Le Questionnaire sur les attitudes envers les robots industriels coop\u00e9ratifs<\/strong> (Attitudes toward Cooperative Industrial Robots Questionnaire<\/em>, ACIR-Q<\/strong> ; Leichtmann et al., 2023) est un instrument diagnostique et psychom\u00e9trique standardis\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 pour \u00e9valuer de mani\u00e8re multidimensionnelle les attitudes des travailleurs du secteur manufacturier face \u00e0 l’introduction et \u00e0 l’usage de robots industriels coop\u00e9ratifs (commun\u00e9ment appel\u00e9s \u00ab cobots<\/a> \u00bb). S’appuyant sur les travaux fondateurs de la psychologie organisationnelle relatifs \u00e0 l’introduction technologique (Chao & Kozlowski, 1986<\/a> ; Herold, Farmer, & Mobley, 1985<\/a>), le questionnaire a fait l’objet d’un processus de raffinement m\u00e9thodologique rigoureux reposant sur l’algorithme d’optimisation par colonie de fourmis<\/strong> (Ant Colony Optimization<\/em>, ACO). Ce proc\u00e9d\u00e9 a permis d’extraire une version parcimonieuse de 12 items<\/strong> articul\u00e9e autour de trois dimensions psychologiques distinctes : les pr\u00e9occupations affectives et comportementales (Affect-Behavior<\/em>), les croyances sociales (Social beliefs<\/em>) et les croyances relatives aux t\u00e2ches (Task beliefs<\/em>).<\/p>\n L’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 valid\u00e9e aupr\u00e8s d’\u00e9chantillons en ligne d’employ\u00e9s d’usines en Allemagne ainsi que d’une cohorte de terrain issue d’entreprises manufacturi\u00e8res locales confront\u00e9es au d\u00e9ploiement de technologies robotiques mobiles. Les propri\u00e9t\u00e9s psychom\u00e9triques de l’ACIR-Q t\u00e9moignent d’une excellente validit\u00e9 de construit confirm\u00e9e par des analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC), avec des indices d’ad\u00e9quation exemplaires (CFI \u2248 1,00 ; RMSEA \u2248 0,00). La coh\u00e9rence interne de l’instrument s’av\u00e8re particuli\u00e8rement robuste, pr\u00e9sentant des coefficients om\u00e9ga de McDonald (\u03c9) compris entre 0,81 et 0,84 selon les sous-\u00e9chelles. L’ACIR-Q constitue ainsi un outil d’\u00e9valuation indispensable pour orienter les d\u00e9cisions manag\u00e9riales, planifier les interventions en ergonomie organisationnelle et anticiper les freins psychologiques lors des transitions vers l’industrie 4.0.<\/p>\n Attitudes des employ\u00e9s, Robotique coop\u00e9rative, Cobotique, Ergonomie organisationnelle, Optimisation par colonie de fourmis, Psychologie du travail, Industrie 4.0, Acceptation de la technologie, Climat social, Relations de travail, Validit\u00e9 psychom\u00e9trique, Mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles.<\/p>\n Le d\u00e9veloppement et la validation psychom\u00e9trique de l’ACIR-Q ont \u00e9t\u00e9 conduits par une \u00e9quipe interdisciplinaire de chercheurs sp\u00e9cialistes en psychologie cognitive, psychologie diff\u00e9rentielle, psychom\u00e9trie et ergonomie industrielle :<\/p>\n L’introduction de la robotique collaborative<\/a> dans les ateliers d’usinage et les cha\u00eenes de montage marque une rupture fondamentale par rapport \u00e0 l’automatisation industrielle classique. Alors que les robots traditionnels op\u00e9raient confin\u00e9s derri\u00e8re des barri\u00e8res physiques ou des cages de s\u00e9curit\u00e9 grillag\u00e9es afin de pr\u00e9venir tout contact physique avec l’humain, les syst\u00e8mes coop\u00e9ratifs et les robots mobiles autonomes partagent le m\u00eame espace physique et temporel que les op\u00e9rateurs. Cette transformation sociotechnique modifie en profondeur la dynamique de l’activit\u00e9 productive, les interactions interpersonnelles, le sentiment de s\u00e9curit\u00e9 physique et le sens m\u00eame accord\u00e9 au travail. L’objectif fondamental de l’ACIR-Q<\/strong> est d’offrir aux praticiens des ressources humaines, aux ergonomes et aux chercheurs un instrument standardis\u00e9, fiable et th\u00e9oriquement fond\u00e9, capable de mesurer les attitudes et les repr\u00e9sentations des salari\u00e9s face \u00e0 ces technologies \u00e9mergentes.<\/p>\n Dans le champ de la psychologie du travail et des organisations<\/strong>, une mesure fine et multidimensionnelle des attitudes pr\u00e9alables ou concomitantes \u00e0 l’impl\u00e9mentation est un levier d\u00e9terminant pour pr\u00e9venir la r\u00e9sistance au changement, l’anxi\u00e9t\u00e9 technologique (technostress<\/a>) et le d\u00e9sengagement professionnel. L’ACIR-Q a \u00e9t\u00e9 sp\u00e9cifiquement con\u00e7u pour guider les d\u00e9cideurs dans l’\u00e9laboration de programmes de formation personnalis\u00e9s, l’adaptation ergonomique des postes de travail et la mise en \u0153uvre d’approches de gestion du changement participatives. En isolant les dimensions \u00e9motionnelles, relationnelles et op\u00e9rationnelles, le questionnaire permet d’identifier pr\u00e9cis\u00e9ment les sources de r\u00e9ticence au sein d’une unit\u00e9 de production donn\u00e9e (par exemple, la crainte d’un d\u00e9classement professionnel versus l’appr\u00e9hension li\u00e9e aux risques physiques de collision).<\/p>\n Sur le plan de la recherche, l’ACIR-Q r\u00e9pond \u00e0 un manque critique d’instruments psychom\u00e9triquement valid\u00e9s d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la collaboration homme-robot (Human-Robot Collaboration<\/em>, HRC). Jusqu’alors, de nombreuses \u00e9tudes recouraient \u00e0 des adaptations sommaires du mod\u00e8le d’acceptation de la technologie (TAM ; Davis, 1989<\/a>) ou \u00e0 des \u00e9chelles g\u00e9n\u00e9riques d’attitudes envers les robots (comme la NARS de Nomura et al.), lesquelles ne prennent pas en compte les contraintes collectives, sociales et s\u00e9curitaires propres au travail en usine. L’ACIR-Q comble ce vide empirique en fournissant une m\u00e9trique cibl\u00e9e sur le contexte industriel manufacturier.<\/p>\n Le construit mesur\u00e9 par l’ACIR-Q est l’attitude globale envers les robots industriels coop\u00e9ratifs<\/strong>, conceptualis\u00e9e non pas comme un trait unidimensionnel, mais comme une structure tripartite int\u00e9grant des r\u00e9ponses \u00e9valuatives affectives, cognitives-sociales et cognitives-instrumentales. En accord avec le mod\u00e8le tripartite classique des attitudes en psychologie sociale<\/a>, l’instrument d\u00e9compose ce construit en trois dimensions corr\u00e9l\u00e9es de quatre items chacune :<\/p>\n Cette sous-\u00e9chelle \u00e9value les r\u00e9actions \u00e9motionnelles imm\u00e9diates suscit\u00e9es par l’id\u00e9e de travailler \u00e0 proximit\u00e9 directe d’un cobot, ainsi que la disposition comportementale d’\u00e9vitement ou d’ouverture face \u00e0 l’interaction. Elle capture l’anxi\u00e9t\u00e9, le malaise ressenti (uneasy feeling<\/em>), l’appr\u00e9hension diffuse quant \u00e0 la cohabitation avec une machine autonome, mais aussi l’enthousiasme anticipatoire et la propension individuelle \u00e0 adapter ses propres habitudes motrices et op\u00e9ratoires. Par exemple, l’exp\u00e9rience d’une perte de contr\u00f4le per\u00e7ue face \u00e0 un bras robotique en mouvement peut engendrer un \u00e9tat de tension \u00e9motionnelle que cette dimension quantifie fid\u00e8lement.<\/p>\n La dimension des croyances sociales appr\u00e9hende l’impact per\u00e7u de la robotique collaborative sur l’\u00e9cologie sociale de l’organisation. L’introduction d’un robot dans une cellule de travail n’est jamais neutre : elle peut alt\u00e9rer la communication entre coll\u00e8gues, affaiblir la coh\u00e9sion d’\u00e9quipe, fragmenter les collectifs de travail et modifier la r\u00e9partition des responsabilit\u00e9s. Cette sous-\u00e9chelle mesure \u00e9galement des aspects cruciaux li\u00e9s \u00e0 l’identit\u00e9 professionnelle et \u00e0 l’ali\u00e9nation au travail :<\/p>\n Cette troisi\u00e8me composante se concentre sur les aspects instrumentaux, op\u00e9ratoires et ergonomiques de l’activit\u00e9 de travail. Elle \u00e9value dans quelle mesure les salari\u00e9s per\u00e7oivent le cobot comme un outil d’assistance capable d’accro\u00eetre la productivit\u00e9, d’optimiser l’organisation spatiale et temporelle des processus (ordre versus confusion), et d’all\u00e9ger la p\u00e9nibilit\u00e9 physique (soulagement des efforts biom\u00e9caniques, r\u00e9duction des troubles musculosquelettiques). Inversement, elle int\u00e8gre les craintes relatives \u00e0 l’opacit\u00e9 cognitive des nouveaux protocoles de travail et aux dangers potentiels pour l’int\u00e9grit\u00e9 corporelle de l’op\u00e9rateur (collisions, trajectoires impr\u00e9vues).<\/p>\n L’architecture conceptuelle de l’ACIR-Q s’enracine \u00e0 la crois\u00e9e de la th\u00e9orie de l’action raisonn\u00e9e<\/strong> (Fishbein & Ajzen, 1975<\/a>), des mod\u00e8les d’acceptation technologique en milieu de travail et de l’approche sociotechnique<\/strong> des organisations (Trist & Bamforth, 1951<\/a>). Selon les th\u00e9ories de l’attitude, les croyances cognitives saillantes (les cons\u00e9quences per\u00e7ues d’un comportement ou d’un objet) d\u00e9terminent les r\u00e9actions affectives, qui \u00e0 leur tour guident les intentions comportementales d’adoption, de contournement ou de sabotage.<\/p>\n Le socle th\u00e9orique de l’instrument puise directement dans les travaux fondamentaux de Chao et Kozlowski (1986)<\/strong> sur la mise en \u0153uvre des technologies avanc\u00e9es de fabrication (Advanced Manufacturing Technology<\/em>, AMT) et ceux de Herold, Farmer et Mobley (1985)<\/strong> sur les r\u00e9ponses multidimensionnelles des salari\u00e9s face aux changements technologiques. Ces auteurs avaient d\u00e9montr\u00e9 que les r\u00e9actions des op\u00e9rateurs d’usine ne peuvent \u00eatre r\u00e9duites \u00e0 de simples calculs d’utilit\u00e9 per\u00e7ue ou de facilit\u00e9 d’utilisation (tels que postul\u00e9s par le mod\u00e8le TAM de Davis, 1989<\/a>). L’environnement de l’atelier implique des dimensions collectives majeures : le climat social de l’\u00e9quipe, la valorisation du savoir-faire manuel traditionnel et la s\u00e9curit\u00e9 physique.<\/p>\n Dans l’approche de Leichtmann et de ses collaborateurs (2023), l’attitude envers les robots coop\u00e9ratifs est th\u00e9oris\u00e9e comme un syst\u00e8me dynamique o\u00f9 les b\u00e9n\u00e9fices fonctionnels attendus sur la t\u00e2che (Task beliefs<\/em>) sont constamment mis en balance avec les menaces per\u00e7ues sur le r\u00f4le social (Social beliefs<\/em>) et les r\u00e9sonances anxiog\u00e8nes ou l’anticipation positive (Affect-Behavior<\/em>). La mod\u00e9lisation sociotechnique rappelle que l’efficacit\u00e9 d’un syst\u00e8me hybride homme-machine d\u00e9pend de l’optimisation conjointe du sous-syst\u00e8me technique (fiabilit\u00e9 de l’algorithme, pr\u00e9cision du cobot) et du sous-syst\u00e8me social (qualit\u00e9 de vie au travail, interactions professionnelles enrichissantes).<\/p>\n Les propri\u00e9t\u00e9s m\u00e9trologiques de l’ACIR-Q ont \u00e9t\u00e9 rigoureusement \u00e9tablies \u00e0 travers plusieurs \u00e9tudes combinant des \u00e9chantillons d’ouvriers recrut\u00e9s en ligne et des cohortes d’employ\u00e9s de terrain directement expos\u00e9s \u00e0 la robotique coop\u00e9rative en Allemagne.<\/p>\n La validit\u00e9 de construit a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9e par la convergence des donn\u00e9es empiriques vers le mod\u00e8le th\u00e9orique \u00e0 trois facteurs. L’application de l’algorithme d’optimisation par colonie de fourmis (ACO) a permis de s\u00e9lectionner les 12 items pr\u00e9sentant les saturations les plus pures et les r\u00e9sidus d’erreur les plus faibles, \u00e9liminant tout chevauchement conceptuel redondant. Le mod\u00e8le final \u00e0 trois facteurs interd\u00e9pendants a pr\u00e9sent\u00e9 des indices d’ad\u00e9quation quasi-parfaits dans les analyses confirmatoires : un indice d’ajustement comparatif (Comparative Fit Index, CFI<\/a>) d’environ 1,00 et une racine carr\u00e9e de l’erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA<\/a>) proche de 0,00.<\/p>\n La validit\u00e9 convergente a \u00e9t\u00e9 confirm\u00e9e par des corr\u00e9lations substantielles et th\u00e9oriquement congruentes entre les sous-\u00e9chelles de l’ACIR-Q et des mesures connexes, notamment les \u00e9chelles d’anxi\u00e9t\u00e9 technologique, la confiance dans l’automatisation (Trust in Automation<\/em>) et la motivation intrins\u00e8que au travail. La validit\u00e9 discriminante est attest\u00e9e par le fait que les corr\u00e9lations inter-facteurs (variant typiquement entre 0,40 et 0,65) demeurent nettement inf\u00e9rieures \u00e0 l’unit\u00e9, confirmant que les croyances relatives aux t\u00e2ches, les croyances sociales et les r\u00e9actions affectives capturent des variances uniques et non redondantes au sein de l’espace psychologique de l’op\u00e9rateur.<\/p>\n L’administration de l’ACIR-Q en conditions r\u00e9elles d’atelier a montr\u00e9 que les scores de la sous-\u00e9chelle Affect-Behavior<\/em> pr\u00e9disent significativement les comportements d’utilisation volontaire du cobot et le niveau de stress per\u00e7u mesur\u00e9 par des indicateurs psychophysiologiques ou auto-rapport\u00e9s. De m\u00eame, un score \u00e9lev\u00e9 sur la dimension Social beliefs<\/em> s’av\u00e8re n\u00e9gativement corr\u00e9l\u00e9 \u00e0 l’intention de quitter l’entreprise lors des p\u00e9riodes de restructuration robotis\u00e9e.<\/p>\n La fid\u00e9lit\u00e9 de l’ACIR-Q a \u00e9t\u00e9 examin\u00e9e sous l’angle de la coh\u00e9rence interne et de la stabilit\u00e9 de mesure, en utilisant des m\u00e9triques contemporaines adapt\u00e9es aux mod\u00e8les d’\u00e9quations structurelles :<\/p>\n Le d\u00e9veloppement psychom\u00e9trique de l’ACIR-Q s’est articul\u00e9 autour d’une d\u00e9marche s\u00e9quentielle combinant analyses factorielles et algorithmes d’optimisation computationnelle :<\/p>\n \u00c0 partir du pool \u00e9tendu d’items initiaux d\u00e9riv\u00e9s des \u00e9chelles de Chao et Kozlowski (1986) et de Herold et al. (1985), une AFE avec rotation oblique a d’abord mis en \u00e9vidence une structure \u00e0 cinq facteurs expliquant 42 % de la variance totale<\/strong> des donn\u00e9es. Cependant, l’un des facteurs identifi\u00e9s, li\u00e9 \u00e0 la \u00ab pression au travail ressentie \u00bb (pressure-related factor<\/em>), n’expliquait que 3 % de la variance additionnelle et pr\u00e9sentait des saturations faibles (< 0,40) ainsi que des saturations crois\u00e9es ind\u00e9sirables. Les auteurs ont donc proc\u00e9d\u00e9 \u00e0 l’\u00e9lagage de cette dimension pour privil\u00e9gier la parcimonie et la clart\u00e9 conceptuelle.<\/p>\n Pour s\u00e9lectionner les items les plus performants au sein des facteurs conserv\u00e9s sans compromettre l’\u00e9tendue du contenu psychologique, les chercheurs ont mobilis\u00e9 un algorithme m\u00e9taheuristique inspir\u00e9 du comportement de recherche de nourriture des fourmis (Ant Colony Optimization<\/a>). Cet algorithme a explor\u00e9 des milliers de combinaisons possibles d’items pour identifier la configuration optimale satisfaisant simultan\u00e9ment plusieurs crit\u00e8res : maximisation de la fid\u00e9lit\u00e9 composite (\u03c9), minimisation du nombre d’items par facteur (fix\u00e9 \u00e0 4 items par sous-\u00e9chelle pour un total de 12 items) et optimisation absolue des indices d’ad\u00e9quation globale.<\/p>\n L’AFC conduite sur un \u00e9chantillon de validation ind\u00e9pendant a confirm\u00e9 la sup\u00e9riorit\u00e9 \u00e9clatante du mod\u00e8le \u00e0 trois facteurs corr\u00e9l\u00e9s :<\/p>\n2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n
\n
\n
Affiliation :<\/em> Johannes Kepler University Linz, Robopsychology Lab, Linz, Autriche.
\n
Identifiant ORCID :<\/em> 0000-0002-9062-0996<\/a>
\n
Courriel :<\/em> benedikt.leichtmann@jku.at<\/a>
\n
Adresse de correspondance :<\/em> Altenberger Str. 69, 4040 Linz, Autriche.\n <\/li>\n
\n
Affiliation :<\/em> University of Bonn, Department of Psychology, Bonn, Allemagne.
\n
Identifiant ORCID :<\/em> 0000-0002-6392-4468<\/a>
\n
Courriel :<\/em> jhartung@uni-bonn.de<\/a>\n <\/li>\n
\n
Affiliation :<\/em> Ulm University, Institute of Psychology and Education, Ulm, Allemagne.
\n
Identifiant ORCID :<\/em> 0000-0001-7980-1166<\/a>
\n
Courriel :<\/em> oliver.wilhelm@uni-ulm.de<\/a>\n <\/li>\n
\n
Affiliation :<\/em> RWTH Aachen University, Institute of Industrial Engineering and Ergonomics, Aix-la-Chapelle, Allemagne.
\n
Courriel :<\/em> v.nitsch@iaw.rwth-aachen.de<\/a>\n <\/li>\n<\/ul>\n4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n
5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n
1. Composante Affective et Comportementale (Affect-Behavior)<\/h3>\n
2. Croyances Sociales (Social Beliefs)<\/h3>\n
\n
3. Croyances relatives aux T\u00e2ches (Task Beliefs)<\/h3>\n
6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n
Validit\u00e9 de Construit et Structure Interne<\/h3>\n
Validit\u00e9 Convergente et Discriminante<\/h3>\n
Validit\u00e9 Pr\u00e9dictive et \u00c9cologique<\/h3>\n
8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
\n
9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
1. Analyse Factorielle Exploratoire (AFE) Initiale<\/h3>\n
2. Optimisation par Colonie de Fourmis (ACO)<\/h3>\n
3. Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)<\/h3>\n