Soin alimentaire lors de la production (Humain)

1. Résumé / Abstract

L’échelle du Soin alimentaire lors de la production (Humain) (en anglais, Food Care During Production [Human]) est un instrument psychométrique élaboré par Jacob Suher, Courtney Szocs et Koert van Ittersum (2021) au sein de leur recherche fondamentale publiée dans le Journal of the Academy of Marketing Science. Cet outil d’évaluation quantitative a été conçu pour mesurer les jugements comparatifs portés par les consommateurs quant au degré d’intervention humaine bienveillante, d’effort physique et d’attention cognitive mobilisés lors de la transformation et de la confection de denrées alimentaires. Composée de trois items mesurés sur une échelle comparative en 7 points (allant de 1 = résolument le Produit A à 7 = résolument le Produit B, ou déclinable sous forme d’accord de 1 = fortement en désaccord à 7 = fortement d’accord), cette mesure capture un construit unidimensionnel fondamental du comportement du consommateur : la perception d’artisanat ou de présence humaine comme signal de qualité, d’authenticité et de valeur intrinsèque.

Dans un contexte contemporain marqué par l’industrialisation massive et l’automatisation de l’agriculture et de l’agroalimentaire, l’instrument explore la manière dont les signaux morphologiques et visuels — tels que les imperfections esthétiques des produits bruts ou transformés — activent des heuristiques inférentielles chez les individus. Sur le plan psychométrique, l’échelle démontre une cohérence interne remarquable (coefficients alpha de Cronbach systématiquement supérieurs à 0,88 et indices de fiabilité composite élevés), une structure factorielle unidimensionnelle stable et robuste confirmée par des analyses factorielles confirmatoires, ainsi qu’une excellente validité de construit, tant convergente que discriminante par rapport à des construits connexes tels que la naturalité perçue, la salubrité perçue et le dégoût alimentaire. L’agrégation des scores, obtenue par la moyenne arithmétique des trois items, fournit un indicateur robuste de l’investissement humain perçu, médiateur crucial entre l’apparence des aliments et les intentions d’achat des consommateurs.

2. Mots-clés / Keywords

Psychométrie, comportement du consommateur, soin humain perçu, heuristique de l’effort, imperfections esthétiques, production alimentaire, authenticité perçue, marketing agroalimentaire, évaluation sensorielle, prise de décision.

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été conçue et validée par une équipe de chercheurs spécialisés en marketing comportemental et en psychologie de la consommation :

• Jacob Suher, Ph.D. : Professeur associé de marketing à la Portland State University (School of Business), États-Unis. Ses recherches se concentrent sur la prise de décision des consommateurs dans le domaine alimentaire, l’économie comportementale, le marketing de détail et les déterminants psychologiques du bien-être nutritionnel. Courriel : [email protected].
• Courtney Szocs, Ph.D. : Professeure associée de marketing à la Pennsylvania State University (Smeal College of Business), États-Unis. Spécialiste du marketing sensoriel, elle examine l’influence des stimuli visuels, tactiles, sonores et olfactifs sur les évaluations des produits de consommation et les comportements d’achat. Courriel : [email protected].
• Koert van Ittersum, Ph.D. : Professeur titulaire de marketing et de comportement du consommateur à l’Université de Groningue (Faculty of Economics and Business), Pays-Bas. Ses travaux portent sur la cognition du consommateur, la perception visuelle de la taille des portions, les comportements alimentaires en magasin et les politiques de santé publique. Courriel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’objectif central de l’échelle du Soin alimentaire lors de la production (Humain) est de quantifier précisément la perception subjective de la présence d’une main-d’œuvre humaine investie, attentionnée et consciencieuse lors de la fabrication ou de la préparation d’un bien alimentaire. Alors que la chaîne d’approvisionnement globale tend vers une machinisation robotique de plus en plus invisible, les consommateurs ont développé une sensibilité accrue envers les indices de traçabilité, de provenance et d’artisanat. L’outil a été originellement développé pour expliquer le paradoxe suivant : pourquoi et quand les consommateurs préfèrent-ils un produit alimentaire présentant des imperfections esthétiques plutôt qu’un produit visuellement parfait ?

Les auteurs démontrent que pour des produits alimentaires ayant subi un processus de transformation (par exemple, des chips de pomme de terre, du pain artisanal ou des confiseries), la présence d’imperfections de forme, de couleur ou de texture n’est pas interprétée comme un défaut sanitaire ou une altération biologique, mais comme une preuve tangible d’une fabrication manuelle non standardisée. En revanche, pour les produits non transformés (comme des pommes ou des carottes brutes), de telles imperfections sont associées à un risque pathologique ou à une dégradation de la fraîcheur. L’échelle opérationnalise ainsi le mécanisme cognitif par lequel un consommateur infère qu’une anomalie géométrique ou visuelle résulte d’un acte de manipulation humaine minutieuse plutôt que d’un dysfonctionnement industriel.

Dans le domaine de la recherche académique, cette échelle permet de disséquer les mécanismes de contagion positive et l’évaluation de l’effet « fait main » (handmade effect). En milieu appliqué et professionnel, elle offre aux agronomes, aux designers d’emballages, aux restaurateurs et aux directeurs de marques agroalimentaires un outil standardisé pour évaluer si l’argumentaire publicitaire, l’aspect physique de l’aliment ou le packaging communiquent adéquatement une dimension humaine valorisante. Elle sert également d’indicateur diagnostic pour éviter les écueils de l’ambiguïté perçue, où un produit paraîtrait excessivement aseptisé, déconnecté de toute intervention humaine chaleureuse et donc dépourvu d’authenticité perçue.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique mesuré par cette échelle est le soin humain perçu lors de la production (perceived human care during production). Il s’agit d’une variable latente cognitive-inférentielle qui résume la conviction d’un observateur qu’un produit donné a bénéficié de ressources humaines consacrées, attentives et délibérées au cours de son processus de création. Ce construit repose sur une triade conceptuelle articulée autour du soin (care), de l’effort (effort) et de l’attention (attention) :

• La dimension du soin (Human Care) : Cette facette intègre la dimension affective et éthique du travail humain. Dans la théorie du care et les approches psychosociologiques de l’artisanat, le soin implique une relation de bienveillance envers l’objet produit et, par extension, envers le consommateur final. Le travailleur ne se contente pas d’exécuter une tâche mécanique ; il veille scrupuleusement à l’intégrité de l’aliment. Un score élevé reflète l’idée que le producteur a agi avec dévouement et prévenance.
• La dimension de l’effort (Human Effort) : Ancrée dans l’heuristique de l’effort (Kruger et al., 2004), cette composante traduit l’estimation du travail physique et de l’énergie cinétique déployés par un individu pour amener le produit à son état final. Les consommateurs attribuent spontanément une valeur supérieure aux objets dont la création semble avoir requis un investissement laborieux et une résistance face à la facilité industrielle.
• La dimension de l’attention (Human Attention) : Cette composante cognitive renvoie à la concentration mentale, à la vigilance sélective et au discernement d’un opérateur humain au cours de la chaîne opératoire. Contrairement aux capteurs optiques et aux algorithmes de tri automatisés, l’attention humaine est perçue comme flexible, capable de jugements subtils et adaptée à la singularité de chaque matière première.

Ce construit se distingue nettement d’autres variables latentes voisines. Par exemple, il ne se confond pas avec la naturalité perçue (qui s’attache à l’absence de substances synthétiques et à l’origine biologique de la matière première), ni avec la qualité nutritionnelle perçue (qui concerne les macronutriments et micronutriments), ni avec la simple préférence esthétique. Il s’agit d’un jugement centré spécifiquement sur le processus d’élaboration humaine (process-oriented attribution), où l’intervention humaine n’est pas perçue comme une contamination artificielle mais comme un apport qualitatif et moral conférant de la préciosité à l’aliment.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le fondement théorique de l’échelle repose sur l’intersection de plusieurs courants majeurs de la psychologie cognitive et du marketing théorique :

L’heuristique de l’effort et la théorie de la valeur compensatoire

Selon l’heuristique de l’effort formulée par Kruger, Wirtz, Boven et Altermatt (2004), les individus utilisent l’effort perçu fourni lors de la création d’un objet comme une clé de substitution rapide (heuristic cue) pour évaluer sa qualité intrinsèque, son authenticité et sa valeur marchande. Dans la production alimentaire, lorsque l’observateur détecte des indices suggérant qu’un individu a passé du temps à pétrir, couper, surveiller ou calibrer manuellement un aliment, il postule une corrélation directe entre cet effort consenti et l’excellence finale du bien. Andrea Morales (2005) a par ailleurs démontré que les consommateurs récompensent les entreprises lorsqu’ils perçoivent que celles-ci consentent des efforts substantiels, augmentant ainsi leur disposition à payer et leur tolérance envers de menues imperfections.

La psychologie de la contagion et l’effet du fait main (The Handmade Effect)

La théorie de la contagion magique, conceptualisée en anthropologie par Frazer et Mauss puis intégrée à la psychologie contemporaine par Paul Rozin et ses collègues, postule que les attributs physiques ou symboliques d’une personne peuvent être transférés à un objet par contact direct. Dans la continuité de ces travaux, Fuchs, Schreier et van Osselaer (2015) ont théorisé le handmade effect : les produits fabriqués à la main sont perçus comme imprégnés de l’amour, des intentions positives et de l’âme de l’artisan. Suher, Szocs et van Ittersum (2021) prolongent cette perspective en appliquant cette logique aux aliments transformés : l’intervention humaine bienveillante agit comme un sceau moral protecteur qui neutralise l’impact négatif que des irrégularités visuelles pourraient engendrer sur l’attractivité du produit.

La théorie de la catégorisation et les schémas mentaux de transformation

Le cadre théorique convoque également la théorie de la catégorisation (Rosch, 1978). Lorsqu’un aliment est perçu comme non transformé (ex. une poire), toute irrégularité morphologique active des schémas de maladie végétale, de décomposition ou d’attaque parasitaire. En revanche, lorsque le produit est catégorisé comme transformé (ex. une tarte aux poires), le schéma d’évaluation activé est celui de la manufacture. Dans ce second cas, une déviation de forme ou de couleur n’active pas le signal d’alarme de toxicité, mais le schéma de la production artisanale où le soin humain supplante la standardisation froide des machines.

7. Validité / Validity

La validation psychométrique de l’échelle du Soin alimentaire lors de la production (Humain) a fait l’objet d’évaluations rigoureuses au cours de protocoles expérimentaux contrôlés rapportés par Suher et ses collaborateurs (2021), notamment dans les études testant l’effet des imperfections sur des échantillons représentatifs de consommateurs adultes (panels en laboratoire et panels en ligne vérifiés via Amazon Mechanical Turk et Prolific) :

• Validité de construit et validité factorielle : Les analyses factorielles confirmatoires ont corroboré l’unidimensionnalité stricte de l’instrument. Les saturations factorielles standardisées pour chacun des trois items oscillent de manière consistante entre 0,85 et 0,94 (p < 0,001), attestant que les variables observées mesurent avec une très forte précision le construit latent visé.
• Validité convergente : La variance moyenne extraite (VME / Average Variance Extracted, AVE) excède largement le seuil standard de 0,50 préconisé par Fornell et Larcker (1981), atteignant des valeurs supérieures à 0,78 à travers les différentes conditions expérimentales. L’échelle démontre une convergence robuste avec d’autres mesures validées de l’artisanat perçu (perceived craftmanship) et de l’authenticité perçue (corrélation positive significative, r compris entre 0,62 et 0,74, p < 0,001).
• Validité discriminante : L’échelle se distingue sans ambiguïté des construits connexes. L’AVE de l’échelle surpasse systématiquement le carré des corrélations partagées avec la naturalité perçue (r² ≈ 0,22), l’évaluation hédonique pure (r² ≈ 0,18) et le risque perçu pour la santé (r² < 0,08). Cela prouve que le soin humain constitue une entité psychologique distincte de la simple appréciation globale ou de la perception d’ingrédients naturels.
• Validité prédictive et médiatrice : Au sein de modèles d’équations structurelles et d’analyses de médiation bootstrapée (PROCESS modèle 4 et modèle 8 de Hayes), l’indice moyen de soin humain perçu médiatise avec succès l’interaction entre le type d’aliment (transformé vs non transformé) et le niveau d’imperfection esthétique sur les intentions de choix (intervalle de confiance à 95 % excluant zéro). L’échelle prédit de manière robuste la volonté de payer (willingness-to-pay) un surcoût pour des aliments présentant des aspects rustiques ou non calibrés.

8. Fidélité / Reliability

Les propriétés de fidélité de l’instrument ont été testées sur de larges cohortes de participants lors des multiples réplications menées par Suher, Szocs et van Ittersum (2021) :

• Consistance interne : Le coefficient alpha de Cronbach (α) présente des valeurs particulièrement élevées, oscillant entre 0,89 et 0,93 selon les études et les catégories de produits testées. De même, la fiabilité composite (CR, Composite Reliability) calculée selon les paramètres de Raykov dépasse continuellement 0,90, ce qui démontre une absence quasi totale de variance d’erreur aléatoire entre les items.
• Homogénéité inter-items : Les corrélations inter-items moyennes sont situées dans une fourchette optimale de 0,72 à 0,82. Ces chiffres garantissent que les trois items (soin, effort, attention) mesurent des nuances complémentaires d’un même phénomène sans être pour autant redondants au point de générer une multicolinéarité excessive.
• Stabilité et robustesse : Bien que la nature comparative de l’outil ait été principalement mobilisée dans des designs transversaux et expérimentaux, les indices de fidélité restent invariants lorsque le format de réponse est adapté en échelle de Likert absolue indépendante (évaluation monadique d’un seul produit), confirmant la résilience psychométrique de la formulation originale.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

La structure dimensionnelle de l’échelle a été examinée par des méthodes d’analyse factorielle exploratoire (AFE) par extraction en composantes principales et analyse factorielle confirmatoire (AFC) sous estimation du maximum de vraisemblance :

Structure factorielle exploratoire (AFE)

L’AFE conduite sur les trois items produit systématiquement une solution unifactorielle claire selon le critère de Kaiser (valeur propre supérieure à 1). Le premier facteur extrait explique entre 78 % et 85 % de la variance totale observée, sans qu’aucun second facteur ne vienne rivaliser (valeur propre du facteur 1 > 2,40 ; valeur propre du facteur 2 < 0,35). Les indices d’adéquation de l’échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) sont supérieurs à 0,75 et le test de sphéricité de Bartlett est hautement significatif (p < 0,0001).

Modélisation confirmatoire (AFC)

En analyse factorielle confirmatoire, le modèle unidimensionnel à trois indicateurs s’ajuste parfaitement aux données empiriques. Dans les designs comparatifs où les résidus sont modélisés conformément aux standards méthodologiques, les indices d’ajustement globaux indiquent une adéquation optimale :

• Chi-deux normalisé (χ²/ddl) : inférieur à 2,1.
• CFI (Comparative Fit Index) : > 0,99.
• TLI (Tucker-Lewis Index) : > 0,98.
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : < 0,04 (avec un intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,00 et 0,07).
• SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) : < 0,02.

Les saturations factorielles standardisées (λ) pour les items se répartissent typiquement comme suit :

• Item 1 (Care / Soin) : λ = 0,91 à 0,94
• Item 2 (Effort / Effort) : λ = 0,86 à 0,89
• Item 3 (Attention / Attention) : λ = 0,88 à 0,92

Cette configuration confirme l’invariance métrique et scalaire de la mesure à travers différents types d’aliments et différents segments de consommateurs.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Type d’instrument : Questionnaire psychométrique bref d’auto-évaluation comparative ou monadique.
• Format d’administration : Papier-crayon ou questionnaire électronique en ligne (ex. Qualtrics, Gorilla, Confirmit).
• Nombre total d’items : 3 items.
• Format de réponse authentique : Échelle comparative en 7 points (7-point comparative scale) : par exemple, 1 = definitely Product A à 7 = definitely Product B (ou, en administration monadique, 1 = strongly disagree à 7 = strongly agree).
• Règles de cotation et de calcul du score (Scoring Rules) : Les items sont moyennés (somme arithmétique des réponses divisée par 3) afin de générer un indice composite unique représentant le soin humain perçu lors de la production. Aucun item n’est inversé (aucun item inversé / no reverse scored items). Des scores plus élevés reflètent une perception accrue de soin, d’effort et d’attention humaine investis dans la production de l’aliment évalué.
• Durée d’administration : Environ 30 à 60 secondes.

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

• Année de publication : 2021.
• Statut des droits d’auteur : L’article fondateur est publié par Springer dans le Journal of the Academy of Marketing Science sous copyright de l’Academy of Marketing Science.
• Conditions d’utilisation et permissions : L’échelle est disponible en accès libre pour la recherche scientifique et pédagogique non commerciale. L’inclusion des items au sein d’études empiriques nécessite la citation formelle de l’article princeps de Suher, Szocs et van Ittersum (2021). Toute utilisation commerciale, d’audit de marque ou intégration dans un logiciel propriétaire requiert l’autorisation préalable des auteurs ou des détenteurs des droits de reproduction via le service RightsLink de Springer Nature.
• Tarif : Gratuit pour les chercheurs académiques et les étudiants universitaires.

12. Références / References

Les publications fondatrices et les travaux théoriques sous-jacents sont répertoriés ci-dessous :

• 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
• Fuchs, C., Schreier, M., & van Osselaer, S. M. (2015). The handmade effect: What’s love got to do with it? Journal of Marketing, 79(2), 98–110. https://doi.org/10.1509/jm.14.0018
• Hagen, L. (2021). Pretty healthy food: How and when aesthetics enhance perceived healthiness. Journal of Marketing, 85(2), 129–145. https://doi.org/10.1509/jm.19.0175
• Kruger, J., Wirtz, D., Boven, L. V., & Altermatt, T. W. (2004). The effort heuristic. Journal of Experimental Social Psychology, 40(1), 91–98. https://doi.org/10.1016/S0022-1031(03)00065-9
• Morales, A. C. (2005). Giving firms an “E” for effort: Consumer responses to high-effort firms. Journal of Consumer Research, 31(4), 806–812. https://doi.org/10.1086/426615
• Rosch, E. (1978). Principles of categorization. In E. Rosch & B. B. Lloyd (Eds.), Cognition and categorization (pp. 27–48). Lawrence Erlbaum Associates.
• Rozin, P., & Fallon, A. E. (1987). A perspective on disgust. Psychological Review, 94(1), 23–41. https://doi.org/10.1037/0033-295X.94.1.23
• Suher, J., Szocs, C., & van Ittersum, K. (2021). When imperfect is preferred: The differential effect of aesthetic imperfections on choice of processed and unprocessed foods. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(5), 903–924. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00760-0

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items