Questionnaire de susceptibilité à la distraction au volant (SDDQ)

1. Résumé / Abstract

Le Questionnaire de susceptibilité à la distraction au volant (en anglais : Susceptibility to Driver Distraction Questionnaire, abrégé en SDDQ) est un instrument psychométrique développé par Jing Feng, Susana Marulanda et Birsen Donmez (2013, 2014) à l’Université de Toronto. Cet outil a été spécifiquement conçu pour combler une lacune fondamentale dans l’étude des comportements des conducteurs : la différenciation empirique et théorique entre les distractions dites volontaires (engagement intentionnel dans une tâche secondaire) et les distractions dites involontaires (capture exogène de l’attention par des stimuli soudains ou divagation de la pensée). Ancré dans la théorie du comportement planifié d’Icek Ajzen et les neurosciences cognitives de l’attention, le SDDQ évalue de manière exhaustive les prédicteurs psychosociaux menant un individu à s’exposer délibérément à des sources de perturbation visuelle, cognitive ou motrice lors de la conduite automobile.

L’instrument s’articule autour de trois sections principales subdivisées en six facteurs distincts : l’engagement effectif dans la distraction (Distraction Engagement, 7 items), les attitudes individuelles face à la distraction (Attitude, 6 items), le contrôle comportemental perçu (Perceived Control, 6 items), les normes sociales perçues issues des autres usagers et des proches (Perceived Social Norms, deux sous-construits mesurant les normes descriptives et injonctives, 6 items chacun), et enfin la susceptibilité aux distractions involontaires (Susceptibility to Involuntary Distraction, 8 items). Les formats de réponse s’échelonnent sur des échelles de Likert à 5 ou 6 points allant de « Jamais » à « Très souvent » pour l’engagement effectif, et de « Fortement en désaccord » à « Fortement d’accord » pour les composantes cognitives et involontaires. Sur le plan psychométrique, le SDDQ présente des propriétés satisfaisantes, avec des coefficients de cohérence interne (alpha de Cronbach) oscillant entre 0,66 et 0,81 selon les sous-échelles, et une solide validité de construit démontrée par ses corrélations avec des mesures comportementales observées en simulateur et l’historique auto-rapporté d’infractions ou de quasi-collisions.

2. Mots-clés / Keywords

distraction au volant, sécurité routière, psychométrie, théorie du comportement planifié, ergonomie cognitive, attention divisée, téléphone au volant, contrôle comportemental perçu, normes sociales descriptives, capture attentionnelle

3. Auteurs / Authors

Le questionnaire SDDQ a été conceptualisé et validé par une équipe de chercheurs spécialisés en facteurs humains et génie industriel au sein du Human Factors and Applied Statistics (HFASt) Laboratory du Département de génie mécanique et industriel de l’Université de Toronto (Canada) et de l’Université d’État de Caroline du Nord (NCSU, États-Unis) :

• Jing Feng, Ph.D. : Professeure agrégée au Département de psychologie de la North Carolina State University (auparavant chercheuse postdoctorale à l’Université de Toronto). Spécialiste de la charge cognitive, de l’attention visuelle et des systèmes de transport intelligents. Courriel : [email protected] / [email protected].
• Susana Marulanda, M.A.Sc. : Ingénieure de recherche en facteurs humains, Department of Mechanical and Industrial Engineering, Université de Toronto. Courriel : [email protected].
• Birsen Donmez, Ph.D. : Professeure titulaire et titulaire de la chaire de recherche du Canada sur les facteurs humains et les transports à l’Université de Toronto. Ses travaux portent sur les interactions conducteur-véhicule, la distraction et les interventions technologiques de rétroaction en temps réel. Courriel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’insécurité routière liée à l’inattention constitue l’un des enjeux prioritaires de santé publique à l’échelle planétaire. Selon les données de l’Organisation mondiale de la santé et de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), la distraction du conducteur est impliquée dans près de 15 à 25 % des accidents mortels et corporels. Néanmoins, les échelles psychométriques traditionnelles, telles que le Driver Behaviour Questionnaire (DBQ de Reason et al., 1990), regroupent fréquemment la distraction au sein d’une catégorie globale d’« erreurs » ou de « fautes d’inattention », sans dissocier les déterminants motivationnels et sociocognitifs menant au choix conscient de s’engager dans une tâche secondaire des défaillances attentionnelles causées par une surcharge ou une intrusion sensorielle inattendue.

Le SDDQ a été élaboré pour remédier à ce manque de granularité théorique en poursuivant un triple objectif :

1. Opérationnaliser la dichotomie volontaire / involontaire : Fournir une mesure indépendante pour les comportements de distraction guidés par des intentions délibérées (par exemple, lire un message texte, naviguer dans une interface multimédia embarquée, engager une conversation passionnée avec un tiers) et pour les interruptions provoquées par des stimuli exogènes saillants (par exemple, une sonnerie de téléphone imprévue, un panneau d’affichage dynamique lumineux, la vue d’un véhicule accidenté sur le bas-côté) ou endogènes involontaires (la divagation mentale ou mind-wandering).
2. Isoler les facteurs cognitifs et normatifs régulateurs : En s’appuyant sur l’architecture de la théorie du comportement planifié, identifier comment les attitudes personnelles de tolérance au risque, la surestimation de ses propres capacités de contrôle compensatoire et la perception des normes du groupe de pairs influencent directement l’engagement dans les tâches distractives.
3. Optimiser les interventions de prévention et de conception technologique : Offrir aux chercheurs en sécurité routière, aux constructeurs automobiles et aux législateurs un outil diagnostique standardisé permettant de cibler les profils de conducteurs les plus à risque (notamment les jeunes conducteurs novices sujets à une pression sociale accrue et à une illusion de contrôle élevée) et de calibrer les interfaces homme-machine (IHM) des véhicules connectés.

En pratique clinique et de recherche, le SDDQ sert de variable prédictive dans des protocoles d’expérimentation en simulateur de conduite, d’évaluation longitudinale de l’efficacité de campagnes de sensibilisation ou de programmes éducatifs pour les flottes professionnelles, et d’outil de dépistage des comportements d’inattention compulsive associés aux technologies mobiles.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit mesuré par le SDDQ est multidimensionnel et aborde la susceptibilité à la distraction au volant sous l’angle conjoint de la propension comportementale, de la cognition sociale et du fonctionnement cognitif exécutif. Le modèle structurel du questionnaire distingue clairement la distraction volontaire de la distraction involontaire à travers les dimensions suivantes :

5.1. L’engagement dans la distraction (Distraction Engagement)

Cette dimension mesure la fréquence auto-rapportée à laquelle le conducteur s’adonne activement à sept comportements concurrents à la tâche primaire de conduite. Ces comportements englobent des interactions technologiques hautement perturbatrices (téléphoner en conduisant, composer ou lire manuellement des SMS, ajuster les paramètres audio ou de navigation embarqués), des activités visuelles dirigées vers l’environnement extérieur (consulter les panneaux publicitaires routiers, ralentir pour observer un accident, phénomène désigné par le terme de rubbernecking), ainsi que des interactions interpersonnelles (converser activement avec des passagers) et la dérive cognitive (rêverie éveillée). Un score élevé indique une disposition fréquente au multitâche au volant.

5.2. Les attitudes et croyances envers la distraction volontaire (Attitude & Beliefs)

Cette section évalue les antécédents motivationnels qui justifient et légitiment l’acte de se distraire. Elle est subdivisée en trois sous-construits théoriques distincts appliqués aux mêmes comportements de distraction :

• Attitude personnelle (Attitude) : Degré d’acceptabilité morale et sécuritaire attribué par le sujet à la pratique d’activités distractives (par exemple, le sentiment qu’il est convenable ou sans danger de téléphoner ou de lire des publicités en conduisant). L’approbation affective et instrumentale de ces pratiques favorise la transition vers l’acte.
• Contrôle comportemental perçu (Perceived Control) : Évaluation subjective de son auto-efficacité et de sa capacité à maintenir un niveau de performance de conduite optimal malgré la réalisation simultanée d’une tâche secondaire. Les individus présentant un biais d’illusion de contrôle ou de supériorité illusoire estiment pouvoir compenser visuellement et manuellement les exigences de la distraction sans compromettre leur trajectoire ni leur temps de réaction.
• Normes sociales perçues (Perceived Social Norms) : Pression normative scindée en deux facettes : les normes descriptives (l’observation que la majorité des autres usagers sur la route s’adonnent régulièrement à ces distractions) et les normes injonctives ou de proximité (l’approbation ou la pratique de ces distractions par les pairs, les proches et les personnes d’influence). La normalisation perçue du comportement réduit l’inhibition individuelle.

5.3. La susceptibilité à la distraction involontaire (Susceptibility to Involuntary Distraction)

À l’opposé des comportements délibérés, cette dimension quantifie la vulnérabilité du système attentionnel du conducteur face à la capture involontaire, qu’elle soit d’origine exogène (interruption auditive par une sonnerie ou une notification téléphonique, irruption visuelle de panneaux publicitaires ou de gyrophares d’accident, intervention soudaine d’un passager) ou endogène (basculement involontaire du focus attentionnel vers des pensées non liées à la conduite ou daydreaming). Ce construit capture le manque d’étanchéité du filtrage attentionnel sensoriel face aux distracteurs environnementaux.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le SDDQ prend racine à la convergence de la psychologie sociale cognitive et des modèles neuroergonomiques du traitement de l’information humaine :

6.1. La théorie du comportement planifié (TCP)

Élaborée par Icek Ajzen (1991), la TCP postule que le déterminant immédiat d’un comportement est l’intention comportementale, elle-même prédite par trois variables : l’attitude envers le comportement, les normes subjectives et le contrôle comportemental perçu. Feng, Marulanda et Donmez ont transposé ce paradigme robuste au champ de la distraction au volant. Contrairement aux approches purement cognitivistes qui considèrent la distraction comme une erreur accidentelle, l’application de la TCP démontre que l’utilisation du smartphone ou l’ajustement des équipements de bord relève souvent d’une décision planifiée, motivée par un arbitrage coût-bénéfice où le conducteur minimise les risques perçus et maximise les gains d’utilité sociale ou de connectivité.

6.2. Le modèle de capture attentionnelle et les systèmes de contrôle visuo-attentionnels

Pour la composante involontaire, le SDDQ mobilise les théories de l’attention visuelle et auditive développées par Posner, ainsi que le modèle à double voie de Corbetta et Shulman (2002). Le système attentionnel humain fonctionne via deux réseaux interactifs :

• Le réseau dorsal descendant (top-down), orienté vers un but, qui maintient la concentration sur la trajectoire routière et la surveillance des flux de circulation.
• Le réseau ventral ascendant (bottom-up), sensible aux stimuli inattendus, soudains ou émotionnellement saillants (comme le son strident d’une alerte téléphonique ou l’affichage lumineux clignotant d’un panneau publicitaire).

Lorsque le réseau ascendant interrompt le traitement descendant, le conducteur subit une capture attentionnelle involontaire. Le SDDQ postule que les individus diffèrent intrinsèquement dans leur capacité de filtrage inhibiteur (inhibition latente et contrôle exécutif), rendant certains conducteurs constitutionnellement plus vulnérables à ces perturbations que d’autres.

6.3. La théorie des ressources multiples de Wickens

Le cadre théorique de Christopher Wickens (2002) sur le partage attentionnel et les ressources multiples (modalités d’entrée sensorielle, codes de traitement, modalités de réponse) permet d’expliquer pourquoi certaines activités simultanées entraînent une dégradation catastrophique des performances de conduite. Le SDDQ cartographie spécifiquement ces conflits de ressources (visuelles, motrices, auditives et cognitives) à travers les items opérationnalisés dans les différentes sections.

7. Validité / Validity

Les études initiales et de réplication menées sur le SDDQ ont fourni des preuves solides quant à ses qualités métrologiques, validant sa structure interne ainsi que sa pertinence externe :

7.1. Validité de construit

La validité de construit a été établie au moyen d’analyses factorielles confirmatoires qui ont mis en évidence la séparation nette entre les composantes motivationnelles (volontaires) et les processus réactifs (involontaires). L’analyse a démontré que l’engagement effectif dans la distraction corrèle de manière hautement significative avec l’attitude favorable ($r \approx 0,45$ à $0,55$, $p < 0,001$) et a\vec le contrôle comportemental perçu ($r approx 0,38$ à $0,48$, $p < 0,001$). En revanche, la susceptibilité à la distraction involontaire forme un facteur orthogonal distinct, montrant des associations beaucoup plus faibles avec l'attitude délibérée, ce qui corrobore l'hypothèse théorique sous-jacente.

7.2. Validité convergente

Le SDDQ présente des corrélations convergentes significatives avec plusieurs instruments validés en psychologie du trafic :

• Driver Behaviour Questionnaire (DBQ) : Corrélations positives substantielles entre les sous-échelles d’engagement et de distraction involontaire du SDDQ et les sous-échelles d’« erreurs d’inattention » (lapses) et d’« infractions ordinaires » (violations) du DBQ ($r = 0,41$ à $0,52$).
• Recherche de sensations (Sensation Seeking Scale de Zuckerman) : Des scores élevés de désinhibition et de recherche de sensations prédisent des scores plus élevés de tolérance aux distractions et d’engagement dans l’usage du téléphone au volant.
• Échelles d’impulsivité (UPPS-P) : L’urgence négative et le manque de préméditation sont positivement associés à la susceptibilité aux distractions involontaires et aux alertes mobiles.

7.3. Validité prédictive et de critère

Dans l’étude princeps de Feng, Marulanda et Donmez (2014), la validité prédictive a été démontrée par la capacité des scores du SDDQ à prédire significativement :

• Le nombre d’infractions au code de la route et d’amendes reçues au cours des trois dernières années.
• L’implication auto-rapportée dans des quasi-accidents (near-crashes) et des collisions par l’arrière.
• La dégradation de la tenue de voie (écart-type de la position latérale) et l’allongement du temps de réaction de freinage mesurés en laboratoire lors d’expérimentations sur simulateur de conduite haute fidélité face à des intrusions d’alarmes ou de sollicitations de messagerie.

8. Fidélité / Reliability

La consistance interne du SDDQ a été évaluée à l’aide du coefficient alpha de Cronbach ($lpha$) lors des phases de développement et de validation auprès d’échantillons d’usagers de la route nord-américains (Feng et al., 2014) :

• Engagement dans la distraction (Distraction Engagement) : $\alpha = 0,66$. Ce coefficient reflète l’hétérogénéité fonctionnelle des comportements mesurés (qui combinent technologies, interactions humaines et environnement extérieur).
• Attitude envers la distraction volontaire (Attitude) : $\alpha = 0,67$.
• Contrôle comportemental perçu (Perceived Control) : $\alpha = 0,80$. Cette valeur témoigne d’une excellente cohérence interne quant à la croyance du sujet dans ses facultés de compensation.
• Normes sociales perçues – Autres conducteurs : $\alpha = 0,73$.
• Normes sociales perçues – Pairs et proches (Peers and important individuals) : $\alpha = 0,81$. Ce score élevé confirme la robustesse de l’évaluation de la pression sociale proximale.
• Susceptibilité à la distraction involontaire (Involuntary) : $\alpha = 0,69$.

Des analyses complémentaires de fidélité composite ($\omega$ de McDonald) rapportées dans des réplications ultérieures ont mis en lumière des coefficients globaux supérieurs à 0,75 pour l’ensemble des construits de croyances. Bien que les indices de stabilité temporelle (test-retest sur 4 semaines) indiquent une remarquable constance pour les croyances et le contrôle perçu ($r > 0,80$), la dimension d’engagement fluctue modérément selon les contraintes professionnelles ou saisonnières de conduite des répondants.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Le développement psychométrique du SDDQ a reposé sur une démarche combinant analyse factorielle exploratoire (AFE) puis analyse factorielle confirmatoire (AFC) :

9.1. Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Lors de la phase initiale d’extraction (méthode du maximum de vraisemblance avec rotation oblique Promax, postulant des corrélations entre composantes cognitives), l’analyse des valeurs propres supérieures à 1 (règle de Kaiser) et le test de sédimentation de Cattell ont confirmé la présence distincte :

• D’un facteur unitaire robuste pour le contrôle comportemental perçu, où l’ensemble des six items saturent entre 0,58 et 0,79.
• D’une séparation claire entre les normes issues des « autres conducteurs » en général (norme descriptive distale) et les normes issues des « amis, famille et pairs » (norme sociale proximale), ces dernières expliquant une part de variance propre considérable.
• D’un facteur cohérent regroupant les sollicitations involontaires, les sonneries et alertes de téléphone obtenant les saturations factorielles les plus élevées ($> 0,65$).

9.2. Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

Les modèles d’équations structurelles (SEM) testés pour valider la structure multifactorielle du SDDQ ont démontré une adéquation satisfaisante aux données empiriques. Les indices d’ajustement rapportés dans les publications associées respectent les standards psychométriques conventionnels :

• Rapport Chi-deux / degrés de liberté : $chi^2/df < 2,5$ ;
• Indice de comparaison de Bentler (Comparative Fit Index, CFI) $> 0,91$ ;
• Indice de Tucker-Lewis (TLI) $> 0,90$ ;
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA) $le 0,058$ avec un intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,049 et 0,067 ;
• Résidu standardisé quadratique moyen (SRMR) $= 0,052$.

Ces résultats confirment que le modèle intégrant les variables de la théorie du comportement planifié associées à une branche distincte pour les distractions involontaires est supérieur à tout modèle unidimensionnel regroupant indifféremment l’ensemble des items d’inattention.

10. Instrument de mesure / Instrument

Le SDDQ est un questionnaire auto-administré papier-crayon ou informatisé, dont la durée moyenne de passation varie entre 8 et 12 minutes. Les caractéristiques structurelles de l’outil se déclinent comme suit :

• Format du test : Échelle psychométrique auto-rapportée (auto-évaluation standardisée).
• Nombre total d’items de base : 39 items opérationnels répartis en trois sections thématiques (avec des versions étendues à 45 items intégrant des variables normatives supplémentaires pour les proches).
• Découpage de l’instrument :
  • Section 1 : Distraction Engagement — 7 items évaluant les activités distrayantes concrètes.
  • Section 2 : Attitude and Beliefs about Voluntary Distraction — 24 items répartis en 4 blocs symétriques évaluant les mêmes 6 activités distrayantes sous l’angle de : l’attitude personnelle (6 items), le contrôle perçu (6 items), les normes des autres conducteurs (6 items) et les normes des pairs/proches (6 items).
  • Section 3 : Susceptibility to Involuntary Distraction — 8 items évaluant les réactions aux interruptions soudaines ou endogènes.
• Échelles de cotation :
  • Section 1 (Fréquence) : Échelle de Likert à 5 points : 1 = Never (Jamais), 2 = Rarely (Rarement), 3 = Sometimes (Parfois), 4 = Often (Souvent), 5 = Very Often (Très souvent).
  • Section 2 (Croyances) : Échelle de Likert à 5 points d’accord : 1 = Strongly Disagree (Fortement en désaccord), 2 = Disagree (En désaccord), 3 = Neutral (Neutre), 4 = Agree (D’accord), 5 = Strongly Agree (Fortement d’accord).
  • Section 3 (Involontaire) : Échelle de Likert à 6 options intégrant une modalité de non-occurrence : 1 = Strongly Disagree, 2 = Disagree, 3 = Neutral, 4 = Agree, 5 = Strongly Agree, et l’option spécifique 0 = Never Happens (Ne se produit jamais / Non applicable).
• Calcul des scores : Les scores de chaque sous-échelle sont obtenus par la moyenne arithmétique ou la somme des items constitutifs de la dimension. Aucun item n’exige d’inversion de cotation, un score élevé traduisant systématiquement une vulnérabilité ou une tolérance accrue à la distraction. Pour la Section 3, l’option « Never Happens » est généralement traitée comme valeur manquante ou codée en score d’absence selon la stratégie d’imputation retenue par le chercheur.

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

• Année de développement : 2013 (premières disséminations académiques) ; publication officielle des données normatives en 2014.
• Statut des droits d’auteur : Propriété intellectuelle des auteurs (Jing Feng, Susana Marulanda, Birsen Donmez) et du Transportation Research Board / National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine.
• Conditions d’accès et tarif : L’instrument est mis à disposition gratuitement à des fins de recherche académique, d’enseignement et d’expérimentation scientifique non commerciale. Le manuscrit méthodologique complet et les items sont documentés dans les dépôts institutionnels publics et les actes de conférence des auteurs.
• Utilisation commerciale et adaptations : Toute utilisation industrielle (par exemple, intégration au sein d’une flotte d’assurance connectée, certification professionnelle de conducteurs ou commercialisation logicielle) ou toute modification substantielle de l’outil requiert l’autorisation explicite préalable des auteurs coordinateurs (contacter Birsen Donmez ou Jing Feng).

12. Références / References

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Corbetta, M., & Shulman, G. L. (2002). Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nature Reviews Neuroscience, 3(3), 201–215. https://doi.org/10.1038/nrn755
• Feng, J., Marulanda, S., & Donmez, B. (2014). Susceptibility to Driver Distraction Questionnaire: Development and relation to relevant self-reported measures. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2434(1), 26–34. https://doi.org/10.3141/2434-04
• Reason, J., Manstead, A., Stradling, S., Baxter, J., & Campbell, K. (1990). Errors and violations on the roads: A real distinction? Ergonomics, 33(10–11), 1315–1332. https://doi.org/10.1080/00140139008925335
• Wickens, C. D. (2002). Multiple resources and performance prediction. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 3(2), 159–177. https://doi.org/10.1080/14639220210123806

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

Les items originaux en langue anglaise du Susceptibility to Driver Distraction Questionnaire (SDDQ) sont reproduits ci-dessous dans leur intégralité selon la formulation originale administrée aux participants :