3.2 Application à l’étude des effets de la fatigue et de la complexité sur le traitement de la publicité
Les applications de la théorie d’adéquation des ressources sont nombreuses dans la littérature académique portant sur la publicité. Notre objectif étant d’étudier les impacts de la fatigue et de la complexité sur le traitement des publicités par les consommateurs, il nous faut maintenant montrer que ce cadre conceptuel est adapté à notre question de recherche. C’est l’objet de la deuxième partie de ce chapitre.
Dans un premier temps, nous montrons pourquoi le niveau de fatigue du consommateur peut être considéré comme un bon indicateur du niveau de ressources cognitives disponible; ensuite nous montrons pourquoi le niveau de complexité de la publicité peut être considéré comme un bon indicateur du niveau de ressources exigé.
3.2.1 Fatigue et niveau de ressources cognitives disponible
De nombreux facteurs peuvent influencer le niveau de ressources disponible pour traiter le message publicitaire: la motivation du consommateur (Meyers-Levy et Peracchio, 1995; Peracchio et Meyers-Levy, 1997), la répétition du message (Anand et Sternthal 1989; Malaviya et Sternthal, 1997), ou encore l’espacement des expositions au message (Malaviya et Sternthal, 1997). Ce sont en général des variables individuelles ou contextuelles qui déterminent le niveau de ressources cognitives disponible. Dans cette recherche, nous proposons de faire varier ce niveau de ressources disponible avec le niveau de fatigue. Nous nous appuyons pour cela sur les nombreuses recherches montrant que le niveau de fatigue d’un individu influence son niveau de ressources cognitives disponible, recherches que nous présentons maintenant.
La fatigue altère le processus de traitement de l’information
Tout d’abord, fatigue et niveau de ressources cognitives disponible semblent liés par le fait que la fatigue rend plus difficile le traitement de l’information par l’individu. Ainsi, Holding (1983) montre par exemple que la fatigue mentale s’accompagne d’une altération du processus de traitement de l’information chez l’individu, ce dernier étant obligé de fournir des ressources cognitives supplémentaires pour traiter une même quantité d’information. En effet, comparativement à une personne non fatiguée, une personne fatiguée rencontre davantage de difficultés pour maintenir son attention sur une tâche précise.
Cette personne est plus facilement distraite par des stimuli de l’environnement extérieur à la tâche ou par ses propres pensées (Lorist et al., 2000). Selon Holding (1983), les personnes fatiguées ont donc besoin davantage de temps pour effectuer leur tâche car elles utilisent des stratégies plus fastidieuses et moins efficaces.
Une autre dimension de cette altération est mise en lumière par Gaillard (2001), qui montre que les individus fatigués ont plus de réticence à s’engager dans des tâches cognitives difficiles. Si cet aspect motivationnel est assez difficile à différencier du processus cognitif pur (Hockey, 1997; Sanders, 1998), il n’en reste pas moins qu’il influence de façon importante le processus de traitement de l’information et le niveau de ressources disponible chez l’individu.
La fatigue augmente le nombre d’erreurs
Fatigue et niveau de ressources cognitives disponible semblent également liés par le fait que la fatigue augmente le nombre d’erreurs effectuées par les individus. Par exemple, Van der Linden et al. (2003) étudient l’impact de la fatigue sur les performances d’individus au Wisconsin Card Test. Dans ce test, le sujet se voit présenter quatre cartes qui diffèrent selon leur couleur, le nombre d’items présentés sur chaque carte, ainsi que leur forme (ronds, carrés ou encore triangles). La tâche consiste à catégoriser une à une les cartes d’un jeu en les posant sur l’un des quatre tas.
L’examinateur signifie uniquement par oui ou par non si le critère choisi est le bon. On laisse alors le sujet organiser ses cartes selon le premier critère choisi pendant quelques cartes, puis à un moment, l’examinateur décide de changer de critère et le sujet doit retrouver le nouveau critère de classification.
La fatigue est manipulée en faisant effectuer aux participants des tâches cognitives nécessitant un degré élevé d’élaboration pendant deux heures de suite. Van der Linden et al. (2003) montrent que les individus fatigués font un nombre d’erreurs significativement plus important que les individus non fatigués.
3.2.2 Complexité et niveau de ressources cognitives exigé
Le niveau de ressources exigé pour traiter l’information contenue dans une publicité est la plupart du temps lié aux facteurs d’exécution publicitaire. Nous avons par exemple déjà mentionné l’usage de la couleur par rapport au noir et blanc (Meyers-Levy et Peracchio, 1995), de l’utilisation d’un style narratif par rapport à un style factuel et direct (Meyers-Levy et Peracchio, 1995; Peracchio et Meyers-Levy, 1997), ou encore de la séparation physique du texte et de l’image par rapport à leur intégration (Meyers- Levy et Peracchio, 1995; Peracchio et Meyers-Levy, 1997). Dans cette recherche, nous proposons de faire varier ce niveau de ressources exigé avec le niveau de complexité de la publicité.
Nous nous appuyons pour cela sur les nombreuses recherches montrant que le niveau de complexité influence le niveau de ressources cognitives exigé, recherches que nous présentons maintenant.
La complexité engendre une plus grande difficulté de compréhension
Des recherches étudiant les mouvements des yeux montrent que les stimuli complexes entraînent une plus grande difficulté de compréhension (Just et Carpenter, 1987; Phillips, 1997). Phillips (1997) étudie la complexité des métaphores visuelles utilisées en publicité.
Les métaphores sont définies comme des associations non attendues et pas forcément logiques entre deux figures ou images afin de créer un sens nouveau (McQuarrie et Mick, 1999). Philips (1997) montre que la compréhension de ces métaphores exige un traitement cognitif élaboré afin que les individus soient capables de discerner les éléments pertinents qui permettent d’interpréter la métaphore.
Parfois, pour interpréter correctement ce type de publicités, les consommateurs doivent même élaborer des stratégies de résolution de problèmes et utiliser leurs connaissances précédentes sur les marques et les produits concernés (Sperber et Wilson, 1986).
Cette plus grande difficulté de compréhension se traduit dans les stratégies visuelles utilisées pour interpréter des stimuli complexes (Morrison et Dainoff, 1972). Ces stratégies visuelles possèdent les caractéristiques suivantes : un plus grand nombre de fixations, des temps de fixations plus longs et un plus grand nombre de saccades sur l’ensemble du stimulus.
Ces caractéristiques traduisent le supplément de temps et d’informations extraites nécessaires à la compréhension du stimulus complexe. C’est le signe d’une activité cognitive plus intense. Mais surtout, les stimuli complexes entrainent un plus grand nombre de régressions. Cela montre que les individus sont obligés de revenir en arrière pour réexaminer les éléments de la publicité et mieux les comprendre. Cela dénote une activité cognitive plus importante et un niveau de ressources plus élevé.
Les stimuli complexes demandent plus de temps de réflexion
En plus des mouvements des yeux, d’autres indicateurs peuvent être utilisés pour étudier la réaction des individus face aux stimuli complexes. Certaines études montrent par exemple que les stimuli complexes entraînent de plus longs temps de réponse et un plus grand nombre d’erreurs dans les réponses données (Van der Linden et Eling, 2006). Ces indicateurs sont également révélateurs d’un niveau d’activité cognitive plus intense de la part des individus dans le cas de stimuli complexes.
Cependant, il est important de noter que cet impact n’est pas forcément linéaire. En effet, certaines recherches montrent que si le niveau de ressources exigé pour traiter le stimulus augmente lorsque l’on passe d’un stimulus simple à un stimulus modérément complexe, ce niveau de ressources exigé diminue lorsque l’on passe à un stimulus trop complexe (Berlyne et Peckham, 1966). La complexité semble donc impacter le niveau de ressources cognitives utilisées selon une courbe en forme de U-inversé.
