conatifs.

Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

L’adéquation du modèle factoriel unidimensionnel a été testée sous estimation par le maximum de vraisemblance. Les indices d’ajustement globaux obtenus pour le modèle incluant le CIBE et ses construits adjacents témoignent d’une excellente congruence avec les données empiriques :

• $\chi^2 / ext{ddl}$ (Chi-carré normé) : Inférieur à 2,5, indiquant un bon ajustement.
• CFI (Comparative Fit Index) : Supérieur à 0,97.
• TLI (Tucker-Lewis Index) : Supérieur à 0,96.
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : Inférieur à 0,055 (avec intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,030 et 0,075).
• SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) : Inférieur à 0,040.

Toutes les saturations factorielles ($lambda$) sont statistiquement significatives au seuil de $p < 0,001$, confirmant l'unidimensionnalité et la parcimonie structurelle de l'outil.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Nom complet de l’outil : Échelle d’engagement cognitif envers la marque dans le jeu (Cognitive In-Game Brand Engagement Scale — CIBE).
• Nature de l’instrument : Questionnaire d’auto-évaluation psychométrique (self-report inventory) post-expérience.
• Format d’administration : Papier-crayon ou questionnaire numérique en ligne, administré immédiatement après la session de jeu.
• Nombre d’items : 3 items formulés sous forme d’énoncés affirmatifs.
• Format des réponses : Échelle de Likert à 7 points :
  1 = Fortement 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)
• Mode de cotation et calcul des scores : Le score global de CIBE s’obtient en calculant la moyenne arithmétique des 3 items (score compris entre 1,00 et 7,00). Aucun item inversé n’est présent. Un score plus élevé indique un niveau supérieur d’activation et de traitement cognitif focalisé sur la marque pendant le jeu.
• Temps moyen de passation : Moins d’une minute (environ 30 à 45 secondes).

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

• Année de publication princeps : 2018.
• Source originale : Publiée dans le Journal of the Academy of Marketing Science (Volume 46, Numéro 4, pages 652–673).
• Conditions de tarification : L’accès aux items dans le cadre de la recherche scientifique et académique à but non lucratif est gratuit.
• Statut des droits d’auteur et permissions : Les droits éditoriaux de l’article appartiennent à Springer Nature / Academy of Marketing Science. Pour une utilisation commerciale, éditoriale ou une intégration dans des outils logiciels marchands, une demande de permission formelle doit être adressée via le système RightsLink de Springer Nature ou directement auprès des auteurs correspondants. L’usage académique requiert impérativement la citation complète du travail originel de Berger, Schlager, Sprott et Herrmann (2018).

12. Références / References

Les sources académiques fondant la construction et la validation de cette mesure sont les suivantes :

• Berger, A., Schlager, T., Sprott, D. E., & Herrmann, A. (2018). Gamified interactions: Whether, when, and how games facilitate self–brand connections. Journal of the Academy of Marketing Science, 46(4), 652–673. https://doi.org/10.1007/s11747-017-0570-9
• Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. Harper & Row. Lien éditeur
• Escalas, J. E., & Bettman, J. R. (2003). You are what they eat: The influence of reference groups on consumers’ connections to brands. Journal of Consumer Psychology, 13(3), 339–348. https://doi.org/10.1207/S15327663JCP1303_11
• Escalas, J. E., & Bettman, J. R. (2005). Self-construal, reference groups, and brand meaning. Journal of Consumer Research, 32(3), 378–389. https://doi.org/10.1086/497549
• 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
• Hollebeek, L. D., Glynn, M. S., & Brodie, R. J. (2014). Consumer brand engagement in social media: Conceptualization, scale development and validation. Journal of Interactive Marketing, 28(2), 149–165. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2013.12.002
• Lang, A. (2000). The limited capacity model of mediated motivated message processing. Journal of Communication, 50(1), 46–70. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2000.tb02833.x
• Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration likelihood model of persuasion. In Communication and persuasion (pp. 1–24). Springer, New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-4964-1_1
• Sprott, D., Czellar, S., & Spangenberg, E. (2009). The importance of a general measure of brand engagement on market behavior: Development and validation of a brand engagement in self-concept scale. Journal of Marketing Research, 46(1), 92–104. https://doi.org/10.1509/jmkr.46.1.92

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items