Memoire salma bouchiba

Université Paris Ouest
Master 2 MOI Classique
Objets connectés fitness/bien-être et
comportement du consommateur
Impact des objets connectés sur la perte de poids
Salma Bouchiba
29 003 703

Remerciements
Ce travail de fin d’étude évoque un sujet qui me tient à cœur, et m’a permis
d’avoir de nouvelles perceptions et visions autour de ce sujet mais aussi et surtout
un mode raisonnement qui se prête à tous les sujets de la vie quotidienne. J’ai
toujours admiré le travail de recherche, et aujourd’hui plus encore.
Je tiens à remercier mes responsables de formation Mme Depechpeyrou et Mr
Benavent. Non seulement pour leur encadrement mais pour leur disponibilité.
Cette année comme tout au long du cursus universitaire à Nanterre.
Je remercie toutes les personnes ayant contribuées à ce travail, particulièrement
les répondants à l’expérience, qui sont pour la plupart des proches et
connaissances.
Enfin je remercie toutes les personnes ayant été présentes pendant ce travail du
point de vue pédagogique et humain.

Sommaire
1. Introduction
1.1. La problématique …………………………………………………………………...P.5
1.2. Résumé de la littérature……………………………………………………………...P.9
2. Fondements théoriques et hypothèses
2.1. Cadre théorique……………………………………………………………………..P.15
2.2. Les hypothèses et propositions……………………………………………………..P.23
3. Méthodologie
3.1. Type de recherche………………………………………………………………….P.25
3.2. Echantillon et recueil de données…………………………………………………..P.29
3.3. Mesure des variables……………………………………………………………….P.31
3.4. Plan et techniques de traitement…………………………………………………....P.33
4. Résultats
4.1. Résultats généraux……………………………………………………………….…P.37
4.2. Résultats principaux………………………………………………………………...P.42
5. Discussion des résultats
5.1. Comparaison hypothèses/ résultats…………………………………………….…..P.45
5.2. Synthèse………………………………………………………………………….…P.47
6. Conclusion………………………………………………………………………......P.49
7. Références ………………………………………………………………….……...P.55

8. Annexes……………………………………………………………………………..P.54
9. Résumé et mots clés …………………………………………………………….….P.63

1. Introduction
1.1. Problématique
Le problème / Constat
Cette étude part d’un constat : le nombre de personne se souciant de leur bien-être est en
forte croissance, et les objectifs en vue de ce constat ne font que s’accumuler chez les
individus. Le bien-être sera délimité plus tard dans l’introduction mais si l’on prend la perte de
poids comme indicateur de bien-être par exemple, les français sont plus de 55% à vouloir
perdre du poids en 2014 (constat établi par un sondage réalisé par TNS Sofres pour le Centre
d'Information de la Diététique Minceur) ayant divers motivations ou sources à cette volonté :
raisons médicales, se sentir bien dans son corps, amélioration de l’hygiène de vie, etc.
Les individus adoptent des comportements qui leur permettent de répondre à ces
objectifs. Et aujourd’hui le reflexe primaire est d’avoir recours aux technologies pour atteindre
nos objectifs, si ces derniers ne nous pendent pas déjà au nez en amplifiant alors notre volonté.
Le comportement du consommateur aujourd’hui est en effet « digitalisé » (cf. Le
marketing 3.0) c’est-à-dire qu’il a adopté les outils numériques, les individus ont recours à des
applications et objets connectés leur permettant de vérifier, suivre et optimiser les informations
résultant de leur comportements particulièrement quand il s’agit d’objectifs mesurables comme
l’apport calorique, l’indice de masse corporel, le poids, etc.
Nous sommes tous confrontés à l’évolution des outils technologiques dans la mesure où
leur utilisation est quasi-inévitable, étant souvent liés à nos smartphones.
Sous forme d’objets connecté ou simplement directement via le se smartphone, les
informations contrôlées relatives au comportement que les individus souhaitent adopter sont
traquées dans une interface de suivi et fournies en temps réel.

L’ancêtre typique de ce processus est la balance traditionnelle dans un cas où une
personne souhaite perdre du poids. La balance permet d’avoir l’information et de réajuster le
comportement alimentaire et sportif de l’individu ou de poursuivre si l’information renvoyée
correspond à l’objectif et au timing souhaité. Si aujourd’hui il existe des balances connectées et
des objets connectés donnant les informations en temps réel c’est pour apporter une plus-value
par rapport à cet outil. Ce qui nous amène au problème de gestion, plus particulièrement au
problème marketing de ce phénomène : leur image dite de « gadget ».
Problème(s) de gestion
Cette étude relève deux problèmes marketing, le premier est lié à l’image perçue des
objets connectés dans le domaine du fitness / bien-être, qui crée souvent un manque
d’appropriation de ces outils par les utilisateurs.
On parle d’image de « gadget » en ce qui concerne le fitness/bien-être.
Parce que les objets qui permettent de récolter des données liées à la santé bénéficient
d’une meilleure image et les utilisateurs les estiment d’une utilité plus importante. En effet dans
le domaine de la santé les objets connectés ont une notoriété positive et sont aujourd’hui perçus
comme des outils apportant une réelle plus-value, exclusive et souvent apportant une aide
considérable, et on parle même de vies sauvées. Je prends l’exemple d’une start-up chinoise qui
a lancé des capteurs quasi-invisibles qui se placent sous la peau, appelés des « tatouages
électronique » qui captent une série de données et signaux comme la fréquence cardiaque,
l’activité cérébrales etc. , l’objectif est double : d’une part permettre au médecin d’avoir accès à
un « monitoring constant » de son patient et d’augmenter les informations à sa disposition pour
mieux le traiter ; d’autre part que ce suivi au quotidien, moins visible et plus automatisé,
affranchisse le malade de contraintes (physiques ou psychologiques). Les professionnels de la
santé connectée insistant tout de même toujours sur le fait que ce ne sera jamais une
substitution aux médecins.
Si dans le domaine de la santé les objets connectés sont utilisés par des médecins et donnent
des résultats concrets, dans le domaine du fitness le problème se pose.

Dans le domaine de la santé ou le ciblage est concentré : les produits sont destinés à des
utilisateurs présentant certains symptômes ou développant certaines maladies, un critère de
segmentation pertinent et qui est directement lié, voir est la cause du comportement des
consommateurs dans ce domaine.
L’un des objectifs du marketing a toujours été de segmenter le marché de manière intelligente,
c’est-à-dire par des critères de segmentations pertinents, et qui pourraient mettre en évidence
des niches. Les critères sociodémographiques et comportementaux sont maniés dans tous les
sens et amènent à adapter des produits aux cibles voulues. Cependant les objets connectés en
fitness/ sport ont une image de gadget, et ne sont pas considérés comme indispensables ou à
valeur ajoutée. Les fonctionnalités et la communication de ces produits ne sont pas assez
adaptées à la cible. Si l’on devait remonter à la source du problème de ces produits, ce serait au
niveau du mix marketing : le produit, ayant fonctionnalités non adaptées mais aussi la
communication qui ne l’est pas non plus. Cela concerne également la cible ou la stratégie de
ciblage, qui est en général un marketing mix indifférencié ou différencié, contrairement au
domaine médical.
Actuellement, ce que cette étude tente d’apporter, c’est un critère de segmentation lié
directement au comportement du consommateur dans ce domaine, en utilisant un critère
psychologique qui détermine directement le comportement du consommateur en termes de
nutrition, alimentation et bien-être. Cela en s’appuyant sur la théorie de l’orientation
régulatrice qui stipule un clivage entre deux catégories de personnes, ceux qui ont un objectif
recherché et ceux qui cherchent à éviter. Cette théorie va être détaillée plus tard.
Ces informations en temps réels que les objets connectés récoltent et renvoient permettent
d’optimiser les produits, les informations récoltées correspondent cependant à des critères qui
ne sont pas forcément reliés ou influent directement sur le comportement des utilisateurs dans
ce domaine comme pour la santé. Cela nous amène à un autre aspect du marketing que relève
cette étude : le Big Data.
Depuis au moins trois ans, les industries récoltent des milliers de données, et jusqu’aujourd’hui,
il n’y a encore que 1% des données qui sont exploitées (source : le dernier rapport de
McKinsey sur l'Internet des Objets - Juin 2015)

Les données sont récoltées en masse et ce phénomène évolue de manière verticale et non de
manière horizontale : la collecte de données se fait à travers de plus en plus de canaux mais les
données collectés sont toujours de la même nature. Il s’agit de données socio démographies ou
comportementales.
Or il s’agit ici d’un comportement lié à des objectifs de bien-être, et le processus de
comportement du consommateur dans ce cadre résulte surtout de variables psychologiques.
Angle d’analyse théorique et/ou méthodologique
Dans ce paragraphe sera annoncé l’angle d’analyse issue d’une théorie psychologique, mais
avant cela une délimitation du domaine afin d’avoir un axe de travail sur lequel nous pouvons
appliquer cette théorie.
Les objets connectés connaissent aujourd’hui une notoriété très importante, ils se développent
dans deux principaux domaines : la domotique, les objets connectés liés à la maison ; et le
fitness/bien-être : ceux qui sont liés à l’alimentation, sport et santé. Les objets connectés liés à
la santé commencent à être un domaine à part entière.
Cette étude s’intéresse au domaine du fitness/bien-être pour soulever la problématique que
pose ce domaine et l’image de « gadget » qu’ont ces technologies, en essayant de répondre
aussi à la question des données récoltées, de leur nature, en étudiant une question qui ressort
quand on parle fitness/bien-être : celle de la perte de poids.
Le comportement mesuré dans cette étude qui représente le domaine du fitness est donc celui
d’individus ayant des objectifs de perte de poids. Cela étant d’une part une question sociétale
omniprésente aujourd’hui, comme précisé en introduction, mais aussi, le comportement lié à la
perte de poids représente le comportement en fitness/bien-être des plus pertinents, quel que soit
la motivation de la volonté de perte de poids : médicale, esthétique, etc.
Cette étude se base sur une théorie psychologique qui sera développée plus tard, la théorie de
l’orientation régulatrice qui explique le comportement des consommateurs à partir leur
projection de l’état final ressenti, en distinguant un état final désiré et un état final non désiré.

Cette étude consiste alors à faire l’expérience sur des personnes étant dans la première
situation, puis des personnes étant dans la seconde et analyser leur comportement dans un cadre
d’objectifs de perte de poids.
Ayant la chance de fréquenter des groupes de personnes voulant perdre du poids dans le cadre
de sessions de coaching données à des particuliers, faisant partie de mon réseau personnel, j’en
ai profité pour faire des expériences par rapport à leurs objectifs de perte de poids à partir de
l’étude que j’ai réalisé et pour répondre à ma problématique :
Les objets connectés et le comportement du consommateur en fitness/bien-être : Impact des
objets connectés sur la perte de poids
1.2. Résumé de la littérature
La revue de littérature a été faite au préalable mais aussi pendant tout le long de l’étude. Les
lectures ont été de plus en plus pertinentes, et ont concernés les différents thèmes qu’aborde
cette étude :
Comportement du consommateur et nouvelles technologies
Ce thème se nourrit exclusivement de l’ouvrage de Samuel Mayol : Marketing 3.0. Il présente
un panorama de l’évolution de la société de consommation notamment à travers les évolutions
des outils technologiques.
A travers ce panorama et analyses, S.Mayol décrit le consommateur en s’appuyant sur la
société de consommation du sociologue classique Jean Beaudrillard, décrivant ainsi la
consommation comme un acte symbolique.
En effet il présente les faits en affirmant que d’un point de vue quantitatif, ce n’est pas le
consommateur qui détermine la production mais l’appareil productif qui orchestre le désir de
consommation. Selon lui la consommation est un acte symbolique, ce n’est plus seulement une
action de consommation, cela dépasse la valeur d’usage, cela a une valeur d’échange ; dans la
mesure où les consommateurs envoient des signes et symboles à travers leur consommation. Il

existerait alors une dévalorisation constante des objets possédés et donc une frustration
perpétuelle. Evoquant également le fait que les objets, représentant la culture, deviennent un
tout dans nos vies, les consommateurs arrivent à un point d’impuissance face aux codes et
signes extérieurs.
Aujourd’hui il existe un paradoxe de courants, le premier est celui des « geek » et de l’adoption
des technologies par la société, et de l’autre côté, celui d’une méfiance par rapport à ces
évolutions à laquelle s’ajoute un mouvement de sensibilisation au développement durable lié
au phénomène de « conscience collective ».
Par rapport à cette étude, l’adoption des objets connectés serait alors issue d’un mouvement lié
au système productif amplifié par le marketing induisant les consommateurs impuissants à
adopter des produits reflétant leur culture.
Nous noterons ce facteur lié à l’utilisation des objets connectés qui correspond donc à un « effet
de mode ».
Comportement du consommateur / alimentation
Au sein de ce thème sont réunies les conclusions tirées des lectures concernant le
comportement des consommateurs par rapport à la nutrition et la sociologie de l’alimentation.
Le comportement de décision d’achat alimentaires a été analysé depuis l’article Relationship of
consumer characteristics and food deprivation to food purshasing behavior (D.J.Mela,
J.I.Aaron et S.J.Gatenby). Cette étude analyse des variables démographiques et
comportementales pouvant expliquer la nature des achats des consommateurs. Les chercheurs
ont analysé des personnes avant et après leurs courses en analysant les variables telles que le
poids, l’IMC (Indice de Masse Corporelle), le TSLE (Time Since Last Eating) qui représente la
faim, le budget prévu, etc et des variables comportementales comme le fait de suivre un régime
ou non, l’intention d’achat pour consommer les produits immédiatement ou de manière
différée, etc.
Cette étude a révélé des corrélations significatives entre les variables déterminant la faim
(TSLE) et la décision d’achat alimentaire, ces corrélations différent selon le poids : pour les
personnes de poids dit normal - le poids « normal » fait référence ici à un IMC < 25 – la

corrélation entre la faim et les achats alimentaires est positive, plus la faim est importante et
plus les individus ont tendance à acheter des aliments -l’importance du panier d’achat est
mesurée de manière quantitative, mais aussi qualitative c’est-à-dire le prix du panier, et la
teneur en calories des produits achetés - . Quand il s’agit de personnes en « surpoids » -avec un
IMC > 25- la corrélation entre la faim et l’achat alimentaire est positive jusqu’à un certain
point de faim, où la corrélation devient négative.
Cette étude révèle le poids psychologique du consommateur face à un achat alimentaire en
fonction de sa relation avec la nutrition (faim et poids).
Psychologie, buts personnels
Ce thème met en lien la psychologie des consommateurs et les facteurs sur lesquels se base
cette étude et nous amènera aux fondements théoriques sur lesquels elle s’appuie.
Le comportement est issue d’un processus de réflexion nourrit d’expériences passés et de
projections futures. En s’appuyant principalement sur l’article « Buts personnels, orientations
motivationnelles et bien-être subjectif », il s’agit ici de mettre en lien le contenu des buts
(projections futures) et le bien-être subjectif :
Les buts axés sur le développement de relations proches authentiques ou sur le développement
de soi et l’intérêt pour autrui sont positivement liés au bien-être. Tandis que la poursuite de
projets axés sur l’acquisition de pouvoir ou sur la préservation de soi y est négativement reliée.
Autrement dit on distingue deux types de buts personnels :
Les buts intrinsèques tels que le développement personnel, la contribution à la communauté, la
santé physique, qui sont satisfaisants à poursuivre si l’on prend en considération la théorie de
l’auto-détermination – théorie stipulant trois besoins psychologiques de base : les compétences,
l’affiliation et l’autonomie (Deci & Ryan 2000) -
Les buts extrinsèques qui relèvent de la reconnaissance extérieur tels que le succès financier,
l’apparence physique attractive, le pouvoir, la célébrité, des buts qui sont moins susceptibles de
satisfaire les besoins de base, car ils correspondent à des satisfactions brèves, superficielles et
détournent l’individu de la satisfaction des besoins de base.

Les buts personnels qui nourrissent nos motivations et par là nos comportements ne sont jamais
totalement intrinsèque ou extrinsèque, mais il y a toujours une domination de l’un ou de l’autre.
Cela rejoint un autre clivage binaire celui de la théorie de l’orientation régulatrice se basant
également sur les buts personnels et la projection d’un état désiré ou un état à éviter.
1.3. Interet du sujet et objectifs
Perte de poids et objets connectés
La suralimentation est l’un des enjeux de la société, avec de nombreuses maladies actuellement
liées à ce fléau. Sans rentrer dans les détails, on pense aux maladies cardiovasculaires,
l’hypertension artérielle, le diabète voire certains cancers. Le poids est aujourd’hui primordial.
C’est un fléau très important mais il a fallu attendre qu’un adulte sur deux en France soit en
surcharge pondérale (et 1/6 obèse) pour voir des initiatives sérieuses voir le jour. Le
gouvernement s’est d’ailleurs inquiété dans plusieurs rapports de cette évolution de la société et
a décidé de faire de la lutte contre le surpoids et l’obésité une « grande cause nationale » à
l’instar du SIDA ou de la maladie d’Alzheimer.
Les objets connectés que l’on classe dans la catégorie « Quantified Self » sont considérés
comme une alternative viable pour surveiller sa ligne. Plus généralement, leur objectif est
d’aider les utilisateurs à mieux monitorer leur santé, aussi bien dans l’effort physique que dans
l’alimentation. Sans pour autant prétendre résoudre les problèmes de poids en quelques jours,
ils permettent de suivre son comportement et éventuellement obtenir quelques conseils.
Définition du terme « utilisation des objets connectés (OC) » dans cette étude
C’est un terme vaste qui correspond dans cette étude, à une application liée à un objet ou au
téléphone seulement mais qui permet d’avoir des données en temps réel qui permettent
d’optimiser un régime, cela peut être une application de suivi de poids, de coaching, un objet
connecté comme la balance connectée, le compteur de pas, etc.

Objectif de l’étude et Plan
L’objectif de l’étude va être de mesurer l’impact de l’utilisation des objets connectés sur la
perte de poids, selon que l’individu ait une orientation régulatrice de promotion ou de
prévention. Pour cela nous mettons en place une expérimentation qui permet de mesurer le
comportement du consommateur par une mesure propre à cette étude : l’atteinte de l’objectif.
Il ‘s’agira de mettre en place une expérience qui permettrait d’une part de mettre en évidence
tous les effets, et d’autre part de mettre en évidence l’impact pur de l’utilisation de l’objet
connecté sur la perte du poids. Ce sont les plans expérimentaux classiques « avant / après » qui
permettent de manipuler un facteur tout en isolant les effets possibles qui seront appliqués pour
cette étude.
Nous verrons dans la partie méthodologie comment et pourquoi le plan expérimental, et
particulièrement celui de Solomon est le plus pertinent pour mettre en évidence ce résultat en
éliminant les effets.
Dans un premier temps il s’agira de distinguer deux groupes et réaliser une expérimentation
pour chacun des deux groupes. Le premier groupe correspondra à des personnes ayant une
orientation régulatrice de promotion et le second de prévention. Cela permettra de distinguer les
résultats des deux processus psychologiques et comportementaux et vérifier s’il s’agit d’un
critère aussi pertinent sur la perte de poids en plus de l’être sur le comportement face à la santé
bien-être (Cf. Etude exploratoire Rôle de l’orientation régulatrice sur le comportement
alimentaire).
Chaque groupe d’étude sera exposé à un plan expérimental de Solomon, il sera divisé en quatre
groupes, le détail de l’expérimentation sera détaillé dans la partie méthodologie.
Le fond de l’étude sera de mesurer l’atteinte d‘objectif dans chaque cas, pour chaque groupe.
Comment procéder à cette mesure ? Nous allons prendre l’information du poids actuel de la
personne, et le poids objectivé, le pourcentage de l’objectif par rapport au poids actuel

correspond à « l’atteinte de l’objectif ». Ce « score » représentera le KPI le plus important de
l’étude.
Ce score a été choisi pour trois principales raisons :
Tout d’abord une raison de logique, l’atteinte d’un objectif étant difficile à cerner de manière
qualitative, et ayant ici un aspect quantitatif et mesurable. C’est la méthode la plus instinctive
pour avoir un KPI représentant l’atteinte de l’objectif d’un individu essayant de perdre du
poids.
C’est également dans un sens pratique, comme c’est un calcul simple et rapide à effectuer et
surtout ne nécessitant aucun effort du participant, cela permet également d’éviter les calculs
fastidieux tout en répondant parfaitement au besoin.
Enfin la troisième raison est l’objectivité du score, c’est impossible de donner un faux poids,
surtout quand le chercheur se promène avec une balance. La validité de l’étude et l’élimination
des effets étant centrale dans cette étude.

2. Fondements théoriques et hypothèses
2.1. Cadre théorique
Comportement alimentaire : perte de poids
Si l’on devait définir le comportement alimentaire :
Le comportement alimentaire est un ensemble d’actions coordonnées qui aboutit à la prise
alimentaire et qui est relié à une ou des pensées sous-jacentes. Ces pensées sont de nature
émotionnelle ou cognitive. Le comportement n’est donc ni une habitude ni une conduite.
La prise alimentaire demande non seulement des actions coordonnées, mais encore une
motivation. Les signaux en sont la faim, le rassasiement et la satiété.
Le comportement alimentaire est modulé par un ensemble de facteurs, les uns positifs
(stimulateurs ou incitateurs) et les autres négatifs (inhibiteurs ou répressifs). Ces signaux sont
souvent d’ordre sensitif : émotionnels ou sensoriels. Ces signaux sont d’origine interne ou
externe, on parle de registre interne et de registre externe.
La fonction d’alimentation, fonction vitale, a été pourvue de valeurs ajoutées qui la rendent
« désirable » : ce désir est d’ordre sensoriel et émotionnel (valeur affective et sociale).
Les valeurs hédoniques sensorielles correspondent aux cinq appareils sensoriels (oreilles, nez,
langue, lèvres et palais, yeux) sont impliqués dans le comportement alimentaire :
1- l’audition par le bruit des aliments à distance (qui cuisent) et en bouche (qui craquent)
2- l’olfaction joue un rôle à distance (cellules olfactives antérieures, très sensibles) et en bouche
(cellules olfactives postérieures, moins sensibles mais plus stimulées) ;
3- La vision : couleur, aspect (inclus celui de l’emballage), forme
4- le toucher (lèvres, langue, palais) : craquant, moelleux…
5- le goût : sucré, acide, amer, mais aussi, moins précis, pour les protéines et les graisses,

Chacun de ces appareils donne une valence hédonique (plaisir) aux aliments mis en bouche.
Après les valeurs sensorielles, on parle de valeurs hédoniques émotionnelles : la personne a
plus de plaisir à manger en groupe, notamment avec les personnes qu’il aime et qui l’aiment,
que seule. Les aliments sont jugés comme meilleurs s’ils sont mangés en famille, entre
copains…. Cet aspect émotionnel se met en place très tôt, dès la naissance, dans les premiers
contacts avec la mère. Donc, en même temps que le nourrisson « se remplit », il met en
mémoire une charge affective qu’il associe à l’alimentation. Sa relation avec la mère
nourrissante permet la mise en place chez le nourrisson de la triangulation : désir, plaisir et
manque, autour d’un liquide (le lait) qui comble (l’estomac et l’hypoglycémie). La compulsion
alimentaire et la boulimie sont des retours à cet état.
En ce qui concerne les registres interne et externe : il s’agit d’un registre interne qui apprécie
l’état nutritionnel global et un registre externe qui connecte ceci avec les contingences liées à
l’environnement.
Le sujet donne une valeur, met en mémoire et intègre les données émanant de ces registres :
 Registre interne : ces facteurs sont ceux de la régulation de la prise alimentaire :
glycémie et glycocytie cérébrale (hypothalamique), niveau des réserves énergétiques
immédiatement mobilisables et celles mobilisables à plus long terme, état du tube
digestif (plénitude, nausée….).
 Registre externe : les facteurs en question sont de nature sociétale et sociale, d’ordre
religieux ou symbolique, en rapport avec un besoin d’appartenance. Il en découle 2
notions :
Manger est un langage non verbal, à travers lequel on communique avec autrui : « comment tu
manges me dit qui tu es ». La manière dont nous mangeons nous donne une « carte d’identité ».
Manger est appris : la régulation des besoins en eau, en glucides, en énergie et en sel est
biologique et innée (un nourrisson sait réguler son bilan d’énergie). En revanche, la manière
dont nous mangeons (cuisine, horaire, fréquence, succession des plats, type de plats et
d’aliments) est totalement appris.

On en déduit les points suivants :
1. Le mangeur se positionne en fonction de valeurs symboliques qu’il connait bien ou mal
(il les a plus ou moins bien identifiés) : il rejettera ou accueillera positivement un
aliment à valeur religieuse selon son sentiment d’appartenance à ce clan. Il en est de
même pour les conduites à valeur sociales comme le « fast-food ». Le mangeur se
positionnera en fonction d’autres facteurs non alimentaires : un adolescent peut avoir
des conduites alimentaires et alcooliques à risque pour « faire bien » face à ses pairs ou
pour provoquer ses parents.
2. Le mangeur se positionne en fonction de la valeur attribuée à la silhouette dans le
monde dans lequel il évolue : dans un monde où être gros est signe de richesse, il
« faut » être gros. Dans un monde où ce sont les minces qui dominent (nos sociétés et
ses médias), il faut avoir une silhouette fine voire être maigre. Il y a donc, dans une
société donnée, une valeur de référence pour le poids et la silhouette des gens, valeur
qui ne dépend aucunement du sujet (il la subit).
3. Le mangeur se positionne en fonction de notes affectives qu’il ne contrôle pas : selon
qu’il s’est senti aimé ou non par sa mère par exemple, selon ce que son père lui a dit de
son corps…
4. Enfin, le mangeur se positionne en fonction de traumatismes qu’il a subis et dont il n’a
pas toujours apprécié l’importance : traumatisme sexuel, identité sexuelle, harcèlement
physique ou mental, accident de santé grave ou jugé grave… (Gastro-entérite suite à
l’ingestion d’un plat).
Il y a trois bases comportementales en alimentation:
Aspects sociaux : La table (à manger) est un lieu d’échanges, que ce soit dans la famille
biologique, dans la famille d’accueil (le groupe) ou dans la famille qu’on s’est créée. La table
soude la famille et permet de se définir en fonction d’elle : mon père, ma mère, mon frère… ce
sont ces gens avec qui j’ai toujours mangé (vs les frères et sœurs avec lesquels on ne vit pas).

Le système est modulé assez finement : « il n’y a pas de loup obèse », pour peu que les facteurs
inhibiteurs (la difficulté de la chasse, de l’approvisionnement) soient de même ordre de
grandeur que les facteurs stimulateurs (incitateurs). Dans le cas contraire (société de
consommation), on augmente le risque d’être obèse : accès facile, stimulations sensorielles… Il
faut donc identifier les facteurs incitateurs et inhibiteurs du comportement alimentaire du sujet.
Manger est la seule fonction vitale partagée.
Aspects hédoniques : La relation au plaisir module le comportement alimentaire (anorexie
mentale, état dépressif, gourmand et compulsif). Meilleur c’est et plus l’on mange ; Plus varié
c’est et plus l’on mange (« zapping alimentaire ») ; Manger est aussi se donner le droit au
plaisir, sans culpabilité.
Aspects émotionnels : L’alimentation module l’humeur. Donc manger est une manière de
contrôler ses émotions :
 L’anxiété pousse les animaux à manger,
 Le stress chronique (de petits facteurs stresseurs répétitifs) pousse à accroître le nombre
et l’importance des prises alimentaires, pour « gérer » l’anxiété,
 Manger améliore l’humeur : en mangeant du sucré-gras, le sujet libère tyrosine et
tryptophane de leurs transporteurs (vs acides aminés aromatiques). De ce fait, on en
favorise le passage, via le noyau arqué, vers le système limbique, où sont synthétisées
Dopamine (précurseur tyrosine) et sérotonine (précurseur tryptophane).
Le comportement alimentaire est un processus psychologique personnel assez complexe. . Il
faut infléchir le comportement alimentaire, ce qui n’est ni aisé ni immédiat. Ce dernier est
fonction d’éléments incitateurs et inhibiteurs qu’il faut mobiliser. Il faut craindre les effets
délétères possibles de la restriction « cognitive » sur l’équilibre psychologique.
Orientation régulatrice et santé-alimentation
 Le principe de l’orientation régulatrice

Cette théorie formulée par le psychologue américain Tory Higgins, part d’un principe
hédonique, lorsqu’un comportement procure du plaisir, la probabilité pour que celui-ci soit
répété est forte, quand il n’en procure pas, celle-ci est faible. Pour comprendre ce processus il
s’appuie sur trois principes motivationnels
1. Le focus régulateur
Le premier principe motivationnel est le focus régulateur, celui-ci peut être de deux natures :
Soit un « Ideals », faisant référence à un souhait, une aspiration, une espérance et entrainant un
avancement, une croissance et un accomplissement, se réalisant dans une logique de gain/ pas
gain, il s’agit du focus de promotion.
Soit un « Oughts », faisant référence cette fois à un devoir, une obligation, des responsabilités
et entrainant un sentiment de sécurité, de protection, se réalisant dans une logique de perte/ pas
perte, il s’agit du focus de prévention.
2. L’anticipation régulatrice
Il s’agit du comportement conduit par l’anticipation du plaisir à être atteint ou de la peine à être
évitée. L’autorégulation sera différente si on anticipe d’éprouver de la peine ou du plaisir.
3. La référence régulatrice
Lé référence régulatrice est l’état final qu’il soit désiré ou non désiré.
Il s’agit du point de référence final et non de l’anticipation, car on peut anticiper la peine ou le
plaisir pour un même état final
Prenons comme exemple ces deux situations :
-La première situation concerne un état final non désiré
Une personne peut anticiper la peine d’être seule (anticiper de la peine car la référence est non
désiré) ; et une autre personne peut anticiper le plaisir de ne pas être seule (anticiper du plaisir
car la référence
-La deuxième situation concerne un état final désiré :

Une personne peut anticiper la peine de ne pas être dans cet état (frustration et peine car
absence de l’état désiré), une autre personne peut anticiper le plaisir de l’être.
Nous avons donc deux visions, la première est une approche où un état de plaisir est anticipé,
on parle d’un focus de promotion, c’est un esprit plutôt positif où les individus ont tendance à
dire oui, et à assurer les buts en évitant les omissions. La seconde est une approche où c’est un
état de peine qui est anticipé, on parle de focus de prévention, c’est un esprit plutôt négatif où
l’on n’assure pas une atteinte d’objectif mais où l’on assure le refus.
 L’orientation régulatrice et son rôle sur les comportements alimentaires
Aujourd’hui les consommateurs font un lien très fort entre la recherche de santé et leur
alimentation, ils sont soumis à de nombreux messages nutritionnels, doivent faire face
périodiquement à des crises alimentaires qui peuvent remettre en cause leurs habitudes, bien
qu’ils attachent une grande importance au gout des aliments.
Une étude exploratoire a été réalisée à ce sujet : Le rôle de l’orientation chronique sur les
représentations du lien santé-alimentation et les comportements alimentaires (O.Mugel,
M.Besson, P.Gurviez) cette étude a permis de décrire les comportements alimentaires au sein
de deux groupes : l’un constitué d’individus orientés prévention et l’autre de consommateurs
orientés promotion.
En se basant également sur la théorie de Higgins, qui expose comment nos motivations
profondes pèsent sur nos choix. L’étude a exploré les influences sur les représentations du lien
santé/alimentation et choix alimentaires des consommateurs au travers de leurs achats et de
leurs pratiques.
L’analyse des résultats indique un clivage important entre deux groupes de discours concernant
la santé : pour le premier groupe, majoritairement parmi nos répondants, la santé renvoie de
manière forte à la maladie. Le système de représentations autour de la santé se construit avant
tout sur une opposition santé/maladie, la santé se caractérisant comme l’état de non-maladie.
Pour le deuxième groupe, la santé renvoie aussi, bien sûr, au concept de maladie mais de
manière moins prégnante. La santé est avant tout associée spontanément à des termes comme
« forme », « bien-être », ou encore « bonheur ».

Dans les deux cas, l’alimentation va bien être considérée comme source de santé, mais selon
deux conceptions que l’on retrouve de manière assez cohérente à l’intérieur des deux groupes
que la représentation de la santé a permis de mettre à jour.
Cette étude fait référence à une orientation régulatrice dite chronique car il s’agit d’un contexte
général et non d’un cas expérientiel. Cette étude a permis de conclure que les individus qui
disposent d’une orientation régulatrice plutôt orientée prévention ont pour stratégie d’éviter les
risques de maladie, alors que ceux qui sont plus orientés promotion ont pour stratégie d’obtenir
un équilibre alimentaire procurant plaisir et bien-être.
L’influence de l’orientation régulatrice sur le système de représentations santé/alimentation,
ainsi que sur les attitudes et les comportements d’achats et de consommation a des implications
tant pour les pouvoirs publics que pour l’industrie alimentaire.
En ce qui concerne la vision managérial et politique publique, les deux types de systèmes sont à
prendre en compte en termes de communication.
L’étude exploratoire a permis d’être un point de départ à ce sujet en tentant d’expliquer les
comportements alimentaires en fonction de l’autorégulation. Mais également d’avoir enclenché
la problématique managériale qui aboutit à utiliser ce critère pour que les entreprises adaptent
les fonctionnalités et la communication à leurs cibles.
L’objectif de perte de poids : l’importance de ce phénomène dans le comportement alimentaire.
Si aujourd’hui le comportement alimentaire est assimilé à la perte de poids, c’est parce que
celle-ci est la problématique majeure dans ce domaine.
Le comportent lié à des objectif de perte de de poids reflète et caractérise le comportement
alimentaire des individus.
L’orientation régulatrice dans le cadre de la perte de poids consisterait à diviser les individus en
un premier groupe qui cherche à atteindre un objectif de poids, afin d’obtenir une silhouette
souhaitée, un poids souhaité pour faire partie d’une catégorie sportive, pour correspondre à un
poids de santé qui lui serait propre, etc. Le second groupe d’individus aurait un poids à éviter,
et aurait un comportement qui résulte d’une volonté de ne jamais atteindre ce poids. Cela peut
également dépendre de motivations diverses, santé, sport, etc. seulement il s’agit d’un état non
désiré, à une anticipation d’état de peine, et correspond à une orientation régulatrice orientée

prévention (OR Prévention), contrairement au premier groupe qui souhaite atteindre un objectif
et anticipe alors un plaisir correspondant à une orientation régulatrice de promotion (OR
Promotion).
Dans un cadre où il s’agit de comprendre la cible et l’impact des objets connectés pour des
personnes essayant de perdre du poids, il faut également analyser les liens entre les
caractéristiques des personnes ayant une OR Promotion et ceux ayant une OR Prévention avec
l’appropriation des objets connectés.
Dans la mesure où l’utilisation et l’impact des technologies sont reliés à la motivation et à la
projection de résultats de réussite ou d’échec.
En prenant une des conclusions du travail de Jessica Korngold dans son mémoire Objets
connectés liés à la santé : les français sont-ils prêts ? Qui concerne les objets connectés liés à
la santé, nous pouvons nous basé sur ce type de raisonnement concernant sa conclusion sur le
fait que l’OR promotion influence positivement la détention des objets connectés « santé » et
chercher dans cette voie d’appropriation des technologies pour répondre à notre étude.
Cela nous amène à un la théorie de l’appropriation des technologies.
Théorie appropriation technologies : le modèle d’acceptation de la technologie postule que
l’utilisation d’un système d’information est déterminée par l’intention comportementale mais
stipule par contre que cette intention est déterminée conjointement par l’attitude de la personne
envers l’utilisation du système et la perception de l’utilité. Ainsi, selon Davis, l’attitude
générale de l’individu face au système ne serait pas la seule chose qui déterminerait
l’utilisation, mais peut être basé sur l’impact qu’il aura sur ses performances. De ce fait, même
si un employé n’apprécie pas un système, il a de grandes chances de l’utiliser s’il le perçoit
comme améliorant ses performances au travail. Par ailleurs, le modèle d’acceptation de la
technologie stipule un lien direct entre la perception de l’utilité et la perception de la facilité
d’utilisation. Ainsi, face à deux systèmes offrant les mêmes fonctionnalités, l’utilisateur
trouvera plus utile celui qu’il trouve plus facile à utiliser (Dillon et Morris, 1996).

Si l’on devait conceptualiser le processus que l’on va étudier :
Schéma 1. Processus de l’étude
Cela nous amène à poser les propositions à vérifier par l’étude expérimentale
2.2. Les hypothèses et propositions
Les personnes ayant des objectifs personnels extrinsèques (cf. Buts personnels, subjectif
orientations motivationnelles et bien-être) ont les critères de l’orientation régulatrice de
prévention et sont plutôt dans un esprit négatif par rapport aux technologies et à l’utilisation des
objets connectés (cf. étude exploratoire)
Les personnes ayant des objectifs personnels intrinsèques et une OR Promotion sont plus
disposées à adopter les technologies.

Nous sommes amenés à proposer les hypothèses :
H1 : Les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus facilement leurs objectifs avec
l’utilisation d’OC que les personnes ayant une OR Prévention
H2 : Les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus facilement leurs objectifs en
utilisant un OC que sans en utiliser
H3 : Les personnes ayant une OR Prévention ont des résultats meilleurs quand ils sont pré testé
H4 : Sans utilisation des OC, les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus facilement
leurs objectifs que les personnes ayant une OR Prévention

3. Méthodologie
3.1. Type de recherche
Le fond de la recherche ici est de mieux comprendre la cible, pour la définir et vérifier si les
critères proposés constituent des critères pertinents pour le sujet traité à savoir l’utilisation des
objets connectés dans le processus de perte de poids.
La méthodologie utilisée pour cela est l’expérimentation car cela permet de mettre en évidence
des relations de causalités entre variables. L’expérimentation permet d’effectuer un traitement
sur des variables explicatives et le contrôle de ces variables. Il s’agit d’observer le
comportement d’un ensemble de personnes, les données étant plus qualifiables que
quantifiables.
Il s’agit surtout de mettre en évidence un lien de causalité entre les variables indépendantes et
les variables dépendantes tout en contrôlant les variables (externes) qui peuvent avoir un lien
direct ou indirect avec les variables étudiées.
L’étude présente tente de vérifier le lien de causalité entre l’orientation régulatrice et l’impact
de l’utilisation d’un objet connecté sur la perte de poids.

Schéma 2. Modèle de l’étude
Variables explicatives :
Il s’agit des variables indépendantes, des variables manipulées, c’est ici des variables
psychologiques, à savoir l’orientation régulatrice orientée promotion ou prévention. La mesure
de cette variable sera détaillée dans la parte suivante.
Variables expliquées
Il s’agit des variables dépendantes, qui sont normalement expliquées par les variables
indépendantes. Il s’agit ici de l’atteinte des objectifs des consommateurs cherchant à perdre du
poids. La mesure de cette variable sera également détaillée dans la partie suivante.
Variables modératrices : utilisation des objets connectés
La variable modératrice est une variable qui minore ou majore la relation observée entre deux
variables. L’utilisation des objets connectés correspond à cette variable ici, étant conséquente
sur l’atteinte des objectifs, de manière positive ou négative.
L’application de l’expérimentation se fait par un plan expérimental classique c’est-à-dire en
traitant une variable explicative à la fois.
Après avoir étudié les différents plan d’expérimentation, les plans « après seulement » avec un
groupe de contrôle et le plan « avant-après » avec un groupe de contrôle, la méthode qui permet
d’avoir le moins de biais et celle d’un plan de Solomon. C’est une extension des plans
expérimentaux classiques car il permet de contrôler l’ensemble des sources d’invalidité interne,
à condition que la composition des groupes soit comparable, ce que garantit l’affectation
aléatoire des sujets aux cellules expérimentales. En particulier, la supposition de ce type de plan
permet de contrôler l’influence de la phase de prétest sur les réponses à la phase de posttest
(sensibilisation, lassitude des répondants, etc.)
Pour cela quatre groupes doivent être constitués dont deux ne font pas l’objet de manipulations
expérimentales selon le schéma ci-dessous :

Les schémas des plans expérimentaux dans l’étude et dans les annexes seront exprimés avec les
mêmes symboles :
X désigne le traitement, il s’agit ici de l’utilisation d’un OC
O : désigne le processus d’observation et de mesure de la variable expliquée
L’alignement horizontal signifie que les actions effectuées appartiennent à la même
manipulation expérimentale
L’alignement vertical des symboles implique que les actions ont lieu en même temps
Tableau 1. Plan de Solomon théorique
Dans ce dispositif les groupes 1 et 2 font l’objet d’une mesure de prétest et de posttest (groupes
expérimentaux) tandis que les 3 et 4 ne font l’objet que d’une mesure de posttest (groupe de
contrôle). Afin de simplifier la présentation des seuls résultats qui sont pertinents pour l’étude,
et afin d’avoir une meilleure visibilité nous représentons cela sous la forme d’une matrice à
deux lignes (pré-test et posttest seulement) et de deux colonnes (présence ou absence de
traitement).
Tableau 2.Synthèse du plan de Solomon théorique
Plan de Solomon
AVANT - Periode 1 (P1) Utilisation OC APRES - Periode 2 (P2)
Groupe 1 Observation 1 (O1) X Observation 2 (O2)
Groupe 2 Observation 3 (O3) Observation 4 (O4)
Groupe 3 - X Observation 5 (O5)
Groupe 4 - Observation 6 (O6)
Synthèse plan de Solomon
Utilisation OC Pas d'utilisation OC Moyenne
Avant - Après O2 O4 Moyenne (O1;O4) = M1
Après O5 O6 Moyenne (O1;O4) = M2
Moyenne Moyenne (O1;O5) = M3 Moyenne (O4;O6) = M4

Limitation des biais
Ce plan est susceptible de répondre à l’étude car il permet d’éviter les biais de manière
concrète, en effet cette matrice permet d’isoler les effets suivants :
 Effet du prétest
En d’autres termes, il s’agit du fait de de procéder à une mesure préliminaire de certains sujets
uniquement, cet effet est obtenu par une comparaison de la moyenne des scores des groupes 1
et 2 avec celles des groupes 3 et 4 donc (O2+O4)/2 versus (O5+O6)/2 pour simplifier c’est la
comparaison de M1 et M2 (Cf. Lignes de la matrice Synthèse du plan Solomon), si les
moyennes sont significativement différentes, cela signifie que le fait de mener une mesure de
prétest sur une partie des sujets a un effet significatif sur les mesures de posttest et cela
indépendamment de l’effet de l’utilisation des OC), la validité interne de l’expérimentation est
alors remise en cause.
 Effet d’histoire
Cet effet est obtenu en comparant la mesure O3 (prétest du groupe 2) et O6 (posttest du groupe
4) ces deux groupes n’ont eu aucun traitement, ils n’ont pas été assujettis à l’utilisation d’OC, il
s’agit de l’évolution « naturelle » du comportement des consommateurs et de leur poursuite
d’objectifs de perte de poids. Si la différence est significative cela signifie que les variables
externes non contrôlées sont conséquentes et cela remet également en question la validité
interne de l’expérience.
 Effet du facteur manipulé
Cet effet est obtenu en comparant les moyennes des groupes 1et 3 avec celles des groupes 2 et
4, soit (O2+O5)/2 versus (O4+O6)/2, donc comparer M3 et M4 (Cf. Colonnes de la matrice
Synthèse du plan Solomon). Si les moyennes sont significativement différentes, le facteur
manipulé (l’utilisation des OC) a donc un effet sur la variable expliquée à savoir sur le
comportement du consommateur en terme d’atteinte d’objectif de perte de poids, que les sujets

soient soumis à un prétest ou non. Cette comparaison permet de vérifier l’impact réel de la
variable qui serait alors modératrice ou non, majorée ou minorée, selon les résultats.
Les effets d’histoire, de maturations, de test (effet principal), de régression, de variation
d’instrument et de sélection sont contrôlés par les deux premières lignes du plan (cf. Tableau
1.Plan de Solomon). L’effet de test est contrôlé par les trois premières lignes. L’addition de la
quatrième ligne permet de contrôler des effets qui pourraient avoir lien entre les prétests (O1 et
O3) et le moment où la deuxième mesure est effectuée (O6).
Ce plan est très pertinent dans la mesure où il permet de contrôler tous les effets, et de mesurer
le lien de causalité pur, cependant il possède des complexités pratiques notamment dans la mise
en œuvre et dans la composition de quatre groupes équivalents.
Les conditions présentes nous permettent toutefois de dépasser cette contrainte. Le coaching de
particuliers et de groupes de personnes pour des objectifs de perte de poids ainsi qu’un
entourage ayant des objectifs similaires nous a permis ici de manipuler un échantillon
exploitable.
3.2. Echantillon et recueil de données
Echantillon
L’opportunité de côtoyer des groupes de personnes ayant des objectifs de perte de poids me
permet de manier l’étude à travers ces personnes. La taille totale de l’échantillon est de 56.
La méthodologie adoptée s’opère avec un échantillon constitué de groupes identiques afin
d’éliminer les différences inter-sujets.
Il se constitue de personnes de milieux différents, mais ayant tous des objectifs de perte de
poids. La majorité des personnes sont des particuliers auxquels j’ai pu appliquer l’expérience

pendant les séances de coaching, les autres sont des personnes fréquentant des salles de sport
ou des collègues de travail ayant des objectifs de perte de poids.
Le plan de Solomon devant avoir quatre groupes de la même constitution, chacun des groupes a
la même constitution en ce qui concerne la provenance des personnes par rapport à l’étude
(collègue/ coaching/ étudiant/ salle de sport), de la même manière, la proportion des âges est la
même dans les quatre groupes à chaque fois. Pour chaque expérimentation les quatre groupes
ont la même composition. Il y a donc au total huit groupes (un plan de Solomon regroupe 4
groupes ; et un plan a été réalisé pour les personnes ayant une OR de Promotion et un autre
plan pour ceux ayant une OR de Prévention) les huit groupes étant de la même composition en
terme de sexe, provenance (milieu de fréquentation) et âges.
Mais les deux groupes de 4 se distinguant surtout de leur orientation régulatrice.
Ici la pertinence n’est pas dans les critères de composition, mais dans la similitude des
compositions des différents groupes afin d’éviter les différences inter sujets.
Recueil de données :
Ces conditions de coaching de groupe et de proximité avec les individus ont conduit à une
récolte de données à travers une observation directe, cette techniques consistant à collecter des
données de terrain en utilisant divers supports, sans intervenir de manière significative sur le
terrain (ou du moins, le plus souvent, en tentant de réduire l'impact de l'observation sur les
groupes observés).
La récolte de données s’est donc faite à quatre sources différents, le lieu de travail, la salle de
sport, les groupes de coaching et les étudiants de l’université.
Il a fallu sélectionner des personnes ayant les mêmes âges, et mêmes caractéristiques
sociodémographiques afin de les répartir dans les huit groupes. Cela a été la tâche la plus
contraignante, car cela à demandé une certaine organisation à savoir des listes de personnes
telles des listes de poules pour un championnat.

L’observation directe a consisté a relevé le score (poids objectif/poids actuel) en période 1 puis
le score en période 2.
Cette étape était précédée d’un échange avec les individus afin de récolter les données
permettant de les classer dans le premier groupe d’expérimentation (OR de promotion) ou dans
le second (OR de prévention). Ces données ont été recueillies à l’aide de questions permettant
d’identifier directement si le comportement des personnes dans le cadre de la perte de poids
s’inscrit dans une OR de Promotion ou dans une OR de Prévention.
Les questions préalables seront explicitées dans la partie suivante, concernant la mesure des
variables explicatives, l’orientation régulatrice étant la variable explicative de l’étude.
Outils (Excel) pour récolter les poids et calculer les scores par la suite :
Tableau 3. Template de collecte d’informations
3.3. Mesure des variables
Variables indépendantes
Les variables indépendantes doivent avoir plusieurs modalités et avoir des conséquences sur les
variables dépendantes. Il s’agit ici de variables psychologiques pour les qualifier nous avons
eu recours à des questions.
Poids actuel Poids idéal Atteinte objectif Poids actuel Poids idéal Atteinte objectif
Groupe 1
Avant-Après et Traitement
David
Steve
Renaud
Sana
Narjess
Cassandra
Camille
P1 P2

Variables dépendantes
Avant d’évoquer les variables dépendantes à étudier, il est nécessaire de définir le terme de
« poids idéal ». Au début de l’étude nous avons parlé de poids objectivé, ce terme est plus
approprié, le poids idéal étant ici, le poids idéal que se définit l’individu, l’étude ne portant
aucun commentaire sur le une « idéalité du poids » au sens objectif, il s’agit du poids idéal
subjectif propre à chaque personne, d’où le poids idéal pour chacun des individus.
Il s’agit ici de mesurer le comportement du consommateur avec (ou sans) utilisation d’un objet
connecté, et dans notre cas donc de relevé son atteinte d’objectif en terme de perte de poids.
L’atteinte d’objectif correspond au pourcentage poids idéal / poids actuel, cela correspond donc
à un score en pourcentage. Plus le pourcentage sera élevé plus l’objectif sera atteint : plus le
poids actuel sera proche du poids objectif plus le pourcentage sera proche de 100, par exemple
poids actuel est de 62Kg et le poids objectif de 56Kg le pourcentage sera de 56/62 = 0,9 et donc
de 90% d’atteinte de l’objectif.
On pourra alors comparer la différence entre le score en période 1, à savoir avant la période
d’utilisation d’objet connectés avec le score en période 2 c’est-à-dire après ce lapse de temps.
Cela pour les groupes 1 et 2, qui vont être sujets à une observation avant et après.
Variables modératrices
La variable modératrice est ici l’utilisation d’objet connecté.
Dans notre étude, les OC one été : balance connectée, bracelet connecté, applications
« runtastic », « nike plus », application compteur de calories.
Les groupes ayant utilisé ces OC auront des scores plus ou moins élevés par rapport aux
groupes n’ayant pas utilisés, si les scores sont plus élevés les OC seront considérées comme des
variables modératrices majorées, si les scores de ceux-ci sont plus faibles alors ce sont des
variables modératrices minorées.

3.4. Plan et techniques de traitement
Dans cette partie nous allons décrire le processus appliqué pour réaliser l’expérimentation.
Dans un premier la technique de mesure des variables indépendantes (OR promotion ou OR
prévention), ensuite la définition des périodes correspondants au « avant/après », et enfin la
réalisation du plan de Solomon afin de relever les scores et moyennes nous permettant de
conclure sur l’impact de l’utilisation des OC et avoir une vérifier les hypothèses.
Questionnaire déterminant les 2 groupes correspondant à la variable indépendante
Afin de diviser l’échantillon en deux groupes l’un ayant une OR Promotion et le second une
OR Prévention, nous avons procéder à des questions reflétant les objectifs, et motivations
déterminant leur orientations régulatrice
Pourquoi voulez-vous perdre du poids ?
Voulez-vous atteindre un poids précis ?
Pourquoi voulez-vous atteindre ce poids ? (parce qu’il vous correspond ou correspond à un
objectif autre) VS (pour être loin d’un poids que je ne veux pas avoir)
Avez-vous un poids idéal ? Un poids « ennemi » ?
Définition des périodes 1 et 2
Les personnes répondant à l’étude étant des connaissances cela a facilité les manipulations.
Deux groupes sur quatre du plan d’expérimentation OR Promotion sont sujets à un prétest et

deux groupes sur quatre sont également sujets à des prétests pour le plan OR Prévention, ce qui
fait un total de quatre groupes de prétest. L’expérience s’est étalé sur une période de deux
mois : du 15 juin au 15 aout. Les personnes ayant été sujets de prétest one été vues le 15 juin
pour récolter leurs scores de prétest et le 15 Aout pour leurs scores posttest avec le reste des
groupes.
Tableau 4. Plan de Solomon théorique OR Promotion / Tab. 5 Plan de Solomon théorique OR
Prévention
Expérimentation déterminant les résultats correspondants aux variables dépendantes
Les tableaux ci-dessous ont permis de répartir les individus dans les groupes (7 individus dans
chaque groupe) avec un total 56 individu : de 7x4 = 28 personnes pour l’OR promotion et 28
également pour l’OR prévention.
Après avoir classé les 28 répondants ayant une OR de promotion dans le 1er
plan et les autres
dans le second, nous avons répartis les personnes dans les 4 groupes au sein de chaque plan, de
manière équivalente entre chaque groupe comme cela a été expliqué dans la partie concernant
l’échantillon.
Chaque observation correspond à un score, et donc au ratio d’atteinte d’objectif (poids
idéal/poids actuel).
L’observation aboutit au remplissage d’un fichier qui regroupe l’ensemble des poids, des
atteintes d’objectifs, pour chaque groupe :

Fichier de récolte d’informations de poids pour l’expérience OR Promotion :
Tableau 6. Template de recueil d’informations OR Promotion
Après avoir rempli les poids et scores de chacun des groupes pour chacune des deux
expériences, les données correspondant au score (atteinte objectif) de chaque groupe sont
renvoyées dans un le tableau correspondant au plan de Solomon :
Groupe 1
Avant-Après et Traitement
David
Steve
Renaud
Sana
Narjess
Cassandra
Camille
Groupe 2
Avant-Après sans Traitement
Christophe
Ahmed
M'hamed
Clara
Céline
Géraldine
Mélanie
Groupe 3
Après et Traitement
Abdel
Romain
Alain
Katya
Julie
Andréa
Julia
Groupe 4
Après sans Traitement
Benoit
Alex
Mounir
Farah
Yasmine
Michelle
Laurie
P1 P2
AVANT - Periode 1 (P1) Traitement APRES - Periode 2 (P2)
Groupe 1 Observation 1 X Observation 2
Groupe 2 Observation 3 Observation 4
Groupe 3 - X Observation 5
Groupe 4 - Observation 6

Ce tableau permet d’avoir les résultats consolidés, et de faire les moyennes des scores afin de
conclure sur les hypothèses. Les observations qui correspondent aux résultats sont synthétisées
et renvoyées dans le tableau de synthèse du plan de Solomon :
Ce tableau récapitulatif nous permet d’avoir une visibilité meilleure et de comparer les
moyennes directement et d’en conclure sur les liens de causalités et les effets de l’étude comme
cela est expliqué dans la partie concernant le type de recherche.
Une fois les moyennes des scores calculées, il suffit de les comparer et de conclure sur la
significativité de l’impact du prétest, de l’impact de l’utilisation des OC sur l’atteinte de
l’objectif, et des effets d’histoire.
La technique nécessite une organisation mais les calculs sont effectués sous Excel et ne
nécessitent pas de techniques ingénieuses. Le montage de l’expérimentation est en lu même
complexe, mais une fois l’expérimentation montée (les deux ici) les résultats coulent de source
et l’interprétation des résultats est très simple à analyser.
(L’ensemble des fichiers de l’expérimentation est en annexe)
Traitement Sans Traitement
Avant - Après O2 O4 Moyenne (O1;O4) = M1
Après O5 O6 Moyenne (O1;O4) = M2
Moyenne (O1;O5) = M3 Moyenne (O4;O6) = M4

4. Résultats
4.1. Résultats généraux
Ce chapitre nous permet de présenter les résultats de notre étude de manière objective.
Les résultats seront présentés pour chacune des expérimentations : celle de l’OR promotion
puis celle de l’OR prévention.
Les expériences sont réalisées sur un échantillon de 56 personnes, divisées en deux groupes
d’expériences (OR promotion et OR prévention) puis en quatre sous-groupes pour chaque
expérience. Chacun des huit groupes a la même composition en termes de sexe, d’âge et de
provenance de milieu de fréquentation :
Tableau 7. Echantillon
Chacun des huit groupes de sept est composé de trois hommes et quatre femmes, donc un total
de 4x8 femmes (32) et de 3x8 hommes (24).
Chaque groupe est composé d’une personne de plus de 40 ans, de trois personnes de 25-40 ans,
d’une personne de 25ans et de deux personnes de moins de 25 ans (Cf. Tableau 7. Echantillon)
Et enfin chaque groupe est composé de deux collègues de travail, deux personnes fréquentant
une salle de sport, deux personnes se faisant coacher à domicile et d’une étudiante.
Nb par groupe Nb total Total
Hommes 3 24
Femmes 4 32
< 25 ans 2 16
25-40 ans 4 32
>40 ans 1 8
Travail 2 16
Coaching 2 16
université 1 8
Salle de sport 2 16
Sexe 56
Age 56
56Milieu

Cela s’inscrit dans le plan expérimental utilisé qui veut une composition similaire des groupes
d’expérience afin d’éviter les différences inter sujets.
A titre d’information la répartition de l’échantillon total en fonction des critères que nous
venons d’évoquer est celle-ci :
24
32
Sexe
Hommes
Femmes
16
32
8
Age
< 25 ans
25-40 ans
>40 ans

Les 56 personnes de cette étude expérimentale one été classé dans deux groupes, celles qui ont
répondus aux questions précédant l’expérience en exprimant une orientation régulatrice de
promotion, sont donc 28 personnes l’expérimentation a donné les résultats suivants :
3.1.1 Résultats OR Promotion
Tableau 8. Plan de Solomon OR Promotion
16
16
8
16
Milieu
Travail
Coaching
université
Salle de sport
Groupe 1 85,2% X 90,5%
Groupe 2 84,1% 87,4%
Groupe 3 - X 92,0%
Groupe 4 - 89,5%

OR Promotion Groupe 1
Le premier résultat 85,2% qui correspond à O1 est le score du groupe 1 au mois de juin,
l’atteinte de leurs objectifs en termes de perte de poids est de 85,2% en P1. Pour être plus
parlant, cela équivaut à un poids idéal de 66Kg et d’un poids actuel de 77Kg, cela est
relativement considérable (11Kh d’écart) et le score n’est donc pas très élevé.
Après deux mois (en P2) pendant lesquels les individus du groupe ont utilisé un OC, le score
relevé est de 90,5%. L’écart entre le poids idéal et le poids actuel se réduit. L’écart est de 5,3
points.
Le groupe 2 a obtenu un score de 84,1% en Juin en P1 et un score de 87,4% en P2.
Ce groupe n’a pas eu recours a aucun OC dans le cadre de ses objectifs de perte de poids. Le
score a augmenté, l’écart entre le poids idéal et le poids actuel se rétrécit en d’autres termes en
moyenne les personnes ont perdus du poids. L’écart de score est de 87,4% – 84,1% = 3,3
points.
Le groupe 3 n’a pas été sujet à une observation en juin mais seulement en P2, en Aout, le score
du groupe est de 92% d’atteinte de leurs objectifs. Ces personnes ont utilisé un OC durant les
deux mois. Le groupe 3 obtient le score le plus élevé.
Groupe 1 85,2% X 90,5%
Groupe 2 84,1% 87,4%
Groupe 3 - X 92,0%
Groupe 4 - 89,5%

Le groupe 4 illustre le score d’atteinte d’objectif démuni d’effet de prétest, et de facteur
manipulé, c’est un groupe de contrôle. Nous avons seulement relevé leur score en P2 afin
d’avoir un repère. Le score relevé est de 89,5%.
Les scores les plus élevées sont ceux du groupe 3 (Sans prétest, avec utilisation OC avec 92%),
puis du groupe 1 ( avec prétest et utilisation OC avec 90,5%), ensuite le groupe 4 (sans prétest
et sans OC 89,5%) et le score le plus bas est celui du groupe 2 ( avec prétest, sans OC 87,4%)
3.1.2 Résultats OR Prévention
Tableau 9. Plan de Solomon OR Prévention
OR Prévention Groupe 1
Le score moyen des personnes du groupe 1 est de 82,4% en P1. Le groupe a utilisé un OC
durant les deux mois qui suivent et a obtenu un score de 86,4%. L’écart s’est réduit de 4 points,
le poids s’est rapproché du poids idéal.
Groupe 1 82,4% X 86,4%
Groupe 2 84,5% 88,0%
Groupe 3 - X 87,3%
Groupe 4 - 86,9%

Ce groupe a obtenu un score de 84,5% en P1 puis de 88% en P2, le score s’est amélioré de 3,5
points. Un peu moins que le groupe 1, le groupe 2 n’a pas eu recours à l’utilisation d’OC pour
sa perte de poids.
Le groupe 3 comporte des personnes ayant utilisé des OC et n’ayant pas eu de prétest,
seulement une observation en P2 qui résulte d’un score de 87,3%
Enfin le groupe 4, représentant le groupe de contrôle, n’ayant pas eu de prétest et pas non plus
de traitement (utilisation des OC), représente le score « repère » d’un groupe de personnes
ayant des caractères socio démographiques relativement proches mais surtout une orientation
régulatrice prévention quant à son comportement alimentaire. Le score de ce groupe est de
86,9%.
Le score le plus important est celui du groupe 2 (utilisation d’OC avec un prétest), le second est
celui du groupe 3 (avec OC sans prétest), ensuite celui du groupe 4 (le groupe de contrôle) et
enfin le score le plus bas est celui du groupe 1 (utilisation d’OC et prétest)
Ces résultats nous permettent d’avoir une première idée sur les écarts et atteintes d’objectifs des
différents groupes. Et également de distinguer les résultats des personnes ayant une OR
Promotion de ceux ayant une OR Prévention.
Ce qui va nous permettre de tirer des conclusions plus tard et de répondre à nos hypothèses,
sont les tableaux simplifiés des plans de Solomon.

4.2. Résultats principaux
Petit rappel du tableau de synthèse du plan de Solomon :
Le Premier tableau ci-dessous est celui du relevé des observations (correspondants au score de
chaque groupe) correspondant au plan de Solomon, le second tableau synthétise les
observations des périodes 2 afin d’avoir la matrice de synthèse qui nous permet de comparer les
modalités « prétest/sans prétest/ utilisation OC / Pas d’utilisation d’OC » en procédant à une
comparaison de moyennes.
4.2.1. OR Promotion
Tableau de référence avec symboles
Groupe 1 Observation 1 (O1) X Observation 2 (O2)
Groupe 2 Observation 3 (O3) Observation 4 (O4)
Groupe 3 - X Observation 5 (O5)
Groupe 4 - Observation 6 (O6)
Tableau de référence avec symboles
Utilisation OC Non utilisation OC Moyenne
Avant - Après O2 O4 M1 = [O2+O4] / 2
Après O5 O6 M2 = [O5+O6] / 2
Moyenne M3 = [O2+O5] / 2 M4 = [ O4+O6] / 2
Avant - Après 90,5% 87,4% 89,0%
Après 92,0% 89,5% 90,8%
Moyenne 91,3% 88,5%

Tableau 10. Synthèse du Plan de Solomon OR Promotion
Cette matrice nous permet de calculer la moyenne des scores des personnes avec une OR
Promotion qui ont été sujets à une observation en P1 (avec un prétest) qu’ils aient utiliser un
OC ou non, il s’agit de M1. La moyenne des scores des personnes ayant eu un prétest avec et
sans utilisation d’OC est de 89%.
Cela nous permet également de calculer la moyenne M2, qui correspond à la moyenne des
scores des personnes n’ayant pas eu de prétest, qu’ils aient utiliser un OC ou non, la moyenne
de ces scores est de 90,8%.
Cela permet aussi de calculer la moyenne M3, qui reflète les scores des personnes ayant utilisé
un OC durant les deux mois, qu’ils aient eu un prétest ou non. M3 vaut 91,3%.
Enfin cela nous permet d’avoir une moyenne des scores des personnes qui n’ont pas utilisé
d’OC, qu’ils aient été sujets à un prétest ou non. La moyenne des scores des personnes n’ayant
pas utilisé d’OC est de 88,5%.
4.2.2. OR Prévention
Tableau 10. Synthèse du Plan de Solomon OR Prévention
De la même manière, nous obtenons les moyennes suivantes :
M1 correspondant au score des personnes ayant eu un prétest est de 87,2%.
M2 vaut 87,1%, nous avons quasiment la même moyenne entre les personnes ayant eu un
prétest et ceux qui n’en ont pas eu.
Avant - Après 86,4% 88,0% 87,2%
Après 87,3% 86,9% 87,1%
Moyenne 86,8% 87,4%

Les personnes ayant utilisé des OC avec ou sans prétest ont une moyenne de scores de 86,8%.
Et enfin les personnes totales d’OR prévention n’ayant pas utilisés d’OC ont une moyenne de
scores de 87,4%.
Les observations de score nous ont amenés à obtenir ces moyennes, nous allons maintenant
présenter le tableau qui traite ces moyennes et qui nous amènera à conclure grâce aux outils de
plan expérimental de Solomon, à savoir une technique simple : comparaison de moyennes.
Nous allons comme pour chaque résultat présenter ceux de l’expérimentation OR promotion
puis ceux de l’expérimentation OR prévention. Les comparaisons entre les deux feront sujettes
de la discussion et répondront aux hypothèses posées dans la partie suivante.
Comparaison des moyennes
Expérimentation OR promotion
Tableau 11. Comparaison des moyennes OR Promotion
Nous rappelons la comparaison de moyenne qui a été évoquée dans la parte méthodologie, qui
permet de mettre en évidence trois effets principaux : effets du prétest, effet histoire et l’effet
du facteur manipulé à savoir l’utilisation d’OC ici.
 Effet histoire
Comparaison Effet isolé Calcul Ecarts
O3 VS O6 histoire Ecart O6 - O3 5,4%
M1VS M2 prétest Ecart M1 -M2 2%
M3 VS M4 facteur manipulé Ecart M3 - M4 2,8%

L’effet histoire correspond à la différence entre O3 (prétest auprès du groupe 2) et O6 (posttest
du groupe 4). Cela correspond à « l’évolution naturelle » du comportement des individus,
l’écart est ici de 5,4%, ce chiffre peut être pris en considération, et représente alors les facteurs
externes non pris en compte dans l’étude, qui ont contribués à modérer le comportement du
consommateur. Plus l’écart est important plus la validité interne de l’étude est remise en
question.
 Effet Prétest
L’effet prétest est mis expliqué par l’écart de moyennes M1 et M2. Plus l’écart est élevé plus le
fait de faire un prétest impacte le résultat de l’étude. C’est un effet qui remet également en
cause la validité interne des résultats. Ici l’écart est de 2%, il y a un impact notable du prétest,
même s’il n’est pas très important.
L’écart des moyennes M3 et M4 indique l’effet de l’utilisation des OC quel que soit les
conditions (prétest ou non), plus cet écart est important plus l’utilisation des objets connectés a
un impact sur les résultats des scores des répondants. L’écart est ici de 2,8%.
L’effet de l’utilisation des OC est de 2,8%, plus élevé que l’effet du prétest. Mais l’effet
histoire est plus important encore avec 5,4%.
Expérimentation OR prévention

Tableau 12. Comparaison des moyennes OR Prévention
Les comparaisons de moyennes et d’observation pour l’OR prévention nous permettent
d’aboutir aux résultats suivants :
 Effet histoire
L’écart entre O3 et O6 est de 2,4%, il est moins important que celui de l’OR promotion, il y a
des variables non contrôlés qui impactent les personnes d’OR prévention et qui ne sont pas
contrôlées dans l’étude.
 Effet Prétest
Cet indicateur révèle l’impact que le prétest a sur le résultat de l’étude, il se trouve ici que cet
effet est nul, que les personnes soient pré tester ou non, le résultat est similaire pour l’OR
prévention. C’est un point positif pour la validité interne de l’étude.
L’effet de l’utilisation des OC est de 0,6%, c’est un écart faible entre les moyennes qui révélé
que l’utilisation des OC n’est pas très significative sur leur comportement et leur atteinte
d’objectif en termes de perte de poids.
Comparaison Effet isolé Calcul Ecarts
O3 VS O6 histoire Ecart O6 - O3 2,4%
M1VS M2 prétest Ecart M1 -M2 0%
M3 VS M4 facteur manipulé Ecart M3 - M4 0,6%

5. Discussion des résultats
5.1. Comparaison hypothèses/ résultats
Nous allons dans cette partie commencer par reprendre les hypothèses proposées et les
comparer avec les résultats
 H1 : Les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus facilement leurs objectifs
avec l’utilisation d’OC que les personnes ayant une OR Prévention
 H2 : Les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus facilement leurs objectifs
en utilisant un OC que sans en utiliser
 H3 : Les personnes ayant une OR Prévention ont des résultats meilleurs quand ils sont
pré testé
 H4 : Sans utilisation des OC, les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus
facilement leurs objectifs que les personnes ayant une OR Prévention
Première hypothèse : Les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus facilement leurs
objectifs avec l’utilisation d’OC que les personnes ayant une OR Prévention
Les comparaisons de moyennes ont montré que les personnes ayant une OR Promotion ont un
écart de moyenne de 2,8% en ce qui concerne l’effet de facteur manipulé, c’est-à-dire que la
perte de poids de ces personnes s’est améliorée de 2,8% quand ils ont utilisé les OC. En
d’autres termes ils ont amélioré leur atteinte d’objectif de 2,8% en utilisant un OC.
Les moyennes des personnes ayant une OR de Prévention ont montré que l’impact des OC sur
leur perte de poids était de 0,6% seulement.
Donc cette hypothèse est validée par cette étude, les personnes ayant une OR Promotion
atteignent leurs objectifs, perdent plus de poids ici que les personnes OR Prévention en utilisant
des OC.

Deuxième hypothèse : les personnes ayant une OR Promotion atteignent plus facilement les
objectifs en utilisant un OC que sans en utiliser
Il s’agit ici de comparer l’atteinte d’objectif des personnes ayant une OR Promotion avec
utilisation d’OC quel que soient les conditions, à savoir les comparaisons de moyennes M3 et
M4, l’effet du facteur manipulé :
Avant –
Après 90,5% 87,4% 89,0%
Après 92,0% 89,5% 90,8%
Moyenne 91,3% 88,5%
M3 = 91,3% et M4= 88,5%, avec l’utilisation des OC les individus OR Promotion atteignent
leurs objectifs à 91,3% alors que sans OC ils l’atteignent à 88,5%.
Cette hypothèse est validée par cette étude, avec un effet de facteur manipulé de 2,8%. Les
personnes ayant une OR Promotion améliorent leur atteinte d’objectif de 2,8% en utilisant un
OC.
Troisième hypothèse : Les personnes ayant une OR Prévention ont des résultats meilleurs
quand ils sont pré testé
L’effet de prétest dans la deuxième expérimentation (OR Prévention) est de 0%. Cette
hypothèse est totalement refusée. Le fait d’être sujet à un prétest ou de ne pas l’être donne le
même résultat pour les personnes ayant une OR Prévention. Par contre les personnes ayant une
OR Promotion ont un effet de prétest de 2%.

Quatrième hypothèse : Sans utilisation des OC, les personnes ayant une OR Promotion
atteignent plus facilement leurs objectifs que les personnes ayant une OR Prévention
Il s’agit ici de comparer les effets histoires des deux expérimentations. Pour les OR Promotion
l’effet histoire est e 5,4%, ils ont tendance à atteindre leurs objectifs et cela sans OC et sans
tests, quant aux OR Prévention l’effet d’histoire est à 2,4% d’atteinte de leurs objectif de perte
de poids.
En effet l’hypothèse est validée, les personnes ayant une OR Promotion ont tendance à
atteindre leurs objectifs de perte de poids plus facilement.

5.2. Synthèse
Cette étude a pu mette en évidence la différence entre les comportements des consommateurs
face à la perte de poids, selon l’orientation régulatrice des consommateurs d’une part et en
mettant en évidence l’impact de l’utilisation d’OC sur les deux types de personnes d’autre part.
Les hypothèses qui ont été validées par l’étude poursuivent les théories évoquées au début de
l’étude. La théorie de l’acceptation des technologies, partant du double principe d’utilité
anticipé, et de facilité d’utilisation qui stipule que l’attitude générale de l’individu face aux
technologies peut être basée sur l’impact qu’il aura sur ses performances. Ainsi, en se projetant
un objectif et en anticipant un état de plaisir, les personnes ayant une OR Promotion et des
objectifs intrinsèques (cf. Article buts personnels) sont plus susceptibles de s’approprier les
objets connectés dans la mesure où ils entrent dans leur cercle vertueux de performance.
L’étude exploratoire du rôle de l’orientation régulatrice sur les comportements alimentaires (cf.
Référence) conclut également que les personnes ayant orientation régulatrice promotion sont
plus ouvertes aux nouvelles technologies, mais en plus de cela nous venons de voir que les
technologies sont plus efficaces pour eux.
Les personnes ayant une OR prévention ne sont pas impactés ou légèrement par l’utilisation
d’OC, le suivi de leurs activité ne les motive pas d’avantage. Même si l’on remarque une
différence entre le groupe qui utilise un objet connecté et celui qui n’en utilise pas, le groupe
d’utilisation a réussi à perdre plus de poids que le groupe n’ayant pas utilisé, l’effet est de 0,6%
mais l’effet histoire est plis important (2,4%), les objets connectés ne sont pas la variable la
plus déterminante de leur perte de poids, ils ont perdu du poids de manière générale mais pas
autant que les personnes ayant une OR Promotion. Les personnes ayant une OR Prévention
accordent moins d’importance à ces objectifs, étant des objectifs extrinsèques (cf. Référence
article buts personnels, orientations motivationnelles).
L’hypothèse refusée concernant l’effet prétest chez les personnes ayant une OR prévention est
fausse, elle se basait sur les éléments de la revue de littérature qui traitent de buts personnels

extrinsèque et intrinsèques. Les personnes ayant une OR prévention correspondant à des
personnes ayant des objectifs alimentaires extrinsèques, des buts qui sont moins susceptibles de
satisfaire les besoins de base, car ils correspondent à des satisfactions brèves, superficielles et
détournent l’individu de la satisfaction des besoins de base. Cela avait amené à proposer le fait
que l’OR prévention atteignent mieux leurs objectifs dans un cadre où ils sont challengés et
observés. Or, la sensibilisation de la perte de poids ici est d’autant plus faible, que même le fait
d’être challengé et de pouvoir apporter une satisfaction extérieur en plus de personnelle ne
suffit pas. Ce ne sont pas des groupes en fonction du poids où l’on pourrait conclure qu’ils sont
psychologiquement fragiles par rapport à la question, il s’agit d’un groupe se distinguant sur les
motivations basées sur l’orientation régulatrice. Ces objectifs de perte de poids ne sont pas
perçus de la même manière. Et les objets connectés ont un très léger impact sur cela. Ils
correspondent ici typiquement à des « gadgets » dans la mesure où ils ne rentrent pas le
processus d’atteinte d’objectif, et ne sont pas appropriés.
Cette étude comprend plusieurs limites, d’une part le faible échantillon du fait de la pluralité
des groupes. L’expérimentation est la méthodologie qui correspondait aux conditions présentes.
La double application du plan expérimental a fait réduire le nombre de personnes par groupe ce
fait un échantillon réduit et non représentatif.
Cela entache la validité externe du plan expérimental, même si certaines conclusions sont justes
on ne peut pas extrapoler les résultats avec un échantillon pareil.
Le plan expérimental peut également être complexe à lire et à comprendre, il est en tout cas
difficile à construire.
Le paradoxe de ne pas avoir recours aux logiciels d’analyses quantitatifs est que c’est d’une
part avantageux dans la mesure où il n’y a aucune complexité en pratique, que l’on contrôle les
manipulations, et qu’il ne peut y avoir de problèmes d’interprétations, et c’est surtout flexible
surtout quand il s’agit d’un plan expérimental plutôt manuel, les calculs suivent une logique
fluide. D’autre part, la réalisation d’un plan est complexe, dans la mesure où l’on fait tout de A
à Z, les seuls résultats qui coulent de source en un clic sont ceux des comparaisons de
moyennes qui nous permettent de conclure directement et cela seulement si l’on suit à la lettre
les ouvrages de méthodologie marketing

6. Conclusion
L’étude consiste à répondre à la problématique suivante : L’impact des objets connectés sur la
perte de poids. Cette étude s’est basée sur la théorie de l’orientation régulatrice et en a fait un
critère marketing essentiel. Pour répondre à la question nous avons réalisé un plan expérimental
qui consiste à mettre en évidence un score représentant l’atteinte d’objectif en terme de perte de
poids pour les personnes ayant une orientation régulatrice promotion puis le même plan pour
les personnes ayant une orientation régulatrice prévention.
A partir des théories recueillies et des lectures ainsi que d’une expérience personnelle sur ce
sujet, nous avons proposées quatre hypothèses stipulant que les personnes ayant une OR
promotion ont de meilleurs résultats que ceux ayant une OR prévention, et cela avec
l’utilisation d’objets connecté d’une part, mais aussi sans cette utilisation. L’étude a révélé que
l’impact des objets connectés est en effet plus marquant sur l’atteinte des objectifs des
personnes ayant une OR Promotion, même si un léger impact est noté pour les personnes ayant
une OR prévention. Les personnes ayant une OR promotion atteignent leurs objectifs de
manière plus efficace avec un objet connecté. Ceux-ci sont également très impactés par le fait
d’être testés, le challenge les motive d’autant plus. La sensibilisation à la perte de poids est plus
importante chez les personnes d’OR Promotion.
Les personnes ayant une OR Prévention quant à eux, même si les objets connectés leur
permettent d’atteindre mieux leurs objectifs, leur atteinte d’objectif n’est pas très sensible aux
effets de test ni à l’utilisation d’objets connectés. Ces objets ne sont pas des outils impactant.
Le problème managérial relevé par l’étude concernant la perception de gadget des objets
connectés en fitness est réduit à une cible représentée par les personnes n’ayant pas la même
perception des objectifs de fitness que d’autres.
« Il suffirait » de trouver le levier motivateur de ces personnes à ce sujet pour avoir l’ensemble
des consommateurs pour ces produits.

La récolte de données multicanal pourrait être exploitée de manière plus importante, et plus
humaine, les entreprises d’accompagnement dans la transformation digitale sont aujourd’hui
ultra performantes. Le travail concernant de nouveaux processus en ligne, et de « numérisation
du tout » est considérable face au travail de compréhension des consommateurs. La
numérisation des motivations et psychologie du consommateur pourrait joindre l’utile à
l’agréable pour les entreprises du digital, c’est d’ailleurs ce que s’amuse à faire certaines
entreprises en neuromarketing ainsi que les Enterprise de Services Numériques (ESN,
anciennement appelées SSII).
L’ESN Atos où je fais actuellement mon stage, est une des trois première ESN en France est
présente sur ce sujet, le Business Technology & Innovation Center de l’entreprise expose les
innovations travaillées par la centaine de business technologist, et un produit a été exposé qui
entre dans ce sujet. Il s’agit d’un capteur d’humeur, et d’autres variables qui ne sont pas
sociodémographiques, qui se pose sur les PLV en magasins sur les rayons. Ce type
d’innovation explore d’autres critères et peut permettre d’avancer dans une voie où le
consommateur est pris dans toutes ses dimensions.
Une autre alternative serait de faire du système collaboratif un atout pour que les offres soient
parfaitement adaptés, et à tous les aspects des consommateurs. Il est difficile de construire des
objets connectés à la demande et personnalisé pour chacun mais il est plus pertinent d’en
réaliser avec les consommateurs et mieux répondre à toutes les motivations, psychologies que
de produire des objets connectés qui ne feront qu’accentuer les faits déjà présents.

7. Références
Articles
Galand, Benoit; Boudrenghien, Gentiane; Rose, Amandine « Buts personnels, orientations
motivationnelles et bien-être subjectif: Effets indépendants ou médiatisés? » Canadian Journal
of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement, Vol 44(2), Apr 2012,
158-167.
Mela DJ1, Aaron JI, Gatenby SJ. “Relationships of consumer characteristics and food
deprivation to food purchasing behavior” Physiology Behavior. 1996 Nov;60(5):1331-5.
Collin R. Paynea, Mihai Niculescua, David R. Justb, Michael P. Kelly « Shopper marketing
nutrition interventions” Physiology & Behavior Volume 136, September 2014, Pages 111–120
Samuel Mayol “Marketing 3.0” 7septembre 2011
Faustine Régnier, Anne Lhuissier, Séverine Gojard « Sociologie de l'alimentation » Année :
2009
Christian Derbaix (Auteur), Pierre Grégory (Auteur), Jean-Marc Lehu (Auteur), Pecheux
« Persuasion : la Théorie de l'Irrationnalité Restreinte » Broché – 15 septembre 2004
Baba Shiv, Alexander Fedorikhin, « Heart and mind in conflict : The interplay of affect and
cognition in consumer decision making » The journal of consumer research Vol26 (Dec 1999)
Elior service santé “chariot connecté” http://buzz-esante.fr/hopital-lancement-du-premier-chariot-
connecte/?utm_content=buffer2159a&utm_medium=social&utm_source=linkedin.com&utm_campai
gn=buffer
http://www.stuffi.fr/regime-objet-connecte-perdre-poids/

« Bulle sur les objets connectés »La Tribune: http://www.latribune.fr/opinions/tribunes/une-
bulle-sur-les-objets-connectes-466311.html
Gabriela Ibanescu Facteurs D'acceptation Et D'utilisation Des Technologies
D'information:http://www.archipel.uqam.ca/3960/1/M11905.pdf
Jessica Korngold « Objets connectés et la santé », http://fr.slideshare.net/Sophiany/memoire-
jessica-korngold

8. Annexes
Dossier Excel Feuille 1 : Echantillon
Nb par groupe Nb total Total
Hommes 3 24
Femmes 4 32
< 25 ans 2 16
25-40 ans 4 32
>40 ans 1 8
Travail 2 16
Coaching 2 16
université 1 8
Salle de sport 2 16
Sexe 56
Age 56
56Milieu
24
32
Sexe
Hommes
Femmes
16
32
8
Age
< 25 ans
25-40 ans
>40 ans
16
16
8
16
Milieu
Travail
Coaching
université
Salle de sport

Feuille 2 : Données OR Promotion
Groupe 1
Avant-Après et Traitement 85,2% 90,5%
David 92 81 88,0% 88 81 92,0%
Steve 89 80 89,9% 85 80 94,1%
Renaud 101 84 83,2% 94 84 89,4%
Sana 67 56 83,6% 64 56 87,5%
Narjess 68 60 88,2% 65 60 92,3%
Cassandra 65 50 76,9% 61 50 82,0%
Camille 56 50 89,3% 51 50 98,0%
Groupe 2
Avant-Après sans Traitement 84,1% 87,4%
Christophe 95 78 82,1% 92 78 84,8%
Ahmed 84 74 88,1% 81 74 91,4%
M'hamed 91 80 87,9% 88 80 90,9%
Clara 64 53 82,8% 60 53 88,3%
Céline 73 61 83,6% 70 61 87,1%
Géraldine 68 55 80,9% 66 55 83,3%
Mélanie 69 56 81,2% 67 56 83,6%
Groupe 3
Après et Traitement 92,0%
Abdel 91 85 93,4%
Romain 93 89 95,7%
Alain 92 89 96,7%
Katya 68 63 92,6%
Julie 60 55 91,7%
Andréa 59 53 89,8%
Julia 62 53 85,5%
Groupe 4
Après sans Traitement 89,5%
Benoit 96 86 89,6%
Alex 93 85 91,4%
Mounir 89 82 92,1%
Farah 59 52 88,1%
Yasmine 65 56 86,2%
Michelle 58 51 87,9%
Laurie 57 52 91,2%
75,0 69,6
73,9 66,3
P1 P2
76,9 65,9 72,6 65,9
77,7 65,3 74,9 65,3

Feuille 3 : Plan expérimental OR Promotion
Plan de Solomon OR Promotion
Tableau de référence avec symboles Tableau avec valeurs de l'étude
AVANT- Periode 1 (P1) Utilisation OC APRES - Periode 2 (P2) AVANT- Periode 1 (P1) Utilisation OC APRES - Periode 2 (P2)
Groupe 1 Observation 1 (O1) X Observation 2 (O2) Groupe 1 85,2% X 90,5%
Groupe 2 Observation 3 (O3) Observation 4 (O4) Groupe 2 84,1% 87,4%
Groupe 3 - X Observation 5 (O5) Groupe 3 - X 92,0%
Groupe 4 - Observation 6 (O6) Groupe 4 - 89,5%
Utilisation OC Non utilisation OC Moyenne Utilisation OC Non utilisation OC Moyenne
Avant - Après O2 O4 M1 = [O2+O4] / 2 Avant - Après 90,5% 87,4% 89,0%
Après O5 O6 M2 = [O5+O6] / 2 Après 92,0% 89,5% 90,8%
Moyenne M3 = [O2+O5] / 2 M4 = [ O4+O6] / 2 Moyenne 91,3% 88,5%
Synthèse desmoyennes
M1 89,0%
M2 90,8%
M3 91,3%
M4 88,5%

Feuille 4 : Données OR Prévention
Poids actuel Poids idéal Atteinte objectifPoids actuel Poids idéal Atteinte objectif
Groupe 1
Avant-Après et Traitement 82,4% 86,4%
Matthieu 85 76 89,4% 83 76 91,6%
Alexandre 94 80 85,1% 90 80 88,9%
Samir 103 88 85,4% 98 88 89,8%
Chloé 78 65 83,3% 75 65 86,7%
Amelie 69 55 79,7% 65 55 84,6%
Stephanie 72 55 76,4% 69 55 79,7%
Charlotte 64 54 84,4% 61 54 88,5%
Groupe 2
Avant-Après sans Traitement 84,5% 88,0%
Fréderic 96 84 87,5% 93 84 90,3%
Ali 89 80 89,9% 87 80 92,0%
Samy 92 80 87,0% 89 80 89,9%
Alice 67 54 80,6% 64 54 84,4%
Julie 75 62 82,7% 71 62 87,3%
Ines 65 55 84,6% 62 55 88,7%
Amel 67 55 82,1% 64 55 85,9%
Groupe 3
Après et Traitement 87,3%
Loic 92 80 87,0%
Edouard 87 80 92,0%
Romain 88 76 86,4%
Cristina 64 55 85,9%
Selma 73 62 84,9%
Laila 70 62 88,6%
Sophia 64 55 85,9%
Groupe 4
Après sans Traitement 86,9%
Maxime 89 80 89,9%
Aurélien 104 90 86,5%
Nicolas 97 90 92,8%
Meghan 68 58 85,3%
Claudia 70 59 84,3%
Cristina 59 50 84,7%
Ghania 64 56 87,5%
76,9 67,1
78,7 69
P1 P2
80,7 67,6 77,3 67,6
78,7 67,1 75,7 67,1

Feuille 5 : Plan expérimental OR Prévention
Plan deSolomon
AVANT- Periode 1 (P1) Utilisation OC APRES - Periode 2 (P2) AVANT- Periode 1 (P1) Utilisation OC APRES - Periode 2 (P2)
Groupe 1 Observation 1 (O1) X Observation 2 (O2) Groupe 1 82,4% X 86,4%
Groupe 2 Observation 3 (O3) Observation 4 (O4) Groupe 2 84,5% 88,0%
Groupe 3 - X Observation 5 (O5) Groupe 3 - X 87,3%
Groupe 4 - Observation 6 (O6) Groupe 4 - 86,9%
Synthèseplan deSolomon
Utilisation OC Non utilisation OC Moyenne Utilisation OC Non utilisation OC Moyenne
Avant - Après O2 O4 Moyenne (O1;O4) = M1 Avant - Après 86,4% 88,0% 87,2%
Après O5 O6 Moyenne (O1;O4) = M2 Après 87,3% 86,9% 87,1%
Moyenne Moyenne (O1;O5) = M3 Moyenne (O4;O6) = M4 Moyenne 86,8% 87,4%
Synthèsedesmoyennes
M1 87,2%
M2 87,1%
M3 86,8%
M4 87,4%

Feuille 4 : Analyse OR Promotion
Feuille 5 : Analyse OR Prévention
Comparaisondesmoyennes
AVANT- Periode 1 (P1)Utilisation OC APRES - Periode 2 (P2)
Groupe 1 85,2% X 90,5% Comparaison Effet isolé Calcul Ecarts
Groupe 2 84,1% 87,4% O3 VS O6 histoire Ecart O6 - O3 5,4%
Groupe 3 - X 92,0% M1VS M2 prétest Ecart M1 -M2 2%
Groupe 4 - 89,5% M3 VS M4 facteur manipulé Ecart M3 - M4 2,8%
Avant - Après 90,5% 87,4% 89,0%
Après 92,0% 89,5% 90,8%
Moyenne 91,3% 88,5%
ORPromotion
Comparaisondesmoyennes
AVANT- Periode 1 (P1) Traitement APRES - Periode 2 (P2)
Groupe 1 82,4% X 86,4% Comparaison Effet isolé Calcul Ecarts
Groupe 2 84,5% 88,0% O3 VS O6 histoire Ecart O6 - O3 2,4%
Groupe 3 - X 87,3% M1VS M2 prétest Ecart M1 -M2 0%
Groupe 4 - 86,9% M3 VS M4 facteur manipulé Ecart M3 - M4 0,6%
Utilisaton OC Non utilisation OC Moyenne
Avant - Après 86,4% 88,0% 87,2%
Après 87,3% 86,9% 87,1%
Moyenne 86,8% 87,4%
ORPrévention

9. Résumé et mots clés
Résumé
La perte de poids est au cœur des préoccupations, sociétales médicales, psychologiques, les
diverses motivations font que cela concerne tous les âges, c’est un des facteurs de santé qui est
le plus à la portée des personnes.
Cette étude est partie de constats et questions managériales : le non appropriation des objets connectés
en fitness, et la récolte de données, ainsi que le constat du fléau de la perte de poids. Le comportement
du consommateur définissant ces sujets a été central, est abordé à travers la théorie de l’orientation
régulatrice de Higgins. Afin d’apporter une réponse ou une issue de réponse aux constats établis, nous
avons décidé de redécouper les consommateurs par des critères psychologiques et d’étudier leur
comportement, et l’impact des objets connectés sur leur réussite <ou non > de perte de poids. Il s’est
avéré que l’utilisation des objets connectés est conséquente sur un groupe plus qu’un autre, en effet les
personnes ayant une OR promotion atteignent mieux leurs objectifs que les personnes ayant une OR
prévention. Ces derniers ne disposent pas d’une sensibilité importante par rapport à ce sujet.
Mots-clés
Perte de poids – objectifs personnels – objets connectés – orientation régulatrice – critères
psychologiques- Big data- exploitation de données – perception des innovations- motivations – atteinte
d’objectifs

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