Etude sur l’analyse de l’efficacité de l’accompagnement au changement de comportement automatisé au regard de l’accompagnement humanisé

En cours
13/12/2019
Secteur :
Public
L'Équipe qui a travaillé sur cette étude
Photo de profil des membres de 6t ayant travaillé sur l'étude
Nicolas Louvet
Fondateur et Directeur
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Marion Lagadic
Directrice scientifique
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Camille Krier
Cheffe de projet
Réalisée pour
Logo du client de 6t pour qui l'étude a été réalisée

Méthodes utilisées dans cette étude

Résumé de l'étude

Les programmes d’incitation au changement de comportement volontaire, qu’ils aient été expérimentés dans le domaine de la mobilité, de la gestion des déchets, des économies d’énergie ou de la santé, se sont avérés très efficaces. Ils présentent néanmoins une limite de taille : les méthodes traditionnelles s’appuient sur des entretiens en face-à-face avec des conseillers humains, et le coût du programme pour chaque participant additionnel est donc très important. De ce fait, ces interventions présentent une échelle structurellement limitée, ce qui limite leur impact sur l’environnement à l’échelle locale.Les avancées technologiques dans le domaine des technologies persuasives offrent de nouvelles perspectives pour ces programmes : si le conseiller humain est remplacé par une application bien construite, alors le coût marginal de diffusion à un usager supplémentaire devient nul. Il est donc possible d’envisager un déploiement de telles solutions à l’échelle “big data”, et d’avoir un impact significatif sur les émissions à l’échelle du territoire concerné. L’ADEME a mandaté 6t pour explorer les perspectives d’intégration de la technologie dans le cadre de programmes d’incitation au changement de comportement volontaire. Cette question sera étudiée tant sur le plan théorique (revue de la littérature scientifique) que de manière opérationnelle (benchmark d’expérimentations déjà menées), de manière à aboutir à des recommandations de ‘bonnes pratiques’ pour intégrer les technologies à ces programmes de la manière la plus optimisée.

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