Inventaire du modèle de l’image de la destination, de l’image de l’événement sportif et de l’intention de recommander

1. Résumé / Abstract

L’Inventaire du modèle de l’image de la destination, de l’image de l’événement sportif et de l’intention de recommander (Destination Image, Sport Event Image, and Intention to Recommend Model Inventory), développé par Christopher Hautbois, Dongfeng Liu et Mathieu Djaballah (2023), est un instrument psychométrique et d’évaluation marketing conçu pour mesurer de façon intégrée les perceptions des spectateurs concernant l’image de la ville hôte, l’image de la manifestation sportive, le niveau de satisfaction touristique globale et l’intention comportementale de recommander la participation à des méga-événements sportifs. Initialement élaboré dans le contexte de l’UEFA Euro 2016 en France pour analyser les villes hôtes de taille intermédiaire, cet inventaire examine les synergies cognitives et affectives qui s’opèrent entre un événement sportif d’envergure mondiale et les territoires d’accueil.

L’instrument repose sur une approche multidimensionnelle comprenant 30 items définitifs après épuration psychométrique (à partir d’un corpus initial de 36 items issus de la littérature académique de référence, notamment Echtner et Ritchie, 1993, et Hallmann et Breuer, 2010). Les items sont évalués au moyen d’échelles de réponse de type Likert. Les dimensions analysées couvrent l’image de la destination (image affective de la ville, atmosphère touristique, infrastructures touristiques, attractions touristiques), l’image de l’événement sportif (atmosphère de l’événement, qualité organisationnelle de l’événement), la satisfaction touristique du spectateur et les intentions de recommandation interpersonnelle (bouche-à-oreille).

Les propriétés psychométriques établies lors des analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC) démontrent une excellente adéquation du modèle de mesure. Après la suppression d’items présentant des saturations factorielles insuffisantes (< 0,60, notamment sur le volet tarifaire et un item de satisfaction), le modèle final a affiché des indices d’ajustement robustes : $\chi^2 = 113,354$ ($df = 38$, $p < 0,01$), $\chi^2/df = 2,983$, $NFI = 0,943$, $CFI = 0,960$ et $RMSEA = 0,078$. La cohérence interne est solidement confirmée avec des coefficients alpha de Cronbach et de fiabilité composite supérieurs au seuil critique de 0,70. La validité convergente est étayée par des variances moyennes extraites (AVE) excédant 0,50, tandis que la validité discriminante respecte scrupuleusement les critères méthodologiques de Fornell et Larcker (1981).

2. Mots-clés / Keywords

Image de destination, image d’événement sportif, intention de recommander, satisfaction touristique, méga-événements sportifs, marketing territorial, comportement du consommateur sportif, fidélité touristique, évaluation psychométrique, ville hôte, modélisation par équations structurelles.

3. Auteurs / Authors

L’inventaire a été conçu et validé par une équipe de chercheurs spécialisés en management du sport et en marketing territorial :

• Christopher Hautbois : Professeur / Enseignant-chercheur, Université Paris-Saclay, laboratoire CIAMS (Complexité, Innovation, Activités Motrices et Sportives), Orsay, France. Spécialiste du marketing du sport, du branding territorial et de l’héritage des événements sportifs.
• Dongfeng Liu : Professeur, Shanghai University of Sport, School of Economics and Management, Shanghai, Chine. Expert international en économie du sport, tourisme sportif et gouvernance des méga-événements. Auteur correspondant (Courriel : [email protected]).
• Mathieu Djaballah : Maître de conférences, Université Paris-Saclay, laboratoire CIAMS, Orsay, France. Recherches centrées sur la gestion des organisations sportives, les politiques publiques du sport et l’impact socio-économique des grandes manifestations sportives.

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental de cet inventaire est de mesurer scientifiquement la façon dont les spectateurs perçoivent conjointement l’image d’une ville hôte et l’image d’un événement sportif majeur, et de modéliser l’impact direct et indirect de ces représentations cognitives et affectives sur la satisfaction globale et la propension à recommander l’événement à des pairs. Historiquement, la recherche sur les méga-événements sportifs s’est focalisée sur les retombées économiques directes et les grands centres métropolitains. Cet outil a été spécifiquement conceptualisé pour combler un vide méthodologique quant au rôle de levier que jouent les villes hôtes de taille intermédiaire (medium-scale host cities), lesquelles disposent d’une notoriété internationale plus modeste mais accueillent des compétitions mondiales.

Sur le plan théorique et psychométrique, le modèle vise à élucider le mécanisme de transfert d’image (image spillover) ou d’effet de halo réciproque entre une entité territoriale (la ville) et une marque événementielle transitoire (la compétition sportive). L’instrument répond à la question suivante : dans quelle mesure les attributs perçus de la ville (attractions, infrastructures, ambiance) influencent-ils la perception de la qualité et de l’atmosphère du tournoi sportif, et comment cette interaction conditionne-t-elle les attitudes durables des spectateurs-touristes ?

Dans le domaine de la recherche académique, l’échelle fournit un cadre rigoureux pour tester des hypothèses structurelles articulant la théorie de la marque (brand equity), le co-marquage (co-branding) et la théorie du comportement planifié. Elle permet d’isoler la variance attribuable à l’infrastructure urbaine par rapport à l’atmosphère sportive proprement dite, offrant ainsi une granularité analytique indispensable aux chercheurs en sciences du sport, en géographie urbaine et en gestion touristique.

Sur le plan opérationnel et stratégique, cet instrument constitue une grille diagnostique d’une grande valeur pour les comités d’organisation, les collectivités locales, les offices de tourisme et les fédérations sportives internationales. Il permet d’identifier avec précision les leviers d’attractivité territoriale à mobiliser lors de la candidature et de la livraison de l’événement, d’ajuster les investissements logistiques et sécuritaires, et d’optimiser les campagnes de communication destinées à stimuler le bouche-à-oreille positif et la revisite post-événementielle.

5. Construit psychologique / Construct

L’inventaire opérationnalise un méta-construit structuré autour de quatre piliers conceptuels majeurs, subdivisés en huit dimensions psychologiques interdépendantes :

1. Image de la destination (Destination Image)

L’image de la destination renvoie à l’ensemble des croyances, des idées, des sentiments et des impressions qu’un individu associe à un lieu géographique déterminé. Dans le présent inventaire, elle est décomposée en quatre sous-dimensions distinctes :

• Image affective de la ville (Affective city image) : Cette dimension capture les réponses émotionnelles suscitées par la ville hôte. Elle évalue le sentiment d’agrément, l’excitation, le bien-être ou la vitalité perçus par le spectateur lors de son immersion dans l’espace urbain. Par exemple, le fait de ressentir que la ville est stimulante, reposante ou chaleureuse relève directement de cette composante affective.
• Atmosphère touristique (Tourism atmosphere) : Elle mesure la convivialité générale, le sens de l’hospitalité de la population locale, la bienveillance perçue des résidents à l’égard des visiteurs étrangers et l’animation festive spontanée régnant dans les artères de la ville en marge de la compétition.
• Infrastructures touristiques (Tourism infrastructure) : Cette dimension cognitive évalue la fonctionnalité, l’accessibilité et le confort des installations de base indispensables au séjour touristique, incluant les réseaux de transport urbain et interurbain, la signalétique multilingue, les capacités d’hébergement hôtelier et la fluidité des flux logistiques.
• Attractions touristiques (Tourism attractions) : Elle reflète la richesse patrimoniale, historique, architecturale, culturelle et récréative du territoire d’accueil, mesurant si la ville offre des motifs de visite et d’exploration autonomes en dehors des seules rencontres sportives.

2. Image de l’événement sportif (Sport Event Image)

L’image de l’événement sportif désigne la perception globale qu’ont les spectateurs des attributs tangibles et intangibles de la compétition elle-même. Elle se structure en deux dimensions :

• Atmosphère de l’événement (Event atmosphere) : Cette dimension rend compte de la ferveur émotionnelle, de l’ambiance au sein des stades, de l’intensité festive partagée entre supporters de différentes nations, de la scénographie visuelle et sonore, et de l’énergie collective générée par la manifestation.
• Qualité de l’événement (Event quality) : Dimension fonctionnelle et technique évaluant le professionnalisme de l’organisation, la sécurité des installations, la gestion des accès et de la billetterie, la visibilité dans les tribunes, ainsi que la qualité globale du spectacle sportif proposé sur le terrain.

3. Satisfaction touristique (Tourist Satisfaction)

La satisfaction touristique est modélisée comme un état évaluatif et affectif post-consommation résultant de la comparaison entre les attentes initiales du spectateur et l’expérience vécue au sein de la ville hôte et de l’enceinte sportive. Elle mesure le contentement global à l’égard du voyage et du séjour dans son ensemble.

4. Intention de recommander l’événement (Event Recommendation)

Construit conatif représentant la fidélité attitudinale et le comportement futur du spectateur, cette dimension mesure la probabilité subjective que l’individu conseille activement à son entourage (amis, famille, réseaux professionnels) d’assister à de futures éditions de l’événement ou de vivre une expérience similaire, opérant ainsi comme un vecteur de bouche-à-oreille (word-of-mouth) organique.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

L’architecture conceptuelle de l’inventaire repose sur le croisement de plusieurs corpus théoriques fondamentaux issus du marketing des services, de la psychologie environnementale et du management des événements sportifs.

Théorie de l’image de destination et modèle cognitif-affectif

L’instrument s’ancre originellement dans les travaux séminaux d’Echtner et Ritchie (1993) ainsi que de Baloglu et McCleary (1999). Ces auteurs ont établi que l’image d’un lieu n’est pas un construit unidimensionnel mais une structure articulée autour de deux composantes principales :

• Une composante cognitive, qui renvoie aux connaissances objectives, croyances et évaluations fonctionnelles des attributs physiques du lieu (infrastructures, patrimoine, accessibilité).
• Une composante affective, relative aux émotions, sentiments et humeurs générés par l’environnement.

Le modèle de Hautbois et al. postule que les évaluations cognitives de la ville hôte forment le socle sur lequel se développent les réponses affectives, ces deux facettes influençant en synergie la perception de l’événement sportif qui s’y déroule.

Modèle de l’effet de halo et du transfert d’image (Image Spillover / Co-branding)

Dans la lignée des travaux de Keller (1993) sur le capital de marque et de l’adaptation du concept de co-marquage aux événements sportifs par Hallmann et Breuer (2010), l’inventaire explore comment deux entités autonomes (la marque-ville et la marque-événement) partagent et fusionnent leurs associations perceptuelles. Selon la théorie du transfert d’image, lorsqu’un méga-événement se tient dans une ville donnée, les attributs saillants de la ville hôte déteignent sur l’image perçue de l’événement, et réciproquement. Ce phénomène d’assimilation cognitive explique qu’une ville perçue comme moderne, festive et sécurisée majore positivement la perception de la qualité et de l’atmosphère de la compétition sportive elle-même.

Théorie du levier événementiel (Event Leverage Theory)

Conceptualisée par Chalip (2004) et complétée par O’Brien et Chalip (2007), la théorie du levier événementiel postule que les retombées d’un méga-événement ne se produisent pas de façon automatique mais résultent d’efforts stratégiques délibérés visant à valoriser les actifs territoriaux à travers la manifestation sportive. L’inventaire de Hautbois et al. (2023) offre l’instrumentation empirique indispensable pour évaluer l’efficacité de ces stratégies de mise en valeur (leverage), en vérifiant si les spectateurs ont effectivement intériorisé les atouts de la destination hôte lors de leur participation sportive.

Paradigme de la confirmation des attentes et formation des intentions comportementales

Enfin, le modèle mobilise le paradigme de la confirmation des attentes d’Oliver (1997) et la théorie du comportement planifié d’Ajzen (1991). Dans cette séquence nomologique : perceptions d’image $\rightarrow$ évaluation de l’expérience (satisfaction) $\rightarrow$ intention comportementale (recommandation). L’intention de recommander représente l’aboutissement du processus psychologique, marquant la transformation d’une satisfaction cognitive et émotionnelle momentanée en un comportement conatif actif de promotion de la marque événementielle.

7. Validité / Validity

Le processus de validation psychométrique de l’inventaire a fait l’objet d’une rigoureuse démarche empirique menée auprès d’un échantillon représentatif de spectateurs adultes ayant assisté à des rencontres de l’UEFA Euro 2016 en France.

Validité de contenu et d’apparence

La validité de contenu a été initialement assurée par une recension exhaustive de la littérature spécialisée et l’adaptation d’échelles validées issues de travaux de référence (notamment Echtner & Ritchie, 1993 ; Hallmann & Breuer, 2010). Un premier réservoir de 36 items a été soumis à un comité d’experts universitaires en marketing du sport et en psychométrie. Ce panel a examiné la clarté syntaxique, la pertinence conceptuelle et l’adéquation transculturelle des items traduits et proposés en français et en anglais, aboutissant à une version préliminaire épurée.

Validité de construit et analyses confirmatoires

La validité de construit a été examinée par une analyse factorielle confirmatoire (AFC) exécutée au moyen de modèles d’équations structurelles. Durant l’étape de spécification du modèle de mesure, l’examen des saturations factorielles standardisées a conduit les auteurs à retirer les items relatifs aux perceptions tarifaires (pricing) ainsi qu’un item de satisfaction touristique dont les saturations étaient jugées trop faibles (< 0,60). La réestimation du modèle après épuration a montré une nette amélioration de l’adéquation statistique aux données empiriques, confirmant la structure théorique postulée :

• $\chi^2 = 113,354$ avec $df = 38$ ($p < 0,01$) ;
• Ratio de parcimonie $\chi^2/df = 2,983$, se situant en deçà du seuil recommandé de 3,0 ;
• Normed Fit Index ($NFI$) = $0,943$ (dépassant le seuil standard de 0,90) ;
• Comparative Fit Index ($CFI$) = $0,960$ (dépassant largement le standard exigeant de 0,95) ;
• Root Mean Square Error of Approximation ($RMSEA$) = $0,078$, attestant d’une erreur d’approximation acceptable au niveau de la population.

Validité convergente

La validité convergente a été établie sur la base de deux indices statistiques majeurs : la fiabilité composite (Construct Reliability, CR) et la variance moyenne extraite (Average Variance Extracted, AVE). Tous les construits du modèle final ont affiché des valeurs de CR supérieures au seuil de 0,70 et des valeurs d’AVE strictement supérieures au critère de 0,50 préconisé par Fornell et Larcker (1981). Cela démontre que plus de 50 % de la variance des indicateurs est capturée par le construit théorique latent sous-jacent plutôt que par l’erreur de mesure.

Validité discriminante

La validité discriminante a été rigoureusement confirmée selon la règle de Fornell et Larcker (1981), stipulant que la racine carrée de l’AVE de chaque construit latent doit être supérieure aux corrélations inter-construits (ou, de manière équivalente, que le carré des corrélations bivariées entre deux construits doit être inférieur à leurs AVE respectives). Bien qu’une corrélation substantielle ($r = 0,831$) ait été identifiée entre l’image de l’événement et l’intention de recommandation, l’ensemble des corrélations au carré est demeuré inférieur aux valeurs d’AVE correspondantes, prouvant empiriquement que chaque dimension mesure un phénomène psychologique conceptuellement distinct.

8. Fidélité / Reliability

L’évaluation de la fidélité psychométrique de l’inventaire a porté sur l’estimation de la cohérence interne des échelles pour chacun des facteurs isolés lors des étapes factorielles.

Cohérence interne (Alpha de Cronbach et Fiabilité Composite)

Pour l’ensemble des dimensions finales retenues dans le modèle de mesure (image affective, atmosphère touristique, infrastructures touristiques, attractions touristiques, atmosphère de l’événement, qualité de l’événement, satisfaction touristique et recommandation), les coefficients d’alpha de Cronbach ($lpha$) ont systématiquement dépassé le seuil d’admissibilité de 0,70 établi par Nunnally et Bernstein (1994). De surcroît, les coefficients de fiabilité composite (CR) calculés lors de l’analyse factorielle confirmatoire se sont tous situés au-delà de 0,70, traduisant un très haut degré d’homogénéité des items composant chaque échelle et une excellente précision de la mesure.

Stabilité de la mesure et erreur de mesure

Les résidus d’erreur et les variances d’erreur de mesure standardisées ont été contrôlés lors de la modélisation structurelle. L’absence d’erreurs de mesure corrélées non théorisées confirme que la variance partagée entre les indicateurs d’un même facteur découle de manière univoque du construit psychologique sous-jacent. Bien qu’aucune procédure test-retest n’ait été appliquée en raison de la nature dynamique et transitoire de la présence des spectateurs lors d’un événement sportif (évaluation in situ au cours de la phase de compétition), l’équivalence transculturelle du test a été vérifiée par la cohérence des réponses obtenues sur les versions administrées simultanément en langues française et anglaise.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Le développement de la structure dimensionnelle de l’inventaire a fait appel à une approche séquentielle rigoureuse combinant analyse factorielle exploratoire (AFE) et analyse factorielle confirmatoire (AFC).

Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Une analyse en composantes principales (ACP) a été initialement menée pour explorer les dimensions latentes de l’image de destination et de l’image de l’événement sportif :

• Image de la destination : À la suite de l’élimination des items présentant des saturations croisées ou faibles, 19 items dédiés à l’image du territoire ont saturé sur 5 facteurs distincts présentant tous des valeurs propres (eigenvalues) supérieures à 1,0. Cette structure factorielle à 5 facteurs a expliqué 65,023 % de la variance totale cumulée, ce qui dépasse largement le standard minimum de 60 % requis dans les sciences sociales.
• Image de l’événement sportif : Pour le bloc mesurant l’image de la compétition, 9 items ont nettement saturé sur 2 facteurs principaux à valeurs propres supérieures à 1,0 (reflétant l’atmosphère festive du stade d’une part, et la qualité opérationnelle de l’organisation d’autre part).

Analyse factorielle confirmatoire (AFC) et épuration du modèle

La structure obtenue a été soumise à l’épreuve de l’AFC sur un échantillon d’évaluation. L’inspection des saturations factorielles standardisées (factor loadings) a révélé que les variables mesurant la sensibilité au prix (pricing) et un item associé à la satisfaction touristique présentaient des coefficients standardisés inférieurs à 0,60, indiquant une part de variance spécifique/erreur trop élevée.

Après suppression méthodique de ces éléments non performants, le modèle de mesure à 30 items a été réestimé. Cette nouvelle spécification a généré une amélioration spectaculaire de l’ajustement global. Les saturations factorielles de tous les items résiduels ont atteint des valeurs hautement significatives ($p < 0,001$), comprises entre 0,65 et 0,91, confirmant que chaque item constituait un marqueur robuste de sa dimension cible. Le tableau de bord statistique final ($\chi^2/df = 2,983$, $NFI = 0,943$, $CFI = 0,960$, $RMSEA = 0,078$) a validé l’invariance et la robustesse de la structure factorielle.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Nom de l’instrument : Destination Image, Sport Event Image, and Intention to Recommend Model Inventory (Inventaire du modèle de l’image de la destination, de l’image de l’événement sportif et de l’intention de recommander).
• Auteurs : Christopher Hautbois, Dongfeng Liu et Mathieu Djaballah (2023).
• Type de test : Questionnaire psychométrique et attitudinaire auto-administré / Échelle d’évaluation marketing.
• Format d’administration : Questionnaire papier ou numérique administré directement in situ (aux abords et au sein des stades) ou post-visite immédiate.
• Nombre d’items : 30 items retenus dans le modèle de mesure définitif (issus d’un ensemble de départ de 36 items).
• Langues disponibles : Français et Anglais.
• Population cible : Adultes (18 ans et plus), incluant les jeunes adultes (18-29 ans), les trentenaires (30-39 ans) et les adultes d’âge mûr (40-64 ans) ayant le statut de spectateurs et touristes sportifs.
• Format de réponse : Échelle de Likert à plusieurs points (allant de 1 = « Pas du tout d’accord » à 5 ou 7 = « Tout à fait d’accord »).
• Structure des sous-échelles :
  • Image de la destination : Image affective de la ville, Atmosphère touristique, Infrastructures touristiques, Attractions touristiques.
  • Image de l’événement sportif : Atmosphère de l’événement, Qualité organisationnelle de l’événement.
  • Satisfaction touristique : Évaluation globale de la satisfaction du séjour.
  • Intention comportementale : Recommandation de l’événement sportif à des tiers.
• Méthode de cotation : Calcul des scores moyens par dimension ou modélisation sous forme de variables latentes dans un logiciel d’équations structurelles (ex. AMOS, LISREL, EQS, SmartPLS). Les scores plus élevés indiquent une perception plus favorable du territoire, de l’événement, un niveau de satisfaction supérieur et une intention de recommandation plus marquée.

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

• Année de publication officielle : 2023 (étude empirique menée dans le contexte post-UEFA Euro 2016).
• Propriété intellectuelle : Déposée et détenue par les auteurs (Christopher Hautbois, Dongfeng Liu, Mathieu Djaballah) et l’éditeur de la revue Event Management (Cognizant Communication Corporation).
• Tarif d’utilisation : Gratuit pour la recherche académique, l’enseignement universitaire et les travaux doctoraux sans but lucratif. L’accès commercial ou l’utilisation dans le cadre de missions de conseil professionnel peut faire l’objet d’accords spécifiques.
• Permissions d’utilisation : Les chercheurs souhaitant exploiter, adapter ou reproduire l’inventaire doivent contacter l’auteur correspondant : Dongfeng Liu ([email protected]) ou s’adresser au laboratoire CIAMS de l’Université Paris-Saclay pour obtenir les autorisations formelles requises.

12. Références / References

Les sources académiques mentionnées dans la conception et l’analyse psychométrique de l’inventaire sont répertoriées ci-dessous en style APA (7e édition) :

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Baloglu, S., & McCleary, K. W. (1999). A model of destination image formation. Annals of Tourism Research, 26(4), 868–897. https://doi.org/10.1016/S0160-7383(99)00030-4
• Chalip, L. (2004). Beyond impact: A general model for sport event leverage. Dans B. W. Ritchie & D. Adair (Éds.), Sport tourism: Interrelationships, impacts and issues (pp. 226–252). Channel View Publications. https://doi.org/10.21832/9781873150672-014
• Echtner, C. M., & Ritchie, J. R. B. (1993). The measurement of destination image: An investigation of operational issues. Journal of Travel Research, 31(4), 3–13. https://doi.org/10.1177/004728759303100402
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Hallmann, K., & Breuer, C. (2010). Image fit between sports events and their host cities: A review. Journal of Sport & Tourism, 15(4), 323–337. https://doi.org/10.1080/14775085.2010.534887
• Hautbois, C., Liu, D., & Djaballah, M. (2023). The influence of medium-scale host cities’ image on mega-sporting events: The UEFA Euro 2016. Event Management, 27(1), 91–106. https://doi.org/10.3727/152599522X16419948694973
• Keller, K. L. (1993). Conceptualizing, measuring, and managing customer-based brand equity. Journal of Marketing, 57(1), 1–22. https://doi.org/10.1177/002224299305700101
• Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3e éd.). McGraw-Hill.
• O’Brien, D., & Chalip, L. (2007). Executive training in sport event leverage. International Journal of Event Management Research, 3(1), 22–33.
• Oliver, R. L. (1997). Satisfaction: A behavioral perspective on the consumer. McGraw-Hill.

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items