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Article

1 - SYSTÉMIQUE

2 - MÉTHODES COMPRÉHENSIVES

3 - MÉTHODES EXPLICATIVES

4 - INTÉGRATION DES MÉTHODES COMPRÉHENSIVES ET EXPLICATIVES

5 - CONCLUSION

| Réf : A5340 v1

Méthodes explicatives
Méthodes systémiques appliquées aux facteurs humains

Auteur(s) : Jean-François VAUTIER

Date de publication : 10 janv. 1999

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Auteur(s)

  • Jean-François VAUTIER : Responsable des facteurs humains à la Direction de la Sûreté Nucléaire et de la Qualité (DSNQ) du Commissariat à l’Énergie Atomique (CEA) - Professeur d’Ingénierie des facteurs humains (IFH) à l’École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA)

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INTRODUCTION

Les méthodes systémiques appliquées aux facteurs humains permettent à leur utilisateur de mieux se représenter le fonctionnement d’un être humain ou d’un groupe d’êtres humains en interaction avec des produits et des systèmes techniques. De fait, l’ingénieur pourra concevoir, d’autant plus efficacement par la suite, un produit dédié aux individus étudiés.

Ainsi, ces méthodes s’inscrivent plus spécifiquement en amont du processus de conception proprement dit. Elles sont qualifiées de systémiques car elles abordent les problèmes de manière globale, c’est-à-dire en prenant en compte l’ensemble des éléments concernés et les échanges existant, d’une part, entre chacun des éléments du système et, d’autre part, entre ces derniers et d’autres éléments extérieurs au système. Les méthodes sont systémiques et appliquées aux facteurs humains car elles se focalisent sur l’être humain (ou le groupe) et son interaction avec le monde l’environnant, et en particulier avec les produits qu’il utilise. Les facteurs humains correspondent aux facultés que possèdent les individus pour réaliser leur activité.

Ces méthodes doivent être vues comme complémentaires et synergiques par rapport aux démarches de l’ingénierie classique, possédées par l’ingénieur, qui sont focalisées sur la technique. Cette synergie devrait permettre à l’ingénieur de traiter des situations complexes où les problèmes liés aux facteurs humains ne peuvent plus être écartés.

Prenons l’exemple d’un ingénieur concepteur de voiture et montrons ce que peut lui apporter ces méthodes focalisées sur l’être humain ou sur un groupe d’individus.

Dans les stades amont du processus de réflexion, certaines informations vont parvenir à l’ingénieur, notamment en provenance du marketing (retour d’expérience des ventes...) ainsi que des bureaux d’études et des méthodes, de l’entreprise ou de ses concurrents (retour d’expérience de la conception et de la production...).

Les méthodes présentées dans cet article montrent comment et pourquoi exploiter les données d’une certaine manière plutôt que d’une autre. Cela dépend du problème à résoudre qui détermine, ensuite, les intérêts et les limites des différentes techniques utilisables.

Notre illustration porte ici sur les informations provenant du marketing, et plus particulièrement sur celles relatives aux ventes de voitures par des concessionnaires.

  • Concernant l’être humain, on s’intéressera à la manière dont se fait le passage à l’action, dans notre exemple, à l’action d’achat d’une voiture.

    Il s’agit, en particulier, de déterminer l’enchaînement singulier des évènements qui y conduit ou, en d’autres termes, l’ensemble des processus perceptif, cognitif, émotionnel et physique conduisant à la conclusion de la vente, c’est-à-dire à la signature de l’acheteur. Ceci clôture ainsi la vente proprement dite et termine la vie du système constitué par les acteurs réunis dans un même but mais se déclinant en termes d’achat pour l’acheteur et de vente pour le vendeur.

    En se focalisant sur l’individu, on cherchera à comprendre les processus perceptifs et le raisonnement qui conduisent le client à acheter telle ou telle voiture à un moment donné en un lieu précis. Ainsi : les voitures sont-elles bien en vue des clients pour qu’ils puissent les apprécier convenablement ? De plus, est-ce le prix et/ou la ligne du modèle et/ou le rapport qualité/prix (le rapport qualité/prix compte tenu d’une gamme de prix, de qualité...) ... qui déclenchent l’achat ?

  • Concernant le groupe d’êtres humains, on s’intéressera à des relations statistiques entre deux types de variables : les variables dites expliquées et les variables dites explicatives.

    • Les variables expliquées caractérisent l’objet de l’étude c’est-à-dire, dans notre exemple, la vente (nombre de voitures vendues, le chiffre d’affaires correspondant, le volume des marges, la rentabilité des ventes...).

    • Les variables explicatives caractérisent les acteurs du système qui existent lorsque la vente se réalise. Citons comme acteurs : le vendeur, le client, la voiture, la concession, etc., et comme variables : la caractéristique socio-professionnelle du client, la gamme de la voiture, la taille de la concession, etc. Nous pouvons ainsi établir les relations entre le nombre de voitures vendues par le concessionnaire et leur gamme de prix de vente, ou encore des relations existant entre le prix de la voiture vendue et l’âge (ou le type de profession, le niveau de rémunération...) des clients.

  • Les deux approches présentées apportent des éclairages complémentaires. Ensemble, elles fournissent les éléments importants à prendre en compte par le concepteur dans son processus de réflexion.

    La deuxième approche permet d’établir, par exemple, une relation entre le revenu des personnes d’âge moyen et la gamme des voitures de sport achetées. Cela montre alors que ce sont plutôt les personnes d’âge moyen avec un haut revenu qui achètent des voitures de sport haut de gamme. Cependant, toutes ne le feront pas quand elles se présenteront à la concession. D’où l’intérêt de comprendre les attentes individuelles et les comportements ponctuels des clients pour les orienter vers le bon modèle (la première approche). Toutefois, ceci n’exclut pas de posséder des informations explicatives préalables qui permettront de cibler rapidement et efficacement le champ des produits potentiels recherchés en probabilité par tel type de client.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-a5340


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3. Méthodes explicatives

Dans le cadre de cette problématique explicative, le système considéré est le groupe d’êtres humains.

3.1 Approche descriptive

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3.1.1 Présentation

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3.1.1.1 Principe

Ces méthodes sont des techniques statistiques. Elles permettent de représenter des relations entre deux ou plusieurs variables simultanément.

  • Variables quantitatives

    L’étude des relations entre des variables quantitatives débouche sur le calcul des corrélations simple ou multiple entre les variables.

    Un exemple de ces relations est illustré par la figure 8 a qui représente la relation entre l’âge d’un client et le prix d’une bouteille de vin. On calcule donc des coefficients de corrélation, de régression linéaire ou non, ... qui seront ensuite testés.

    Rappelons que le caractère significatif d’une liaison statistique entre deux variables n’est pas uniquement lié à la valeur, proche de − 1 ou de 1, du coefficient de corrélation. Il dépend aussi du nombre d’individus statistiques considérés. Cela implique de tester le caractère significatif de la liaison statistique en se référant à une table de chiffres dédiée à cet usage. Dans son précis de statistique, Abdi [12] rappelle que l’effet d’un facteur est lié à l’importance ou à l’intensité du facteur et au nombre d’individus considérés. Notons enfin qu’une corrélation négative ne signifie pas absence de corrélation, mais indique le signe du coefficient de corrélation.

    L’étude peut aussi porter simultanément sur plusieurs variables. Cela concerne les techniques de régression multiple, l’Analyse en composantes principales (ACP), etc. Cette dernière est une technique visant à représenter, en même temps, les corrélations entre un nombre plus ou moins important de variables. Le résultat du traitement mathématique prend souvent la...

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